Anthropic 近期為其 AI 模型 Claude 推出了名為「Skills」的革命性功能，這不僅僅是一次小更新，而是從根本上改變我們設計 AI 工作流程與智能代理（AI agents）的遊戲規則。許多人對 Skills、MCP（Meta-level Control Protocol，元級控制協議）和 Projects 之間的關係感到困惑，甚至誤以為 Skills 只是為了修復 MCP 的問題。事實上，這是一個巨大的誤解。本文將深度解析 Claude Skills 的真正潛力，並透過實戰教學，展示如何立即應用這項功能，打造專屬於你的高效 AI 助理。 簡單來說，你可以將 Claude Skills 理解為「可重複使用的指令手冊」。它教導 Claude 如何按照你的特定要求、
AI 總是不聽話、給出的答案亂七八糟？你可能用錯方法了！在這場深度訪談中，AI 專家 Amir 揭示了 Anthropic 最新推出的殺手級功能——Claude Skills，並現場展示如何將其打造成一個個「數位員工」，解決 AI 最令人頭痛的不可靠問題。本文將帶你深入了解 Skills 與傳統的專案 (Projects) 和子代理 (Sub-agents) 有何天壤之別，並透過三個實戰案例，教你如何打造出能精準執行重複性任務、永不犯錯的 AI 助手。 在深入 Skills 之前，我們必須先理解過去的作法有哪些瓶頸。 首先是 專案 (Projects)，這像是為團隊打造的共享工作區，你可以設定系統指令、提供相關文件作為「記憶」，並連接外部工具。這對於協作很有幫助，但問題在於你必須不斷手動更新背景資料，而且當資料過於龐雜時，會出現「脈絡腐爛」(Context Rot) 的問題。
AI自動化專家 Nate Herk 在最新的分享中，拋出了一個顛覆許多人認知的觀點：如果你想精通 n8n 這類自動化工具，最錯誤的起點就是直接跳進去打造酷炫的 AI 代理人（AI Agents）。他坦言，自己初學時也犯了同樣的錯，只想著「盡快做出 AI」，卻忽略了最關鍵的核心。如果時間能倒流，他會採取截然不同的學習路徑。這篇文章將深度解析 Nate Herk 提出的反直覺學習藍圖，告訴你為何掌握「無聊」的工作流程，才是通往真正強大 AI 自動化的唯一道路。 大多數初學者都急於打造 AI 代理人，因為它們看起來很酷，是網路上的熱門話題。但 Nate Herk 警告：「這就像還不會走路就想學跑。」他強調，如果你不了解工作流程的運作原理，你永遠無法建立出穩定可靠的 AI 代理人。 他將自動化分為三個層次： 1. 工作流程 (Workflows)
【我如何用 Google NotebookLM，將1小時的混亂發言，變成1張秒懂的資訊圖表】 老實說，我一直在找一個能完美解決「輸入、整理、輸出」的 AI 工具。市面上的工具很多，輸入不成問題，整理摘要也做得不錯，但到了「輸出」這一步，總覺得少了點什麼。大多工具給你的，就是一堆文字、一串重點，乾巴巴的，很難讓人一眼就抓住精髓。 直到我最近用到了 Google 的 NotebookLM，才真的有種「就是這個了！」的感覺。它在輸出的環節，特別是視覺呈現上，是我目前看過最驚豔的，沒有之一。 你有沒有過這種感覺？開了一場長達一小時的會議，或是跟客戶、朋友聊了半天，腦袋裡的東西像一團打結的毛線，跳躍又發散。你想把這些內容整理給別人看，卻發現光是條列式重點，根本無法傳達當下的思緒脈絡。對方看了半天，還是抓不到你真正想講的主線是什麼。 我就是這樣。我的思緒常常很跳 Tone，
自動化工具 n8n 迎來了 2.0 版本的重大更新，知名 AI 自動化專家 Nate Herk 在花費數小時深度比較新舊版本後，為我們揭示了這次改版的真正核心。表面上看，n8n 2.0 的介面變化不大，但深入探究後會發現，這次更新不僅僅是外觀上的微調，更是一次針對底層架構、安全性與未來擴展性的全面革新。其中，一項「破壞性變更」更是徹底解決了過往 AI Agent 與子流程協作的關鍵痛點，釋放了自動化流程的全新潛力。 初次打開 n8n 2.0，你可能會覺得「好像沒什麼不同」，而這正是開發團隊的用心之處，確保了舊用戶能無痛接軌。但細節中藏著魔鬼，許多微小的改動都讓使用者體驗更加流暢現代： 1. 節點處理動畫更新：當節點正在執行或「思考」時，會出現一個具未來感的「紅色外框旋轉」動畫，取代了過去節點內部的旋轉圖示，視覺上更為清晰俐落。
AI 自動化專家 Nate Herk 在最新的影片中，揭示了 n8n 一項堪稱「遊戲規則改變者」的重大更新：實例級 MCP（Model Context Protocol）功能。這項技術徹底顛覆了我們與自動化流程的互動方式，讓像 Claude、ChatGPT 這樣的 AI 模型，能夠直接存取、理解並執行你 n8n 帳戶中的所有工作流。這意味著，你不再需要手動觸發流程或處理複雜的 API，只需用自然語言下達指令，就能讓 AI 為你完成工作。這篇文章將深度解析這項技術的原理、實際應用，以及如何將你的 n8n 變身為一個前所未有的超級 AI 助理。 在深入探討之前，讓我們先釐清 MCP 的概念。過去，n8n 的 MCP 功能需要你為特定的工作流創建「
在一場關於 AI 與教育未來的深度對談中，Minerva 大學創辦人 Ben Nelson、史丹佛大學未來實驗室的 Isabelle Hau，以及資深教育家 Esther Wojcicki 揭示了教育體系面臨的巨大挑戰與變革。他們不僅探討了 AI 作為個人化導師的潛力，更毫不留情地揭露了現行教育系統中的「魔鬼交易」，並預言在 AI 時代，傳統學位價值將崩潰，甚至高達 80% 的教師可能面臨被淘汰的殘酷現實。 Esther Wojcicki 興奮地指出 AI 的最大潛力在於成為「每個學生的專屬家教」。她說：「學生可以反覆提問，不必擔心自己看起來很笨，並且能立刻得到答案。我認為所有老師都應該在課堂上使用 AI 作為輔助導師。」 然而，Ben Nelson 提出了截然不同的警告，他稱之為教育界的「魔鬼交易」。他一針見血地指出：「老師或教授與學生之間存在一種心照不宣的默契，那就是雙方做得越少，彼此就越開心。而
前Lightspeed Ventures合夥人、Podcast平台Anchor創辦人Mike McNano，在Y Combinator的最新訪談中，深入剖析了AI如何徹底顛覆消費性新創的遊戲規則。McNano不僅是將Anchor成功出售給Spotify的創業家，更是投資了Neurolink、xAI、Suno等傳奇公司的頂尖投資人。他指出，過去十年，許多消費性產品的創業點子因技術限制、發行困難而被判了死刑，但AI的出現，正讓這些「不可能」的機會起死回生。 McNano以他投資的爆紅AI音樂生成應用Suno為例，闡述了AI如何打破創意產業的舊有壁壘。他回憶道：「在AI出現之前，沒有任何技術能真正降低音樂創作的門檻。相機讓攝影普及，麥克風讓Podcasting普及，但音樂創作始終是專業人士的領域。」 Suno的核心理念，就如同當年的Instagram之於攝影。Instagram不僅讓人們能輕鬆拍出好看的照片，更提供了一個發行渠道。Suno則利用AI達成了同樣的目標：「現在有了AI，任何人都能創作音樂。」 McNano觀察到一個前所未見的用戶行為：「人們正在為自己創作音樂，然後自己
Google AI 產品主管 Marilyn Nika，一位在AI領域深耕多年的專家，親身揭示了一套顛覆傳統的產品管理工作流程。當眾多AI工具如雨後春筍般湧現時，她思考的不是AI是否會取代PM，而是「如何成為一名『AI賦能的產品經理』？」她利用一個「智慧冰箱」的 hypothetical 案例，展示如何在短短20分鐘內，完成過去需要數週才能完成的市場研究、產品規格書（PRD）、互動原型，甚至是行銷影片的完整流程，徹底改變了產品開發的遊戲規則。 傳統上，產品經理進行市場研究，需要依賴公司的用戶研究部門（UXR）或聘請外部機構，過程耗時且成本高昂。然而，Nika展示了如何利用 AI 工具 Perplexity 在幾分鐘內洞察全球用戶的想法。 她分享了一個獨特的技巧：不僅僅是搜尋網路，而是專門篩選「Reddit」上的討論與意見。她下的指令是：「家庭用戶會對智慧冰箱感興趣嗎？」AI迅速整理出正反兩方的觀點、常見疑慮和採用的障礙。 但真正的精髓在於下一步。Nika 指示 AI：「創造兩個代理人，
伊隆·馬斯克 (Elon Musk) 在一場深度訪談中，再次拋出了足以顛覆我們對未來所有想像的震撼觀點。這場對話不僅僅是關於科技，更是對人類文明未來走向的全面預測。從人工智慧（AI）將如何終結傳統工作，到金錢體系的徹底瓦解，再到我們可能身處的「模擬現實」，馬斯克描繪了一幅既令人興奮又充滿挑戰的未來藍圖。 當被問及社會從週休二日走向三日的趨勢時，馬斯克的回答遠超於此。他斷言，這場變革將是根本性的：「我的預測是，在不到20年的時間裡，工作將成為一種選擇（optional）。」他甚至認為，這個時間點可能縮短至10到15年。 這背後的核心驅動力是AI與機器人技術的指數級發展。馬斯克形容這是一場「超音速海嘯」（supersonic tsunami），其帶來的生產力提升將達到前所未有的高度。未來社會將不再是我們熟悉的「全民基本收入」（UBI），而是「全民高收入」（UHI, Universal High Income）。 他解釋道：「未來，工作將會像一種嗜好。就像今天你可以選擇在自家花園種菜，也可以去商店購買一樣。這將是一種選擇。」在這個世界裡，AI和機器人將滿足人類所有的商品和服務需求
在AI浪潮席捲全球，許多科技領袖紛紛宣稱「AI將會自動寫程式，人類不必再學了」的此刻，被譽為「AI教父」、Coursera共同創辦人吳恩達（Andrew Ng）卻在與美國前白宮首席數據科學家DJ Patel的深度對談中，提出了截然相反的驚人警告。他直言，建議人們「不要學寫程式」，將被歷史證明是「史上最爛的職涯建議」。這場對話不僅揭示了AI時代必備的關鍵技能，更深入剖析了美中AI競賽的殘酷現實與未來教育的巨大挑戰。 吳恩達斬釘截鐵地指出，未來最重要的技能之一，就是「準確地告訴電腦你想要什麼，讓它為你執行」的能力。而目前，最有效的方式依然是透過程式碼。 他提出警告：「我知道今年稍早，有些領導者建議人們不要學習寫程式，理由是AI會將其自動化。我認為，回頭看，這將是史上最糟糕的職涯建議之一。」 吳恩達觀察到一個顯著趨勢，在他自己的團隊和許多矽谷公司中，不只是軟體工程師，就連行銷、人資、財務、分析師等職位的專業人士，「那些懂得寫程式的人，工作效率已經開始輾壓那些不懂的人。」他認為，未來社會需要的不再只是軟體的使用者，而是軟體的創造者。當孩子遇到問題時，我們希望他不是問「有沒有App可
大多數人想用AI賺錢時，都犯了一個根本性的錯誤。他們以為必須先成立一家公司、聘請開發人員、建立品牌，但事實上，你完全不需要這些繁瑣的步驟，就能簽下第一位付費的AI自動化客戶。創業者 Liam Ottley 最初也是一無所有，沒有團隊，更不知道自己在做什麼，但他僅憑一個簡單的工作流程，就成功拿下第一筆價值1200美元的訂單。這讓他領悟到：你根本不需要一間「公司」，你只需要為「一個人」解決一個「極度痛苦的問題」。 在深入探討具體步驟前，你必須先拋棄幾個限制性思維，正是這些想法讓你停滯不前，而其他人卻早已成功。 迷思一：你需要成立一間完整的公司。 許多新手最大的誤解，就是認為自己必須看起來像個成熟的企業，才能為其他企業提供價值。他們花費大量時間建立複雜的客戶開發系統、購買上萬筆的Email名單，甚至組建開發與銷售團隊。事實上，這些都不是起步的必要條件。 迷思二：你需要大筆啟動資金。 完全不用。AI自動化屬於服務型商業模式，是當今線上創業成本最低的模式之一。你真正需要的只有一個能夠串接API的工具訂閱費（例如N8N、Make、Zapier），以及投入學習、建構並找到第一位客戶的專注