動態 · 2026/10/12 11:33 Cursor Pro 月費 20 美元值得買嗎？性價比極高的訂閱計劃 一個 Cursor Pro 訂閱可以： 同時使用 IDE 編輯器和 Agents Window。 用同一個帳戶登入 Grok Bot，為它申請自訂名稱的電郵（yourname@mail.grokbot.com）。 使用多個 AI 模型：Grok、Claude Fable、Gemini、Muse Spark、GPT-5.6 Sol。 將 GitHub repo 同步到 Cursor Origin，這是 Cursor 為 AI agent 度身訂造的程式碼託管平台，目前處於早期 beta。 對 AI 輕度用家來說，絕對是超值之選。 對重度用家來說，第三方模型用量有限，不妨當作主力工具的副手配搭使用，整體效益依然非常出色。
動態 · 2026/10/12 00:11 Deckhand・讓 Claude 成為你的 第三方 AI 總控台 (自訂 Claude Code Mods) 它在輸入框上方加設工具列：查閱用量、一鍵切換模型、透過 Sub5 平行派出子代理，並讓 Codex、Cursor agent、agy 以唯讀方式提供第二意見。 Claude 仍然是主代理，其他 AI 只能唯讀。 兩行指令即可安裝，採用 MIT 授權。 閱讀完整文章：Deckhand 介紹：讓 Claude Code 成為你的第三方 AI 總控台
動態 · 2026/10/08 14:06 [Claude] 構建低成本、高防禦的 Agent 架構：從 Fable 拆解、Opus 調度、Sonnet 實作到隔離 Worktree 驗證 閱讀完整文章：別再盲目 Fan-out：Claude Haiku 5.5 四層調度架構實戰
動態 · 2026/10/08 13:18 把 SOP 直接交給 AI Agent，往往一次跑對、三次失手。 問題通常不在模型，而在規則沒有輕重緩急。 用 RFC 2119 的 MUST/SHOULD/MAY 改寫你的 SKILL： MUST：絕對不能跳過 SHOULD：預設遵守，偏離要交代理由 MAY：交由模型自行判斷 這樣寫出來的 SKILL，才有最強戰鬥力。 閱讀完整文章：別再將 SOP 直接丟給 AI Agent：用 RFC 2119（MUST/SHOULD/MAY）精確控制 Agent 行為
動態 · 2026/10/08 09:36 Prompt 說要做甚麼，Context 提供背景資料，Harness 管理工具與規則，Loop 負責反覆執行與驗證，Graph 決定任務如何分工、交接與分流。 閱讀完整文章：AI Agent 根本就是一隊敏捷團隊：用軟件工程日常，一次拆解 5 大核心概念
動態 · 2026/10/05 15:50 Andrej Karpathy 分享了一個技巧： 請 AI 用 ASD-STE100 解釋事情。 這是航空業為飛機維修手冊制訂的寫作標準： 一句一個重點、一詞一義，減少誤讀與歧義。 他建議套用約 80% 即可，完全套用反而可能遺漏資訊。 重點是：AI 不單要答對，還要讓人一目了然、易於驗證。 閱讀完整文章：讓 AI 回答更易讀：Karpathy 推薦的 ASD-STE100
動態 · 2026/10/04 09:44 決策模型（Decision Model / System One Model） 純文字、涉及複雜專業領域知識的問題，使用 JEV 圖文混合，極速回應、問題不複雜、毋須專業領域知識，選用 Cloudflare Clef / Clef-flash 兼具上述各項綜合需求，選用 OpenAI Decisions API
動態 · 2026/09/26 10:57 項目核心架構建立好之後 要求 Agent 把可以獨立完成、歧義低的任務 在 GitHub repo 內拆成多個 issues 再用連接了 GitHub 的 ChatGPT 開發、提交 PR 甚至動用所有已訂閱的 AI 工具一起完成，火力全開
動態 · 2026/09/26 10:57 在網頁版 ChatGPT 連接 GitHub 開最強模型、推理能力調到最高 要求在 repo 建立 plan.md，討論你最複雜的計劃 來回修訂幾次後，交給本機 Codex 執行長時間任務 用量翻倍、更順暢，自己動手提升 DX 開發者體驗
動態 · 2026/09/24 19:06 SaaS 正被 WaaS 取代 這個年代，研究自家開發的 WaaS 隨時有機會成為站在風口上的豬 Software as a Service（軟件即服務） Workflow as a Service（工作流程即服務）
動態 · 2026/09/24 18:54 由 Prompt 到 Graph AI agent workflow 正在填補意圖與證據之間的缺口 往前是 intent engineering（例如 jev） 往後是 evidence engineering（例如我正在開發的 better workflows / grok bots）