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這是一篇記錄「舊系統重構新技術棧」的實戰經驗，我們面對的是一個陪伴公司十年的 PHP 專案，要在不推倒重來的情況下，將它重煉成可延展的 Python + React 架構。
大部分人用 Spec Kit 做 MVP 開發，但鮮少用於「舊專案重構」，這篇文章，就是我們在這條路上的探索與心得如果你也正
延續上一篇《【🔒江湖一點訣】規格即內功 - 用 Spec Kit 打造穩健的 AI 開發體系》，這次想談談我在使用 Spec Kit 憲章 時遇到的一些真實挑戰與心得。
⚖️ 憲章過於鬆散的副作用
一開始我以為讓憲章「開放一點」比較靈活， 但卻變成了發散，導致專案開始後：
這時我才意識到
在 AI 助手協助寫程式越來越常見的今天，許多人也開始遇到這樣的問題：
• AI 幫你寫了功能，但回頭看不太知道為什麼是這樣實作
• 明明說好要「改某個地方」，AI 卻改了太多地方
• 想改一點功能，但團隊彼此說不清楚現在的行為是什麼
• 沒有「規格」，一切只能靠對話紀錄或記憶
在上一篇【
在 AI 開發的江湖裡，人人都說「快」才是王道。
Claude Code、Cursor、Vibe Coding 每一招都讓你在數分鐘內構出一個雛形。
但當原型變成產品、團隊從一人變多人，你就會發現：快，不再是問題，穩，才是王道。
而讓專案穩下來的心法，叫做 - Spec Kit（規格驅動開發
近期正好有機會參加遠端相關公司的筆試機會， 由於過往皆使用NoSQL為主要開發技能， 因此對於SQL相對較為不熟悉， 但沒關係， 我們還是保持著學習的積極態度來補足技能， 過程中相信許多人也會面臨跟我一樣的問題， 因此會將學習的歷程彙整成文章， 供大家參閱學習。
🧾 題目描述
我們有兩張資料表
🍵 前言｜以前寫 code 像爬山，現在像在搭電梯
還記得以前寫程式時的流程嗎？
開一個空白檔案，想變數名想到禿頭，寫完 function 還要上網查怎麼 test、debug 時心裡罵了自己三次，寫完程式覺得自己像登頂了一座山， 但氣力也快用光。
直到我開始接觸 Vibe Coding，這
這篇主題單純是軟體工程師個人職涯上的經歷與職場上的樣態敘述， 提供給即將踏入軟體開發行業的朋友一個參考， 個人經驗並不代表全部經歷， 但透過寫實的分享， 會讓您更了解職場上真實的樣貌。
🔥 幻想的開端： 那時的我滿腔熱血
在學時期的我，對寫程式充滿極大的好奇心，熱衷到連畢業專題都選了系上最硬派
到了畢業季， 相信你已經準備將在校所學發揮於職場上了！ 腦中充滿期待，也夾雜著不安。履歷寫著熟悉 Java、Python、HTML，但實際上，當你第一次面對現實專案的時候，表情可能是：
「😱 這是什麼？這段程式碼誰看得懂？！」， 別擔心，真的不是你太菜，而是職場就是另一個世界。
B
在面對新的專案需求時，技術規格文件（通常是 PDF 或 Word）往往厚重又不易閱讀，尤其是當你不是要親自開發，而是需要為團隊整理出清楚的實作方向， 這篇文章想跟你分享我實際操作的流程，如何善用 AI 協助我們把混亂的初始文件，轉化為團隊可以直接實作的技術文件。
🧩 Step 1：轉換格式，
Django 是一個 用 Python 編寫的高階 Web 應用框架，強調「快速開發」與「乾淨、實用的設計」，目的是讓你能更輕鬆地建立功能完善、安全、可維護的網站。
總結一句話來說就是： Django 是一套幫助你快速打造高品質 Web 應用的全功能框架，適合從初學者到企業級專案開發者使用。
這是一篇記錄「舊系統重構新技術棧」的實戰經驗，我們面對的是一個陪伴公司十年的 PHP 專案，要在不推倒重來的情況下，將它重煉成可延展的 Python + React 架構。
大部分人用 Spec Kit 做 MVP 開發，但鮮少用於「舊專案重構」，這篇文章，就是我們在這條路上的探索與心得如果你也正
延續上一篇《【🔒江湖一點訣】規格即內功 - 用 Spec Kit 打造穩健的 AI 開發體系》，這次想談談我在使用 Spec Kit 憲章 時遇到的一些真實挑戰與心得。
⚖️ 憲章過於鬆散的副作用
一開始我以為讓憲章「開放一點」比較靈活， 但卻變成了發散，導致專案開始後：
這時我才意識到
在 AI 助手協助寫程式越來越常見的今天，許多人也開始遇到這樣的問題：
• AI 幫你寫了功能，但回頭看不太知道為什麼是這樣實作
• 明明說好要「改某個地方」，AI 卻改了太多地方
• 想改一點功能，但團隊彼此說不清楚現在的行為是什麼
• 沒有「規格」，一切只能靠對話紀錄或記憶
在上一篇【
在 AI 開發的江湖裡，人人都說「快」才是王道。
Claude Code、Cursor、Vibe Coding 每一招都讓你在數分鐘內構出一個雛形。
但當原型變成產品、團隊從一人變多人，你就會發現：快，不再是問題，穩，才是王道。
而讓專案穩下來的心法，叫做 - Spec Kit（規格驅動開發
近期正好有機會參加遠端相關公司的筆試機會， 由於過往皆使用NoSQL為主要開發技能， 因此對於SQL相對較為不熟悉， 但沒關係， 我們還是保持著學習的積極態度來補足技能， 過程中相信許多人也會面臨跟我一樣的問題， 因此會將學習的歷程彙整成文章， 供大家參閱學習。
🧾 題目描述
我們有兩張資料表
🍵 前言｜以前寫 code 像爬山，現在像在搭電梯
還記得以前寫程式時的流程嗎？
開一個空白檔案，想變數名想到禿頭，寫完 function 還要上網查怎麼 test、debug 時心裡罵了自己三次，寫完程式覺得自己像登頂了一座山， 但氣力也快用光。
直到我開始接觸 Vibe Coding，這
這篇主題單純是軟體工程師個人職涯上的經歷與職場上的樣態敘述， 提供給即將踏入軟體開發行業的朋友一個參考， 個人經驗並不代表全部經歷， 但透過寫實的分享， 會讓您更了解職場上真實的樣貌。
🔥 幻想的開端： 那時的我滿腔熱血
在學時期的我，對寫程式充滿極大的好奇心，熱衷到連畢業專題都選了系上最硬派
到了畢業季， 相信你已經準備將在校所學發揮於職場上了！ 腦中充滿期待，也夾雜著不安。履歷寫著熟悉 Java、Python、HTML，但實際上，當你第一次面對現實專案的時候，表情可能是：
「😱 這是什麼？這段程式碼誰看得懂？！」， 別擔心，真的不是你太菜，而是職場就是另一個世界。
B
在面對新的專案需求時，技術規格文件（通常是 PDF 或 Word）往往厚重又不易閱讀，尤其是當你不是要親自開發，而是需要為團隊整理出清楚的實作方向， 這篇文章想跟你分享我實際操作的流程，如何善用 AI 協助我們把混亂的初始文件，轉化為團隊可以直接實作的技術文件。
🧩 Step 1：轉換格式，
Django 是一個 用 Python 編寫的高階 Web 應用框架，強調「快速開發」與「乾淨、實用的設計」，目的是讓你能更輕鬆地建立功能完善、安全、可維護的網站。
總結一句話來說就是： Django 是一套幫助你快速打造高品質 Web 應用的全功能框架，適合從初學者到企業級專案開發者使用。
我們在「【💎 語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何調整中文發音？」有教您如何調整發音的部份， 但由於GPT-SoVITS這個專案源自簡體中文， 假若我們希望發音是繁體中文時怎麼辦呢？ 當然我們可以根據「【💎 語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何調整中文發音？」的教學來一個一個字調
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何微調模型
建議先閱讀我們的 【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
我們在「【💎 Message Queue - Kafka 案例篇】如何將檔案流上傳到minio - 完整檔案 」有分享到如何串接起kafka與minio， 雖然在minio上傳的部份尚未完成串流的部份， 但初步的橋接已經完成了， 接下來我們要分享的是如何串流到minio。
這個實現的關鍵點在
章節重點
架設minio
建立bucket
架設mlflow
透過mlflow上傳artifact
上一集「【 MLOps - MLflow】AI模型管理平台簡介」我們有稍微簡介一下MLflow的概念， 大致上我們知道MLFlow的Client與Server運作方式了，接著我們將試著以
歡迎來到「kafka 案例篇」， 這個章節我們來談談如何從kafka的主題訂閱檔案封包並上傳到minio，對於kafka是什麼並不熟悉的朋友， 也歡迎參考我們的「【🔒 Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」， 讓我們在串流時代的技術堆疊上能夠加入kafka的技能， 為即
我們在 【Python 軍火庫🧨 - websockets】傳送/接收音檔並轉換成numpy(基礎篇) 有聊到要如何透過Websocket來傳送音檔，但上一篇的作法是在Client端就進行音訊的解碼動作，這樣會有一個缺點，假設Client的機器運算效能較差，那麼運算的結果勢必會較慢出現，對於使用者
歡迎來到 【👌 程式碼質量案例】 系列， 這邊我們將分享實際開發過程中會遇到的程式碼難以維護的案例及解決方法， 期望透過這些技巧讓我們的產品更加的穩健也更容易於維護。
P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
📖
歡迎來到 【🔒程式碼質量案例 】 系列， 這邊我們將分享實際開發過程中會遇到的程式碼難以維護的案例及解決方法， 期望透過這些技巧讓我們的產品更加的穩健也更容易於維護。
P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
pip下載與安裝的過程太久嗎？ 網路斷線怎麼辦？ 內網需求怎麼達成？…， 相信這幾個心中的疑問在我們開發Python的過程中都會遇到， 尤其是一個完整的套件需要依賴上千百種的額外套件時， 這個過程真的是非常久啊！ 難道我們不能加速嗎？ 看到這篇的您非常的幸運， 我們會實際教您如何架設本地端的Pyth
⏳ 精選好文歡迎收藏學習...
什麼是MQ？ 🎁 送給你以下三篇基礎...
【Message Queue】 井然有序的排隊機制 - 基本介紹
【Message Queue - RabbitMQ】模型架構
【Message Queue - RabbitMQ】 不斷的試誤…, 用Docker來
我們在「【💎 語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何調整中文發音？」有教您如何調整發音的部份， 但由於GPT-SoVITS這個專案源自簡體中文， 假若我們希望發音是繁體中文時怎麼辦呢？ 當然我們可以根據「【💎 語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何調整中文發音？」的教學來一個一個字調
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
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我們在「【💎 Message Queue - Kafka 案例篇】如何將檔案流上傳到minio - 完整檔案 」有分享到如何串接起kafka與minio， 雖然在minio上傳的部份尚未完成串流的部份， 但初步的橋接已經完成了， 接下來我們要分享的是如何串流到minio。
這個實現的關鍵點在
章節重點
架設minio
建立bucket
架設mlflow
透過mlflow上傳artifact
上一集「【 MLOps - MLflow】AI模型管理平台簡介」我們有稍微簡介一下MLflow的概念， 大致上我們知道MLFlow的Client與Server運作方式了，接著我們將試著以
歡迎來到「kafka 案例篇」， 這個章節我們來談談如何從kafka的主題訂閱檔案封包並上傳到minio，對於kafka是什麼並不熟悉的朋友， 也歡迎參考我們的「【🔒 Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」， 讓我們在串流時代的技術堆疊上能夠加入kafka的技能， 為即
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歡迎來到 【👌 程式碼質量案例】 系列， 這邊我們將分享實際開發過程中會遇到的程式碼難以維護的案例及解決方法， 期望透過這些技巧讓我們的產品更加的穩健也更容易於維護。
P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
📖
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P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
pip下載與安裝的過程太久嗎？ 網路斷線怎麼辦？ 內網需求怎麼達成？…， 相信這幾個心中的疑問在我們開發Python的過程中都會遇到， 尤其是一個完整的套件需要依賴上千百種的額外套件時， 這個過程真的是非常久啊！ 難道我們不能加速嗎？ 看到這篇的您非常的幸運， 我們會實際教您如何架設本地端的Pyth
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【Message Queue】 井然有序的排隊機制 - 基本介紹
【Message Queue - RabbitMQ】模型架構
【Message Queue - RabbitMQ】 不斷的試誤…, 用Docker來
在AI、機器學習的領域裡， 我們常常需要評估訓練模型的好與壞， 通常我們關注的是準確率， 其中還有兩個容易被搞混的名詞：
• Precision（精確率）
• Recall（召回率）
為了搞懂這些名詞， 我們將以2020年發生的Covid-19來舉例說明， 幫助需要的朋友快速理解兩者差異。
✨ 前言
如果說 GPT 就像是一位聰明的助手，那 AutoGen 就是讓你能夠組建一個小型 AI 團隊，彼此協作完成任務的框架。
就像我們真實的世界裡一般， 這個時代不再是單打獨鬥的時代了， 而是組成一個團隊， 針對共同的問題去解決， 團隊中各個成員具備不同的能力與思維， 我們驅動者要學會如何
你有沒有遇過這樣的情況：打開一份上百頁的 PDF 文件，只是為了找一個小小的答案，結果花了半小時還翻不到重點？
我常常在讀技術文件或研究資料時，都遇到這種麻煩，於是我開始想：能不能做一個「文件助理」，讓我可以直接問它問題，它會自動在文件裡找到相關內容，再用 AI 幫我整理答案？
就這樣，我設計並
在這個大家都愛用 REST API 的年代，偶爾你可能還是會收到客戶寄來的 .wsdl 檔案，然後滿臉問號：「SOAP 是什麼？這東西還在用嗎？」
其實，SOAP 雖然有點「老派」，但它依然活躍在許多需要高安全性、穩定性的大型系統中，像是金融、政府、醫療機構等等。
這篇文章會用淺顯的方式帶你認識
不論是我們接案或者在公司進行專案開發時， 如果有機會接觸到Websocket相關的介接整合專案時， 首先我們會拿到一份對方提供的API文件， 這時候我們不可能一開始就一頭熱的栽入開發吧！ 勢必要先測試一下API有沒有問題， 並且提出來與對方溝通討論， 確認沒問題之後再進行開發， 那這時候有一把趁手的
你是不是跟我一樣：文章都寫在 Notion，結果每次要貼到方格子還要手動複製貼上、重新排版、上傳圖片……每次都貼到懷疑人生？
好消息來了！我們可以用 Python 一鍵把 Notion 文章自動貼到方格子草稿區，還能保留格式，貼完直接編輯、發佈，不再重複勞動， 讓我們專注在撰寫精選文章上， 發
🧵 一個小故事
在某個星期六的清晨，工程師小明被監控的訊息吵醒， Airflow 上的任務居然跑了 16 個小時還沒結束！
原來是某支資料轉換腳本卡在網路重連邏輯中，無限重試，一路跑進週末。
這時候小明邊泡咖啡邊想： 「要是早點加上 timeout，就不用週末加班了...」。
🧠 為什麼
Harbor是一個容器映像檔(Image)的倉儲空間， 它除了提供儲存Image之外， 也支援弱點掃描的工具， 其中「Trivy」是harbor使用的掃描器之一， 但通常我們在CI流程會推送到倉儲空間之後再進行掃描， 假設CI流程如下， 那麼每次我們都需要經過這一連串的流程才能掃描我們的容器， 對於
Common Voice 是 Mozilla 發起的一個開源專案，目的是建立一個大型、公開、自由可用的語音資料庫，讓任何人（尤其是研究人員、開發者、公司）都可以用來訓練語音辨識、語音合成（TTS）等人工智慧應用。
很幸運的， Common Voice也將原始碼提供給大家使用， 在 🔍 h
關於Airflow是什麼， 歡迎參考「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - MLOps」， 在開始之前我們也推薦以下兩篇給您閱讀：
【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow
【🔒 MLOps - Airflow】使用DAG流程呼叫Docker O
在AI、機器學習的領域裡， 我們常常需要評估訓練模型的好與壞， 通常我們關注的是準確率， 其中還有兩個容易被搞混的名詞：
• Precision（精確率）
• Recall（召回率）
為了搞懂這些名詞， 我們將以2020年發生的Covid-19來舉例說明， 幫助需要的朋友快速理解兩者差異。
✨ 前言
如果說 GPT 就像是一位聰明的助手，那 AutoGen 就是讓你能夠組建一個小型 AI 團隊，彼此協作完成任務的框架。
就像我們真實的世界裡一般， 這個時代不再是單打獨鬥的時代了， 而是組成一個團隊， 針對共同的問題去解決， 團隊中各個成員具備不同的能力與思維， 我們驅動者要學會如何
你有沒有遇過這樣的情況：打開一份上百頁的 PDF 文件，只是為了找一個小小的答案，結果花了半小時還翻不到重點？
我常常在讀技術文件或研究資料時，都遇到這種麻煩，於是我開始想：能不能做一個「文件助理」，讓我可以直接問它問題，它會自動在文件裡找到相關內容，再用 AI 幫我整理答案？
就這樣，我設計並
在這個大家都愛用 REST API 的年代，偶爾你可能還是會收到客戶寄來的 .wsdl 檔案，然後滿臉問號：「SOAP 是什麼？這東西還在用嗎？」
其實，SOAP 雖然有點「老派」，但它依然活躍在許多需要高安全性、穩定性的大型系統中，像是金融、政府、醫療機構等等。
這篇文章會用淺顯的方式帶你認識
不論是我們接案或者在公司進行專案開發時， 如果有機會接觸到Websocket相關的介接整合專案時， 首先我們會拿到一份對方提供的API文件， 這時候我們不可能一開始就一頭熱的栽入開發吧！ 勢必要先測試一下API有沒有問題， 並且提出來與對方溝通討論， 確認沒問題之後再進行開發， 那這時候有一把趁手的
你是不是跟我一樣：文章都寫在 Notion，結果每次要貼到方格子還要手動複製貼上、重新排版、上傳圖片……每次都貼到懷疑人生？
好消息來了！我們可以用 Python 一鍵把 Notion 文章自動貼到方格子草稿區，還能保留格式，貼完直接編輯、發佈，不再重複勞動， 讓我們專注在撰寫精選文章上， 發
🧵 一個小故事
在某個星期六的清晨，工程師小明被監控的訊息吵醒， Airflow 上的任務居然跑了 16 個小時還沒結束！
原來是某支資料轉換腳本卡在網路重連邏輯中，無限重試，一路跑進週末。
這時候小明邊泡咖啡邊想： 「要是早點加上 timeout，就不用週末加班了...」。
🧠 為什麼
Harbor是一個容器映像檔(Image)的倉儲空間， 它除了提供儲存Image之外， 也支援弱點掃描的工具， 其中「Trivy」是harbor使用的掃描器之一， 但通常我們在CI流程會推送到倉儲空間之後再進行掃描， 假設CI流程如下， 那麼每次我們都需要經過這一連串的流程才能掃描我們的容器， 對於
Common Voice 是 Mozilla 發起的一個開源專案，目的是建立一個大型、公開、自由可用的語音資料庫，讓任何人（尤其是研究人員、開發者、公司）都可以用來訓練語音辨識、語音合成（TTS）等人工智慧應用。
很幸運的， Common Voice也將原始碼提供給大家使用， 在 🔍 h
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從 Chain、Memory 到實戰案例，快速上手免費 LLM
我們在「🤖 用 RAG + Multi-Agent + Docker 打造會自己協作的智能文件助理」有說明我們如何用AI框架來實際開發一套AI應用， 但該篇文章屬於比較整合性的專案， 對於需要漸進式學習的朋友來說會比較發散一些， 因
延續「【🤖 自動化 - n8n】每天自動收集新聞到 Notion，打造你的專屬知識庫 📚✨」， 今天要升級一下， 不只收集新聞，而是讓 AI（LLM）幫我們自動摘要重點，每天早晨直接在 Notion 看到乾淨的重點整理！
🚀 為什麼要做 AI 新聞摘要？
每天新聞量很大，但真正重要的資訊通
💡 為什麼要自動化收集新聞？
每天想追蹤新聞或技術文章，但一不小心就錯過了？
把文章一篇篇複製貼上到 Notion，又覺得好麻煩？
👉 這次我們就用 n8n + Notion API 幫自己打造一個 專屬新聞資料庫，每天自動更新，再也不用手動整理！
⚙️ 準備工作
• n8n 環境架設
上一章我們教您如何架設n8n， 如果您還不知道怎麼架設， 歡迎參考「【🤖 自動化 - n8n】懶人也能玩自動化！5 分鐘用 Docker 搞定 n8n 🎉」，在這邊我們將單刀直入， 直接教您如何應用n8n打造一個說笑話機器人。
你的痛點也是我們的痛點
• 有沒有一種感覺，事情總是來不及做
你是否常常在做重複性的工作？ 手動處理表單、寄送郵件、整理資料……覺得人生就是在點滑鼠？
別怕！今天要介紹的 n8n 是一款開源、無代碼的自動化工具，能幫你把這些瑣事通通交給機器處理。
我們將透過 Docker 快速部署 n8n，讓你馬上開始打造自己的自動化工作流！
如果您還不認識 🐳Doc
從 Chain、Memory 到實戰案例，快速上手免費 LLM
我們在「🤖 用 RAG + Multi-Agent + Docker 打造會自己協作的智能文件助理」有說明我們如何用AI框架來實際開發一套AI應用， 但該篇文章屬於比較整合性的專案， 對於需要漸進式學習的朋友來說會比較發散一些， 因
延續「【🤖 自動化 - n8n】每天自動收集新聞到 Notion，打造你的專屬知識庫 📚✨」， 今天要升級一下， 不只收集新聞，而是讓 AI（LLM）幫我們自動摘要重點，每天早晨直接在 Notion 看到乾淨的重點整理！
🚀 為什麼要做 AI 新聞摘要？
每天新聞量很大，但真正重要的資訊通
💡 為什麼要自動化收集新聞？
每天想追蹤新聞或技術文章，但一不小心就錯過了？
把文章一篇篇複製貼上到 Notion，又覺得好麻煩？
👉 這次我們就用 n8n + Notion API 幫自己打造一個 專屬新聞資料庫，每天自動更新，再也不用手動整理！
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上一章我們教您如何架設n8n， 如果您還不知道怎麼架設， 歡迎參考「【🤖 自動化 - n8n】懶人也能玩自動化！5 分鐘用 Docker 搞定 n8n 🎉」，在這邊我們將單刀直入， 直接教您如何應用n8n打造一個說笑話機器人。
你的痛點也是我們的痛點
• 有沒有一種感覺，事情總是來不及做
你是否常常在做重複性的工作？ 手動處理表單、寄送郵件、整理資料……覺得人生就是在點滑鼠？
別怕！今天要介紹的 n8n 是一款開源、無代碼的自動化工具，能幫你把這些瑣事通通交給機器處理。
我們將透過 Docker 快速部署 n8n，讓你馬上開始打造自己的自動化工作流！
如果您還不認識 🐳Doc
