比提示詞更重要的事：為什麼 AI 需要一套「安全帶」？
> 導讀> 當 AI 只要回一句話，提示詞常常夠用。但只要它開始讀檔、改稿、跑流程，你真正需要的就不是一句 prompt，而是一套能踩煞車、留紀錄、會驗證的外部系統。那套系統，就是 Harness Engineering。你知道嗎？同一個 AI，前 10 步像神隊友，到第 50 步卻開始忘東忘西
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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一篇壓縮論文，真的能撼動華爾街嗎？從 TurboQuant 看 AI 成本重算
你如果只看股價，會以為這只是市場情緒。你如果回頭看技術細節，問題就硬很多了：AI 那張最貴的記憶體帳，會不會真的開始鬆動？> 導讀：Google Research 於 2026 年 3 月 25 日公開 TurboQuant 後，市場不是只在討論一個新演算法，而是在重算整條 AI 基礎設施的需求曲線。
限制不是束縛，反而常是創意的起點
當大家都以為自由越多越好，愈來愈多案例卻顯示：真正能提高創造力的，往往是清楚而有限的邊界。
AI 會讓零日漏洞變多嗎？先看懂它改變了資安流程的哪一段
AI 確實正在改變漏洞研究，但真正需要關注的，不只是「找得到多少漏洞」，而是整個資安流程會在哪裡失衡。
Claude Code 煉金術：為什麼 AI 程式助手常常不差，卻還是不夠好用？
很多人第一次用 AI 程式助手都失望：明明看起來能寫，卻接不上專案脈絡。問題不在模型，而在你怎麼讓它理解你的工作世界。本文拆解三層 context 設計與 CLAUDE.md 實戰，協助 Claude Code 真正成為研究搭檔。
你的第一個 AI Agent：從「到底什麼是 Agent」到「真的跑起來」的生存指南
AI Agent 沒有想像中神祕，核心是 20 行的決策迴圈加上工具呼叫與記憶分層。本文拆解 5 種常見工作流、工具設計原則、安全邊界、權限管理與檢索式記憶，提供從零打造第一個可用 Agent 的完整地圖，且不綁定特定框架。