YouTube
AI 模型每週都在更新，新功能不斷推出，很多人嘗試了各種工具，最後卻感到更加迷茫。 這支影片系統性地整理了一套完整的 AI 學習路徑，從最基礎的溝通技巧到進階的自動化應用，幫助使用者真正發揮 AI 的潛力。 與 AI 溝通的三大核心 有效的 AI 提示包含三個關鍵元素：清晰的任務說明、相關的背景資訊、以及明確的輸出格式。 以績效考核對話為例，若只是籠統地詢問，ChatGPT 會給出普通的回應。但當我們清楚說明任務目標、提供背景脈絡、指定輸出形式時，回應品質會大幅提升。 一個實用技巧是：讓 AI 主動提問，幫助你發現還缺少哪些必要的背景資訊。 四個進階提示技巧 第一是「範例提示法」，給 AI 參考樣本。影片中示範用 Gemini 建立網頁，單純描述需求只能得到標準化的結果，但附上兩張風格參考圖後，產出立刻變得精準且有質感。 第二是「觀點轉換法」，讓 AI
Claude Code
AI
在 AI 快速發展的年代，到底該追產品還是追技術？答案是：從問題出發。先問自己想解決什麼問題，再找技術、學技術、分享過程，你就已經在累積第一批使用者了。
AI
分享使用 Claude Skills 和 Remote MCP 的實戰經驗，包括避免命名衝突、使用程式碼強制執行、防止重複發送等關鍵技巧。
AI
分享使用 Claude Skills 和 Remote MCP 的實戰經驗,包括命名衝突、Prompt 跟隨率、重複發送等常見問題的解決方法。
YouTube
McKinsey 的 Software X 團隊分享了一項針對 300 家企業的研究,揭示了 AI 工具在軟體開發領域的真實影響。 儘管個人開發者使用 AI 工具能將原本需要數小時甚至數天的工作縮短至幾分鐘,但企業整體的生產力提升卻僅有 5-15%。 這中間存在著巨大的落差。 問題的核心在於,當開發速度加快後,卻出現了新的瓶頸。 團隊協作方式沒有改變,程式碼審查仍然採用人工方式,而 AI 產生的大量程式碼也帶來了更多技術債和複雜度。 卡內基梅隆大學的研究報告證實了這一點。 McKinsey 指出,企業仍在用 Agile 時代的約束條件運作:8-10 人團隊、兩週衝刺週期、以 story 為單位的工作分配。 但 AI 的影響是不均勻的,某些任務效果顯著,某些則不然;某些開發者經驗豐富,某些還在學習。 這讓工程主管很難有效分配工作和資源,造成大量效率損失。 頂尖企業的做法完全不同。 研究發現,他們採用 AI-native 工作流程的可能性高出
YouTube
Y Combinator 的合夥人們在年終回顧中，分享了 2025 年 AI 產業最讓他們意外的發展。 其中最震撼的變化，是 YC 冬季批次申請者的技術選擇。 過去幾年，OpenAI 一直是創業者首選的 API，市佔率曾高達 90%。 但在最新一批申請中，Anthropic 竟然超越了 OpenAI，成為最多創業者選擇的模型供應商，市佔率超過 52%。 這個轉變並非偶然。 Anthropic 把程式碼能力當作內部核心評估指標，而今年正好是 Vibe Coding 和 AI 程式代理大爆發的一年。 當創業者日常用 Claude 寫程式，自然而然在開發產品時也傾向選擇熟悉的工具。 AI 經濟終於穩定下來 這一年最讓人放心的變化，是整個 AI 經濟終於開始穩定。 模型層、應用層、基礎設施層的分工逐漸清晰，每一層都有機會賺到錢。 去年此時，大家還在焦慮：
年終回顧
年終回顧:從推廣困境出發,嘗試用 AI 自動化解決影片製作的門檻。技術上突破了,但內容方向還在找平衡點。
YouTube
Claude Skills 是一項能讓 AI 助理更精準理解使用者需求的功能。透過自訂技能，使用者可以獲得更一致、更高品質的輸出結果，大幅提升工作效率。 啟用 Claude Skills 功能 首先需要在設定中啟用技能功能。進入「設定」→「功能」，向下滾動即可看到「Skills 預覽功能」。這項功能預設並未啟用，需要手動開啟。啟用後，使用者可以選擇三種方式創建技能： 1. 與 Claude 對話建立（適合複雜技能） 2. 直接撰寫技能說明（適合容易描述的技能） 3. 上傳現有技能檔案 對於大多數使用者而言，最簡單的方式是選擇「與 Claude 一起創建技能」，系統會引導完成整個建立流程。 實際案例：創建文案審查技能 影片中示範了一個設計公司的實際案例。該公司經常開發新的應用程式和網站，需要一個能審查文案、提升轉換率的技能。 在建立過程中，Claude 會詢問幾個關鍵問題： * 公司主要開發什麼類型的應用？
AI
a16z 的三位投資合夥人在 Big Ideas for 2026 中分享了他們對 AI 發展的觀察,這些觀點來自他們投資的第一線實際案例。 提示框的消失 投資合夥人 Mark Andrew 指出,2026 年 AI 應用的主要界面將從提示框(prompt box)轉變為主動式介入。新一代 AI 應用不再等待使用者輸入指令,而是持續觀察使用者行為,主動提出可執行的建議。 他用員工的工作模式做比喻:最低階的員工發現問題後會詢問該怎麼做,而最高階的員工會自行診斷問題、研究解決方案、實施行動,最後只需要主管確認。未來的 AI 應用將朝這個方向發展。 以 AI CRM 為例,傳統 CRM 需要業務人員手動檢視機會、安排行動。新型 AI CRM 則會主動分析所有資料,包括過去兩年的 email
AI
2026 年，軟體服務將從流程化邁向完全 AI 化。了解如何把工作流變成 Skill、服務變成 MCP，掌握未來趨勢，效率提升 10 倍以上。
AI
未來的這一年,我們將從主動尋找應用程式,轉變為應用程式圍繞著我們提供服務。探索 AI 時代如何徹底改變我們的工作方式,以及如何透過 Skill 和 MCP 實現完全的 AI 化。