同一個任務、兩條訓練線：在 RTX 3060 上微調 Qwen3.5 與 Gemma 4 的經驗
古畫標註系統需要一個能跑在 12GB RTX 3060 上的視覺語言模型，我們同時訓練了兩條線：Qwen3.5-2B 和 Gemma 4 12B。Qwen 卡在「學新能力就忘了舊能力」，Gemma 卡在「同配方輸 4 個百分點、量化又吐回去、塞不進 12GB」。這篇從七個問題出發，記錄兩條線各自怎麼懷疑、怎麼驗證、卡在哪裡，以及最後怎麼解決
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幫部落格瘦身的一天：重複的 CSS、看不見的重算，和從來沒生效過的樣式
原本只想讓部落格快一點，結果挖出三份 Tailwind、一個讓整頁重算樣式的選擇器、一個把所有 CSS 都吃進來的 glob，還有幾條從來沒生效的規則。後來拿到真的手機上量，又發現整頁被縮小、鍵盤一彈出就整頁重算、換頁會白一下。記錄怎麼找到、怎麼量，以及量測工具本身怎麼騙人。
把 AI agent 放進手機：pi mobile 的架構，和它付出的代價
大部分 AI agent 都跑在伺服器上，pi mobile 把它放進手機的 WebView。這篇不逐層介紹架構，只講幾個反直覺的決定：為什麼這樣選、實際量到什麼、又付出了什麼代價。
手機白畫面 54 分鐘，Android 卻不覺得有問題：沒有 ANR 的 WebView 卡死
pi mobile 卡死了 54 分鐘，作業系統、WebView、我自己的 timeout 全都沒反應。追下去才發現，每一層的卡死偵測問的都不是同一個問題，而 agent 剛好在它們都不看的時候工作。
把 pi mobile 升上 Node.js 26：Node 只是工具鏈的時候，要看的是什麼
Node 26 明天轉 LTS，我把 pi mobile 的 CI、sandbox 容器和開發環境從 Node 24 升上去。記錄實際遇到的三件事：module.register() 被 runtime deprecate、Node 25 起不再附帶 corepack、npm 11.20 的 install-scripts 警告，還有怎麼驗證、哪些還沒驗到。
讓 AI Agent 幫我看信：自架信箱、MCP，以及信件是最不可信的輸入
我把自己網域的信箱搬到 Cloudflare 的 agentic-inbox，再透過 MCP 讓 coding agent 每天幫我看信、擬回信。記錄 MCP 怎麼接、agent 能做和不能做的事怎麼切，以及為什麼信件內容要當成 prompt injection 來防。
自架 LangGraph 撞牆記：langgraph-api 要授權，最後改用 Aegra
LangGraph 函式庫是 MIT，但官方的 langgraph-api 伺服器是 Elastic License 2.0，啟動就要驗證 LangSmith 授權。記錄我怎麼發現這件事、為什麼改用開源的 Aegra，以及換過去要注意的地方。
讓整個團隊用 AI Agent：訊息從哪進來、模型從哪出去
團隊導入 AI agent 時，agent 本身反而不是最難的。記錄我在工作上做訊息 gateway（各家通訊軟體進 Slack）和參與 LLM gateway 的心得：路由要用完整 key、附件不能外洩 token、模型統一出口、每個人一把 key。