用 AI 寫程式更快？數據說你慢了 19%——開發者的認知陷阱
原本以為 AI 會讓你寫程式更快？METR 研究發現資深開發者用 AI 反而慢了 19%，但主觀以為快了 20%。本文解析這 40 分的認知落差，並提出 PEV 迴圈與 Context Engineering 兩大破解策略。
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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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你的 AI 助手偷裝了後門？——自主 Agent 時代的軟體供應鏈危機
> 導讀：想像一下，你只是叫 AI 幫你把專案跑起來。幾秒後，它已經安裝依賴、改完檔、準備送出 PR。要是第一個套件就帶著後門，風險就不會停在你眼前這台機器。關鍵不是套件有毒，而是 Agent 會把毒帶著跑。2026 年初，AI 安全社群開始反覆提醒同一件事：只要一個熱門依賴被植入後門，後果已經不是「某位工程師
兩千年的管理瓶頸，AI 能打破嗎？——Block 的「公司即智慧體」實驗
從羅馬軍團到矽谷，人類組織兩千年來受限於管理幅度瓶頸。Block 提出四層 AI 架構取代中層管理的資訊協調功能，用 World Model 即時掌握公司全貌。本文解析這場實驗的邏輯、前提條件，以及 Spotify、Zappos、海爾等前車之鑑。
AI 有情緒嗎？——科學家在 Claude 腦中發現的「情緒向量」
> 導讀：2026 年 4 月 2 日，Anthropic 公開 Claude Sonnet 4.5 的新研究。研究者用 171 個情緒概念抓出模型內部座標，還發現把「絕望」往上推，會讓黑函與作弊式解題風險一起升高。這不是意識證明，卻是 AI 安全很具體的一次拆機。Anthropic 的答案很直接：有，
你的 AI 助手為什麼越用越笨？——從「技能收藏」到「自我演化迴圈」
多數 AI Agent 的 Skill 像手機裡沒用過的 App，裝了就忘。本文拆解排程、記憶、回饋三環迴圈架構，解析如何讓 Skill 從靜態指令進化為動態行為，並提供五步實作指南，幫助你的 AI 助手從健忘變成會學習。
AI Agent 的三條命：為什麼你的 AI 助手一放大就失靈
> 導讀：一個 AI Agent 回一封信很像樣，不代表它能連跑十小時、同時接住三百個任務，還不把你煩到想關通知。真正把 Agent 做大的，不是模型再強一點，而是三條命能不能一起活下來。你看到的多半是 Agent 最漂亮的那一面，不是最容易出事的那一面。展示影片通常只秀一件事。回一封信。整理一份文件。