文章索引
記錄系統設計、AI Agent 工作流，以及實際專案裡值得保留的技術取捨。
行銷工程不是多裝 AI 工具：把客戶證據做成可驗證的 Growth Repo
從 Marketing Engineer 的角色提案出發，說明如何用最小的 Growth Repo 將客戶訊號、實驗、人工核准與結果回寫接成可驗證的行銷工作流。
AI Business Partner 不是新職稱：把 AI 導入變成有人負責的業務迴路
從 AI Business Partner 的觀點出發，拆解如何以工作流、結果指標、權限與例外處理，讓 AI 導入從 demo 走向可持續負責的業務改進。
快取不是正確性保證：Uber 如何用 Validation Proxy 現代化建置產物交付
從 Uber 2026 年的 artifact storage 現代化案例，拆解高頻下載下為何 TTL cache 不夠、如何以 HTTP 條件驗證維持 origin 為唯一真相，以及失效時該怎麼安全降級。
25 個 AI Skills 真的能跨 Claude、ChatGPT 與 Gemini 使用嗎？
拆解一份 25 個生產力 Skills 清單，釐清 Markdown Prompt、Agent Skill 與跨平台可攜性的差別，並整理把高頻任務做成可驗證 Skill 的最小方法。
多 Agent 工作台不是多開終端：先設計注意力、隔離與權限
從一套 2,000 小時的 Agentic Engineering 工作台出發，拆解多 Agent 操作真正需要的狀態、優先級、隔離、持久執行與模型外權限。
第二大腦不會自動複利：把六 Agent 架構變成可驗證的記憶閉環
從第二大腦與六 Agent 團隊的架構提案出發，拆解知識編譯、任務執行、結果回寫、同步邊界與評估方法，避免把持久檔案誤當成系統已經學會。
Grok Bot 的安全自動化：Four Cs、Routine 與審批邊界
用 Context、Connections、Capabilities、Cadence 四層框架，從第一個可驗證任務走到多 Bot 分工、背景 Routine 與可控放權。
Codex × Obsidian：從寫作到公眾號發布的 Agent 工作流
拆解 WeSight 如何把 Codex、Obsidian 與微信公眾號串成同一條內容管線，並釐清本地優先、人工審核、雲端傳輸與積分服務的實際邊界。
以 Markdown Vault 為狀態機：Claude、Obsidian 與 Loop Engineering 的知識自轉架構
從聊天視窗的記憶衰退出發，整理如何將本地 Obsidian Vault 視為持久狀態層，透過五步迴圈、耐用層分流與 Git 防護打造可複利的知識系統。
盡職程式設計：AI Coding 時代個體產出差異的真正來源
當每個人都能使用強大的程式碼模型時，工程產出的差距從何而來？拆解需求契約化、架構接縫判讀、獨立審查與上下文治理的關鍵責任。