TechSummary 2025-07-09
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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
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。
🚀 Docker Compose 創新：引入 provider services 與擴展外部系統的整合能力
Source: https://www.docker.com/blog/docker-compose-with-provider-services/
重點整理：
- Docker Compose v2.36.0 新增“provider services”，讓 Compose 不只管理容器，還能操控外部系統（如資料庫、API、雲端服務等）。
- 透過定義特定型別的 provider（需搭配自訂的 binary 實作），可將外部資源直接加入 Compose 管理範圍。
- 範例：使用
compose-telepresenceplugin，管理 Kubernetes 流量，實現本地與雲端的即時互動。 - 運作機制：Compose 會啟動對應的 provider binary，傳遞參數並以 JSON 聯繫，管理外部資源的狀態。
- 開發者可以自行撰寫 Provider 插件，以支援特定平台或服務，甚至模擬服務或雲端存取。
- 預期未來：更靈活、完整的全端開發環境，整合本地、遠端、AI 計算資源。
我的看法：
這項功能大幅擴展了 Docker Compose 的應用範圍，不再局限於容器內的服務，如能與外部系統深度整合，將促進 DevOps 自動化和彈性部署。
🔐 Docker MCP Gateway：打造安全的代理層，支援 AI 與 MCP 服務
Source: https://www.docker.com/blog/docker-mcp-gateway-secure-infrastructure-for-agentic-ai/
重點整理：
- MCP（Model Context Protocol）提供一個標準化、可擴展的方式，讓 AI 代理可以存取不同的服務與資料。
- MCP Gateway為中樞，提供安全管理、監控，以及多個 MCP 服務的整合入口。
- 功能包括：
- 服務發現（
docker mcp catalog show） - 配置及秘密管理（如 API Key）
- 開啟或管理特定 MCP 服務（如 Google Maps、Brave）
- 安全機制：簽章驗證、封鎖敏感資訊、日誌紀錄
- 服務發現（
- 適用於從本地開發擴展到生產部署的安全整合平台。
- 開放原始碼，社群可建構自訂 MCP 服務或整合更多代理。
我的看法：
隨著 AI 在企業應用越來越多，安全且標準化的資源存取架構變得非常重要，MCP Gateway 提供了開放、安全、可擴展的解決方案，值得業界關注。
總結反思：
本週的文章共同反映了軟體開發正逐步走向智能化與自動化：
- 利用豐富的上下文與指令，增進與 AI 工具的合作效率
- 透過擴展 Compose 的能力，將外部資源無縫整合進開發流程
- 以安全為核心，建立標準化的資源管理與存取體系
這些趨勢都指向未來的「智慧開發環境」，將使開發者專注於設計與創新，而非繁瑣的整合工作。