在當前的 AI 開發流程中，不同的方法論如雨後春筍般地快速增長（例如 coleam00/context-engineering-intro、bmad-code-org/BMAD-METHOD、automazeio/ccpm 和 classmethod/tsumiki），這些方法論目的是用來協助 AI Agent 在程式開發前進行規劃。然而，這些工具通常會將規劃產生的「大量文件」直接存放在專案的 Repo 中。看起來很詳細，但實際上在需求不斷變動的情況下，這些文件反而成為了負擔。當需求發生變更時，很難確認 AI Agent 是否已正確讀取並更新相關文件，也難以進行審核與追蹤，特別是在多人協作或需要維護舊專案時。
介紹 Sigstore 的模型簽章工具，並介紹其三層結構（Sigstore Bundle、DSSE Envelope、In‑Toto Statement）如何為機器學習模型提供完整性、真實性與透明度的簽章與驗證，並示範簡易的簽署與驗證指令。
本篇文章介紹了軟體物料清單（SBOM）及其在 AI 領域的應用 AIBOM。簡單介紹三種常見的 SBOM 標準格式：SPDX、CycloneDX 和 SWID。在介紹 AIBOM 的同時，解釋 AIBOM 與 Model Card 的差異，並介紹開源工具 aetheris-ai/aibom-generator，該工具可用來萃取在 Hugging Face 上的模型資訊並進行評分
Petri 是一個於 AI 安全測試的紅隊工具，模擬真實互動情境，檢測模型潛在風險。透過審計模型（Auditor）、目標模型（Target）與裁判模型（Judge）的協作，執行多種任務，例如通用審計、多模型比較及吹哨者測試，測試模型是否有資訊洩漏或偏見等問題，提升 AI 在複雜場景中的安全性與可靠性
在操作 Higgs-Audio 的時候遇到錯誤，打算從頭到尾好好認真研究 Higgs-Audio 的整個運作過程，所以打算先從 token 開始了解，因為在 Higgs-Audio 內需要同時處理「文字」以及「音訊」兩種 token，初次看頗為複雜，打算好好整理裡面有多少 token。
示範如何使用 Docling 文件轉換工具與 IBM 最新推出的 ibm-granite/granite-docling-258M VLM，將 PDF、Image 等檔案轉換成結構化的 Markdown 或 HTML 格式，方便後續搭配 LLM 使用
隨著 AI Code Assist 盛行，大家發現單純的「Vibe Coding」難以維護，Context Engineering 與傳統開發流程（BDD、TDD、SDD）開始被重新重視。本文將介紹 EARS 與 GWT 兩種簡單好用的需求撰寫模版。
註記：此頁為由 AI（gpt-5-mini-2025-08-07）自動翻譯自英文原文，可能含有少量不準確之處。
在 Ubuntu 24.04 上安裝 Docker Model Plugin 時，我遇到 apt 找不到該套件的問題。原來 Docker 軟體庫指向了錯誤的發行版本（focal 而不是 noble）。
⭐ 注意
這篇文章最初在我遇到實際問題時，在 ChatGPT 的協助下草擬。我已驗證解決方案並修訂內容，以確保面對類似問題的其他人可以得到準確且清楚的說明。
註記：此頁為由 AI（gpt-5-mini-2025-08-07）自動翻譯自英文原文，可能含有少量不準確之處。
ngrok 為使用者提供免費的靜態網域！
