AI 自己優化自己——AutoAgent 與 Meta-Agent 的誕生
> 導讀：有一個 AI 專門負責改進另一個 AI 的工作方式——而且做得比人類工程師更好。AutoAgent 開源了，這件事值得你知道。AutoAgent 的新意很直接：它不是把一個 agent 調得更聰明，而是另外拉出一個 agent，專門盯著它、改它、再測它。如果你做過 prompt 調校，你一定知道那有多
Grimoire
生醫研發日誌與技術報告——記錄 AI 整合、流程自動化與濕實驗設計的實戰經驗，所有咒語按時間排列。
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AI 的記憶壓縮術——TurboQuant 如何把 52GB 塞進口袋
> 導讀：有沒有想過，只是讓 AI 記住你剛剛說過的話，真的要花 52GB 顯示卡記憶體嗎？很貴。真的很貴。TurboQuant 的答案很乾脆：不用。它先旋轉再量化，把 KV cache 壓到原來的四分之一，品質卻幾乎守住。答案很直接：長對話真正塞爆 GPU 的，常常不是模型權重，而是 KV cache
五步教會 AI 你的工作——從零打造專屬 Skill 的實戰指南
Skill 是給 AI 的技能手冊，五個步驟就能把每天重複的工作變成一鍵自動化——本文從實戰案例拆解完整建構流程與 Skill 生態系管理法。
四十歲後別讓身體一路下滑——炎症、血糖、肌肉的三根支柱
想像一下。以前熬夜兩天，補一晚就回來了。現在只是晚睡幾次，整個星期都像沒開機。為什麼只是晚睡幾次，整個人就差這麼多？你以為只是年紀到了嗎？這通常不是單一問題。它就像三條鬆掉的鋼索一起往下墜。第一條是慢性發炎，第二條是血糖波動，第三條是肌肉流失。它們不會輪流來，常常是同時來，而且彼此發號施令，把你往同一個方向推。
你的知識庫就是你的 AI 護城河——Agent 時代的個人基礎設施
當每個人都用同款 AI 模型，差距取決於你餵它什麼知識。個人知識庫正成為 AI Agent 時代產出品質的核心差異化要素，本文解析策展、索引、生成三層架構，以及 Markdown 為何打敗所有花俏工具。
當公司變成 AI 組織——Block 提出的組織架構革命
想像一下，星期一早上九點，客服剛看到客訴暴增，銷售還沒開完例會，主管的 Slack 已經塞滿截圖。為什麼很多公司裝了 AI 之後，還是像在維修一台老舊影印機？問題常常不在模型不夠強，而在組織還是照舊運作。訊號要層層上報，決策要層層核准，任務再層層下達。AI 被塞進這種結構裡，很像把渦輪裝到一台還在手搖窗戶的車上，馬力到