我在台灣一家傳統產業集團的 IT 部門做軟體開發，主力技術是 .NET / C#、前端框架與關聯式資料庫。日常工作涵蓋企業內部系統開發、ETL 排程、報表，以及與外部系統的資料交換整合——典型的企業級系統開發與維運場景。
除了維護既有系統，我花不少力氣把 AI 工具實際落地到開發流程裡：深度使用 AI 編碼代理、設計專案文件架構與自動化腳本、串接公司內部的 LLM 服務、自建向量資料庫與 RAG 問答系統。目前也在試著把資深同事的隱性知識轉化成可檢索的知識庫，用來降低系統交接的成本。
遇到問題習慣往下追而不是繞過去：沒有原始碼的老程式就反組譯比對邏輯差異，資料庫併發問題就追到鎖定機制那一層再處理。
工作之外持續做一些 side project——棋類遊戲的 Web 與行動版本、網路維運小工具，以及把技術探索整理成結構化的中文筆記。大致上就是一腳踩在傳統企業系統、一腳踩在 AI 開發工作流的狀態。
這個站寫什麼
實作紀錄，不是教科書。這裡的文章多半來自真的做過、踩過、修過的東西：實際量到的數字、當時做了什麼取捨、以及走過的歪路。
所以你會看到一些「不好看」的內容——寫好又整段註解掉的平行化程式碼、文件宣稱已優化但主線其實沒改的落差、量了 before 卻沒量 after 的疏漏。這些留著是刻意的：失敗的假設本身就是內容，而且通常比正解更有共鳴。
同樣的理由，文中的數字會標明是實測還是預估。沒驗證過的就寫沒驗證過。
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