用 AI 寫程式更快？數據說你慢了 19%——開發者的認知陷阱
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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。
當公司變成 AI 組織——Block 提出的組織架構革命
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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
你的 AI 助手偷裝了後門？——自主 Agent 時代的軟體供應鏈危機
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> 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
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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。
你的 AI 助手為什麼越用越笨？——從「技能收藏」到「自我演化迴圈」
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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。