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使用 GPT Image2 + Stitch + Claude Code 設計新風格本篇示範一套 AI 輔助 UI 風格設計的完整工作流程，從圖像生成到前端套用，全程透過工具鏈串接完成。
首先在 GPT Image2 中輸入風格描述提示詞，例如「深色星空背景、粒子光點、漸層藍紫色調」，生成一張視覺風格參考圖。
Claude Code 提供多層級的權限控制，避免 AI 誤操作關鍵檔案或執行危險指令。
/config
查看配置
/model
切換模型
/clear
清楚上下文
完全相容 RHEL，指令習慣幾乎一樣
適合原本用 CentOS 的團隊，遷移成本最低
Rocky Linux 由原 CentOS 創始人主導，社群活躍
推薦給：習慣 yum/dnf、SELinux 環境的用戶
GCP 官方支援最完整，文件與社群資源最豐富
LTS 版本提供 5 年支援（如 22.04、24.04）
套件最新，apt 生態完善
推薦給：新專案、容器化環境、需要最新軟體版本
下面是遷移筆記
之前資料庫雖然持續在刪除 log，但實際占用空間並沒有減少。問題在於 InnoDB 刪除資料後不會自動釋放空間，必須執行 OPTIMIZE TABLE 才能回收碎片。但這個操作會鎖表，而遊戲伺服器需要不停服維護，所以無法直接使用。
改用 pt-online-schema-change 進行線上遷移，整個過程不影響業務讀寫。
這篇參考了 llmwiki 的做法，自己實作了一套 LLM + Obsidian 的個人 Wiki 系統，記錄一下整體架構與使用心得。
先定好資料夾分工，讓 AI 知道哪些是原始資料、哪些是它負責維護的知識庫：
my-llm-wiki/
├── raw/ # 原始數據（筆記、文章、資料來源）
├── wiki/ # AI 維護的知識庫文本
├── outputs/ # AI 生成的成品
└── CLAUDE.md # 系統規則文件
三個資料夾職責清楚分開，避免 AI 處理時混淆來源與產出。