我的旅程
依「Argo Workflows」篩選中清除
物件儲存2024年9月
導入 MinIO 作為內部 S3 相容的物件儲存
Research Developer (Infra Team，兼任) · Bridgewell
評估後選用 MinIO，理由是提供 S3 相容 API、對小檔案讀取效率好、且能直接在 Kubernetes 上部署維運。建置 8 個節點、16 個 drive（每個 50 GB）的叢集；2026 年將 S3 API 與 Console 的對外入口從 nginx Ingress 改為 Gateway API HTTPRoute。
承載 Argo Workflows 的 log artifact 與各式暫存資料（如 IP 對應台灣地區的查表資料）
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AI 工具2026年4月
建置 公司內部 AI 工程工具——Claude Code 的 MCP server 與部署 skills
Research Developer (Bidder Team) · Bridgewell
在公司共用的 Claude Code 套件庫貢獻 Argo Workflows MCP server，並把 tflearner、Searcher 等服務的上線 SOP 沉澱成 AI 代理可執行的 deploy skills，隨 bw-bidder / bw-infra 多個版本發佈。後續新增 tflearner 部署與 Searcher 上線觀察 skill，並把 Argo Workflows MCP 改為部署在 Kubernetes 叢集上的共用 server（streamable HTTP、改用上游 image）。
讓部署與維運 SOP 從文件變成可執行、可重複的自動化流程。
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