從 Vite 走到部署：試著理解 VoidZero 的 Void
整理 Void 的 SDK、CLI 與自架平台各自負責什麼，並從個人 Astro 網站的角度，思考「從程式碼推論資源」這種部署方式的好處與代價。
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把摸索過的路整理完整，留給下一次的自己，也留給剛好需要的人。
從 Kobo 畫線到 Supekku Artifact：把閱讀材料變成可執行工作
Kobo Note Sync 可以把閱讀畫線同步到 Obsidian，但同步不等於整理。這篇文章記錄我如何把 Kobo 畫線視為原始材料，先用 AI 協助整理主題、問題與引用，再把真正值得延續的內容轉成 Supekku Artifact。對我來說，閱讀後處理的目標不是產生漂亮摘要，而是留下可以被人或 AI Agent 接手、驗證與執行的工作脈絡。
把 Agent Session 沉澱成 Skill：我開始整理可重用工作流的方法
一次 Agent session 不應該只留下結果，也應該沉澱成下次能直接重用的操作流程。這篇整理我如何把完成的工作分成 Skill、Draft 與 Project note。
把模糊想法變成可執行工作：我的 Supekku Workflow 設計
AI Agent 協作的問題不只是 prompt，而是脈絡如何被保存。Supekku Workflow 是我用來把模糊想法整理成可執行工作的方式：先透過對話釐清意圖、範圍與成功標準，再把需要保存的內容轉成 proposal、criteria、reasoning、actions 與 verification。
Kobo 畫線如何同步到 Obsidian？用 Kobo Note Sync 建立 Markdown 閱讀筆記
Kobo 的閱讀畫線很適合沉澱成筆記，但匯出與整理流程常常斷在工具之間。這篇介紹我做的 Obsidian 插件 Kobo Note Sync：從本機 Kobo SQLite 讀取畫線與註記，轉成可自訂模板的 Markdown 筆記。
AI 時代的個人知識庫：Obsidian、RAG 與 Agent 該怎麼分工？
Obsidian、RAG 與 AI Agent 常被放在一起討論，但它們其實負責不同任務。本文從個人知識管理的角度，拆解 Obsidian 如何保存筆記、RAG 如何檢索資料、Agent 如何把內容轉成可執行的工作流。
用 LQIP 讓圖片載入不再跳來跳去
用 LQIP 技術搭配三層圖片載入策略，讓照片牆從進場到開啟大圖的每個階段都不會出現空白或版面跳動。
用 Slidev 把 Markdown 變成簡報網站
用 Slidev 把 Markdown 變成簡報網站，從建立專案、自訂樣式到部署上線的完整流程與踩坑紀錄。
讓 AI 學會查資料：RAG 與 Embedding 技術解析
當 AI 不再只靠訓練記憶回答問題，而是能即時從你的資料中檢索再生成，這就是 RAG（檢索增強生成）的核心概念。本文從 Embedding 向量化到 Cosine Similarity 相似度計算，完整拆解 RAG 的運作原理與實務要點。
搜尋引擎的下一次進化：GEO (生成式引擎優化)
在 AI 驅動的時代，傳統 SEO 的「藍色連結」正在失去光環。隨著 ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity 與 Bing Copilot 的崛起，使用者不再點擊網站，而是直接向 AI 要答案。