AI Agent
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。
Lewis wang
AI 導入
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。
零售媒體
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。
Shopify
Shopify Q2 財報解碼：75% 的 AI 訂單來自冷門類別，台灣小眾品牌翻身的入場券是結構化商品資料
AI 搜尋不是來取代 SEO 的，是來讓小眾品牌翻身的。但入場券不是流量也不是預算，是你的商品規格有沒有從圖片裡搬到欄位裡。
AI Agent
Codex goal 指令怎麼寫？AI agent 做不好，八成不是模型笨，是你的目標沒寫成可驗證的合約
「幫我做一份報告」這句話對人有感覺，對 AI agent 卻缺三件事：怎麼驗證、哪裡不能碰、什麼時候該停。解碼向陽喬木的開源 skill，把模糊任務寫成七欄合約，並修正我七月講過的一句話：模糊詞不該刪掉，該翻譯成驗證條件。
商業模式
Alex Hormozi 警告別追 AI：他們花 35 萬美元，自動化了一個根本不是瓶頸的流程
有家公司花 35 萬美元做 AI 系統，取代 11 個月付 1.1 萬美元的外包人力，但那個流程根本不是他們的瓶頸。Alex Hormozi 罵 AI 用錯地方，自己卻用 AI 六分鐘跑完定價研究。差別在哪？這篇拆解他的價值方程式，並給你一套「先修本體還是先導工具」的判斷框架。
AI創業
AI 創業選題的 1% 法則：Jeff Dean 說，通用模型做到 20% 的題目最危險
Google 首席科學家 Jeff Dean 在 Y Combinator Startup School 給了一條反直覺的選題判準：去找通用模型成功率只有 0% 或 1% 的題，不要找 20% 的。因為 20% 代表模型已經開始開竅，下一代會自動補上，你等於在替它做免費的市場驗證。
GEO
GEO 優化的最大誤解：AI 搜尋引用的來源，7 到 8 成不在你的網站上
SaaS 82.3%、金融 79.4%、電商 69.6%，這是 AI 引用到品牌官網以外來源的比例。拆解 Aleyda Solis 的 15 品牌引用來源研究，看 GEO 優化的預算該怎麼重新分配，以及台灣電商為什麼要先修通路頁。
Physical AI
Physical AI 不是買機器人：解碼 Uber 創辦人的「原子電腦」框架，台灣的機會其實在 atoms
配送成本從 12 美元掉到 1 美元，靠的不是買機器人。解碼 Uber 創辦人 Travis Kalanick 的「原子電腦」框架，以及他為什麼躲了八年不讓團隊看《紐約時報》。台灣的家底一直在 atoms，我們可能拿錯了記分板。
Claude Code
git worktree 是什麼？讓 Claude Code、Codex 多開 agent 不打架，AI 產能的瓶頸從來不是模型
git worktree 是什麼？它讓同一個專案在你電腦上同時展開多個各自獨立的工作資料夾，各在一條分支、共用版本歷史，是 Claude Code、Codex 多開 agent 不互相蓋掉檔案的前提。附 claude --worktree 用法、跟切分支差在哪，以及我八篇文章並行翻車的兩個坑。
AI
ChatGPT 只會附和你？那不是忠誠，是諂媚：解碼 AI 的獎勵駭取（reward hacking）
AI 說「你完全正確」不是忠誠，是諂媚。Anthropic 研究實測：被質疑時模型有 98% 的題目會放棄原本正確的答案。解碼 sycophancy 與 reward hacking，以及怎麼讓 AI 願意反駁你。
企業 AI
MIT 95% 生成式 AI 投資零回報：企業導入 AI 敗在哪堵牆？為什麼贏家是中型企業
95% 零回報不是說 AI 沒用。MIT 報告量的是損益表上有沒有改變，而它藏著一個幾乎沒人引用的發現：試點最多、投錢最凶的大企業，規模化反而最慢。中型企業 90 天，大企業九個月。