&lt;?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Stan Wu 吳信典</title><link>https://blog.stanwu.org/tags/ai-coding/</link><description>拆解被包裝過的東西、數位自主權實踐、非典型理財觀</description><language>zh-TW</language><lastBuildDate>Fri, 24 Apr 2026 11:37:10 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.stanwu.org/tags/ai-coding/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>五個 AI 工具實測：誰能寫出 Production-Ready 的後端服務？</title><link>https://blog.stanwu.org/posts/llm-benchmark-knowledge-bus/</link><pubDate>Fri, 24 Apr 2026 00:01:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.stanwu.org/posts/llm-benchmark-knowledge-bus/</guid><description>&lt;p&gt;同樣一份規格文件，丟給五個不同的 AI 工具，讓它們各自從零實作一個 FastAPI 後端服務。結果差距大到出乎意料——從 95 分到 63 分，有的直接服務啟動即壞，有的則交出幾乎 production-ready 的程式碼。&lt;/p&gt;
&lt;div class="member-notice"&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;此為深度內容&lt;/strong&gt; —
這篇文章實測五個 AI 工具的後端程式碼生成能力，量化評估 completion quality 與 production readiness 差異
&lt;/p&gt;
&lt;/div&gt;</description></item></channel></rss>