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- #什麼是真正的氛圍編程 Eric明確指出，很多人誤解了氛圍編程的概念。他引用Andre Karpathy的經典定義：「氛圍編程是完全投入這種感覺，擁抱指數增長，忘記程式碼的存在。」 關鍵在於「忘記程式碼存在」這個概念。使用Cursor或Copilot雖然有大量AI參與，但如果你仍在與模型進行緊密的反饋循環，那還不算真正的氛圍編程。 真正的氛圍編程讓非技術人員也能獨立開發完整的應用程式。這是一個重大突破，因為過去只有工程師才能享受這些AI工具的便利。 - #指數增長的驚人預測 Eric提供了一個震撼的數據：「AI能夠處理的任務長度每七個月翻倍。現在大約是一小時，明年會是什麼情況？後年又會如何？」 當AI能夠一次性生成一整天甚至一整週的工作量時，如果我們仍堅持逐步檢查每一行程式碼，就無法跟上這個步伐。這就是為什麼我們必須學會負責任地擁抱氛圍編程。 Eric用編譯器作比喻：「早期開發者可能會檢查編譯器輸出的組合語言，但這樣做無法擴展。到了某個階段，你就必須信任系統。」 - #如何成為Claude的產品經理 Eric的核心建議是：「不要
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一個驚人的AI新功能正在顛覆整個軟體開發界！Claude 3.5 最新版本推出了革命性的UI設計能力，讓任何人只需輸入一句話，就能生成媲美專業設計師的精美介面。這個突破性進展不僅讓AI編碼工具如Cursor和Windsurf黯然失色，更可能徹底改變未來的應用程式開發方式。 - #一鍵生成完整應用程式UI 這位開發者在影片中展示了令人難以置信的工作流程。他說：「只需一個提示詞，你就能讓Claude設計出整個應用程式的UI，並將其轉換成功能齊全的精美應用程式。」 過去，AI編碼代理在創建UI方面一直表現不佳。如果你想要應用程式看起來真正專業，最先進的方法是使用現有的UI元件庫，如shadcn/ui等。但如果你想建立真正客製化的介面，通常會遇到很大困難。 然而，隨著模型能力的提升，這是他第一次感覺到AI可以產生高品質的客製化UI。這個改變是如此巨大，以至於完全顛覆了傳統的開發流程。 - #兩步驟打造專業應用程式 開發者分享了他經過測試的兩步驟流程，確保Claude 3.5輸出的UI品質遠超過一般水準： 第一步：生成靜態UI設計 他會在Cursor中輸
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2025年8月7日，OpenAI終於揭開了GPT-5的神秘面紗。在長達一個半小時的直播發布會中，該公司宣稱這個最新模型已經達到了「PhD博士級」的智能水平。然而，這個被寄予厚望的新模型，卻在科技界引發了意想不到的兩極反應。從基準測試的驚人數據到實際應用的爭議，GPT-5的發布正在重新定義我們對AI能力的認知。 - #從大學生到博士的智能飛躍 OpenAI在發布會上將GPT-5的智能提升描述得極為生動。他們表示：「GPT-3就像與高中生聊天，GPT-4像是與大學生對話，而GPT-5則如同與一位擁有PhD學位的專家交流。」 更令人震驚的是，這不只是單一領域的博士級智能。GPT-5被描述為能在幾乎所有專業領域提供博士級別的專業知識和分析能力。無論是量子物理、分子生物學還是古典文學，用戶都能獲得頂級專家水準的回應。 在基準測試方面，GPT-5的表現幾乎可以用「完美」來形容。在競賽數學基準測試中，當它能夠使用Python時，得分率達到了驚人的100%。即使不使用工具，純粹依靠模型本身的推理能力，也能達到96.7%的準確率。 - #碾壓性的測試數據背後 GPT-
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你相信嗎？一個看似簡單到可笑的功能，竟然每月能賺進40,000美元（約120萬台幣）！這位神秘創業家打造的Bank Statement Converter，就是把PDF銀行對帳單轉換成Excel格式，僅此而已。這個故事揭露了一個驚人的創業模式：Micro SaaS（微型軟體即服務），正在改變無數人的人生軌跡。 - #什麼是Micro SaaS？一個被忽視的百萬商機 創業導師Greg Isenberg在最新的深度分享中，首次公開了價值數十萬美元的Micro SaaS完整攻略。他解釋：「Micro SaaS和傳統SaaS最大的差別，就是它專注於極度細分的利基市場。當Salesforce想要服務全世界，Micro SaaS只服務一小撮有特定痛點的人。」 關鍵數據令人震驚： * 毛利率高達80-90% * 平均月收入10-50萬台幣 * 可由1-2人團隊經營 * 建置成本通常低於500美元 - #真實案例：這些創業者如何月入百萬 Bank Statement Converter的成功並非個案。Clean Voice這個播客編
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當所有人都在追逐性感的GPT應用和SaaS工具時，一位行銷專家卻發現了一個被忽視的金礦——用AI改造傳統地方服務業。他僅用Claude Code花了4小時建立網站，24小時內就接到數千美元的訂單，這背後隱藏著什麼秘密？ - #被忽視的數十億美元套利機會 資深行銷專家James（The Boring Marketer）在最新訪談中揭露了一個驚人的商機。他指出：「每個人都在建立AI代理、工作流程和SaaS工具，但我覺得大家都忽略了自家後院的生意。」 他分享的案例令人震驚——幫朋友的柴油卡車維修服務建立網站，僅在上線24小時內就產生數千美元的實際收入。他強調：「這是實實在在的行銷投資回報率，只用了Claude Code就達成了，這簡直令人難以置信。」 - #傳統產業的AI改造優勢 為什麼選擇「無聊」的傳統產業？James提出了幾個關鍵洞察： 首先是競爭對手的技術落後。他解釋：「如果你在地方市場找到一個無聊的利基市場，你面對的是那些可能10到15年都沒更新過網站的競爭對手，他們還在用筆記本和試算表經營。」 其次是AI防禦性。他提到一個有趣的觀點：「如果
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在矽谷的激烈競爭中，一家成立僅兩年的新創公司正在挑戰搜尋巨擘Google的地位。Perplexity執行長Aravind Srinivas在最新的Y Combinator訪談中，深度剖析了AI搜尋的未來，以及為何Google的商業模式正成為其創新的最大阻礙。這場對談不僅揭露了科技巨頭的困境，更描繪出AI時代的新戰場。 - #從零到每日數百萬查詢的崛起之路 Srinivas回憶起創業初期的關鍵時刻：「2022年的跨年夜，我們有將近70萬次查詢。產品名稱很糟糕，叫Perplexity，很難念。速度很慢，每個查詢要7秒才有答案。還經常出錯、產生幻覺。沒有知名度的公司、沒有知名度的創辦人，只有一兩百萬美元的種子資金。」 儘管如此，人們仍然在跨年夜使用這個產品，分享截圖。這讓他意識到產品確實有其價值。如今，Perplexity每天處理的查詢量已經大到讓公司面臨基礎設施擴展的挑戰。 有趣的是，Perplexity的誕生並非按照傳統創業教科書的方式。Srinivas坦言：「我們創辦公司時並沒有明確的想法要做什麼，這與YC建議的『從專案開始再轉成公司』相反。」最初，他們嘗
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- #Claude Code 的運作原理：你的 AI 終端大師 Cal 形容 Claude Code 就像是「那個什麼都在終端機操作的同事」——永遠不碰圖形介面，但效率驚人的技術高手。他回憶起當初作為初級工程師時的導師 Tony：「我會走到他桌前求助，他會打開終端機，敲出各種瘋狂的 bash 指令，在 Vim 裡快速修改程式碼。我總是想著：哇，我應該學會這些技巧。」 現在有了 Claude Code，就像 Tony 隨時在你身邊。 - #純粹的 Agent 架構：簡單卻強大 在 Anthropic，團隊秉持「做簡單但有效的事」的原則。Claude Code 正是這個理念的體現——一個純粹的 AI agent。
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AI指數級增長的驚人真相 Amodei直言不諱地指出，大多數人都被AI的指數級增長所迷惑。他解釋道："如果某個東西每六個月翻倍，那麼在事情發生的兩年前，它看起來只完成了1/16。" Anthropic的營收數據完美印證了這個理論： * 2023年：從0增長到1億美元 * 2024年：從1億增長到10億美元 * 2025年（至今）：已超過45億美元 "假設這個指數繼續兩年，你將進入數千億的規模。"Amodei警告說，"這就是指數級增長的本質——在爆發前夕，它看起來才剛剛開始。" 白領工作的末日？AI對就業市場的衝擊 關於AI對就業市場的影響，Amodei提出了令人不安的預測。他坦承AI確實可能消滅大量入門級白領工作，但強調這並非故意為之，而是技術發展的必然結果。 在編程領域，這種影響已經顯而易見。Amodei透露："Anthropic內部編寫的大部分代碼，此時都有Claude模型的參與。"他們的編程基準測試SweetBench從18個月前的3%提升到現在的72-80%，展現了驚人的進步速度。 更引人注目的是商業模式
ChatGPT
2025年才過了一半，ChatGPT已經推出超過30個更新！面對推理模型、網路搜尋、深度研究、Canvas等眼花撩亂的新功能，大多數使用者都陷入選擇困難。這支爆紅影片的創作者用實際案例，清楚示範什麼時候該用什麼功能，讓複雜的AI工具變得簡單易懂。 選對模型是成功的第一步 影片中最重要的觀念顛覆了許多人的想法：不要根據任務類型選模型，而要根據任務複雜度來選。 創作者舉了幾個生動的例子。查詢「哪些水果纖維最多」這種簡單問題，用聊天模型（GPT系列）就足夠，答案差個一兩克也無所謂。但如果要求「設計一份含15克纖維和20克蛋白質的素食早餐」，就需要推理模型（O系列）來仔細思考各種食材組合。 他特別強調：「推理模型就像挑選伴侶，要選名字最乾淨的那個，不要選後面有一堆額外編號的。」這個比喻雖然有趣，但點出了重要原則：選擇最新、最簡潔的模型版本。 有趣的是，寫電子郵件這個看似日常的任務，也要看情況選模型。如果只是把要點轉成正式信件，聊天模型綽綽有餘。但如果是處理20封郵件的客訴災難，需要寫出既不失禮又能解決問題的回覆，那就要上傳整個郵件串，請推理模型幫你寫出「外交辭令
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如何在 AI 時代用 10 倍速打造成功新創 我要教你 Andrew Ng 每月孵化一家 AI 新創的秘密方法。 這位史丹佛教授、Coursera 創辦人發現，執行速度是預測新創成功的最強指標。而 AI 正在徹底改變速度的定義 - 不是快 50%，而是快 10 倍。 不幸的是，大多數創業者仍在用過時的方法。 最大的錯誤：被技術層的光環迷惑 太多人盯著 OpenAI、Anthropic 這些基礎模型公司，卻忽略了 Andrew Ng 指出的關鍵事實。 原因包括： * 媒體過度報導技術層的突破 * 誤以為必須掌握最尖端的 AI 技術才能創業 * 害怕大公司會「輕易消滅」小型新創 * 被「AGI 即將到來」的論述嚇到不敢行動 Andrew Ng
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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。
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