TechSummary 2025-08-06

加速 Docker 強化映像的 FedRAMP 合規性 🚀

Source: https://www.docker.com/blog/fedramp-compliance-with-hardened-images/

• FedRAMP 合規挑戰： 聯邦風險與授權管理計畫 (FedRAMP) 合規成本高昂（45 萬至 200 萬美元以上），且需耗時 12 至 18 個月，這期間競爭對手可能已搶佔政府合約。企業需面對 NIST SP 800-53 中超過 400 項嚴格的安全控制要求。
• Docker 強化映像 (DHI) 解決方案： Docker 硬化映像提供自動化、可稽核的安全解決方案，旨在加速 FedRAMP 合規流程並降低維護成本。DHI 是一系列精簡的映像，持續更新以確保幾乎沒有已知的 CVE。
• FIPS 140 合規性： DHI 支援 FIPS 140 驗證的密碼學模組，預配置並經過測試，可確保正確功能。每個 FIPS 合規映像都附有簽名的證明，列出使用的 FIPS 驗證軟體及其 CMVP 認證和測試結果連結，支援 OpenSSL、Bouncy Castle 和 Go 等主要開源密碼學模組。
• STIG 強化映像： Docker 根據國防信息系統局 (DISA) 發布的通用作業系統 (GPOS) SRG，創建了客製化的容器 STIG。STIG 強化映像在安全建構過程中會使用 OpenSCAP 進行掃描，結果會作為簽名證明提供，其中包含易於查看的 STIG 合規分數，並支援輸出為 HTML 和 XCCDF 格式，便於稽核。
• 持續合規性：
  • 漏洞減少： DHI 起始攻擊面減少高達 95%（按包數量計算），持續更新以確保幾乎沒有已知 CVE，並掃描病毒和機密。
  • 漏洞檢測與修復： Docker 持續監控 CVE 來源，DHI 對嚴重/高風險漏洞的修復 SLA 為 7 天，中/低風險為 30 天，幫助滿足 FedRAMP 修復時限。提供 VEX (Vulnerability Exploitability eXchange) 證明來過濾不適用漏洞。
  • 供應鏈透明度： DHI 使用 SLSA Build Level 3 安全建構管道，確保建構可驗證性與防篡改。提供簽名證明和多種 SBOM 格式。
  • 稽核證據： DHI 證明符合 in-toto 證明標準，作為 provenance、資產管理、漏洞掃描及 FIPS 合規性的安全證據。

Docker 強化映像的下一步演進：客製化、FedRAMP 就緒、AI 遷移代理與深度整合 💡

Source: https://www.docker.com/blog/the-next-evolution-of-docker-hardened-images/

• DHI 的快速採用： Docker 硬化映像 (DHI) 在推出後兩個半月內快速普及，成為生產工作負載的可靠基礎，具有近乎零的 CVEs、縮小的攻擊面和強化的軟體供應鏈。
• 擴展映像目錄： DHI 目錄現已擴展，包含 RabbitMQ、Redis、Tomcat、NGINX、PostgreSQL、Prometheus、Azure Functions、Grafana、Loki、Netdata、Kubeflow 等，涵蓋消息佇列、Web 伺服器、資料庫、監控、AI/ML 基礎設施等生產就緒映像，所有映像均符合 SLSA 標準、已簽名並持續維護。
• AI 遷移代理： Docker 的 AI 助理能自動分析現有容器，並推薦或應用等效的強化映像，簡化從社群或內部映像遷移的過程。
• DHI 客製化： 提供新的自助 UI，允許用戶輕鬆注入內部憑證、安裝信任套件、調整運行時設定、定義用戶策略，而無需分支基礎映像。客製化內容打包為 OCI artifacts，保持與基礎映像分離，Docker 自動處理最終映像的建構、簽名並確保持續更新。
• FedRAMP 就緒變體： DHI 現提供 FedRAMP 就緒變體，內建 FIPS 啟用和 STIG 硬化，並提供簽名 SBOMs 和證明，以符合美國聯邦安全要求。FIPS 啟用映像利用經驗證的密碼學模組，STIG 就緒映像通過 OpenSCAP 掃描，並提供合規分數和完整的掃描輸出，並清晰地映射到 NIST 800-53 控制項。
• 與 Wiz 深度整合： DHI 與 Wiz 整合，為安全團隊提供更深入、更具上下文的風險可見性，尤其是在生產環境、網際網路暴露和敏感數據互動方面。通過 OpenVEX 文件和 OSV 建議，提供豐富的漏洞上下文。
• 獨立安全評估 (SRLabs)： SRLabs 的獨立評估證實了 DHI 的安全態勢，驗證所有採樣的 DHI 映像均經過加密簽名、預設為無根 (rootless)，並附帶 SBOM 和 VEX 元數據。評估未發現根權限逃逸或高嚴重性突破，並驗證攻擊面減少高達 95%，且 7 天的補丁 SLA 是優勢。
• 未來展望： DHI 致力於成為建構和運行安全應用程式的可靠基礎，通過廣泛的目錄、簡易客製化、FedRAMP 就緒變體以及與 Wiz 等工具的整合，簡化合規性並降低成本。

配置漂移：本地機器開發的陷阱 ⚙️

Source: https://blog.jetbrains.com/codecanvas/2025/08/configuration-drift-the-pitfall-of-local-machines/

• 什麼是配置漂移： 當開發人員的實際環境（包括套件、版本、系統工具、環境變數等）與專案預期配置逐漸偏離時，就會發生「配置漂移」，導致「在我的機器上可以運行」的問題。
• 漂移發生的原因： 通常不是故意的，而是因為不同團隊成員更新了不同的工具版本，全域安裝了 CLI 工具，或修改了配置檔卻忘記分享，導致 .env.local 或被忽略的設定腳本不同步。
• 配置漂移帶來的問題：
  • 配置差異： 導致無法重現錯誤，團隊浪費時間尋找本地設定中的隱藏差異。
  • 測試結果不一致： 不同的依賴版本或缺失的環境變數導致測試結果不一致。
  • CI/CD 管道中斷： 本地運行正常的程式碼在部署時中斷，因為 CI 環境通常更嚴格和一致。
  • 浪費時間調試設定： 新開發人員入職時需花費大量時間解決各種設定問題，降低生產力。
• 常見的處理方法及其不足：
  • 固定工具版本和環境變數： 使用 nvm、pyenv 等工具或 .env 文件來固定版本，但無法強制執行，容易因手動更改而失效。
  • 使用腳本自動化設定： 例如 Makefiles、Bash 腳本，提供可重現的設定說明，但腳本不是冪等的，無法在開發人員手動修改後修復漂移，也無法阻止其發生。
  • 使用開發容器或聲明式環境： Dockerfiles、devcontainer.json、Nix 等工具允許在系統層級標準化開發環境，每次都可以重建相同的環境。但這些方法可能導致笨重的工作流程、性能問題、調試困難，且學習曲線陡峭，仍運行在不同的宿主機上。
• 更好的解決方案：雲端開發環境 (CDEs)： 讓開發環境運行在遠端伺服器上，但通過優化協定提供類似本機 IDE 的流暢體驗。CDEs 確保工作區快速、響應且一致，每次打開 IDE 都像獲得了全新的、乾淨的筆記型電腦。GitHub Codespaces、Gitpod 和 Coder 等工具提供了 CDE 的協調層。
• JetBrains CodeCanvas： JetBrains 自家的 CDE 協調器，提供集中式範本、設定腳本和安全策略，並對 JetBrains IDEs 提供一流支持，同時也支援 VS Code 或 Cursor。可直接在 AWS 帳戶中安裝使用。

Java 月度註釋 — 2025 年 8 月 ☕

Source: https://blog.jetbrains.com/idea/2025/08/java-annotated-monthly-august-2025/

• 專題內容：Java 與 AI 整合成為焦點
  • 由 Java Champion A N M Bazlur Rahman 撰寫，強調 Java 生態系統正進入 AI 整合的生產就緒階段。
  • JDK 25 的 AI 優勢： JEP 519 (Compact Object Headers) 減少堆記憶體使用和提高執行速度；JEP 505 (Structured Concurrency，第五次預覽) 簡化並行編程，適合協調多個 AI 模型調用。Project Leyden 和 Vector API 也強化了 Java 在 AI 工作負載中的地位。
  • 框架趨勢： Spring AI 1.0 全面可用，支援 20+ 模型和內建 RAG 功能。LangChain4j 1.1.0 引入全面的 Guardrail 支援，並與 Microsoft 策略合作，使其企業就緒。Rod Johnson 的 Embabel agent framework 被譽為「Spring Framework 以來最重要的專案」，通過目標導向的行動規劃創建確定性、可解釋的 AI 代理。LangChain4j 與 MicroProfile 和 Jakarta 規範的整合也正在形成。
  • 實踐與資源： llm-jakarta GitHub 專案提供 Jakarta EE 和 LLM 整合的 10 個實踐步驟學習路徑。GPULlama3.java 展示了 Java 如何利用 GPU 加速 LLM 推理。
  • 雲端支援： Oracle、Google 和 Microsoft 等雲端提供商全面支持 Java 的 AI 未來，推出與 LangChain4j 整合的生成式 AI、Java Agent Development Kit 和 Azure 原生整合。
• Java 新聞： 包括四篇 Java News Roundup、關於 Java 25 非 LTS 版本的 Inside Java Newscast #94、Java GPGPU 啟用狀態、以及 Java JSON API 的 Inside Java Newscast #95。
• JEPs 目標 JDK 25： JEP 515 (Ahead-of-Time Method Profiling)、JEP 518 (JFR Cooperative Sampling)、JEP 520 (JFR Method Timing & Tracing)。
• Java 教學與技巧： 涵蓋各種主題，例如 Java Champion Dr. Heinz Kabutz 的 A Bootiful Podcast、Java Regex 動態替換、Java 虛擬執行緒、Module Import Declarations 等。
• Kotlin 專區： 介紹 Kotlin 相關更新，如類型類別、在 ING 中的採用、Kakao Pay 選擇 Kotlin 進行後端開發的案例研究等。
• AI 新聞與洞察： 涵蓋 JetBrains 的 Kineto、Google Gemini CLI、AI Agents、Hugging Face 的 Reachy Mini Robots、數據重塑、LLMs 新前沿、構建以產品為先的工程文化、使用 ADK for Java 掌握代理工作流程等。
• 語言、框架、函式庫與技術： Spring、Wiremock、Spring Debugger、MongoDB 資料建模、Advanced RAG、從 C 到 Rust 的遷移、結對編程、LangChain4j 製作 RAG 應用、Git 預設選項、Spring Cloud Stream 等。
• 會議與活動： JVM Language Summit (8/4-6)、JCrete (8/4-8)、SpringOne (8/25-28)、IntelliJ IDEA Conf 2025 回顧。
• 文化與社群： 技術會議策展指南、信任優先的領導力與團隊建設、從初級工程師到資深工程師的經驗分享、生產環境與開發環境鏡像的重要性、迎接下一代程式設計師、引導工程師走向 AI 輔助的未來。
• IntelliJ IDEA 團隊更新： Spring Debugger 支援動態資料庫連接、IntelliJ IDEA 遷移到統一分發版、2025.2 Beta 版更新方法。

IntelliJ IDEA 2025.2 錯誤修正一覽 🛠️

Source: https://blog.jetbrains.com/idea/2025/08/whats-fixed-intellij-idea-2025-2/

• 獨立的錯誤修正概覽： IntelliJ IDEA 2025.2 首次發布獨立的「錯誤修正」概述，旨在清晰呈現穩定性和品質改進，與「新功能」內容分開。
• 主要改進領域：
  • Spring 支援： 強化 Kotlin 在 Spring 專案中的支援，包括新的 Live templates、更智慧的 Bean 支援、清晰的配置（例如 @ConfigurationProperties 到 YAML/屬性）和改進的 Spring MVC/Spring Data 支援。
  • Spring Framework 支援： 解決 Spring Security 中自定義登入/登出 URL 和複雜角色分配的解析問題，並增強 Spring Web 庫的 URL 引用識別與自動完成。
  • 遠端開發： 顯著改進遠端開發體驗，編輯器響應速度與本地設置相當，搜尋、查找和 Git 分支彈出視窗同樣流暢。調試器後端與前端分離，實現原生調試。插件和設置在客戶端和主機之間正確同步。Toolbox 應用程式現在直接提供遠端連接，速度提升至少 1.5 倍。
  • WSL 支援： 重新設計 WSL 整合，引入新的 API 大幅減少 IDE 與 WSL 之間的通訊開銷，使 WSL 專案能夠像本地專案一樣原生工作。改進 Maven 和 Gradle 專案的構建和測試可靠性，並統一應用程式伺服器體驗。
  • Kotlin K2 模式： K2 模式持續演進，支援 Kotlin 2.2 特性，改進程式碼自動完成性能，增加類型智能完成支援，並引入新的檢查、協程相關快速修復和重構。
  • Kotlin Notebook 品質升級： 專注於穩定性和編輯體驗。AI 助手單元格允許選擇模型、查看提示歷史記錄和自動建議。修復了不正確的語法高亮顯示，改進了依賴管理，並增加了 Kotlin 意圖和檢查。
  • Maven 執行： IntelliJ IDEA 2025.2 起，Maven 目標的環境配置（例如 .m2/settings、.mavenrc、環境變數）將完全被尊重，解決了 IDE 與 CLI 執行差異的問題。支援使用 Maven Daemon 加速目標執行並減少資源使用。
  • 雲端工具：
    • Terraform： 更好地支援 provider-defined functions（語法高亮、快速導航、自動完成），並支援 Keycloak provider 和 Google Cloud Beta 資源，以及 for_each 導入區塊。
    • Kubernetes： 改進 Port-forwarding，支持埠自動建議和即時可用性檢查。處理大型日誌文件時性能更好，提供更多 Pod 資訊，並自動標記活躍叢集。
    • GitLab CI： 智慧支援 CI 語言變數表達式、豐富的程式碼自動完成、懸停文檔，並支持直接注入 shell 程式碼到管道中。
  • 調試器： 支援在執行期間的任何應用程式暫停點（不限於斷點）評估程式碼。Analyze Stack Trace 或 Thread Dump 動作現在可以分析來自 jstack 和 jcmd 工具的輸出（包括新的 JSON 格式），並支援 Eclipse OpenJ9 JVM。
  • GraalVM 調試器： 改善原生映像調試器，提供更豐富的變數渲染和增強的表達式評估。
  • 分析器： 解決與 Java 24 和即將推出的 Java 25 相關的分析器問題，並支援新的語言功能。
  • 性能： 全面啟用了重新設計的終端，顯著改進了渲染和整體終端性能。處理大型資料庫時，PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 現在按層級進行內省，減少了模式加載開銷。
  • 開發者體驗： 優化了 UX，尤其是在閱讀程式碼方面，例如重新設計了 Parameter Info 彈出視窗，使其更清晰、更易讀。

Kotlin Notebook 結合 IntelliJ Platform：推進 IDE 插件開發 ✍️

Source: https://blog.jetbrains.com/platform/2025/08/kotlin-notebook-meets-intellij-platform-advancing-ide-plugin-development/

• 插件開發的價值與挑戰： JetBrains IDEs 通過插件提供強大的擴展性，但傳統的插件開發入門門檻較高，需要處理文檔、專案範本、依賴和 Gradle 配置等。
• 引入 Kotlin Notebook： Kotlin Notebook 是一個互動式平台，用於使用 Kotlin 進行資料分析、視覺化和原型設計。它類似 Jupyter Notebook，結合 Kotlin 的功能和筆記本的互動性，支援迭代工作流程，提高生產力。
• 與 IntelliJ Platform 的整合： Kotlin Notebook 現已能直接在活動的 IDE 運行時環境中執行 IntelliJ Platform 程式碼。這使得開發人員可以更快地構思、建構和測試插件功能，並輕鬆地將完成的程式碼整合到插件中。此功能已在 2025.2 版本中推出。
• 核心功能：
  • 啟動設定： 在 Kotlin notebook 中，使用 %use intellij-platform（Windows 建議配合 %useLatestDescriptors 直到 2025.2.1 發布）來載入必要的 IntelliJ Platform 函式庫。
  • 簡化的 UI 渲染： runInEdt {} 輔助函數確保 UI 程式碼在 Event Dispatch Thread (EDT) 上運行，並立即渲染 UI 元素（如 Kotlin UI DSL 或標準 Swing 組件），所有渲染的組件都保持完全互動。
  • 資源管理： 通過 Disposer 機制管理筆記本元素（如擴展、監聽器、動作或 UI 組件）的生命週期，確保在關閉專案或重新啟動筆記本時進行清理。

  // Register something that needs cleanup
  Disposer.register(notebookDisposable, myDisposable)
  
  Disposer.register(notebookDisposable) {
    // Cleanup components directly
  }

  • 載入插件： 使用 loadPlugins(vararg pluginIds: String) 輔助函數來載入 IDE 中已安裝的其他插件。

  // Load specific plugins
  loadPlugins("Git4Idea", "com.intellij.java")

  • 擴展註冊： 可以在筆記本中動態註冊擴展，而無需 plugin.xml 檔案。例如，註冊自定義 ChatMessageHandler 和 ChatAgent。

  loadPlugins("com.intellij.ml.llm")
  class MyChatMessageHandler : ChatMessageHandler {
      override fun isApplicable(project: Project, kind: ChatKind, userMessage: UserMessage) = true
      override fun createAnswerMessage(
          project: Project,
          chat: ChatSession,
          userMessage: UserMessage,
          kind: ChatKind,
      ) = SimpleCompletableMessage(chat)
      override suspend fun serveAnswerMessage(
          project: Project,
          chat: ChatSession,
          answerMessage: ChatMessage,
          smartChatEndpoints: List<SmartChatEndpoint>,
      ) {
          ChatAgent.EP_NAME.extensionList
              .find { it.id == "groot" }
              ?.serveAnswerMessage(project, chat, answerMessage)
      }
  }
  registerExtension(ChatMessageHandler.EP, MyChatMessageHandler())
  class MyChatAgent : ChatAgent {
      override val id = "groot"
      override val name = "I am Groot"
      override fun createAnswerMessage(
          project: Project,
          chat: ChatSession,
          userMessage: UserMessage,
          kind: ChatKind,
      ) = SimpleCompletableMessage(chat)
      override suspend fun serveAnswerMessage(
          project: Project,
          chat: ChatSession,
          answerMessage: ChatMessage,
      ) {
          answerMessage as SimpleCompletableMessage
          answerMessage.appendText("*I am Groot*".privacyConst)
      }
  }
  registerExtension(ChatAgent.EP_NAME, MyChatAgent())

  • 探索 IDE 環境： 提供訪問當前運行 IDE 內部細節的方法，例如產品資訊、建構細節和檔案系統位置，並通過 Plugin Manager 和 Plugin Repository 與 JetBrains Marketplace 中的插件互動。

  // Access IDE information
  productInfo.name        // "IntelliJ IDEA"
  productInfo.version     // "2025.3"
  productInfo.buildNumber // "253.xxxx"
  
  idePath // “/Users/hsz/Applications/IntelliJ IDEA Ultimate 2025.3 Nightly.app/Contents”
  
  ide // com.jetbrains.plugin.structure.ide.Ide instance
  
  // Work with the plugin manager
  pluginManager.findEnabledPlugin(PluginId.getId("com.intellij.java"))
  
  // Request JetBrains Marketplace
  pluginRepository.pluginManager.searchCompatibleUpdates(
      build = "${productInfo.productCode}-${productInfo.buildNumber}",
      xmlIds = listOf("org.jetbrains.junie"),
      channel = "default",
  )

• 機會與改進： 這項整合極大地簡化了自定義插件開發，有望實現 IDE 功能和插件的快速原型設計、平台 API 和行為的快速測試、互動式 IntelliJ Platform 開發文檔和教程，並計畫未來支援 Compose/Jewel 組件渲染。

雲端蔓延是必然；雲端複雜性則不然 ☁️

Source: https://dzone.com/articles/cloud-sprawl-vs-cloud-complexity

• 雲端蔓延趨勢： 不到十年前，大多數團隊在單一雲端帳戶中運行開發、測試和生產環境。如今，雲端旅程通常始於至少 10 個 AWS 帳戶，每個環境（網路、日誌、安全等）都分配一個獨立帳戶。如果有多個業務單位或產品，帳戶數量還會成倍增長，導致「雲端蔓延」成為常態。
• 核心觀點： 文章指出，雖然雲端蔓延是不可避免的現象，但雲端環境的複雜性卻不一定是必然。這暗示了存在解決方案或策略，可以有效管理這些多帳戶、多環境所帶來的複雜性，使其變得可控。

使用客製化 CI/CD 伺服器自動化 Node.js 部署 🚀

Source: https://dzone.com/articles/automating-nodejs-deployments-with-a-custom-cicd-server

• Node.js 部署挑戰： 隨著 Node.js 專案的成長，管理和部署應用程式可能成為瓶頸，導致更新頻繁、依賴管理複雜以及手動重啟流程的困擾。
• CI/CD 解決方案： 建構一個設計良好的持續整合和持續部署 (CI/CD) 管道，可以有效減輕這些負擔。
• 客製化 CI/CD 伺服器： 本教學將展示如何建立一個客製化的 CI/CD 伺服器，該伺服器會監聽 GitHub webhook 事件，並利用 GitHub Actions、PM2 和 shell 腳本來執行自動化部署。
• 實現目標： 通過此方法，可以減少手動更新的負擔，簡化依賴管理，並消除對手動重啟流程的需求，從而避免部署瓶頸。

jBPM 作為 AI 編排平台 🤖

Source: https://dzone.com/articles/jbpm-as-ai-orchestration-platform

• jBPM 定位： 本文將 jBPM 定義為一個用於編排外部 AI 核心環境的平台，這些環境通常用於設計和運行 AI 解決方案，例如 Python。
• AI 編排功能概述： 文章將概述 jBPM 中最相關的功能，這些功能使其能夠有效執行 AI 編排任務。
• 實踐範例： 文中將通過一個實際範例來演示 jBPM 作為 AI 編排平台的有效性，展現其如何連接、協調和管理 AI 解決方案的工作流程。

在 GCP 上使用狀態機建立可擴展、彈性的工作流程 🌳

Source: https://dzone.com/articles/designing-retry-resilient-fare-pipelines-with-idem

• 分散式系統中的工作流程挑戰： 現代後端架構通常由多個微服務和無伺服器函數組成，在這種分散式系統中可靠地協調複雜流程具有挑戰性。
• 狀態機的作用： 狀態機通過將流程建模為一系列定義的狀態和轉換，提供可預測的序列、循環、分支和錯誤處理，從而實現穩健的工作流程。它們對於需要可擴展、彈性任務協調的後端系統至關重要。
• GCP 上的狀態機解決方案： Google Cloud Platform (GCP) 提供了 Workflows 服務，這是一個完全託管的編排引擎，可按順序執行步驟（狀態），調用各種服務和 API。它類似於 AWS Step Functions，遵循類似的狀態機模型來連接服務以實現持久、有狀態的執行。
• 結合 GCP 服務： Workflows 與 Eventarc（事件驅動服務）、Pub/Sub（消息傳遞）以及 Cloud Functions 和 Cloud Run（計算平台）等服務結合使用，提供了強大的工具來實現狀態機模式，從而創建用於訂單處理、數據管道和長期運行流程（帶有人工或外部觸發器）的可擴展、容錯工作流程。

穩健工程策略：可擴展軟體的自動化測試 ✅

Source: https://dzone.com/articles/strategies-for-robust-engineering-automated-testing

• 可擴展軟體的測試挑戰： 過去幾年，作者開發了需要擴展到每秒數十萬個請求的軟體，並意識到測試基礎設施也必須隨之擴展。許多團隊只專注於單獨的單元測試和功能測試，而沒有考慮這些測試本身也需要針對增長進行設計。
• 超越傳統測試框架： 通過多年改進測試策略，作者開發了一種超越傳統自動化測試框架的方法。
• 自適應測試層： 建立了一個自適應測試層，這是一個測試系統，能夠根據實際應用程式性能即時修改測試。這就像一個神經網路，可以自我調整以進行測試自動化。

模型上下文協定 (MCP)：架構、用途與實作綜合指南 🤝

Source: https://dzone.com/articles/model-context-protocol-mcp-guide-architecture-uses-implementation

• LLM 在企業部署中的限制： 大型語言模型 (LLM) 在推理、摘要和自然語言理解方面取得了巨大進展，但由於無法訪問或操作結構化的操作數據，限制了它們在企業部署中的應用。
• 主要部署障礙：
  • 整合複雜性： McKinsey 2023 年全球 AI 調查顯示，55% 的企業認為整合複雜性是生產規模 AI 實施的主要障礙，尤其當模型需要與即時數據、API 或企業系統互動時。
  • 缺乏標準化介面： Forrester 2024 年報告指出，64% 的 IT 決策者表示，由於缺乏標準化的模型到應用程式介面，導致 LLM 部署延遲。
  • 合規性與安全性： 在醫療保健或金融等受監管環境中，整合風險還會引發合規性問題。Cisco 2023 年企業安全報告顯示，超過 41% 的啟用 AI 系統缺乏結構化授權層，增加了鬆散整合模型環境中的權限提升風險。
• MCP 的目標： 模型上下文協定 (MCP) 旨在解決這些挑戰，為 LLM 提供一種標準化的方式，以安全、高效地訪問和操縱企業數據和系統，促進其在大規模企業環境中的應用。

使用 OpenAI 打造您自己的客製化 ChatGPT 🤖

Source: https://dzone.com/articles/build-a-customized-chatgpt-with-ai

• AI 聊天機器人的普及： AI 驅動的聊天機器人已無處不在，廣泛應用於自動化手動任務，並為企業和個人提供高效的解決方案。OpenAI (ChatGPT)、Anthropic (Claude)、Google DeepMind (Gemini)、Meta (Llama) 和 Mistral AI 等公司在這一領域處於領先地位。
• OpenAI 的簡便性： OpenAI 使得客製化 ChatGPT 變得異常簡單，無需編寫任何程式碼。
• 客製化應用： 無論是用於客戶支援、內容創作還是特定行業任務，用戶只需幾個步驟即可根據自己的需求打造專屬的 AI 助理。

精通 Fluent Bit：服務區段配置開發者指南 (第五部分) ⚙️

Source: https://dzone.com/articles/developer-guide-service-section-configuration

• 系列文章概述： 本文是針對 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 專案 Fluent Bit 的系列入門指南的第五部分。每個文章都獨立探討一個主題，提供其概念、重要性、入門指南及實踐方法。
• 本文主題： 本篇文章主要關注「為開發人員提供 Fluent Bit 的技巧與訣竅」，並回顧了上一篇關於「在 Kubernetes 叢集上使用 Fluent Bit 管道來控制所有生成的日誌」的內容。
• 學習目標： 旨在逐步提升讀者在使用 Fluent Bit 遙測管道實施解決方案的能力。

使用 Testcontainers 與容器化資料庫為 Go 應用程式進行整合測試 🐳

Source: https://dzone.com/articles/integration-testing-for-go-applications-using-test

• 整合測試的挑戰： 傳統的整合測試方法面臨核心挑戰：如何在不增加管理外部服務複雜性的情況下，對應用程式與真實依賴項進行測試。常見方法包括模擬依賴項（可能錯過整合問題）或維護單獨的測試環境（成本高且難以一致管理）。
• Testcontainers 解決方案： Testcontainers 優雅地解決了這個問題，它提供了一種方式，可以在測試套件中直接運行輕量級、一次性的資料庫、消息代理、Web 伺服器和其他服務的 Docker 容器實例。
• 核心價值： 相較於複雜的設定腳本或共享測試環境，Testcontainers 允許在 Docker 容器中啟動真實服務，這些服務僅在測試期間存在。其核心價值在於：能夠對應用程式在生產環境中實際使用的技術進行測試，同時保持良好測試所需的隔離性和可重複性。測試完成後，容器會自動清理，不留下任何痕跡。

在 JavaScript 中處理受密碼保護的 PDF 檔案 🔐

Source: https://dzone.com/articles/handling-password-protected-PDF-javascript

• PDF 文件共享： PDF 是一種常見且簡便的文件共享格式，它具有可攜性，並能通過密碼保護提供基本的存取控制。
• 解鎖與打開方法： 本文將討論其中一種在 JavaScript 中解鎖和打開受密碼保護的 PDF 文件的方法。
• 技術應用： 這篇部落格文章利用 PDF.js 和現代瀏覽器內建的客戶端 JavaScript 工具來實現相關功能，具體涵蓋如何解密和展示這些受保護的 PDF 文件。

透過 MCP 豐富 AI 的即時洞察 📈

Source: https://dzone.com/articles/enriching-ai-with-real-time-insights-via-mcp

• LLM 準確性受限於訓練截止日期： 每個大型語言模型 (LLM) 都有一個訓練數據截止日期，當用戶請求即時或未來數據時，其準確性會受到顯著影響。即使是精心設計的提示，答案也可能基於靜態知識生成。
• 解決方案： 為克服這一限制，AI 助理（聊天機器人）正透過網路訪問功能得到增強。例如，Anthropic 從 2025 年 4 月起，已向所有 Claude AI 付費計畫開放網路搜尋功能。
• 即時洞察的重要性： 這種增強是向前邁出的一步，因為用戶接收到的資訊現在可以透過額外的「當代」細節進行豐富，從而提高其準確性。模型上下文協定 (MCP) 有助於促進這種即時數據的整合。