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A/B Testing¶
AI Agents¶
- 4 · Agentic RAG：換控制流
- AI Agent Harness Engineering
- AI Agent 安全與權限
- Agent Memory 系統
- Agent Observability
- Coding Agent 工作流 SOP
- Multi-Agent 協作
- Structured Output 與 Tool Use
Backtest¶
Claude Code¶
- 9Router 本機路由器
- Anthropic Agent Skills
- Caveman Token 壓縮
- Claude Code 寫程式準則
- Claude Code 紀律框架對比
- Coding Agent 工作流 SOP
- MCP Builder Skill
- Superpowers Skill 框架
- 用 CLAUDE.md 維護 Obsidian 知識庫
Cost & Tokens¶
Industry Research¶
Interview¶
Knowledge Management¶
LLM Evaluation¶
MCP¶
Machine Learning¶
- 1 · ML 面試核心觀念（主題式速查）
- 2 · Géron《Hands-On ML》Ch1–9（教科書脈絡）
- 3 · 深度學習訓練基礎
- 4 · 特徵工程心法
- 5 · sklearn Pipeline 與前處理模板
- 6 · 模型評估與 Cross-Validation
- 7 · 常見 ML Case Study
Passive Components¶
- 0 · 研究結構圖與決策地圖
- 1 · 產業研究總覽（框架＋閱讀地圖）
- 2 · 市場量化（數字骨架）
- 3 · 台股公司全圖
- 4 · 台灣個股追蹤
- 5 · 月度追蹤表
- 6 · 估值框架（貴不貴）
- 7 · 目標價評估（該給多少）
Projects¶
Prompt & Context¶
- 0 · 該不該用 RAG：vs Fine-tuning / Prompting
- Context Engineering
- Context Engineering 實作篇
- Prompt Caching
- Prompt Engineering 核心技術
- Reasoning Models 與 Test-time Compute
RAG¶
- 0 · 該不該用 RAG：vs Fine-tuning / Prompting
- 1 · RAG 完整指南（入門與總覽）
- 2 · Embeddings 與向量資料庫
- 3 · RAG 進階技術：六個槓桿
- 4 · Agentic RAG：換控制流
- 4 · GraphRAG：換索引標的