學習方法、閱讀筆記與跨領域的累積。
別再為了省 Token 把 Prompt 翻成英文了！為什麼越翻成英文，AI 越愛回你「給到」與「質量」？本文結合 ACL 語言模型研究與實戰經驗，解析為何「專業術語留原文＋母語描述＋明確地區錨點」才是降低來回修正成本的最佳解。
同時用 Claude 和 Codex，又開了 Computer History 的話，有兩個小技巧能發揮很大的槓桿：請 Codex 用 Computer History 當我的 mentor 評價最近的表現，再用 Claude Code 的 /insights 產出回顧報告，從大方向到小細節整理出持續成長的摘要。