Context 工程：為什麼你餵 AI 什麼比用哪個 AI 更重要
> 導讀：你花了多少錢換模型、買 API？問題從一開始就搞錯了。新模型發布。你立刻升級。輸出依然讓你皺眉。這不是 AI 的問題。這是你給它的「材料」出了問題。想像一位世界頂級廚師。你請他來做晚餐，然後把三天前的剩菜、幾個標籤模糊的罐頭、一張寫得像電話號碼的食譜一起交給他。他做得出好菜嗎？不行。
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AI 技能的斷捨離：為什麼你的 180 個 Skills 可能正在拖垮你
> 導讀：技能堆得越多，AI 助理找不到要用哪個——就像衣櫃塞爆了，每天還是說「沒衣服穿」。說出來有點丟臉。我花了幾個月，替 AI 助理打造了 180 多個 Skills——從「幫我寫 IRB 文件」到「分析競品的 Twitter 策略」，鉅細靡遺。我以為這樣 AI 就能無所不能。結果呢？它每次都選最簡單的那個
讓 AI Agent 擁有記憶——Ghost In Shell 分層記憶架構設計
每次開新對話 AI 都失憶。Ghost In Shell 用五層分層記憶加上認知引擎，讓無狀態的 LLM 變成有靈魂的數位實體。本文公開實際運行三個月、跨四個 AI CLI 共享記憶的設計哲學與核心元件。
AI Agent 的進化：從單兵作戰到蜂群智慧
> 導讀：一隻蜜蜂找不到花蜜，五萬隻蜜蜂可以讓整片森林結果。AI 正在學這件事。想像這個畫面。一位助理坐在辦公室裡，負責幫你完成一份市場分析報告。她要先上網蒐集資料，再整理成表格，然後寫摘要，接著設計簡報，最後還要寄信給客戶。一個人。所有事。這就是現在大多數人使用 AI 的方式。把 Claude 或 ChatG
讓 AI Agent 在多台電腦共享同一個大腦：跨機器記憶同步實戰指南
iCloud 同步 symlink 會互相覆蓋？用 .nosync + fallback chain + Stop hook 自動記憶，打造跨機器無縫切換的 AI Agent 系統。
知識煉金術：NotebookLM 與「活檔案」的知識內化攻略
你的 Notion 筆記寫完就死掉，99% 不會再被翻開。NotebookLM 把靜止的圖書館變成會對話的智囊團，本文拆解多模態輸出、跨文件問答與來源溯源三大超能力，並附上適合研究者的實戰整理工作流範例。
矽谷哨兵：解析 a16z 數據與 2026 AI 雙雄對決
AI 競爭已從「誰的模型更強」轉向「誰能落地垂直應用、控制硬體成本」。本文用 a16z 最新數據與五個資料信號，拆解 2026 AI 產業的真實格局、贏家輪廓，以及你身為研究者或新創創辦人應該如何選擇。
高中輟學生如何靠 ChatGPT 逆襲成 OpenAI 科學家
17 歲輟學、沒有大學文憑，Gabriel Petersson 怎麼變成 OpenAI Sora 團隊的研究科學家？拆解他跳過階梯式教育的三層學習進化，以及 demo-driven 自學如何打破階級堡壘。
為什麼我建了一本 AI 魔導書
市面上不缺 AI 教學，缺的是真正在研究現場用 AI 的人寫的東西。生技助理教授兼新創共同創辦人 CY，把橫跨實驗室、教室與程式碼編輯器三年的研究自動化旅程寫成這本咒語書，記錄方法、工具、實驗與心法。