Anthropic 官方解密:為什麼 Claude Code 這麼好用?
Anthropic 揭露雙 Agent 架構:Initializer Agent + Coding Agent,讓長時任務不靠模型硬撐,而是用工程化工作流設計。
AI Coding, ATPM, Vibe Coding 實戰分享
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Anthropic 揭露雙 Agent 架構:Initializer Agent + Coding Agent,讓長時任務不靠模型硬撐,而是用工程化工作流設計。
OpenAI 人才流失、Claude Opus 4.5 崛起、Gemini 3 Pro 追趕——2025 AI 格局大洗牌背後,真正的護城河是「人」,不是算力。
成功的 AI 轉型需要三步驟:明確目標建立最小團隊、達成 Quick Win、全面開花。關鍵在人:Outsider 講難聽的話、魅力型老兵疏通政治、新血從人腦 download 數據。
Anthropic 發布了 Initializer Agent + Coding Agent 雙 Agent 架構,用工程化的工作流設計解決長時任務的「記憶重置」問題。
AI 時代,Coding 速度不重要、會不會寫演算法不重要。重要的是:你怎麼思考?你會不會為你的技術選擇負責?
AI 能加速 99% 的分析工作,但那 1% 讓人願意行動的信任,還是要人去建立。
在 AI Agent 時代,沒人想聊無聊的基礎建設。但 60-70% 的企業資料躺在 PDF 裡,地端 OCR API 是繞不過去的關鍵。
早上用 10 分鐘建立推薦信 AI Agent,幫前 FDE 夥伴完成 10 個學校的推薦函。從過去每校 20-40 分鐘,到現在 10 分鐘全部搞定。
創智動能與美科實業合作的 AI 頭皮檢測系統獲得經濟部2025創新研究獎。這套系統將軟硬體整合加上 AI 技術,為美業帶來巨大的 UpSell 創收,是「把餅做大」而非「降本增效」的最佳 AI 創收範例。
Cloudflare 大當機時 20% Internet 都掛了,ChatGPT、X、Uber、Spotify 全方位賽博人生被搞死。Andrew Ng 的工程師用 AI Coding 快速搭建備援組件挺過危機。這個概念倒是非常有趣 - 用 AI Coding 快速搭建關鍵 infra 組件當作另一種 BCP 手段,降低平時備援成本。唯一的問題是:當遇到史詩級 outage 要 AI Coding 解救你的時候,你的 AI Service 打不打得開 XD
上週三,很榮幸回到台灣最大的 AI 社團「生成式 AI 小聚」,分享我在 FDE 的成功跟失敗經驗。因為這個內容勾動我的情緒有點多,所以等到平靜下來才在這分享。
AI 降本增效?大部分團隊只做到「降本」。真正的增效是降低 CAC、擴大漏斗,讓同樣團隊服務 5 倍客戶。從 VP 親身經歷分享,如何用 AI 把餅做大,而不是縮小戰場。
我上週回老家看了久違的第四台「緯來日本台」,看一個日本節目「恐怖家庭醫學」,裡面講到一個年長者「最近常常心悸、手抖、睡不好」。因為是心臟的因素,所以患者直接找心臟科檢查後,拿到一疊厚厚的報告——結果心臟科醫生看完報告說:「你的心臟結構完全正常,心電圖也沒問題,可能是壓力太大,回去多休息就好。」患者心想:「可是我真的有心悸啊!難道是我自己想太多?」於是患者找了神經科說可能是自律神經失調,拿了藥物減壓...
今天我在新北產業園區,在我們公司的 AI 轉型的活動...
根據《Harvard Business Review》近期發表的〈Workers Don’t Trust AI. Here’s How Companies Can Change That〉,美國基層員工對公司提供的 AI 工具信任度在短短數月內暴跌:對生成式 AI 的信任下降 31%,對自主決策型 AI 更下滑 89%。近半數員工反而更信任非官方AI 工具。另外無獨有偶MIT 的研究《The Ge...
大家都知道我用 AI 來 enable 很多intern 來當作很多正職的事情,當然他們雖然都很年輕跟熱情,但是我管理團隊時發現一個規律:...
當我還在物流業的時候,某個週一下午,PM 在 email 上丟出上周五會議的AI自動紀要。 ...
問題:當系統開始出現幽靈...
我們都看到 AWS 近期內裁員 3萬人,但是最有趣的是,近期 AWS 財報不論是 Q2 , 或是 Q3,都有相當不錯的獲利,並且Q3也擊敗分析師預期。在這個情況下,AWS 依舊啟動這次 2020年以來最大的裁員。...
WRC 賽車最經典的場面就是除了賽車手開著市售車款飛天遁地以外,最有趣的就是旁邊坐著一個副駕,讀著一本稱為「路書」的路線圖,用一些簡略的話去指引賽車手前進。 這個設計在追求速度的賽車界很有趣,因為坐一個副駕更重呀,為何需要把複雜的任務分成兩個角色——規劃者和執行者?...
你有沒有發現,自己工作中也分裂成兩個人,有時按規則做事,有時根據現實應變。其實AI Agent 也一樣。想像一下下面的場景...
今天刷到一張照片,泰山樓梯上,一個白髮蒼蒼的挑水工用扁擔挑著水,一步步往上爬。除了心疼他的辛苦,還看到評論區飄出一條大橫幅...
大家都說 AI可以增加生產力,那到底啥是真正的生產力?...
今天突然發現用 Claude Code 做 Linux 系統管理超香的。不只可以幫你寫 code,還順便幫你考古系統程式,挖出系統裡不為人知的秘密,最棒的是能讓你找到之前同事寫好的 code 提早下班,享受當老闆的樂趣。...
既然跟同事交接很困難,那就直接複製一下你的交接同事成為 Agent 吧.... XD...
身為 PM,你是不是也遇過這種狀況:你得在極短時間內看完前任PM所有東西? 這時候除了認命加班看文章,有沒有更好的方式?試試看 AI Agent 吧...
以前大概是電腦遊戲(印象最深刻: 中華職棒二)的時代為了防遊戲盜版,會有一個被混淆過密碼本,裡面是多種顏色混淆的文字,但是原廠會附上一個紅色或是藍色濾光片,你就拿濾光片去對應的位置,就會呈現正確的密碼排序。這樣防止電腦遊戲亂 copy , 要輸入正確的密碼才能看到正確的資訊。這個機制已經不用很久了,現在遊戲都是網路遊戲也不需要防盜版了。但是這個體驗還是很有趣...
現在有了 AI ,Coding 的東西可以又快又完整,但是我們怎麼知道 AI 做的Code 裡面會不會有更多的地雷(多收費,寫出有資安議題, 實現很糟糕) 呢?...
人總是有一個第二故鄉,不過我的第二故鄉蠻有趣的,上海跟香港都算是很有緣的地方。...
上次提到我在前端這邊做AI Coding 很適合 0% -> 70% , 或是 99 -> 100%的做法,但是在 90% -> 100% 遇到了蠻多的小問題,經過幾天的討論修正之後,我已經大概列出了比較適合的方式。根據這一週來改了十幾個 Feature的經驗,這個流程對我這樣非前端的人來說,感覺 90% -> 100% 除了後續檢核需要前端幫忙以外,幾乎都是我可以自己處理。...
我這幾天因為一個重要的案子,決定也來 VIBE Coding 一下,寫寫frontend feature(我從來沒寫過 frontend Vue 的程式)...
AI 會寫 Code 了,但誰來為結果負責?...
三種層次的人跟AI協作模式...
昨天看到 VIBE Coding / Google AI Studio 某篇文章瘋傳,看到社群朋友們給予相關的「指導」。心裡想說啥,又不知道要怎講。...
最近在矽谷,有一場關於創業模式的討論比 AI 本身還要火熱,叫做 FDE : Forward Deployed Engineer,這個模式很有效的幫助 Palantir 解決了現在 AI Agent 落地難的問題,但是縱觀FDE 的方法論,居然跟傳統的駐廠技術人員(FAE) 很相似。我在看完之後,我也立刻驚覺,這就是我的 Data Team 在艾立的模式呀...
AI Coding , Spec Driven Development , Vibe Coding...
如果說 ATPM / Spec driven Development , 跟一般軟體開發流程最大的不同,就是...