AI 讓生成程式碼變得簡單，卻無法解決軟體開發的本質困難：「你不知道你不知道的事」。在大量使用 AI 的未來，了解背後原理、權衡取捨，並保持獨立思考，才是工程師真正的核心價值。
深思自己在 ASTRO Camp 畢業後兩年的職業旅程。著重於我如何在轉職後面臨並克服技術和職業挑戰，強調了基礎技能的重要性，如 SQL、Ruby on Rails 和 Redis。也分享了從實際問題中學習的經驗，如何透過 Side Projects 挑戰自己，以及如何在 AI 時代保持技術敏銳度。不僅是對技術深入的剖析，也是關於個人成長和職業發展的反思。
跟著 30 天的 Elasticsearch 學習之旅，從基本架構設定、資料處理技巧、運作機制原理，到多樣搜尋策略，一步步建立 ES 知識地圖。這不僅是一個技術分享，更是一個學習的冒險，一起探索 ES 的秘密，並找出更多你可以深入探討的方向。
介紹 Elasticsearch 的結果該如何控制！從改變回傳格式（ YAML 或 JSON ）、精確的結果過濾，到實現靈活的分頁效果，文章中會介紹 ES 的實用查詢技巧。不只如此，還會一起看看如何優雅地處理大量數據的分頁問題，並在效能與查詢靈活性之間找到最佳平衡點。
介紹 Elasticsearch 的模糊搜尋！本文深入介紹如何使用 fuzziness 和 fuzzy_transpositions 來優化搜尋結果，即使使用者打錯字也能找到想要的資料。從基本的模糊搜尋到進階的 transposition 技巧，我們一起來看看如何讓 Elasticsearch 的搜尋更靈活、更貼近使用者的需求，並在精確度和使用者體驗之間找到完美的平衡點！