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💡 如何提升與 AI 搭檔程式設計工具（如 Copilot）的合作：超越提示詞技巧​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/beyond-prompt-crafting-how-to-be-a-better-partner-for-your-ai-pair-programmer/

重點整理：

• 單純提供提示詞（Prompt）不足以讓 AI 完美理解需求，須提供完整的上下文。
• 透過適當的註解、結構化文件（如 docstring、instructions.md）來豐富 AI 的知識背景。
• 使用自訂指令（custom instructions）來設定專案背景、風格、標準，提升建議品質。
• 可以建立專用的 Instructions 文件，加強 AI 在特定任務（如建立 API endpoints）中的表現。
• MCP（Model Context Protocol）能連結外部資料或服務，保持資料更新與正確性。
• 給出類比：如與朋友對話，提供更多背景資訊才會得到更符合需求的建議。
• 提案：結合註解、結構化內容與外部服務，將 AI 變成一個更智能、配合更緊密的伙伴。

我的看法：
在實務中，純靠提示詞的技巧已經不夠，提供完整的上下文和背景，尤其善用指令文件和外部資料源，才能淺顯易懂地引導 AI 產出高品質的程式碼。

從研發到部署：Compose 成為應用生命周期的中樞核心 🔗​

Source: https://www.docker.com/blog/docker-compose-powering-the-full-app-lifecycle/

內容摘要：
本文強調 Docker Compose 及其擴展工具 Compose Bridge 在整個應用程式生命周期中的關鍵作用，將本地開發、測試、部署到生產的流程串聯起來，成為「脊椎骨」般的支撐架構。透過自動化、標準化和環境隔離，提高效率、安全性和可靠性，降低人為錯誤，並支援多階段、多環境的整合。