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...

Deep Research Agent 完整教學 1. 專案定位與核心價值 這是什麼? Deep Research Agent(又名 Deep Science Writer)是一套工業等級的端到端 scientific research pipeline (科學研究管線),專為 Hermes/ECC framework (Hermes/ECC 框架) 打造的 AI agent skill。它完全自動化學術 literature review (文獻回顧) 流程 — 從主題規劃、跨資料庫論文蒐集、全文深度閱讀、反幻覺驗證,到 APA 第 7 版 .docx 產出與知識庫匯入。 核心價值主張 面向 傳統文獻回顧 Deep...

due-diligence-agents 完整教學 zoharbabin/due-diligence-agents — 開源法醫式 M&A 盡職調查工具:13 個 AI agent 平行分析資料室,跨 9 個領域交叉比對,每個發現追溯到確切引文。 1. 專案定位與核心價值 1.1 解決什麼問題 在併購(M&A; Mergers & Acquisitions)盡職調查(Due Diligence; DD)流程中,企業發展團隊面臨三大瓶頸: 資訊孤島:法律、財務、商務各自產出報告,彼此不交叉比對。同一主體(subject)可能在合約中有控制權變更(change of control)條款風險,同時在財務面有營收集中度(revenue...

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...

AlphaGenome – Google DeepMind DNA 調控密碼統一模型完整教學 AlphaGenome 是 Google DeepMind 開發的統一基因體模型 (unified genomic model),能從 DNA 序列 (DNA sequence) 同時預測 gene expression (基因表現)、splicing patterns (剪接模式)、chromatin features (染色質特徵) 與 contact maps (接觸圖譜),最長可分析 100 萬鹼基對,並達到 single base-pair resolution (單鹼基解析度)。 論文:Avsec et al., Nature...

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:...