很開心受邀在 .NET Conf 2025 Taiwan 擔任講者，這場活動由 STUDY4 社群主辦，是全球 .NET Conf 的台灣在地場，今年主軸放在 .NET 10 與 AI 驅動的應用開發。我的議程主要聚焦在：當企業想要導入 GitHub Copilot，不只是單純「幫工程師補程式碼」，而是思考如何有計畫地將 GitHub Copilot 融入 SDLC 既有流程之中。

今年是微軟 50 週年、DevDays 10 週年，話題大多圍繞在 Agentic AI，考量多數企業還是有 On-Premises 需求，所以這次我將主題訂在如何使用 Azure DevOps + GitHub Copilot 重新打造 SDLC，讓大家瞭解不是雲原生環境還可以有哪些應用，以及賦與 LLM 更多 Tools 後，可以讓我們的軟體開發過程產生多大的助益和改變，雖然主題是 Azure DevOps 與 GitHub Copilot，但基本上套在任何軟體開發流程概念都是一樣的，提供給大家參考，有任何想討論交流也歡迎大家留言或直接與我聯繫。

在 Windows 世界裡，只要談到「遠端執行 PowerShell 指令」或是「從 CI/CD Pipeline 自動把程式丟到伺服器」，幾乎都會遇到兩個名詞：WinRM 跟 PSSession。這兩個其實不是競爭關係，而是分層合作：WinRM 負責提供底層遠端通訊通道，PSSession 則是在這個通道上建立起來的 PowerShell 遠端工作階段。本篇先說明兩者的概念與關係，再示範如何在 Azure Pipelines 的 CD 階段，透過 WinRM/PSSession 把 .NET 10 應用程式的建置成品複製到目標主機進行部署。

微軟在 2025/12/9 宣佈 Azure DevOps Server 已正式達到 GA（General Availability，正式版）狀態，這次 RTW 版本是針對企業自架環境的一次重要里程碑：除了支援 SQL Server 2025、整合 RC 階段已釋出的功能外，也彙整了多項在 Boards、Repos、Pipelines、Test Plans、Reporting、Wiki 等服務上的改進。本文說明為什麼名稱不再掛版號、GA 的發佈重點，以及各服務的新功能亮點，方便大家評估升級與導入時機 😊。

在工作上我經常需要跟客戶討論 DevOps 與軟體工作流程，從需求管理、版本控管，到建置、測試與佈署，這幾年又加上 AI / Agentic AI 的導入議題，光靠投影片或架構圖常常很難在短時間內讓大家有「同一個畫面」。也因為這樣，我做了一個小小的 side project —— Agentic SDLC Explorer，想用一個可以點點看的互動式網站，來幫助大家快速了解 Agent 在 SDLC 各階段可以扮演什麼角色。

今年大家應該蠻常聽到 Agent AI 和 Agentic AI 這兩個詞，名稱看起來很像、都有「Agent」，但實際上指的東西不太一樣：一個是「單一代理」的能力，另一個則是「多代理系統」的整體架構。本篇文章以比較白話的比喻來整理兩者的差異，以及 Microsoft 在 Agentic AI 上目前提供的幾種主要解決方案：Copilot Studio / Azure AI Foundry Agent Service / Microsoft Agent Framework / Semantic Kernel，方便大家選擇適合自己的開發路線。

隨著 AI 輔助開發工具的普及，GitHub Copilot 已成為許多開發者日常工作中不可或缺（CP值最高）的助手。在預設情況下 GitHub Copilot 僅能提供通用的程式碼建議與回應。為了讓 AI 更貼近專案需求、遵循團隊的程式碼風格，以及提升開發效率，VS Code 提供了多種自訂機制，讓開發者能夠客製化 GitHub Copilot 的行為。本文將介紹 VS Code 中 GitHub Copilot 可以自訂的幾種方式：Custom Instructions、Prompt Files 以及 Chat Modes，協助大家打造更符合個人或團隊需求的 AI 開發環境。

在軟體開發專案中，文件管理與知識分享一直是團隊協作的重要環節。Azure DevOps 提供了強大的 Wiki 功能，讓團隊能夠在專案中建立、編輯和組織文件。無論是產品規格、技術文件、FAQ 還是操作手冊，Wiki 都能協助團隊將知識系統化地保存下來。更重要的是，Azure DevOps 的 Wiki 是建立在 Git 儲存庫之上，這代表我們也可以用管理程式碼的方式來管理文件，可以進行版本控制、分支管理等優勢。本文將介紹 Azure DevOps Wiki 的核心概念，包括 Wiki 在儲存庫中的連線位置、.order 檔案的用途，以及如何將資料夾升階為 Wiki 頁面。

在 Agentic AI 的各式應用場景中，提供正確且良好品質的上下文來源是至關重要的環結，實務上我們可能透過 RAG 從外部檢索資料，或是從手邊的各種檔案格式轉換成 markdown 來提供 LLM 作為上下文參考資料以便展開執行後續的任務，若以輕量、快速上手為考量，可以試試 MarkItDown，但若只能在純地端環境執行，或是對於文件內容(例如：表格、版面)有更高的解析需求不妨試試 Docling，本文以實務角度比較兩者設計取向、支援格式與優缺點，以及提供不同應用場景的建議。

無論是前端或後端開發工程師，相信大家都經常在瀏覽器中按下 F12 使用 Developer Tool。這個開發者工具不僅能檢視與調整頁面上的 HTML 元素，也能協助測試與偵錯前端 JavaScript。此外，還可以模擬各種裝置的瀏覽情境，或限制網路速度以模擬極端的使用狀況。這些功能都包含在 Chrome DevTools MCP 提供的工具清單中，本文將帶大家快速了解這些工具在實際開發場景中的應用方式。