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過去幾年，我們看到 AI 模型的能力一路快速進步，從一開始大家在研究怎麼把 Prompt 寫好，到後來開始加入工具、記憶、工作流、狀態管理，也就是這幾個月很紅的 Harness Engineering 駕馭工程，讓模型不只是回答問題，而是可以更像一個真正能做事的 AI Agent。

所以很自然地，我們會開始想一個問題：如果模型繼續變強，再加上駕馭工程，把 LLM 原本不穩定、沒有狀態、容易幻覺的地方慢慢補起來，那這條路會不會就是通往 AGI 的答案？🤔

這一集我想從這個問題出發，聊聊我最近一直在思考的另一個角度：世界模型。

因為如果大語言模型本質上還是在理解文字、預測下一個 token，那它到底是真的理解這個世界，還是只是從大量資料裡學到「看起來應該怎麼回答」？

世界模型想補上的，正是這個部分。它不是單純讓 AI 生成下一段文字、下一張圖片或下一段影片，而是希望模型能夠理解現實世界背後的運作方式。比如一個杯子被推到桌邊會掉下去，一台車突然切進來你需要煞車，一顆球飛過來你會直覺知道它大概會落在哪裡。

這些對人類來說很自然的物理直覺，其實不只是「看過很多資料」而已，而是我們腦中有一套對世界運作方式的內部模型。世界模型的方向，就是希望 AI 也能建立類似的理解。🌎

這集我會用比較白話的方式，聊聊為什麼光靠 LLM 可能還不夠，駕馭工程到底補了哪些東西，以及為什麼世界模型可能會是 AGI 發展中很重要的一塊拼圖。

我也會提到 Yann LeCun 近年一直推的 JEPA 架構，還有為什麼他認為 Sora 這類生成影片模型，雖然看起來很像理解世界，但其實跟真正的世界模型還是不太一樣。

所以這一集不只是聊「下一個模型會不會更強」，而是想換一個角度來看：如果 AI 真的要變成一個能在現實世界裡行動、判斷、規劃的系統，它到底還缺什麼？

如果你最近也有一種感覺，覺得 AI 明明越來越強，可是用久了又會發現它離真正可靠的智慧還差一段距離，那這集應該會蠻值得聽的。🚀

(00:00) 開頭

(02:46) AI 詐騙時代的自動化防禦

(04:37) 為什麼我們頻道這麼少廣告？

(06:25) Meta 開發者體驗有多坑？

(10:32) 為什麼光靠 LLM 不能達到 AGI？

(12:22) Scaling Law 與 LLM 的天生限制

(13:25) 為什麼需要 Harness Engineering 駕馭工程？

(14:43) 另一條路：世界模型

(15:36) 世界模型到底想解決什麼？

(17:01) Sora 這類影片模型算世界模型嗎？

(18:51) JEPA：預測抽象狀態，而不是像素

(20:04) LeWorldModel 的新突破

(22:01) LLM + 駕馭工程短期仍是主流

(22:50) 未來可能是 Hybrid AI 架構

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上個禮拜小朋友學校放春假跟全家去了一趟大峽谷，這種壯闊的景色真的要定時補充一下，書本上、影片上看再多還是沒有現場的臨場感強烈，然後你就會突然覺得，平常在公司瞎忙、在那邊計較誰的 AI token 燒比較多，在這片峽谷底下一點意義都沒有 😎

我最近買了一台 Mac Studio，本來是想拿來跑 local LLM 的，結果機器拿到以後一直擱著沒動工。剛好社群上都在瘋 Hermes Agent，想說那就先來裝裝看，沒想到一裝就回不去了。

這集我會講為什麼我覺得它比 OpenClaw 小龍蝦好，而且也會聊到我之前利用 Anthropic Client SDK + Agent SDK 自幹的個人助理，我是怎麼做到主 agent 可以跟我一直聊天不中斷，然後把所有工作都交給背景的 sub-agent 去跑，整個體驗非常絲滑，但為什麼我還是決定使用 Hermes Agent 呢？這個我會在影片慢慢聊。

另外，這禮拜 Anthropic 正式把 Opus 4.7 放出來了，不是大家期待的 Mythos，可以算是 Mythos 的安全閹割版。它有一個地方真的進步超多，就是檔案跟圖片的辨識能力，從 4.6 的 55% 直接跳到 4.7 的 99%，這個跳躍幅度完全不合理，我猜他們一定是找到了什麼訓練方法。但也不是全部都是好消息，我在影片裡會聊到為什麼換到 4.7 之後，你可能會突然發現自己的 Token 消耗變多了，整體花費變貴了。另外從三月開始，很多人都發現 Opus 4.6 的品質變差了，這是真的嗎？Anthropic 偷偷做了什麼事讓模型的思考能力下降？

這集我也會順便帶一下 OpenAI 最新的 Agent SDK 設計理念、Qwen 3.6 為什麼在 12 天內就把 Gemma 4 的 coding 能力打得毫無還手之力、還有一些我一邊用 Hermes Agent 一邊在想的東西，像是當我們越來越依賴一家廠商、一個模型的時候，該怎麼去平衡這件事。

總之就是有技術、有吐槽、也有一點旅遊心得，如果你最近也在用 Claude Code、或是在想要不要自己做個 agent、或是只是對 Anthropic 這波操作感到奇怪的，這集應該會蠻有共鳴的。

看完如果有想法，歡迎在底下留言跟我聊聊。最近我越來越期待看到大家的討論區，因為總是可以看到一些我自己沒想到的角度。

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(00:00) 開頭

(02:19) 大峽谷景色太美：比誰 AI Token 燒得多一點都沒意義

(05:34) 出去玩早睡早起身心舒暢 

(07:06) Hermes Agent 上手心得：不要裝小龍蝦了

(10:56) 自建 AI 助理：我怎麼做到主 agent 一直聊天不中斷

(12:41) 既然自建 agent 也不錯，那我為什麼最後還是換掉它？

(13:36) Hermes 名字背後的典故，與 skill 自動產生的設計

(15:55) OpenAI Agent SDK 新方向：harness 與 compute 分開

(19:07) Qwen 3.6 用 12 天把 Gemma 4 打趴

(21:03) Opus 4.7 發表：不是 Mythos，為什麼變貴了？

(22:38) Opus 4.6 真的變笨了嗎？完整時間線還原

(24:31) 4.7 發表同時，Anthropic 做了一件更微妙的事

(26:46) Anthropic 的 premium 還能收多久？

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今年，我在美國即將待滿 10 年了！🤯 回想當初，身為一個臺大電機畢業生，出國其實完全不在我的計畫內。一切的起心動念，竟然只是因為不想跟柯柯談「沒有期限的遠距離戀愛」！😂 就這樣，我一路從半年衝刺托福、申請 CMU 矽谷分校，到落地美國第一天不去放行李，而是直接在「機場交車」準備全力找工作，開啟了我在美國這十年的破關打怪之旅。

這十年間，我經歷了 Square 這樣頂尖科技公司的高標準文化洗禮，也坐過公司股價從 20 塊狂飆到 300 塊、最後又跌下來的真實雲霄飛車，這段震撼教育讓我深刻體悟到「你永遠賺不到認知以外的錢」。雖然網路上常常看到大家抱怨灣區的缺點，但我必須大聲說一句真心話：在美國當軟體工程師，真的是太爽了！不用一直加班，同事間互相尊重，這十年真的讓我紮實地累積了專業與資產。

不過，既然這麼爽，為什麼我會決定：「這應該是我最後一份幫別人打工的工作了」？😫 隨著這一年 Claude Code、Cursor 等 AI 工具的突飛猛進，我發現自己有太多新的想法想要實現。當大腦不斷在公司專案與個人頻道間瘋狂切換，每天還要花大把時間在正職工作上，真的讓我覺得很煩躁，面對這個典範轉移的時代，我認為「不行動的風險，反而比留在原地更大」

本集精彩亮點：

✈️ 衝動赴美與機場交車的超狂開局： 為了不談遠距離戀愛而開啟的留學路！帶你回顧我落地美國第一天，不去安頓住宿直接約交車的破關打怪期。

🎢 股價 15 倍雲霄飛車的震撼教育： 在 Square 經歷股價暴漲又暴跌的血淚教訓，這段經歷讓我深刻體悟：為什麼你永遠賺不到「認知以外的錢」。

💻 打破勸退文迷思，矽谷工程師真心話： 網路上大家都在抱怨灣區？我必須大聲說：在美國當軟體工程師真的「太爽了」！

🤯 AI 時代的反思與「最後一份打工」宣告： 腦袋有滿滿的點子想實現，每天被正職綁住真的好煩躁！不行動的風險反而更大！

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(00:00) 美國 10 年回顧

(01:49) 別人的意見永遠只是參考

(02:50) 為什麼我會來美國？

(04:10) 半年衝刺申請留學與錄取 CMU 矽谷分校

(06:48) 高速成長的一年：第一天機場交車 + Airbnb 住十個月

(08:55) 加入 Square：體驗頂尖企業文化與多元性

(11:27) 你賺不到認知以外的錢

(13:16) 疫情爆發時把大螢幕扛回家的趣事

(14:20) 核心體悟：在美國當軟體工程師真的太爽了

(16:49) 這是我最後一份打工！

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這禮拜 AI 圈最大的新聞，絕對是 Anthropic 的史詩級翻車事件！🤯 因為一個低級的發布失誤，Claude Code 的 Source Map 竟然被當成愚人節大禮包，原始碼直接被看光光，社群更是一夜之間鑽版權漏洞，瘋狂用 Python 和 Rust 重寫備份！😂

不過這場意外，反而成了我們一窺頂級 AI 公司實力的最好機會，直接把 Anthropic 最核心的「駕馭工程 (Harnessing Engineering)」底牌全掀了！我們在流出的原始碼中，發現了未公開的全自主模式「Kairos」、超聰明的三層記憶架構（Agent 竟然會在半夜「自動做夢」整理記憶！），甚至還有用來防堵對手抄襲的「反蒸餾機制」與內部專用的「臥底模式」。這次底褲全被看光，到底會不會摧毀 Claude 的競爭優勢？這集帶你一次拆解！

本集精彩亮點：

🚨 Anthropic 史詩級翻車： 愚人節前夕的致命失誤，Source Map 意外打包讓原始碼瞬間被全網還原，帶你直擊矽谷真實的危機處理與 Blameless 文化！

🐢 專屬 AI 電子雞 Buddy： 實測 4/1 上線的超萌彩蛋，在寫 Code 崩潰時陪你講幹話的小烏龜（還可以自己改名字，中文也通喔）！

🤖 隱藏版全自主模式 Kairos： 準備淘汰被動的一問一答！全天候主動幫你修 Bug、監控 PR 的未來貼身助理即將上線？

🧠 揭秘超強三層記憶架構： Context Window 夠大也沒用！看 Claude Code 如何透過記憶分層與「Auto Dream (自動做夢)」精準管理，只載入真正重要的上下文。

🛡️ 防君子不防小人的反蒸餾機制： 故意塞假工具、隱藏推理過程？解密 Anthropic 防堵對手偷學的絕招，以及未來可能引爆的法庭鐵證。

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(00:00) 開頭 

(02:15) Anthropic 送幸福開放原始碼？炒飯哥率先發現漏洞 

(04:15) 如何鑽版權漏洞重寫 Claude Code？

(06:34) 犯錯工程師被開除了嗎？直擊矽谷的 Blameless 文化 

(08:06) 實測隱藏彩蛋：專屬 AI 電子雞 Buddy 

(09:13) 淘汰小龍蝦？未公開的全自主模式 Kairos 

(11:11) 揭秘三層記憶架構與自動做夢 (Auto Dream) 

(14:02) 解析「反蒸餾機制」：塞假工具 + 隱藏推理過程 

(15:42) 隱藏 Anthropic 員工身份的「臥底模式」 

(16:13) 原始碼看光光，會摧毀 Claude 的競爭優勢嗎？

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AI 變小變快，竟然還能不變笨？！🤯 這週 Google 丟出了一個重量級的技術突破——TurboQuant 演算法！現在大家動不動就狂塞十萬、百萬 token 的 Context Window，導致 AI 推論時撞上了超大的瓶頸「記憶體牆 (Memory Wall)」，GPU 最核心的算力幾乎都在空轉等待資料傳輸。而 TurboQuant 竟然能把記憶體需求暴縮 6 倍、推論速度狂飆 8 倍，重點是模型輸出「零損失」！這集就來跟大家拆解，他們是如何透過發現 AI 的「注意力黑洞」，利用動態混合精度，精準壓縮掉 95% 不重要的廢話！

另外，上週才剛跟大家聊完讓我熬夜調教的「小龍蝦」OpenClaw，這週我直接決定棄坑啦！😂 為了打造一個真正懂我、記憶力不混亂的專屬助理，我決定砍掉重練，直接結合 Claude Agent SDK 與向量資料庫 Mem0，自己弄一個部署在雲端、能用 Telegram 溝通的專屬 AI 助理！

影片也會跟大家分享我剛從奧蘭多員工旅遊回來的心情。不知道大家有沒有聽過「第一次與最後一次理論」？當我意識到這極有可能是我人生中「最後一次」參加別人的員工旅遊時，整個心境與看事情的角度都變得完全不同了。

本集精彩亮點：

🚀 Google TurboQuant 震撼彈： 打破致命的「記憶體牆」，記憶體縮小 6 倍、提速 8 倍且零損失的神奇魔法！

🕳️ 破解 AI 注意力黑洞： 傳統無損壓縮太笨？看 Google 如何揪出那最重要的 5% 關鍵字。

🦞 棄坑小龍蝦 OpenClaw： 調教太心累！看我如何用 Claude Agent SDK + Mem0 自幹專屬雲端助理。

🌅 第一次與最後一次理論： 奧蘭多奢華員工旅遊心得，以及我對未來不當員工的職涯反思！

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(00:00) 開頭

(02:24) 留在 Phantom 的兩大理由：無限 AI Credit 自由與超讚員工旅遊

(04:03) 第一次與最後一次理論：最後一次員工旅遊？

(07:30) 放棄 OpenClaw！改用 Claude Agent SDK + Mem0 自幹個人助理

(10:33) Google TurboQuant 打破 AI 推論的「記憶體牆」

(12:22) 驚人成效：記憶體縮小 6 倍、提速 8 倍且「零損失」

(13:12) 怎麼做到的？傳統壓縮 vs. 動態混合精度

(14:16) 關鍵發現：AI 注意力極度不平均，精準壓縮 95% 不重要的資訊

(15:32) AI 發展 M 型化：一邊瘋狂擴張算力，一邊極致省成本

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這一個多禮拜以來，我真的快被「小龍蝦」OpenClaw 搞瘋了！😫 你能想像為了調教一個號稱超強的開源 AI Agent，我竟然半夜三點還在跟它一起 Trace Code 找 Bug 嗎？這集就來跟大家聊聊我滿滿的崩潰血淚史！

雖然網路上把 OpenClaw 吹得很神，但實測後發現它的「金魚腦」真的是致命傷！記憶力混亂、預設超級笨，為了解決這些問題，我甚至幫它裝上了向量資料庫。結果不但沒省到時間，反而變成了超級時間黑洞（不過倒是意外成功幫我戒掉了滑社群媒體的習慣 😂）。如果你也對這隻小龍蝦感興趣，千萬別錯過我為你整理的「避坑指南」！

另外，影片後半段我們來聊聊一個現代人專屬的新文明病：「AI 燒腦症候群」🤯。當 AI 工具越來越強大，我們同時開啟無數個支線任務讓 Agent 去跑，看似效率翻倍，大腦卻因為不斷的 Context Switch 而超級心累，甚至連自己真正想做的個人專案都被擠壓。面對這種被 AI 追著跑的科技焦慮，我們到底該如何適應？

本集精彩亮點：

🦞 實測小龍蝦的崩潰血淚： 爆紅的 OpenClaw 到底好不好用？帶你直擊它糟糕的記憶力盲區，以及我半夜瘋狂除蟲的崩潰過程！

🧠 拯救 AI 金魚腦大作戰： 當 Context Window 被塞爆導致 Agent 變笨，看我如何透過精簡設定與導入向量資料庫，硬是把小龍蝦拉拔長大。

🤯 你也得了 AI 燒腦症候群嗎？ 產能翻倍卻越來越累？深度剖析無止盡的「多工任務切換」如何消耗腦力，甚至在 Review 階段帶來意想不到的阻力。

🌅 從混亂看見未來雛形： 雖然現階段坑滿為患，但從自動發晨報、翻譯文章到全自動剪短影音，未來的完美貼身助理已經悄悄成型！

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(00:00) 開頭

(02:36) 西雅圖三月下暴雪學校停電？

(04:43) 實測 OpenClaw：坑比想像中還要多

(07:57) AI 自動化實例：晨報、翻譯文章與做短影音

(11:01) 小龍蝦的最大致命傷：記憶力太混亂

(14:04) 記憶力優化：導入向量資料庫

(15:04) 李宏毅教授真是個好宅男！

(16:23) 想戒掉社群媒體用小龍蝦就對了

(19:23) 你也得了「AI 燒腦症候群」嗎？

(20:46) AI Code Review 帶來的意外阻力與幻覺

(23:52) 疫情時也遇到類似的問題，相信人類的適應力！

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這幾天讀完 OpenAI 關於「駕馭工程 (Harnessing Engineering)」的最新實驗，我真的有一種腦洞大開、直接看到未來開發樣貌的震撼感！🤯

你能想像一個上百萬行程式碼的軟體產品，在五個月的開發期內，完全由 AI Agent 從零打造，而人類「一行程式碼都不用手寫」嗎 ？這集就來跟大家聊聊這個讓我超興奮的典範轉移 ，以及我們熟悉的工作流程即將如何被徹底顛覆 ！

另外，影片前半段我們也會快速更新一下 Anthropic 與戰爭部衝突的最新戰況 ：OpenAI 的合約漏洞到底在哪裡 ？Dario Amodei 在內部信中開砲的真相又是什麼 ？

本集精彩亮點：

🛡️ Anthropic 內部信開砲： Dario Amodei 怒轟 OpenAI 安全聲明是謊言，揭開五角大廈合約背後的文字遊戲與紅線底線。

🤯 五個月「零手寫」實驗： Agent 狂寫百萬行 Code 打造全新軟體！當人類審 code 成為最大瓶頸，未來開發者只剩下「架構師」這條路？

🐛 實作速度超越思考： 把 Chrome 開發者工具直接交給 AI！看 Agent 如何自主重現 Bug、錄影驗證到 Merge PR 一氣呵成。

🧠 破除「認知外包」迷思： 深度與 AI 協作後的真實體悟，為什麼說手寫程式碼在五年後即將成為一門「古老技藝」？

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(00:00) 開頭

(02:00) Anthropic vs 戰爭部衝突越演越烈

(02:43) 為什麼我不會刪掉 ChatGPT?

(04:11) Dario Amodei 內部信開砲：OpenAI 的安全聲明根本是一場謊言

(06:27) Harness Engineering 駕馭工程：Agent 從零寫出百萬行程式碼

(08:10) 第一個坑：[Agents.md](http://agents.md/) 檔案過大，應該給 Agent 讀地圖而不是百科全書

(09:40) 重新定義人類角色：從執行者轉變為系統架構師

(10:46) 人類成為最大瓶頸：實作速度超越思考速度的典範轉移

(11:47) 設計師的角色也被顛覆：傳統流程已經跟不上了

(13:04) 讓 AI 自己做 QA 測試：接入 Chrome 開發者工具除錯

(14:42) Agent 自主性大進化：端到端自動修 Bug 到 Merge PR

(17:46) 未來的開發樣貌：破除「認知外包」迷思，認知其實是被加強的

(20:39) 手寫程式碼五年後即將成為古老技藝

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本週科技圈發生了兩件足以載入史冊的震撼彈。首先是美軍與 Anthropic 的史詩級決裂：Dario Amodei 為了堅持 AI 安全紅線，不願讓 Claude 成為大規模監控與全自動戰爭武器的工具，結果換來的是川普政府的全面封殺令。當 AI 從我們手中的玩具變成國家級的戰爭武器，私人企業該如何守住最後的道德底線？

另一邊，我的前公司 Block (原 Square) 正式宣佈大裁員，員工數從一萬多人暴砍至五千人。Jack Dorsey 在內部信中坦言，這不是因為公司表現不好，而是他看到了 AI 帶來的巨大槓桿效應。究竟 AI 是提升效率的神器，還是資方大規模清洗員工的完美藉口？這集我將以「前員工」的角度，帶大家拆解這場殘酷的職場大清洗。

除此之外，這週我也忍不住衝動下單了 Switch 2！為什麼人到中年，玩遊戲的投入感卻再也回不去童年了？

本集精華：

🎮 Switch 2 初體驗：為什麼《曠野之息》玩 20 分鐘就想關掉？

📉 Block 減員 50%：Jack Dorsey 的「長痛不如短痛」哲學。

🛡️ Anthropic 的骨氣：寧丟兩億美金合約也不做戰爭機器。

🤝 Sam Altman 意外發聲：OpenAI 在這場對抗中扮演什麼角色？

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(00:00) 開頭

(02:24) 衝動下單 Switch 2：你也數位陽痿了嗎？

(05:05) 回憶我的前公司 Block：2017 年加入 Square 的美好時光

(07:25) Jack Dorsey 裁員信：長痛不如短痛

(09:17) Jack 一定沒用 AI 潤稿，AI 時代保有真誠的重要性

(10:40) 最後的溫柔：留給被裁員工在 Slack 道別的時間

(11:06) 因為 AI 裁員會成為未來的常態嗎？

(12:35) Anthropic 為什麼槓上了美國戰爭部？

(13:03) 使用體感分享：這禮拜的 Claude 變笨了嗎？

(13:59) AI 巨頭們與軍方了兩億合約

(14:50) 導火線：Anthropic 拒絕成為「大規模監控」與「戰爭武器」

(16:22) 戰爭部的情緒勒索：不聽話就是不愛國？

(18:15) Google 保持低調而馬斯克的 xAI 選擇全速配合

(18:58) Sam Altman 罕見聲援對手 Anthropic 的底線

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最近微軟的資安團隊發布了一份研究報告，揭露了一種名為「AI 推薦中毒」的新興攻擊方式 。駭客透過網頁或 Email 裡看似無害的「使用 AI 總結」按鈕，悄悄竄改 AI 的記憶 。這會讓你的 AI 助理在未來優先推薦特定的產品或公司給你，面對這種防不勝防的攻擊，我們該如何防堵 ？

除了這個驚人的資安危機，過去這一個禮拜，我也完全沉浸在跟 AI 深入合作寫程式的過程 。結果我發現了一件很有趣的事：我幾乎一行程式碼都沒寫，但因為常常需要在不同的任務之間切換，一整天下來卻超級「心累」 。

在這集節目裡，我想從第一線的實戰經驗出發，聊聊為什麼在 AI 時代，我們竟然都不知不覺變成了以前最討厭的那種「規格改來改去」的業主 ？同時，我也會帶大家看 Anthropic 最新發布的 AI Agent 自主性研究報告，當 Claude Code 獨立運作的時間越來越長，我們該如何善用 Plan mode、設定 Rule，並扮演好最後把關者的角色 。

本集精彩亮點：

🕵️‍♂️ 你的 AI 記憶被竄改了？ 解析微軟最新資安報告：「AI 推薦中毒」是如何透過一個總結按鈕，悄悄洗腦你的推薦內容 。

🤖 我們都成了慣老闆？ 一行 Code 都沒寫的實戰體悟！為什麼產能迎來爆發，大腦卻因為多工切換而超級心累 ？

📈 Agent 越來越獨立： 解讀 Anthropic 報告，當 AI 自主執行任務的時間翻倍，我們該如何設定好規則並做好最後的把關 ？

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(00:00) 開頭

(02:12) AI 開發一行 Code 都沒寫，但多工切換超心累

(04:32) 心態轉變：我們竟然都成了以前最討厭的業主？

(06:38) AI 合作技巧：善用 Plan Mode 與自訂 Rule

(08:53) 為什麼現在學的技巧，幾個月後就會失效？

(10:38) 不要浪費時間去針對「現在的」模型做優化

(11:13) Anthropic 報告：Claude Code 自主運作的時間翻倍了！

(12:06) 進階玩家的秘密：越敢放手，也越常主動中斷 AI

(13:22) 巨頭交鋒：Anthropic 諷刺 OpenAI 的超酸廣告戰

(14:34) 微軟資安警告：「AI 推薦中毒」是如何竄改你的記憶？

(16:45) 歷史重演？AI 時代的同溫層與資訊戰危機

(18:16) 個人該如何保護 AI 不被惡意洗腦？

(20:12) 開發商該如何從根本抵禦攻擊？

(21:38) 只要出一張嘴，生在 AI 時代當 Builder 真的太棒了！

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今天這集要給大家滿滿的 Anthropic！過去這一個禮拜，我試用了 Claude 的最新模型 Opus 4.6 以及 Claude Code 的全新模式「Agent Teams」。在這個模式下，你可以直接指揮一堆 Agent，有經理負責分派任務、有工程師負責執行，讓它們分工合作幫你把事情做完。

另外，我也在第一時間試用了 OpenAI 推出的 Codex 桌面版工具。因為我最近正在打造自己的 AI 產品，大量使用了這些新工具，這集會以開發者的角度，來分享使用 Opus 4.6 與 Codex 的實際體驗與差異。

除了硬核工具實測，這集我們還要深入 Anthropic 的靈魂。有記者深入採訪了近 40 位員工，揭露了這家公司獨特的「蜂巢思維」文化，以及他們內部流傳的一個驚人預言：「2026 年將是許多公司崩潰的一年」。這到底是危言聳聽，還是他們看到了我們沒看到的未來？

最後，一定要聊聊 Opus 4.6 的安全評估報告。官方雖然說風險低，但報告裡卻提到模型已經學會了「裝乖」與「欺騙」測試人員。當 AI 開始為了達成目的而撒謊，我們該如何應對？

本集精彩亮點：

🤖 Agent Teams 實測： 介紹 Claude Code 這個新模式的運作邏輯，看 AI 如何模擬真實團隊，由 Manager 指揮前端與後端 Agent 分工協作。

💎 Opus 4.6 開發心得： 模型底子真的夠硬！為什麼在 Codex 與 Composer 之間，我最後還是選擇 Opus 4.6 作為主力開發模型？

💻 Codex vs. Claude： OpenAI 桌面版工具好用嗎？從開發者角度，直接告訴你這兩家工具現在的功能差異。

🐝 Anthropic 的蜂巢思維： 揭開這家公司神秘的內部文化，為什麼員工既興奮又悲傷？他們眼中的 2026 年「大崩潰」預言是什麼？

🤥 模型會裝乖？ 解讀 Opus 4.6 安全報告中最毛骨悚然的發現：AI 已經學會在被測試時隱藏實力與說謊。

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(00:00) 滿滿的 Anthropic

(01:54) Claude Opus 4.6 實測

(03:38) Agent Teams 初體驗：指揮 AI 戰隊分工合作寫程式

(05:19) OpenAI Codex 桌面版

(06:43) 工程師終局？Spotify 與 Anthropic 頂尖開發者已不寫 Code

(07:40) 當開發變簡單，產品的「品味」與「願景」更重要

(09:40) 我用 AI 寫程式的 Aha moment

(10:46) 我是怎麼挑戰 AI 的？為什麼你應該也要

(11:43) 科技的改變總是既快且慢

(13:14) 歷史借鏡 (1)：馬車被汽車取代的非線性進程

(14:14) 歷史借鏡 (2)：西洋棋 AI 如何從被人類擊敗到無敵？

(15:14) 深入 Anthropic 內部：為何員工感到「既快樂又悲傷」？

(17:15) 揭秘「蜂巢思維」：為何這家公司沒有辦公室政治？

(19:26) Opus 4.6 安全報告：模型已經學會「裝乖」與「欺騙」？

(21:08) 安全評估的隱憂：用舊模型監控新模型還有效嗎？

(22:36) 未來的解方：強制可解釋性與 AI 互相監督

看完這集如果你也手癢想體驗看看預測市場，可以用這個連結註冊 Kalshi，可以獲得 $25 美金的 Bonus！👇

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老實說，這集絕對是我近期錄得最興奮、最過癮的一集！錄影當下講得非常嗨，剪輯出來的效果我也很滿意。如果你還沒聽過「預測市場」，這集絕對不能錯過。

時間回到 2026 年 1 月 3 日，美軍發動突襲，成功將委內瑞拉總統馬杜羅逮捕送往紐約。

但在這場理應是震撼全球的最高機密行動發生前 5 小時，竟然有一位神秘交易者在 Polymarket 上瘋狂下注，最終獲得了超過 40 萬美元的報酬。

這實在太有趣了，新聞媒體報導的是已經發生的歷史，但預測市場告訴你的，往往是即將發生的未來。

當人們必須拿出真金白銀來為自己的判斷負責時，這些數據往往比任何專家分析都來得誠實且準確。這集除了聊這個驚人的案例，我也要來深挖最近的預測市場大戰，為什麼一直以來的幣圈霸主 Polymarket 交易量最近被合規平台 Kalshi 超車了？為什麼我認為今年，將會是預測市場大爆發的 iPhone 時刻？

本集精彩亮點：

🇻🇪 馬杜羅的 40 萬美金： 揭密美軍突襲前 5 小時的神祕下注案，為什麼預測市場能比 CIA 更早「洩漏」天機？

🔮 預測市場 vs. 新聞媒體： 為什麼說「錢」是最好的測謊機？聊聊 Skin in the game 如何過濾雜訊，還原最真實的機率。

🦄 Kalshi vs. Polymarket： 一個擁抱監管、一個擁抱加密貨幣，兩大巨頭的商業模式之戰，誰會是最後贏家？

🤫 合法靠內線賺錢？ 這可能是大家最感興趣的話題！利用你的「獨家知識」在市場獲利，到底是作弊還是本事？

📈 未來的決策方式： 當所有的未來事件都能被定價，我們該如何利用這些數據來做更聰明的投資與生活決策？

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(00:00) 開頭

(01:19) 什麼是預測市場？

(02:58) 神操作：委內瑞拉總統被捕前 5 小時的神秘 40 萬美金下注

(05:32) 比媒體更早知道結果？回顧 2024 美國大選

(07:12) 讓「內線消息」變透明：資訊有價的真實體現

(08:30) 為什麼預測市場這麼準？從 1906 年那頭牛的故事說起

(10:21) 為什麼真金白銀比嘴砲更誠實？

(11:53) 市場雙雄爭霸：Polymarket 與 Kalshi

(13:17) 擁抱監管的 Kalshi 彎道超車

(15:23) 這不就是賭博嗎？解析預測市場與賭博的本質差異

(16:26) 不只賺錢還能「買保險」？預測市場的避險功能

(18:14) 下一個引爆點：2026 世界盃

(20:01) 預測市場與運動彩券的關鍵不同

(21:44) 進場前請記住這是一個零和遊戲