時隔四個月，我用 Codex 讓 MD2DOC-Evolution 變成更穩定的寫作工作台
時隔四個月，我重新整理 MD2DOC-Evolution，用 Codex 協助開發與重構，新增工作台 UI、AI Prompt、語法規格、匯出驗證與完整驗證流程，讓這個開源專案更穩定。
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這裡收斂所有已發布的技術文章。可以從最新內容往下讀，也可以先進系列或主題索引找脈絡。
適合想把一條學習線補完整的時候。
Topics 依主題探索從 AI 協作、後端、前端或工作流切入。
Projects 依專案閱讀從公開作品反查代表文章、技術棧與主題脈絡。
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Workflow Skill Router：面對 Agent sprawl，先管住 SKILL 選擇
Workflow Skill Router 是我開源的 AI Agent SKILL routing pattern，讓多 SKILL Agent 在工作開始前先選出 1 個 Primary SKILL 與少量 Supporting SKILL，降低 Agent sprawl 裡的 skill selection sprawl、上下文噪音與工作流失控。
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Codex App Worktree 實作篇：從 Local environments 到第一個任務
這是一篇 Codex App Worktree 操作篇，從 repo 前置整理、AGENTS.md、Local environments、setup scripts、actions、建立 Worktree thread 到驗證與收尾，整理一套可以照著做的 AI Agent 開發流程。
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Codex App Worktree 思維：為什麼 AI Agent 開發需要隔離跑道
從 AI Agent 開發流程的角度說明 Codex App Worktree 的核心價值：它不是多一個資料夾，而是讓任務隔離、平行探索、審查與回復都變得更像工程流程。
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Side Project 不一定要做大：從 MD2DOC 約 460 位使用者與 49 顆 Star 看小產品的真實流量
Side Project 不一定要一開始就做大。這篇文章用 MD2DOC-Evolution 的 GitHub Star 與 Google Analytics 流量，分享為什麼小而準的題目、真實痛點與差異化，比做一個巨大但沒人用的產品更重要。
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AI 開發的核心能力：把模糊需求切成 Spec、MVP 與 Task
AI 讓工程師少寫了一部分程式碼，但也把真正的重心推到需求釐清、規格設計、MVP 切分與可推進任務管理。這篇文章整理 AI 開發時最核心的工作框架。
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Vibe Coding
從報到到盤點舊校務系統：我如何用 Codex App 建立 LegacyDBSchema
記錄我從上禮拜到這禮拜在林口康橋報到後，如何透過 Codex App 盤點舊校務系統、建立 LegacyDBSchema，並讓後續開發節奏變得更清楚。
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Flutter AI 學習 Day 7：從學習專案走向可交付品質
Flutter AI 學習 Day 7 回顧整個 Flutter Learning Lab，理解 CI、coverage、官方 sample checklist、打包發布概念，以及下一輪該補的品質能力。
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CI/CD
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Flutter AI 學習 Day 6：用測試保護學習範例
Flutter AI 學習 Day 6 從 repository test、ViewModel test、widget test 看懂測試分層，並理解 fake repository 和 Riverpod override。
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Testing
Riverpod
Codex
Flutter AI 學習 Day 5：讓 App 記住使用者選擇
Flutter AI 學習 Day 5 透過 Settings feature 學 SharedPreferences、本地偏好與 ThemeMode，理解設定頁如何影響整個 MaterialApp。
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