API

隨著 Google Gemini 3 模型以及各式工具推出，在生成式 AI 的世界中 Google 強勢站穩腳步，再加上 Google 生態系的支援，採用 Google Gemini API 開發 AI Agent 是一個相當不錯的選擇。本書主要解說 Google Gemini API 中關鍵的成員，並利用 Python 版本的 Google GenAI SDK 實作範例，還會帶大家設計當前 AI Agent 的趨勢 -- Skills 機制，主題包含：|簡易 Skills 機制|現今 AI Agent 的共用規範標準就是 Skills，我們會帶大家實作一個簡單的 Skills 機制，讓你的 AI Agent 只要透過 markdown 檔，就可以讓非技術人員的一般使用者也可以客製自動化流程，或是搭配 CLI 工具與 MCP 伺服器等擴充模型能力，而不需要倚賴技術人員修改或是撰寫額外的程式碼。|建構彈性的 MCP 系統|即使有了 Skills 機制，也需要能夠實際完成任務的工具，MCP 就是其中之一。除此之外，MCP 也是擴充模型能力的好幫手，書中會設計讓使用者透過設定檔就能幫 AI Agent 串接各式功能 MCP 伺服器的機制，不論是要讀寫檔案、執行本機指令、操控瀏覽器，或是使用遠端 API 等等，都可以方便達成。|Live API|用講的絕對比用打的更快，書中會用 Live API 實作可隨時中斷插話的即時語音系統，讓你的 AI Agent 彷彿真人用講的就可以操控，而且還會自動記錄交談內容，維持前文脈絡，讓一般使用者透過口說介面就可以使用你的 AI Agent。|把 Google 生態系當靠山|網頁搜尋、找地點誰能比得過 Google，利用 Gemini API 內建工具即可直通 Google 搜尋與地圖，即時資訊一點都不漏，為模型補充新知識。|多模態輸入/輸出|讓你的 AI Agent 像是 NotebookLM 那樣看圖、看影片、聽語音，即使是 YouTube 影片，也可以直接丟連結自動處理。此外，透過 Gemini API，也可以用最強的 Nano Banana Pro 生圖、Veo 3.1 生影片通通沒問題。|詳解 Function Calling 機制|不論是要使用 MCP 伺服器或是 Skill 擴充模型功能、建置自動化流程，最終都需要倚賴 Fu

不要再問『為什麼 ChatGPT 可以？』，你寫的程式也可以！開發生成式 AI 應用程式時總是在想『為什麼 ChatGPT 有這個功能？』，現在你也可以。本書帶你學會 OpenAI API 關鍵元素，達到跟 ChatGPT 類似的功能。｜用 Realtime API 提供進階語音模式｜開發直接語音交談，隨時插話的應用，再加上其他章節介紹的 function calling 與 MCP 等，實現真正出一張嘴、連打字都不用就可以操控的應用程式。書中會帶你實踐桌面版與網頁版的語音交談程式，各種情境都能派上用場。｜透過 MCP 介接全世界｜MCP 雖然不是 OpenAI API 的一部分，但卻可以接上各式各樣的輸入與控制功能，本書會教你設計可分享功能給他人使用的 MCP 伺服器，也會實作具備 MCP 用戶端的主控程式，介接你自己或別人提供的 MCP 伺服器幫模型長出感官與手腳。｜用 Responses API＋內建工具快速實作 RAG 應用｜Responses API 可以使用多種內建工具，搜尋網路、文字生圖、撰寫並執行 Python 程式碼都難不倒它，還可以檢索檔案，提供檢索片段內容幫模型增長知識，快速設計 RAG 應用。｜可運作多 agent 的 Agnets SDK｜實現讓程式自主決策並執行任務、達成代理人（agent）的理想，Agents SDK 還可以協調多個 agent 彼此合作，把任務交棒給最合適的 agent 處理。｜運用推理模型解決複雜數理問題｜透過 API 使用推理模型，還可以像是 ChatGPT 那樣呈現推理過程，不再需要撰寫複雜的提示內容或是指示，就可以解決數理或是邏輯問題。｜深度瞭解 function calling 機制｜不論是 Agents SDK 還是 MCP，底層的運作關鍵就是 function calling，你不一定會直接使用它，但瞭解它卻是延伸模型能力的必備基礎。｜直指核心設計的範例｜學習 API 當然可以直接看官方文件與範例，不過官方範例有時候因為想要有漂亮的 UI 呈現等原因，採用了你不一定熟悉的框架，使得範例本身摻雜太多非必要的元素，混淆了真正的關鍵主題，在設計範例時我們就特意保留最精簡的架構，高度聚焦提升成效。｜能踩的雷我們都先幫你踩過一遍｜使用 API 光看文件是一回事，實際測試又是一回事，尤其像是 MCP 要介接其他人提供

「雖然容器和微服務受到這麼多關注，但人們往往忽略服務通訊的基本原理。本書糾正了這一點，深入探討如何構建和發展你的API。」 ―Sam Newman 《Building Microservices》作者 「寫得非常好，提供了很多技巧、例子和實用建議。」 ―Stefania Chaplin GitLab & DevStefOps 大多數有使用Web的組織都會建立和營運API作為客戶開始與公司服務互動的大門。設計、構建和管理這些關鍵程序影響著組織中的每一個人，從工程師和產品負責人到高階主管都在其中。但對於開發人員和解決方案架構師來說，真正的挑戰在於從頭開始創建一個API平台。 透過這本實務書籍，你將學會建置和測試使用API閘道在微服務層次上結合產品的REST API策略。作者群們為您解釋如何透過基礎設施的簡單增補，幫助工程師和組織向雲端遷移，並讓我們有機會使用像服務網格這樣的技術來連接內部服務。 ‧學習API基礎知識和構建API平台的架構模式 ‧使用實際的範例來了解如何設計、建置和測試基於API的系統 ‧部署、操作和配置API平台的關鍵元件 ‧基於案例研究適當地使用API閘道和服務網格 ‧理解API架構中的核心安全性和常見安全弱點 ‧利用威脅建模和OAuth2和TLS等技術確保資料和API的安全 ‧學習如何使現有系統朝向基於API和雲端的架構演化

《Web API設計原則》涵蓋了在設計API時的原則與流程，透過書中的準則，帶領讀者設計出高成效的API，作者首席顧問James Higginbotham具有豐富的實戰經驗，帶領您與團隊成員建立共識，並設計出高價值的API，並將此設計流程從小團隊擴展到全組織。作者從「從外向內」(outside-in)的視角檢視API設計，聆聽來自用戶與產品團隊的意見，彙整外部需求，並根據外部需求進行API設計，並確保API的架構條理分明，也談到如何選擇合適的API風格進行實作，書中透過一個實際的案例，為打算設計新API或擴展現有API的人員提供指導。‧用正確的設計流程交付出色的API‧為設計團隊、用戶及其他成員建立共同的目標‧製作工作故事(job story)、進行事件風暴(EventStorming)與建構數位能力(digital capability)模型‧正確的釐清需求，並歸納成格式一致的API Profile‧從REST、gPRC、GraphQL、event-based async API(事件式的異步API)等數種API風格中挑選最佳實現方案‧從文檔編寫人員、測試人員和客戶的反饋改進設計‧將API解構成微服務‧累積API經驗與策略，實現可擴展的設計與管理流程不論你是架構師、開發者、團隊領導人、團隊經理，或是任何提供「API-as-a-product」(API即產品)的技術或商業人士，凡是與API規劃或建構有關的人士，本書對您會是相當有價值的參考資料。

【書籍特點】☆GPT模型歷史、架構與API功能解析☆OpenAI文字轉語音與語音轉文字實作☆Chat系列API端點與流式回應設計☆ChatGPT應用介面建構與訊息狀態處理☆System Prompt建構與角色扮演範例☆ChatGPT跨平台部署與Vercel整合☆飛書機器人API連接與事件回應開發☆VSCode外掛模組開發流程與通訊機制☆AI程式輔助：自動生成、語言轉換、程式診斷☆Hugging Face模型私有部署與P-Tuning微調☆文本向量化技術與嵌入式匹配範例☆向量資料庫Chroma操作與距離計算方式☆ChatGPT外掛知識庫系統建構與查詢設計☆提示詞工程模組化設計與Coze平台整合【內容簡介】本書共分九章。第一章介紹GPT模型歷程、原理與API介面。第二章說明OpenAI文字與語音轉換功能、API端點設計與請求庫封裝。第三章展示ChatGPT應用構建，包括互動區域、聊天快取與角色設定。第四章實作飛書機器人與OpenAI結合，開發多種回應與通知功能。第五章說明VSCode外掛程式開發流程與Webview通訊技術。第六章實作AI程式輔助模組，包含語言轉換、程式診斷與自動修復。第七章說明如何部署ChatGLM等開源模型與進行P-Tuning微調。第八章介紹RAG技術，實作文字向量化與Chroma向量資料庫整合，建構查詢式知識庫。第九章為提示詞工程與LLM社群工具介紹，說明提示詞模式、模型回應最佳化與Coze平台應用。

★★★【Windows API 基礎 x 入門講解 】★★★本書針對沒有任何Windows API程式設計經驗的讀者，是一本非常通俗易懂的Windows程式設計書籍。全書參考了MSDN，正確性及時效性是無庸置疑的。作者花了極大的心血，將整個10年的程式設計經驗毫無保留地分享給讀者，並幫助讀者學會Windows API中最重要的偵錯技術。使用Windows API是撰寫程式的一種經典方式，目的就是替Windows程式提供優秀的性能、強大的功能和極佳的靈活性，產生的執行程式量相對比較小，甚至不需要外部程式庫就可以執行。更重要的是，無論將來讀者用什麼程式語言來撰寫Windows程式，只要熟悉Windows API，就能對Windows的內部機制有更深刻、更獨到的理解，如果你是C/C++/C#的使用者，這本書一定會讓你有如魚得水的感覺。大家都會用Windows，但只有在讀過本書之後，你在Windows中的每一個小動作，你心中都踏踏實實，清清楚楚知道自己在做什麼，是一本讓你功力大增，厚積薄發的好書。【本書看點】✪ Windows程式開發Visual Studio基礎知識✪ Windows下各種字元編碼的介紹，讓程式不再有亂碼✪ 視窗程式基礎，客戶區、訊息迴圈、資料型態✪ GDI繪圖、文字、線條、圖形、座標、畫筆✪ 鍵盤與滑鼠，虛擬按鍵碼、擊鍵控制、滑鼠游標、滾輪控制✪ 計時器，系統時間、Windows時間、時鐘程式✪ 選單及其它資源、功能表列的增刪改查、選單及擴充選單的控制✪ 點陣圖、DDB、DIB、位元區塊傳送✪ 子視窗控制器，按鍵、列表、下拉清單、捲軸、IP，影像清單、工具列提示等✪ 對話方塊、模態及非模態、開啟儲存查詢替換、字型及顏色的選擇【適合讀者】☛ 初學 Windows 程式設計的讀者☛ 學習 Windows 程式設計多年但仍有困惑的讀者☛ 其他任何愛好或需要學習 Windows API 程式設計的讀者※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepmind.com.tw/

內容簡介:資安人員與開發人員必須知道的API弱點「這是一本關於API漏洞攻擊的重要礦脈。」-Chris Roberts, Vciso破解和網際網路緊密相連的功能鏈本書提供Web API安全測試的速成課程，讓讀者迅速備妥攻擊API的技巧、找出其他駭客經常錯過的缺陷，並讓自己的API更加安全。這是一本實作導向的教材，一開始會先訴告你有關真實世界裡的REST API之工作模式，以及它們所面臨的安全問題，接著教你如何建置一套簡化的API測試環境，以及Burp Suite、Postman和其他測試工具(如：Kiterunner和OWASP Amass)，這些工具可用來執行偵察、端點分析和模糊測試。掌握這些基礎技能後，便有能力攻擊API 身分驗證機制、程式邏輯缺失、專屬於API的漏洞(如XAS和批量分配)及Web App裡常見的注入漏洞。研讀本書的過程中，讀者有機會攻擊特意安排的API漏洞，並學到下列技巧：‧使用模糊測試技術枚舉API的使用者資訊和端點‧利用Postman探索資料過度暴露的漏洞‧針對API身分驗證過程執行JSON Web Token攻擊‧結合多種API攻擊技巧來實現NoSQL注入‧攻擊GraphQL API以找出不當的物件級授權漏洞‧學習使用Postman對API進行逆向工程‧從API提供的功能找出程式邏輯缺失本書深入探討規避真實世界API防護機制的方法、針對GraphQL的駭侵技法，以及API駭客在星巴克和Instagram等服務中找到的一系列真實漏洞。

ChatGPT × OpenAI API 加持，學習、開發、認證一次到位！ 扎實Java程式設計訓練，搭配ChatGPT學習，開發OpenAI API聊天機器人；培養程式設計與運算思維能力，為您打下輕鬆考取ITS Java國際認證能力。 ※資深教師聯合編撰 由OCJP與ITS Java認證講師、科技大學教授Java程式設計資深教師共同編著，針對目前初學者學習Java程式設計必備技能所撰寫的教材。 ※多元內容實用範例 內容由Java程式設計流程控制、陣列、方法、物件導向程式設計、介面與泛型、多執行緒、例外處理、檔案處理、Lambda運算式、Swing視窗應用程式。並附上拉霸遊戲機與記憶大考驗專題電子書供初學者練習。每個單元由淺入深、循序漸進、範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 ※ChatGPT協作開發 × OpenAI API聊天機器人實戰 第16章帶你掌握ChatGPT的特色與應用，實際操作如何透過對話生成程式碼，並與ChatGPT協作開發Java專案。 第17章手把手示範OpenAI API申請與使用，帶你打造專屬的Java聊天機器人應用程式。 ※ITS Java實例導入與國際認證能力訓練 內文融入Certiport ITS Java解題技巧，書末更附上兩組模擬試題，完整對應國際認證需求，讓初學者的程式設計訓練更加扎實，同時也是教師培訓學生考取ITS Java國際認證的最佳教材。 ※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

?Kubernetes 控制面與節點組件的功能與結構?Kubernetes API 的組、版本及資源定義?宣告式 API 與控制器模式的運作機制?Kubernetes 社區治理與貢獻開發流程?API Server 的結構、原理與原始碼解析?Kubernetes API 的屬性、方法與定義規範?Generic Server 與主 Server 的建構與運行邏輯?CRD 的定義、屬性驗證及版本轉換?聚合 Server 的設計、實現及功能擴展?聚合 Server 的部署、測試與問題排查方法?API Server Builder 的開發步驟與應用實例?使用 Kubebuilder 開發與測試 Kubernetes Operator【內容簡介】本書分為三大部分，從基礎概念到原始碼解析，再到實戰開發，逐步帶領讀者深入了解Kubernetes的運作原理與開發實踐。第一部分聚焦基礎知識，介紹Kubernetes的控制面與節點組件、API資源與版本管理，以及API Server的核心運作機制，包括請求過濾鏈、認證控制和控制器模式等關鍵內容，並涵蓋Kubernetes社區治理與開發流程，幫助讀者掌握如何參與開源專案。第二部分深入解析Kubernetes原始碼，涵蓋API Server的架構、命令列應用的實現，並詳細講解Generic Server與主Server的建構邏輯，包括Server啟動、配置、請求處理鏈的實現及認證控制，還探索了CRD定義、Webhook應用和API擴展的實現方法，揭示Kubernetes高度可擴展性的核心技術。第三部分則著重於實戰應用，展示如何開發聚合Server和Operator，並運用API Server Builder與Kubebuilder等工具完成從專案初始化到部署測試的完整流程，結合實際案例說明設計與實現Kubernetes自定義功能的高效方法。

「本書綜合了理論與實務，包含許多深度見解但不失大局觀。這些見解基於豐富的實務經驗，並以嚴謹的學術方式撰寫，同時結合從業人員的回饋。我深信本書會為社群帶來幫助。」 —PROF. DR. DR. H. C. FRANK LEYMANN, MANAGING DIRECTOR, INSTITUTE OF ARCHITECTURE OF APPLICATION SYSTEMS, UNIVERSITY OF STUTTGART 適用於任何領域、技術或平台的API設計模式 API為各組織及生態系帶來突破性創新及數位轉型。架構師、設計師及開發者們需要專業設計指南，以建立友善、可信賴且高效的API。本書解決複雜的API通訊及內容，介紹可用於任何技術或平台的API設計方針。 集結五位作者撰寫的專業內容，從專案啟動、設定目標，到定義需求、細化設計、規劃演進以及建立實用文件，涵蓋整個API生命週期。本書將眾多實務者的集體智慧整合為44個API設計模式，使用背景、優缺點、概念解決方案及具體範例來解釋，並以兩個不同產業的專案，就領域模型、執行案例、決策敘事及套用模式作一致性解釋，使這些設計模式更易理解。 ‧以設計模式識別及克服API設計挑戰 ‧合理擴增API端點及服務 ‧設計請求和回應訊息的形式 ‧提升訊息設計品質 ‧API演進計畫 ‧API文件撰寫及溝通 ‧結合設計模式以解決實際問題，並做出最佳取捨 撰寫本書的團隊是架構師和開發人員的黃金組合，由經驗豐富的產業專家、模式社群領導者，以及學界研究員與講師所組成。作者們忠實地運用模式概念，將從包含設計力的問題情境中帶往概念性解決方案，包括具體的範例以及相關的模式建議。 許多模式都透過模式會議的指導與寫作者研討會，漸進且反覆地改善與加強，從中凝聚眾人知識得到結論。 本書提供多種API設計空間觀點，從規模與架構到訊息表現結構和品質屬性驅動設計，再到API演進。其模式語言可透過不同的途徑來瀏覽，包括專案階段和結構元素。全書分以五種類別共介紹44種模式，每個模式都有專屬的圖示幫助表達其本質，用作為助記符號及描繪API與其元素。 本書在提供決策模型中採取了獨特且新穎的一步，蒐集關於應用程式的重複出現問題、選項及標準，提供逐步、容易遵循的設計指南，且不會過度簡化API設計固有的複雜性。 本書結合理論與豐富的實務經驗為基礎，包含大量有價值的深刻建議而不失大局，

內容簡介:💡 從觀念理解到開發實戰！💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。＊循序漸進無痛上手內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。＊內容多元範例豐富介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。＊實務專題打下基礎使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

▌全球第一的 ChatGPT 專書, 題材最新、最完整, 內容最豐富 ▌ ▌會用 AI 就不怕被淘汰, 全面解放 ChatGPT 的威力！ ▌ ChatGPT 正以有史以來最快的速度持續席捲全世界, 而且其威力和能耐還不斷激增, 每天跟它對話, 時時刻刻都會有驚喜。你知道嗎？很多人早就將 ChatGPT 融入工作和生活之中, 甚至開發出各種可以賺錢的 AI 商業模式。這麼強大的工具, 如果還只是用來聊天打屁、問問題, 那可就太浪費了～ ChatGPT 是真正稱得上殺手級應用的 AI 產品, 除了擁有接近人類語言的對話能力, 讓一般使用者為之驚艷外, 更重要的是, OpenAI 開創了一條康莊大道, 協助開發者找到 AI 應用的商機, 同時也帶動後續許多 AI 新技術的發展。 跟著我們的腳步, 你可以輕鬆學到模擬面試、文章翻譯、資料分析、行銷企劃、問卷設計…等基本應用, 也有程式設計的除錯、生成註解和說明文件、轉換語法等內容, 還會介紹編輯嚴選的各種外掛、API 應用、Bing 搜尋和其他超強的 AI 生成小夥伴, 更棒的是可以客製化 ChatGPT, 打造個人專屬的 LineBot 聊天機器人, 還可以將 ChatGPT 植入 Excel 裡面使用。 無論您是行銷企劃、人資行政、秘書助理、資料分析師、專案經理、自媒體創作者、直銷團隊、教職人員、線上講師、在校學生等一般使用者, 或是工程師、程式設計師、前後端應用、RD、MIS 等開發人員, 本書都能帶領你一起探索 ChatGPT 的世界。 本書特色 ChatGPT 從 2022 年推出到現在, 仍然維持熱度不墜, 在官方正式賦予 ChatGPT 瀏覽網路的能力和眾多外掛工具後, 功能和成熟度也越來越健全, 隨時都有新的應用方式等待你去摸索、體驗。 要學 ChatGPT, 就要選最新、最豐富的！ 本書配合 ChatGPT 網站大更新, 融入最新推出的網路瀏覽和外掛功能, 全面更新 ChatGPT 的操作技巧, 並以當前最新的 GPT-4 模型為核心, 同時也適用 GPT-3.5 模型。 從 ChatGPT 網站操作、Prompt 提示語技巧、iOS App、OpenAI API、Playground

從ChatGPT原理開始， 帶領讀者實測各項API與企業系統整合開發！ 隨著AI與ChatGPT的蓬勃發展，各種相關功能的應用、資訊鋪天蓋地而來，更新的速度日新月異，在這片新知洪流中，要怎麼把握住知識的精要，學習重點基礎加以實用呢？ 本書提供最新、完整，且有序的整理，在這波AI革新浪潮下你該知道的重點，從ChatGPT的入門開始，逐步介紹到如何下指令的提示工程、提示入侵，接著進一步說明程式撰寫測試，包含設計規格轉換為程式、除錯、測試個案生成、重構、增添註解、SQL生成與解析等。 接著進一步延伸到API使用與功能測試，包含開通、付費機制，API的各種類別、模型的選擇。而後就是各種實用的企業整合運用，裡頭包含了豐富的實作範例，也涉及Line的聊天機器人應用。最後回頭談到ChatGPT的原理，包括語言模型(LLM)、詞嵌入(Word embedding)、ChatGPT相關演算法(Transformer、RL)的說明。 本書從系統設計的角度出發，便於讀者有效的學習，且每章節的最後都列有豐富的參考資源，供讀者作進一步延伸閱讀與研究，是想完整了解ChatGPT原理與運用的讀者，不容錯過的好書！ 【本書特點】 1. 提供最新、有條理、而且完整的ChatGPT使用資訊。 2. 提供大量的測試心得，包含生活實例，所有範例均可下載。 3. 分享豐富的參考資源，可進一步的閱讀與研究。 4. 以實用為要，希望能觸發創意，在企業內應用自如。 5. 部落格隨時更新ChatGPT 最新資訊。 【適合讀者】 ▶ 希望深入瞭解ChatGPT用法的各領域人士。 ▶ 希望深入瞭解ChatGPT架構的IT主管及架構師。 ▶ 希望能導入ChatGPT的商業分析師。 ▶ 希望能開發ChatGPT整合應用的系統開發工程師。 ▶ 希望能擴展機器學習知識領域的資訊工作者。

👍本書特色 2022年11月，一個震撼全球的AI軟體ChatGPT面世，造成白領階級的大恐慌，因為實際試過ChatGPT的人都知道，這次AI的大躍進可能會讓自己的工作不保。例如這本書的翻譯主要就是由ChatGPT完成的，出版社再針對翻譯內容進行勘誤審校，確實發現ChatGPT的翻譯能力屬於優良等級。 ChatGPT是由OpenAI開發的GPT應用之一，是一種大型語言模型，參數量從第一代到第三代成長了1000倍，在微軟投入大量資金後，GPT-3.5的參數量達到2000億個，GPT-4也隨之而來，並持續在發展中。Google及其他大廠也都緊急增加投入AI領域的資源。在可預期的未來，AI軍備大戰不可避免。GPT確實讓內容產生者（包含程式設計師）產生了極大的恐慌。但恐慌是沒有用的，一個工具的誕生必須接受它，並且利用它來提升自己的效率才是王道。 因著ChatGPT的推出，現在要想建置人工智慧應用程式比以往任何時候都更加容易。本書將向你展示如何輕鬆入門OpenAI API，介紹如何以創新方式利用這個工具來滿足你的使用案例，探討建立於GPT-3之上的成功新創公司以及將它應用在產品領域的企業，並檢視其發展中的問題和潛在未來趨勢。 書籍第一部分涵蓋了OpenAI API的基礎知識；第二部分探索了環繞GPT-3自然演化而成的豐富生態系統。 第1章_介紹了輕鬆進入這些主題的必要背景和基本定義。 第2章_深入研究API，將其分解為最關鍵的元素，例如引擎和端點，描述它們的目的和最佳實踐，讓讀者得以在更深層次上與它們互動。 第3章_提供一個簡單而有趣的例子，可作為你第一個由GPT-3驅動的應用程式。 第4章_則採訪一些最成功的GPT-3產品和應用程式創辦人，聽取他們在商業規模互動模型方面的挑戰和經驗分享。 第5章_探討企業如何看待GPT-3及其廣泛採用的潛力。 第6章_討論更廣泛採用所帶來的問題，例如誤用和偏見，並說明如何解決這些問題。 最後一個章節_則更進一步探索最令人興奮的未來趨勢和可能性。 ｜來劃重點｜ ★ 對API不再一知半解，拆解Playground的組成元件工作方式給你看 ★ 手把手教你如何在Python、Go、Java語言中使用OpenAI API ★ 看看Fable Studio、Viable、Quickchat、Copysmith、Stenography怎麼搞創作、做客服、

發現缺陷、提高品質、完美交付！ 軟體QA、測試工程師、開發老手必讀 打造全面的測試策略，交付高品質的API！ Web API 是程式的門面，需要至臻完美，而實作自動化測試就是確保 Web API 可以交付的最佳方法。 這是一本獨特且實用的 Web API 指南。從測試套件的初步設計到文件記錄、實作、交付出色的API，都提供了技術指引。你將看到各種不同的測試技術，從探索性測試到正式環境的測試，並學會運用業界等級的測試工具來打造自動化測試，為你省下大量時間。本書可以消除你所遇到的 API 測試障礙，制定出一套適合你的測試策略，交付高品質的產品。 書中的範例程式皆以Java語言撰寫，這些範例包含了很多自動化程式的設計模式，並且在各個語言中也能通用。 本書包含 ● 設計與實作 Web API 的測試策略 ● 從零打造一個測試自動化套件 ● 使用 Pact 進行契約測試 ● 提供 Java 程式範例解說 ● 本書附錄提供 API 沙盒實作練習 【本書重點】 ✔ 測試的想像與實作模型 ✔ 辨識品質與風險 ✔ 探索性測試 ✔ 自動化測試 ✔ 契約測試 ✔ 效能測試 ✔ 安全測試 適合讀者 本書適合專業 QA、測試工程師與開發老手 本書讚譽 「書中的技術與模型可以幫助你打造高品質、可靠的 API，對許多其他類型的測試也很有用。值得一讀！」 ───── Janet Gregory & Lisa Crispin，Agile Testing Fellowship 共同創辦人 「這本書含有大量的測試活動！是打造 Web API 測試策略前必讀的一本書。」 ───── Anne-Laure Gaillard，ManoMano 「內容精彩絕倫。書中的自動化測試、效能測試與安全測試部分更是畫龍點睛！」 ───── Dr. Michael Piscatello，Ernst & Young 「它能讓團隊享受測試帶來的樂趣！」 ───── Christopher Kardell，DEBS API 沙盒下載 本書提供專屬可下載的 API 沙盒，讓你可以在安全的環境進行實驗，可前往GitHub下載： https://github.com/mwinteringham/restful-booker-platform 本書範例程式碼下載 本書的許多章節都有測試說明、範例程式碼和效能測試腳本等資源

「本書將引導你實作和管理普遍存在的API生態系統。」 ―Gregor Hohpe 《The Software Architect Elevator》作者 發表API需要付出大量的精力，但付出與收獲不一定成比例。在API成熟之前做太多的規劃是沒必要的，但是規劃不足可能導致災難。本書的第二版將提供「單API」與「多API生態系統」的成熟度模型，協助你在正確的時機投資正確的人力和公司資源，來實現正確的成熟度。 如何在「實現敏捷性與速度的渴望」和「穩健和可擴展地營運」之間取得平衡？如果你是軟體架構師、專案總監或產品負責人，本書的四位API專家將告訴你如何在連續的生命週期中將API當成產品來管理，從而實現價值最大化。 ‧了解需要治理的API決策有哪些 ‧採取AaaP(API即產品)方法來設計、部署與管理API ‧探索API產品工作的十大基礎支柱 ‧學會持續改善模型如何在整個API生命週期中主宰變動 ‧認識API產品週期的五個階段 ‧深入了解設計、建構與維護API所需的團隊角色 ‧學習管理組織所發表的API

【本書特色】 Java SE 11認證最佳攻略 由初學邁向認證，從基礎進階達人 ✪解析原廠文件，切合認證範圍！ ✪對照範例程式，迅速了解內容！ ✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ ✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ ✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ ✪適用1Z0-819認證考試 【內容簡介】 Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： ✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） － 物件導向設計篇 ✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。

DevOps與後端系統建置必修技能！ 鑒於前後端分離與微服務架構的興起，伺服器端需要提供API供用戶端存取。傳統的SOAP協定是以複雜的XML作為傳送媒介，已經逐漸被使用輕量化JSON傳送資訊的REST API取代，成為開發與建置API的主流。 除此之外，API的開發和上線應用，效率與品質應該兼顧。透過DevOps流程結合開發、測試、營運，可以更快地將新增或修正的功能發佈給使用者；在這樣的環節中，自動化測試至關重要。 本書第一部分介紹Java的單元測試框架如JUnit5、Mockito、PowerMock，並探討如何提升程式的可測試性。 第二部分先介紹REST API的概念與背景。在使用Spring Boot建置初版REST API後，逐章示範API的例外處理、Swagger文件說明、版本控制、分頁與排序、與套用HATEOAS等。 最後結合Spring Test模組對REST API進行單元測試、整合測試、與端對端測試，以期產出符合企業品質與效率的REST API。

☀☀☀獲【美國AI認證委員會 AAICC】☀☀☀ 專業訓練與國際認證採認教材 ◎ 從零建立技術基礎：從 JS、API、JSON 到 n8n，奠定自動化核心能力！ ◎ 真實案例立即套用：5 大商業專題，情境貼近工作現場，學會直接用！ ◎ n8n Level 1 認證：完整對應官方考試範圍，有目標，考證有信心！ ◎ 建立AI Agent 工作流：串接AI、工具與資料，打造自動完成工作的智慧流程！ n8n 是目前最熱門的開源工作流程自動化平台――免費、可自架、資料不外流，能把散落各處的系統全部串起來自動跑。但中文教學資源？幾乎是零。 這本書，就是來補這個缺的。 台灣第一本 n8n 繁體中文操作手冊，九個章節從程式基礎、API 觀念、認證授權一路打底，再帶你部署、設計工作流程、串接 AI 節點，從「完全不懂」走到「能在公司獨立導入 n8n」。 👉 零基礎友善。 👉 三種n8n部署全攻略。 👉 多案例貫穿學習導入自動化。 👉 n8n Level 1 認證備考。 👉 加碼Bonus！附錄 LINE Bot 完整專題！ 👉 不挑讀者：IT、行銷、PM――想把重複工作自動化，這本就是為你寫的！

第一本Node.js開發者駕馭LLM的生成式AI應用實戰指南 OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG 從零開始打造專屬你的生成式AI應用！ 【專業推薦】 如果你拿到這本書，記得不要只是照做，多去思考作者的選擇邏輯。要知道半年、一年後，技術可能就變了，書裡的具體做法可能就過時了。但如果你學到的是一位資深工程師怎麼看待新技術、怎麼做選擇，那這個能力不會過期。 ─ 張天豪，永豐金控科技長 這不是一本「介紹AI有多厲害」的書。它在做的事情，是告訴你怎麼把LLM變成一個可以放進系統裡、可以維運、可以信任的元件。這是一條從一開始「能跑」走到最後「能上線」的完整路徑，而不只是把技術點攤開來的知識拼盤。 ─ 周立夫，永豐金控數位科技處副處長 【內容簡介】 ♚OpenAI API入門：LLM知識深入淺出，提示工程輕鬆上手 ♚LangChain實戰：模組化元件開箱即用，打造可組合的AI應用 ♚RAG與AI Agent：向量資料庫整合實作，建構企業級智慧系統 ♚本地LLM與資安：雲端與本地混合架構，AI應用安全防護實戰 本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《用Node.js打造生成式AI應用：從Prompt到Agent開發實戰》。以Node.js打造生成式AI應用為主軸，透過完整的實戰範例，協助開發者快速熟悉AI工具鏈。本書分為五大篇章，循序漸進地帶領讀者掌握生成式AI應用開發的關鍵要素： ✪PART 1 OpenAI API基礎應用：瞭解LLM核心概念，掌握OpenAI API使用模式、提示工程與函式呼叫。 ✪PART 2 LangChain核心應用：掌握LangChain提示模板、結構化輸出、LCEL流程鏈與工具代理整合。 ✪PART 3 RAG實戰應用：實作文件載入與分割，整合嵌入模型與向量資料庫建構RAG問答系統。 ✪PART 4 LangGraph AI Agent實作：建構具備多代理協作、人機互動、記憶管理與MCP整合能力的AI Agent。 ✪PART 5 本地LLM部署與安全設計：整合Ollama與LiteLLM建構雲地混合模型架構，並涵蓋資安防護策略。 【目標讀者】 ✪想從OpenAI API 起步進入AI應用開發的入門者。 ✪想使用JS生態圈工具打造生成式AI應用的Node.js開發者。 ✪想運用自

"《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫"

深入探討 Browser Web API 的最佳實踐快速將學到的技能應用到實際開發中本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽JavaScript 組冠軍系列文章《可愛又迷人的 Web API》。作者整合比賽期間累積的範例與心得，以「一個 Browser Web API 即一個主題」的模組化架構呈現，讓讀者不用按照章節閱讀，能依需求即翻即用。每章均包含核心概念、瀏覽器支援、常見錯誤、替代方案與完整實作，並附進階優化技巧，兼顧新手入門與資深開發者的深入探索。本書收錄的 Browser Web API，涵蓋地理定位、語音輸入輸出、背景計算、離線資料庫、動畫與性能監測等多元領域。透過範例程式碼、實戰情境與效能調校，讀者可快速將功能落地至專案，同時學會權限、安全與跨瀏覽器相容要點。書中也設計了「一分鐘概覽」與「踩雷區（Tips）」欄位，讓你在零碎時間也能迅速掌握精華，遠離常見陷阱。書中也幫大家整理所有的 Browser Web API（包含正式發佈與實驗中版本），幫助各位快速了解它們的特色，並能定位所需的工具。若你正在尋找一部能兼具速查手冊與系統化學習路徑的中文 Browser Web API 指南，本書將成為你工作桌旁不可或缺的最佳夥伴，助你在競爭激烈的前端領域快一步升級。目標讀者● 對 JavaScript 有基礎認知，想知道 Browser Web API 能做到哪些運用的前端工程師● 想深入瞭解 Browser Web API，並希望能實作在專案上的前端工程師

由微軟MVP、MCSD認證專家與大學教師共同編著，是一本適合大專院校教學，以及MTA、MCSD認證課程的先修教材。內容豐富從基礎到進階，從地端到雲端，進而邁向AI影像辨識與OpenAI API開發，範例解說詳細，讓初學者學習完全無障礙。 ■ C#物件導向程式設計篇 以深入淺出方式讓初學者具有物件導向的觀念，並以主控台專案介紹C#資料型別、流程控制、陣列與方法(函式)、類別與物件、繼承、多型、介面、檔案存取、例外處理…等，進而領會出物件導向程式設計的要領。 ■ 視窗應用程式設計篇 介紹視窗程式開發，例如清單與容器、對話方塊、鍵盤與滑鼠事件、功能表與工具列、多表單與MDI 多表單的應用，使初學者具備建構豐富的視窗應用程式。 ■ 資料庫程式設計篇 介紹ADO.NET資料庫存取、交易處理、預存程序等議題。同時介紹 LINQ 和 Entity Framework存取陣列、集合物件、DataSet、SQL 資料庫等資料來源。 ■ 網路應用程式與跨平台行動裝置網站設計篇 介紹 ASP.NET MVC Web應用程式開發，讓初學者理解MVC的開發方式，並透過jQuery Mobile整合ASP.NET MVC建置跨平台書籍管理系統與書籍查詢行動網站。 ■ Azure雲端服務、影像辨識與OpenAI API應用篇 介紹Microsoft Azure雲端運算平台、OpenAI API與C#整合，透過App Services部署雲端網站、建置Azure SQL Database雲端資料庫，使用Azure認知服務分析影像資訊與臉部偵測，以及利用OpenAI API開發ChatGPT聊天機器人與AI繪圖程式，進而建置智慧化的商用應用程程式。

從原生到框架，真正理解 Vue.js 原理深入淺出 Vue.js，搭配真實案例，帶你避開那些惱人的開發痛點！★ 掌握 Composition API，開發更彈性、維護更容易★ 學 Vue.js 不能只知道語法，本書帶你避開雷區、加速學習與開發本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 Modern Web 組的佳作系列文章《真的好想離開 Vue 3 新手村 feat. Composition API》。本書以 Vue.js Composition API 風格為主軸，著重於扎實的基礎學習，協助讀者避開的常見雷點，提升學習與開發的效率。書中涵蓋從原生到框架的範疇，帶領讀者從不同角度認識 Vue.js，以及新手學習和開發中容易遇到的問題，並針對讀者可能會踩到的坑，有目的地去探討背後原理，而非為了剖析原始碼而剖析原始碼。即使是前端新手也一定能看懂、更要看，可以對 Vue.js 有更進階的認識。本書首先從開發環境入門，讓讀者了解環境建置的範疇與重要性，並具備根據專案需求調整的能力。隨後介紹常用的 Vue.js 語法，包含 Vue.js 指令、響應式 API 和樣式處理等等，再來進入元件化開發，認識元件的溝通方式與生命週期。除了 Vue.js 核心之外，本書亦包含 Vue Router 4 和 Pinia，透過 Vue Router 常見的應用情境來認識其語法，學會如何建立單頁式應用程式網站，最後是 Pinia，了解使用狀態管理器的目的，並認識常用情境與語法。書中提供線上範例程式碼，讀者可以在學習後實際操作一遍，加深印象並掌握邏輯要點。期望讀者在學習之後，能具備完成一個 Vue.js 專案的基礎知識與能力。四大重點▶ 新手看得懂說明淺顯易懂，新手也能消化▶ 常見實戰範例以常見案例為範例，加速理解使用情境▶ 避開踩坑取自真實專案經驗，帶你避開踩坑之處▶ 提供最新全家桶涵蓋建立 Vue 專案所需的工具與知識目標讀者● 準備要學習 Vue.js 3 的前端新手。● 已經在學習 Vue.js 3 並掌握基礎語法，卻還是常常踩到雷。● 已經開始使用 Vue.js 3 進行開發，只知道如何操作，但不知道其原理。專業推薦「如果你想要學習前端 Vue 框架，這本書是你的不二之選。透過 Angela 的經驗分享和教學，你將能夠事半功倍地掌握 Vue.js 的精髓，她絕對是學習前端 Vue

Python是一種容易學習且功能強大的程式語言，跟著本書學習Python， 你不只可學會Python的基礎語法，還可學到進階的內容，例如：物件導向、多執行緒、多程序、非同步I/O及tkinter程式設計等。ChatGPT是OpenAI開發的人工智慧聊天機器人，其會生成文字，回答各式問題，自推出以來即受到大家的喜愛。在本書中，你將可活用Python，以Python實作OpenAI API，設計開發出ChatGPT應用程式。本書內容的安排由淺入深，對Python程式設計進行系統性的介紹，並詳細說明OpenAI API的應用。本書以程式範例來說明Python程式設計的概念，可有效幫助讀者的學習，並經由實作的過程，建構專屬非同步GUI版的語音聊天機器人。

★★★【Windows API 完全x深度講解 】★★★使用Windows API是經典的撰寫程式方式，其提供高效的性能、功能與靈活性，產生的執行程式量也相對較小，不需外部程式庫就可以執行。作者總結長年程式設計經驗，將其毫無保留地分享，並幫助讀者學會如何偵錯，更參考MSDN以確保內容的正確性。 本書基於Windows 10 和Visual Studio 2019（VS 2019）撰寫，提供了大量的範例程式。本書內容包括記憶體管理、多執行緒及執行緒間同步、處理程序間通訊、檔案操作、剪貼簿、動態連結程式庫、登錄檔、異常(或稱例外)處理、WinSock 網路程式設計、系統服務和使用者帳戶控制等，其中對動態連結程式庫（DLL）注入和API Hook 進行了深入講解，並解析了WinSock 網路程式設計以及各種非同步I/O 模型，透過執行緒池和完成通訊埠技術實作了一個高性能的服務程式。另外，本書還對32 位元/64 位元程式的PE/PE32+ 檔案格式進行了深入剖析，這是加殼、脫殼必備的基礎知識。本書適合對Windows API有經驗者，初學者建議搭配姊妹作《完全OS核心精修 - 熟稔Windows API基礎篇》來夯實根基。★ 適合閱讀本書的讀者☛資料量大，需要妥善整理的使用者☛對Windows 程式設計已經有一定了解的讀者☛學習Windows 程式設計多年但仍有困感的讀者☛其他任何愛好或需要學習Windows API 程式設計的讀者請至本公司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例。

傳統的CAD本質上是一個幾何領域的系統，而工程的技術核心為設計理念、設計方法及過程處理。因此，CAD是一個輔助工具，在工程上仍需大量依賴使用者的技術水平與經驗。亦即在設計與製造的過程中應有效的應用電腦能力，進行零件的設計製造與產品的總體性能評估、技術創新及最佳化設計等。為達上述目的，產業界應針對公司的特定需求進行CAD二次開發，提供後學者有較佳的學習資料，引導其快速進入客製化專業軟體的開發與應用技

https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」 ? 建立穩定的開發與資料處理基礎 從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。 ? 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP 比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。 ? 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯 掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。 ? 理解開源模型、微調與量化技術 認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。 ? 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流 實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。 專業推薦 (排名不分先後) 國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授 欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦 綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理 伽碩職訓中心─郭明洽執行長 嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授 元大─陳尚瑋副理 數位行銷顧問─佘昀 永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜 永達保經─李雅雯經理

https://youtu.be/cWhnTyObl5s 從會回答，到真正會做事 企業需要的，不是另一個能展示的 AI Demo，而是一套能接入資料、串聯流程、穩定執行，並持續演進的智慧系統。 本書從 RAG、AI 工作流程到 AI Agent，帶你走過大型模型應用，從概念驗證到企業級落地的完整路徑。透過 10 個真實業務案例，拆解資料處理、模型整合、流程編排、工具呼叫、效能最佳化與系統架構設計，讓 AI 不只提供答案，更能參與實際工作。 你將掌握 ?建立可靠的企業知識問答系統 從文件解析、文字分塊、向量索引到檢索生成，打好 RAG 核心基礎。 ?處理企業真正棘手的資料場景 整合 PDF、圖像、表格、資料庫與 API，解決多格式資料與複雜文件解析問題。 ?把單點能力串成自動化工作流程 實作合約審查、合約生成、Text2SQL 與銀行交易明細解析，讓複雜任務穩定執行。 ?建構能規劃、反思與呼叫工具的 Agent 打造預測性設備維運與智慧化信貸徵審助手，完成從問答到自主決策的進階應用。 ?提煉可重複使用的工程架構 掌握「資料擷取與運算分離」、「先規劃後生成」、「先預覽後認知」等設計方法，降低試錯成本。 10 大企業級應用場景 企業規章問答｜智慧履歷篩選｜設備維修圖文問答 競賽等級 RAG 系統｜智慧合約審查與生成｜Text2SQL 多格式銀行交易明細解析｜設備預測性維護｜智慧化信貸徵審

＼從零開始，打造邏輯嚴密且穩健的台股程式交易系統／⊙雙軟體整合教學：從基礎環境建置開始，教你如何結合XQ的彈性選股與MultiCharts的嚴謹回測，建立邏輯清晰的交易系統。⊙程式語法養成：透過大量的實務案例與原始碼解析，引導初學者養成良好的撰寫習慣與Debug能力，建立工整的程式邏輯與策略開發觀念⊙自動化流程實作：完整拆解自動化交易的每個環節，包含策略撰寫、外部下單機串接API與斷網、斷電等突發狀況的實務應對流程。許多投資人在踏入程式交易時，常困惑於市面書籍多偏重期貨或國外市場，難以應用於台股市場。本書以此為出發點，專為台股投資者撰寫，是一本結合理論、軟體操作與實戰案例的完整指南。全書以MultiCharts與XQ兩大主流軟體為核心，架構由淺入深，首先引導讀者正確完成軟體前置作業，並詳細解析如何利用XQ進行基本面、技術面與籌碼面的選股撰寫；針對MultiCharts的策略開發，本書不只涵蓋委託單與停損停利，更提出了解決股票交易中「檔數與資金限制」的具體方案。此外，針對初學者最擔心的下單執行與維運，書中亦深入探討券商API串接技術、程式錯誤排除（Debug），以及面臨故障排除的SOP流程等。透過紮實的內容與系統化教學，幫助讀者在面對市場波動時，能以科學化的判斷取代情緒化決策，走上專業的程式交易之路。

．從GCN到RDNA的架構演進，完整剖析AMD顯示卡的核心技術與分類．釐清CPU與GPU硬體差異，拆解SIMT、SIMD、SMT與CU的並行模型．解析硬體圖形管線，比較IMR、TBR、TBDR三種低功耗渲染策略．深入顯示記憶體的內部結構、分類，以及ECC檢測與糾正機制．梳理DRI1～DRI3的演進，串接X、Wayland、SurfaceFlinger的合成顯示．講透Linux KMS送顯架構，並前瞻雲端化著色與手遊雲端運行趨勢．對照DirectX、OpenGL、Vulkan三大圖形API，詳解Vulkan整體架構．完整呈現Mesa、Gallium3D與RADV的使用者空間著色驅動框架．拆解DRM子系統與AMDGPU驅動：IP模組、軔體與PM4命令佇列．說明GPU任務排程器：job、Fence、DMA-BUF與排程執行緒的運作．闡明GEM／TTM記憶體管理，以及GPUVM位址空間與VMID頁表機制．涵蓋功率控制、超頻、DVFS與ROCm平行計算及大模型訓練實務【書籍簡介】本書共分 10 章，並附 1 個附錄。第一章說明顯示卡的硬體結構，從 AMD 的 GCN／RDNA 歷史、計算硬體（SIMT、SIMD、CU）談到硬體圖形管線、記憶體結構與顯示輸出。第二章是合成與顯示，涵蓋 DRI1～DRI3、X 與 Wayland、FrameBuffer 送顯，以及 Linux KMS 與雲端化著色趨勢。第三章是三維圖形著色管線，介紹三維座標、模型檔案，並比較 DirectX、OpenGL、Vulkan 與 Vulkan 對 AMDGPU 的功能映射。第四章是使用者空間著色驅動，深入 Mesa、Gallium3D、RADV、軟管線與 FrameGraph。第五章是 DRM 與 AMDGPU 驅動，講解 KMS／GEM／TTM、IP 模組、軔體與 PM4 命令佇列、中斷與異常。第六章是 GPU 任務排程器，剖析 job、Fence、DMA-BUF 與排程執行緒。第七章是 GEM、TTM 與 AMDGPU 物件，說明記憶體類型、BO 建立與 Evict 交換機制。第八章是 GPUVM 位址空間，闡述 VMID、頁表與 BO 狀態機。第九章是功率控制，包含結溫、功耗散熱、電壓頻率、超頻與 DVFS。第十章是顯示卡的平行計算與大模型計算，介紹 ROCm、MPI、AI 模型與跨卡跨機分散式訓

從傳統影像處理到 AI 影像辨識讓你擁有獨立開發電腦視覺應用的能力OpenCV 是目前最為廣泛使用的電腦視覺工具之一，無論是影像處理、影像分析、人臉辨識、物件偵測，甚至近年熱門的 AI 影像辨識應用，都能看見它的身影。本書使用 Python 語言，從 OpenCV 開發環境建置開始，循序漸進帶領讀者認識數位影像、色彩空間、影像處理與分析、模板匹配、特徵匹配、視窗互動、影片處理與即時影像分析等核心技術，並進一步透過 cv2.dnn 與 Ultralytics YOLO 實作人臉偵測、人臉辨識、物件偵測與物件追蹤等現代 AI 視覺應用。除了完整介紹 OpenCV 的重要功能與背後技術外，本書更著重於「如何實際應用」――各章節搭配豐富範例與執行結果比較，說明每項功能的用途與差異，並於章末安排實作小專案，讓讀者立即運用學到的知識。在本書的最後，整合前面 23 章所學，完成自動玩 Chrome 小恐龍、自動玩 2048、智慧人臉門禁、智慧寵物攝影機，以及簡易版 Photoshop 等五個生活化專案。從「了解電腦如何看見影像」，到「讓電腦看懂影像」，本書將帶領你把 OpenCV 從一行行生硬的函式，變成解決真實問題的利器。本書特色: ✔ 從「會用 OpenCV」到「會做應用」學習如何拆解問題、選擇技術與組裝程式碼，建立獨立開發電腦視覺應用的能力。✔ 不只學會 API，還要理解背後原理透過大量圖解與程式範例，說明每個功能的用途、運作原理與適用情境，而非單純的函式教學。✔ 從零建立電腦視覺基礎從安裝、影像讀取與顯示開始，逐步建立像素、解析度、色彩空間與影像通道等核心觀念。✔ 完整涵蓋 OpenCV 核心技術包含影像處理、影像分析、模板匹配、特徵匹配、影片處理與即時影像分析等重要主題。✔ 從傳統電腦視覺跨入 AI 影像辨識實作人臉偵測、人臉辨識、YOLO 物件偵測與物件追蹤，掌握現代視覺系統的開發流程。✔ 章末實作 + 五大實戰專案透過大量實務範例，了解各項技術的應用情境，並於最後整合全書所學，完成五個有趣且實用的生活化專案。

你用 AI 工具的方式，可能只發揮了 10% 的威力。🎁超值加贈線上資源包🎁課程投影片：skill-course-slides.netlify.app👉課堂教學用的視覺化簡報，每章一份實作手冊：skill-practice-book.netlify.app👉跟著做的步驟指引，每章獨立一冊，附下載資源教師手冊：skill-teacher-manual.netlify.app👉給講師用的備課資料、教案、課堂提問設計你買的不只是一本書，而是一整套學習資源！！（*密碼詳見本書內頁*）⭐專業推薦阿亮老師的《10倍速！AI Skill 全攻略》，並不只是針對工具介紹或介紹 Prompt 技巧，而是把重點放在「如何建立一套可以持續使用的 AI 工作方法」。——朱蕙君 | 東吳大學資管系特聘教授 / 人本人工智慧研究中心主任書中提出的「AI Skill」概念，核心就在於把你的工作習慣、處理流程和不成文的默契，轉化為一份純文字的手冊，讓 AI 每次都能精準執行。——林春煌 | 臺北市立永春高級中學校長這本書的難得之處，在於它不是從技術的角度切入，而是從「人在工作中真正遭遇的麻煩」出發——提案要反覆改、會議紀錄沒人整理、公文回覆的語氣每個人不一樣——每個場景都熟悉，每個痛點都真實。——謝昌勳 | 經濟部工業局教授📙內容簡介👉你每天花在重複貼提示詞的時間，可以歸零。你有沒有這種感覺：明明已經在用 AI 了，卻還是在重複同一件事——打開新對話，把昨天說過的規則再說一遍，然後驚覺輸出品質參差不齊，還不敢直接用。省下來的時間，不知不覺又還給了 AI。問題不在 AI 不夠強，而在你的工作還沒變成 AI 能記住的形式。👉AI Skill，是你教 AI 永久記得怎麼做事的方法。一份純文字的 .md 檔案，不需要寫程式、不需要學 API——你把工作流程、規則和範例寫進去，AI 下次執行就會照著跑，品質穩定、可傳承、可分享。一次部署，終生受用。本書系統性教你這套方法，並帶你在 Claude Code、Gemini CLI、OpenAI Codex、Claude Dispatch、Computer Use 等主流 AI 平台上實作。從第一個 Skill 的誕生，到 Skill Chain、到 AI Agent，你將一步一步把自己最熟悉的工作流，打包成不依賴記憶、不怕交接、不被 AI 版本迭

lAI 代理人核心能力：推理、規劃、工具使用、狀態管理 lReAct 設計模式：迭代執行迴圈、提示詞結構、衍生模式 l代理人開發挑戰：可靠性、可控性、框架化工程方法 lLangGraph 基本原語：節點、邊、狀態、命令（Command） l流程控制：分支、並行、遞迴限制、扇出／扇入 lMapReduce 任務分解：Send API、平行處理、應用場景 l子圖（Subgraph）機制：模組化、複用、可維護圖設計 l工具呼叫體系：ToolNode、@tool、錯誤處理、狀態更新、執行期參數 l互動體驗：串流事件、持久化（Checkpoint）、人機迴路 interrupt() l記憶系統：短期／長期記憶、語意搜尋、TrustCall、LangMem l核心 API：create_react_agent、Functional API（@entrypoint／@task）、選型決策 l平台與部署：Cloud／自託管／Docker、Studio、觀測除錯、存取控制、RemoteGraph／React Hook【書籍簡介】 本書共分11章，第1章介紹 AI 代理人概念、核心能力與 ReAct 模式；第2章介紹 LangGraph 架構與與 LangChain 的關係，並以 LangGraph 實作 ReAct；第3章介紹狀態圖的核心原語與流程控制，包含並行、MapReduce、子圖與工具呼叫；第4章介紹互動體驗設計，涵蓋串流、事件流、持久化與人機迴路；第5章介紹代理人記憶系統，包含短期／長期記憶、語意搜尋、記憶更新與 LangMem；第6章介紹 LangGraph 核心 API 與 Functional API，並提供選型思路；第7章介紹代理人系統的架構模式與多代理人設計；第8章介紹 LangGraph 平台、部署方式、可觀測性與存取控制；第9章介紹官方開發範本的目錄結構與常見類型；第10章解析官方應用案例的流程與程式結構；第11章討論代理人框架選型與技術發展趨勢。

想考好英文，但單字背不完、聽力跟不上、口說開不了口？補習費用太高，自學又抓不到方向、缺少個人化指導？現在讓我們用 AI 重新定義英文學習方式！ 聘請真人一對一家教，每小時動輒數百到上千元，而線上課程雖然方便，卻缺少即時互動與個人化指導，這些傳統的學習方式往往受限於時間和地點，成為許多人在英文學習路上難以突破的瓶頸。別再用傳統方式死背英文了！本書將帶你運用 Gemini 打造一套完整的 AI 英文學習系統，依照你的程度與需求，提供高度客製化的學習內容。無論是隨時查詢單字用法、練習文法，還是直接進行英文對話，都能輕鬆完成。更進一步，你還能透過 Gemini API 親手打造專屬學習工具，從單字課程規劃、新聞閱讀理解、影子跟讀法練習，到無限生成 TOEIC 模擬試題，甚至將 YouTube 影片轉化為聽寫練習應用，全面提升英文學習效率，讓 AI 成為你的最佳英文家教！▋前半段：免費工具篇，零基礎也能輕鬆上手本書前半段將帶你活用 Gemini 網頁版與 App 的各項功能，即使完全沒有程式基礎，也能快速上手。你將學會如何利用 Canvas 與 AI 共編英文文法與學習筆記，透過 Gemini Live 與 AI 進行即時語音對練，讓 AI 幫你糾正發音、提供更自然道地的英文表達；再進一步利用 NotebookLM 整合 PDF、歷屆試題，建立專屬的英文知識庫，甚至一鍵轉換成 Podcast 語音摘要，讓你在通勤、運動或零碎時間中也能持續學習。▋後半段：API 實戰篇，打造你的專屬 AI 英文學習系統後半段則正式進入 Gemini API 的實際應用，免費也能使用。你將學會如何串接 Gemini API，讓 AI 詳細解析單字搭配用法與 TOEIC 考試重點，搭配我們所建立的 TOEIC 單字資料集，自動規劃個人化每日課程、互動式單字卡學習，大幅提升記憶效率。除此之外，我們還會介紹如何自動抓取英文新聞文章，讓 AI 分析文章難度、整理關鍵字彙，並透過引導式提問幫助你真正讀懂每一篇文章；同時運用 Gemini TTS ，將新聞內容轉換成可自由調整人聲、口音與語速的音檔，結合聽打與 Shadowing（影子跟讀）訓練，全面強化英文聽力與口說能力。你甚至還能一鍵生成附詳解的 TOEIC 模擬試題，或把任何附有英文字幕的 YouTube 影片轉換成逐句填空的聽寫教材，讓 AI 即時為

拒絕死磕程式碼！迎接 Agent-First 的 Vibe Coding 新時代！ ►四大神器解密：Gemini App ✕ Google AI Studio ✕ Gemini CLI ✕ Antigravity IDE 完美協作。►實戰變現藍圖：從微型 SaaS 到 LINE Bot CRM 系統，打造專屬自動化賺錢機器。►規格驅動開發 (SDD)：不會寫 Code 也能用「自然語言」指揮 AI 代理自主規劃、開發與測試！ 【內容簡介】 「每個月繳 AI 訂閱費，卻只拿它來寫文案、做摘要？太浪費了！」 在 AI 代理時代（Agentic Era），開發數位產品不再需要苦熬數月逐行寫程式。「想法大於程式碼」，只要掌握與 AI 協作的訣竅，任何人都能輕易將創意化為真實的應用程式。 本書將帶領你打破技術門檻，完整拆解 Google Gemini 生態系的強大武器庫。從免寫程式碼的 Gems 專屬顧問、雲端一鍵部署的微型服務，到利用下一代 Antigravity IDE 打造企業級的多 Agent 協作系統。無論是結合 Google Workspace、串接 LINE Messaging API，還是使用 n8n 打造自動化工作流，本書都提供了能立即落地的商業點子。 不要陷入完美主義的內耗，速度就是你最大的護城河！ 跟著本書的實戰腳步，這個週末就挑選一個點子，打造出你的第一個最小可行性產品（MVP）吧！

自信迎戰下一場面試！ 系統設計面試是軟體工程招聘過程中最艱巨的挑戰之一，連經驗豐富的軟體工程師都望而卻步。 要在短短數十分鐘內設計出一個以往要數年才能完成的複雜系統，關鍵不在於尋找標準答案，而在於展現你的架構實力與解題邏輯。 這本實用的書為您提供棘手的系統設計面試問題的最佳解決方案，以及獲得您想要的工作和薪水所需的見解、技能和實踐。 來自讀者與業界人士的推薦 「本書集結豐富的洞見、策略與實用技巧；引導你掌握系統設計面試各個環節的完整學習路線圖，提供在競爭環境中脫穎而出的信心與工具。」 －Anthony Asta，LinkedIn工程總監、前 Google工程經理 「透過現實世界的案例研究，助你精通設計決策背後的取捨考量，從容應對高難度面試並找到職涯成長的新機會。」 －Michael D. Elder，PayPal資深工程師兼資深總監 「身為面試過數百人的工程經理，真正拉開工程師差距的不是語法，而是系統設計的判斷力。本書以紮實案例拆解大型系統的設計取捨，從面試到日常實戰，都值得反覆閱讀。」 －SA，Amazon讀者真實評價 「深入剖析系統設計面試，以淺顯易懂的方式呈現各個環節，無論新手或資深工程師都能受益。對細節的精準掌握，讓這本書成為必讀經典。」 －Mohammad Shafkat Amin，Meta 「全面涵蓋最關鍵主題，搭配實用技巧與建議。提供你在下次系統設計面試中勝出的完整工具。」 －Rajesh Kumar，Google 「書中的實戰建議與真實案例，將助你精通系統設計藝術，在下次面試中脫穎而出。」 －Kevin Goh，PayPal 不要被系統設計面試的複雜性、開放性所嚇倒！ 本書涵蓋了有關系統設計的所有知識，從功能劃分的框架到不同的API模式。 您將學習如何快速評估問題，確定有利的解決方案，然後向面試官清晰地闡述想法。 結構化的面試準備方法、方便的速記技巧和自我評估範本，可幫助您準備和評估自己的表現，從而提昇未來的表現。 在此過程中，您還將學到如何向面試官提出適當問題，以及如何做好面試筆記的方法。 內容包含： * 深入探討擴展、交易、記錄等關鍵概念 * 系統設計的核心概念實戰練習 * 展現設計取捨的工程成熟度 * 面試策略與向面試官提問的技巧 讀完本書，你不只獲得面試成功的技能，更能學會真正優秀的系統設計實務。 本書適合希望提升職涯發展的軟體工程師、軟體架

中小企業工作流自動化的 AI 落地解決方案n8n 助你 n 臂之力，搞定重複事！n8n 是一套開源的工作流自動化工具，其視覺化的節點編輯介面讓使用者無需深厚的程式背景，即可輕鬆串接各種服務與 API，實現真正意義上的「Low Code」辦公室自動化與 AI 落地。▌使用本機 n8n，強化公司資料安全性隨書附贈 n8n 安裝包與作者開發的 Excel 相關社群節點，讓讀者免用 Docker 即可快速完成 n8n 環境建置，並能連結本地 Ollama 建立 AI Agent，輕鬆做到各種辦公室自動化工作流。▌讓辦公室高重複性工作全面自動化本書主題涵蓋網路資料擷取、AI 文字生成與摘要、Excel 試算表自動化、Email 與 LINE Message 推播，以及本機檔案資料夾處理等實際商業應用場景。▌無痛從本機環境擴展至雲端服務如有雲端應用需求，本書亦說明如何透過 Tunnel 技術打通本機到雲端的連線，並進一步整合 Google 雲端服務的 OAuth，以及 Webhook 與 LINE Bot 的雲端 AI 應用。▌結合 Vibe Coding，打造專屬功能不求人當官方未提供所需的 n8n 節點功能時，只要請 Claude 協助撰寫 Code 節點的對應程式，或本機 Python 程式，就能做出你需要的功能，甚至連 Webhook 的 HTML 表單都難不倒它。除了上述主題，本書更整合 AI Agent 與 Tools，讓 AI 不再只是生成文字的對話引擎，而是能真正「動手做事」的 Agent，讓你用 n8n 打造安全可控、類 OpenClaw 自動化能力的小龍蝦（MiniClaw）。本書特色: ✯ 無腦解壓縮 WinPython 套件即可完成本機 n8n 的安裝，讓所有資料與流程皆在個人電腦上運行。✯ 作者特別針對 Excel 試算表與本機檔案管理的實際需求，開發 5 個 n8n 社群節點：▸ Excel AI：讓 AI 成為試算表的「讀寫與分析」大腦，進行內容分析、資料摘要與自動填寫。▸ Excel API：實現本機 Excel 的「多工與 SQL」操作，支援多人並行處理同一份 Excel 檔案。▸ Excel Watcher：賦予 n8n「監控與即時觸發」能力，打造即時反應的自動化機制。▸ Excel Templater：精準生成格式完整的報表或文件，使其成為

✨全台第一本整合生成式 AI、Vibe Coding 與 Unity 遊戲設計工作流的實戰專書✨ Yapi 帶你全面提升遊戲創作認知！ 【Yapi 帶你先睹為快】 我寫了一本書｜Vibe Unity - AI 遊戲開發工作流｜書本介紹 🥽專業推薦🥽 這本書不只是教你「怎麼用 AI 寫遊戲程式」，這樣的教學已經夠多了根本不需要再多任何一本。Yapi 真正在做的事情是帶你走過一次完整的認知升級：從用 AI 幫你畫圖、做音樂、寫程式碼，到讓AI活在遊戲裡面――AI 會跟玩家聊天、會說話、會根據心情換衣服、甚至會讀書。AI 從開發工具變成了遊戲角色，這個轉折是全書挺精彩的一刻。 ――水球 | 水球軟體學院創辦人 本書內容改編自第 17 屆 2025 iThome 鐵人賽《Vibe Unity――AI 時代的遊戲開發工作流》。這是一本顛覆性的 AI 遊戲開發實戰指南，你將從零架設 Unity 與 AI 的自動開發環境，徹底告別重複耗時的苦工。跟著書中的旅程，你將親手製作一款可愛的 AI 寵物互動遊戲，寵物不僅會移動、吃飯、洗澡，還能透過串接各大模型 API 跟你聊天、生成新的衣服，甚至透過 RAG 技術閱讀報紙與大量 PDF 文檔。 市面上的 AI 教學多半停留在教如何用 AI 產出美術圖或基礎程式碼，但這本書最大的價值在於「認知升級」――結合了作者多年在遊戲開發上的創作經驗與知識，將 AI 技術真正整合到遊戲開發中。無論你是零基礎的創作者，或尋求突破的開發者，這本書都將幫助你開拓全新的創作視野。 本書有專屬的 Discord 交流社群，我們會不定時在裡面舉辦各種遊戲開發的工作坊，讀書會，分享最新的 AI 遊戲開發資訊。在閱讀的過程中如果遇到什麼問題，都可以在裡面問問題！ ❄️精彩亮點❄️ 🧊 建構 AI 自動化工作流 從零架設 Cursor 與 Unity MCP 協作環境，讓 AI 透過自然語言自動控制遊戲編輯器，大幅壓縮遊戲開發時間與成本。 🧊 深度整合多模態 API 完整串接 OpenAI、Gemini、FalAI、Eleven-Labs 等頂尖模型，賦予角色語音對話、動態即時換裝，以及透過 RAG 技術檢索大量文檔的 AI 互動能力。 🧊 顛覆傳統的底層架構 突破靜態機制限制，深入探討 In-Game MCP 反向操控遊戲、動態記憶系統，以及在遊戲運行時即

專為Linux kernel新手程式設計師與希望深化核心開發能力的工程師所撰寫！是一本兼具系統性與實務導向的程式設計指南。內容循序漸進，從基礎概念出發，引領讀者深入Linux kernel的設計思維與運作核心。 本書以6.1長期支援（LTS，Long-Term Support）的Linux kernel為基礎，該版本具備高度穩定性，並廣泛應用於實務環境中。此外，Civil Infrastructure Project已承諾將6.1超長期支援（SLTS，Super LTS）kernel維護至2033年8月，使本書在未來多年內仍具高度實務與參考價值。 你將從學習如何由原始碼編譯（build）kernel開始，逐步學習如何運用kernel強大的可載入核心模組（LKM，Loadable Kernel Module）架構，撰寫並管理你的第一個kernel模組。在奠定模組開發基礎後，將進一步帶你深入核心內部關鍵主題，包括Linux kernel架構、記憶體管理與CPU（task）排程等重要機制。 最後，本書將聚焦於kernel開發中極為關鍵的――平行性（concurrency），深入說明各種同步與上鎖（locking）技術的設計理念與實務應用，包含mutex、spinlock、atomic/refcount運算子、rw-spinlock，以及per-CPU與RCU等lock-free技術，協助你撰寫更安全、穩定且可擴充的kernel程式碼。 閱讀完本書後，你將能以更宏觀且結構化的視角理解Linux kernel與kernel模組的運作方式，並具備實際應用於真實專案與產品中的能力。內容包括： ■ 從原始碼設定並編譯6.1 LTS Linux kernel ■ 為6.x kernel設計高品質、可維護的模組化程式碼（LKM架構） ■ 探索現代Linux kernel架構設計 ■ 掌握kernel內記憶體管理的關鍵細節 ■ 理解並使用各種動態kernel記憶體alloc/dealloc API ■ 深入解析kernel內CPU排程機制，包含cgroups v2 ■ 洞悉kernel平行性（concurrency）問題與常見陷阱 ■ 正確運用關鍵的kernel同步原語（synchronization primitives）