WalkGIS App 架構解密:打造 Serverless 的地理資訊探索器
揭秘如何利用 SQLite WebAssembly 與靜態網頁技術,以零後端成本打造高效能的 GIS 應用程式,實現資料庫前端查詢與 Markdown 動態載入的混合架構。
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Google Search 找不到剛發布的文章?本篇介紹如何利用 n8n 直接讀取 GitHub Repo 原始碼,結合 Gemini 的長文本能力,實作真正的「即時」問答機器人。
紀錄如何在 n8n 中透過 HTTP Request 節點實作 Google 搜尋功能,包括 API Key 申請、CSE 設定、網站驗證與除錯技巧。
為了集中創作能量與技術資源,原獨立的「2026 台灣河流探索」網站正式併入「哈爸筆記」,未來將作為本站的核心系列持續更新。
參加講者尾牙「GAI 忘年會」,原本只是想輕鬆聚聚,卻帶回了兩個重磅的思維升級。當公司可以被 Context 化,當 PM 可以直接用 AI 寫 Code,我們的管理模式與工作流程正在經歷一場寧靜的革命。
很多精彩的想法都消失在會議室的空氣中?本文分享我的一套 GenAI 工作流:從手機錄音開始,透過 Google NotebookLM 生成摘要與圖表,再經由 Agentic AI (Antigravity) 改寫,最後自動部署到個人的 Hugo 網誌。這是一條讓「隨機討論」快速變成「結構化知識」的高速公路。
本實驗使用 GDAL/ogr2ogr 工具,從中央管河川區域 Shapefile 中萃取大甲溪河流範圍,解決 Big5 編碼篩選問題,進行 1 公里緩衝分析 (Buffer),並透過 SQL ST_Union 合併多個圖層特徵,最終產出 KML 檔案。
本實驗記錄了如何透過 Python Fabric 構建中間層來驅動 Google Gemini CLI,解決直接操作命令列時遇到的轉義字元問題、日誌雜訊干擾,並實現模型參數的靈活配置。
本實驗記錄了從政府開放資料平台取得水利署河川流域 Shapefile 資料,並將其中「大甲溪」流域資料篩選後,使用 GDAL/ogr2ogr 工具轉換為 Google My Maps 支援的 KML 格式的完整過程。
背景說明# 模型與環境: antigravity with Gemini 3.0 Flash Think, … 代號部分: Q 為哈爸提問,A 為 AI 回答,M是我對這個問題的相關註解,T 為模型提供的思考過程 本文版本: 版本歷史# 筆記# QA# TABLE WITHOUT ID Q,M FROM "ChatGPT-QA/AIQA-" Q8.1-sessions 的內容架構# M:: Q::能否將剛才執行的 log, 寫入 events/notes/wuulong-notes-blog/content/kb/antigravity-practice/logs,我想查看過程 A:: Listed directory sessions Edited inspect_session_db.py Ran command: python /Users/wuulong/.gemini/antigravity/brain/a4db2743-acdb-482d-b14c-cb343d21adea/scratch/inspect_session_db.py 這個 .db 檔案的本質是一個標準的 SQLite 資料庫。Antigravity 平台使用 SQLite 作為它的 State Storage Engine (狀態存儲引擎),來保存 Agent 在執行過程中的所有推理軌跡與上下文。 ...