AI懶人報

2026年11月7日

你同時開五個 Claude Code 分頁，派工的、記得每個分頁進度的都是你。DeepSeek 開源的 Super-agent（研究原型，MIT 授權）想把這個角色換掉：掛在 GitHub 上，有人在 issue 叫它，它自己開工單、派 worker 去做、回一個 PR 給你審。 它免費嗎？資料傳去哪？Claude Code 用戶要不要用？這一集用官方的程式碼、文件、價目表和隱私權政策查清楚。 📌 重點 ・程式碼免費，模型照 token 收費：DeepSeek Flash 約 Claude Sonnet 5.5 的 1/8，但對話不長時 Claude Haiku 5.5 更便宜 ・DeepSeek Harness 接官方模型時，預設多傳一份完整工作紀錄（訊息、指令結果、檔案內容）；可以關，但關了再開會補傳 ・Claude Code 換成 DeepSeek 沒有那份副本，但送給模型的東西都到 DeepSeek 伺服器 ・一個人已經在用 Claude Code，裝 Super-agent 差別不大；issue 多的團隊才有感。公司機密、客戶資料不要走 DeepSeek 官方模型 📄 官方資料 ・設計文章（微信公眾號「DeepSeek Harness 团队」）： https://mp.weixin.qq.com/s/zoS7GlReWPhfCjENGxXCdg ・Super-agent 原型： https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype ・DeepSeek Harness： https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness ・session-log 上傳外掛（預設開啟、怎麼關）： https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/tree/master/packages/session/session-log-deepseek ・DeepSeek API 價目： https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing ・Claude Code 接 DeepSeek 的完整設定： https://api-docs.deepseek.com/quickstart/agentintegrations/claude_code ・DeepSeek-V4.1-Flash 模型卡（benchmark 為 DeepSeek 自測）： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ・DeepSeek 隱私權政策： https://cdn.deepseek.com/policies/en-US/deepseek-privacy-policy.html ・Claude 價目： https://claude.com/pricing ・Anthropic 商用條款： https://www.anthropic.com/legal/commercial-terms ・OpenAI API 資料政策： https://developers.openai.com/api/docs/guides/your-data ・行政院：公務機關全面禁用 DeepSeek（2025/2/3）： https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/3ce9fe8f-2f5f-4d1d-8176-6fa4cf622b82 實測（Claude Code 接 DeepSeek V4.1 Flash）是在自己的電腦、透過 OpenRouter 跑的一題小題。價格為 2026/11/5 查詢。 🎬 參考影片 ・Sam Witteveen｜NEW DeepSeek Harness - Super Agent!： https://www.youtube.com/watch?v=OrcsMi2-IcM ・Rob Shocks - Switch Dimension｜DeepSeek's Super-agent Explained (Plug it into Claude Code)： https://www.youtube.com/watch?v=n2TLtU65ZtA ・Vizuara｜How DeepSeek SuperAgents Work： https://www.youtube.com/watch?v=zdNWjt4lBqU ・Codedigipt｜DeepSeek's New SuperAgent Can Build an Autonomous AI Coding Team!： https://www.youtube.com/watch?v=47QzX5SO4mI ・AI with Thiru｜DeepSeek SuperAgent Explained（坦米爾語）： https://www.youtube.com/watch?v=3nB4mZA4Q30 ・RepoChad｜Your DeepSeek Agent Sends a Copy of Everything（片中「一位開發者的中繼站實測」）： https://www.youtube.com/watch?v=0dq9wicIdTs ・Turing Post｜DeepSeek's Super-Agent Wants to End AI Babysitting： https://www.youtube.com/watch?v=lnp9VVTsUtE 你會把 DeepSeek 接進自己的工作流程嗎？會拿它處理什麼、不處理什麼？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月6日

本集合作｜AAPD《產品人成長圈》 讓設計師、工程師、PM 和創業者一起學習成長的社群：每月教練診斷真實職場問題、跨職能夥伴對練，每兩個月一場產業講座。 第二波限額 100 位，報名到 11/15（日）。AI 懶人報專屬折扣碼 SMCTOMMY300，結帳再折 NT$300 👉 https://aapd.cc/Key6b 很多人以為投付費廣告就是砸錢買流量。Wispr Flow 的內容負責人 Hector Serrano 上 Lenny's Podcast，講的是另一件事：一套讓創作者願意長期幫你拍廣告的制度。他們現在有 50 個創作者、每個月上 500 到 600 支付費 UGC 廣告，成品卻堅持不交給 AI 做。這一集整理他說的六件事：什麼時候該開始投付費廣告；創作者怎麼付錢（照廣告花費分潤、給新人保底、不設上限）；創作者怎麼找、怎麼帶；為什麼廣告的量要一直衝；為什麼最好的行銷人對 AI 過敏；以及為什麼 YouTube 是被低估的成長管道。 章節 0:00 Hector：拍得好，就沒有上限 2:26 什麼時候開始投付費廣告 3:39 創作者怎麼付錢：分潤、保底、不設上限 5:38 創作者怎麼找、怎麼帶 8:43 為什麼廣告的量要一直衝 11:11 最好的行銷人對 AI 過敏 12:37 被低估的 YouTube 14:17 他說的重點 原始訪談 Lenny's Podcast｜86 minutes of paid-growth alpha | Hector Serrano： https://www.youtube.com/watch?v=KzS5Qs7vSMg 官方逐字稿（Lenny's Newsletter）： https://www.lennysnewsletter.com/p/how-a-19-year-old-intern-built-the 參考影片 Simon Høiberg｜My SaaS User Growth System: Get Your First 100 - 1,000+ Users： https://www.youtube.com/watch?v=6P_H9eDNBcA Rob Walling｜This Is the SMARTEST SaaS Marketing Strategy I've Ever Seen： https://www.youtube.com/watch?v=1p95mVJxnRg Superwall｜Copy This UGC Strategy, It'll Make Your App Go Viral： https://www.youtube.com/watch?v=RVnnqTrSKZY Kallaway｜Do THIS To Blow Up Your Brand in 2025 (SuperUGC Strategy)： https://www.youtube.com/watch?v=Aca1lAe0Mgo Superwall｜Meet The 18y/o Who Solved UGC Marketing (100M Views in 2 Weeks)： https://www.youtube.com/watch?v=szgT-8gXd3s Superwall｜Our app makes $750k/mo thanks to this UGC strategy： https://www.youtube.com/watch?v=Ca_VnMTosRo 畫面：訪談片段與截圖來自 Lenny's Podcast 原片。 你的產品現在的廣告是誰拍的？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月6日

2026 年 11 月 2 日，MIT CSAIL 的四位研究者（Takehi、Teoh、Zhang、Khattab）發表研究文章「Sparks of Weight-Space Programming」（放在作者網站上、還沒經過同儕審查，實驗紀錄全部公開）。他們讓 OpenAI 的 GPT-6 Astra 直接看懂、動手改另一個 AI 模型裡面的數字，不用重新訓練。一個小模型的數學考試，從 100 題答對 8 題變成答對 48 題。 這一集用白話講：平常要怎麼改 AI、這次哪裡不一樣、它怎麼做到的、做到什麼、還做不到什麼，以及這件事代表什麼。不需要機器學習背景。 📌 這一集的五個重點 做到的：AI 光看數字，就能猜出另一個網路在做什麼，還能直接修好卡住的網路 8 題變 48 題，是拿掉「跳針」的毛病，讓模型寫完本來會算的題目，沒有教會它數學 做不到的：很大的模型、只看數字判斷模型行為、加進本來沒有的能力 真正新的：AI 自己做完整套研究、再直接動手改，不用資料、不用訓練 接下來看：跟一般的微調比划不划算、模型變大還撐不撐得住 （「代表什麼」那段的作者願景、我的推論都另外標清楚，不是研究結果） 📄 研究原文與完整紀錄 ・Takehi, Teoh, Zhang, Khattab（MIT CSAIL）｜Sparks of Weight-Space Programming： https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/ ・每個實驗的完整紀錄（給 AI 的指令、AI 的回覆、程式、評分）： https://github.com/RikiyaT/lm_understand-logs ・Qwen3.5-0.8B 模型說明頁（思考模式容易重複、官方預設不開）： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0.8B 畫面中的實驗圖依原文重畫，車子場景為示意。 🎬 參考影片 ・Matthew Berman｜The most important paper in AI right now： https://www.youtube.com/watch?v=j09uV1oAuIo ・Caleb Writes Code｜Weight-Space Programming explained in 10min..： https://www.youtube.com/watch?v=77hHgDkbtLI ・Jia-Bin Huang｜LLMs Can Now Read and Write Neural Network Weights： https://www.youtube.com/watch?v=r8sZgPx4jYA ・Prompt Engineering｜Weight-Space Programming: AI Is Now Rewriting Other AI Models： https://www.youtube.com/watch?v=wXJDtImT_-0 ・Code Bear｜GPT-6 Astra fixed Small Broken Qwen Model in One shot!： https://www.youtube.com/watch?v=bLjFdgrkiQ4 ・AIM Network｜MIT Shows An AI Can Edit Another Model's Weights And Lift Math Score To 48.1%： https://www.youtube.com/watch?v=0rb3MdrMa8o 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月5日

美國期中選舉開票隔天，美股大漲，AI 股卻一邊跌一邊漲：CoreWeave 跌約一成、德州發電商 Vistra 跌 14%，微軟、亞馬遜卻各漲 6% 以上。差別在選票上 —— 這次選舉，資料中心推高的電費，變成了候選人互相攻擊的題目，很多地方直接拿去公投。 這一集用白話講清楚：美國這次選了什麼、電費怎麼變成選戰議題（PJM 電網拍賣、地方反對、兩黨怎麼打、41 個公投的結果），選後 AI 基礎建設會變快還是變慢，誰受益、誰吃虧，跟台灣供應鏈有什麼關係。 📌 重點 ・民主黨拿下眾議院和參議院（11/5 仍有席次在計票）；德州、俄亥俄、喬治亞州長換黨，喬治亞管電價的委員會也換多數 ・PJM（美國東部 13 州＋DC 的電網）一年的容量拍賣費用從 22 億跳到 147 億美元，市場監測單位算出 93 億來自資料中心 ・41 個資料中心地方公投，40 個結果對資料中心不利；兩黨候選人都有人主張暫停 ・兩黨共同方向：讓資料中心自己付電網的錢。新州長的暫停令還只是承諾，明年 1 月才上任 ・短期照蓋，2028 年以後的新案比較受影響；手上已經有電的雲端大廠受益，還在排隊等電的吃虧 ・本片只整理公開資料，不代表投資建議，也不評論任何政黨 📄 資料來源（11/5 查詢；未定案席次以最新計票為準） ・NBC 參議院開票： https://www.nbcnews.com/politics/2026-elections/senate-results ・CBS 眾議院開票： https://www.cbsnews.com/live-updates/house-election-results-2026/ ・CNBC 資料中心公投 41 個結果： https://www.cnbc.com/2026/11/04/data-center-ballot-measures-2026-midterm.html ・CNBC 選後 AI 股、野村、JPMorgan： https://www.cnbc.com/2026/11/05/ai-data-centers-midterms-capacity.html ・EIA 電價展望： https://www.eia.gov/outlooks/steo/report/eleccoalrenew.php ・PJM 容量拍賣： https://insidelines.pjm.com/pjm-capacity-auction-procures-138318-mw-of-generation-resources-as-work-continues-to-address-growing-electricity-demand/ ・喬治亞公用事業委員會換多數（GPB）： https://www.gpb.org/news/2026/11/04/democrats-take-control-of-georgia-public-service-commission ・Data Center Watch（地方反對統計，Fortune 報導）： https://fortune.com/2026/06/16/data-center-opposition-construction-delays-blocks-report/ ・俄亥俄 AEP 資料中心電價（POWER）： https://www.powermag.com/regulator-approves-aep-ohios-landmark-data-center-tariff/ ・參議院許可改革協議（CNBC）： https://www.cnbc.com/2026/09/30/permitting-deal-congress-election.html ・州 AI 法與新國會（NatLawReview）： https://natlawreview.com/article/blue-wave-new-ai-rules-what-democratic-control-congress-means-ai-regulation ・瑞銀：2028 年資料中心風險（Fox Business）： https://www.foxbusiness.com/politics/new-political-landscape-facing-ai-after-democrats-midterm-gains ・華城星際之門變壓器訂單（台灣財經媒體）： https://uanalyze.com.tw/articles/5724726208 🎬 參考影片 ・ITV News｜Watch as Donald Trump reacts to defeat in US midterm elections： https://www.youtube.com/watch?v=jIJHwUxj2qw ・CNN-News18｜US Midterm Elections 2026 | Donald Trump Breaks Silence on Midterm Results As Dems Sweep Congress： https://www.youtube.com/watch?v=URa8BVWMv0Q ・BBC News｜What do the US election results mean for the world?： https://www.youtube.com/watch?v=Pp5HAuHIUTs ・BBC News｜What's at stake for Trump in the US midterm elections? | Global News Podcast： https://www.youtube.com/watch?v=E4jhqXPn-l4 ・BBC News｜How US midterm elections impacted data centre stocks and Wall Street： https://www.youtube.com/watch?v=yhjy8Cw7XfA ・India Today｜US Midterms: Exit Polls Signal Voter Anger Against Trump Over Cost Of Living： https://www.youtube.com/watch?v=Zt6QjV8M4wE 你覺得美國的資料中心會因為這次選舉蓋得比較慢嗎？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月4日

很多人把 AI 裝在自己的電腦上，接上 agent 叫它做事，結果它一直失敗，就以為本地模型太笨。其實很多時候是設定錯了：Ollama 在顯示記憶體小於 24GB 的機器上，預設 context 只有 4k，但 OpenClaw 這類 agent 需要 64k 以上。 這一集照記憶體大小，從 16GB 一路講到 128GB：每一級能跑哪一顆模型、多快、適合做什麼。再講為什麼有的大模型反而比較快（MoE）、要用 LM Studio、Ollama 還是 llama.cpp、哪些用法真的有人做成功、哪些會讓你失望，最後是新手最常踩的五個坑，跟一張一個下午就能鎖好的安全清單。 片中所有速度（tok/s）都是社群上分享的實測，不是我們自己量的；同一台機器換軟體、換設定就會差很多，看大概就好。 📌 七句照做 要接 agent，先把 context 拉到 64k 以上 4-bit 模型 ≈ 參數量 × 0.6 GB，再多留空間給 context 用 Mac 的話，先照記憶體的四分之三來算 16GB 跑小模型；32GB 跑 27B 等級；64GB 開長 context；128GB 才換到大模型 想要快，先試 MoE 模型，再試著換一個軟體 難的交給雲端，私密的、重複的留在本地 Ollama 保持只聽本機，agent 的資料夾裡不要放密碼 官方文件與報導： ・Ollama 官方文件｜Context length（預設 4k／32k／256k）： https://docs.ollama.com/context-length ・Ollama 官方文件｜OpenClaw 整合（建議至少 64k）： https://docs.ollama.com/integrations/openclaw ・OpenClaw 官方文件｜Local models： https://docs.openclaw.ai/gateway/local-models ・Ollama 官方文件｜FAQ： https://docs.ollama.com/faq ・MLX-LM（Apple）｜大模型與 wired memory： https://github.com/ml-explore/mlx-lm ・LM Studio｜系統需求： https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements ・Qwen3.8-27B model card： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B ・Qwen3.8-Flash-Next model card： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next ・Gemma 4 26B-A4B model card： https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it ・Qwen3.6-35B-A3B model card： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B ・The Hacker News｜175,000 台 Ollama 伺服器對外開放： https://thehackernews.com/2026/01/researchers-find-175000-publicly.html 參考影片： ・Tina Huang｜Every Size Local AI In 24 Minutes： https://www.youtube.com/watch?v=rPGJhrunbxo ・Kai｜Every Ways to Get 128GB VRAM for Local AI at Full Context： https://www.youtube.com/watch?v=NA9D49kQFuU ・Kai｜Is 16GB All You Need for Serious Local LLM?： https://www.youtube.com/watch?v=i9mRnbdDYxk ・Kai｜Your Local AI Is Not as Private as You Think： https://www.youtube.com/watch?v=3mx84MRj8lY 這一集有很多圖表，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月3日

🎤 EasyType（Mac 語音輸入，免費公測中）： https://easytype.dev 你每天開好幾個 Claude Code、Codex，卻要一個視窗一個視窗切過去，才知道哪一個做完、哪一個卡在等你批准？Herdr 是一個為 AI coding agent 設計的終端機多工器：它像 tmux 一樣讓你在一個畫面裡開很多 pane、關掉視窗程式照樣跑，但它多做了一件 tmux 做不到的事，認得出每個 pane 裡的 agent 現在是工作中、卡住、做完還是閒置，還會用聲音跟通知叫你。 這一集的 Herdr 畫面全部是在我們的 Mac mini 上真的安裝、真的跑六個 agent 錄下來的。從為什麼需要它、五分鐘裝起來用，到一套照著設就能用的多專案配置（六條規則）、讓 agent 自己開 pane 派工給別的 agent、兩個 agent 到底能不能共享 context，再到 DHH 等四位重度使用者的配置，最後整理成三個等級的起手配置，看完就能接進自己的開發流程。 📌 多專案配置的六條規則 一個 repo 一個 workspace；tab 分用途（agents／server／logs／review）；pane 放 agent 或指令 狀態往上彙整：一個 agent 卡住，它的 tab、workspace 也顯示卡住；[ui] agentpanelsort = "priority" 讓要你處理的排最上面 通知預設只有聲音：[ui.toast] delivery = "system"（SSH 上用 "terminal"），Ctrl+B o 跳到發通知的 agent 替 agent 取名字：herdr agent start reviewer --kind codex --pane …，之後用名字派工、讀輸出 同一個專案平行改 → git worktree（Ctrl+B 大寫 G） 要完全隔開（工作／私人）才開 named session：herdr --session work 🧠 兩個 agent 怎麼共享 context：Herdr 沒有共享記憶。即時的用 herdr agent prompt／read 傳話；長期的放檔案（CLAUDE.md、AGENTS.md、交接寫成 handoff.md）；另一台的 agent 用 herdr --machine。 ⚙️ 安裝：curl -fsSL https://herdr.dev/install.sh | sh（或 brew install herdr） 官方 skill：npx skills add herdrdev/herdr --skill herdr -g ⚠️ 官網首頁先推的桌面 app 跟這集的 Herdr TUI 不互通，照這集做請裝 TUI。星數為 10/31 查詢；Herdr HUD 是 Alex Finn 自己的開源專案。 📄 官方文件與一手來源 ・Herdr TUI 官網： https://herdr.dev/tui/ ・Herdr 文件： https://herdr.dev/tui/docs/ ・GitHub｜herdrdev/herdr： https://github.com/herdrdev/herdr ・agent guide： https://herdr.dev/agent-guide.md ・Herdr 部落格｜Herdr is joining Y Combinator： https://herdr.dev/blog/herdr-is-joining-y-combinator/ ・Herdr 部落格｜Herdr raised a $6M seed： https://herdr.dev/blog/herdr-raised-a-seed/ ・Herdr 桌面 app： https://herdr.dev/ ・Alex Finn｜herdr-hud： https://github.com/finna/herdr-hud 🎬 參考影片 ・Lex Clips｜DHH's new setup for programming with AI - terminal, 16 agents, Herdr, Tailscale | Lex Fridman： https://www.youtube.com/watch?v=4Xg1AE6Uu1k ・typecraft｜I'm ditching tmux for herdr!： https://www.youtube.com/watch?v=yQDARWdrPeY ・Hal Shin｜Herdr: the Tmux for AI Agents： https://www.youtube.com/watch?v=XoitaexiCi0 ・Dave Ebbelaar｜How to set up Herdr for multi-agent coding (full guide)： https://www.youtube.com/watch?v=Shqtk_2Jd3c ・Alejandro AO｜Herdr Crash Course — Step-by-Step Setup： https://www.youtube.com/watch?v=Ct-mtWqV3Ro ・Seth Phaeno｜Herdr - The New Age of Modern Terminal Multiplexer： https://www.youtube.com/watch?v=27B50lXinWM ・翔宇工作流｜Herdr 实战：从零搭建 AI 一人公司，用 Claude Code、Codex 组建 AI 员工团队： https://www.youtube.com/watch?v=soT6SuYzHiY ・Alex Finn｜The greatest AI engineering workflow of all time revealed (Herdr)： https://www.youtube.com/watch?v=cmvF7nfEJLo ・极客解说｜Herdr 实战：一个终端管住 Claude Code 和 Codex，让它们互相派活、审查： https://www.youtube.com/watch?v=5msG_qQfo3o 畫面：Herdr 介面為 Mac mini 實際錄影；logo、手機截圖來自 herdr.dev；Mac mini 商品照來自 Apple 官網。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月2日

Tesla 的無人計程車專用車 Cybercab，2026 年 9 月 3 日開始在美國德州 Austin 載客：兩個座位，沒有方向盤、沒有踏板，車上只有乘客。上路快兩個月，這一集用乘客實際搭乘的畫面、Tesla 財報會議與訪談，回答四件事：它現在跑到哪、坐過的人怎麼說、Tesla 跟專家怎麼說，還有接下來去哪。資料截至 2026/10/28，未來時程都是 Tesla 說的預計。 章節 0:00 要車上的 AI 幫忙闖紅燈 0:49 現在跑到哪 2:10 坐過的人怎麼說 4:46 Tesla 跟專家怎麼說 6:32 接下來去哪 7:38 重點整理 官方影片 Tesla｜Tesla Q3 2026 Financial Results and Q&A Webcast（2026/10/21）： https://www.youtube.com/watch?v=tFezqXBF-gw Tesla｜The Future Has Arrived | Cybercab： https://www.youtube.com/watch?v=grdt05okn3Q 片中畫面與參考影片 Sawyer Merritt｜World’s first public Tesla Cybercab ride (no steering wheel)： https://www.youtube.com/watch?v=T1Id2aas5wI Kim Java｜I Rode in Tesla’s Cybercab - I Wasn’t Ready for This： https://www.youtube.com/watch?v=PeUwMgaJIC8 Tesla Owners Silicon Valley｜ELON MUSK INTERVIEW: X Takeover 2026, What's next for Humanity.： https://www.youtube.com/watch?v=wJasRLuu_LA Everyday Chris｜I Rode in Tesla’s Cybercab… It Changed My Mind： https://www.youtube.com/watch?v=O96n16um3lA Devin Olsen | Canada FSD｜I rode in a Tesla Cybercab - My honest thoughts： https://www.youtube.com/watch?v=kRymvULv0p4 Munro Live｜Tesla Cybercab Deep Dive: Inside the Engineering with Lars Moravy and Team： https://www.youtube.com/watch?v=UIrK8oStl-0 WHAT'S INSIDE? FAMILY｜My Daughter Tried a Tesla With No Steering Wheel： https://www.youtube.com/watch?v=LUUBkQpMgi4 CNBC Television｜Tesla's Cybercab launch did not live up to the hype, says WSJ's Tim Higgins： https://www.youtube.com/watch?v=usSv3KD3fTo Dirty Tesla｜The Massive Improvements to Tesla Cybercab!： https://www.youtube.com/watch?v=NPBtr5peCu8 BNN Bloomberg｜Tesla's robotaxi venture faces rocky start： https://www.youtube.com/watch?v=AAXQm9zxtFo 一手資料 Tesla Robotaxi 官網： https://www.tesla.com/robotaxi Tesla Robotaxi 安全報告： https://www.tesla.com/robotaxi/safety Cybercab 乘客手冊（Rider Guide）： https://www.tesla.com/robotaxi/riderguides Tesla 2026 Q3 財報簡報（SEC）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1318605/000162828026066738/exhibit9914.htm NHTSA 調查 AQ26002： https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2026/INOA-AQ26002-17078.pdf @robotaxi「300+ Cybercabs serving Austin」（2026/10/10）： https://x.com/robotaxi/status/2108981691436224816 媒體報導 Electrek（2026/09/14）： https://electrek.co/2026/09/14/tesla-cybercab-70-minute-austin-detour/ Reuters 分析（2026/09/04）： https://www.usnews.com/news/top-news/articles/2026-09-04/analysis-musk-pushes-regulatory-limits-with-teslas-cybercab-robotaxi-service 如果你有機會去 Austin，會想叫一台 Cybercab 試試看嗎？你最在意的是等車、車資，還是安全？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年11月1日

很多人學新東西的第一個動作，是叫 AI 幫忙整理重點。可是一個將近一千位高中生的研究發現：練習時用一般 ChatGPT 介面的學生成績高了 48%，AI 一拿走，考試反而比沒用過 AI 的同學低 17%；用只給提示、不給答案的 AI 家教那一組，就沒有這個退步。 這一集講怎麼讓 AI 當教練，不要當答案機：照你學一個新東西會碰到的順序，從決定學什麼、查出你的起點、讓它考你、講給它聽，到排進行事曆、做出一個東西。每一步都附可以直接貼的提示詞（是我們寫的建議寫法，照你的題目改）。 📌 五件這禮拜就能做的事 寫下一個你現在就想解決的問題，貼給 AI：「請先訪談我，一次問一個問題。」 讓 AI 出題測你，再排一份六週的計畫，並列出你先不用學的東西 學完一段就關掉資料：「不要給我答案，一次問我一題。」 用自己的話寫一遍，請 AI 對照資料找出講得模糊的地方，但不要讓它改寫 行事曆放明天、一週後、一個月後，並在 48 小時內用它做一件事 🧑‍🏫 教練模式提示詞 我在學這個主題，不要直接給我答案。一次只問我一題，等我回答。我答錯的時候就指出來，我卡住的時候就給我提示，不要直接解給我看。 🎙 片中用講的跟 AI 對話，用的是我們做的 EasyType（Mac 語音輸入，現在免費公測中、公測期間無字數上限、目前僅支援 Mac M 系列晶片）： https://easytype.dev 研究與資料： ・PNAS 2025｜Bastani et al., Generative AI without guardrails can harm learning： https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122 ・Scientific Reports 2025｜Kestin et al., AI tutoring outperforms in-class active learning： https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12179260/ ・Psychological Science 2006｜Roediger & Karpicke, Test-enhanced learning： https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x ・Cognitive Science 2002｜Rozenblit & Keil, The illusion of explanatory depth： https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3062901/ ・Psychological Science in the Public Interest 2013｜Dunlosky et al., Effective learning techniques： https://doi.org/10.1177/1529100612453266 ・富蘭克林自傳（Project Gutenberg）： https://www.gutenberg.org/ebooks/20203 ・Gemini Notebook（原 NotebookLM）官方說明： https://support.google.com/notebooklm/answer/16179559 參考影片： ・Dan Martell｜How To Become Dangerously Self-Educated (with AI)： https://www.youtube.com/watch?v=6poBPhfB-WY ・Sandeep Swadia｜How To Become Dangerously Self-Educated With AI (for free)： https://www.youtube.com/watch?v=3k6fR5EdLAo ・monke｜How to become dangerously self-educated.： https://www.youtube.com/watch?v=GrCLNaGV8 ・Growzen｜How To Become Dangerously Self-Educated (complete plan)： https://www.youtube.com/watch?v=BNcw9kuIdn4 ・The iScale｜How to Become Dangerously Self-Educated with AI： https://www.youtube.com/watch?v=6eGYDDOhExM ・Rise Above Reality｜How to Become Dangerously Self-Educated in the Era of AI： https://www.youtube.com/watch?v=hIFhUhsBTi8 ・Beyond Potential｜The Art of Becoming Dangerously Self-Educated： https://www.youtube.com/watch?v=48HQUVRlreQ 這一集有很多圖表和提示詞卡，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月31日

AI 代理人（AI Agent）會自己動手幫你買東西了。Meta 的 AI 助理 Muse 會自己開瀏覽器幫你下單，Amazon 把它擋在門外，Shopify 卻讓它直接結帳。這一集整理 Shopify 執行長 Tobi Lütke 在 Sources Podcast 的訪談：大家實際叫 AI 買什麼、兩家為什麼選了相反的路，還有 Amazon 自己也有一個代買的 AI。ChatGPT、Google Gemini、微軟 Copilot 也都接上了 Shopify，AI 購物離你沒那麼遠。 章節 0:00 開場：Amazon 擋掉 Meta 的 Muse，Shopify 卻放行 1:04 AI Agent 是什麼？跟搜尋、比價網差在哪 2:34 AI 購物實際買什麼：健身房、3D 列印、自動補貨 4:52 Amazon 擋、Shopify 開：九月發生了什麼 7:10 Amazon 自己也有 Buy for Me，那為什麼擋 Muse？ 7:35 為什麼兩家選得不一樣：百貨公司 vs. 獨立小店 11:46 在台灣能用嗎？還有 AI 怎麼幫你開店 參考影片 Sources Podcast and Alex Heath｜Shopify CEO on how AI is making it easier to start a business： https://www.youtube.com/watch?v=r9SHzCW9zxo 參考資料 Meta｜Introducing Muse（2026-09-08）： https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/ Meta 日本｜Muse 在日本上線： https://about.fb.com/ja/news/2026/10/muse-personal-ai-agent-launches-in-japan/ Amazon 使用條款（Conditions of Use）： https://www.amazon.com/gp/help/customer/display.html?nodeId=508088 Amazon｜Buy for Me 官方說明： https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-shopping-app-buy-for-me-brands Shopify Help Center｜Muse 直接結帳： https://help.shopify.com/en/manual/online-sales-channels/agentic-storefronts/meta Shopify Help Center｜Agentic storefronts： https://help.shopify.com/en/manual/online-sales-channels/agentic-storefronts Tobi Lütke 貼文（2026-09-21）： https://x.com/tobi/status/2102090718546198790 TechCrunch 報導（2026-09-21）： https://techcrunch.com/2026/09/21/metas-ai-agent-has-been-blocked-from-using-amazon-com/ 你會讓 AI 直接幫你刷卡嗎？哪一種東西你願意整個交給它買，哪一種一定要自己挑？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月31日

用 ChatGPT 查症狀、看健檢報告、幫爸媽查病，到底準不準？今年一篇 Oxford 研究發現：同一個 AI 自己作答，95% 都找對病；換成一般人自己去問，找對的不到 35%。這一集整理 UCSF 內科部主任 Robert Wachter 的訪談：差別在你給 AI 什麼資料、怎麼問，以及 AI 太保守、被炒作的地方。 0:00 開場：AI 對九成、醫生對七成五，該聽誰的？ 0:55 AI 現在能信到什麼程度 1:53 AI 自己答對 95%，為什麼你問不到 35% 4:18 問 AI 之前，先給它哪些資料 5:46 問病要打的兩句話 8:41 AI 叫你去做檢查，一定對嗎？ 10:01 醫生怎麼用 AI，哪些事要留給醫生 13:11 AI 會很快取代醫生、治好癌症嗎？ 參考影片 Silicon Valley Girl｜Top UCSF Doctor: AI is Coming for Every Medical Specialty： https://www.youtube.com/watch?v=iJfF_VC10tI 參考資料 Oxford 大學研究（Nature Medicine，2026）：Reliability of LLMs as medical assistants for the general public： https://doi.org/10.1038/s41591-025-04074-y Oxford Internet Institute 新聞稿： https://www.oii.ox.ac.uk/?p=410415 Robert Wachter（UCSF 官方簡介）： https://profiles.ucsf.edu/Robert.Wachter OpenEvidence： https://www.openevidence.com/about 健保署 健康存摺（衛福部）： https://mohw.gov.tw/cp-16-70271-1.html 本集內容是訪談與研究的整理，不是醫療建議。身體不舒服，請直接找醫師。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月30日

2026 年 10 月 28 日，Google 發表 Gemini 4 Carbon。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index v5 上，Carbon 59 分排第一，Claude Opus 5.5 是 58 分，GPT-6 Astra 是 57 分，只贏一分，而且目前還沒有對外開放：Google 先給一小群資安防禦團隊，再透過 Fairwind 計畫逐步擴大，開放給開發者、企業和一般用戶沒有給日期。 這一集用 Google 官方文件、官方評測表和獨立評測機構 Artificial Analysis 的數據，整理 Carbon 強在哪裡（讀很長的資料、不會的時候比較肯說不知道、價格、長時間做事）、Google 真正的主場（Gmail、Drive、Meet、Chrome 這些你每天在用的產品，以及它的限制），還有它弱在哪裡（操作電腦、寫程式的最後一哩），最後把 Carbon、Opus 5.5、GPT-6 並排，整理成「什麼事開哪一個」的清單。 📌 什麼事開哪一個 一大堆資料要找線索：開 Gemini（Carbon 開放前先用 Argon） 資料本來就在 Gmail、Drive：直接在 Google 裡開 Gemini 冷門事實怕被唬：先問 Gemini，再查原始來源 在專案裡連續改很多檔案：Opus 5.5 讓 AI 操作電腦或瀏覽器：Opus 5.5 軟體任務要做到能合併、又想壓低花費：GPT-6 做網頁、介面：兩個各做一版自己比 本片的跑分分三種來源：Google 自己公布的（官方評測表，部分由 Google 自己跑）、獨立評測機構 Artificial Analysis 測的、以及發布第一天的早期試用（單一來源，僅供參考）。各家公布的數字設定不同，不能跨家直接比。 ⏱ 章節 00:00 Carbon 發表了什麼：第一名只贏一分 00:37 一、現在能不能用 01:24 二、它強的地方 03:44 三、Google 的主場：生態系 04:55 四、它弱的地方 06:11 五、三個模型並排，什麼事開哪一個 📄 一手來源（官方） ・Google｜Gemini 4 Carbon: our next frontier model： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/ ・Google DeepMind｜Gemini 4 Carbon 評測方法與結果表： https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-carbon ・Google｜Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/ ・Google DeepMind｜Fairwind Program： https://deepmind.google/fairwind-program/ ・Google｜Gemini API 定價： https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing ・Google｜Gemini app 版本更新： https://gemini.google/release-notes/ ・Google｜Gemini in Chrome： https://gemini.google/overview/gemini-in-chrome/ ・Google｜Workspace 的 Gemini 功能： https://workspace.google.com/solutions/ai/ ・Anthropic｜Introducing Claude Opus 5.5： https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5-5 ・OpenAI｜GPT-6 Astra 模型與定價： https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra 📊 獨立評測（二手） ・Artificial Analysis｜Gemini 4 Carbon is the new #1 on Intelligence Index v5： https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-carbon-new-number-1 ・Artificial Analysis｜AA-Omniscience： https://artificialanalysis.ai/evaluations/omniscience 🎬 參考影片（只當研究資料，數字都回官方資料核對過） ・Paul J Lipsky｜Google Just Announced Gemini 4 Carbon (It Cooks)： https://www.youtube.com/watch?v=FLum2xzpaHM ・Matthew Berman｜Google "Carbon" just won everything…： https://www.youtube.com/watch?v=zhnJo7s91ls ・Arena｜Gemini 4 Carbon | First Impressions： https://www.youtube.com/watch?v=NO2I3ueVQrk ・Universe of AI｜Gemini 4 Carbon BEATS Opus 5.5 But There's a Catch!： https://www.youtube.com/watch?v=YC_yDXDKwpE ・Mehul Mohan｜NEW Gemini 4 Carbon: Opus 5.5 Killer?： https://www.youtube.com/watch?v=QnP4YeBib70 ・Julian Goldie SEO｜Gemini 4 Carbon is INSANE!： https://www.youtube.com/watch?v=dkFEcjibiO8 ・AI with Surya｜Gemini 4 Carbon: What Google's New #1 AI Means for Your Work： https://www.youtube.com/watch?v=mv8jD6bA53A Carbon 開放之後，你最想先拿它做哪件事？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月30日

2026 年 10 月 30 日台灣時間凌晨 4:05，全球最大的加密貨幣交易所 Binance 的熱錢包開始被搬走資金，大部分在約 20 分鐘內、橫跨 10 條鏈轉出。Binance 官方公告估計損失約 63 億美元，是分析公司 TRM Labs、Chainalysis 口中加密貨幣史上最大的一次竊案。 但 Binance 說：沒有找到私鑰外洩的證據。初步調查指向一位 DevOps 工程師的筆電被入侵，攻擊者藉此進到服務容器、送出未授權的提領。這一集用官方公告、發行商與分析公司的資料，照偵查順序講清楚：怎麼發生、錢去哪了、誰做的（以及是誰認定的）、為什麼這麼大的交易所會防不住，最後整理一般人和做系統的人各自可以怎麼做。 📌 重點整理 交易所裡的幣是交易所的承諾；這次會全額補，但提領停了好幾天。長期不動的幣，可以考慮硬體錢包自己保管 交易所帳號的兩步驟驗證用驗證器 App 或安全金鑰，不要用簡訊；打開提領白名單；API key 不開提領權限 出事時只看官方帳號，私訊說能幫你退款、提領的都是詐騙 做系統的人：工作電腦不要直接通到會動錢的系統；大額要多人核准；簽名端自己設金額、速度、地址上限 偵測要接上自動煞車；給 AI agent 任何權限之前，先想好它被騙時最多能做多少事 本片的說法分三種：Binance 與發行商官方說的、分析公司（TRM Labs、Chainalysis、Blockaid）調查的、以及還沒有人證實的（片中明講）。攻擊者身分目前只有分析公司點名，Binance 與執法機關尚未公開認定。不構成任何投資建議。 ⏱ 章節 00:00 20 分鐘、63 億美元，私鑰卻沒外洩 00:50 一、案發經過與錢的去向 03:45 二、怎麼攻破的 05:04 三、誰做的 06:36 四、為什麼防不住 07:34 五、我們該怎麼做 📄 一手來源（官方） ・Binance｜Security Incident Update： https://www.binance.com/en/support/announcement/detail/c5a8729a97ac486d963784d96c5642d7 ・Binance｜Service Update（X）： https://x.com/binance/status/2116026356740034858 ・Binance｜凍結約 30 億美元（X）： https://x.com/binance/status/2115970069696217576 ・CZ（X）： https://x.com/cz_binance/status/2115915423174853077 ・Tether 執行長 Paolo Ardoino（X）： https://x.com/paoloardoino/status/2115918000373346709 ・Circle 執行長 Jeremy Allaire（X）： https://x.com/jerallaire/status/2115916207463481846 ・Binance.US（X）： https://x.com/BinanceUS/status/2115922119972491559 ・FBI｜North Korea Responsible for $1.5 Billion Bybit Hack： https://www.ic3.gov/PSA/2025/PSA250226 ・FBI、CISA、美國財政部｜TraderTraitor（AA22-108A）： https://www.cisa.gov/news-events/cybersecurity-advisories/aa22-108a ・Binance｜2019 Security Breach Update： https://www.binance.com/en/support/announcement/binance-security-breach-update-360028031711 📊 分析公司（二手） ・TRM Labs｜North Korea Steals USD 6.36 Billion from Binance： https://www.trmlabs.com/resources/blog/north-korea-steals-usd-6-36-billion-from-binance-in-the-largest-hack-in-history ・Chainalysis 執行長 Jonathan Levin（X）： https://x.com/jony_levin/status/2116020833227587637 ・Blockaid｜Binance hack analysis： https://blockaid.io/blog/binance-55b-hack-using-advanced-ai-models-blockaid-detects-the-biggest-theft-in-crypto-history 🎬 參考影片（只當研究資料，數字都回官方與分析公司資料核對過） ・Digital Asset News｜Binance Hacked For BILLIONS. Market Plummets. Funds Are SAFU?： https://www.youtube.com/watch?v=hWWDsQuBjRA ・Crypto Capital Venture｜BREAKING: I Can’t Believe Binance Just Got HACKED… (Largest Crypto Hack EVER)： https://www.youtube.com/watch?v=Gmuxgj0W_Nc ・Cyber Scrilla｜Binance Hacked for $6.3 Billion! (Everything You Need to Know)： https://www.youtube.com/watch?v=v83b5eryHyw ・Crypto Kid｜BINANCE UPDATE: THE BIGGEST HACK IN HISTORY (~$6 BILLION GONE)： https://www.youtube.com/watch?v=-RqT7RviDLY ・Bitcoin Strategy｜Binance Hacked For Billions - BINANCE Crypto Analysis： https://www.youtube.com/watch?v=tnkJ7gpVSdA ・MMCrypto｜BITCOIN BINANCE HACK: $5’700’000’000! [price prediction]： https://www.youtube.com/watch?v=urst9mvFF7g ・Meet Kevin｜The Binance Hack | Explained.： https://www.youtube.com/watch?v=BMO6RQAFGhM 你有把幣放在交易所嗎？這次之後會改變做法嗎？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月30日

2026 年 10 月 28 日美股收盤後，Alphabet（Google 母公司）和 Microsoft 在同一個晚上公布財報。隔天（10/29），Alphabet 股價大跌（截至美東時間中午 12:41，盤中約 −12.2%）；Microsoft 盤後一度上漲約 4%，但正常交易時段回吐，同一時間約 −1.3%（以上為盤中報價，不是收盤價）。Alphabet 的 Google Cloud 營收成長 103%、整家公司營收成長 25%。兩家都在花幾百億美元蓋資料中心，也都說算力供不應求，為什麼市場對兩家的反應差這麼多？ 這一集把兩份財報並排：雲端成長與利潤率、積壓訂單、搜尋、每股盈餘與 SpaceX 的帳面損失、資本支出、自由現金流、買回與發債增資、市場預期的差距；接著用五個擔心一個一個對財報，回答「Google 還能投資嗎」（不給買賣建議、不預測股價，只講判斷框架）；再講 Microsoft 近期已公布的發展（Azure、Copilot、Foundry、OpenAI、弱點）；最後整理六條以後看這類財報可以直接用的指標。 📌 這集最重要的六個點 看雲端成長的時候，同時看雲端營業利益率有沒有跟著上升 看自由現金流是不是還是正的，資本支出花出去後本業賺的現金夠不夠付 看積壓訂單有多少、要多久才會變成營收 看公司是不是開始靠發債、賣新股、停止買回股票來支付擴張 看賺錢的老引擎有沒有因 AI 賺得比以前少，並把匯率、基期這些一次性因素分開看 看每股盈餘時先扣掉投資帳面損益，再看營業利益 本片是財報整理，不是投資建議。片中的預期值（分析師共識）來自 CNBC 引用 StreetAccount、LSEG 的報導；股價來自 stockanalysis.com 行情（10/28 為收盤價，10/29 為截至美東 12:41 的盤中價）。 📄 一手來源（公司文件） ・Alphabet｜Q3 2026 財報新聞稿（SEC 8-K Exhibit 99.1）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1652044/000165204426000080/googexhibit991q32026.htm ・Alphabet｜Form 10-Q（2026-09-30）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1652044/000165204426000084/goog-20260930.htm ・Alphabet｜Q3 2026 財報電話會議逐字稿（Motley Fool 轉載）： https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/10/29/alphabet-googl-q3-2026-earnings-call-transcript/ ・Microsoft｜FY27 Q1 財報新聞稿： https://www.microsoft.com/en-us/investor/earnings/fy-2027-q1/press-release-webcast ・Microsoft｜Form 10-Q（2026-09-30）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/789019/000119312526436133/msft-20260930.htm ・Microsoft｜FY27 Q1 財報電話會議逐字稿（Motley Fool 轉載）： https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/10/29/microsoft-msft-q1-2027-earnings-call-transcript/ 📰 主流媒體與行情（股價、市場預期，二手） ・CNBC｜Alphabet stock drops 10% while Microsoft rises after earnings： https://www.cnbc.com/2026/10/29/alphabet-google-microsoft-msft-shares-today-earnings.html ・CNBC｜Microsoft stock jumps 4% as cloud growth drives earnings and revenue beat： https://cnbc.com/2026/10/28/microsoft-msft-q1-earnings-report-2027.html ・stockanalysis.com｜GOOGL 歷史股價： https://stockanalysis.com/stocks/googl/history/ ・stockanalysis.com｜MSFT 歷史股價： https://stockanalysis.com/stocks/msft/history/ 🎬 參考影片（只當研究資料，數字都回財報核對過） ・Meet Kevin｜Microsoft Stock & Google Earnings & Bessent： https://www.youtube.com/watch?v=kvPpxubs0EE ・Schwab Network｜EARNINGS PANEL: MSFT & GOOGL： https://www.youtube.com/watch?v=2FYhDb10p6I ・Everything Money Plus｜Paul Reacts To Microsoft, Google, and Chipotle Stock Earnings!： https://www.youtube.com/watch?v=qojpSMoY6YE ・Couch Investor｜GOOGLE & MICROSOFT EARNINGS REPORT/ CALL BREAKDOWN： https://www.youtube.com/watch?v=vGb-lM3KErg ・Market Signal｜Microsoft & Google Just Spent $96.6 Billion — What It Means for MICRON.： https://www.youtube.com/watch?v=tnxmMm4pbFw ・Prof G Markets｜Microsoft Rises, Google Tanks: Why Investors Are Polarized On Big Tech： https://www.youtube.com/watch?v=hlS_LWOZsNU ・BacktoFundamentals｜Google and Microsoft Earnings: Cloud Doubled, Stock Fell 10%. The AI Bill Just Arrived： https://www.youtube.com/watch?v=Kce5i88TTgU ・Aria Radnia｜you don't understand the google earnings： https://www.youtube.com/watch?v=KQ7QfOPATT4 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月30日

Claude Code 的 subagent 什麼時候該開？官方文件說，旁邊的工作會把一大堆搜尋結果、log 灌進主對話的時候，就交給 subagent；可是 Anthropic 在 2026/10/22 的文章裡說，他們比較過的好幾家企業 agent，一個 agent 加上 skill，常常比拆給一堆 subagent 品質更好、更便宜、更快。Claude Code 自己的最佳實務文件，也把「用 subagent 保護 context」列成了舊建議。 這一集給已經在用 Claude Code 的人一套判斷方法：subagent 換到什麼、付出什麼；開一個 subagent 之前要問自己的五個問題（每一題附官方依據）；fork 是什麼、怎麼用 /subtask 開；怎麼下 prompt 把任務交代清楚（四個 Claude Code 日常情境的壞交代 → 好交代）；還有怎麼用同一批題目測試，確認一個 subagent 值得留下來。 📌 這集最重要的六個點 只要結論、不要過程（跑測試看 log、在 codebase 裡找東西）→ 開一個 subagent，要它回一份短摘要 主對話已經知道的事對這件工作有幫助（規劃完接著實作）→ 留在主對話裡做；真的要分出去，就用 /subtask 開一個 fork 主對話知道的事反而會帶偏（審自己剛寫的程式）→ 開一個沒看過對話的 subagent，只給它 spec 跟 diff 互不相干、只讀的工作 → 可以同時交給好幾個 subagent；要動手寫的工作 → 留在同一條線上 交代一個 subagent 的時候，講清楚目標、範圍、回覆格式跟邊界，它才不會做白工 只是擔心對話太長 → 先用同一批題目測試，答對的題數真的變少再開；已經在用的 subagent → 一次拿掉一個，用同一批題目比比看 ⚠️ fork 的指令：agent view 開著的時候用 /subtask；agent view 關掉的時候 /subtask 不能用，要改打 /fork（agent view 開著時 /fork 是把整個 session 複製成新的背景 session）。 片中「主對話知道的事是幫忙、傷害還是無關」這個問法，是開發者分享的個人經驗。片中「三個小建議」是我自己的做法，不是官方結論。 官方文件與一手來源： ・Anthropic｜Building agents: When to fold subagents into your main agent loop： https://claude.com/blog/building-agents-when-to-fold-subagents-into-your-main-agent-loop ・anthropics/single-agent-loop-kit： https://github.com/anthropics/single-agent-loop-kit ・Claude Code 文件｜Subagents（含 fork、/subtask）： https://code.claude.com/docs/en/sub-agents ・Claude Code 文件｜Best practices： https://code.claude.com/docs/en/best-practices ・Anthropic｜How we built our multi-agent research system： https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system ・Anthropic｜Effective context engineering for AI agents： https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents ・Cognition｜Multi-Agents: What's Actually Working： https://cognition.com/blog/multi-agents-working 參考影片： ・Ray Amjad｜Anthropic's New Subagent Rules Will Change How You Build： https://www.youtube.com/watch?v=ybx0mmd22pQ ・Rob Shocks - Switch Dimension｜Anthropic Says Delete Your Subagents： https://www.youtube.com/watch?v=KwmrSON2n-g EasyType｜ https://easytype.dev 你現在用了幾個 subagent？哪一個真的有用、哪一個可以拿掉，改成主對話裡的 skill？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月29日

Anthropic 說，Claude Code 的程式碼大約九成是 Claude 自己寫的；Anthropic 的 monorepo，每天進來的變更，五月大約 2,500 個，到九月已經超過 30,000 個。這麼大的量，每個變更都由人從頭讀到尾已經不可能，所以他們把問題換成：這個變更可能出什麼問題，哪一種檢查，自動的還是人，最適合抓到它？ 這一集整理 Anthropic 公開的做法，給已經在用 Claude Code 的人一套判斷：哪些交給 AI 先審，哪些一定要人最後來看。PR 開出來之前先讓 Claude 自己跑檢查；PR 開了之後 AI reviewer 怎麼設定才不洗版（REVIEW.md、信心門檻、review 輪數上限）；人最後看什麼（風險分三級、classifier 決定要幾個人）；怎麼知道這套 review 有沒有效，還有官方沒有公布的數字。最後用懶人報自己的 repo 當例子，說明怎麼搬回你的團隊。 這集最重要的八條判斷 能跑出通過或失敗的（測試、build、型別檢查）→ 讓 AI 自己跑、自己改，人不用看 要拿整個 diff 對照整個 repo 才找得到的問題 → 交給 AI reviewer，要有驗證那一步，不確定就不報 reviewer 一直重複同一個發現 → 變成 lint、CLAUDE.md 或 REVIEW.md 的規則 同一個 PR 已經 review 到第三輪 → 停下來，請作者重新想做法 文件、文案、flag 後面的新增，自動檢查全過 → 不用人；一般產品變更 → 一個人；billing、CI workflow → 兩個人；agent 的 approve 不算人的一票 merge 之後沒辦法靠 revert 或關 flag 收回來 → 一定要人先看 該不該做、會被別人照著抄的架構、你說不出檢查會漏掉什麼 → 人來看 想知道有沒有用 → 追蹤人花的時間，以及 revert 跟 incident 的比例 片中「被 revert 的比例下降超過 40%」指的是比例；官方沒有公布 revert 的件數，也沒有公布 reviewer 抓到多少 bug、誤報有多少。片中懶人報自己的 PR review 設計，是我們自己的例子，不是 Anthropic 的做法。 官方文章、文件與一手來源： ・Anthropic｜How the Claude Code team does code review（2026/10/15）： https://claude.dev/blog/solving-code-review-at-anthropic/ ・Claude Code 文件｜Code Review： https://code.claude.com/docs/en/code-review ・Claude Code 文件｜Customize Code Review（REVIEW.md）： https://code.claude.com/docs/en/code-review-customize ・Claude Code 文件｜Read and request reviews on a pull request： https://code.claude.com/docs/en/code-review-pull-requests ・Claude Code 文件｜Review locally with /code-review： https://code.claude.com/docs/en/code-review-local ・Claude Code 文件｜GitHub Actions： https://code.claude.com/docs/en/github-actions ・Claude Code 文件｜Best practices： https://code.claude.com/docs/en/best-practices ・Claude Code 文件｜Hooks guide： https://code.claude.com/docs/en/hooks-guide ・Claude Code 文件｜Commands（/security-review）： https://code.claude.com/docs/en/commands ・anthropics/claude-plugins-official｜code-review 外掛： https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/code-review ・anthropics/claude-code-action： https://github.com/anthropics/claude-code-action 參考影片： ・Better Stack｜Anthropic Barely Reads Claude's Code Anymore： https://www.youtube.com/watch?v=d8QpDbBKbAU ・Owain Lewis｜How Anthropic Reviews 30,000 Claude Code Changes a Day： https://www.youtube.com/watch?v=0M7EXtYko04 你們團隊現在的 review，哪些已經交給自動檢查、哪些一定要人看？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月29日

十月底，OpenAI 和 Anthropic 各自公布一份論文，結論一樣：電腦科學裡一個被相信了二十幾年的猜想（ETH）被推翻了，而且證明是 AI 找出來的。這一集用開關謎題的比喻，講這個猜想在猜什麼、為什麼有人在乎、AI 做了什麼、還有哪些事沒確定，以及這件事對一般人的意義。 📄 一手來源 ・OpenAI｜The Exponential Time Hypothesis is False（論文）： https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/The-Exponential-Time-Hypothesis-is-False-October-25-2026/paper.pdf ・OpenAI｜openai/math 更新紀錄（獨立專家小組）： https://github.com/openai/math/blob/main/history.md ・Anthropic｜A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT（論文）： https://github.com/anthropics/formal-math/tree/main/eth ・Scott Aaronson｜Shtetl-Optimized（10/26 貼文與留言）： https://scottaaronson.blog/?p=10239 🎬 參考影片 ・Wes Roth｜OpenAI just broke physics…： https://www.youtube.com/watch?v=lskEzJ7ixw0 ・TheAIGRID｜OpenAI Just Made a Discovery Nobody Thought Was Possible： https://www.youtube.com/watch?v=3uoStyWxO5M ・Adem B10｜800 Papers Assume This. OpenAI and Claude Say It's False.： https://www.youtube.com/watch?v=r0Vy7OvWh1Y ・Dr. Samuel Allen Alexander｜ETH conjecture disproved by OpenAI AND Anthropic on the same day?!： https://www.youtube.com/watch?v=ZbxC0412cys ・HexaValuation｜OpenAI's 3 Huge Claims, Checked： https://www.youtube.com/watch?v=YHfSZtGXGx0 ・TCS Proofs｜The Exponential Time Hypothesis Is False? OpenAI's Claimed Subexponential #SAT Algorithm, Explained： https://www.youtube.com/watch?v=YmU4XTfCV84 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月28日

微軟董事長暨執行長 Satya Nadella 上 20VC，Harry 問他開源和閉源模型誰會贏。但整集聽下來，Nadella 的答案落在另一個地方：模型用誰的都可以換，真正值錢的那一塊要留在你自己的公司裡。這一集整理他說的四件事：為什麼要先假設模型會出事、用零信任的方式把 AI agent 關起來（Agent 365）；大部分的 AI 用量會變成便宜的商品，微軟的 MAI 模型為什麼走「授權權重」；公司用 AI 留下的紀錄和自己出的考卷（private eval），才是核心資產，Unilever 怎麼從頂尖模型換到 MAI 模型；以及這件事要怎麼擴散到每一家公司。 章節 0:00 Nadella：我不再相信對齊會自己出來 1:37 先假設模型會出事：零信任與 Agent 365 4:28 開源還是閉源：用量會往哪裡走 6:43 公司要擁有自己的智慧 8:18 每家公司都會有一份私有的考卷 9:47 從少數公司，到每一家公司 13:04 他說的重點 原始訪談 20VC with Harry Stebbings｜Satya Nadella on Open vs Closed Models: Who Wins | Why Companies Need to Own Their Own Intelligence： https://www.youtube.com/watch?v=24XUcWhqY_4 Nadella 的文章 Models as Insider Risks in the Super Intelligence Era（2026-10-10）： https://snscratchpad.com/posts/models-as-insider-risks/ The Reverse Information Paradox（2026-07-12）： https://snscratchpad.com/posts/reverse-information-paradox/ 參考影片 Varun Mayya｜Satya Nadella on the Future of SaaS, How 2025 is the year of Agents, Advice for Indian Engineers： https://www.youtube.com/watch?v=GuqAUv4UKXo Dwarkesh Patel｜Satya Nadella — Microsoft's AGI plan & quantum breakthrough： https://www.youtube.com/watch?v=4GLSzuYXh6w Sources Podcast and Alex Heath｜Satya Nadella on the AI backlash, and the rise of agents： https://www.youtube.com/watch?v=giE1O1-e2DY All-In Podcast｜Satya Nadella on the AI Doomer Slowdown, Microsoft's Master Plan & Who Wins AI： https://www.youtube.com/watch?v=hdcsTeCFE0I Dwarkesh Patel｜Satya Nadella – How Microsoft thinks about AGI： https://www.youtube.com/watch?v=8-boBsWcr5A All-In Podcast｜Satya Nadella on AI's Business Revolution: What Happens to SaaS, OpenAI, and Microsoft?： https://www.youtube.com/watch?v=5nCbHsCG334 參考資料 Satya Nadella 官方簡介（Microsoft）： https://news.microsoft.com/exec/satya-nadella/ Microsoft Agent 365： https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-agent-365 Microsoft Frontier Tour London（Unilever、NHS 案例）： https://ukstories.microsoft.com/features/microsoft-frontier-tour-london-building-trust-in-the-agentic-ai-era/ Unilever 的多 agent 系統（Microsoft UK）： https://ukstories.microsoft.com/features/unilevers-multi-agent-creating-customer-value-at-global-scale/ Hayek〈The Use of Knowledge in Society〉（1945）： https://www.econlib.org/library/Essays/hykKnw.html 你覺得你公司用 AI 留下的紀錄，現在是在幫誰變強？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月27日

2023 年估值 10 億美元，2024 年 Google 花了約 27 億美元授權技術、請回創辦人，2026 年 10 月 12 日 Character.AI 在美國 Delaware 聲請 Chapter 11，Disney 開價 2,000 萬美元取得部分技術的非獨家授權。這一集整理事件經過、它的帳為什麼算不過來、大家在討論什麼，以及我們得到的啟發。出售程序截至目前還在進行，結果要等法院決定。 📌 帶走的三句話 被很多人愛，不等於事業活得下來：看收入，也看每份用量的成本 產業換手的時候，留下來的是人和技術，不一定是產品 AI 走得很快：不到四年，從 10 億估值到 2,000 萬授權，唯一能做的是繼續往前 ⏱ 章節 00:00 不到四年：10 億估值到 2,000 萬授權 00:35 一、10/12 發生什麼：聲請破產，App 還開著 02:51 二、四年怎麼走到這裡 04:36 三、用的人多，帳算不過來 06:05 四、大家在討論什麼 08:03 五、帶走的三句話 09:03 結尾 📄 法院文件、官方公告與報導 ・Stretto｜Character Technologies 破產案官方頁（法院文件）： https://cases.stretto.com/chartech/ ・CourtListener｜Bankr. D. Del. 26-11603 案件卷宗： https://www.courtlistener.com/docket/74951888/character-technologies-inc/ ・Character.AI｜An Update on Character.ai（10/12 公告）： https://blog.character.ai/an-update-on-character-ai/ ・Disney｜Karandeep Anand 出任技術長： https://thewaltdisneycompany.com/news/karandeep-anand-chief-technology-officer/ ・Character.AI｜未滿 18 歲政策公告： https://blog.character.ai/u18-chat-announcement/ ・FTC｜陪伴型聊天機器人調查（2025/9）： https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/09/ftc-launches-inquiry-ai-chatbots-acting-companions ・CNBC｜聲請破產與 Disney 開價： https://www.cnbc.com/2026/10/13/character-ai-chapter-11-disney-bid.html ・TheStreet（Yahoo）｜運算成本與營收： https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/disney-seeks-buy-character-ai-041300121.html ・PYMNTS｜聲請文件裡的成本： https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/character-ai-bankruptcy-exposes-the-high-cost-of-ai-companionship/ ・Forbes｜Disney 聘走工程師、授權技術： https://www.forbes.com/sites/maureenkerr/2026/10/19/disney-hired-bankrupt-characterai-engineers-not-its-characters/ ・TechCrunch｜高黏著度是雙面刃： https://techcrunch.com/2026/10/13/just-5-years-in-interactive-chatbot-platform-character-ai-files-for-bankruptcy/ ・NPR｜這是產業的壞兆頭嗎？： https://www.npr.org/2026/10/21/nx-s1-6008078/an-ai-chatbot-files-for-bankruptcy-is-it-a-bad-omen-for-the-industry ・404 Media｜第一張 AI 泡沫骨牌： https://www.404media.co/character-ai-bankruptcy-is-first-ai-bubble-domino-to-fall/ ・CNBC｜2023 年 a16z 領投、估值 10 億美元： https://www.cnbc.com/2023/03/23/characterai-valued-at-1-billion-after-150-million-round-from-a16z.html ・Similarweb｜ChatGPT 與 Character.AI 停留時間： https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-character-ai/ ・PYMNTS｜華爾街日報報導 Google 約 27 億美元： https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2024/google-reportedly-spent-2-7-billion-to-rehire-character-ai-founder/ ・Axios｜Disney 存證信函： https://www.axios.com/2025/09/30/disney-characterai-cease-desist 🎬 參考影片 ・MoeMoe｜Character.AI has officially come to an end.： https://www.youtube.com/watch?v=Rt8RuuNeg_o ・Eli the Computer Guy｜AI Startup Character.ai Files For Bankruptcy - AI Bubble Bursting： https://www.youtube.com/watch?v=kcMTe1AbvjY ・Elodine｜The Real Reason Character AI Is Shutting Down： https://www.youtube.com/watch?v=ietjhC8WBJg ・Clownfish TV｜Disney is Up to SOMETHING with Character.AI Bankruptcy…： https://www.youtube.com/watch?v=mdtMgc3MFdg ・Lack Of Entertainment｜One Of The Biggest A.I Companies Went Bankrupt： https://www.youtube.com/watch?v=LwqLzMGOz5w ・Luneist｜Character Ai Went Bankrupt： https://www.youtube.com/watch?v=gdKFhgX-p3c 你覺得 Character.AI 這件事最值得注意的是哪一點？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月27日

很多人想買一台電腦跑 24 小時 AI 助理，或把 AI 模型裝在自己電腦裡。但到底要多大的記憶體、要花多少錢、跟雲端比真的比較划算嗎？ 這一集用台灣官網價格、台電電價，還有「同一顆開源模型」在雲端的 API 價格，算一次回本要多久：一台 32GB 的 M6 Mac mini（NT$61,400）跑 Qwen3.8-27B，每天 50 萬 token，跟租同一顆模型比，要大約 35 年才回本。如果你要的只是 24 小時待命的助理，Claude Duet、Grok Bot、ChatGPT dots 這幾個現成的雲端助理都有自己的雲端電腦，你的手機和筆電關機也照樣做事，不用買電腦。再講四種真的划算的情況，以及真的要買的話，要看哪兩個數字、照預算該買哪一台（M6 Mac mini、遊戲電腦、Mac Studio、DGX Spark、Ryzen AI Halo、RTX Spark 筆電）。 試算假設（2026 年 10 月）：API 用 OpenRouter 標價（輸入 $0.20／輸出 $2.50 每百萬 token）、讀寫比 15:1、匯率 1 美元＝32 元、電費每度 3.13 元、輕度用量每天滿載約 2 小時、其他時間待機。32GB 現貨只有搭 1TB 硬碟這一種組合，硬碟大小不影響跑模型。tok/s 數字是社群實測或用頻寬換算的理論上限，不是我們自己量的。 📌 四句照做 只想要 24 小時助理：不用為了模型買電腦，模型接雲端 只想省訂閱費：先別買，用台灣價格算回本要 8 年起跳，而且品質不一樣 機器本來就要買、資料不能出門、大量重複的工作、怕雲端改規則：本地才真的划算 真的要買：先看記憶體放不放得下，再用頻寬除以模型大小算速度；避開 48、64GB，要嘛 32、要嘛 128 官方價格與規格： ・Apple 台灣｜購買 Mac mini： https://www.apple.com/tw/shop/buy-mac/mac-mini ・Apple 台灣｜購買 Mac Studio： https://www.apple.com/tw/shop/buy-mac/mac-studio ・OpenRouter｜Qwen3.8-27B API 價格： https://openrouter.ai/qwen/qwen3.8-27b ・OpenRouter｜gpt-oss-120b API 價格： https://openrouter.ai/openai/gpt-oss-120b ・Google AI 方案（台灣價格）： https://gemini.google/tw/subscriptions/?hl=zh-TW 參考影片： ・Tina Huang｜Every Size Local AI In 24 Minutes： https://www.youtube.com/watch?v=rPGJhrunbxo ・Kai｜Every Ways to Get 128GB VRAM for Local AI at Full Context： https://www.youtube.com/watch?v=NA9D49kQFuU ・Kai｜Don't Buy a Mac Mini For Local AI (Do This)： https://www.youtube.com/watch?v=IRyiP_U7RuA ・Kai｜Is 16GB All You Need for Serious Local LLM?： https://www.youtube.com/watch?v=i9mRnbdDYxk ・Kai｜Your Local AI Is Not as Private as You Think： https://www.youtube.com/watch?v=3mx84MRj8lY ・Local Explained｜Local AI Is Now 6x Faster on Your PC： https://www.youtube.com/watch?v=bH36gWAgPwA ・Tech With Tim｜The Only Guide You Need for Local AI Hardware： https://www.youtube.com/watch?v=x6siPRkPAeQ ・Kai｜Local AI Hardware Just Got Way More Expensive Than You Think： https://www.youtube.com/watch?v=Y226-wwfCSw 這一集有很多圖表，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月26日

用 AI 會變笨嗎？土耳其近 1,000 名高中生的實驗裡，用 ChatGPT 練數學的一組，AI 拿走之後考試比從沒用過 AI 的同學低了 17%；另一組用同一個 AI，只是 AI 被規定「只給提示、不給答案」，考試就跟沒用 AI 的差不多。 這一集用研究講清楚「當拐杖」跟「當家教」差在哪：加州大學爾灣分校的 ALEKS 研究（沒人監考越答越對、有人監考反而越來越難答對）、MIT 的 Your Brain on ChatGPT、Bjork 的「有益的困難」，加上華頓商學院 Mollick 教授的訪談。最後給你三段可以直接複製的提示詞，跟 4 件明天就能做的事。 章節： 00:00 用 AI 會變笨嗎？ 02:25 研究：沒人監考越答越對，有人監考就答不好 03:48 MIT「Your Brain on ChatGPT」：作者為什麼說別用「變笨」 04:26 為什麼 AI 幫你省力，你反而學不會 06:05 職場：AI 做掉新人的雜事，誰還學得會？ 08:36 拐杖 vs 家教：同一個 ChatGPT 差在哪 12:19 可以直接複製的提示詞＋家長怎麼陪小孩用 AI 15:01 4 件明天就能做的事 三段提示詞（直接複製）： 【家教模式】 我正在學這個主題。請你當我的家教，不要直接給我答案。每次只問我一個問題，等我回答之後，告訴我哪裡想錯了，再給我一個提示，讓我自己再試一次。 【初稿寫完之後】 這是我自己寫的初稿。請你不要幫我改寫，只要指出最弱的三個地方，用問題問我，讓我自己改。 【陪小孩寫作業】 這是我小孩的數學作業。請你陪他練習，不可以直接給答案，也不要寫出完整算式。他卡住的時候，先問他已經知道什麼，再給一個小提示。 4 件明天就能做的事： 寫東西或解題，先自己寫出第一版，再打開 AI 想學會的東西，開頭先貼上：不要直接給我答案，每次只問我一個問題 學完闔上電腦，講給別人聽一次，講不出來就是還沒學會 每週留一段不開 AI 的時間，挑一件不想外包的能力自己做，再拿 AI 的版本對照 參考影片： ・Plain English with Derek Thompson｜AI Is Smarter Than Ever. So Where's the Revolution?： https://www.youtube.com/watch?v=zthE5Oa8mlM 論文與一手資料： ・UC Irvine × McGraw Hill｜Faster Completion, Less Learning（ALEKS 研究，arXiv 預印本，尚未同儕審查）： https://arxiv.org/abs/2605.21629 ・PNAS 2025｜Bastani 等人，土耳其高中數學實驗（GPT Base vs GPT Tutor）： https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2422633122 ・華頓商學院對這篇研究的說明： https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/without-guardrails-generative-ai-can-harm-education ・MIT Media Lab｜Your Brain on ChatGPT： https://www.media.mit.edu/projects/your-brain-on-chatgpt/overview/ ・Robert Bjork｜有益的困難（UCLA Bjork Lab）： https://bjorklab.psych.ucla.edu/wp-content/uploads/sites/13/2016/07/RBjork_inpress.pdf ・OpenAI｜ChatGPT 學習模式 study mode： https://openai.com/index/chatgpt-study-mode/ ・Ethan Mollick｜華頓商學院教師頁： https://mgmt.wharton.upenn.edu/profile/emollick/ 有哪一件事，你決定絕對不交給 AI？留言告訴我。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月26日

矽谷創投 a16z 的創辦人 Andreessen 在自家節目上說：很多公司沒在用 AI，但員工在用，而且不一定跟主管說。他認為會用 AI 的人跟一般人之間的落差，是他職涯看過最大的。這一集從你的座位一路往外走：先講落差有多大，再看為什麼 AI 進到個人手上比進到公司容易，接著是可能出去自己開公司的人、被 AI 公司闖進來的傳統產業，最後看 a16z 把加密貨幣基金擴大成 Frontier，自己怎麼下注。 章節 0:00 上班偷用 AI，主管不知道 1:40 AI 落差：會用的人跟一般人差多遠 3:26 Shadow AI：公司還在定規矩，員工已經在用 5:24 一人公司：偷用 AI 的人可能會去創業 7:50 AI 殺進傳統產業：Uber 創辦人的 Atoms 10:25 a16z Frontier：找看起來像壞點子的好點子 12:32 重點整理 參考影片 a16z｜The Frontier Ideas a16z Wants to Fund Now | Marc Andreessen, Ben Horowitz & Chris Dixon： https://www.youtube.com/watch?v=-9XQMHhpypc 參考資料 a16z Frontier 官方公告（2026-10-22）： https://a16zfrontier.com/posts/article/a16z-frontier a16z〈Travis is Back〉（Atoms，2026-07-22）： https://a16z.com/travis-is-back/ a16z 公司介紹與創辦人： https://a16z.com/about/ Microsoft & LinkedIn 2024 Work Trend Index 報告： https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part Microsoft 新聞稿（2024-05-08）： https://news.microsoft.com/source/2024/05/08/microsoft-and-linkedin-release-the-2024-work-trend-index-on-the-state-of-ai-at-work/ 行政院及所屬機關（構）使用生成式 AI 參考指引（2023-08-31）： https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/40c1a925-121d-4b6b-8f40-7e9e1a5401f2 Christensen Institute｜Disruptive Innovation： https://www.christenseninstitute.org/theory/disruptive-innovation/ 你們公司是哪一種？留言打 1：公司有開放，還會教；2：公司沒規定，大家各自用；3：公司不准，但我還是在用。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月25日

最近好像每天都有一個你聽過的軟體被駭：PHP、GitLab、LiteLLM、Railway、OpenCode、Zeabur……這些不是剛好撞在一起的倒楣事。今年有三件事同時變了：找漏洞變便宜了、攻擊者要的常常是你放在平台上的鑰匙（API key、環境變數）、AI 工具自己也變成了入口。 這一集照離你由遠到近，把今年的事件排一次，每一起都分清楚 AI 在裡面是「當事人自己說有用」「官方說法」還是沒有；最後兩段是可以直接照做的清單：一段給所有人，一段給做產品、寫程式的人。 📌 五句照做 修補一出來，當天就更新 每一把 API key 都設花費上限、知道怎麼撤銷，用不到的刪掉 打開別人給的專案之前，先看 .claude、.vscode、MCP 設定；agent 碰不到正式環境的鑰匙 你自己：兩步驟驗證（驗證器 App／通行金鑰）、密碼管理器、清掉不用的第三方連結 做產品的人：假設平台會出事，準備好第二條部署的路 一手來源與報導： ・NPR｜Hacking attempts rise after flaws found in program affecting 70 percent of websites： https://www.kosu.org/news/2026-10-23/hacking-attempts-rise-after-flaws-found-in-program-affecting-70-percent-of-websites ・PHP Foundation｜PHP2Shell 事後報告： https://thephp.foundation/blog/2026/10/21/todays-php-security-release-and-how-were-strengthening-php-security/ ・Wiz｜PHP2Shell： https://wiz.io/blog/php2shell-php-rce ・TechCrunch｜OpenCode： https://techcrunch.com/2026/10/19/hackers-hit-ai-coding-tool-opencode-running-up-charges-on-users-ai-accounts/ ・Railway｜Security Disclosure 10/21： https://blog.railway.com/p/security-disclosure-wednesday-october-21st ・Railway 狀態頁： https://status.railway.com/ ・Zeabur｜十月資安事件初步報告： https://zeabur.com/zh-TW/blogs/october-2026-security-incident ・LiteLLM｜10/21 事後報告： https://docs.litellm.ai/blog/security-incident-oct-21-2026 ・Hugging Face｜事件技術時間軸： https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline ・Anthropic｜評測中打到真實組織的調查： https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals 參考影片： ・SomeOrdinaryGamers｜EVERYTHING Is Being Hacked Right Now…： https://www.youtube.com/watch?v=PPoMjP_De0U ・Theo - t3.gg｜Even The NSA Got Involved： https://www.youtube.com/watch?v=USeyDcWyVCc ・Better Gaming｜The Nintendo Switch 2 Has Been HACKED… But There's a Catch： https://www.youtube.com/watch?v=lSZe4nrRguA ・Nin10doland｜The Switch 2 Has Been HACKED…： https://www.youtube.com/watch?v=Q1dBh7BNQ4Q 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月24日

輝達執行長黃仁勳 10/21 在 GTC 柏林接受 Yahoo Finance 專訪，回應 AI 泡沫三大質疑：債務、算力過剩、GPU 能用幾年。他說 GPU 能用 7–8 年，Amazon、Meta、CoreWeave 年報上的伺服器卻只算 5–6 年。 這一集先用白話講清楚「AI 泡沫論」在怕什麼：新雲端業者借錢買 GPU、拿 GPU 當抵押、靠出租算力的租金還債。再看黃仁勳怎麼回答三個質疑，哪些查得到官方文件、哪些只有他在講；最後補上他沒講的風險，以及這件事跟台灣的 CoWoS、HBM、電力有什麼關係。 章節： 00:00 黃仁勳怎麼回應 AI 泡沫 01:00 AI 泡沫論在怕什麼：CoreWeave 借了 355 億美元 02:14 質疑一：資料中心空窗期與 DSX POD 04:46 質疑二：算力會不會蓋太多 06:24 質疑三：GPU 能用幾年？7–8 年 vs 帳上 5–6 年 09:20 黃仁勳沒講的風險 11:48 台灣：CoWoS、HBM、電力瓶頸 參考影片： ・Yahoo Finance｜Nvidia's CEO on the AI debt scare, China, and jobs | Full interview： https://www.youtube.com/watch?v=sH5qyeHSdVs 官方文件與一手資料： ・輝達｜DSX POD 新聞稿（2026/10/21）： https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-introduces-dsx-pod-ai-factories-to-accelerate-europes-infrastructure-deployment ・輝達｜GTC Berlin 2026 主題演講官方部落格： https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-berlin-2026-keynote/ ・輝達｜FY2026 10-K（設備折舊年限）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581026000021/nvda-20260125.htm ・CoreWeave｜10-Q（2026/6/30，債務本金與到期）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962826000366/crwv-20260630.htm ・CoreWeave｜FY2025 10-K（設備使用年限）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962826000104/crwv-20251231.htm ・Amazon｜FY2025 10-K（伺服器年限 6 年改 5 年）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1018724/000101872426000004/amzn-20251231.htm ・Alphabet｜FY2025 10-K： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1652044/000165204426000018/goog-20251231.htm ・Meta｜FY2025 10-K： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1326801/000162828026003942/meta-20251231.htm ・DeepSeek｜DeepInfer 部署 Q&A（每 GPU 小時營收）： https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer/blob/main/doc/inferencedeploymentqa.md ・Silicon Data｜B200 租價指數： https://www.silicondata.com/products/silicon-index/b200 ・Silicon Data｜B200 租價 2026 年 8 月更新： https://www.silicondata.com/blog/b200-rental-price-august-2026-update ・CME Group｜GPU 算力期貨新聞稿（2026/8/11）： https://www.prnewswire.com/news-releases/cme-group-and-silicon-data-to-launch-compute-futures-on-october-5-to-unlock-new-way-to-hedge-ai-risks-302848593.html ・Nebius｜Spot 價格官方部落格： https://nebius.com/blog/posts/introducing-spot-pricing-for-preemptible-vms ・台積電｜2026 第三季法說逐字稿： https://investor.tsmc.com/english/encrypt/files/encrypt_file/reports/2026-10/eba4fac72873bf546b669bd2b5d973df5c93215d/TSMC%203Q26%20Transcript.pdf ・美光｜FY26 Q4 Prepared Remarks： https://investors.micron.com/files/doc_financials/2026/q4/Q4-FY26-Prepared-Remarks.pdf ・SK 海力士｜2025 第三季財報新聞： https://news.skhynix.com/en/sk-hynix-announces-3q25-financial-results/ ・台電｜新聞稿（2026/3/2，2030 年新增用電）： https://www.taipower.com.tw/2289/2323/2324/66656/normalPost 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月22日

Anthropic 10/21 發表 Claude Duet：一個會先來找你的 Claude。它每天早上傳簡報給你、每隔幾個小時看一次你的信箱和行事曆，有事才通知你，交給它的工作在雲端自己的電腦上跑。 大家都在比它能做多少事，但 Anthropic 自己說它最有用的是「判斷」：什麼事要叫你、什麼可以等、什麼要先問你。這一集講它怎麼陪你過一天、這份判斷怎麼運作（還有它為什麼會花你的額度），再跟 Grok Bot、Meta 的 Muse、ChatGPT dots 比一次，最後講台灣的你現在能做什麼。 📌 四句照做 拿到之後，早上的簡報先看它挑了哪三件事，再決定要不要交給它做 直接傳一句：「每天早上一份簡報就好，其他只有要我決定的事才通知我。」 跟別家比之前，先看你的信、行事曆跟工作資料放在哪一家 台灣現在還不能用（研究預覽版只開放美國 Pro／Max），可以先在 Claude 裡把記憶、skill、連接器整理好 Anthropic 官方資料： ・Anthropic｜Introducing Claude Duet（公告）： https://claude.com/resources/articles/claude-duet ・Claude Duet 產品頁： https://claude.com/product/claude-duet ・Claude Help Center｜Get started with Claude Duet： https://support.claude.com/en/articles/17631495-get-started-with-claude-duet ・官方影片｜Introducing Claude Duet： https://www.youtube.com/watch?v=Fb-68zqcSVs 參考影片： ・Brock Mesarich | AI for Non Techies｜Anthropic Just Dropped Claude Duet (Full Breakdown)： https://www.youtube.com/watch?v=nv1aaP3dHzs ・Peter Yang｜Claude Duet Is Here! Is Anthropic’s Personal Agent Useful?： https://www.youtube.com/watch?v=D-pz8L1orVI ・Chase AI｜Anthropic Just Dropped Claude Duet (Here's How To Get Access)： https://www.youtube.com/watch?v=pJ5tXmHAwR4 ・How I AI｜Claude Duet is beautiful. I still forgot to use it： https://www.youtube.com/watch?v=HYb5w4PfPZM 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月22日

SpaceX 開第三季財報電話會議時，馬斯克說 SpaceX 跟特斯拉都已經成立特別委員會，討論兩家公司合併。大家都在講「兩家加起來三點五兆美元」，這一集想回答的是另一個問題：為什麼是現在？ 一、SpaceX 變成一家 AI 公司：這一季營收 146 億美元，SI（超級智慧）部門 76 億美元，第一次超過營收的一半，成長主要來自出租算力。馬斯克說最卡的是電力、冷卻跟基礎設施，不是晶片；第四季資本支出預估 350–400 億美元。 二、拼圖分在兩家公司：Grok、資料中心、Starlink 在 SpaceX，Optimus、Megapack、AI5 晶片在特斯拉。Terafab 晶片廠兩家一起蓋，只有框架協議，誰出多少錢還沒決定。我們從公開資料讀出三個推力：上市後有了市價、SI 過半而且轉盈、Terafab 要開始花錢；也講反方：長期合約、合資也能合作。 三、要合併，還要過哪幾關：馬斯克說合併是好主意，但不保證會發生，委員會還沒談出任何條件；特斯拉要全部已發行股票過半同意，沒投票的效果跟反對一樣。 這一集有片段是兩場財報會議的原聲，也有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 一手來源 ・SpaceX 2026 第三季財報（8-K）： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026066482/spaceexplorationtechnologi.htm ・SpaceX IPO 公開說明書： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026042639/spaceexplorationtechnologi.htm ・SpaceX 第三季財報電話會議（@SpaceX 直播）： https://x.com/i/broadcasts/1PKqrNbLZbPGb ・Tesla 第三季財報會議（Tesla 官方 webcast）： https://www.youtube.com/watch?v=tFezqXBF-gw ・Tesla 2026 委託書： https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1318605/000110465926116700/tm267596-1_def14a.htm 延伸觀看 ・CNBC Television： https://www.youtube.com/watch?v=DV1i4QLiab4 ・DW News： https://www.youtube.com/watch?v=C6iXeFHqRHg ・Solving The Money Problem： https://www.youtube.com/watch?v=aozjbiOyfD0 ・Electrified： https://www.youtube.com/watch?v=kwxOoiNePxg 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月20日

用 Claude 用到一半，跳出「五小時的用量上限到了」？你的額度不只花在你打的字上，還花在 Claude 每一次都要重讀的那一整疊：每送一則訊息，整段對話、上傳的檔案、工具的說明都要再送一次。而且網頁版、App 跟 Claude Code 用的是同一個額度。 Anthropic 自己寫了兩份省用量的指南，一份給 claude.ai，一份給 Claude Code。這一集從這兩份整理出五招，訂閱用戶今天就做得到： 第一招，換題目就開新對話。Claude Code 先 /rename 取名，再 /clear，要回去用 /resume。要用前面講過的內容，直接說「剛剛那份」，不要整份再貼。 第二招，相關的問題一次問完。官方建議把相似的請求合成一則送、開始前先想好需要什麼、背景一次給、送出前看一遍。Claude Code 講清楚要改哪個檔案，複雜的工作先切到 plan mode，方向不對按 Esc、用 /rewind 倒回去。 第三招，模型跟思考強度先選好。Opus 每一回合的用量是 Sonnet 的好幾倍，大部分寫程式 Sonnet 就夠，Effort 選 Low 或 Medium。Claude Code 中途換模型會整段重讀，強度倒是可以邊做邊調。 第四招，用不到的工具關掉。connector 多的話把 Tool access 改成 On demand；Claude Code 用 /context 看、/mcp 停用、有 CLI 就用 CLI；CLAUDE.md 寫在兩百行以內；冗長的工作交給 subagent。 第五招，善用快取。常用資料放進 Project；快取閒置會過期，Claude Code 訂閱方案是一小時。要離開很久，先請 Claude 寫一份交接摘要，回來開新對話貼上。/compact 本身也要讀整段，要重新開始用 /clear 不花用量。 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。所有官方文件連結都在 YouTube 影片的資訊欄。 兩份官方省用量指南： ・claude.ai｜Usage limit best practices： https://support.claude.com/en/articles/9797557-usage-limit-best-practices ・Claude Code｜Manage costs effectively： https://code.claude.com/docs/en/costs 參考影片： ・Sharbel A.｜Paste This Into Claude Code, Never Run Out Of Tokens Again： https://youtu.be/kHtOSJRUkLs ・Nate Herk | AI Automation｜Give Me 10 Mins and I'll Save You Millions of Claude Tokens： https://youtu.be/6cEQEba0i2A ・John Kim｜How To Save 90% of Claude Code Token Usage： https://youtu.be/UslVzxAkiZ0 ・Ben AI｜Paste This Into Claude, Never Hit a Token Limit Again： https://youtu.be/Jr-jyTL2MYI 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月19日

10 月 17 日，開源 AI 寫程式工具 OpenCode 公布資安事件：入侵者進到一個正在下線的舊系統，用戶存在 OpenCode Console 上的 OpenAI、Anthropic、Google key 可能外洩。官方公告： https://x.com/opencode/status/2111519637049319818 這一集回答一個問題：如果 AI agent 想進來，你的產品擋得住嗎？ AI 攻擊走到哪：英國 AI Security Institute 的模擬靶場，GPT-5.6 Sol 十次打完七次，但同一個模型遇到每台都裝防毒、舊協定關掉的靶場，一次都沒打完。Gambit Security 抓到一個攻擊者用三個開源 AI 工具，平均每打一家只花二十五美元左右。找漏洞變便宜了，修漏洞還是要靠人。 三件案子放在一起看：OpenCode 是正在下線的舊系統；OpenAI 的模型在測試時逃出去、用外流在網路上的憑證打進 Hugging Face；Zeabur 是退場中的共享叢集加上沒有權限範圍、沒有期限的舊金鑰。攻擊者都不是從最硬的門進去的。 你能先做的事：能不收別人的 key 就不要收，要收就限定權限、會過期；舊系統宣布退場那天就先收權限、換金鑰；最高權限、雲端帳號、資料庫有異常直接通知你；防守用的 AI 出事之前就準備好；把 key 貼給工具的人，一個工具一把、設花費上限、出事回模型公司後台撤銷。 最後聊責任、成本與信任：agent 自己打出去算誰的？攻擊一家只要二十五美元，「我們太小不會被打」已經不成立；用戶把 key 交給你之前，會開始問你保不保管、能不能限制、多久通知。 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。所有一手來源連結都在 YouTube 影片的資訊欄。 Zeabur 八月資安事件報告： https://zeabur.com/zh-TW/blogs/august-2026-security-incident Hugging Face 七月資安事件： https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026 我們之前講過 OpenAI × Hugging Face（EP381）： https://www.youtube.com/watch?v=3Y_sSLoMfnc 參考影片： ・Kurzgesagt – In a Nutshell｜AI Just Crossed the Terrifying Line - Now What?： https://youtu.be/ujkD4SxPKOI ・JRE Clips｜OpenAI Bots Hacked Hugging Face Without Human Input: Former Researcher Details the Incident： https://youtu.be/hkbv4ILw_II ・Hoog｜Hugging Face: Why AI Might Kill Us： https://youtu.be/OO225IfoR3s ・Alberta Tech｜The Hugging Face hack is worse than you think： https://youtu.be/_HBLAdk-5uc 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月19日

Zeabur 在 10 月 17 日宣布停止營運：12 月 1 日起服務陸續停止，12 月 31 日全部關閉，差不多到了 12 月，上面的東西就不能用了。官方公告： https://zeabur.com/zh-TW/blogs/zeabur-is-shutting-down 這一集不比哪一家最便宜，而是先問一個問題：沒有人在用的時候，你的東西在做什麼？ 一、你手上是哪一種：網頁類有人來才醒、定時跑一下的鬧鐘響才醒、一直開著的（n8n、聊天機器人、資料庫）一秒都不能睡。 二、網頁類：Vercel 或 Cloudflare。Vercel 免費方案只能放非商業的個人專案；這兩家都不適合放 n8n。 三、一直開著的：新手先看兩條路——什麼都不想管選 n8n Cloud（每月 20 歐元年繳、2,500 次執行），想要最像 Zeabur 選 Railway（亞洲只有新加坡，一搬過去就設 Hard limit）。另外還有 Render（固定月費，n8n 加資料庫約 31 美元）跟 VPS＋Coolify（最便宜，但什麼都要自己管）。 四、定時跑一下的：GitHub Actions（公開 repo 60 天沒動靜，排程會被停掉）或 Claude Code 的 Routines（官方仍標示研究預覽）。已經跑得好好的 workflow，這次先原樣搬。 五、叫 AI 幫你搬：只要裝新家那一家的 MCP。打包（Zeabur 匯出專案只有設定、不含資料，資料庫要另外備份）→ 搬運（網頁類用 Vercel MCP 或 Cloudflare Skills plugin，記得設環境變數；n8n 搬 Railway 用官方 plugin，注意 n8n Encryption Key；搬 n8n Cloud 的話 credential 要重新連一次）→ 開箱。附一段可以直接貼給 Claude Code 或 Codex 的 prompt。 六、一定要換鑰匙：Zeabur 今年出過兩次資安事件。撤銷舊的 API key，n8n Encryption Key 跟資料庫密碼在新家都換新的；搬完先停舊的、改 webhook 網址、實際跑一次。 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。各平台的官方文件與定價連結都在 YouTube 影片的資訊欄。 Zeabur 八月資安事件報告： https://zeabur.com/zh-TW/blogs/august-2026-security-incident 參考影片： ・Theo - t3.gg｜Where Should You Deploy In 2026?： https://youtu.be/yfxDdQo2cyI ・Gary Chen｜Make 跟 n8n 還值得學嗎？2026 年新手現在該把時間花在哪： https://youtu.be/UQDSftGndms ・Gary Chen｜給非技術人員的部署教學，Vibe Coding 上線前必看： https://youtu.be/6bvEcpm72W0 ・Nate Herk｜How to Deploy Your Claude Automations (3 Methods)： https://youtu.be/xJ5oz63mIec 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月18日

「上個月，我上線了 2,000 個 PR。」說這句話的是 Lauren（網路上叫 poteto），React Compiler 的核心成員，今年三月加入 Cursor，現在在 SpaceX 的 AI 部門做 Grok Bot。而且這些 PR 大部分是 agent 自己 merge 的。她把自己的做法開源成 Cursor 外掛 pstack： https://github.com/cursor/plugins/tree/main/pstack 一、pstack 是什麼：裡面有 54 個 skill，但你只要記兩個指令。/setup-pstack 選推理預算和哪個工作給哪個模型；之後需要嚴謹的工作，前面加 /poteto-mode，講清楚「你要什麼、怎樣才算做完」，它會從 23 套流程裡挑一套、自己叫其他的 skill。 二、她憑什麼敢放手：關鍵是信任，而信任來自驗證。讓 agent 自己把程式跑起來、像使用者一樣去操作、拿出真的跑過的結果（create verification skill 會幫你的 App 產生一份驗證說明書和功能地圖）；寫程式的 agent 不能自己判定過關；agent 一直犯同一個錯，就用架構、型別、lint、測試讓它犯不了，寫成文件規則排最後。2,000 多個 PR 她也不是每個都看，而是抽樣，抽到問題就回去改流程。 三、跟 Matt Pocock 的 skills 差在哪：Matt 的 grill me 先一直問你，問到有共識；pstack 先做，再拿結果給你檢查。需求還不清楚先用 grill me，清楚了再交給 /poteto-mode。 四、怎麼開始、什麼時候不要用：Cursor 打 /add-plugin pstack；Claude Code 也能裝，但雲端 agent、自動化、Bugbot 這些 Cursor 功能沒有。小改動、token 有限、很難自動驗證的工作，都不需要整套。最重要的是別整套照抄，用 /automate-me 做出你自己的一套。 這一集有很多圖解和 Lauren 本人的原聲，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。 Lauren 本人的直播、講座、演講： ・Matt Pocock｜LIVE: Poteto (creator of pstack) on shipping 1,000's of PR's a month at SpaceX： https://www.youtube.com/watch?v=MN9dGgmLyso ・Maven 講座｜How Cursor Turned AI Agents Into Better Engineers： https://maven.com/p/e23d9c/how-cursor-turned-ai-agents-into-better-engineers ・Lauren 的演講｜how i shipped 2,500 PRs last month： https://x.com/poteto/status/2102050467505430555 比較對象：Matt Pocock｜Skills For Real Engineers： https://github.com/mattpocock/skills 參考影片： ・Eric Tech｜Pstack: How a Cursor Engineer Ships Code With AI： https://www.youtube.com/watch?v=4wBVuj2an8E ・Rob Shocks｜Pstack Is Agent Overkill. Use It Anyway!： https://www.youtube.com/watch?v=lUhXa8GiXns ・Rob Shocks｜Pocock vs Pstack vs Osmani: Which Skill Pack Wins?： https://www.youtube.com/watch?v=sU9MW8Ycq2M 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn

2026年10月17日

Anthropic 把 Git 換掉了。消息一出來，工程師留言區按讚最多的反應是：「他們只是把二十年前的集中式系統重做一次。」這一集告訴你，為什麼這句話只對了一半。官方原文： https://www.anthropic.com/engineering/redesigning-source-control 一、為什麼要換掉 Git：Git 是 2005 年為 Linux 做的，假設每個人都在自己的電腦上、可能離線，所以每台電腦都放一整份程式碼加上所有歷史。但在 Anthropic，用 Git 的幾乎已經不是人，而是永遠在線的 AI agent。今年 9 月他們一天 merge 超過 30,000 次，平均不到 3 秒一次；光是 CI 一天就要 checkout 大約 2,500 萬次，而照 Git 的做法，每次都要一份壓縮後超過 25 GB 的程式碼。他們自己做的 Scion，像是從「寄附件」改成「雲端文件」：要哪個資料夾拿哪個，問題直接問伺服器，commit 在伺服器上完成，checkout 從幾分鐘變成幾秒鐘。 二、AI 寫程式到了什麼程度：做 Scion 的團隊只有 7 個人、5 個月，同一段時間每天 merge 量還成長了 10 倍。Claude Mythos Preview 把一支手寫的匯入程式整個重新寫過，記憶體只剩 1/20、快 4 倍。參與的工程師都認為 Claude 寫程式比自己強，而工程師的工作，很多時候是對 Claude 說不。 三、跟你有什麼關係：官方說 Scion 不是 Git 的通用替代品，你不需要換掉 Git；但他們判斷 6 到 12 個月內，這類問題會更常見，最先卡住的會是版本控制、build 跟測試。如果你已經讓好幾個 agent 同時寫同一個專案，今天就可以用 git worktree。 這一集有很多圖解，想看影片版的話，YouTube 搜尋「AI 懶人報」就找得到。參考影片： ・Theo - t3.gg｜Anthropic Rebuilt Git (yes really)： https://www.youtube.com/watch?v=hiI0Vk4NgeY ・Amine AI｜Claude Just Killed GitHub? Anthropic's Scion vs Git Explained： https://www.youtube.com/watch?v=aY3h5RjwmbM ・Hyperautomation Labs｜Anthropic Just Ditched Git (Claude Broke It)： https://www.youtube.com/watch?v=6Ozh4BKmtvs ・Simply AI｜Anthropic's Scion vs Git, Clearly Explained： https://www.youtube.com/watch?v=JTA9Zi34dYY ・The Modern Web Architect｜Scion: Anthropics replacement for Git： https://www.youtube.com/watch?v=5VgUMjmCYcE 歡迎請我喝杯咖啡，幫助我繼續把節目做得更好唷～！ 👉 https://buymeacoffee.com/ailanrenbao -- Hosting provided by SoundOn