這本書，比較像是一段學習歷程的整理新書即將出版，這本書對我來說，更像是一段時間累積而來的學習歷程。 過去一年，我把大部分時間投入在生成式 AI 的探索上。從一開始呼叫 API，到逐漸理解模型的特性與限制，也開始嘗試不同框架、實作各種應用場景。過程中踩了不少坑，也留下了許多零散的筆記與實驗結果。 這些內容在反覆整理與驗證之後，慢慢形成一條相對清晰的學習脈絡，最後成為這本書的基礎。對我來說，它不只是

2025 年對我來說，是節奏被打亂、也重新整理的一年。年初出現了一些非預期的變化，所幸後來逐步回到軌道，也在工作與寫作上留下幾個值得記錄的里程碑。

當 AI 模型愈來愈常被應用於搜尋、問答與內容生成等場景，網站經營者也需思考：該如何讓 AI 更精確地理解網站內容？llms.txt 正是一種針對大型語言模型設計的標準格式，能以簡潔、結構化的方式提供網站資訊，協助模型快速掌握網站架構與重點。透過 Firecrawl 所提供的開源工具與 API，產生這類檔案變得快速又直覺，無需撰寫爬蟲程式，即可將網站轉換成 AI 可理解的知識資源。本文將介紹 l

「記憶體有限，該留下誰、捨棄誰？」快取系統的本質，就是一場資料的生存競爭。 在系統開發中，我們經常使用 Redis 作為快取層，以加速資料存取、減少資料庫壓力。但你是否曾思考過：當 Redis 記憶體爆滿時，該怎麼辦？新的資料進不來，又該移除哪些？ 這時就必須仰賴 Redis 的淘汰策略（Eviction Policy）。本文將從 Redis 快取運作的核心出發，深入介紹兩大常見策略 LRU（

這本書在我的書架上擺了好幾年，最近終於靜下心來完整讀完。回顧這些年的開發經歷，從手動配置環境、撰寫部署腳本，到逐步引入自動化，IaC（Infrastructure as Code）已經成為現代軟體開發的核心之一。而這本書則提供了一種更系統化的思考方式，讓我重新審視現有的基礎架構管理模式。

Node Cluster IPC 是我開發的一個輕量級 Node.js 套件，目的在簡化使用 cluster 模組時的行程間通訊（IPC）。在 Node.js 應用中，當需要處理大量並發請求或計算密集型操作時，使用 cluster 模組來建立多個工作行程是一種常見的做法。隨著多行程的運行，如何高效且可靠地進行行程間的數據傳遞成為了開發中的一個挑戰。而 Node Cluster IPC 正是為了解決

時間飛逝，2024 年即將走到尾聲。今年對我來說，是充滿挑戰與成長的一年。回首這一年，最令我感到驕傲與感恩的，是幾個重大的里程碑。

作為一位見證過 2004 年這場傳奇的資深棒球迷，重溫 Netflix 的這部紀錄片《逆轉勝：2004波士頓紅襪傳奇之役》，依然讓人心潮澎湃。這部作品完美捕捉了紅襪隊從 2003 年的心碎到 2004 年的榮耀時刻，展現了一支百年老店如何突破「詛咒」，完成了棒球史上最不可思議的逆轉。

《股市循環的選股時機》原著首次出版於 1990 年，這本中文譯本為新裝版於 2015 年重新發行。本書深入探討了股票市場的四個主要階段：金融行情、業績行情、反金融行情、以及反業績行情，並提供了如何識別和利用這些市場階段的實用建議。

這項回測實驗是閱讀 《槓桿ETF投資法》 後所得到的靈感啟發。根據實證結果顯示，在相同的曝險比例下，使用 00631L 取代 0050 確實是可行的投資策略，甚至能取得更佳的報酬。