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。
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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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
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，