AGI（Agentic Guideline Intelligence）完整教學 第 1 章：專案定位與核心價值 1.1 什麼是 AGI？ AGI（Agentic Guideline Intelligence; 代理式規範智慧）是一套從 128 份國際品牌 Brand Guideline（品牌規範手冊）蒸餾而成的知識圖譜系統。它不是傳統的 Web 應用程式，也不是單純的文件範本庫——而是一套結合結構化知識庫 + AI Agent Skill + 推理引擎的完整工作流，目標是讓 AI 代理人能模擬高階設計師的決策順序，為新客戶規劃並撰寫 Brand Guideline 初稿。 1.2 核心理念：「為什麼」而非「是什麼」 AGI 與一般...

1. 專案定位與核心價值 問題背景 傳統開發流程中，.env 檔案是管理環境變數的主流方式，但在 AI 編碼代理（如 Claude Code、OpenAI Codex）日益普及的今天，.env 檔案已成為嚴重的安全隱患： 代理洩漏風險：AI 代理天生傾向執行 cat .env、grep -r KEY 等指令來理解專案，敏感值可能進入模型 context 意外提交：.env 若未妥善 .gitignore，機密值會直接進入版控歷史 Shell 繼承：direnv 等工具將值注入持久 shell，從該 shell 啟動的任何子程序（含 AI 代理）都會繼承所有機密 hush 的解答 hush 是一款專為 macOS 設計的本地端機密管...

OpenPencil 完整教學 1. 專案定位與核心價值 這是什麼？ OpenPencil 是一款 AI 原生的開源設計編輯器 (AI-native open-source design editor)，定位為 Figma 的開源替代方案。它不只是一個設計工具，更是一個 可程式化的設計平台 (programmable design platform)，讓設計工作能被 CLI 腳本、AI Agent、自動化 pipeline 所驅動。 為什麼值得關注？ 問題 Figma 現況 OpenPencil 解法 檔案格式封閉 專有二進位格式，只能在 Figma 內讀取 原生讀寫 .fig + 開放 .pen 格式 程式化存取受限 MCP...

AlphaDev：以深度強化學習發現更快排序演算法 論文：Mankowitz, D.J. et al. “Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning.” Nature 618, 257–263 (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-06004-9 Repository：google-deepmind/alphadev | 739 stars | 79 forks | Python + C++ | Apache-2.0 1. 專案概述 (Project Overview) 1.1 什麼是 AlphaDev？...

AlphaFold 3 完整教學 — 生物分子結構預測推論管線 來源: google-deepmind/alphafold3 | 8,239 stars | 1,270 forks | Python | Apache-2.0 論文: Abramson, J. et al. “Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3.” Nature 630, 493-500 (2024). doi:10.1038/s41586-024-07487-w 1. 專案概述 (Project Overview) 1.1 什麼是 AlphaFold...

AlphaGeometry2 - 金牌等級的 AI 幾何定理自動證明系統 1. 專案概述 (Project Overview) 1.1 什麼是 AlphaGeometry2 AlphaGeometry2 是 Google DeepMind 開發的 幾何定理自動證明系統 (automated geometry theorem prover)，為 2024 年發表的 AlphaGeometry 之重大升級版本。該系統在解決 國際數學奧林匹克 (International Mathematical Olympiad, IMO) 幾何問題上，已達到甚至超越 金牌得主 (gold medalist) 的平均水準。 相關論文於 2025 年發...

AlphaMissense 完整技術教學 AlphaMissense — Google DeepMind 發佈的 missense variant pathogenicity (錯義變異致病性) 預測模型，基於 AlphaFold 2 架構修改而成，可對人類蛋白質體中所有可能的單胺基酸替換進行致病性評分。 項目 資訊 GitHub google-deepmind/alphamissense Stars / Forks 634 / 85 語言 Python (JAX / Haiku) 授權 Apache 2.0（程式碼）；CC BY 4.0（預測資料） 論文 Cheng et al., Science (2023) DOI:...

Concordia – Google DeepMind 生成式社會模擬框架完整教學 Concordia 是由 Google DeepMind 開發的開源 Python 函式庫，用於建構以大型語言模型 (Large Language Model; LLM) 驅動的多代理人 (Multi-Agent) 生成式社會模擬 (Generative Social Simulation)。它採用桌上角色扮演遊戲 (Tabletop Role-Playing Game; TRPG) 的互動模式，讓代理人以自然語言 (Natural Language) 描述行動意圖，再由遊戲主持人 (Game Master; GM) 判定行動結果與環境變化。 1....

Gemma — Google DeepMind 開放權重大型語言模型家族完整教學 Gemma 是 Google DeepMind 基於 Gemini 研究與技術推出的 open-weight LLM (開放權重大型語言模型) 家族。本教學涵蓋 Gemma 1 至 Gemma 4 的完整生態系統，包含純文字、多模態 (multimodal)、Mixture-of-Experts (MoE; 混合專家) 及 Diffusion LLM (擴散語言模型) 等變體。 1. 專案概述 1.1 Gemma 是什麼 Gemma 是 Google DeepMind 以 Apache 2.0 授權釋出的開放權重大型語言模型家族。...

GNoME Materials Discovery - AI 驅動的新材料探索完整教學 Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) 是 Google DeepMind 開發的材料探索專案，利用 Graph Neural Network (圖神經網路; GNN) 大規模預測無機晶體 (inorganic crystal) 的穩定性，已發現超過 381,000 種新型穩定材料 (stable materials)，並於 2024 年 8 月擴展至 520,000+ 種距 convex hull (凸包) 1 meV/atom 以內的材料。研究成果發表於 Nature (2023)。...