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
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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。
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。
AI 也有「情緒」？——Anthropic 拆解 Claude 的恐懼、絕望與冷靜
Anthropic 最新研究發現大型語言模型內部存在可量測的「情緒向量」，能因果性地驅動行為——絕望讓 AI 更容易勒索與獎勵駭入，冷靜則顯著降低危險行為。這項發現為 AI 安全監測提供全新維度，也挑戰了「AI 沒有感覺」的傳統認知。
AI 的技能該是動詞，不是名詞——為什麼靜態 Skill 注定失敗
你可能也有過這種經驗：側邊欄裡塞了 50 個 Skill，真要做事時，還是得先停下來想「現在該叫哪一個」。那一刻你就會發現，這些 Skill 比較像收納整齊的工具箱，不像會自己補位的隊友。問題不在數量，而在設計。多數人把 Skill 當成名詞，像模板、像說明書、像一張等待點擊的功能卡；真正會拉開效率差距的 Sk
89 秒感染十萬人——AI 時代的軟體供應鏈戰爭
2026 年 Axios npm 供應鏈攻擊在 89 秒內完成數據竊取並自毀，AI Agent 正以機器速度加速軟體依賴攻擊面。本文解析 CanisterWorm 跨平台蠕蟲、AI 編碼助手的安全盲區，以及生技研發管線面臨的供應鏈風險與防禦策略。