<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>David Hsaiou's Blog</title><link>https://blog.davidhsaiou.com/</link><description>Recent content on David Hsaiou's Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-tw</language><lastBuildDate>Fri, 22 May 2026 01:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.davidhsaiou.com/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>用 AI 建本地 AI 影片生成流程——幾個讓我多繞一圈的決策點</title><link>https://blog.davidhsaiou.com/posts/ai-pipeline-decision-process/</link><pubDate>Fri, 22 May 2026 01:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.davidhsaiou.com/posts/ai-pipeline-decision-process/</guid><description>讓 AI 幫你建 AI pipeline 的過程裡，它在哪些地方判斷是錯的，以及怎麼發現。</description></item><item><title>8GB VRAM 跑得動 12B 模型？本地 AI 圖片生成的模型選擇思路</title><link>https://blog.davidhsaiou.com/posts/t2i-model-selection-8gb-vram/</link><pubDate>Fri, 22 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.davidhsaiou.com/posts/t2i-model-selection-8gb-vram/</guid><description>在 RTX 3070 Laptop 8GB 上選 T2I 模型的過程記錄——包括一個反直覺的發現，和讓系統穩定的幾個設定。</description></item><item><title>Software Agentic Development：一個月實作後的幾個觀察</title><link>https://blog.davidhsaiou.com/posts/software-agentic-development-observations/</link><pubDate>Thu, 21 May 2026 12:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.davidhsaiou.com/posts/software-agentic-development-observations/</guid><description>&lt;p>過去一個月，我把整套個人開發流程改成 agent 驅動。下面是目前的狀態，與一個還沒解完的問題。&lt;/p>
&lt;h2 id="agent-架構">Agent 架構&lt;/h2>
&lt;p>7 個 orchestrator skills、18 個 agents、23 個 utility skills,透過 MCP 與 Gitea、YouTrack、Kubernetes 整合。&lt;/p>
&lt;p>三層架構：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>Planning：把模糊需求拆成模組、再拆成 lane-level issue&lt;/li>
&lt;li>Orchestrator：驅動「issue → 派工 → PR → merge」迴圈,最多 5 輪&lt;/li>
&lt;li>Specialist：按技術棧切分（前端、後端、infra、docs、PR review 等）,在獨立 worktree 實作&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="流程">流程&lt;/h2>
&lt;p>人類給幾行簡易的功能模組描述,剩下的事 agent 接手:&lt;/p>
&lt;p>planner 改寫規格 → orchestrator 派工 → designer 出 mockup → coder 實作 → reviewer 跑規格整合檢查 → resolver 處理改動 → merge&lt;/p>
&lt;h2 id="最近一次產出的速度">最近一次產出的速度&lt;/h2>
&lt;p>這個 epic 的目標是 WebRTC 視訊會議的基礎實作——視訊框、對話框、房間管理。&lt;/p>
&lt;p>11 個 issue,從規格到 13 個 PR 全數 merge,總時間 3 小時 28 分鐘,產出 10,224 行 code,平均約 49 行 / 分鐘。&lt;/p></description></item><item><title>Hello World</title><link>https://blog.davidhsaiou.com/posts/hello-world/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 12:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.davidhsaiou.com/posts/hello-world/</guid><description>Blog 正式啟動 — 以 Hugo + PaperMod 建置於 K3s 叢集上。</description></item></channel></rss>