我從 2018 年開始租用kyomind.tw這個域名，至今已 7 年。
每年 9/1 是它的續約時間。過去多年來，價格大致穩定，折合新台幣大概 700 多元。
直到去年續約，我被信用卡帳單上的金額嚇了一跳：1260 元。
這是什麼情況？
一度以為是哪裡被誤收，或是信用卡出了問題。但查了帳單、比對後台紀錄，確認那筆款項的確是域名供應商 Gandi 對我的 .tw 域名的續約費用。
當下覺得很不對勁——域名費用可以這樣說漲就漲嗎？而且幅度也太誇張了！
就這樣過了半年多，想想幾個月後又要續約了，1260 實在有點讓人卻步。
我們知道，域名在不同供應商之間，價格並不同。
而且！域名是可以移轉的。
所以我決定查查，目前 .tw 便宜的地方有哪些——發現了 Dynadot 只要 18 美元！
而且，其他域名供應商，大概也只要二十幾美元左右啊，怎麼 Gandi 會特別貴？
於是我決定進一步弄清楚這到底是怎麼回事，這才發現，其實此時此刻，Gandi 的續約價格也只是台幣 700 多。
這讓我更加惱火了……
不久前，我看完了朋友古古的電子報〈終身免費的 VM 服務！Google Cloud 免費方案分享〉，介紹 GCP 的 E2 Micro（產品代號：e2-micro）免費 VM。
簡言之，我們可以在一定資源額度與條件範圍內，免費使用 Google Cloud Platform 上的 Compute Engine 虛擬機器。
我對此深感興趣，因為它的規格比之前的 F1 Micro 好上一截。
F1 時代的 RAM 大約只有 0.6 GiB（約 600MB），有開發經驗的都知道，這在某些情況下，用起來會有點捉襟見肘😂
於是，我也跟著教學開了一台！免費的午餐怎麼能不拿呢？
附帶一提，對 GCP 不熟的人——比如我，請一定要照著教學來建立 VM，以免設定時有所遺漏，一不小心就被收費。
不過原來的教學只寫到 VM 建立完成為止，對於我們這些後端工程師而言，顯然還有一個很重要的基礎設定沒做——SSH 連線。
因此，我想補齊這剩下的部分，包含：
剛好我在之前文章〈Linux 上的 Python 開發環境設定〉中，略過了「設定 SSH 連線」環節——老實說只是因為我懶得寫XD
但仔細想想，這個流程我自己做了很多次，不如直接寫在文章裡，方便大家回顧。
雖說是寫給 e2-micro，不過，這些內容適用於任何 Linux VM。
本文就來補完這些步驟，並講述我對於這個免費 VM 的看法。
上個月中，我在寫部落格時，突然發現圖片上傳失敗，無論怎麼嘗試都無法成功。
我的寫作流程是用 VS Code 的 Markdown Image 外掛，透過鍵盤快捷鍵，直接把圖片傳到 Imgur 上，這個流程已經持續了好幾年，非常方便、順手。
但這次踢到鐵板了。
認真查了一下，才發現原來是 Imgur 大概從 5 月 16 日開始，無預警地封鎖了來自台灣的 IP，不再允許台灣使用者上傳圖片。（所幸已上傳的圖片還是可以看）
PTT 上也有討論。
可以想見，這是多麼大的衝擊！
官方既然沒有給出任何理由，這個舉動（封鎖 IP）又顯然是蓄意的，那我們可以合理推測——短期內恐怕不會恢復正常了。
但我的部落格還是要繼續寫啊！只能乖乖尋找替代方案。
📌 這是 WeaMind 系列 的第 1 篇。
本系列以真實世界專案為背景，記錄重要技術實作與經驗分享。
如〈Python 套件管理器 uv 介紹——與 Poetry 比較〉一文中所述，最近我開始了一個新的 side project。
我打算好好利用這個專案，練習並實踐那些，在工作中無法盡情揮灑，或想學習但是還用不到的新技術。包括後端、AI、DevOps。
為了嘗試不同的開發體驗，從框架到工具都有所更新：
而型別檢查器——本文的主角，則從 Mypy 改為 Pyright。
這不是一時興起的炫技選擇，而是一連串有意識的技術決策：選擇那些效能更好、體驗更佳，並且有長期潛力的替代方案。
Pyright，就是其中之一。
如果你對 Python 的「型別檢查」議題還不熟，歡迎參考我之前寫的「Mypy 三部曲」，其中對 Python type hints 與型別靜態分析工具做了深入說明。
Type hints 歷經多代 Python 發展至今，已趨於成熟。但它在實際專案中的流行程度，恐怕還不算高。
甚至直白地說，對部分 Python 開發者而言，可能：
這正是本文要努力的目標——讓更多人加入撰寫 Python type hints 的行列🔥😎
幾天前，我收到了一封來自 Pocket 的電子郵件，開頭是：
感謝您的閱讀：Pocket 向您道別
我們有一些重要訊息要和您分享：幾經思考之後，我們做出了一個艱難的決定，我們的先存再看和內容探索應用程式 Pocket 即將結束服務。
如你所知，知名的「稍後閱讀」服務 Pocket 已經被 Mozilla 正式宣布將於 2025 年 7 月 8 日停止服務。
對許多知識工作者來說，這是個令人感慨的時刻，Pocket 的結束讓我們再度體認到：我們存下來的東西真的大多都沒有看。
不過，資訊囤積還是要繼續😎，所以本文會介紹兩個，我覺得還不錯的替代品，並說明我的選擇與理由。
「Read It Later」（稍後閱讀）是一種資訊整理的方式，也是一種使用習慣。
它允許你在沒心情或沒時間的情況下，把重要但無法即時處理的內容先存起來，日後再回來閱讀。
對知識工作者或資訊成癮者來說，這類服務是不可或缺的夥伴。
從食譜、文章到影片，這些被儲存下來的內容，構成了每個人專屬的知識倉庫。
2025/08/16更新：「免費模型的代價」。
2025/06/04更新：「1000 次請求的最佳場景」落段。並感謝〈愛好 AI Engineer 電子報 🚀 模型上下文協定 MCP 應用開發 #27〉的推薦，本期的含金量極高，除了 MCP 最新進展，還討論 AI 應用開發的一些「哲學」（ex：框架是必要的嗎？）議題。推薦必讀！
在這個 AI 應用百花齊放的時代，我們可以透過各種方式來接觸 AI。
可以使用線上服務——比如 ChatGPT，也可以直接使用 LLM API 來更加客製化自己的需求。
最近我開始使用 OpenRouter 這個平台上的 API 服務，對於 AI 開發人員或 LLM 重度用戶，想必不陌生。
本文介紹 OpenRouter 上的 5 個免費模型，幫助你快速上手並選擇合適的模型。
OpenRouter 是一個語言模型的 API 聚合平台服務，讓使用者可以透過單一介面，就能夠付費存取多家公司的大語言模型，包括 OpenAI、Anthropic、Google 等大公司的 LLM API 產品。
而且像 LLaMa、DeepSeek 這類開源模型，你想要使用的話，除了在本地跑之外，也可以透過 OpenRouter 提供的 API 來使用。
好處就是你不用擁有機器、顯卡，就能體驗這些開源模型的能力，而且價格相對於閉源模型，通常有一定的競爭力。
總之，OpenRouter 不僅為開發者提供了統一的介面，更讓非技術出身的用戶也能輕鬆使用 AI。
最近都在為〈Python 套件管理器——Poetry 完全入門指南〉一文進行「減肥」，讓它更容易閱讀、回顧。
除此之外，是時候為「Python Poetry」這個系列畫下句點了——而本文就是最後一塊拼圖！
我曾在前文中提到，為什麼不在 Docker 容器中使用 Poetry。主要原因是：
啟動容器後需要先安裝 Poetry 到全域，或打包一個帶有 Poetry 的 image，兩者都會增加新的耦合與依賴，需要更細緻的管理。
但這樣的限制，其實可以透過 Docker 的 multi-stage build 解決。
本文將從實務角度出發，介紹如何使用 multi-stage build，在 Docker 中整合 Poetry。
讓你既能享有 Poetry 的套件管理優勢，又不會對部署流程增加額外負擔。
- Python 套件管理器——Poetry 完全入門指南
- Poetry + pyenv 教學：常用指令與注意事項
- Docker 教學：用 Multi-stage build 建立 Poetry 虛擬環境
我們開始吧！