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Codebase Flattener Tool 程式碼庫平整工具
The BMAD-METHOD™ includes a powerful codebase flattener tool designed to prepare your project files for AI model consumption when uploading
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在棕地專案中工作：完整指南Working in the Brownfield: A Complete Guide
Critical Tip 重要提示 Regardless of what you plan for your existing project you want to start agentic coding with, producing
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BMad 方法指導原則
BMad Core 與 Method 是一個用於 AI 協助工作流程的自然語言框架，結合人類在迴路中的處理以及軟體開發。這些原則確保貢獻能維持該方法的效能。 Core Principles 核心原則 1. Dev Agents Must Be Lean 開發代理必須精簡 * Minimize
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BMad 方法：核心架構
1. Overview 概覽 The BMad Method is designed to provide agentic modes, tasks and templates to allow repeatable helpful workflows
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BMad Method — 使用者指南 User Guide
本指南將幫助您理解並有效使用 BMad Method，進行以敏捷與 AI 驅動的計劃與開發。 The BMad Plan and Execute Workflow 計劃與執行工作流程 首先，這裡是完整的標準綠地（Greenfield）規劃與執行工作流程。棕地（Brownfield）流程非常相似，
ChatGPT for marketing 行銷專用的 ChatGPT
Today’s marketer is equal parts strategist, storyteller, and analyst. They care about resonant brand narratives, measurable pipeline impact, and
Github Spec Kit - 更快速的打造高品質軟體
▋什麼是規格驅動開發？ 以規格驅動的開發（Spec-Driven Development） 顛覆了傳統軟體開發的腳本。數十年來，程式碼一直是王者——規格只是我們在開始「真正的工作」撰寫程式碼之前搭建然後丟棄的鷹架。以規格驅動的開發改變了這一點： 規格變得可執行 ，直接產生可運行的實作，而不僅僅是作為指引。 開始使用 * 安裝指南 * 快速入門指南 * 本地開發 核心理念 規格驅動開發是一個強調以下事項的結構化流程：
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黃仁勳：我只是想讓暗黑破壞神變得更好玩，畫質更好
原來那個穿著皮衣的逛寧夏夜市的男人 一開始是為了讓遊戲變得更好玩才發明 GPU ▋ 一切都從「想讓遊戲更好玩」開始 你知道現在很紅的 ChatGPT 是怎麼來的嗎？故事要從 30 年前一個愛打電動的人說起。 這個人叫黃仁勳 (Jensen Huang)，他是 NVIDIA 的老闆。1990 年代的時候，
代理 Agents
到目前為止，我們已經知道 AI 模型可以呼叫工具來擴充能力。但如果讓它們能呼叫多個工具、自行決定該用哪些工具，甚至從結果中學習呢？這就是「代理」的用武之地。 從本質上說，代理就是工具在迴圈中運作。 可以這樣想：與其一步步指示 AI 要做什麼，不如給它一個目標，讓它自己規劃步驟。這就像差別在於，你是給人逐步導航，
工具呼叫 Tool Calling
既然你已了解脈絡如何運作，接下來看看 AI 模型如何不只產生文字。它們其實可以透過工具呼叫動態地執行動作並擷取資訊。 還記得我們把 AI 模型比作 API 端點嗎？工具呼叫就像讓這些模型能自行呼叫「其他」API，就彷彿 AI 模型能學會新技能。 用個比喻：想像你在電話裡幫朋友做晚餐。你可以根據已知給他們指示，但你看不到他們冰箱裡有什麼，
情境 Context
既然你已經了解 AI 模型的運作方式，接下來我們來探討如何提升其輸出品質。 你可能會以為，要改善模型輸出就得寫出更好的提示。這當然有幫助，但忽略了更關鍵的一點：與 AI 模型合作的核心在於管理你提供給它的脈絡（context）。 你可以把這想成烹飪。假設我們正在煮一鍋湯。 在烹飪過程中，你有許多輸入，例如各種食材。你依循某個流程或食譜前進，並在過程中追蹤進度。最後，
Token 與定價
現在我們已經大致了解 AI 模型的運作方式，接著來談一個能同時幫助你理解模型如何思考與使用成本的概念：token。 你可以把 token 想成 AI 模型實際理解的「字」。但重點是，它們和我們平常使用的文字並不完全相同。 就像你的電腦其實不理解字母「A」，而是以二進位（1 與 0）運作，