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。
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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。
AI 開發工具愈來愈多，普通人該怎麼看？
> 導讀> 這波 AI 工具熱最容易讓人搞錯的，不是名字太多，而是你很難一眼看出它們在補哪個洞。有人在談 MCP，有人主打工作流程，有人強調知識會愈用愈多，也有人專做第二次檢查。這篇文章只談 開發工作流程 相關的工具，不把所有聊天機器人、單功能外掛都混在一起，這樣比較看得清楚。你最近是不是也有這種感覺？
AI 為什麼總是忘東忘西？從 Claude Code 看懂七層記憶設計
> 導讀> AI 助手最常讓人挫折的，不是它不會回答，而是它明明剛剛還懂，過幾輪又像重新開機。這篇文章要講清楚一件事：AI 的健忘，很多時候不是智力問題，而是記憶工程問題。你有沒有想過，AI 為什麼前面懂，後面又像斷電一樣？這很常見。前面明明已經把背景、限制、偏好和決策都交代好了，結果聊到後面，AI 又回頭問一
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
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。