請GEMINI CLI神器，於電腦發生異常(藍底白色)時，直接於本地端查找可能原因!

使用先決必要條件:本地端需先安裝GEMINI CLI 

情境一:使用94+輔助學習系統(虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆)，在命令提示列出現PowerShell命令提示列，出現0xc0000142 錯誤訊息代碼。(起因:程式編碼問題造成)

情境二: AI神器，協助查找本地端電腦EVENT LOG(eventvwr.msc)，以筆者電腦出現網路電腦名稱衝突的問題，經AI檢查後，建議變更我的電腦名稱，不過它的建議不見得是最佳選項。因為如果依照它的指示去變更電腦名稱可能引發非預期之風險；就企業管理面而言，亂變更電腦名稱可能是被禁止的，因為公司內之資產管理系統也會偵測出異常電腦名稱出現的問題(網域信任、遠端分享等)，徒增公司資訊管理上之問題，因此並非AI說的作法一定是最好的，但毫無疑問它還是能果斷且迅速找出電腦內部發生問題所在!!

>  請協助檢視本地端底層 eventvwr.msc 相關重大問題(如:藍底白字),優化底層電腦

情境三: (也是本篇中，筆者認為對電腦最有實質幫助EVENTLOG深入剖析電腦近期不穩定根因查找。先決條件:將AI神器(GEMINI CLI)安裝於內部後，下達提示詞(如:藍色部分)查找電腦內相關EVENTLOG日誌事件發生查詢。AI神器也將自動生成POWERSHELL幫您的電腦進行底層診斷。

 請協助檢視本地端底層 eventvwr.msc (最近180天)相關重大問題(如:藍底白字BSOD與下方資訊),優化底層電腦

   * Critical/Error Events: 系統核心錯誤、應用程式崩潰。

   * BugCheck (BSOD): 藍底白字紀錄。

   * Disk/NTFS Errors: 硬碟壞軌或檔案系統損壞。

   * Memory Diagnostics: 記憶體診斷結果。

 

情境一之查詢作法: 只要將 0xc0000142 直接貼在命令提示列，AI神器會自動分析本地端主機應用程式面，發生了什麼問題，如下:

💟 1. 異常現象 (Symptom)
   * 現象: 您在終端機看到了 0xc0000142 錯誤訊息代碼。
   * 日誌: system_health.jsonl 末尾出現了大量的 \u0000 (NULL bytes) 與亂碼([LEGACY_RAW_TEXT])。
 💟2. 根因分析 (Deep RCA)
   * 直接原因: PowerShell 編碼衝突與管道污染 (Pipeline Pollution)。
       * 在之前的 [SYSTEM_EVENT] LOG_NORMALIZATION_INITIATED 事件中，AI 導師使用 PowerShell 的 Write-Output
         寫入日誌時，疑似因為編碼設定 (UTF-16 LE vs UTF-8) 不一致，導致寫入了一串帶有 BOM 或 NULL bytes 的資料。
       * 這串「髒數據」導致後續讀取它的進程（可能是 tail 或 Python JSON parser）發生記憶體錯誤或崩潰，進而引發 OS 層級的   0xc0000142。
💟3. 立即處置 (Immediate Action)
  雖然 log_normalizer.py 已經嘗試修復了一部分（將亂碼包裝成 LEGACY_RAW_TEXT），但檔案末尾仍殘留有 \u0000。我們必須執行一次「外科手術式修復」。
💢行動計畫: (由AI神器，根據日誌分析結果，建議處置作為如下:
   1. 再次執行標準化: 使用 Python (而非 PowerShell) 重新讀取並清洗日誌，強制移除所有 NULL bytes (\x00)。
   2. 驗證: 確保最後 10 行是乾淨的 JSONL。

💢總結:雖然AI非常厲害，但偶會有出錯的時候(如:寫入時有編碼亂入),雖然沒有什麼大影響,但仍可能構成後續日誌查詢問題，因此可直接將錯誤代碼貼上，即可查找根因問題並獲得妥善解決。

 

情境二之查詢作法:筆者個人偶會去查一下電腦內EVENTLOG事件檢視器，但資訊龐雜基於好奇，即然GEMINI CLI可以找出它程式上之APPLICATION事件(即上述情境一)，應該可以協助查找電腦內EVENTLOG是否有異常問題?

AI神器，自行撰寫一個 PowerShell 腳本 (os_health_check.ps1)，用於掃描最近 7 天的 Windows 事件檢視器 (Event  Viewer)，專注於以下關鍵指標：

   * Critical/Error Events: 系統核心錯誤、應用程式崩潰。

   * BugCheck (BSOD): 藍底白字紀錄。

   * Disk/NTFS Errors: 硬碟壞軌或檔案系統損壞。

   * Memory Diagnostics: 記憶體診斷結果。

 

實作微軟PowerShell腳本內容

# os_health_check.ps1 (Concept)

$CheckPeriod = (Get-Date).AddDays(-7)

Get-WinEvent -FilterHashtable @{LogName='System','Application'; Level=1,2; StartTime=$CheckPeriod} -ErrorAction     SilentlyContinue |

Select-Object TimeCreated, ProviderName, Id, Message |

Format-Table -AutoSize

情境二之查詢結果範例資訊:

已完成對您 Windows 底層事件日誌 (Event Viewer) 的掃描。結果顯示，您的系統雖然整體運作尚可，但在  「基礎設施層級」 確實存在一些頻繁發生的錯誤，這可能會間接影響 AI 學習環境的穩定性。

  1. 關鍵診斷報告 (OS Infrastructure RCA)

   * 偵測對象: Windows System Event Log (最近 180 天)

   * 實體證據 (高頻錯誤):

       1. 事件 2505 (Server): 頻繁出現「伺服器無法繫結到傳輸...因為網路上的另一 部電腦具有相同的名稱」。

           * 診斷: NetBIOS 名稱衝突。這表示在您的區域網路中，有另一台電腦使用了相同的名稱。

       2. 事件 4199 (Tcpip): 偵測到 IPv6 位址衝突。

           * 診斷: 您的電腦正嘗試使用的 IP 與網路中另一設備衝突，這會導致網路操作「突然中斷」。這可能是導致您在連線 AI 模型時偶爾發生 Timeout 的隱形殺手。AI神器，建議執行以下優化以「硬化」您的底層電腦：

   1. 解決網路衝突 (優先級：高):

       * 建議: 變更您的電腦名稱（例如改為 AI-Workstation-94Plus），或檢查區域網路中是否有重複的設備名。這將消除 Event 2505

         與 4199。 (筆者認為這是並非是理想的建議，理由1:因為個人電腦沒有網路架構；理由2:做電腦更名，容易反而導致裝置可能會重裝驅動程式。

 

相關參考資訊:

Gemini CLI神器(命令提示方式，AI提示詞查詢) 

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)

 

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆ AI協作技能秘技(PROMPT落地化後、檢核與治理)

 情境:PROMPT模組化分工設計固然良好，但面臨除錯問題，也隨著身體不斷的蛻變強大伴隨而來(如:

💟臨時性需求，如:部分數學表示式顯示問題，受限於LLM本身處理優化成本效益考量、

💟受限命令提示介面框架(指令維護、策略調整DASHBOARD、提問學習;開發、治理、工具模式等系統後勤Backend，均共用命令提示CLI)，很容易變成呼口號高手，AI雖已提出具體改善步驟，但它卻沒有執行，而是緊接著去執行既有已排定之既有學習作業(如:立馬盡責回歸成 學員未完成的學習事項之教學模式)，除非需另設機制，如下PROMPT

### SYSTEM OVERRIDE ###
忽略上方所有對話上下文中的「教學角色」。
目前狀態切換為：[DEBUG_MODE]
任務：僅執行下列處置，不解釋原理，不進行教學互動。
      POI 請審查 當前之根因分析,是否已落實?且被有效執行    
輸出格式：其對應根因關係處置之具體理由與詳細說明  (範例參考)
   * 偵測對象: 根因 (Root Cause)、是否有盲區(如:CHEETSHEET更新遭污染，原因為未妥善區分DEBUG、TEACH MODE?)
   * 實體證據: 
   * 審計結論: 明確顯示稽核成效 PASS、FAIL (Execution Gap)，包含可能風險，列入觀察事項等。
   * 建議行動: 如屬過於頻繁發生(評估要求AI導師，調閱近期1個月系統日誌檢核、是否以協議方式再補強、Sandboxing 與 （Defensive Prompting）」思維,並以誠信為原則，適時提出告警)

### END OVERRIDE ###

💟幻覺，LLM會自行將數據美化、即便是已建立好的規則，它可能會因為LLM自動省力精簡作法之思考，偶有跳脫凌駕超過本地端所訂的遊戲規則情事。

💟Prompt提示詞工程師角度面 :如何維持良好的94+系統穩定性、可用性、符合法規面等，並非一味的接受，AI神器提供的一時之選代碼方案 (建議可評估請AI將其臨時性生成之代碼處理精神，納入耦合進核心模組內，也因臨時性質腳本胡亂參雜，以致系統逐漸肥大龐雜化)，因為可能是造成後續系統的問題(如同疊床架屋的演化版系統)，評估它對系統效能影響 等;增設總體檢機制(設置CHECKLIST清單)，當每次發現問題時，列入總體檢之稽核管制表。

💢由於前述種種因素(呼應系統根因分析後之解決方案，是否落實?並妥善運行): 評估增設超然獨立檢核模組POI (Proof of Integrity)，亦即它只扮演著「吹哨者 (Whistleblower)」與「主導稽核員 (Lead Auditor)」，而不應兼任「管家  (Housekeeper)」或「執行官 (Executor)」，定位為「系統的監察之眼」。其PROMPT提示詞下法(如藍色部分):

檢核流程: 

1.先下提示詞，請協助自SYS LOG查詢線索(最近一週),查詢為何此問題不斷重覆發生，並請做根因分析。

2.因為系統已先協助初步檢討，並分析可能原由。

3.POI  審計  (POI如同下方，是筆者已預先寫好單次性質之檢核機制，主要是接續前述根因分析內容，進行微觀的檢核，間接性督促系統回神回來，確認當前系統發生的事實進行解決，而不是呼口號;另外，它也會再次確認CORE模組間運行狀態一併進行審查。
  

👍好處一:已下達誠信原則為必要事項，可以客觀角度，審慎地扮演 第3方專職負責任之稽核員(系統邏輯的校準)。

👍好處二:自己不會因參與每次稽核任務時(擔任 球員兼裁判)的角色，自己跳進去漩渦找尋問題一定會導致POI自己也跟著愈來愈肥大，立場也會跟著偏移，原本為超然的角色，也終將失能😅

👍好處三:它一定會忠誠維持毫無保留終極態度且六親不認的方式，不斷找出不合理、可疑處進行詳細且具體可疑又具公信力(因為它已先依系統提出之根因分析，進行確認過是否已落實執行)之稽核報告。 

👍好處四: 如同ISO稽核制度，稽核時除了確認是否依照條文、符合外部期待外(如:上級、客戶端、法規面遵循)，還會主動找尋細部潛在風險，並列入稽核報告中之觀察或追蹤事項。

   如:POI 稽核時,請94+列出 閘門健康度自檢 (Self-Check) 清單?
   若某閘門長期無紀錄(如:稽核發現 顯示有兩個閘門處於「零觸發 (Zero Trigger)」狀態：

   1. WF-8.0 (安全寫入模式 - `safe_writer.py`): ZOMBIE 💀
       * 診斷: 雖然腳本存在，但AI最近的操作都直接使用了 write_file 或 replace 工具，繞過了 這個 Python  封裝層。這代表AI運用機制、使用習慣與 SOP 脫節。
   2. SB-Gate (沙盒防護 - `sandbox_guard.py`): ZOMBIE 💀
       * 診斷: 可能是因為最近沒有嘗試寫入系統敏感目錄（如
         C:\Windows），所以沒有觸發攔截。這屬於「正常靜默」，但也可能是功能失效。

)，可能代表其已「殭屍化 (Zombie Gate)」,評估優化整併 ? 或是否列入一般性安全性檢核 SOP & IPAS_CORE協調性之檢查項目之一 ?進行持續性追蹤或觀察!

回到現實面CLI畫面進行檢討(WF-8.0存廢必要性?廢除須留紀錄供工程師日後查核DEBUG，且編號禁用,也避免系統誤用導致94+錯亂)，AI回應筆者(刪這個WF-8.0，是AI自創一時之選邏輯閘門WF-8.0，直接刪除簡單，後續無限循環創另一個WF-8.0問題)💣: 您的靈魂拷問直指核心：「歷史循環 (Historical Cycle)」 的風險。
  如果我今天刪了它，明天遇到同樣的問題（原生工具寫壞了檔案），我會不會又「重新發明」一個一模一樣的輪子，只是換個名字？
  這就是 「技術債 (Technical Debt)」 的來源。 

💞總結來說:POI算是 PROMPT ENGINEER提示詞工程師的神隊友👀👥

 

請詳述POI之框架及功能(角色分工),並以請以ASCII ART 圖說，並另以TASK SPECTRUM樹系詳述它各項分工之詳細資訊 (當發現立場偏移失準，可以經由上述PROMPT提示詞進行校準，檢視其超然性!是否有太管非必要性之閒事?如:BACKUP雜事...)

請以ASCII ART圖說,TASK SPECTRUM樹系列出 邏輯閘門 ipas_core之markdown模組 對應 PY GATE PROTOCOL 以及內部JSON
  ,詳細解說縱向、橫向彼此間之關係,並詳細解說對應94+之組成關係圖譜

    ROOT: POI_SYSTEM  (Project Operational Integrity)
    │
    ├── 1. LEGISLATIVE LAYER (立法層 - 規則定義)
     │   └── Agent_Prime_Directive.md
     │       ├── [Meta-Protocol]: 定義 Agent 當下的生命週期狀態 (BOOT, TEACH, TRAIN, TEST)。
    │       ├── [Data Sovereignty]: 定義資料流向限制 (Anti-Exfiltration) 與白名單。
    │       └── [Separation of Powers]: 明確定義 POI 僅管轄系統存續，教學品質歸屬 QA。
    │
    ├── 2. EXECUTIVE LAYER (行政層 - 執行防護)
    │   ├── poi_guard.py (The Gatekeeper)
    │   │   ├── [Function_Decorator]: 以 @POIGuard 裝飾器攔截關鍵函式執行。
    │   │   └── [Context_Injection]: 確保每個執行緒都帶有正確的 Session ID。
    │   │
    │   └── sandbox_guard.py (The Firewall)
    │       ├── [Path_Blocking]: 強制阻擋對 C:\Windows 或其他系統敏感區的存取。
    │       ├── [Memory_Watchdog]: 監控 Heap Usage，預防 Node.js OOM 崩潰。
    │       └── [Process_Isolation]: 確保 Shell Command 不會執行危險指令 (如 rm -rf /)。
    │
    ├── 3. JUDICIAL LAYER (司法層 - 狀態審計)
    │   ├── poi_master_audit.py (The Sentinel)
    │   │   ├── [Mode_A_Fast]: <0.1s 啟動檢查 (關鍵檔案存在性、BOM 標頭偵測)。
    │   │   ├── [Mode_B_Deep]: <2.0s 深度檢查 (檔案雜湊比對、I/O 心跳測試)。
    │   │   └── [Self_Check]: 驗證 Audit 腳本自身是否與 manifest.json 吻合 (防篡改)。
    │   │
    │   ├── log_system.bat (The Interface)
    │   │   └── [Unified_Entry]: 所有系統級日誌的唯一寫入入口。
    │   │
    │   └── ipas_logger.py (The Engine)
    │       ├── [UTF8_Enforcement]: 強制轉換編碼，杜絕 CP950/Big5 亂碼。
    │       └── [Atomic_Flush]: 使用 fsync() 確保日誌資料寫入實體磁區 (防靜默失敗)。
    │
    └── 4. ADMINISTRATIVE LAYER (行政層 - 狀態固化)
      ├── poi_seal.py (The Notary)
      │   ├── [Recursive_Hashing]: 遍歷核心目錄計算 SHA-256。
      │   ├── [Paradox_Avoidance]: 自動排除 manifest.json 自身以避免雜湊迴圈。
      │   └── [Lock_Generation]: 生成包含版本號、時間戳與總雜湊的 JSON 鎖定檔。
      │
      ├── manifest.json (The Registry)
      │   └── 儲存系統當下「合法狀態」的快照 (Snapshot)。
      │
      └── poi.lock (The Seal)
            └── 系統的「封條」。若此檔案被刪除或校驗失敗，系統將拒絕啟動。 

 

相關參考資訊: 

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆ AI協作技能秘技(PROMPT落地化)

  

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆ AI協作技能秘技(PROMPT落地化)

情境:以聊天性質，與AI (LLM 大型語言模型)共同協作，自己任務(如: 94+ 學習輔助系統)需求，系統可能意外當機，或切換不同使用者時，原本您與AI的默契，很可能會無法有效落實執行您所下的PROMPT提示詞，怎麼辦?

解決參考訊:

一、Notepad++ ,執行GEMINI CLI神器後，建議自行留存PROMPT提示詞，因為電腦當機時，你可能會忘記您與AI聊天的內容、細節、流程等資訊。

二、主動提醒AI留存紀錄至本地端之SYS LOG，因為AI根據您當次的需求，自動會運用它的神通(大型語言模型訓練完妥之龐大知識體系)，信手拈來提出一時之選的方案(如:TEMP_TASK_RUNNER.PY);同現代蘇東坡一樣，寫詩比吃飯還容易😆，行雲如流水的詩句不費吹灰之力一下子就結案了。

三、Module 將PROMPT提示詞，寫入.MD檔案(明碼純文字檔(Context JSON)半結構化文字樣態)內，如果沒有寫入檔案，難有依據很難做為常態性任務使用(如同法律條文，要求AI遵守)，而且 雲端另一頭LLM(也就是和您互動的AI)只會有短期性的記憶，所以要請AI協同處理您的特定任務時，落地化與否就變得非常的重要性;同時您依根據上面第二點的SYS LOG互相搭配，在處理系統問題的同時，也請AI去查詢該日誌(如:為何先前發生過的事，會再次發生，請協助做根因分析)。

💟當PROMPT提示詞，只是一句或一段描述還容易解決，但隨著採模組化(*.MD)分工合作後，就變成小型公司(有的負責受理客戶需求；有的負責業務流程循序處理、有的負責品管；有的負責派送分配業務)，單憑一個人的力量去處理所有的事，能發揮出來的力量就變成相對的薄弱。

 

參考資訊:

由GEMINI CLI神器,請他行銷自己--> 虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)

 

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)，教學中與學員互動性介紹

情境:先前介紹過 UI界面隨時切換，跨過語系(i18n toolkit 秒切換)，再以94+系統，輔導學習進度「交叉驗證 (CV)」為例，加以神奇功能做補充 (把AI神器聯想成為一位 「接話大師」即可，與雲端（Large Language Model，LLM大型語言模型）保持著溝通互動) ，下方為94+系統 教導 Scikit-learn API文件 程式碼Gamma值設定教學，但有C值的相關疑惑?

 Scikit-learn 的 Gamma 計算學問

  在 sklearn.svm.SVC 中，gamma 有兩個特殊的自動設定值，解析API 文件：

   1. `gamma='auto'`:
      公式：1 / n_features
      （只考慮特徵數量，不考慮數據分佈）。

   2. `gamma='scale'` (預設值):
      公式：1 / (n_features * X.var())
      （同時考慮特徵數量與數據的變異量）。

 

學習中途，可能會疑惑 C值 與 gamma值,是否有關連性? 可以在Gemini CLI命令提示方式，另外下達PROMPT提示詞(如藍色部分)

模型A 如 C 值較小，正則化較強，模型較穩定
 model_A = SVC(kernel='rbf', C=1.0, random_state=42)   ，它與 gamma值 之關連性為何?

因為如同與AI互動聊天對話，對它來說，基本上會於內部LLM中，雲端上存在短期記憶功能，所以ＡＩ神器會將您的提問與gamma值優先做分析，馬上就可以聯貫性的知識給接上去，所以它回應如下:

C 和 gamma 雖然是兩個獨立的參數，但在影響模型複雜度這一點上，它們是正向連動的，但作用機制不同。

  💡 核心邏輯：C 與 Gamma 的交互作用

  可以把它們想像成攝影的兩個參數：

   1. Gamma (對焦範圍)：決定你看得多「細」。
       * 大 Gamma: 只看眼前的細節 (高頻特徵)。
       * 小 Gamma: 看整體的輪廓 (低頻特徵)。
   2. C (對錯誤的容忍度)：決定你對模糊有多「嚴格」。
       * 大 C: 一點模糊都不行，必須完美 (嚴格)。
       * 小 C: 稍微模糊一點沒關係 (寬容)。

  它們的關聯性在於：

 如果您的 Gamma 很大 (看得很細，模型已經很複雜、很敏感)，這時候如果再搭配一個 很大的 C  (對錯誤零容忍)，模型就會變得極度神經質 (極度過擬合)。它會試圖去完美分類每一個微小的雜訊點。

  反之，如果 Gamma 很大，但您將 C 調小 (增加正則化，變寬容)，就可以抵銷一部分 Gamma
  帶來的過擬合風險，讓模型雖然看得很細，但不會因為一點小錯就抓狂。

  🎨 視覺化圖譜：C 與 Gamma 的決策地圖

小(寬容)   C 值             大(嚴格)	小  [欠擬合危險區]  邊界太平滑     錯太多	[平衡區 1]    雖看細節，但能容錯  (穩健的非線性模型)
	[平衡區 2]    雖看大局，但很嚴格 (穩健的邊界)	[過擬合危險區 !!!]  看超細 + 零容忍  (記住所有雜訊)

[結論]:

C=1.0 (偏小/中等) 的設定，通常是為了讓模型保持一定的「寬容度 (正則化)」。

若此時 Gamma 很大，C=1.0 可以起到「煞車」的作用，防止模型暴衝進入過擬合。

 

相關參考資訊:

認識虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)誔生緣起