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【完全解剖】最強密碼破解演算法「GNFS」C++實作與理解

Sat, 05 Sep 2026 13:04:59 +0900

【完全解剖】最強密碼破解演算法「GNFS」C++實作與理解

支撐現代網際網路基礎的「RSA密碼學」，其堅固性仰賴於一個數學信念：「在目前的電腦技術下，要對巨大的合成數進行質因數分解實際上是不可能的」。

然而，人類從未放棄。目前在古典電腦（非量子電腦的一般電腦）上，存在著用於進行巨大質因數分解的 人類最強、最尖端的演算法 。那就是 「普通數體篩法（GNFS：General Number Field Sieve）」 。

在本篇文章中，我們將完全公開這個 GNFS 最尖端計算邏輯的 C++ 實作程式碼（使用 Boost 函式庫的多精度整數 boost::multiprecision 進行嚴格建模），並徹底解說其背後「代數整數論」的深淵。

請務必與原始碼一起，盡情品味數學的神秘以及用電腦科學暴力屈服它的力量。

1. GNFS 最尖端邏輯・框架（完整原始碼）

首先，列出本次解說的 GNFS C++ 實作全貌。實際的數體篩法（如 CADO-NFS 等）是高達數十萬行程式碼的超巨大分散式系統，但本程式碼提取了構成 GNFS 的 「5個必須的管線（階段）」 進行類別設計，並在不失去數學意義的前提下，以最小配置進行了建模。

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
#include <chrono>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>

// 使用 Boost.Multiprecision 的多精度整數
using namespace boost::multiprecision;

// ============================================================================
// [SOTA GNFS] General Number Field Sieve (普通數體篩法) 最尖端邏輯框架
//
// 本程式碼將 CADO-NFS 等所使用的最尖端 GNFS 的 5 個管線
// 嚴格建模為 C++ (Boost) 的類別設計。
// ============================================================================

struct Relation {
 int64_t a;
 int64_t b;
 std::vector<uint32_t> rational_primes;
 std::vector<uint32_t> algebraic_primes;
};

// ============================================================================
// Phase 1: Polynomial Selection (KleinJung 演算法)
// ============================================================================
class PolynomialSelector {
public:
 int degree;
 std::vector<cpp_int> f; // 代數側多項式 f(x)
 std::vector<cpp_int> g; // 有理側多項式 g(x) = x - m
 cpp_int m;

 PolynomialSelector(int d) : degree(d) {}

 // 基於 base-m 展開產生初始多項式 (實際上會使用更高階的晶格基底歸約 LLL)
 void select(const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Phase 1] Polynomial Selection (Degree " << degree << ") starting..." << std::endl;
 // 簡易的 base-m 展開 (d次)
 // m = N^(1/d)
 cpp_int N_copy = N;
 m = 1;
 // 簡易的 m 近似值計算 (不使用 Boost 函式的近似)
 cpp_int low = 1, high = N;
 while (low <= high) {
 cpp_int mid = low + (high - low) / 2;
 cpp_int p = 1;
 for(int i=0; i<degree; ++i) p *= mid;
 if (p <= N) { m = mid; low = mid + 1; }
 else { high = mid - 1; }
 }

 f.resize(degree + 1);
 cpp_int temp = N;
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }

 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m

 std::cout << " -> m = " << m << std::endl;
 std::cout << " -> f(x) = ";
 for(int i = degree; i >= 0; --i) {
 std::cout << f[i] << "x^" << i << (i > 0 ? " + " : "");
 }
 std::cout << "\n[Phase 1] Complete." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 2: Lattice Sieving (晶格篩法)
// ============================================================================
// 近年的 GNFS 已不再使用 Line Sieve (直線篩法)，而是以 Franke-Kleinjung 等人的
// 特殊 q 晶格篩法 (Special-q Lattice Sieving) 為業界標準。
class LatticeSieve {
 uint32_t rational_bound;
 uint32_t algebraic_bound;
 std::vector<uint32_t> rational_fb;
 std::vector<uint32_t> algebraic_fb;

public:
 LatticeSieve(uint32_t rb, uint32_t ab) : rational_bound(rb), algebraic_bound(ab) {}

 void generate_factor_bases() {
 std::cout << "[Phase 2] Generating Factor Bases (Rational Bound: " << rational_bound << ", Algebraic Bound: " << algebraic_bound << ")" << std::endl;
 // (省略) 實際上會進行質數生成與勒讓德符號等的篩選
 }

 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 std::cout << "[Phase 2] Special-q Lattice Sieving active..." << std::endl;
 std::vector<Relation> relations;
 // 模擬實作：實際的晶格篩法會以區塊為單位掃描數百 GB 的記憶體空間
 // 將 (a, b) 的數對映射到每個特殊質數 q 的晶格 (a = i*q + j*...) 上，
 // 執行將快取效率提升到極限的篩法 (Sieve)。

 // 為了展示，加入一個虛擬的 Relation (關係)
 Relation r; r.a = 17; r.b = 3;
 r.rational_primes = {2, 5};
 r.algebraic_primes = {3, 7};
 relations.push_back(r);

 std::cout << "[Phase 2] Found " << relations.size() << " relations." << std::endl;
 return relations;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 3: Filtering (奇異點清除與派系合併)
// ============================================================================
class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Phase 3] Filtering Relations..." << std::endl;
 // 1. Singleton removal (刪除只出現過一次的質數的 Relation)
 // 2. Clique merging (為使稀疏矩陣變密集而合併 Relation)
 // 實際上會使用 Union-Find 等演算法，將數億行的矩陣壓縮到數百萬行。
 std::cout << "[Phase 3] Matrix size reduced optimally." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 4: Linear Algebra over GF(2) (Block Wiedemann 法)
// ============================================================================
class LinearAlgebraGF2 {
public:
 // 在近年的超級電腦環境中，相較於 Block Lanczos 法，更適合分散式運算的
 // Block Wiedemann 法 (Coppersmith 實作) 被作為最尖端技術使用。
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Phase 4] Block Wiedemann algorithm over GF(2) starting..." << std::endl;
 // 反覆進行稀疏矩陣 (Sparse Matrix) 與向量的乘法運算，
 // 找到多個滿足 M * x = 0 mod 2 的解向量 (核, Kernel)。

 std::vector<std::vector<int>> dependencies; // 依賴關係列表
 // 虛擬資料
 dependencies.push_back({0});

 std::cout << "[Phase 4] Found " << dependencies.size() << " linear dependencies (perfect squares)." << std::endl;
 return dependencies;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 5: Algebraic Square Root (代數平方根)
// ============================================================================
class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(const std::vector<Relation>& relations, const std::vector<int>& dep, const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Phase 5] Algebraic Square Root computation..." << std::endl;

 // 1. 有理側的平方根 V 的計算 (單純的整數運算)
 cpp_int V = 1;
 // V = sqrt( prod(a - bm) ) mod N

 // 2. 代數側的平方根 gamma 的計算 (Montgomery's method 等)
 // 求出巨大代數體 O_K 的元素 gamma，並透過同態映射 phi 映射到現實世界中
 // Y = phi(gamma) mod N
 cpp_int Y = 1;

 // 為迴避理想類群 (Ideal Class Group) 與單位群 (Unit Group) 的障礙 (Obstruction)，
 // 假設在 Phase 2 與 4 中已經加入了二次剩餘特徵 (Quadratic Characters) 序列。

 std::cout << " -> Homomorphism map phi applied." << std::endl;
 std::cout << "[Phase 5] Calculating GCD(V - Y, N)..." << std::endl;

 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)

 if (factor > 1 && factor < N) {
 std::cout << "\n================================================================" << std::endl;
 std::cout << "[SUCCESS] Non-trivial factor found: " << factor << std::endl;
 std::cout << " Other factor: " << N / factor << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 } else {
 std::cout << "[FAILURE] Trivial solution. Trying next dependency..." << std::endl;
 }
 }
};

// ============================================================================
// Main Execution Pipeline
// ============================================================================
int main() {
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 std::cout << " [SOTA GNFS] General Number Field Sieve Engine (Boost C++) " << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;

 // RSA-270 等，想要質因數分解的巨大合成數 N
 cpp_int N("233108530344407544527637656910680524145619812480305449042948611968495918245135782867888369318577116418213919268572658314913060672626911354027609793166341626693946596196427744273886601876896313468704059066746903123910748277606548649151920812699309766587514735456594993207");

 // 多項式的次數 (超過 130 位數時通常選擇 5 次至 6 次)
 int degree = 6;

 // 管線初始化
 PolynomialSelector poly_select(degree);
 LatticeSieve sieve(10000000, 20000000); // 實際的邊界是數千萬至數億
 Filter filter;
 LinearAlgebraGF2 linalg;
 AlgebraicSquareRoot sqrt_step;

 auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();

 // 1. 多項式選擇
 poly_select.select(N);

 // 2. 篩法 (Sieve) 處理
 sieve.generate_factor_bases();
 std::vector<Relation> relations = sieve.sieve(poly_select);

 // 3. 過濾 (矩陣壓縮)
 filter.reduce_matrix(relations);

 // 4. 線性代數 (GF(2) 上的零空間搜尋)
 std::vector<std::vector<int>> dependencies = linalg.solve_nullspace(relations);

 // 5. 代數平方根的計算與 GCD
 for (const auto& dep : dependencies) {
 sqrt_step.compute_and_factor(relations, dep, N);
 }

 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::chrono::duration<double> elapsed = end_time - start_time;
 std::cout << "\n[System] SOTA GNFS Pipeline completed in " << elapsed.count() << " seconds." << std::endl;

 return 0;
}

那麼，這段程式碼究竟是如何突破密碼學的高牆呢？我們將按 5 個階段，將其縝密的演算法與高等數學咀嚼並解說。

2. GNFS 的最終目的： $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

不僅是 GNFS，現代巨大質因數分解演算法的目標，大多都是要找到滿足以下同餘式的非平凡數對 $(X, Y)$。

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

這個式子代表「$X^2$ 與 $Y^2$ 除以 $N$ 的餘數相等」。將其變形後可得： $X^2 - Y^2 \equiv 0 \pmod N$ 也就是說，$(X-Y)(X+Y)$ 是 $N$ 的倍數。

如果 $X \not\equiv \pm Y \pmod N$（非平凡解），那麼在 $(X-Y)$ 與 $N$ 之間，就會存在「大於 1 且小於 $N$ 的公因數」。此時，只要使用歐幾里得輾轉相除法計算 $\gcd(X-Y, N)$ ，就能輕易求出 $N$ 的質因數。

然而，要找到這個 $X$ 與 $Y$ 猶如大海撈針。因此 GNFS 採取了天才般的策略：創造出「現實整數的世界」與「多項式代數體的世界」這 兩個世界 ，並將計算分散。

3. Phase 1: 多項式選擇（Polynomial Selection）

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class PolynomialSelector {
 // ...
 void select(const cpp_int& N) {
 // m = N^(1/d) 的計算與 base-m 展開
 // ...
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }
 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m
 }
};

GNFS 的第一步，是建立用來橋接這兩個世界的「魔法多項式」。對於巨大的數字 $N$，我們選擇一個整數 $m$。通常會選擇讓 $m \approx N^{1/d}$ （在程式碼中假設為 $d=6$ 次的多項式）。

接著，將 $N$ 進行 $m$ 進位展開，並使用其係數來建構多項式 $f(x)$。

$$N = c_d m^d + c_{d-1} m^{d-1} + \dots + c_1 m + c_0$$ $$f(x) = c_d x^d + c_{d-1} x^{d-1} + \dots + c_1 x + c_0$$

這個多項式 $f(x)$ 有一個極為重要的性質： 「當變數 $x$ 代入 $m$ 時，剛好會等於 $N$（$f(m) = N$）」 。換句話說，$f(m) \equiv 0 \pmod N$。有理側的多項式則定義為 $g(x) = x - m$。

藉此，由 $f(x)=0$ 的根 $\alpha$ 所支配的 「代數體的世界 $\mathbb{Z}[\alpha]$」 ，與一般的 「有理數（整數）的世界 $\mathbb{Z}$」 ，將透過 $x \to m$ 這個「環同態映射（Homomorphism）」被緊密地連結起來。

在最尖端的 CADO-NFS 等實作中，會使用 KleinJung 演算法或 LLL 晶格基底歸約演算法，花費數個月的時間來尋找「極致完美的多項式 $f(x)$」，使其係數不會過大，且在後續步驟中更容易出現質數（更容易變得平滑）。

4. Phase 2: 特殊 $q$ 晶格篩法（Special-q Lattice Sieving）

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class LatticeSieve {
 // ...
 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 // ...
 // 將 (a, b) 的數對映射到每個特殊質數 q 的晶格上，
 // 執行將快取效率提升到極限的篩法 (Sieve)。
 // ...
 }
};

準備好兩個世界後，接下來進入在兩個世界中尋找「平滑數（僅由小質數構成的數）」的步驟。產生無數個整數對 $(a, b)$，並計算以下兩個值：

有理側的值 ： $a - bm$
代數側的範數 (Norm) ： $b^d f(a/b)$

GNFS 的目標是收集數千萬至數億個 「有理側與代數側的值，兩者都能完全被小質因數分解的數對（Relation：關係）」 。

早期的 GNFS 使用「直線篩法（Line Sieve）」，將 $(a, b)$ 排列在 $xy$ 平面上，從頭開始依序用質數去除。但這種方法會造成記憶體到處存取而頻繁發生快取未命中（Cache Miss），這是一個非常慢的弱點。

因此，現在最尖端的程式碼中使用了 「特殊 $q$ 晶格篩法（Special-q Lattice Sieve）」 。固定一個適度大的質數 $q$，只將「代數側的值必定能被 $q$ 整除的 $(a, b)$ 數對」作為計算對象。滿足此條件的 $(a, b)$ 會在平面上形成「晶格（Lattice）」，因此計算的位址跳躍幅度會固定，完美契合 CPU 的 L1/L2 快取。導入這個晶格篩法後，GNFS 的計算速度獲得了戲劇性的提升。

5. Phase 3: 過濾（Filtering）

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class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 // 1. Singleton removal (刪除只出現過一次的質數的 Relation)
 // 2. Clique merging (為使稀疏矩陣變密集而合併 Relation)
 }
};

在 Phase 2 中，全世界的電腦花費數個月收集了數億個 Relation。然而，如果直接將這些資料丟進下一個「解聯立方程式的步驟（矩陣計算）」中，超級電腦的記憶體也會被撐爆。

因此，會進行被稱為 Filtering（過濾） 的矩陣超壓縮過程。

Singleton removal（奇異點清除） 假設某個巨大的質數 $p$，在數億個 Relation 中「只出現了一次」。我們的目標是「讓所有質數的指數都變成偶數（2 的倍數）」，所以只出現一次的質數絕對不可能變成偶數。因此，包含該質數的 Relation 會立即被視為「無用的垃圾」而刪除（清除）。這個連鎖反應發生後，原本數億行的資料就會不斷被削減。
Clique merging（派系合併） 進一步地，將共享特定質數的 Relation 互相相乘（相加），在減少行數的同時，將稀疏（空洞）的矩陣壓縮成更密集的狀態（使用類似圖論中派系搜尋的手法）。

透過這個最佳化，巨大的稀疏矩陣將被戲劇性地壓縮至可計算的大小。

6. Phase 4: GF(2) 上的線性代數（Block Wiedemann 法）

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class LinearAlgebraGF2 {
public:
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 // 反覆進行稀疏矩陣 (Sparse Matrix) 與向量的乘法運算，
 // 找到多個滿足 M * x = 0 mod 2 的解向量 (核, Kernel)。
 }
};

終於來到了謎題的核心。將收集到的 Relation 相乘，尋找 「所有質因數的指數都變成偶數的組合」 。

這在數學上，等同於使用一個以各質數指數的「偶數・奇數（亦即 0 或 1）」為元素的巨大矩陣 $M$，以及一個表示要使用哪些 Relation 的向量 $x$，來求解滿足 $M \cdot x \equiv 0 \pmod 2$ 的解向量 $x$ （零空間・核，Nullspace / Kernel）。

這需要解開數百萬行 × 數百萬列這種龐大尺寸矩陣的聯立方程式。若使用一般的基斯消去法（高斯消去法），計算複雜度將達到 $O(N^3)$，就算到宇宙毀滅也算不完。

因此，最尖端的實作採用了 「Block Wiedemann（區塊・維德曼）法」 。這是一種克雷洛夫子空間法（Krylov Subspace Method），利用矩陣 $M$ 「非常稀疏（幾乎都是 0）」的特性，反覆進行矩陣與向量的乘法來導出解。與舊有的 Block Lanczos 法不同，Block Wiedemann 法可以將計算過程完全分割到多個叢集中，因此在現代的分散式雲端運算或超級電腦的平行計算中，能發揮壓倒性的威力。

7. Phase 5: 代數平方根（Algebraic Square Root）與密碼崩潰

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class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(...) {
 // 1. 有理側的平方根 V 的計算
 cpp_int V = 1;

 // 2. 代數側的平方根 gamma 的計算
 cpp_int Y = 1;

 // ...
 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)
 }
};

透過 Phase 4 的矩陣計算，我們獲得了「相乘後所有質因數皆為偶數次方的 Relation 集合 $S$」。藉此，我們可以在有理側與代數側這兩個世界中，各自建構出「平方（2 次方）」。

有理側只是單純的整數乘法，所以計算平方根 $V$ 非常容易。

$$V^2 = \prod_{S} (a - bm)$$

然而，真正的地獄在「代數側」。 在代數體的世界 $\mathbb{Z}[\alpha]$ 中，質因數分解的唯一性並不成立，因此我們一直使用理想（Ideal）來進行計算。矩陣計算所保證的 只有「成為理想的平方」，並不能保證成為「元素的平方（$\gamma^2$）」 。

這裡會遇到被稱為「理想類群的障礙」與「單位群的障礙」，這是代數整數論中非常巨大的高牆。 GNFS 為了打破這面牆，使用了被稱為 「二次剩餘特徵（Quadratic Characters）」 的魔法。在 Phase 4 的矩陣中，事先偷偷加入針對幾十個特殊質理想的二次剩餘（勒讓德符號）序列。這樣一來，找到的集合 $S$ 就有極大的機率能避開障礙，順利形成「真正元素的平方 $\gamma^2$」。

求取 $\gamma$ 的工作（代數平方根），是使用 Montgomery 法等極其複雜的演算法來計算的。

最終，將代數側的平方根 $\gamma$，透過環同態映射 $\phi$ 瞬移回現實世界（將 $x$ 代入 $m$），得到 $Y$。將有理側的 $V$ 直接當作 $X$，我們夢寐以求的絕對等式終於完成了。

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

剩下的就只有計算 $\gcd(X-Y, N)$ 而已。0.001 秒的處理一閃而過，當非平凡的因數印在螢幕上的那一刻，號稱堅不可摧的 RSA 密碼便徹底崩潰。

結語

GNFS 不僅僅是一種程式設計的技巧。它是用超級電腦的分散式架構與快取最佳化等「極致的工程學」，去折服抽象代數學、環論、理想類群等「純數學深淵」的人類智慧結晶。

我們不經意傳送的聊天訊息或信用卡資訊，就是建立在這種天文數字般的數學攻防之上受到保護的。

希望透過這個 C++ 框架，能讓各位感受到最尖端密碼破解演算法背後的「數學與計算機的浪漫」。

如何從 C++ 呼叫 Microsoft.Windows.AI

Sat, 19 Jul 2025 10:03:51 +0900

🎯 如何從 C++ 呼叫 `Microsoft.Windows.AI`【附範例程式碼】

自 Windows 10 起，Windows 預設內建了 能夠執行 ONNX 格式 AI 模型的執行階段 。這就是 Windows ML (Windows.AI.MachineLearning) 。

這篇文章將具體解說如何從 C++（基於 Win32 應用程式） 呼叫 Microsoft.Windows.AI.MachineLearning ，並 附上範例程式碼具體解說 。

✅ 準備篇

◾ 系統需求

Windows 10 (1809+) 或 Windows 11
Visual Studio 2019 或以上版本（Community 版即可）
支援 C++/WinRT (Microsoft.Windows.CppWinRT)
Windows SDK 10.0.17763.0 或以上版本

✅ 專案結構

在 Visual Studio 中建立具有以下結構的專案。

類型：C++ Windows 桌面應用程式（空白專案）
子系統：Windows (WinMain)
透過 NuGet 新增以下套件
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Microsoft.Windows.CppWinRT

✅ 範例程式碼

以下是使用 WinMain 並結合 Win32 API 與 Windows.AI.MachineLearning 的最小配置範例。

※ 使用的 ONNX 模型假設為 model.onnx ，請將其放置在與執行檔相同的資料夾中。

`main.cpp`

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#include <windows.h>
#include <winrt/Windows.AI.MachineLearning.h>
#include <winrt/Windows.Storage.h>

#pragma comment(lib, "windowsapp") // 用於 WinRT 連結

using namespace winrt;
using namespace Windows::AI::MachineLearning;
using namespace Windows::Storage;

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE, LPSTR, int nCmdShow)
{
 // WinRT 初始化（MTA 或 STA 皆可）
 winrt::init_apartment();

 try {
 // 讀取模型檔案
 auto modelFile = StorageFile::GetFileFromPathAsync(L"model.onnx").get();
 LearningModel model = LearningModel::LoadFromStorageFileAsync(modelFile).get();

 // 建立工作階段
 LearningModelSession session(model);
 LearningModelBinding binding(session);

 // 模型的輸入與輸出（此處暫時為空輸入）
 // 實際上需要繫結 TensorFloat 等

 // 執行推論
 auto result = session.EvaluateAsync(binding, L"").get();

 MessageBox(nullptr, L"推論已完成", L"Windows ML (C++)", MB_OK);
 }
 catch (winrt::hresult_error const& ex) {
 MessageBox(nullptr, ex.message().c_str(), L"錯誤", MB_ICONERROR);
 }

 return 0;
}

✅ 補充：如何指定輸入與輸出 Tensor

根據模型的不同，在推論前可能需要 建立並繫結 Tensor 。

範例：

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// 將一維 float 陣列轉換為 Tensor
std::vector<float> inputData = {0.5f, 0.3f, 0.2f};
std::vector<int64_t> shape = {1, 3}; // 形狀：[1, 3]

auto tensor = TensorFloat::CreateFromArray(shape, inputData);

// 輸入繫結（需符合模型的輸入名稱）
binding.Bind(L"input_0", tensor);

輸出也同樣可以透過 result.Outputs().Lookup(L"output_0") 取得。

✅ 偵錯時的注意事項

若模型檔案不存在於執行資料夾中，將會拋出 FileNotFoundException 。
若輸入或輸出名稱不符，將會產生 invalid_argument 錯誤。
模型正確的 IO 規格可以使用 Netron 等工具確認。

✅ 總結

項目	內容
使用 API	Windows.AI.MachineLearning (WinRT)
語言	C++（基於 Win32）
建議方法	透過 C++/WinRT 標頭檔
優點	原生執行 ONNX 模型，也支援 GPU
注意	注意模型的輸入名稱與 Tensor 形狀

✅ 替代方案：給不想使用 WinRT 的人

若使用微軟的 ONNX Runtime ，就能 完全不需要 WinRT 即可從 C++ 處理 ONNX 模型 。
支援跨平台，在 Windows 或 Linux 上也可以使用共通的程式碼。

📌 結語

Windows ML (Microsoft.Windows.AI) 是一個非常強大的人工智慧推論引擎，即使從 C++ 也能輕鬆使用。如果需要在 Windows 上進行原生推論，請務必嘗試看看。

如果您需要建立 ONNX 模型或 Tensor 繫結的具體範例，我們將在後續文章中進行解說！

從 C++ 呼叫 TinyLLaMA 的步驟（使用 llama.cpp）

Sat, 19 Jul 2025 09:40:53 +0900

✅ TinyLLaMA × C++ 設定步驟（使用 `llama.cpp`）

🔧 Step 1: 準備 llama.cpp

1-1. 必備環境（最低需求）

OS: Windows / Linux / macOS
開發環境: g++ / clang / MSVC
Git / CMake

1-2. 取得並建置 llama.cpp

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git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

Windows 使用者可以在 Visual Studio Developer Command Prompt 中執行 cmake --build . --config Release 會比較方便。

📦 Step 2: 下載 TinyLLaMA 模型並轉換

2-1. 從 HuggingFace 取得原始模型

範例: TinyLLaMA-1.1B

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# 如有需要，使用 transformers 進行下載
pip install transformers huggingface_hub

python3 -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf \
 --input_dir ./TinyLlama-1.1B-Chat \
 --model_size 1B \
 --output_dir ./hf_model

這是轉換為 Hugging Face 格式的步驟。

2-2. 轉換為 GGUF 格式（供 `llama.cpp` 使用）

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cd llama.cpp
python3 convert.py ./hf_model --outfile tinyllama.gguf

2-3. 模型量化（縮減大小）

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./quantize ./tinyllama.gguf ./tinyllama-q4.gguf q4_0

q4_0 為 4bit 量化。模型大小大約會縮減至 ** 350MB前後 ** 。

🧪 Step 3: 從 C++ 呼叫模型（程式碼範例）

3-1. 簡易 C++ 程式碼（推論）

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#include "llama.h"
#include <iostream>

int main() {
 llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
 llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();

 llama_model *model = llama_load_model_from_file("tinyllama-q4.gguf", model_params);
 llama_context *ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);

 std::string prompt = "使用者說想要讀取 Excel 資料、進行篩選並儲存。節點架構為何？";
 llama_batch batch = llama_batch_init(512, 0, 1);
 llama_token BOS = llama_token_bos(model);
 batch.token[0] = BOS;

 // 進行 Tokenize
 std::vector<llama_token> tokens(prompt.size() + 8);
 int n = llama_tokenize(model, prompt.c_str(), tokens.data(), tokens.size(), true);
 tokens.resize(n);

 for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i) {
 batch.token[i + 1] = tokens[i];
 }

 batch.n_tokens = tokens.size() + 1;
 llama_decode(ctx, batch);

 // 取得推論結果
 for (int i = 0; i < 50; ++i) {
 llama_token next = llama_sample_token(ctx, nullptr);
 std::cout << llama_token_to_str(model, next);
 llama_batch next_batch = llama_batch_init(1, 0, 1);
 next_batch.token[0] = next;
 next_batch.n_tokens = 1;
 llama_decode(ctx, next_batch);
 }

 llama_free(ctx);
 llama_free_model(model);
 return 0;
}

🧱 Step 4: 編譯方法（範例）

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g++ -I./llama.cpp main.cpp ./llama.cpp/build/libllama.a -o tiny_infer -pthread -std=c++11

libllama.a 會在建置後的 build/ 目錄中產生。

✅ 成果物結構範例（整理）

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my_app/
├── tinyllama-q4.gguf # 已量化模型 (~350MB)
├── main.cpp # 上述 C++ 程式碼
├── llama.cpp/ # llama.cpp 本體
└── build/
 └── libllama.a # 已編譯函式庫

🧠 應用於使用案例的補充說明

在 C++ 內保有接受輸出並 比對/選擇節點範本 的程式碼
範例：若包含「Excel」「篩選」「儲存」→ 產生對應的節點群組
此部分採用 if 判斷式 + 讀取 JSON 範本 的簡單架構即可

📌 總結

項目	內容
推薦模型	TinyLLaMA-1.1B-Chat v1.0（GGUF + 量化）
大小	~350〜450MB（4bit量化）
C++整合	可透過 `llama.cpp` 達成，幾乎無外部依賴
處理能力	足以應付簡單的意圖理解與輸出句子生成（自然語言→架構）
擴充性	結合插槽填寫與範本呼叫，即可成為節點生成 AI

如何使用 Slack App + OAuth2 發送訊息到 Slack

Wed, 16 Jul 2025 23:36:27 +0900

✅ 使用存取權杖的發文方法（Slack Web API）

Slack 的「OAuth Token（例如 xoxb-… 等）」是用來透過 Slack 的 Web API 發文的密鑰。在這種情況下，與 Webhook 不同，你需要向 Slack API 端點 進行帶有 Authorization: Bearer 標頭的 POST 請求。

🔑 必要前提

你必須在 Slack 應用程式的 OAuth 範圍內包含 chat:write ：

設定步驟

前往 https://api.slack.com/apps
建立應用程式或選擇現有應用程式
在「OAuth & Permissions」 > Scopes 中 → 新增 chat:write
點擊「Install to Workspace」或「Reinstall」以獲取 Access Token（例如：xoxb-xxxxxxxxxx）

💻 C++ 程式碼（使用 WinHTTP 向 Slack API 發送請求）

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

bool PostSlackMessage(const std::wstring& accessToken, const std::string& channel, const std::string& text) {
 const wchar_t* host = L"slack.com";
 const wchar_t* path = L"/api/chat.postMessage";

 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"SlackPoster/1.0",
 WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME,
 WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);
 if (!hSession) return false;

 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, host, INTERNET_DEFAULT_HTTPS_PORT, 0);
 if (!hConnect) return false;

 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", path,
 NULL, WINHTTP_NO_REFERER,
 WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES,
 WINHTTP_FLAG_SECURE);

 // Authorization 標頭與 Content-Type
 std::wstring headers = L"Content-Type: application/json\r\n";
 headers += L"Authorization: Bearer " + accessToken + L"\r\n";

 // JSON 內容
 std::string body = R"({"channel":")" + channel + R"(","text":")" + text + R"("})";

 BOOL result = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(),
 (DWORD)-1,
 (LPVOID)body.c_str(),
 body.length(),
 body.length(),
 0);

 if (!result || !WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL)) {
 std::cerr << "發送錯誤\n";
 return false;
 }

 // 確認狀態碼
 DWORD statusCode = 0;
 DWORD size = sizeof(statusCode);
 WinHttpQueryHeaders(hRequest,
 WINHTTP_QUERY_STATUS_CODE | WINHTTP_QUERY_FLAG_NUMBER,
 WINHTTP_HEADER_NAME_BY_INDEX,
 &statusCode, &size, WINHTTP_NO_HEADER_INDEX);

 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);

 return (statusCode == 200);
}

int main() {
 std::wstring token = L"xoxb-你的存取權杖"; // 存取權杖
 std::string channel = "頻道ID或者#general"; // 範例: "#general" 或 "C0123456789"
 std::string message = "嘗試從 C++ 發送訊息到 Slack！";

 if (PostSlackMessage(token, channel, message)) {
 std::cout << "發文成功！\n";
 } else {
 std::cerr << "發文失敗。\n";
 }

 return 0;
}

📌 如何獲取頻道 ID

僅使用頻道名稱（例如：#general）可能會導致錯誤。最可靠的方法是使用 Slack 頻道頁面 URL 中的 ID。

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https://app.slack.com/client/Txxxxx/C0123456789
 ↑這部分就是頻道 ID

✅ 關於權杖類型（補充）

權杖格式	用途	範例
`xoxb-...`	Bot Token（推薦）	發文、編輯、刪除
`xoxp-...`	User Token（不推薦）	非 Bot 相關操作
Refresh Token	用於長期權杖更新	通常不使用

📝 總結

要從 C++ 發文到 Slack，使用 Slack Web API + Bearer Token 方式最為可靠
使用 HTTPS POST 發送至 chat.postMessage 端點
必須透過 Bearer 標頭發送權杖
確保 指定頻道 ID 以確保準確性

使用 C++（Win32 API + WinHTTP）發送訊息至 Slack 的方法【支援 Webhook】

Wed, 16 Jul 2025 19:42:56 +0900

使用 C++（Win32 API + WinHTTP）發送訊息至 Slack 的方法【支援 Webhook】

想要從 C++ 發送訊息到 Slack。在 Node.js 或 Python 中這很常見，但使用「C++ × Win32 API × WinHTTP」來做的情況應該很少見吧。

這篇文章將以循序漸進的方式，淺顯易懂地解說 如何使用 Webhook URL 從 C++ 發送訊息到 Slack 。

✅ 整體流程

要發布到 Slack，需要遵循以下步驟。

取得 Slack 的 Webhook URL（API 金鑰）
使用 WinHTTP 發送 POST 請求
以 JSON 格式建立訊息主體
檢查結果即可完成！

🔑 Step1：取得 Slack Webhook URL 的方法

在 Slack 中，可以使用 Incoming Webhooks 的功能，輕鬆地從外部服務發送訊息。

取得步驟

進入 https://api.slack.com/apps
點擊 Create New App
選擇 From scratch 並選擇應用程式名稱與發布目標工作區
從左側選單選擇 「Incoming Webhooks」 並啟用
點擊 「Add New Webhook to Workspace」 ，然後選擇頻道
複製發行的 URL（例如: https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz）

這個 URL 將如同 API 金鑰般發揮作用。

💻 Step2：使用 C++ 程式碼發送訊息至 Slack

使用技術

Win32 API
WinHTTP（標準函式庫）
JSON 格式訊息

範例程式碼（發佈至 Slack）

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

bool PostToSlack(const std::wstring& webhookUrl, const std::string& messageJson) {
 // 解析 URL
 URL_COMPONENTS urlComp{};
 wchar_t hostName[256];
 wchar_t urlPath[1024];

 urlComp.dwStructSize = sizeof(urlComp);
 urlComp.lpszHostName = hostName;
 urlComp.dwHostNameLength = _countof(hostName);
 urlComp.lpszUrlPath = urlPath;
 urlComp.dwUrlPathLength = _countof(urlPath);

 if (!WinHttpCrackUrl(webhookUrl.c_str(), 0, 0, &urlComp)) {
 std::wcerr << L"URL 解析失敗\n";
 return false;
 }

 // HTTP 階段與連線
 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"SlackPoster/1.0",
 WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME,
 WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);
 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, hostName, urlComp.nPort, 0);
 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", urlPath,
 NULL, WINHTTP_NO_REFERER,
 WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES,
 WINHTTP_FLAG_SECURE);

 std::wstring headers = L"Content-Type: application/json\r\n";
 BOOL result = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(),
 -1,
 (LPVOID)messageJson.c_str(),
 messageJson.length(),
 messageJson.length(),
 0);

 if (!result) {
 std::cerr << "發送請求失敗\n";
 return false;
 }

 WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL);

 DWORD statusCode = 0;
 DWORD size = sizeof(statusCode);
 WinHttpQueryHeaders(hRequest,
 WINHTTP_QUERY_STATUS_CODE | WINHTTP_QUERY_FLAG_NUMBER,
 WINHTTP_HEADER_NAME_BY_INDEX,
 &statusCode, &size, WINHTTP_NO_HEADER_INDEX);

 // 釋放資源
 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);

 return (statusCode == 200);
}

int main() {
 std::wstring webhookUrl = L"https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz"; // 請替換成自己的 Webhook

 std::string message = R"({
 "text": "Hello from C++ :rocket:",
 "username": "C++ Bot",
 "icon_emoji": ":robot_face:"
 })";

 if (PostToSlack(webhookUrl, message)) {
 std::cout << "發布成功！\n";
 } else {
 std::cerr << "發布失敗。\n";
 }

 return 0;
}

🧪 自訂 JSON 訊息

在 Slack 的 Webhook 中，可以包含以下參數：

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{
 "text": "通知內容",
 "username": "Bot 名稱",
 "icon_emoji": ":rocket:",
 "channel": "#任意頻道名稱"
}

📌 補充事項

Content-Type 必須指定為 "application/json"
Webhook URL 直接以 wstring 傳遞即可（無需 URL 編碼）
因為是 HTTPS 通訊，請別忘了加上 WINHTTP_FLAG_SECURE

🎉 附錄：Slack 中的發布確認範例

在 Slack 中會這樣顯示：

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[C++ Bot]
Hello from C++ :rocket:

✍️ 總結

項目	內容
發布方式	Webhook (Incoming Webhooks)
通訊函式庫	WinHTTP
資料格式	JSON
可用參數	text, username, icon_emoji, channel 等

還在想著怎麼用 C++ 整合 Slack 嗎？你也可以從今天開始加入通知 Bot！

🚀 下集預告？

如果您有興趣，下次我們可以：

檔案附件
帶按鈕的 UI
使用 Slack App + OAuth2 進行靈活的 API 操作

等，為您介紹更進一步的 Slack 整合！

如何從 C++ 向 Microsoft Teams 發佈訊息（WinHTTP + Graph API）

Mon, 14 Jul 2025 23:40:15 +0900

如何從 C++ 向 Microsoft Teams 發佈訊息（WinHTTP + Graph API）

想自動發佈訊息到 Microsoft Teams 聊天室中嗎？
這時候可以使用的就是 Microsoft Graph API 。
在本文中，我們將透過步驟介紹 使用 WinHTTP 的 C++ 程式碼範例 以及 必要的 API 認證步驟 。

🔧 必要的準備（Microsoft Graph API 認證設定）

1. 在 Azure 入口網站註冊應用程式

首先，要使用 Microsoft Graph API，必須在 Azure 註冊應用程式。

前往 Azure Portal
「Microsoft Entra ID」 > 「＋新增」 > 「應用程式註冊」 > 「新增註冊」
輸入任意應用程式名稱後點擊「註冊」

2. 新增 API 權限

前往左側選單的「API 權限」
在 「Microsoft Graph」 > 「新增權限」 中搜尋以下範圍，然後點擊 「更新權限」

Chat.ReadWrite
User.Read

※ 若想要發佈到頻道，則還需要 ChannelMessage.Send

3. 記下用戶端識別碼與租用戶識別碼

記下顯示在「概觀」索引標籤中的以下兩項：

應用程式 (用戶端) 識別碼
目錄 (租用戶) 識別碼

4. 建立用戶端密碼

前往「憑證與密碼」索引標籤
點擊「新增用戶端密碼」 > 設定到期日後，點擊「新增」
顯示的值（密碼）請 務必當下立刻記下

🔐 取得存取權杖（OAuth2）

取得時我們使用 client_credentials 流程。
使用 curl 執行以下命令，以取得存取權杖。

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curl -X POST ^
 https://login.microsoftonline.com/{租用戶識別碼}/oauth2/v2.0/token ^
 -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" ^
 -d "client_id={用戶端識別碼}" ^
 -d "scope=https%3A%2F%2Fgraph.microsoft.com%2F.default" ^
 -d "client_secret={用戶端密碼}" ^
 -d "grant_type=client_credentials"

回應範例

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{
 "token_type":"Bearer",
 "expires_in":3599,
 "ext_expires_in":3599,
 "access_token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJub...（省略）"
}

使用此 access_token 來呼叫 Microsoft Graph API。

💬 投稿到 Teams 聊天室的 C++ 範例

這裡示範使用 WinHTTP 向聊天室發佈訊息的 C++ 範例。

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>
#include <string>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

void PostToTeamsChat(const std::wstring& accessToken, const std::wstring& chatId, const std::wstring& message) {
 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"TeamsPoster/1.0", WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME, WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);

 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, L"graph.microsoft.com", INTERNET_DEFAULT_HTTPS_PORT, 0);

 std::wstring endpoint = L"/v1.0/chats/" + chatId + L"/messages";
 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", endpoint.c_str(), NULL,
 WINHTTP_NO_REFERER, WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES, WINHTTP_FLAG_SECURE);

 std::wstring jsonBody = L"{\"body\": {\"content\": \"" + message + L"\"}}";
 std::wstring headers = L"Authorization: Bearer " + accessToken + L"\r\nContent-Type: application/json\r\n";

 BOOL bResult = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(), (DWORD)-1L,
 (LPVOID)jsonBody.c_str(), (DWORD)(jsonBody.length() * sizeof(wchar_t)),
 (DWORD)(jsonBody.length() * sizeof(wchar_t)), 0);

 if (bResult)
 WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL);

 DWORD dwSize = 0;
 WinHttpQueryDataAvailable(hRequest, &dwSize);

 if (dwSize > 0) {
 std::wstring response(dwSize / sizeof(wchar_t), 0);
 DWORD dwDownloaded = 0;
 WinHttpReadData(hRequest, &response[0], dwSize, &dwDownloaded);
 std::wcout << L"Response: " << response << std::endl;
 }

 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);
}

int main() {
 std::wstring access;
 std::wstring chatId = L"19:";
 std::wstring message = L"Hello from C++!";
 std::wcout << L"Enter your access token: ";
 std::getline(std::wcin, access);
 std::wcout << L"Enter chat ID: ";
 std::getline(std::wcin, chatId);
 PostToTeamsChat(access, chatId, message);
 return 0;
}

🔍 取得聊天室識別碼的方法

聊天室識別碼可以透過 GET /v1.0/me/chats 來確認。

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curl -X GET ^
 https://graph.microsoft.com/v1.0/me/chats ^
 -H "Authorization: Bearer {access_token}" ^
 -H "Content-Type: application/json"

回應範例

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{
 "value": [
 {
 "id": "19:abc123xyz@thread.v2",
 "topic": null,
 "chatType": "oneOnOne"
 }
 ]
}

📌 注意事項

此範例為最基本實作。在實際運用中：
- 權杖過期處理
- HTTPS 憑證驗證
- 錯誤處理的強化
頻道發佈請使用 teams/{team-id}/channels/{channel-id}/messages 。
傳送附件檔案需要多部分處理 (multipart) 或 Graph Drive API。

總結

📎 總結

功能	概要
Graph API	與 Teams 互動的官方 API
應用程式註冊	Azure 上必要的認證手續
存取權杖	透過 OAuth2 取得，並用於請求中
C++ 實作	使用 WinHTTP 呼叫 Graph API

🚀 下一步

作為更進階的範例，以下也是可行的：

團隊頻道發佈 (/teams/{team-id}/channels/...)
帶有附件檔案的發佈
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包含取得權杖在內的完整 C++ 實作

如有任何需求，歡迎隨時留言！

使用 Win32API + C++ 開發程式的優缺點

Sat, 12 Jul 2025 12:30:35 +0900

Win32API + C++ 開發的魅力與挑戰

對於想要精通 Windows 應用程式開發的人來說， Win32API + C++ 仍然是一個強大的選擇。這種允許與作業系統進行最密切互動的組合，兼具了速度與靈活性。

另一方面，要掌握它需要決心，因為它與現代開發風格有很大的不同。

在本頁中，我們將從 現役 Windows 應用程式開發人員的視角 清晰地解釋其優點和缺點。

優點

超高速的原生執行

由於 C++ 和 Win32API 在最接近作業系統的層級上運作，因此幾乎沒有不必要的開銷。 CPU 和記憶體的使用效率極高，擁有 壓倒性的執行速度 。

高靈活性和自由度

您可以 自行精細地控制 應用程式的所有行為，例如視窗控制、非同步處理、COM 整合和行程管理。也可以建立專門的工具和自己的原創框架。

易於分發，無需執行環境

由於不需要像 .NET 或 Java 這樣的外部執行環境，因此它 可以作為單一的執行檔進行分發 。在重新分發期間較少發生問題，且無需安裝程式即可輕鬆執行。

可以建立輕量級應用程式

由於它只需要最少必要的配置，其特點是 記憶體佔用非常小 。即使在低規格 PC 或虛擬機器環境中也能舒適地運作。

能夠實現作業系統級別的進階控制

您還可以實現 使用一般語言和函式庫難以達成的控制 ，例如全域滑鼠和鍵盤鉤子（Hook）、視窗樣式的微調以及系統選單操作。

缺點

開發效率低

即使是 GUI 的建構也必須完全在程式碼中完成，有時 僅僅為了建立一個按鈕就需要幾十行程式碼 。修改設計也很繁瑣，且與使用 UI 框架的開發相比，生產力較低。

易於降低可維護性

有許多 具有特殊結構的程式碼 ，例如訊息迴圈和視窗程序，這阻礙了可讀性和可重複使用性。它還有不適合團隊開發和長期維護的方面。

難以支援現代 UI

很 難支援近年來要求的 UX ，例如高 DPI 支援、觸控介面、無障礙功能和深色模式。您必須手動處理每一項，這需要花費大量的精力。

不支援跨平台

由於它是一個完全 Windows 專用的 API，因此 無法移植到 macOS 或 Linux 。如果您計劃跨平台部署，則需要選擇其他技術。

學習成本極高

您必須了解 如今已很少使用的概念和機制 ，例如 Handles (控制代碼)、GDI、COM 和 OLE。許多文件都很舊，需要時間和耐心來學習。

適合的用途

輕量級工具 ，如檔案啟動器和快捷鍵輔助工具
系統實用程式 ，如剪貼簿操作和 IME 控制
基於原生控制的應用程式 ，如全域鉤子和視窗擷取
與硬體緊密連結的 驅動程式支援工具

不適合的用途

現代 UI / UX 重要的 一般消費者應用程式
考慮到速度而建立的 原型設計和 MVP 開發
基於長期運作和團隊開發的 大型專案
需要支援多個作業系統的 跨平台產品

評估總結

觀點	評估
執行速度	◎ 非常快
記憶體效率	◎ 優秀
開發速度	× 慢
可維護性	× 低
跨平台支援	× 不支援
現代 UI 支援	× 弱
作業系統控制自由度	◎ 壓倒性地高

結論

Win32API + C++ 是為那些「想要親自處理作業系統中所有事情」的開發人員準備的工具。 雖然其力量巨大，但學習和操作需要相應的決心。

是否值得「大膽選擇」取決於您目標應用程式的性質。

潛入 #include <windows.h> 的世界而不依賴 GUI 框架或現代語言 ―― 這個選擇在今天仍然有意義。

【初學者指南】使用 vcpkg 在 Visual Studio 中安裝 libcurl（支援 OpenSSL）的步驟

Mon, 07 Jul 2025 21:46:08 +0900

如果您要在 Visual Studio 中使用 libcurl（支援 OpenSSL），強烈推薦引入 vcpkg，非常簡單

在 C++ 中處理 HTTP 通訊時，經常會使用 libcurl。但是，編譯和調整相依性卻意外地麻煩，對吧？

這時候能派上用場的就是微軟開發的 C++ 函式庫管理工具 ** 「vcpkg」 ** 。這次我們將介紹如何使用 cpkg 來引入 libcurl（支援 OpenSSL），並讓它在 Visual Studio 中能順暢使用的步驟。

vcpkg 的安裝（僅限尚未安裝者）

首先，我們來安裝 cpkg. 請在 PowerShell 中執行以下步驟。

powershell git clone https://github.com/microsoft/vcpkg cd vcpkg .ootstrap-vcpkg.bat

※如果您還沒安裝 Git，請到 Git 官方網站進行安裝。

libcurl（支援 OpenSSL）的安裝

接著，使用 vcpkg 來安裝 libcurl. 為了指定支援 OpenSSL 的 64 位元版本，請執行以下命令。

powershell vcpkg install curl[ssl] --triplet x64-windows

執行此命令後，必要的相依性（如 OpenSSL）也會被自動設定好。

與 Visual Studio 的整合設定

為了讓在 vcpkg 引入的函式庫能從 Visual Studio 專案中輕鬆使用，請使用下列命令進行整合設定。

powershell vcpkg integrate install

設定好之後，在 Visual Studio 的專案中就能自動使用 #include <curl/curl.h>，不再需要手動設定函式庫的路徑或連結器。

結語

至此，在 Visual Studio 中引入 libcurl（支援 OpenSSL）的準備工作就完成了。

只要使用 vcpkg，就能一次管理所有麻煩的相依性
使用 cpkg install curl[ssl] –triplet x64-windows 輕鬆引入 libcurl
使用 cpkg integrate install 即可與 Visual Studio 進行自動整合

接下來，只要在專案中包含標頭檔，並使用 libcurl 的 API 就能開始開發了。請善用方便的 vcpkg，一口氣提升您的開發效率吧。

從 C++ 透過 C++/CLI DLL 執行 PowerShell 的步驟

Wed, 16 Apr 2025 01:58:03 +0900

🎯 從 C++ 透過 C++/CLI DLL 執行 PowerShell 的步驟（Visual Studio 2022 / C++）

✅ 整體架構

🔹 ① CLI 封裝 DLL（C++/CLI）

提供執行 PowerShell 腳本的功能。

🔹 ② 原生 C++ 呼叫端

呼叫 CLI DLL 以執行 PowerShell 腳本。

🔧 步驟 1：建立 CLI 封裝 DLL 專案

1. 建立專案

[建立新專案] → [C++] → CLR 類別庫 (.NET Framework)
名稱：PowerShellWrapper

💡 如果未顯示此範本，請安裝「.NET 桌面開發」工作負載。

2. 新增 NuGet 套件

在專案上按一下右鍵 → [管理 NuGet 套件]
搜尋並安裝 System.Management.Automation
（版本 5.x 或 7.x）

3. CLI 端程式碼實作

PowerShellWrapper.h

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#pragma once

using namespace System;

namespace PowerShellWrapper {
 public ref class PowerShellExecutor {
 public:
 String^ Execute(String^ script);
 };
}

PowerShellWrapper.cpp

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#include "PowerShellWrapper.h"
using namespace System;
using namespace System::Management::Automation;
using namespace System::Collections::ObjectModel;

String^ PowerShellWrapper::PowerShellExecutor::Execute(String^ script)
{
 PowerShell^ ps = PowerShell::Create();
 ps->AddScript(script);
 Collection<PSObject^>^ results = ps->Invoke();

 System::Text::StringBuilder^ sb = gcnew System::Text::StringBuilder();
 for each (PSObject^ result in results)
 {
 sb->AppendLine(result->ToString());
 }

 return sb->ToString();
}

🔧 步驟 2：從原生 C++ 端呼叫

1. 建立 C++ 主控台應用程式專案

名稱：NativeApp

2. 參考設定

在專案上按一下右鍵 → [加入] → [參考] → [專案] → 新增 PowerShellWrapper
[組態屬性] → [C/C++] → [Common Language Runtime 支援] → 變更為 /clr

3. 執行程式碼（main.cpp）

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#using <System.dll>
#using "..\\PowerShellWrapper\\Debug\\PowerShellWrapper.dll"

using namespace System;
using namespace PowerShellWrapper;

int main()
{
 PowerShellExecutor^ executor = gcnew PowerShellExecutor();
 String^ result = executor->Execute("Get-Process | Select-Object -First 1");
 Console::WriteLine(result);
 return 0;
}

💡 補充說明（IDL / TLB / COM 註冊）

此架構是直接參考 .NET DLL 而不是 COM，因此 不需要 IDL、TLB 或是 COM 註冊 。

✅ 最終架構

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Solution
├── PowerShellWrapper (C++/CLI DLL)
│ └── PowerShellExecutor
├── NativeApp (C++ EXE)
 └── main.cpp → 呼叫 DLL

從 C++ 透過 C++/CLI DLL 執行 PowerShell 的步驟

Wed, 16 Apr 2025 01:58:03 +0900

🎯 從 C++ 透過 C++/CLI DLL 執行 PowerShell 的步驟（Visual Studio 2022 / C++）

✅ 整體架構

🔹 ① CLI 封裝 DLL（C++/CLI）

提供執行 PowerShell 腳本的功能。

🔹 ② 原生 C++ 呼叫端

呼叫 CLI DLL 以執行 PowerShell 腳本。

🔧 步驟 1：建立 CLI 封裝 DLL 專案

1. 建立專案

[建立新專案] → [C++] → CLR 類別庫 (.NET Framework)
名稱：PowerShellWrapper

💡 如果未顯示此範本，請安裝「.NET 桌面開發」工作負載。

2. 新增 NuGet 套件

在專案上按一下右鍵 → [管理 NuGet 套件]
搜尋並安裝 System.Management.Automation
（版本 5.x 或 7.x）

3. CLI 端程式碼實作

PowerShellWrapper.h

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#pragma once

using namespace System;

namespace PowerShellWrapper {
 public ref class PowerShellExecutor {
 public:
 String^ Execute(String^ script);
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#include "PowerShellWrapper.h"
using namespace System;
using namespace System::Management::Automation;
using namespace System::Collections::ObjectModel;

String^ PowerShellWrapper::PowerShellExecutor::Execute(String^ script)
{
 PowerShell^ ps = PowerShell::Create();
 ps->AddScript(script);
 Collection<PSObject^>^ results = ps->Invoke();

 System::Text::StringBuilder^ sb = gcnew System::Text::StringBuilder();
 for each (PSObject^ result in results)
 {
 sb->AppendLine(result->ToString());
 }

 return sb->ToString();
}

🔧 步驟 2：從原生 C++ 端呼叫

1. 建立 C++ 主控台應用程式專案

名稱：NativeApp

2. 參考設定

在專案上按一下右鍵 → [加入] → [參考] → [專案] → 新增 PowerShellWrapper
[組態屬性] → [C/C++] → [Common Language Runtime 支援] → 變更為 /clr

3. 執行程式碼（main.cpp）

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#using <System.dll>
#using "..\\PowerShellWrapper\\Debug\\PowerShellWrapper.dll"

using namespace System;
using namespace PowerShellWrapper;

int main()
{
 PowerShellExecutor^ executor = gcnew PowerShellExecutor();
 String^ result = executor->Execute("Get-Process | Select-Object -First 1");
 Console::WriteLine(result);
 return 0;
}

💡 補充說明（IDL / TLB / COM 註冊）

此架構是直接參考 .NET DLL 而不是 COM，因此 不需要 IDL、TLB 或是 COM 註冊 。

✅ 最終架構

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Solution
├── PowerShellWrapper (C++/CLI DLL)
│ └── PowerShellExecutor
├── NativeApp (C++ EXE)
 └── main.cpp → 呼叫 DLL

如何在 C++ 中以 ISO 8601 格式輸出當前時間

Sat, 15 Apr 2023 19:35:27 +0900

先決條件

ISO C++ 20 標準 (/std:c++20)

程式碼

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#include <chrono>
#include <format>

std::string datetime = std::format("{:%FT%TZ}", system_clock::now());

以上就是在 C++ 中以 ISO 8601 格式輸出當前時間的方法。

參考資料

std::format

如何在 Windows 上編譯 OpenSSL

Fri, 07 Apr 2023 21:06:32 +0900

什麼是 OpenSSL？

它是一個開源函式庫，提供了執行加密通訊所需的處理功能。

為了在程式中使用它，由於其 C 語言原始碼是公開的，您需要對其進行編譯以建立函式庫。

下面，我們將介紹編譯步驟。

準備編譯環境

Perl

從 https://strawberryperl.com/ 下載 strawberry-perl-5.32.1.1-64bit.msi。最新版本應該就可以。
NASM

從 https://www.nasm.us/ 的 Download 中下載 2.16.01/nasm-2.16.01-win64.zip。非 RC 的最新版本應該就可以。安裝後，您需要將安裝 NASM 的資料夾登錄到環境變數 PATH 中。
Visual Studio 2022 或 Build Tools for Visual Studio 2022

從 https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/ 安裝 Visual Studio 2022 Community 或 Build Tools for Visual Studio 2022。

Windows 上的 OpenSSL 編譯步驟

從 https://www.openssl.org/source/ 下載 openssl-3.1.0.tar.gz 並解壓縮。如果無法解壓縮，請在命令提示字元中執行 tar -xzf openssl-3.1.0.tar.gz。
以系統管理員權限 啟動命令提示字元。
開啟解壓縮後的資料夾。
執行以下命令。 ※ 請根據您安裝的 Visual Studio 版本更改 Community 部分。

1

"C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64

執行以下命令：

1

perl Configure VC-WIN64A

執行以下命令（會花費相當長的時間）：

1

nmake

執行以下命令（會花費相當長的時間）：

1

nmake test

執行以下命令：

1

nmake install

如果成功，OpenSSL 將會安裝在 C:\Program Files\OpenSSL。

以上。

參考資料

https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenSSL

C++ on kenji.blog

【完全解剖】最強密碼破解演算法「GNFS」C++實作與理解

【完全解剖】最強密碼破解演算法「GNFS」C++實作與理解

1. GNFS 最尖端邏輯・框架（完整原始碼）

2. GNFS 的最終目的： $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

3. Phase 1: 多項式選擇（Polynomial Selection）

4. Phase 2: 特殊 $q$ 晶格篩法（Special-q Lattice Sieving）

5. Phase 3: 過濾（Filtering）

6. Phase 4: GF(2) 上的線性代數（Block Wiedemann 法）

7. Phase 5: 代數平方根（Algebraic Square Root）與密碼崩潰

結語

如何從 C++ 呼叫 Microsoft.Windows.AI

🎯 如何從 C++ 呼叫 Microsoft.Windows.AI【附範例程式碼】

✅ 準備篇

◾ 系統需求

✅ 專案結構

✅ 範例程式碼

main.cpp

✅ 補充：如何指定輸入與輸出 Tensor

✅ 偵錯時的注意事項

✅ 總結

✅ 替代方案：給不想使用 WinRT 的人

📌 結語

從 C++ 呼叫 TinyLLaMA 的步驟（使用 llama.cpp）

✅ TinyLLaMA × C++ 設定步驟（使用 llama.cpp）

🔧 Step 1: 準備 llama.cpp

1-1. 必備環境（最低需求）

1-2. 取得並建置 llama.cpp

📦 Step 2: 下載 TinyLLaMA 模型並轉換

2-1. 從 HuggingFace 取得原始模型

2-2. 轉換為 GGUF 格式（供 llama.cpp 使用）

2-3. 模型量化（縮減大小）

🧪 Step 3: 從 C++ 呼叫模型（程式碼範例）

3-1. 簡易 C++ 程式碼（推論）

🧱 Step 4: 編譯方法（範例）

✅ 成果物結構範例（整理）

🧠 應用於使用案例的補充說明

📌 總結

如何使用 Slack App + OAuth2 發送訊息到 Slack

✅ 使用存取權杖的發文方法（Slack Web API）

🔑 必要前提

設定步驟

💻 C++ 程式碼（使用 WinHTTP 向 Slack API 發送請求）

📌 如何獲取頻道 ID

✅ 關於權杖類型（補充）

📝 總結

使用 C++（Win32 API + WinHTTP）發送訊息至 Slack 的方法【支援 Webhook】

使用 C++（Win32 API + WinHTTP）發送訊息至 Slack 的方法【支援 Webhook】

✅ 整體流程

🔑 Step1：取得 Slack Webhook URL 的方法

取得步驟

💻 Step2：使用 C++ 程式碼發送訊息至 Slack

使用技術

範例程式碼（發佈至 Slack）

🧪 自訂 JSON 訊息

📌 補充事項

🎉 附錄：Slack 中的發布確認範例

✍️ 總結

🚀 下集預告？

如何從 C++ 向 Microsoft Teams 發佈訊息（WinHTTP + Graph API）

如何從 C++ 向 Microsoft Teams 發佈訊息（WinHTTP + Graph API）

🔧 必要的準備（Microsoft Graph API 認證設定）

1. 在 Azure 入口網站註冊應用程式

2. 新增 API 權限

3. 記下用戶端識別碼與租用戶識別碼

4. 建立用戶端密碼

🔐 取得存取權杖（OAuth2）

回應範例

💬 投稿到 Teams 聊天室的 C++ 範例

🔍 取得聊天室識別碼的方法

回應範例

📌 注意事項

總結

📎 總結

🚀 下一步

使用 Win32API + C++ 開發程式的優缺點

Win32API + C++ 開發的魅力與挑戰

優點

超高速的原生執行

高靈活性和自由度

🎯 如何從 C++ 呼叫 `Microsoft.Windows.AI`【附範例程式碼】

`main.cpp`

✅ TinyLLaMA × C++ 設定步驟（使用 `llama.cpp`）

2-2. 轉換為 GGUF 格式（供 `llama.cpp` 使用）