跳到主要內容

發表文章

目前顯示的是有「人工智慧」標籤的文章

Qwen 3.8 27b 測試心得

 最近一陣子沒有更新 Blog,主因是沒有辦法在第一時間發出與眾不同的消息,畢竟不是靠炒知名度賺錢的網紅,有些業務相關的又不方便發表。另一點則是覺得AI文缺乏靈魂,自己寫的文章雖然粗鄙,卻有人味兒,所以要有時間再來寫點真實的感受。 話說公司的Jetson Thor相容機因為研華的 Firmware 與原廠不相容,所以我還不能使用多媒體功能,而 LLM 推論速度之前一直上不去,直到最近幾個月受到開放原始碼的進步,終於達到勉強可用的程度。而公司內部的產品則是使用 5090 在推論。 我測試上週出現的 Qwen 3.8 27b 以體感來說,能力相當 Claude Opus 4.6 的程度,用 5090跑的速度可接受,也可以達到  120 tokens/sec,不使用 Subagents 的話,地端 coding 完全沒問題,可以不靠雲端LLM也可以 happy coding。因為主要拿來開發公司的內部系統,就不方便貼圖,有興趣的人自己弄2張 3060 Ti 16GB 也有類似的效果。 目前我主要用 Jetson Thor 跑 Qwen 3.8 27b長時間 code review 與 refactoring ,因為速度太慢,即時coding則不建議用 Jetson Thor 或 DGX Spark,還是用 5090 比較合適。 逛Ollama 時看到  huihui_ai/Qwen3.8-abliterated  似乎很猛,於是拿來叫它分析一些平時會被阻擋的內容,例如 分析網路攻擊後的server log,或是反編譯 apk 之類的研究工作,也可以做寫點NSFW的小說,實在是太方便了。若不是現在 DGX Spark 漲到 17萬一臺實在買不下手(RTX 5090一張也漲到17萬),真想去買一臺在家跑 Qwen 3.8 27b + MiniMax H3 自己做些有趣的影片呀~  

告別技術債的泥沼:如何透過完善的規劃與AI Vibe Coding打造穩健程式

 在軟體開發的世界裡,「技術債」(Technical Debt)是一個令人頭痛卻又無處不在的議題。它像是看不見的成本,起初微不足道,隨著時間推移卻可能累積成巨大的負擔,拖慢開發速度、增加維護成本,甚至導致專案失敗。傳統開發模式下,技術債往往因時程壓力、需求變動、或缺乏完善規劃而悄悄積累。 然而,隨著人工智慧(AI)在程式開發領域扮演的角色日益重要,一種新的開發思維正在浮現——我們稱之為「AI Vibe Coding」。這不僅僅是讓AI自動寫程式碼,更是一種以「規劃先行,協同創造」為核心的方法論。本文旨在探討,如何透過嚴謹的產品需求文件(PRD)作為地基,結合與AI的深度協作(AI Vibe Coding),有效避免技術債的產生,打造功能完善且易於理解的程式碼。

TRAE AI IDE 使用心得

 最近有個很紅的AI編程工具,叫 TRAE ,用 VS Code 源碼改出來的,把它想成類似  Cursor  或  Windsurf  就對了。

利用Ollama建立本地的翻譯API

 最近在上一門線上課程,該課程有提供英文字幕檔,所以我就寫一個簡單的Python程式將該文字檔利用 Google Translate API 翻譯成中文。但是因為在下是免費黨,希望在自己的電腦就能提供還可以的翻譯,不要把Google 的免費額度用光,非必要的翻譯使用本地LLM達成。