內容

操作截圖和說明可參照：清晨小農夫，其作者羅伊所撰寫的文章。可惜：.com.tw、.tw 這類台灣網域是無法從 Cloudflare 購買到的

注意事項

1. GoDaddy 後台在「 網域 -> 註冊設定 -> 轉移 」卡片中，將「網域鎖定」切換到關閉
2. GoDaddy 後台在「 網域 -> 註冊設定 -> 網域隱私保護 」卡片，將隱私保護給關閉 OFF。點選儲存後，會有機會出現「發生錯誤，請聯繫客服」。此時可「重新整理頁面後，多嘗試幾次」。我的經驗是：會先由 ON 切換成 LIMITED，然後重整後再嘗試就點選 OFF 儲存成功了

以上兩步，若你有開啟 GoDaddy 的兩步驟驗證，會需要多完成此步驟才能修改成功

3. 若以上兩步你缺少任何一點，那在 Cloudflare 發起的網域轉移就會失敗。所付款項，會及時補上一筆同樣金額的刷退，所以確認上述兩步真的完成後，於 Cloudflare 再進行一次操作即可

4. Cloudflare 有內建 WHOIS Redaction 且預設啟用，不需要像 GoDaddy 一樣額外付費

相關查詢

1. 查詢是否有啟用 WHOIS Redaction – ICANN Lookup、Cloudflare Register

如果有看到 DATA REDACTED 這類的字眼且 Whois Server 是 whois.cloudflare.com 那就成功了

參考資料

1. 【網域轉移】從Godaddy 將網址轉移到Cloudflare

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請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

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LiteLLM 不支援 Ollama Cloud 這種用「算力計費」賣 Token 的服務

關鍵名詞

Provider – 實際提供模型 API 平台
Model – 應用呼叫使用名稱
Deployment – 一組模型、端點、區域與憑證設定
Model Group – 多個 Deployment 共用的邏輯名稱
Router – 決定選 deployment 的規則
Virtual Key – 發給應用或團隊的代理金鑰
Callback – 記錄、觀測或政策的擴充回調函式

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內容

[ 千秋輸入法 ]：https://chiaki.ch/works/chiakey

重點

鍵盤配置為：美式鍵盤

1. 在 macOS 開啟「使用大寫鎖定鍵來切換上次使用的拉丁輸入方式」

進入「系統設定 → 鍵盤 → 文字輸入 → 編輯」，將其打開。另外在左下角點選 + 新增「日文 – 羅馬字」和「千秋輸入法」

2. 日文 – 羅馬字 設定

Shift 鍵動作：進入羅馬字模式

功能對照表

內容

多功能擴充站的 DP 輸出並非轉換訊號的 DP++ ( Dual-Mode DisplayPort ) 協議，所以會需要額外轉換訊號，或是直接支援 DP Port 訊號的螢幕。

DP 協議本身是向下兼容的。若多功能擴充站本身的 DP 是 1.4 的版本，你可以拿內建轉接晶片的 DP 1.2 <-> HDMI 來給 HDMI 螢幕使用是可以的。

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正式環境：Postgres 資料庫用於「治理狀態」；Redis 用於「快取 Cache」；Observability：如 Sentry, CloudWatch

一個 Request：會經過「驗證金鑰 -> 套用權限 -> 檢查預算 -> 選擇模型 -> 路由 Deployment -> 執行 guardrail -> 呼叫供應商 -> 成本記錄和追蹤」這 8 個關卡，不僅僅只是轉發 http 請求而已

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建立 LiteLLM

1. 盡可能不要給 AI 指導做法，而是要告知你的「目的」。像是金鑰、要用的模型…等這些環境變數，才是你需要給它的
2. 官方 SKILL 請一定要裝 https://github.com/BerriAI/litellm-skills。它會裝在 ~/.agents 下，所以各個 LLM 的 Cli 都是可用的
3. 使用模式建議初學者使用： Proxy Server – 中央 AI Gateway ( 多語言、多團隊、權限和成本管理 )

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核心原則

1. 先確定當前執行環境有無可使用的「真實瀏覽器」、「渲染 DOM」或是 Cli 工具有內建的網頁請求能力。
2. 視情況開啟多個獨立的 session，確保狀態隔離
3. 遇到限流時尊重伺服器限制，降低請求頻率，而非切換 session 規避封鎖
4. 思考何時可當作停止訊號
5. 每個 session 要有重複嘗試次數的上限
6. 輸出資料呈現時，要有檢驗標準

範例 SKILL

https://github.com/andy922200/agent-skills/blob/master/browser-web-data-discovery/SKILL.md

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1. 只看個人自律是很難管理全公司成本的
2. 當你的訂閱燒不完，你根本不會思考怎樣省 Token

心智圖

理解

LiteLLM 是 LLM 應用的統一介面和治理層：統一 API 路由位置；模型接入和轉發；成本和權限控管；觀測和防護

如此一來，你的所有應用程式像 Claude Code, Codex, 內外部服務, OpenAI SDK … 等，都可用一或多個統一路徑，那與模型供應商溝通

你如果都直連串每家模型，但複雜度會快速上升

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以團隊的立場，應該不需太多的模型，而且你也不能期待大家都會選模型 – 因此可以透過 Lite LLM 來實作。請盡可能不要太早限流和預算，反倒會讓大家嚇跑，自行付費上班。這樣一來，企業面就無法觀察大家怎麼用了。

如何實作

1. 盤點工具、帳單和資料流向
2. 建立「個人」的低成本工作流
3. 導入代理層和基本報表
4. 設定預算、告警語教育材料

懂得設計 AI 使用方式 & 追求可控的成本效益

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