GitLab CI 實戰(踩坑)筆記
GitLab CI 是 GitLab 的內建工具,每次 Push 都會觸發一次腳本執行,內容通常涵蓋測試、編譯、部署等一系列自定義內容。 這篇文章會分享設計上要注意的細節,以及實戰過程踩過的坑。
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林鼎淵從 2020 年至今的所有文章:生成式 AI 實戰、技術教學、團隊合作與職場成長故事。
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GitLab CI 是 GitLab 的內建工具,每次 Push 都會觸發一次腳本執行,內容通常涵蓋測試、編譯、部署等一系列自定義內容。 這篇文章會分享設計上要注意的細節,以及實戰過程踩過的坑。
NotebookLM 是搭配 AI(Gemini 1.5 Pro)為助手,專門為使用者處理龐大資訊的工具(文件、音訊、影片)。 不僅可以快速生成摘要,還能透過提問的方式快速找到重點資訊。如果你的日常工作需要大量閱讀、整合資訊、回憶考古,那 NotebookLM…
如果在標題加上「靠 AI」應該會更吸引人,但我想呈現更真實的底層邏輯。 我的本職是工程師,目前在外商公司上班,並非專職的作家、講師。 寫作、講課對我來說更像是一種自我實現,因此這篇文章想忠實呈現標題背後的故事,以及決策的依據。
筆者過去介紹過 Runway、Haiper 等強大的 AI 生成影片工具;而這 Pika.art 這個 AI 工具的特色在於有許多現成的特效可以直接使用。 現在只要上傳照片,選擇你想要的特效(壓扁、碎裂、膨脹、爆炸),就可以輕鬆生成讓人眼睛一亮的炫酷影片!
有寫程式的人都知道,Live coding 是一件很有壓力的事情。 而使用生成式 AI 做 Live coding,更是充滿各種隨機性。 而我挑戰的,是用生成式 AI 在近 80 位觀眾面前,針對 8 個不同的主題做 Live coding(甚至涵蓋多個程式語言)。
我們都是工程師/講師/作家/魔術師/自媒體創作者/不浪費酒精聯盟,甚至現在還待在相同的產業。因為經歷高度相似,所以我們遇到的選擇、機遇、困境也很雷同。
網頁 Dashboard 頁面往往要展示很多的圖表,而有些設計師為了讓圖表擬真,花費了大量時間調整細節。這時,AI 生成圖表功能對 UI 設計師非常有用!這邊文章會教大家如何靠「動嘴」來生成各式圖表!
即使我們知道生成式 AI 的答案可能會出現幻覺和錯誤,但許多人在遇到問題時,比起 Google 找答案,開始會先試試看能否靠 AI 工具直接產生最終解答。而不要把隱私資料洩露給 AI 已經是老生常談,因此這篇文章想從「如何安全使用」的角度出發。
隨著專案迭代,除了程式碼越來越龐大外,資料夾結構也越來越複雜。這邊推薦一個直接產生資料夾結構的套件「tree」,透過簡單的指令就能生成樹狀的目錄結構。