AI 資料分析為什麼老是漏數字？柏克萊 DAB 基準測試：現成模型答對率 38%，調校過鷹架的能到 84.5%
你把 AI 接上資料庫問一句話，拿到一份很完整的報表。柏克萊 DAB 基準測試說：現成的前沿模型第一次答對率只有 38%，而調校過鷹架的方案能到 84.5%。差距不在模型，在你給它的東西。
AEO 答案引擎優化怎麼做？12 個今天就能動手的檢查點（先看你的 robots.txt）
AEO 的第一步不是改文章，是打開 robots.txt 確認你沒把 AI 爬蟲擋在門外。12 個今天就能動手的檢查點：GPTBot 與 OAI-SearchBot 差在哪、內容四原則的改寫前後對照、三種不用花錢的量測方法。
我連發了十幾篇 AI 教學，但那些招式單獨拿走一點用都沒有：讀 Dan Koe〈策略思考的藝術〉
我這陣子連發了十幾篇 AI 工具與教學文，然後讀到 Dan Koe 這篇長文，他開場點名的例子就是「Instagram 上爆紅的最新 Claude Code skill」。他的指控是：收集招式是一種更陰險的廉價多巴胺。這篇把話講開，並用一盤棋跟一個百貨櫃位，說明為什麼同一份技巧在不同人手上結果差那麼多。
Nike 2026 財報解讀：主動砍 20 億美元經典款供給，把全價銷售救回來
Nike 在營收持平的一年，主動把經典款在市場上的供給砍掉超過 20 億美元，而期末存貨 75 億美元仍與去年持平。動的不是倉庫，是「這一季放多少貨進市場」那個閥門。歐洲把出清渠道砍掉一半以上，換回 15 個百分點的全價實現率。這篇拆解口徑、拆解代價，也給台灣電商三道判斷閘門與五個可以這週就做的動作。
Neuralink 腦機介面 2026 最新進展：用意念開輪椅之後，真正的突破在那個「游標」
官方用的字是 exploring，不是 launching。Neuralink 讓臨床試驗受試者用意念開電動輪椅，但真正的工程突破是那個被抽象出來的「游標」：一層通用控制格式，下游可以接電腦、機械手臂、輪椅。這篇逐項查證了第 26 位受試者、硬腦膜植入技法，與那個到處被引用的估值數字。
Claude Code vs Codex：一人公司該怎麼分工？我兩個都用，因為「選哪個」是錯的問題
兩邊的子代理、Skills、MCP、沙箱與價格帶都對齊了，規格表已經選不出東西。真正該問的不是「選哪一個」，是「我需要幾個角色」。附一人公司派工表、成本拆解與台灣上手門檻。
MCP stateless vs stateful 差在哪？一張對照表 + 決策樹，決定你的 server 怎麼部署
2026-07-28 之後，MCP 協定層的 stateful 已經被拿掉了。這篇用一張四維對照表和一棵決策樹，帶你決定自己的 MCP server 該怎麼部署、狀態該搬到哪裡去。
Claude Design 怎麼用？AI 做網站六步驟：從 design.md 到 AI 規格書，一半時間該花在動工前
影片標題寫 25 分鐘，作者自己說花了幾個小時、還有 bug。真正值錢的是那句「至少一半時間要花在規劃上」。本文拆解 Claude Design × Claude Code 的六步驟：design.md、AI 規格書、元件庫、資料 schema。
AI agent 資安風險最大的破口不在模型：你把 AI 做的報表轉給同事，等於把它讀過的資料庫一起轉出去
你叫 AI 讀客戶名單做成簡報，順手丟進部門群組。那份簡報裡有多少東西是同事本來不該看的？你不知道，AI 也不會告訴你。MCP 只管 agent 能呼叫哪些工具，不管它實際看過哪些資料。解碼 Cloudflare 開源的 AI 工作台，附 GitHub 實查（Apache-2.0、4,598 stars）與現階段的但書。
企業 AI 治理怎麼做？Stripe 內部 AI 助理解碼：哪幾層用買的、哪幾層自己造，技能裝到 150 個就到頂
Stripe 自評 83% 員工每週在用內部 AI 助理 Kai，第一版一位工程師花一週做出來。但在那之前他們先搭出 4,000 個沒人管的小 agent。解碼買地基、造護欄的分層，以及技能超過 150 個就到頂的實測天花板。
AI 導入的瓶頸從來不是模型：就算 AI 今天停止進步，你的公司還有幾十年的功課沒做完
就算 AI 模型今天全部凍結，你的公司還有幾十年的功課沒做完。Meta 超智慧實驗室負責人 Alexandr Wang 說，瓶頸從來不是模型，是擴散。78% 企業在用 AI，95% 沒賺到錢，差距出在組織吸收的速度。
20 則廣告變 2 則：AI 購物助理砍掉站內廣告版位後，零售媒體的帳要重算
同一個查詢，桌機搜尋結果頁能塞 20 則廣告，AI 購物助理只剩 2 則。供給縮一個數量級、需求沒縮，接下來會發生什麼事？順便破除「AI 完美比價＝割喉戰」的迷思。