前言 在新版的 Android Studio 裡，原本用來直接開啟 iOS 模組的功能（如 Open iOS module in Xcode）已經不再穩定存在，許多開發者在 Flutter 專案中想切換到 Xcode 進行 iOS 設定時，往往得手動打開 Finder、一路點到 ios/Runner.xcworkspace 才能開啟，流程相當不方便。
前言 在 macOS 上開發 Flutter 時，許多開發者會先在 Android Studio 建立專案，接著希望能直接測試 iOS。但在新版 Android Studio 對於 iOS 相關操作的整合度已降低，不再在介面中提供明顯的『開啟 Xcode 模組』按鈕，因此原本依賴這個入口的流程就無法像過去一樣直接在 IDE 內完成。
前言 想把 LLM 用到產品裡，常常會卡在名詞與角色分不清楚： LLM 到底是不是 Agent？Tool Use 的角色又是什麼？ LLM Client 跟 MCP Client 又差在哪？
前言 自 GPT-4 問世以來，「Function Calling」幾乎是所有開發者的入門關鍵字。 而如今，它不再只是「呼叫一個函式」的技術，而是被整合進更大的 Tool Use（工具使用） 生態中。 這場變化不只是改名，而是從「讓模型能呼叫函式」，邁向「讓模型能靈活運用整個工具生態」的思維轉折。
為什麼要自己建 OpenAI 相容 API？ 生成式 AI 爆發後，OpenAI 的 API 幾乎成為業界標準。 不論是客服機器人、程式助理還是知識問答系統，開發者都習慣透過 OpenAI 的 /v1/chat/completions 介面來呼叫 GPT 模型。
前言 自 2020 年以來，OpenAI 的文字生成 API 一路從「文字補全」（Completion）進化到「多輪對話」（Chat Completion）架構。 在使用 OpenAI API 時，許多人會注意到有兩個看似相似的端點：
前言 在 AWS EC2 機器上開發 AI 應用時，若使用 HuggingFace 模型（例如 intfloat/multilingual-e5-large）搭配 FastAPI，可能會遇到兩個常見錯誤：