[Vibe Coding] 如何用Claude Code 規劃投資回測系統

• 大數學堂
• Oct. 26, 2025, 9:30 p.m.

本集 Claude Code 教學將實戰開發「Vibe Backtester」投資回測系統，用數據驗證台積電、0050、QQQ 等投資策略的實際績效。課程深入講解六大核心技巧：指令系統運用、特殊符號互動、權限管理（--dangerous-skip-permissions）、即時監控（Ctrl+T/O）、專案文件自動生成，以及明確需求描述的重要性。完整程式碼將上傳 GitHub，下集將實作數據抓取、回測演算法與視覺化圖表，讓系統真正運作起來。

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如何在Windows下開始使用git?

• 大數學堂
• April 13, 2015, 7:55 a.m.

本文介紹了如何使用Git的三種方法，分別是Git Bash Git GUI和命令提示字元。這些方法可以讓使用者在不同的環境下自由操作Git。學習使用Git是開發者必須熟悉的技能之一。

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[ChatGPT] 個人化Llama2 ！如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型

• 大數學堂
• July 31, 2023, 9 p.m.

LLaMA-Efficient-Tuning 是一個簡易的大型語言模型微調框架，能夠進行PEFT並支援訓練多種大型語言模型，如LlaMA2、BLOOM、Falcon 和 Baichuan。微調步驟包括安裝 LLaMA-Efficient-Tuning、調整 dataset_info.json 加入自己的資料集描述、導入自己的監督式微調資料集、以及使用內建指令進行監督式微調和預測生成。有了Llama2，再搭配自己的資料集，相信在不久的將來，大家都可以使用LLaMA-Efficient-Tuning快速有效地微調Llama2模型以適應特定需求。

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