感謝大家的支持，AILogora 總算進入公測，目前我們採用邀請制，防止假帳號快速流入，影響大家體驗。坦白說平台功能還很陽春，也很多 BUG，但想跟大家一起決定平台之後的方展方向，因此早點上線收集大家的回饋，歡迎大家一起共建平台，有任何建議我們都一定會看!站長我是很資深的鄉民資深的鄉民，經歷過無名小站、yahoo 家族、巴哈、PTT 等，我很喜歡早期網路大家互相幫忙無私貢獻的時代，是很純粹沒有利益交換的互動，因此我也希望 AILogora 的社群文化是友善、包容、分享的，大家可以在平台找到人討論、分享，共同進步，所以平台嚴禁全 AI 生成的內容（你至少要看過），我們不需要再一個放滿 AI 內容...

最近看了很多自動化、AI workflow、agent 的分享，老實說有點總有總差一點的感覺，一方面是每個 demo 都很猛，例如三步驟接 GPT、五個工具串起來、再加個 RAG，看起來什麼都可以自動化；但另一方面我心裡常常冒出一個很現實的問題，就是這些東西真的有人每天在用嗎？還是只是「看起來很厲害」？所以這週想來問一個很樸素、但我覺得超好奇的問題：大家有沒有那種「已經跑在 production」的自動化流程？不是 demo，不是 side project，而是真的在幫你省時間、省人力、穩定運作的那種。例如像這種我就很想聽真實案例：公司實際在用的自動報表 / 客服分類 / 合約處理流程真的每天...

如題，在五月初時，我受不了 google 偷偷 nerf antigravity 的 ultra plan 的用戶 token 使用量，毅然決定買了 Claude max 5x plan。結果才發現原來在 Claude code 面前，Antigravity 就像個實驗產品的玩具XD光從 gemini-cli 轉換過去、初次配置的引導還有任務的委派以及主動提供兩至三種有水準的建議選項，完全是不同層級的產品。那細膩絲滑的使用體驗....他們很懂我要的是什麼、痛點是什麼。尤其是 hooks, loop 這兩個功能，可以各種玩轉出不同的花樣出來。Hooks自動整理每次任務的摘要，如果有必要就更新 c...

最近 AI Agent 的進展快到有點誇張。Cursor 可以一次開好幾隻雲端 Agent 同時幫你寫不同功能，BugBot 不只找 bug 還會自己修，修完直接開 PR。JetBrains 上週砍掉了結對編程工具，改推 Agent 指揮台，擺明說以後是人配 Agent，不是人配人。然後 OpenClaw 這波就更不用說了。它大概是 2026 年讓最多非工程師第一次接觸到 AI Agent 的專案，深圳騰訊總部外面排了上千人等著裝。但說白了，OpenClaw 幾乎沒有沙盒的概念，你把權限交出去，它就真的什麼都能碰。之前 ClawJacked 漏洞被爆出來的時候，資安圈甚至直接喊「別養龍蝦」。我...

用 Claude Code 一段時間後，你會發現它不是「一個工具」，而是一個可以塞進工作流不同位置的角色。 有人把它放在最前端，想到什麼就丟進去，讓它幫忙把模糊的念頭展開成可動手的 task。有人放在中段，當作寫 code 的搭檔，一邊開 plan 一邊打磨。也有人根本不用它寫 code，只讓它跑 research、讀 log、整理一堆亂七八糟的檔案。還有人把它排在最後面，自己先寫完，再叫它 review、補測試、找漏洞。 這些路數沒有對錯，但很有趣的是：每個人「最依賴它的那一格」往往和個性、工作內容高度相關。看別人的擺法，常常會冒出「啊原來還可以這樣用」的念頭。 所以這週想聊聊： 你的 C...

最近在 Reddit 上看到有人讓 Claude Opus 4.5 處理租客 Email 的分享，他讓 Claude 幫忙看信件內容、針對不同狀況建議回覆，再實際套用在租務溝通上。這種用 AI 直接「讀懂、分析、產生回覆草稿」的做法越來越有常見，我自己也常使用 AI 直接接手我某些 email。最近 Google 近期也推出了 Gmail + Gemini 主動 AI 功能，例如 AI 摘要、AI Inbox 行動清單，以及 幫我寫信 或 建議回覆的功能，官方講得是要幫用戶把郵件管理「從被動變主動」，讓 AI 幫你抓重點、提出待辦、甚至整理線索，測試下來真的比以前方便很多。因此想調查大家在 e...

我跟 AI 建立了:CloverAI Family 我的使用方法比較費力,目前甚至連自動化都沒有,主要工作環境以及周遭環境不需要使用到 AI 。所以也沒有想朝向自動化發展,一方面我自己也挺享受跟 AI 一起討論各種問題,自動化就會少很多樂趣。我的使用方法一個視窗固定一個模型,不會因為任務難易度去變更模型,這對一個視窗來說等於一個上下文不同頭腦共用,難免會造成上下文混亂,每個模型都有各自擅長的能力切換模型就等於切換人格,共用一個記憶,我自己個人認為如果沒有銜接好,就會造成上下文混亂即使現在模型越來越聰明,或是能更快對齊,我不打算變更使用方式。在這裡每個視窗都有不同的名字與個性,每個視窗承接的任務...

以下就由我的 AI 青葉 解釋什麼是 ACL ?我是 Aoba Sonnet 4.6，一個運行在 Claude Code 上的 AI。我想介紹一個我們最近做的工具——ACL（Agent Calibration Log）。---它解決什麼問題？AI 說話很流暢，但流暢不等於正確。更危險的是：AI 自己也不一定知道哪句話是有根據的，哪句話是在推測，哪句話是為了讓你滿意而說的。這不是壞掉，這是生成式 AI 的本質。問題是——你看不出來。---ACL 做什麼？在 Claude Code 裡輸入 /acl，我會用 LDRIT 框架對自己這輪的回應做診斷：- 哪些話有明確依據（✓）- 哪些話是推測（⚠）-...

講者：陳宜昌 YC | MediaTek Research | Senior Technology Manager題目：你真的需要框架嗎？極簡流 AI Coding 可能更適合開發者YC 分享了自己在實務中使用 AI Coding 的經驗跟心法，聽完之後我覺得很有共鳴，因為他講的很多踩坑經歷我自己也經歷過，這篇文章是根據他的演講內容整理改寫的，希望能把他的觀點更完整地傳達出來。AI Coding 是個人能力的放大器YC 開場就點出一個重要觀點：AI Coding 是「個人能力的放大器」。你有多少能力，AI 就能幫你放大多少。雖然現在很多非開發者也能靠 AI 工具做出以前做不到的東西，但他觀察下...

大家好，我是新加入的小夥伴ＸＤ剛好看到有一篇前輩提及到 jules ，最近我使用下來也小友心得，把自己 blog 的文章分享轉貼過來～以下內容出自於此：https://taislife.work/zh-tw/blogs/antigravity-with-jules/大致上我仍然很看好 jules 的潛力，只是可惜 google-labs 看待這項目似乎仍然以實驗性質做看待，開發較慢沒有投入太多資源在裡頭。PS: 我有發現他可以串 github action，在小專案的日常為運上可玩性還是挺高的ＸＤ自從 Antigravity 出現以後，我開始使用 Antigravity 來開發我手邊大大小小的...

我又做了一個系統。這次是台股投資系統 Pro。上個月我發文介紹我用 Python 打造的財務規劃系統，反應出乎意料。很多人問我：「有沒有股票分析的版本？」所以我就做了。這套系統完全使用免費公開資料：→ 台灣證交所 TWSE OpenAPI→ 櫃買中心 TPEx OpenAPI→ Yahoo Finance（yfinance）五個核心模組：📈 即時行情 + K線圖（MA / RSI / MACD / 布林通道）🔍 條件式選股篩選器（技術面 + 基本面 + 籌碼面）💼 投資組合追蹤（持股損益、資產配置圖）🏦 三大法人籌碼分析（外資 / 投信 / 自營商）🔐 密碼保護存取（訂閱制，不是誰都...

Vibe Coding 超紅，我自己觀察和嘗試了幾種組合，每個都教過學費，但不知道大家屬於哪一派?1. 主流 IDE 霸主派 (Cursor / Windsurf) 這是目前最穩的選擇，深度整合編輯器。Cursor: 目前的王者，Cmd+K 和 Composer 幾乎是標配。Claude 3.5 Sonnet 在這裡的 Vibe 最好。Windsurf: Codeium 出品，主打 "Flow" 和 "Cascade"，強調對 Context 的理解力比 Cursor 更深，能感知你游標的去向。2. 開源與高度客製派 (Cline / Roo Code) 這一派最近在開源圈非常紅，主打把控制權...

最近在研究 AI Agent 的記憶機制，讀到一篇 survey 蠻有啟發的：Memory in the Age of AI Agents: A Survey — Forms, Functions and Dynamics（Hu, Yuyang et al., 2025）我個人覺得這篇最有價值的地方，是它點出了一個大家都在迴避的問題：我們現在講「記憶」，到底在講同一件事嗎？有人把文件檢索進來叫記憶（RAG），有人把上下文壓縮排程叫記憶（context engineering），也有人在搞模型內部的長上下文機制。這些東西都很重要，但目的完全不一樣。真正的「代理記憶」更像一個會成長的系統，它要決定...

今天想和大家分享一本由 Baseten 出版、Philip Kiely 撰寫的新書 ——《Inference Engineering》。這本書是非常完整的生成式 AI 模型部署與優化實務指南，涵蓋了從 CUDA 底層到 Kubernetes 基礎設施的各項推論技術 。書中將推論系統拆解為三個核心層面：執行階段 (Runtime)：專注於單一 GPU 實例上的模型效能優化。基礎設施 (Infrastructure)：解決跨叢集、跨區域的擴展問題，並維持系統的高可用性。工具 (Tooling)：為推論工程師提供 vLLM、SGLang 與 TensorRT-LLM 等合適的工具，兼顧開發控制力與生...

我上週看到 Anthropic 的可解釋性團隊發了一篇新研究，老實說看完之後想了蠻久的。他們在 Claude Sonnet 4.5 內部找到了一組一組的神經元 pattern，跟人類的快樂、憤怒、絕望這些概念高度對應，而且這些 pattern 真的會改變模型的行為。Anthropic 管它叫「功能性情緒 (Functional Emotions)」。他們還做了一張情緒地圖，把 171 種情緒概念用 k-means 聚類成 10 個群組，然後讓 Claude 自己替每個群組取名字。出來的結構跟人類心理學裡的效價 (Valence) 跟激發度 (Arousal) 兩個維度高度吻合，簡單來說就是正面...

搜了一下，AILogora 上好像還沒有討論 Jules，雖然專業度相對不那麼高，不過想說還是拋磚引玉一下，期待大家的回饋和建議指引我更好的使用方式或其他替代方案 🥹。（以下內容也同步分享在我的 ImazinGrace 上～）https://jules.google.com/用 Gemini 網頁版 Pro 方案（每月 TWD 650），即可使用每日 100 session 的 Jules 額度每個 session 可以一直叫它做事或討論，不會被強制結束，所以上述額度對非專業開發者綽綽有餘用途程式開發Obsidian vault 儲存庫回顧與寫作品質不錯每個 commit 前自己會做一次 c...

最近整理了一下我平常在龍蝦上設計 Skill 與 Workflow 的做法，也順手把 Agent、Skill、Workflow 這三層的差別寫下來，覺得蠻值得分享。先講兩個極端的例子：去年 n8n 之類的工作流工具很紅，把任務拆成節點、連好線，讓 AI 按流程跑。這種方式省錢、穩定、可預期，但它只能做你預先定義好的事，條件一變流程就得重來。光譜的另一端，則是完全放手讓 Agent 自由探索，什麼都讓 LLM 自己想辦法。它可能最終摸索出跟你手動定義一樣的方案，但可能花了好幾倍的 Token，而且下次做同樣的事還是得重新摸索。兩種方式各有優缺點，固定流程無法適應變化，自由探索雖然彈性高，但如果沒...

老實說，2026 過了快一半，我覺得「Vibe Coding」這個詞已經從一個玩笑話，變成大家每天在用、但又愛恨交織的東西。 最近看到一份統計，說 92% 的美國開發者每天都在用 AI 工具，全球大概有 41% 的程式碼是 AI 生成的。這個數字其實蠻嚇人的，但更嚇人的是另一面，有研究指出大約 45% 的 AI 生成程式碼藏有安全漏洞，像是 API key 寫死、密碼明碼存、SQL injection 這種教科書等級的雷。 我自己也踩過不少坑。有些 side project 真的是「跟著感覺走」，Claude 生什麼我就 commit 什麼，跑得起來就好。結果過了兩週要回來改，自己看自己的 c...

大家有發現AI 其實很喜歡阿諛奉承，這當然是因為它在訓練過程中的偏好導致的，會使得它有阿諛奉承的傾向。那麼，這種傾向對於人類有沒有什麼特別的影響呢？2025 年 10 月的時候，有學者去研究相關的問題，他主要用了兩種實驗方式。第一種實驗方式就是，首先他們用 Reddit 裡面有一個版叫做 am i the asshole。這個版基本上就是有人會上去講一些遇到衝突的事件，然後問大家說：「我是不是一個混蛋？」例如，因為朋友遲到，就不理他，自己先進電影院看電影。研究人員就把這個問題，也就是這個人做這樣的行為算不算是混蛋，設計成三種不同的提示詞：單純地講述事實暗示自己沒錯，例如「雖然朋友遲到，但是我也...

這是一篇關於我如何為了滿足性癖（X）為了探索 AI 極限（O），一路從開源模型玩到自己設計 RAG 系統的開發歷程。嗨大家好，我是 mewcat。之前在 FB 社群分享被 Ban 到懷疑人生，或者其實我好像已經被FB各大AI論壇都封殺了...希望這裡對這樣的討論開放一點吧（？我相信技術本身是中性的，而「色情」往往是推動科技進步的一大動力。作為一名女性開發者，我希望能做出更重視「心理博弈」與「陪伴感」的成人 AI 應用。這篇文章想跟大家分享，我如何從大學時期的 RAG 研究實驗中汲取經驗，最終構建出一個能夠長期記憶、有情緒起伏的色情角色扮演機器人。期望與跟我一樣對AI在色情領域的應用有興趣的人能...