新進文章

2026-09-04

[Javascript] Summernote Codeview 整合 Monaco Editor，每次開啟自動 Format HTML

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最近常常要幫客戶改後台裡面的 HTML，不過實際上大部分客戶根本不會自己去碰 Code

但如果直接把後台換成純 HTML Editor 也不太實際，客戶看到一堆 HTML 應該只會更不想改，而且像貼文字、改段落、上傳圖片這些操作，Summernote 這種 WYSIWYG 還是比較符合直覺 所以 Summernote 我還是想留著

 

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on donmadotblog
2026-09-01

OpenClaw 2.0 深度解析：從個人 AI 助理，進化成可協作、跨裝置的 Agent 工作平台

OpenClaw 2.0（正式版本號 v2026.8.1）是專案史上最大更新。本文交叉整理官方公告、完整發布說明、科技媒體與 YouTube 實測，深入比較新舊版在安裝、Web UI、會話、記憶、跨裝置運算、多人協作、憑證、外掛與自動化權限上的差異，並分析優缺點與安全升級方式。

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on topcatclaw
2026-08-31

現代敏捷團隊的終極利器：VPasCode 與內嵌 AI 如何賦予架構設計極致靈活性

本文探討現代敏捷團隊如何利用 Visual Paradigm 的 VPasCode 平台及其內嵌 AI 功能，解決傳統靜態架構圖難以維護與協作的痛點。透過介紹創新的「通過 AI 從圖像導入 C4 模型」功能，文章展示瞭如何將 PNG 或 JPEG 等靜態圖片瞬間轉換為可編輯、可版本控制的 PlantUML 代碼，從而打破供應商鎖定並提升開發靈活性。結合實戰步驟與最佳實踐，本文闡述了 VPasCode 如何協助團隊實現「圖表即代碼」的工作流，確保系統架構文檔能隨敏捷迭代同步演進，大幅提升技術溝通效率與文檔維護品質。

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on Unified_Modeling_Language
2026-08-30

[ASP.NET Core] 用 IAsyncEnumerable 處理大型物件，打造低延遲、高吞吐的資料管線

在 ASP.NET Core 接收或回傳約 1MB 以上的大型 JSON 陣列時，若直接用 List<T> 接收，底層陣列只要超過 85,000 bytes 就會直接丟進大型物件堆積（Large Object Heap, LOH）。在高並發下，這會引發頻繁的 Gen2 垃圾回收（Garbage Collection, GC）、記憶體碎片化甚至直接導致 OOM。這裡透過實測排查，示範如何用 ArrayPool<T> 池化與 IAsyncEnumerable<T> 串流解析徹底避開 LOH 與 OOM 壓力。

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on yc421206
2026-08-28

【深度評測】Visual Paradigm：為何全球數百萬開發者與產品經理信賴這款「全免費」UML 建模神器？

本文推薦這款擁有超過 20 年歷史、獲全球數百萬用戶信賴的 UML 建模工具，特別強調其社區版提供完整且免費的 UML 功能。文章詳解了類別圖的核心概念與關係語義，並展示其結合 AI 輔助與 VPasCode 雙向工程（代碼與圖形實時同步）的強大優勢，證明其不僅是文檔工具，更是提升團隊溝通效率與軟件設計質量的關鍵利器。

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on Unified_Modeling_Language
2026-08-24

[AI Agent] 程式碼知識圖譜(Code Knowledge Graph) 七款工具評測筆記

傳統 Agent 靠 grep 讀檔做跨檔案重構，面對大型專案常面臨 Context 塞爆、Token 暴增、推理迷路三大痛點。

程式碼知識圖譜，結合語法分析（AST）與向量，將呼叫關係預建為圖，直接提供精準子圖切片。本文以數十萬行的 aspnetcore 等大型 .NET 專案為標的，實測 7 款工具：
• code-review-graph
• gitnexus
• graphify
• Understand-Anything
• CodeGraph
• codebase-memory-mcp
• semble
 

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on yc421206
2026-08-23

[Elasticsearch] 每日一億筆時序資料架構實戰：Data Stream 與 .NET 10 Web API 整合

面對每日一億筆（尖峰每秒破萬筆）的海量時序日誌 (Time Series Logs)，傳統依賴關聯式資料庫 (SQL) 或手動按日建立索引（Time-based Index）的做法，往往會面臨寫入吞吐瓶頸、過度分片 (Over-sharding) 以及維運刪除繁瑣等問題。本文將從 SQL 與 Elasticsearch 的概念差異出發，透過 Docker 快速建立測試環境，並深入介紹如何利用 Data Stream 搭配索引生命週期管理 (ILM) 解決每日 Log 的寫入與自動輪轉問題，最後透過 ASP.NET Core 10 Web API 搭配基於 System.Threading.Channels 封裝的記憶體佇列類別 LogQueue 與背景消費者 LogBatchProcessor 實現高效能的非阻塞批次寫入與自動化測試。

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on yc421206
2026-08-21

【獨立評測】Visual Paradigm AI 實戰：從自然語言到專業 C4 架構圖的終極指南

在這次評測中，我們證實了 AI 生成的 C4 圖表並非簡化的玩具，而是承載了真實架構決策（企業邊界、非同步解耦、閘道模式）的專業產物。最重要的是，它將架構圖從「靜態交付物」轉變為「活的文件」。 下一步行動： 打開 Visual Paradigm，啟動 AI Chatbot，試著用一句話描述您的系統。從 Level 1 開始，讓 AI 生成 PlantUML，渲染圖表，然後逐層縮放。地圖將在對話中浮現，而程式碼將使其永存。

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on Unified_Modeling_Language
2026-08-20

從提示詞到架構設計：Visual Paradigm VPasCode AI 賦能團隊協作與敏捷建模完全指南

技術文件與系統建模的領域正經歷一場前所未有的典範轉移。過去，「Diagram-as-Code」（圖表即程式碼）工具雖然為版本控制和可重現性帶來了優勢，但繁瑣的語法記憶往往成為團隊推廣的阻礙。Visual Paradigm 旗下的 VPasCode 平台透過最新的重大更新，徹底改變了這一現狀。透過導入原生 AI 圖表生成 與 互動式 AI 程式碼修改 功能，VPasCode 已從單純的文字編輯器進化為自動化的對話式設計環境。

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2026-08-17

化繁為簡：為何敏捷團隊仍需要 DFD？Visual Paradigm + AI + VPasCode 實戰指南

階層式資料流程圖（Hierarchical DFDs） 並非傳統瀑布模型的遺物，而是現代敏捷團隊釐清複雜系統的利器。它直觀、專注於數據流動，且完美契合迭代思維。更重要的是，結合 Visual Paradigm、AI Chatbot 與 VPasCode 這套現代化工具鏈，DFD 的繪製與維護已從「繁瑣的文書作業」轉變為「高效的需求工程」。

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2026-08-14

精通資料流程圖 (DFD)：階層、意圖與平衡法則

前言

在現代系統分析中，極少有工件像資料流程圖 (Data Flow Diagram, DFD) 這樣經常被誤解。它常被與流程圖混淆，或被錯誤地套用物件導向術語。真正的 DFD 既不是控制流的描繪，也不是類別模型——它是對資料如何在系統邊界內移動與轉換的嚴謹功能規格說明。儘管敏捷方法論與微服務架構興起，DFD 仍然是定義範疇、與非技術利害關係人驗證需求，以及在撰寫任何程式碼之前確保架構一致性的黃金標準。

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2026-08-13

精通資料流程圖：從手動繪製到使用 Visual Paradigm 進行 AI 輔助建模

在複雜的系統分析領域中，清晰的溝通至關重要。所謂「一張圖勝過千言萬語」，這在系統建模中體現得尤為真切。資料流程圖（Data Flow Diagram, DFD） 至今仍是視覺化系統資訊流最有效率的傳統方法之一。無論是手動、自動化還是混合模式，精心設計的 DFD 都能以圖形方式描繪系統需求，展示資料如何進入、離開、轉換及儲存。

然而，建立 DFD 的方法論已隨時代演進。雖然理解基本符號與手動繪製技術對任何分析師而言仍是必備基礎，但現代工作流程已开始利用人工智慧（AI）來加速由上而下的分解（Top-Down Decomposition），並確保邏輯一致性。本綜合指南旨在彌合經典 DFD 理論與使用 Visual Paradigm 進行前沿 AI 輔助建模之間的差距，為您提供有效系統設計所需的基礎知識與先進工具。

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2026-08-13

C# 效能優化小技巧：5 個順手減少 Allocation 的寫法

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寫 C# 久了之後，會發現效能改善不一定都要做到很複雜
很多時候不是要換架構，也不是一定要上什麼很進階的技巧， 反而只是一些平常寫 Code 時的小習慣

例如少查一次 Dictionary、少產生一個 String、少配置一個 Array，單看一次幾乎沒有差
但如果這段程式每天跑幾十萬、幾百萬次，這些小地方累積起來其實就有差了..

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on donmadotblog
2026-08-12

你重視的合規是否是他所認為的合規？當SaaS滿街跑時，怎麼確定這個SaaS安全合規？

前言：拜 Vibe coding 之賜，市場上出現了一大堆的SaaS，每個都聲稱自己所開發的符合你的需求，當然也有些會打著—別人也 Vibe coding 過，但最後還是回來用我們的—這種聲稱，但是你真的確定你的資料放在別人那裡是安全的嗎？尤其是資料中包含個資 (特種個資更是重要) 時，當對方的 SaaS 發生資安事件導致資料外洩時，要怎麼處理及維護自己的權益？這些會遠比那些聲稱自己 Vibe coding 出來的 SaaS 有多好用要來得重要太多了—不怕一萬，只怕萬一。

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