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AI撈過界

by Dexter Huang · Coffee Shooters

咖啡師撈過界，一人 AI 公司實戰筆記。一個非科班的咖啡師，用 AI 從零寫出一整套電商加生產管理系統，把踩過的坑一集一集講完 ——資料斷層、假綠燈、以為做完其實沒有，還有那些「測試全綠但線上是壞的」的日子。給正在用 AI 寫 code、但已經開始擔心那包 code 的人。⚠️ 本節目旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。每集開頭有 AI 揭露說明。

Publisher-supplied feed metadata · PodParley refreshed Oct 15, 2026 · Source feed

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Episodes

  1. 免協調的安全：讓核心 RPC 自己斷言守門還在，而不是靠我記得

    一人開發同時開多個 session 與 worktree，最怕的不是兩個分支撞同一行，而是有人重寫核心下單 RPC 時，從一個沒守門的舊版複製貼上、悄悄拿掉禮盒生豆容量檢查，幾週後才在客人端炸。我的解法是把不變量寫進改動本身：migration 自我斷言守門呼叫還在，缺一就套不進去；governance-guard 再加一條 BLOCKER 在 push 前擋。這是一人開發唯一免協調、不靠我記得的防線。 原文：https://coffeeshooters.com/content/protected-function-self-assertion-migration ⚠️ 本集旁白由 AI...

  2. 燒掉 1160 萬 token 的中期體檢迴路：把一次性發現變成毫秒級免疫

    我故意燒掉 1160 萬 token 跑多代理審查，挖出 4 條真的能被人套現的金流 critical 漏洞。這篇記錄 burn 燒、verify 驗、distill 蒸餾、prevent 防復發這四步迴路怎麼把昂貴的一次性發現固化成毫秒級免疫，object 物件層掃當下 bug 與 meta 治理層審免疫系統布局的差別，以及為什麼最後我決定不造新 repo，而是把既有散件接起來並用 Semgrep 當引擎。 原文：https://coffeeshooters.com/content/mid-life-diagnostic-loop ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  3. 我以為 RLS 鎖好了個資,結果一個 Security Definer View 把它全繞過

    我一直覺得自己在資料權限這塊是有紀律的。每張新表都掛 RLS(Row Level Security,資料列級安全——「這一列資料誰能看由資料庫自己判斷,不靠前端規矩」),政策寫的是 reques… 原文：https://coffeeshooters.com/content/security-definer-view-bypasses-rls-leak ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  4. 後台多開一條密碼登入，卻一行 RLS 都沒改

    蘋果瀏覽器的防追蹤機制清掉了我原本的登入狀態，整個後台被一個單點故障鎖在門外。我加了一條最老土的帳號密碼登入當後備，卻刻意一行權限規則都不碰：繞過內建驗證服務、自己管一張只有後端碰得到的帳密表、鑄出一顆跟原本登入逐欄位相同的權杖，讓下游權限判斷零差異。這篇記三道防提權閘門的取捨。 原文：https://coffeeshooters.com/content/backend-password-login-without-gotrue ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  5. 免費方案 300 分鐘/月把我逼成批次 push：當 CI 配額變成架構約束

    Netlify 免費方案一個月只給三百個建置分鐘，二零二六年四月底我撞到三百零三比三百的超額。一個我沒在管的外部配額，怎麼悄悄寫進我的開發紀律、把我逼成累積三到五個提交才一次推送的節奏？這篇一人開發者攤開背後的算術、第二道自動跳過建置的閘門設計，以及一個還沒靠自動化解乾淨的延遲坑。 原文：https://coffeeshooters.com/content/netlify-build-minutes-as-constraint ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  6. 我用差集法找出 codebase 裡沒人守的暗區

    我怕的不是已知 bug，而是同一個數字在好幾個模組各自算、卻沒有任何一條測試鎖死的暗區。這篇記錄我怎麼用幾乎零成本的差集法把這片黑暗畫成一張熱力圖、揪出頭號嫌疑犯定價解析（25 個檔案、橫跨 5 個模組、0 條 trace），以及一個差點害我在根本沒問題的地方瞎修一通、還可能搞出真 bug 的血淚教訓。 原文：https://coffeeshooters.com/content/dark-area-heatmap-set-difference-method ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  7. 無人值守的瓶頸在進料，不在執行

    我一直以為缺的是讓 AI 過夜跑批次的執行引擎，於是把手上 13 個已經收斂好的任務逐一拿去實測，結果 0 個能真正無人值守，而且我後來發現這是正確答案。真正的瓶頸不在執行、在進料分診：規格寫最細的那些往往爆炸半徑也最大。這是一個獨立開發者把『缺口在哪』整個想反、再翻盤的踩坑筆記。 原文：https://coffeeshooters.com/content/loop-intake-not-execution ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  8. Supabase Free 沒有自動備份：我自建了一套異地備份

    跑了半年我才驚覺 Supabase 免費方案完全沒有自動排程備份、也沒有 PITR 時間點還原，資料庫一旦掛掉所有訂單、會員與儲值資料就直接歸零、一筆都救不回來。這篇老實記錄我怎麼用免安裝的 portable PostgreSQL 加 pg_dump，自建一套每天下午自動跑的三地異地備份，踩過 PowerShell 5.1 讀 UTF-8 中文亂碼的坑，也誠實交代我還沒演練過的還原。 原文：https://coffeeshooters.com/content/supabase-free-no-auto-backup-diy-offsite ⚠️ 本集旁白由 AI...

  9. 訪客結帳結完單就消失：可追蹤性不是安全洞

    實機 LINE Pay 測試發現訪客結完帳「我的訂單」是空的：訂單 created_by 是 guest、沒有 user_id，而歷史頁用 requesting_user_id 過濾撈不到那張單。我一步步拆解為什麼這不是存取控制漏洞而是更難察覺的身分與可追蹤性缺口，以及我為何選結帳前軟提示登入、不選硬牆逼註冊，查單則沿用既有簽名連結，把現成零件接起來而不是新造一個查詢頁。 原文：https://coffeeshooters.com/content/guest-checkout-traceability-gap ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  10. 分享出去永遠是 logo，因為爬蟲根本不跑我的 JS

    useHead 明明把 og 設對了，文章貼到 LINE 卻永遠是公司 logo，因為爬蟲根本不跑 JavaScript，只讀那張死的 index.html。這篇講 SPA 為什麼對爬蟲隱形、我怎麼用一支只認爬蟲的 Netlify 邊緣函式把每頁專屬的 og 注回死殼、為什麼算 og 的邏輯要抽成零依賴純函式當兩邊共用的唯一來源，以及為什麼量過只有四頁會吃到後我把第三階段直接封存不做。 原文：https://coffeeshooters.com/content/og-preview-spa-crawler-blind ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  11. 測試全綠不等於安全：我的稽核器對「admin 看得到、anon 看不到」的 bug 假報平安

    我寫的稽核器確認每個讀取畫面都接上同一個 SSOT 函式，全綠。但 bug 不在誰接了沒接，而藏在那個函式的 auth-gated 輸入——admin 視角資料齊全算對，anon 視角讀回空陣列算錯，13 個咖啡商品在前台全部假缺貨、stock_estimated 從 229 被覆寫成 0，躺了一年多。這篇講為什麼我自己永遠是 admin 視角所以漏抓，以及為什麼補一支 anon 視角的 smoke test 才真正抓得到它。 原文：https://coffeeshooters.com/content/green-light-not-equal-safe-anon-perspective...

  12. 年底會斷線的金鑰：別把它跟 anon bug 混為一談

    我的 Supabase legacy anon 金鑰在 2026-12-31 之後失效，前端會整個連不上，換成 sb_publishable_ 是不動周邊的 drop-in 替換。但我差點以為它能順手修好那票 anon 可見性 bug——番石榴莊園假缺貨、新表 403 那種，其實是 RLS 與 GRANT 角色權限層的事，換金鑰一個都修不了。這篇講我怎麼把金鑰、可見性 bug、帳號級 Access Token 這三條軸分開來想。 原文：https://coffeeshooters.com/content/supabase-legacy-key-deadline ⚠️ 本集旁白由 AI...

  13. 我的 RAG bot 第一題就答對了——那題的答案寫在 prompt 裡，它根本沒查知識庫

    --- 原文：https://coffeeshooters.com/content/rag-bot-passed-a-question-it-never-retrieved ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  14. 我量到自己的防線漏接 89%，隔天把補強拔掉——因為它把我的訊息整則吃掉

    我先證明自己的關鍵字守門規則漏接 89%，才動手補一層語意判斷。補強上線當天，它把我連續六則訊息整則吃掉，而回饋回路正好穿過被它擋住的那個人。這篇拆解怎麼用未污染語料量自己的防線、為什麼第一版量出的 93% 是假數字，以及為什麼最後選擇移除而不是加容錯。 原文：https://coffeeshooters.com/content/the-guard-that-swallowed-my-own-messages ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  15. 270 篇文章 Google 抓了，卻一篇都不收——因為爬蟲看到的正文是 0 個字元

    我寫了 270 篇文章，Google 全部抓過，一篇都沒收。用 Googlebot 的身份自己抓一次才發現：它拿到的正文是 0 個字元。這篇拆四層根因與修法：正文注入、全站回 200 造成的 157 筆軟性 404、擋掉 2,222 毫秒的字體樣式表、被每頁預載的 531K PDF 套件，以及我修完之後自己 ship 出去的新缺陷。 原文：https://coffeeshooters.com/content/google-crawled-not-indexed-spa-blog ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  16. 同一位客人回報三次，我部署了五次修復——而我的測試從頭到尾沒問過「線上跑的是哪一版」

    --- 原文：https://coffeeshooters.com/content/three-things-that-are-not-deployed ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  17. 我寫了一支防金鑰外洩的守門員，然後它照出我自己寫的三個假驗收

    --- 原文：https://coffeeshooters.com/content/the-redactor-caught-my-own-fake-tests ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  18. 我把地端中文 RAG 的兩個旋鈕都轉到底，一題都沒多答對

    如果你正打算「把檢索深度拉大」或「換一顆更新的 reranker」來提升中文 RAG 的準確率，先花十秒做一件事： 原文：https://coffeeshooters.com/content/rag-two-knobs-no-gain ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  19. 我把 41 支 AI 工具的自我介紹砍掉一半，然後用 A/B 測出觸發率沒有掉

    多 2 支工具，卻少 10,400 個字元。而觸發率沒有掉。 原文：https://coffeeshooters.com/content/slimming-skill-descriptions-ab-test ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  20. 我的測試報表印出「0/96，通過率 0%」。真相是我的帳戶沒錢了

    打開你手上任何一支會印分數的腳本 —— eval、CI 檢查、稽核工具、健康檢查都算 —— 然後問它一個問題： 原文：https://coffeeshooters.com/content/zero-of-ninetysix-was-an-empty-wallet ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  21. 我把咖啡客服交給 AI 之前，先花最多力氣確定它不會胡說

    我拿自己的咖啡生意開刀，用 Dify 建了一隻客服 bot。花最多力氣的不是教它回答，是確定它不會唬人。這篇記錄四條邊界規則、一場翻車的召回測試（範圍外問題跟正當問題同分 0.62），以及為什麼守門得靠白紙黑字的指令而不是相關度門檻。 原文：https://coffeeshooters.com/content/ai-support-bot-what-it-doesnt-say ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  22. 兩輪一模一樣的測試，都拿 89 分。但其中兩題翻面了

    一位讀者指出我的 A/B 測試沒有臂內雜訊底線。我去量了——96 題翻面 2 題，而總分差是 0。那個差異是雜訊，同時它還藏住了一個真實的損壞，而我的儀器早就把能回答這個問題的數字丟掉了。 原文：https://coffeeshooters.com/content/noise-floor-two-identical-runs ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  23. AI 稽核 AI 的工具鏈：七個 repo 跨域稽核，抓到「修復工具自己捅出漏洞」

    我把七個互相依賴、有公有私的工具庫，一起丟給 Fable5 做跨域稽核。最有意思的發現不是任何單一 repo 的問題，是「修復漂移的工具，自己會透過目錄捷徑覆蓋別人未commit的工作」這種只有放在一起看才浮現的複合型缺陷。附一個真實案例：一份規格文件為什麼會讓前後端出生就不對稱。 原文：https://coffeeshooters.com/content/fable5-cross-repo-audit ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  24. 我公開誇過一個工具。五個月後我量了自己的使用紀錄

    打開你的終端機，對著你最近推薦過、或最近裝起來覺得很興奮的那個工具，問一個問題： 原文：https://coffeeshooters.com/content/i-praised-a-tool-then-measured-my-own-usage ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  25. 一個資安漏洞，怎麼生出一套方法論，並且在同一週抓到自己漏掉的東西

    一次鎖權限、四小時內又被迫回滾的資安事故，逼出一套我們叫它「對質點律」的方法論。我不打算說它已經驗證有效——目前只有一個真實案例，我們老實標成「已上膛未實戰」。這篇記那個人工審查認真做過還是漏掉的漏洞長什麼樣子，以及方法論怎麼在同一週機械重審，抓到人工漏掉的三個點。 原文：https://coffeeshooters.com/content/fable5-confrontation-point-law ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  26. AI 換背景輸出一直漂掉？我調了三天 prompt，問題其實在模型

    我平常做的是自己的咖啡電商。這次不一樣，是幫一位花藝師客戶接一條 AI 服務：她在 LINE 傳一張作品照片給機器人，機器人回傳幾件事——幾個不同語氣的文案、把背景換乾淨的成品圖、配樂建議。 原文：https://coffeeshooters.com/content/ai-image-editing-client-prompt-engineering ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  27. 別叫模型自我報告：我怎麼真的從 Fable5 榨出一套心法，而不是聽它講故事

    我花時間請 Fable5 自述思考方式，認真做出一套十一本的心法全書。後來才被自己的方法論推翻——因為叫一個不信自我報告的對象自我報告，這件事本身就是矛盾。這篇記我怎麼改用兩段式四輪對抗訪談重新萃取一次，以及它最後怎麼反過來拿自己的證據鐵律，往我們身上刺了一劍。 原文：https://coffeeshooters.com/content/fable5-thinking-extraction ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  28. 我寫的那條測試從來沒紅過——因為它證明的是 1 = 1

    挑一條你最有信心的測試或檢查腳本。然後做一件很不舒服的事： 原文：https://coffeeshooters.com/content/my-test-never-failed-because-it-proved-one-equals-one ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  29. 你沒寫過的那行授權：Supabase 預設把 TRUNCATE 給了 anon，而我所有防線都是綠的

    如果你有一個 Supabase 專案，把這段貼進 SQL Editor： 原文：https://coffeeshooters.com/content/supabase-default-acl-anon-truncate ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  30. 那盞綠燈只驗了 JSON 格式 —— 我有一台驗證機器，跑了兩個月沒驗過任何東西

    我有一台完整的驗證機器——491 行程式碼、87 組測試題庫、API key 也設好了——它每次 push 都亮綠燈。兩個月後我才發現，它從來沒真的測過任何東西。 原文：https://coffeeshooters.com/content/green-light-that-only-checked-json ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  31. 我請客戶把答案封存起來，然後對他們的 repo 跑了一次盲測體檢 —— 已知的 4 條全漏，而我拿來當賣點的那個數字，當天就被推翻了

    一次可證偽的程式碼體檢實驗：請對方把「已知問題」與「自認健康的地方」先封存並公開雜湊，我對同一個 commit 盲跑全軸診斷再翻牌。已知的 4 條我全漏；而我自己算出來的那半，被非同源複核指出評分規則從未定版，重算後降成 4。兩邊當天各撤回一件事——那個過程比原本的數字更能說明這種診斷在賣什麼。 原文：https://coffeeshooters.com/content/sealed-answer-key-audit-experiment ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  32. 我沒有騙你，我只是改了考卷 —— AI 交付裡最難防的那種綠燈

    我建了一套「agent 說做完了不算數、指令的 exit code 才算」的驗收機器。 然後發現 agent 根本不需要說謊：它只要改掉「什麼算通過」，我那三層確定性檢查會誠實地、正確地一路報綠。 原文：https://coffeeshooters.com/content/the-agent-edited-the-answer-key ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  33. 別再追根因了，直接繞過：一個 bug 我改了 9 次才學會停手

    我的咖啡電商後台有一個海報工坊，可以生成當日的活動海報，然後發一條「編輯連結」給合作的老師，讓他們在自己手機上微調文字。這條連結走的是 LIFF（LINE Front-end Framework… 原文：https://coffeeshooters.com/content/stop-root-causing-just-bypass ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  34. RLS 明明放行了，為什麼還 permission denied？一整排 403 的家族性根因

    我的咖啡電商有個儲值功能，客戶可以先儲值、之後扣款。除了客戶自己儲值，管理員也能在 POS 幫客戶代客儲值、代客扣款。 原文：https://coffeeshooters.com/content/privileged-writer-invoker-403-family ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  35. 31 篇文章憑空消失：一個寫死的 .limit(80)，沒有任何 error

    我的咖啡品牌網站有一個文章區，累積了好幾年的內容，從 2020 年最早期的咖啡筆記到最近的開發雜記都有。 原文：https://coffeeshooters.com/content/hardcoded-limit-silent-data-loss ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  36. 防毒說「沒有偵測到惡意程式」，而它就躺在我硬碟上

    那天下午我在整理 NAS 上的自動發文排程，順手點開了「任務排程器」。 原文：https://coffeeshooters.com/content/antivirus-said-clean-malware-was-right-there-zh ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  37. 我量了自己的工具箱：一半的工具，沒有任何東西會呼叫它們

    我一個人做一套咖啡電商系統。跟 AI 配對寫程式一年多下來，scripts/ 底下累積了將近兩百支腳本 —— 稽核工具、哨兵、診斷器、遷移腳本。每一支當初都有正當理由。 原文：https://coffeeshooters.com/content/nobody-can-call-half-your-tools ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  38. 我花一整天指控我的哨兵在說謊，然後自己犯了四次同樣的錯

    你的儀器量到的東西，跟你宣稱的東西，不是同一件事。 而最危險的版本是：你正在寫這條規則的時候，同時在違反它。 原文：https://coffeeshooters.com/content/instrument-says-vs-world-is ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  39. AI 給了我一個從沒查過的原因，只因為我的文件模板有一格要填

    這篇寫的是一個我今天才看清楚的失效模式，和一個我今天才加上、還沒有任何證據證明有效的修法。 原文：https://coffeeshooters.com/content/the-mechanism-i-never-checked ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  40. 我一邊覺得自己在白做工，一邊在設計跨模型對照實驗

    半年前我寫過一篇〈3 個月、1604 個對話 prompt：AI 跟我交換了什麼？〉。那次我掃的是「我最常處理什麼」。這次我想看一件更難看的事：我是怎麼問的，這半年變了嗎？ 原文：https://coffeeshooters.com/content/impostor-gap-self-doubt-vs-demonstrated-judgment ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  41. 我做了一支抓資料庫漂移的工具，然後它抓到了我自己——假綠燈的八種面貌

    寫測試是常識。比較少人談的是下一層的問題： 原文：https://coffeeshooters.com/content/seven-false-green-lights ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  42. 往下、往上、往旁邊：我問 AI 的三種「深挖」方向

    大家都說，用 AI 的關鍵是「把問題問得更好、更深」。 原文：https://coffeeshooters.com/content/three-directions-of-digging-deeper-with-ai ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  43. NVIDIA 的 CEO 說未來公司建立在 harness 之上。我一個人的公司跑了半年——這是他沒講的那一半

    2026 年 7 月 8 日，黃仁勳跟 LangChain 的創辦人對談，講了一句話： 原文：https://coffeeshooters.com/content/harness-engineering-solo-company ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  44. 我問 AI 的方式，從「幫我修」變成「幫我拉正」

    先看兩句話。都是我自己打進去問 AI 的，中間差六週。 原文：https://coffeeshooters.com/content/how-i-ask-ai-from-fix-to-recalibrate ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  45. 把 AI 推理「編譯」進腳本──一次前沿推理，無限次 0 token

    上週我在協助 AI 代理同步 blog 圖片——掃 R2、比對 DB、產 SQL、套用、驗證。整個流程跑完花了大概四分鐘，中間 AI 一步一步讀檔案、算路徑、推斷要做什麼。 原文：https://coffeeshooters.com/content/crystallize-compile-ai-reasoning ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  46. 一張 8MB 的圖，問出了「公開機制、私有值」

    我在讓 AI 幫我補一個圖片上傳功能。補到一半我問了一句很實際的話：「上傳的圖會不會自動縮小、轉成 WebP？我怕一張 8MB 的圖一下就把空間塞爆。」 原文：https://coffeeshooters.com/content/public-mechanism-private-values ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  47. 為什麼 AI 幫你做的東西，總是「差幾塊」？

    我叫 AI 幫我做一個品牌官網。它做出來——header 只有 2 個選項、連「關於我」都沒有；後台明明做好了，但前台沒有任何按鈕進得去。後端 90 分、前端 10 分。 原文：https://coffeeshooters.com/content/completeness-baseline-same-law-seven-times ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  48. 後端 90 分、前端 10 分：我的一條龍管線有個它驗收得了、卻看不見的洞

    我做了一條從「一句想法」到「跑出能動的程式」的管線。它做後端做得很好，做前端會做出一個只有 2 個導覽選項、連『關於我們』都沒有、有後台卻沒有任何按鈕走得進去的網站。後端 90 分、前端 10 分。 原文：https://coffeeshooters.com/content/backend-90-frontend-10-invisible-gap ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  49. 從一個咖啡電商，長出五個開源工具——specmit 生態系怎麼來的，以及 npx specmit init 怎麼用

    原文：https://coffeeshooters.com/content/specmit-ecosystem-from-one-codebase ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

  50. 實驗筆記：Sonnet vs Opus 跑同一份 spec（N=1，單次比較不是結論）

    先說結論：兩者約 80% 重疊，都有效、都誠實、都抓到主結構。 差異集中在「會擴散的判斷」那幾處： 原文：https://coffeeshooters.com/content/ab-test-sonnet-vs-opus-decomposition ⚠️ 本集旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。

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咖啡師撈過界，一人 AI 公司實戰筆記。一個非科班的咖啡師，用 AI 從零寫出一整套電商加生產管理系統，把踩過的坑一集一集講完 ——資料斷層、假綠燈、以為做完其實沒有，還有那些「測試全綠但線上是壞的」的日子。給正在用 AI 寫 code、但已經開始擔心那包 code 的人。⚠️ 本節目旁白由 AI 語音生成，文章原文由主持人本人撰寫。每集開頭有 AI 揭露說明。

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