深入解析 Stanford 最新研究，探討員工對 AI 合作的真實看法，提供企業 AI 轉型關鍵洞察。
史丹佛研究揭露員工與AI協作的真實需求
深入解析史丹佛大學最新研究：探討員工與AI協作的真實需求與挑戰。透過1500位美國在職員工的調查數據，了解哪些工作適合AI接手、哪些需要人類主導，以及如何在AI時代保持工作價值感。
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很多人問我，在 Claude 裡面，Project、Skill、Connector 這三個東西到底差在哪裡？ 什麼時候該用哪一個？ 老實說，我一開始也搞得很混亂。 但實際用了一段時間之後，我發現其實邏輯很簡單。 先從最基本的開始：Connector 是對外的資料來源 如果你需要從外部拿資料，比如說接 Google Calendar、接 Notion、接你自己的資料庫，你就需要 Connector。 它就是一個 MCP 的連結，讓 Claude 可以去外面抓資料回來。 沒有 Connector，Claude 就只能用它自己知道的東西，沒辦法碰到你的資料。 Skill 則是內部的運算邏輯 Skill 沒有辦法對外連接。 它只能在內部用 Python 或程式碼執行。 你可以把它想成是一個 Controller，專門負責處理運算的部分。 比如說，你想讓 Claude 用特定的格式改寫文章、
讓 AI 認識你 — Memory is All You Need 最近我在 Claude 上快速搭建了七大 Agent。 原因很簡單：你的助理應該是越使用越懂你。 而 Claude Project 有個關鍵功能叫 Memory，它會根據你不斷詢問的過程，主動提取記憶。 這就是我認為 AI 助手真正強大的地方。 GA 分析助手：從進階到客製化 自從我串接 GA MCP 後，這位助手已經變得非常厲害。 漏斗分析、訪客來源、異常事件追蹤、站上任何問題都難不倒它。 但我想要的不只是這些。 我希望它隨著時間，能夠對齊我的知識，知道我要什麼。 你不用想太多，不用一次設定好整個 instructions。 試著使用一週，再回頭看看 memory，你會發現它已經根據你的行為開始學習客製化了。 許多助手不需要懂老闆要什麼，但網站分析不一樣。 因為我沒有那麼多美國時間，
在近期的達沃斯論壇上，Anthropic 執行長 Dario Amodei 與 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 進行了一場關於「AGI 之後的世界」的深度對談，揭示了 AI 發展的最新進展與未來展望。 AGI 時間線預測 Dario 重申了他去年的預測：在 2026-2027 年，AI 模型將能夠在諸多領域達到諾貝爾獎得主的水準。他表示目前 Anthropic 的工程師已經不再親自寫程式碼，而是讓模型來完成編寫工作，人類只負責編輯和周邊任務。他預估在 6-12 個月內，模型將能端到端完成大部分工程師的工作。 Demis 則持稍微保守的態度，認為在十年內有 50% 的機會實現 AGI。他指出編程和數學領域較容易自動化，因為結果可驗證；但自然科學領域則更具挑戰性，需要實驗驗證，且目前模型在「提出問題」和「建立理論」
最近我嘗試做了一個 Agent，專門用來分析我的身體健康狀況。 這不是什麼有商業潛力的專案，純粹是出於好奇。 我想知道現在的 AI 到底能幫我們把健康分析做到什麼程度。 資料從哪來？ 要讓 AI 分析任何東西，首先得有資料。 我第一個想到的就是 Apple Health。 因為我每天戴著 Apple Watch，它本來就會自動記錄睡眠、運動、心跳這些數據。 除此之外，我也在嘗試另一個經絡檢測的儀器，有點像中醫把脈的概念，只是還沒整合進來。 我覺得如果未來能把更多資料源串在一起，應該可以做出更有意思的應用。 技術架構其實不難 我用了一個叫「Apple Health Auto Export」的 App。 這個 App 可以把健康資料透過 REST API 自動傳送到你指定的伺服器。 資料打到伺服器後，我再處理並存到 Database 裡。 接著寫一個 MCP Server，然後在