AI
Claude Skills 實戰心得:這些坑不能踩
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
Claude Skills 實戰心得:這些坑不能踩
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
AI 重塑軟體開發:McKinsey 揭示從 Agile 到 AI-Native 的典範轉移
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
YC 合夥人年終盤點：2025 年 AI 產業最讓人意外的五件事
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
2024年終回顧:從推廣困境到AI自動化影片製作的實驗之路
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 完整設定教學：讓 AI 助理更懂你的需求
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
2026 年 AI 的三大關鍵趨勢:提示框將消失、為代理而設計、語音 AI 的擴張
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
從流程化到 AI 化：2026 年，軟體服務的典範轉移即將到來
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
AI 時代的典範轉移:從流程化到完全 AI 化的未來
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。
Claude推出「Skills」功能，AI工作流的下一個革命！別再重複下指令了
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、
Claude Skills 實戰教學：如何打造永不犯錯的「數位員工」，徹底終結 AI 的胡言亂語！
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。
別再碰AI了！高手學自動化，為何堅持從最無聊的基本功開始？
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)