問題
AI 學習資源變動很快，但單純的趨勢清單無法協助 Windows 使用者檢查 Skill、安全安裝，或維持可持續的學習路徑。
我的角色
我設計內容模型、雙語學習路徑、本機安裝安全指引、Skill 瀏覽流程與部署後的網站體驗。
限制條件
建議必須能因應工具變化，避免不安全的一行安裝習慣，並適用於使用 Windows 終端機的學習者。
關鍵決策
每個趨勢都連接到先備條件、檢查步驟、引導式練習、批次下載安裝路徑與 Agent 學習筆記，而不是把熱門程度當成能力。
架構
靜態優先的 Astro 介面分離編輯內容、Skill 排名資料、安全提示與可重用學習模組，同時維持低成本託管。
工程證據
已部署路由、真實學習模組、Skill 瀏覽資料、安裝檢查、雙語內容與 Agent 書籍入口提供可檢查的證據。
成果
HeatStack 成為可持續累積的學習資產，而非一次性的趨勢文章，讓使用者從發現一路走到實作與證明。
限制與下一步
趨勢新鮮度取決於上游收集流程，每項 Skill 的品質仍需人工判斷後才能推薦。