<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Gemini on TPOW Lab</title><link>https://tpow-001.netlify.app/tags/gemini/</link><description>Recent content in Gemini on TPOW Lab</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><copyright>Copyright &amp;copy; 2025-2026 TPOW-001. All Rights Reserved.</copyright><lastBuildDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://tpow-001.netlify.app/tags/gemini/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>PAL MCP Server 完整教學 — 多模型 AI 協作 MCP 伺服器</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-14-pal-mcp-server-tutorial/</link><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-14-pal-mcp-server-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h2 id="1-專案定位與核心價值" data-numberify>1. 專案定位與核心價值<a class="anchor ms-1" href="#1-專案定位與核心價值"></a></h2>

<h3 id="11-pal-mcp-是什麼" data-numberify>1.1 PAL MCP 是什麼<a class="anchor ms-1" href="#11-pal-mcp-是什麼"></a></h3>
<p>PAL MCP Server（Provider Abstraction Layer for Model Context Protocol）是一個開源 MCP 伺服器，讓你在 Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Cursor 等 AI 開發工具內<strong>同時調度多個 AI 模型</strong>，實現真正的多模型協作開發。</p>]]></description></item><item><title>google/skills 完整教學 — Google Agent Skills for AI Coding Agents</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-12-google-skills-tutorial/</link><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-12-google-skills-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h2 id="1-專案定位與背景" data-numberify>§1 專案定位與背景<a class="anchor ms-1" href="#1-專案定位與背景"></a></h2>

<h3 id="這是什麼" data-numberify>這是什麼？<a class="anchor ms-1" href="#這是什麼"></a></h3>
<p><code>google/skills</code> 是 Google 官方的 <strong>Agent Skills（代理技能）</strong> 開源知識庫。它不是傳統的程式庫或框架，而是一組結構化的 Markdown 描述檔（<code>SKILL.md</code>），專門設計給 <strong>AI coding agent</strong>（如 Gemini CLI、Claude Code、Cursor、Windsurf 等）閱讀，讓 agent 在協助開發者操作 Google Cloud 服務時，能遵循官方最佳實踐、避免常見錯誤、並使用正確的 SDK 與 CLI 指令。</p>]]></description></item><item><title>Tutorial: Doctor — Doubt-Driven 醫病動態認知博弈引擎</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-06-doctor-tutorial/</link><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-06-doctor-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="tutorial-doctor--doubt-driven-醫病動態認知博弈引擎" data-numberify>Tutorial: Doctor — Doubt-Driven 醫病動態認知博弈引擎<a class="anchor ms-1" href="#tutorial-doctor--doubt-driven-醫病動態認知博弈引擎"></a></h1>

<h2 id="1-專案定位" data-numberify>1. 專案定位<a class="anchor ms-1" href="#1-專案定位"></a></h2>

<h3 id="這個專案是什麼" data-numberify>這個專案是什麼<a class="anchor ms-1" href="#這個專案是什麼"></a></h3>
<p>Doctor 是一個基於 Streamlit + Google Gemini 的醫病互動模擬應用程式。它不是一個真正的臨床決策支援系統（CDSS），而是一個 <strong>LLM 角色扮演引擎</strong>：透過精心設計的 9 步驟 system prompt 框架，讓 Gemini 扮演一位具有多層心理防禦機制的醫師角色，與使用者（扮演病患）進行對話。</p>]]></description></item><item><title>RTK (Rust Token Killer) 完整教學 — Claude Code / Copilot / Cursor 的 token 殺手</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-20-rtk-tutorial/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-20-rtk-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="rtk-rust-token-killer-完整教學" data-numberify>RTK (Rust Token Killer) 完整教學<a class="anchor ms-1" href="#rtk-rust-token-killer-完整教學"></a></h1>
<blockquote>
<p>一句話：在 LLM agent 跑 shell 命令前先過濾、分群、去重、截斷輸出，把 token 消耗砍 60–90%。</p></blockquote>

<h2 id="1-專案定位" data-numberify>1. 專案定位<a class="anchor ms-1" href="#1-專案定位"></a></h2>
<p><strong>RTK (Rust Token Killer; Rust token 殺手)</strong> 是 Rust 寫的 CLI proxy，定位是「AI agent 與 shell 之間的壓縮層」。和其他類似工具比較：</p>]]></description></item></channel></rss>