這份答案版不是逐題貼答案，而是把工作坊的缺陷案例重構成一套可複用的 Python 工程系統：明確失敗語義、性質測試、敵意上游、時區不變性、設定邊界、靜態分析、供應鏈稽核、架構契約與人工治理。本文用 Repomix 對照練習 repo 與 66 頁投影片，逐層解釋它如何把『不要盲信 AI』落成 CI 能執行的規則。
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Cheuk Ting Ho 的工作坊用一個刻意帶著缺陷、卻有接近 100% 覆蓋率的 Python 專案，示範 AI 生成程式碼真正該怎麼驗：從性質測試、時區矩陣、靜態分析與供應鏈稽核，一路做到架構邊界、對抗式審查與 AI 工作流評估。
IT咖啡館第 121 期整理 DeepSpec、Design.md、AI Berkshire、Strix 與 free-for-dev。這些專案共同指向一個更務實的趨勢：AI 工具鏈正在補上速度、記憶、研究、安全與資源管理這些工程化底座。
從部署、Telegram、記憶、模型、Subagent、Google Workspace、Skills、Goal 與外部工具，拆解 Hermes Agent 如何成為長期私人助理，並整理最小權限、憑證、批准、備份與復原的安全基線。
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