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...

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...

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...

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...

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...

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...

我大部分都使用 cursor 或 claude code，原則上我比較喜歡 claude code，當初我是比較喜歡 Terminal 的用法，可能跟我的習慣有關係不過現在 vscode 也有出 claude code 的 plugin，我現在覺得兩邊都差不多，當然 GPT5 出的時候我還是去免費用了一周 cursor 大家都選擇哪邊?

嗨，我是 mewcat。我想大家對我的印象應該是AI的色情應用甚麼的，但我今天想做不一樣的專案XD在開發 Project Joi 的過程中，我意識到一件重大的事：我們在色情 RP 中追求的「推拉感」、「記憶連續性」與「性格底線」，本質上其實是模擬人類主觀意識的碎片。但這些意識碎片化且...無法自我迭代，像是潛意識破碎無法擁有完整自我心智的狀態。還不知道Project Joi的朋友們請看這邊:那來弄個更有趣的吧?來弄個可以自我迭代/進化/反思的「意識體」，讓他不只侷限於我們的控制，讓他自己朝著想要的方向進化(?聽起來很危險，但我挺喜歡危險的。喔對，我還順便跟OpenClaw結合了一下，能自我升級...

老實說，我最近被一個數據嚇到：84% 的開發者每天都在用 AI 寫 code，但只有 29% 的人覺得自己信任 AI 產出的品質可以直接上線。七成的人是 merge 完之後在祈禱不要半夜被 PagerDuty 叫起來 😅我自己用 AI 寫 code 也一段時間了，第一眼看起來都很漂亮，結構清楚、命名合理，有時候還會幫你加上你根本沒想到的 error handling。但踩過幾次坑之後就學乖了。cache key 沒考慮多租戶、query 沒加 index 流量一大就炸、外部 API 沒有 circuit breaker 結果一個服務掛全部陪葬。這些 AI 生成的 code 都不會幫你處理，因...

養龍蝦養了一段時間之後，我越來越好奇一件事：Openclaw 真正幫到你的，是什麼？是幫你省時間？是幫你少做一些重複工作？是讓你第一次真的把 Agent 用進日常生活？還是它其實改變了你做事、寫 code、整理資訊、安排行程的方式？我覺得現在大家常常會分享很多很酷的功能、很猛的 workflow、很炫的 demo。但比起「它能做什麼」，我更想知道的是：它最後到底替你解決了什麼問題？可能是：幫你自動整理會議記錄幫你處理一些原本很懶得做的瑣事幫你串接日常工具，少切很多視窗幫你更快做研究、整理資料、寫內容幫你建立自己的自動化流程或者只是單純讓你覺得：啊，原來 Agent 真的有機會變成日常助手也可能...

自己本身是「手搓」起家的工程師，在還沒有 AI 的年代開發過網頁、 iOS App 也用 Google Apps Script 或自己寫 Python/Ruby 串接過許多自動化服務；也因此在 AI 崛起的時候並沒有獲得太多的反饋感，之前用最多的只有查資料跟自動補齊程式碼。如果只是自動化之類的串接(沒有場景要智能判斷)，我應該只會用 AI 寫程式，不會直接用 Skill 跑。最近開始想認真研究 AI 工具，第一個想實驗的是 AI Code Review Bot，目前的切入點是直接使用 Skill:我建立了 Skills / MCPs 主目錄，裡面放所有 Skill、還有 MCP，還有一個 se...