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。
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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。
你的 AI 助手為什麼總是健忘？從 Prompt 到 Harness 的三代演進
AI 的健忘通常不是模型太笨，而是多數系統沒有替它準備穩定的記憶層、工作規則與可追溯的工作環境。理解 Prompt、Context、Harness 三代演進，才能把 AI 用成真正的助手。
別再只怪 AI 笨了：Agent 真正缺的，常常是一套好環境
同一個 AI 模型換一套執行環境，benchmark 成功率可以從 52.8% 拉到 66.5%。長任務、多工具協作下，真正決定 Agent 穩定性的不是模型本身，而是工作現場的 harness 設計。
Karpathy 的 Agent 時代宣言：你不是在寫程式碼，你在指揮交響樂
> 導讀：AI 研究界最具代表性的工程師之一，在 2024 年底做了一件讓所有人震驚的事——他停止手寫程式碼了。這不是倦怠，這是宣言。封面：不再寫程式碼的工程師——從鍵盤手變指揮家TL;DR：Andrej Karpathy 自 2024 年 12 月起不再親手寫程式碼，改為指揮多個 AI Agent
Claude Code 配置聖經：從菜鳥到架構師的設定差距
> 導讀：同樣一套 Claude Code，有人用來自動化整個開發流程，有人只會請它「幫我解釋這段程式碼」——差別不在智力，而在設定。封面：同一工具，設定不同，產出天壤之別- `.claude/` 資料夾分專案層（團隊共用）與全域層（個人偏好），搞清楚放哪裡是第一步。- CLAUDE.md 的遵從率只有 *
AI 只讓你寫得更快，卻沒讓你交付更快——外循環瓶頸論
> 導讀：你的團隊 AI 採用率可能是 100%，但交付速度改善是 0%。這不是諷刺，這是系統性盲點。封面：你的跑車引擎升級了，但路還是塞的- AI 工具只加速了「寫程式碼」這個內循環，但程式碼審查、測試、CI/CD 部署等外循環速度沒變- 瓶頸不在寫得快不快，在等得久不久- AI 採用率與交付速度改善，是
GlazePKG：一個 TUI 統治 35 個套件管理器
# GlazePKG：一個 TUI 統治 35 個套件管理器 > **導讀**：你的電腦裡裝了多少東西，你自己清楚嗎？brew、pip、cargo、npm、go——每個套件管理器各據一方，你卻像個疲於奔命的領主，挨個巡視自己的領地。GlazePKG 說：不用了，一個儀表板搞定。 --- ## TL;DR - G
一篇 15 美元的論文，通過了頂級學術會議審查——AI 科學家來了
# 一篇 15 美元的論文，通過了頂級學術會議審查——AI 科學家來了 > **導讀**：一套 AI 系統從發想、寫程式、跑實驗到撰寫完整論文，花不到 15 美元，還騙過了人類審稿者。這不是科幻片劇本，是剛登上 Nature 的研究。 ![AI Scientist at Work — 一隻機械手臂在白板上勾勒研究流