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前言​

Roo Code（原名 Roo Cline）是一款嵌入於 Visual Studio Code 編輯器中的開源 AI 代理，能讀寫檔案、自動執行終端指令、操作瀏覽器，甚至整合多種 LLM 模型。無論是編寫程式、重構、除錯、架構設計，Roo Code 都能協助你提升開發效率，更像是一個智慧且自主的開發團隊成員。

重點摘要​

1. 核心功能與定位

   • 像開發團隊的 AI 助手，能讀寫檔案、執行命令、自動操作終端與瀏覽器
   • 支援自然語言溝通，整合 OpenAI、Gemini、Anthropic、Deepseek 等多種提供者

2. 多模式運作（Modes）

   • Code Mode：主要用於撰寫與 refactor 程式碼
   • Architect Mode：聚焦系統設計與高階規劃
   • Ask Mode：解答問題、技術查詢
   • Debug Mode：專門診斷並修復錯誤

3. 工具整合

   • 可撰寫檔案、執行 CLI 指令、操控瀏覽器
   • 支援外部工具擴充（MCP：Model Context Protocol），可接入資料庫、API、指令集

4. 客製化能力強

   • 自訂指令與 prompt
   • 建立自訂模式，定義專屬角色（如測試工程師、設計師）

5. 專案記憶與 Context 管理

   • 支援 context condensing 和索引技術，避免長案子失去關聯性

安裝與初步設置​

1. 安裝 Roo Code​

• 打開 VS Code，前往 Extensions 搜尋「Roo Code」，點擊安裝

2. 設定 AI 提供者​

• 支援 OpenAI-compliant API，例如 OpenAI 本身、OpenRouter、Anthropic、Gemini 等
• 透過裡面 Preferences 設定 API Key、Model ID、Mode 對應關係

實作範例（實際使用流程）​

範例 A：建立新檔案​

1. 切換到 Code Mode
2. 輸入：「Create a basic HTML template for a portfolio website」
3. Roo Code 生成 HTML 檔案並顯示 diff
4. 審核後確定寫入實際工作區

→ 成功驗證：可透過開啟檔案確認生成內容

範例 B：執行命令（CLI / Build / Test）​

1. 讓 Roo 進入程式模式
2. 輸入：「Run npm install」
3. Roo 使用終端指令完成套件安裝，且結果顯示在你的終端

→ 驗證指令正確執行

範例 C：使用 Architect Mode 規劃功能​

1. 切換至 Architect Mode
2. 提出：「Help me plan data access layer for a todo application」
3. Roo 回應並建立記錄文件（如 .md 記錄實作計畫），建立指引

→ 這種模式能生成結構化內容並建立 Context 記錄

深入技巧與最佳實踐​

• 啟用 Indexing / Context Condensing：讓 Roo 在大型專案中維持上下文關聯性，有效處理長案不遺漏
• 自訂模式（Custom Modes）：為不同角色（如 QA、設計師）建立專屬對話與指令集
• MCP 擴充：串接外部系統（如 AWS、Jira），擴展 Roo 能力
• 權限控制：設定自動執行命令範圍、上下文層級，以符合安全標準
• 模式搭配 LLM 模型：Schema 例：使用 Deepseek R1 做 code、Gigantic Gemini 做 architect、等

操作範例：結合免費 LLM 模型​

假設你想要整合免費模型：

1. 透過 OpenRouter 啟用 DeepSeek R1、Gemini Flash 模型

2. 將 model 分配到不同模式：如 Architect 模式使用 Gemini、Code 模式使用 DeepSeek

3. 透過 Roo 對話測試指令：

   • “Generate React component for ToDo item list.”
   • “Update backend schema to include due date.”

總結​

Roo Code 是一款功能強大且高度可客製的 AI 編程代理工具，適合想提升開發效率、探索 AI 開發流程的人使用。核心優勢包括：

• 多種工作模式切換（Code / Architect / Ask / Debug）
• 可控且安全的檔案與終端操作
• 擴充能力強，可透過 MCP、Context Condensing、自訂模式延伸功能
• 支援多種 LLM 提供者，具備彈性與擴充性

由於功能豐富，建議一開始可以先安裝外掛並先從簡單任務使用起：生成範例檔案、執行終端指令，接著再進行構架規劃與系統整合。

參考文件​

1. Roo Code 接入 Claude API 完全指南：无惧官网限制而快速用上
2. 【Vibe Coding 神器】VS Code 超強 AI 插件 Roo Code 實作教學：Ask 模式分析專案、協調器模式開發全新專案、Debug 模式進行除錯！
3. Vibe Coding 真的這麼神？上集 來自開發團隊的真實導入經驗 聊聊實踐與成效｜#VibeCoding #AI #軟體開發 #開發團隊｜ JUGG 聊敏捷#22
4. Vibe Coding 真的這麼神？下集 來自開發團隊的真實導入對談｜導入的坑、文化與建議｜#VibeCoding #AI #軟體開發 #開發團隊 #AI 導入｜ JUGG 聊敏捷#23
5. 70% 問題：關於 AI 輔助開發的真實樣貌

前言​

隨著 AI 編程助手的發展，越來越多開發者開始使用 AI 工具來加速開發流程。由 Anthropic 推出的 Claude Code，是一個專為程式設計任務設計的生成式 AI 模型。它結合 Claude 的強大語言理解能力，專注於代碼撰寫、重構、除錯與文件生成，並支援多種程式語言。

與 GitHub Copilot、ChatGPT 等工具類似，Claude Code 目標是協助開發者更有效率地完成日常開發任務。不過，它也有獨特的優勢：例如更嚴謹的安全性考量、對上下文理解的廣度，以及與 Anthropic 所提倡的 Constitutional AI 架構相結合的「安全設計」。

本篇筆記將說明 Claude Code 的特色與基礎使用方式，協助你快速上手。

重點摘要​

• Claude Code 是什麼？

  • 由 Anthropic 推出的 AI 編程輔助模型，基於 Claude 模型微調。
  • 專注於程式碼相關任務，如生成、除錯、補完與重構。

• 支援的平台與模式

  • 可透過 Claude 官網、Slack 整合、API 介面使用。
  • Claude 3 模型家族中的 Sonnet 與 Opus 皆支援 Code 能力。

• 支援語言與任務

  • 語言：Python、JavaScript、TypeScript、Java、C/C++、HTML/CSS、SQL 等。
  • 任務類型：代碼生成、文件產生、除錯、測試碼產出、重構與最佳化。

• 與其他工具的差異

  • 支援更長的上下文（可達 200k tokens）
  • 回應更具可讀性與解釋性
  • Anthropic 特別強調「可控性」與「安全性」

• 使用方式

  • Claude 聊天介面中貼上程式碼片段與指令
  • 使用 prompt 提示具體任務，例如 “請優化這段程式碼” 或 “請解釋下列 Python 函數的功能”

實際範例教學​

以下範例將以 Claude Code 處理 Python 程式碼為例，展示常見任務的應用。

1. 程式碼生成​

Prompt：

請用 Python 寫一個函式，接收一個整數列表，回傳最大值與最小值。

Claude Code 回應：

def find_min_max(numbers):
    if not numbers:
        return None, None
    return min(numbers), max(numbers)

# 使用範例
nums = [3, 8, 1, 4, 9]
min_val, max_val = find_min_max(nums)
print(f"最小值: {min_val}, 最大值: {max_val}")

2. 程式碼除錯​

輸入錯誤程式碼：

def divide(a, b):
    return a / b

print(divide(10, 0))

Prompt：

這段程式碼會發生什麼錯誤？要怎麼修改？

Claude Code 回應：

這段程式碼會在除以 0 時產生 ZeroDivisionError 錯誤。你可以加入 try-except 來處理例外：

建議修改版本：

def divide(a, b):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError:
        return "除數不能為零"

print(divide(10, 0))

3. 重構程式碼​

Prompt：

請幫我重構以下 Python 程式，使其更簡潔易讀

原始程式碼：

def process(data):
    result = []
    for item in data:
        if item % 2 == 0:
            result.append(item * item)
    return result

Claude Code 回應：

def process(data):
    return [item ** 2 for item in data if item % 2 == 0]

實用建議與提示​

• 具體的指令更有效：直接說明你要做什麼，例如「請將下列 TypeScript 重構為具名函式」，比「幫我修改程式碼」效果更好。
• 使用上下文編輯技巧：可貼上整個 class 或 module，再指明哪個函式需要優化。
• 加入期望輸出範例：讓 Claude Code 理解你的預期輸入與輸出格式。
• 搭配 API 使用：進階用戶可透過 Anthropic API 將 Claude Code 整合進開發工作流程或 IDE 插件。

總結​

Claude Code 是新一代 AI 編程輔助工具的代表之一，其簡潔清晰的語言理解能力與較高的上下文記憶範圍，使其特別適合處理複雜的程式重構與跨檔案邏輯分析。無論你是初學者還是資深開發者，只要善用 prompt 的語言描述能力與 Claude Code 的生成特性，就能提升開發效率與程式品質。

若你正尋求 Copilot 或 ChatGPT 的替代方案，Claude Code 值得一試。

若你有特定開發環境（如 VSCode、CLI、Slack）或語言需求，我可以進一步為你量身規劃 Claude Code 的使用方式與整合建議。需要的話也可以補充教學範例。

參考文件​

1. 最佳 GitHub Copilot 設定
2. 從「寫程式」到「與 AI 共舞」── 我在公司推動 Vibe Coding 的經驗分享
3. 2025 年最強推薦 Vibe Coding 工具一次看懂

前言​

自 2021 年推出以來，GitHub Copilot 已成為全球數百萬開發者的編程助手，能根據上下文即時補全程式碼。2024 年，GitHub 推出進階功能 Copilot Workspace 和 Copilot Agents，進一步從單一代碼補全進化為具備「理解、操作與協作」能力的智慧 AI 開發助理。

這些新功能不僅能幫助你完成程式碼撰寫，還能協助理解需求、分析問題、規劃專案、重構模組，甚至提出 pull request 變更。本文將帶你全面認識 GitHub Copilot 及其 Agent 功能，從基本操作到進階應用，協助你提升開發效率與品質。

重點摘要​

1. GitHub Copilot 基本功能​

• AI 程式碼補全：根據上下文推薦下一行或整段程式碼。
• 註解驅動撰寫：使用自然語言描述意圖，自動轉換為程式碼。
• 測試與樣板產生：自動產出單元測試與樣板邏輯。
• 支援 VS Code、JetBrains IDE、Neovim 等。

2. Copilot Agents 新功能​

• 工作區理解（Workspace Contextualization）：理解整個專案結構，非僅單一檔案。
• 任務導向操作（Task-oriented Autonomy）：透過自然語言指令，Agent 可主動找出需要修改的檔案與程式邏輯。
• 互動式任務視窗（Copilot Workspace）：能與你共同規劃、分解、執行修改。
• 自動產生 Pull Request：Agent 能根據需求描述，自動建立符合需求的 PR 變更建議。
• 支援自然語言任務指令：如 “Add pagination to the user list page” 或 “Refactor login logic to support OAuth”。

3. 適用場景​

• 新功能導入（快速建構雛型）
• 現有程式碼重構與除錯
• 快速理解大型專案結構
• 撰寫測試與文件
• 協作開發與程式碼審查輔助

使用條件與環境設置​

1. 基本需求

   • GitHub 帳號
   • VS Code 或 GitHub 官方網站（Copilot Workspace）
   • GitHub Copilot 訂閱（個人 / 企業方案）

2. 啟用方式

   • 在 VS Code Marketplace 安裝「GitHub Copilot」擴充功能
   • 若已啟用 Agent 功能（目前逐步開放），將會在 Copilot 介面看到 Workspace 或 Chat 模式

3. 使用 Copilot Workspace（預設僅企業帳戶開放測試）

   • 登入 GitHub，進入某個 repo
   • 點擊 Copilot 按鈕開啟 Workspace
   • 輸入任務描述，例如：Convert all date logic to use UTC
   • Copilot 會分析整個程式碼庫，自動生成變更建議與 Pull Request

實際範例​

範例一：註解驅動補全​

輸入：

// 寫一個可以將字串反轉的函式

Copilot 自動補全：

function reverseString(str) {
  return str.split('').reverse().join('');
}

範例二：Copilot Chat 對話式問答​

使用快捷鍵 Cmd+I 或從 VS Code Copilot Chat 面板提問：

請幫我解釋這段程式碼的作用：parseDate(input, 'YYYY-MM-DD')

Copilot 回應：

這段程式碼會將字串 input 解析為特定格式的日期物件，格式為 'YYYY-MM-DD'，可能使用的是 dayjs 或 moment 函式庫。

範例三：Copilot Agent 自動任務執行（需 Workspace 模式）​

任務描述：

Refactor login controller to support Google OAuth

流程：

1. Copilot 會分析 controllers/login.js 或相似檔案
2. 自動識別現有的登入邏輯
3. 插入 Google OAuth 處理邏輯（可能使用 passport.js 或其他第三方庫）
4. 產生變更摘要與建議 Pull Request
5. 開發者審閱後即可 merge

範例四：整合單元測試建議​

輸入：

def is_palindrome(s):
    return s == s[::-1]

在測試檔案中輸入：

def test_is_palindrome():

Copilot 自動補全：

    assert is_palindrome("racecar") == True
    assert is_palindrome("hello") == False
    assert is_palindrome("") == True

建議與最佳實踐​

1. 善用自然語言描述 Copilot Agent 具有語意理解能力，越具體的任務描述，越能產出正確結果。

2. 審核與測試不可省略 AI 輔助雖強，但仍可能產生誤邏輯或不符合風格的程式碼，請務必加入測試與審查。

3. 適合用於重複與樣板任務 例如 CRUD、測試、自動 refactor、邏輯轉換等。

4. 搭配 GitHub Actions 使用更強大 可結合 CI/CD 流程，自動執行 Copilot Agent 產生的 PR。

總結​

GitHub Copilot 已從單純的程式補全工具，蛻變為具備理解上下文、可互動操作的智慧開發代理人。透過 Copilot Agent，你不僅能提升撰寫速度，還能更高層次地規劃、修改與維護專案。

對個人開發者而言，Copilot 是每日開發的好助手；對團隊而言，Copilot Agent 更像是一位全天候不下班的開發實習生，協助你管理技術債、維護程式庫、強化開發工作流。

參考文件​

1. 最佳 GitHub Copilot 設定
2. 從「寫程式」到「與 AI 共舞」── 我在公司推動 Vibe Coding 的經驗分享
3. 2025 年最強推薦 Vibe Coding 工具一次看懂

前言​

在資料庫中，隨著資料筆數的增加，查詢效率成為一個重要的議題。舉例來說，若在百萬筆資料中查找某一筆特定紀錄，如果沒有任何輔助結構，資料庫就必須逐筆掃描（Full Table Scan），效率極差。為了解決這個問題，資料庫系統引入了「索引（Index）」這個概念，來加速查詢與特定操作。索引的設計與使用，是每一位軟體工程師與資料庫設計者都必須掌握的核心技能。

重點摘要​

一、索引的主要功能：

• 加速查詢（SELECT）
• 優化條件篩選（WHERE）
• 提升排序效率（ORDER BY）
• 支援唯一性約束（UNIQUE）
• 加快資料關聯查詢（JOIN）

二、常見索引類型：

• B-Tree Index：最常見的預設索引類型，適合範圍查詢。
• Hash Index：適合等值查詢（=），不支援範圍查詢。
• Composite Index（複合索引）：由多個欄位組成，適用多條件查詢。
• Full-text Index：針對全文搜尋設計。
• Spatial Index：用於地理空間查詢。

三、索引的優點：

• 提升查詢速度
• 減少 I/O 操作
• 加快 JOIN 與 GROUP BY 的效能
• 強化資料的唯一性驗證

四、索引的缺點：

• 佔用磁碟空間
• 寫入（INSERT/UPDATE/DELETE）成本增加
• 過多或不當索引會影響效能
• 需定期維護（如重建或重組索引）

五、何時應該使用索引：

• 查詢常出現的欄位（如常出現在 WHERE、JOIN、ORDER BY 中）
• 欄位選擇性高（值分布離散，代表這個欄位的值分布非常分散，不同值很多、不重複，如身分證字號）
• 查詢慢、Table Scan 明顯的情況

六、何時不應使用索引：

• 小資料表（資料筆數很少）
• 經常被更新的欄位
• 欄位選擇性低（如性別只有兩種值）

實際範例​

1. 基本使用​

以 MySQL 為例，假設有一個 users 表格如下：

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(100),
  email VARCHAR(100),
  age INT,
  created_at DATETIME
);

現在若經常根據 email 來查詢使用者：

SELECT * FROM users WHERE email = 'user@example.com';

若未建立索引，MySQL 將會進行全表掃描。為了加速查詢，我們可以加上索引：

CREATE INDEX idx_email ON users(email);

查詢效率將大幅提升，特別是在資料筆數達到十萬以上的情況。

2. 複合索引​

如果我們常查詢條件如下：

SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND created_at > '2025-01-01';

可以建立複合索引：

CREATE INDEX idx_age_created ON users(age, created_at);

但注意複合索引有「最左前綴原則」，必須按照索引欄位的排列順序來使用，否則可能無法被使用。

例如：

-- 可使用 idx_age_created
SELECT * FROM users WHERE age = 30;

-- 可使用 idx_age_created
SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND created_at > '2025-01-01';

-- 無法使用 idx_age_created
SELECT * FROM users WHERE created_at > '2025-01-01';

3. 檢查查詢是否使用索引​

可以利用 EXPLAIN 關鍵字來檢查查詢是否有使用索引：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'user@example.com';

若 key 欄位顯示為 idx_email，表示查詢有使用到索引。

4. 索引對寫入的影響​

當對有索引的欄位進行大量更新時，索引也需要同步更新，可能導致效能下降。例如：

UPDATE users SET email = CONCAT(email, '.tw') WHERE age = 30;

此時 email 有索引，會導致該索引也被修改，因此執行效率會受到影響。

5. 刪除不必要的索引​

過多的索引會拖慢寫入效能並佔用磁碟空間。可以定期使用以下指令刪除不再使用的索引：

DROP INDEX idx_email ON users;

總結​

索引是資料庫查詢效能優化的關鍵利器，但同時也是一把雙面刃。正確使用索引能大幅加速系統效能，不當使用則可能導致資源浪費甚至拖慢效能。實務上應透過實際的查詢分析與監控（如慢查詢日誌、EXPLAIN），謹慎設計與調整索引策略，才能在讀寫效能間取得最佳平衡。