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我把一個複雜的印度外包專案,整個交給 Claude 維護,結果超出我的預期
本來每月花 200 美元外包給印度工程師的複雜專案,我把它整個交給 Claude 維護。沒想到短短幾小時,它就開始逐一修掉那些得在瀏覽器來回測試的 Bug,成本還降到只剩 100 美元的訂閱方案。
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本來每月花 200 美元外包給印度工程師的複雜專案,我把它整個交給 Claude 維護。沒想到短短幾小時,它就開始逐一修掉那些得在瀏覽器來回測試的 Bug,成本還降到只剩 100 美元的訂閱方案。
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AI 把迭代的成本降到趨近於零,於是瓶頸從「能不能做」位移到「知不知道下一步要修什麼」。護城河不是迭代次數,是有方向的迭代——而方向,只有泡在現場的人才有。
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AI 已經這麼厲害了,但它到底改善了你什麼?學會封裝專家智慧為 AI Skill,讓一個人擁有多位專家的集體智慧與行動執行力。
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大家都以為 Skill 越多 AI 越強,但事實正好相反。本文提出 Skill → Plugin → Marketplace 三層架構,教你像經營公司一樣組織你的 AI 團隊。
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大部分人用 Claude 只是聊天,但 Claude Schedule 才是整個訂閱裡 CP 值最高的功能。它能在你睡覺時自動幫你整理社群資訊、監控流量和金流,而且直接用你已經付費的 Token。
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選 AI 助手不是比功能清單,是比信任閉環能不能跑起來。完成力、安全感、懂你——這三個條件缺一不可,跑得通你就有了越來越強的 AI 夥伴。
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AI 本質上是一個失憶的天才。不管它多聰明,每次對話都從零開始。把 Obsidian 知識庫接上 Claude,用向量搜尋建立 RAG 系統,幫它裝上長期記憶——你的數位紀錄瞬間從佔硬碟空間的檔案,變成真正的資產。
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AI 本質上是一個失憶的天才。不管它多聰明,每次對話都從零開始。但如果你幫它裝上記憶——用 Obsidian + RAG 建立個人知識庫——你的數位紀錄就能從佔空間的檔案,變成真正的資產。
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記憶的管控才是 AI Agent 的核心戰場。從李宏毅老師解構 OpenClaw 的分享出發,探討 Context Window 的不可能鐵三角、記憶分層設計、壓縮與提取兩大核心技術,以及為什麼善用模型廠商的方案是更好的選擇。
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用了快一年的 Claude,竟然有一堆功能搞錯或沒搞懂。從語音模式到 Team Plan 隱私、Artifacts、Computer Use 沙盒、MCP 部署到 Memory 機制,十個你可能不知道的隱藏功能一次整理。
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我今天花了一整個下午跟 Claude 聊天,結果發現自己用了快一年的工具,竟然有一堆功能我根本搞錯或沒搞懂。從語音輸入的坑、Team Plan 隱私問題、到 MCP 部署和 Computer Use 的限制,十個你可能不知道的隱藏功能一次整理。
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過去做一個專案要花一年多,現在用 AI 半年做了 40 幾個。但投資自己的成長,比做出一個賺錢的 SaaS 更重要。