AI應用、程式筆記、開發心得
Gemma 4 的 E2B 和 E4B 兩個邊緣模型誰比較強？參數較小的 E2B 反而比 E4B 慢 10 倍是怎麼回事？這篇用 RTX 3070 跑了完整的 TPS、TTFT、品質對比 benchmark，並追到 Ollama renderer 層級找出 thinking 模式預設啟動的真相，順便整理本地小模型最佳實踐與 thinking、temperature、top_k、top_p 等參數說明。
想用本地 LLM 跑 Claude Code 省下雲端 API 費用？這篇分享在 Windows 11 + RTX 3070 8GB VRAM 上用 Ollama 接 Gemma 4 跑 Claude Code 的真實心得，包含安裝流程、Context length 設定、settings.json 被覆蓋的踩坑經驗、消費級顯卡的效能與使用限制，以及六種適合交給本地小模型處理的短任務與自動化用途。
Google DeepMind 發佈 Gemma 4 開源模型家族，採用 Apache 2.0 授權，提供 31B Dense、26B MoE、E4B、E2B 四種尺寸。31B 在 Arena AI 排名開源模型第三，26B MoE 只用 3.8B 參數就達到接近表現。支援圖片、影片、語音多模態輸入，原生 function calling 與 agent 工作流，E2B 僅需 1.5GB 記憶體就能在手機和 Raspberry Pi 上跑。
2026 年 3 月底，Anthropic 在發佈 Claude Code npm 套件時意外夾帶了 source map 檔案，導致 512,000 行 TypeScript 原始碼全部曝光。安全研究員與開發者迅速從中挖出 token 消耗過快的 autocompact bug、Permission system 安全漏洞，以及 KAIROS 常駐代理、BUDDY AI 寵物等隱藏功能。這篇文章整理洩漏的原因、原始碼揭露的架構設計、已知 Bug、爭議功能。
AI 程式輔助工具這幾年變化非常快，從最早的自動補完、到 IDE 內的 Chat 助手、再到現在的 Agent 模式，每一代都讓開發者的工作方式有很大的改變。Anthropic 推出的 Claude Code 走了一條不同的路——它直接在終端機裡運作，能自己讀寫檔案、執行指令、管理 Git，就像一個住在 terminal 裡的工程師隊友。這篇文章會從安裝開始，一步步教學 Claude Code 的使用方式，到自訂指令、進階功能都會涵蓋。
GitHub Copilot 已經不只是自動補完程式碼的工具了，現在的 Copilot 支援 Agent Mode，可以理解整個專案的結構、自動執行指令、甚至幫你開 Pull Request。不過要讓 Copilot Agent 真正好用，關鍵在於告訴它你的專案長什麼樣子、該怎麼做事。這些設定都放在儲存庫的 .github 資料夾底下，本文會教學各個子資料夾的用途與設定方式，讓你快速上手 Copilot Agent。
Ollama 能在 Windows、Linux 與 macOS 下載、執行和管理大語言模型，也能連接 Cloud 模型與其他 Agent 工具。本文從安裝和第一個本機模型開始，說明 App、CLI、模型標籤、參數量與量化，再整理 RAM、VRAM、context length 與 CPU／GPU offload 的關係。需要整合程式時，可參考 REST API、Python 與 Agent 用法；重視資料流向時，則可查閱本機、Cloud、網路工具與 local-only 設定的差異，依設備與需求選擇執行方式。