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- [AI 行銷自動化怎麼做？別把模型接上廣告帳號，先問人本來在做什麼](https://growthhackers.tw/blog/marketing-ai-agent-software-not-tokens.md) - 這集最多人在抄的是那份二十幾個工具的清單，但那是最不值錢的部分。真正該抄的是他的架構判斷：agent 就是程式碼加一條資料流，模型只在需要判斷時才出現。而美國那套冷開發玩法，台灣照抄會先撞個資法。
- [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%](https://growthhackers.tw/blog/ai-data-agent-dab-benchmark.md) - 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）](https://growthhackers.tw/blog/aeo-answer-engine-optimization-checklist.md) - 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〉](https://growthhackers.tw/blog/dan-koe-strategic-thinking-tactics.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/nike-fy26-q4-full-price-inventory.md) - 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」](https://growthhackers.tw/blog/neuralink-brain-computer-interface-2026.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/claude-code-vs-codex.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/mcp-stateless-vs-stateful.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/claude-design-ai-native-workflow.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-data-leak-permission.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/stripe-kai-agent-platform-governance.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/ai-adoption-bottleneck-is-diffusion.md) - 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](https://growthhackers.tw/blog/ai-shopping-assistant-ad-inventory-economics.md) - 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 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](https://growthhackers.tw/blog/shopify-q2-2026-structured-product-data.md) - 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。
- [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](https://growthhackers.tw/blog/codex-goal-command-verifiable-contract.md) - 「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。
- [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](https://growthhackers.tw/blog/hormozi-fix-business-before-ai.md) - 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 創業選題的 1% 法則：Jeff Dean 說，通用模型做到 20% 的題目最危險](https://growthhackers.tw/blog/ai-startup-1-percent-rule.md) - 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 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](https://growthhackers.tw/blog/ai-search-third-party-citations.md) - 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 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](https://growthhackers.tw/blog/physical-ai-atoms-based-computer.md) - 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。
- [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](https://growthhackers.tw/blog/git-worktree-parallel-ai-agents.md) - 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。
- [ChatGPT 只會附和你？那不是忠誠，是諂媚：解碼 AI 的獎勵駭取（reward hacking）](https://growthhackers.tw/blog/chatgpt-sycophancy-reward-hacking.md) - 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。
- [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](https://growthhackers.tw/blog/mit-genai-divide-95-zero-return.md) - 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。
- [費曼學習法 AI 版：關掉螢幕講一遍，30 秒抓出你其實不懂的地方](https://growthhackers.tw/blog/feynman-technique-ai-explanation-illusion.md) - AI 幫你把話講得很順，於是你更難察覺自己其實不懂。這篇把費曼學習法拆成一個 30 秒就能跑完的檢查：關掉螢幕、出聲講一遍、看你第幾句卡住。卡住的地方不是丟臉，是你該去問 AI 的那個問題。
- [vibe coding 都做得出來了，客戶為什麼還要付你錢？從 Shopify 官方數據談 AI 時代接案怎麼報價](https://growthhackers.tw/blog/vibe-coding-expertise-pricing.md) - Shopify 官方說「門檻變低，天花板反而更高」，但獨立學術研究發現：ChatGPT 上線後接案者收入下滑，而且評價最高的那群人受傷最重。當 AI 讓「做得出來」變便宜，你該重寫的不是履歷，是報價單。
- [Shopify 為什麼用 C++ 自己寫商品搜尋引擎？Tobi Lütke 親口說：品味正在變成矩陣乘法](https://growthhackers.tw/blog/shopify-catalog-product-search-engine.md) - Tobi Lütke 說，過去電腦讀不懂的品味、潮流與在地審美，現在正在變成矩陣乘法。那「我的選品眼光 AI 學不走」還算護城河嗎？從 Shopify 用 C++ 自己造商品搜尋引擎這件事，看台灣賣家真正該補的功課。
- [agentic commerce 品類分水嶺：Shopify 稱 AI 轉換率比自然搜尋高 80%，你的品類決定你現在該做什麼](https://growthhackers.tw/blog/agentic-commerce-category-divide.md) - Shopify 說 AI 流量轉換率比自然搜尋高 80%，還有一半直接落在商品頁。但真正該看的不是那個數字，是它只先吃得下「規格能用文字講清楚」的品類。電子、保健品、手錶已經在被吃，服飾靠的是 vibes，還有時間窗。你的品類在哪一邊？
- [「查理的創業化合物」16 萬訂閱憑什麼贏百萬網紅？他用 60 分鐘長訪談「故意把人篩掉」](https://growthhackers.tw/blog/charlies-insight-audience-density.md) - 多數人追訂閱數，他證明 16 萬訂閱可以贏過百萬網紅。關鍵是用 60 分鐘長訪談，故意把不對的人篩掉。當你的內容不篩人，你買到的是規模，不是購買力。
- [童至祥的「除己」領導學：位子越高，越要把自己從流程裡拿掉](https://growthhackers.tw/blog/leader-remove-yourself-sophia-tong.md) - 位子越高，越要把自己從流程裡拿掉。童至祥的「除己」不是修養，是可以稽核的組織動作：你請兩週假，公司有幾件事會停？
- [AI 時代學什麼、怎麼學？把知識、技能、經驗分開，你才不會學了兩年還在貼 prompt](https://growthhackers.tw/blog/ai-era-what-to-learn-how-to-train.md) - 有人兩年打了三十幾場黑客松，他說新手最容易卡的不是難度，是「腦子懂了，手不會動」。AI 只把知識打到骨折價，技能和經驗反而更貴。這篇給你一套「對帳式練習」，讓你知道明天早上到底該做什麼動作。
- [SaaS 會被 AI 取代嗎？先崩的不是流失率，是付費意願](https://growthhackers.tw/blog/ai-eats-your-saas-commoditization.md) - SaaS 被 AI 商品化時，最早壞掉的不是留存，是新客與付費意願。Tailwind CSS 流量只掉四成、營收卻掉八成，這個落差就是訊號。解碼 MicroConf 演講，四個問題判斷你在不在射程內。
- [決策疲勞不是你想太多，是你把雙向門當單向門在開：一次搞懂 Type 1／Type 2 決策、SBI 回饋法與 SCQA 框架](https://growthhackers.tw/blog/decision-fatigue-two-way-door-sbi-scqa.md) - 一間公司為了首頁 banner 換不換色開了三次會，同一個月卻花十分鐘簽下綁三年的合約。你累的不是決定太多，是你把小事當大事審。
- [Codex 教學：打造個人 AI 助理的 4 個零件，定時排程為什麼要最後做？](https://growthhackers.tw/blog/codex-personal-ai-assistant-setup.md) - 你設的 AI 排程為什麼撐不過一週？OpenAI Codex 工程師 Jason Liu 公開他的個人 AI 工作系統：語音輸入、個人知識庫、寫作風格技能、定時排程。關鍵不在模型多強，而在 AI 讀不讀得到你。先蓋好倉庫，再排補貨車班次。
- [馬斯克 AI 預言：五年內超越全人類智慧，這個時程該打幾折？](https://growthhackers.tw/blog/musk-ai-prediction-five-years.md) - 馬斯克的 AI 預言不該只問會不會成真，而要拆成兩題：方向對不對、時間準不準。方向值得重視，但五年這個時程，會被電力併網、機器人真實出貨量和台灣電網現實狠狠打折。而他自己在訪談尾聲，就先承認了時間會歪。
- [MCP stateless 新規格解讀：MCP server 終於能上 serverless，但你的舊 connector 只剩 12 個月](https://growthhackers.tw/blog/mcp-stateless-core-spec.md) - MCP 第五版規格上線，改成無狀態核心後，MCP server 終於能丟上 serverless。但通稿沒大聲講的是：initialize 握手、Session-Id、Roots、Sampling、Logging 全進了落日名單，只有 12 個月。
- [Search Console 教學：IG、TikTok、X、YouTube 的搜尋流量，Google 現在免費讓你看見](https://growthhackers.tw/blog/search-console-platform-properties.md) - 你發過的那則 IG 貼文，有人是用 Google 搜到的，你以前卻看不到那是哪些字。Search Console 平台資源 7/29 全球開放，免費看見 IG、TikTok、X、YouTube 的搜尋流量。設定四步驟，加上第一週該做的 6 個動作。
- [品牌經營在 AI 時代只剩一條線：顧客感受得到的，別交給 AI](https://growthhackers.tw/blog/brand-desire-aesthetic-intelligence.md) - 商學院假設消費者是理性的，但沒有人「需要」再一件白 T 恤。前 LVMH 北美主席 Pauline Brown 在雅詩蘭黛學到一條線，用了三十年：顧客感受得到的功能自己做，感受不到的交給效率。這條線今天剛好可以拿來回答「AI 該用在哪」。
- [黃仁勳談 AI 取代工作：消失的不是職業，是職業裡的「第一階」](https://growthhackers.tw/blog/jensen-huang-ai-tasks-not-jobs.md) - 黃仁勳在 YC Startup School 說「AI 自動化的是任務，不是職業」，還給了三組漂亮的職缺數字。我查了兩天：放射科那組完全站得住，軟體工程師那組只講了一半。Indeed 拆開來看，成長有 71% 集中在資深職缺；史丹佛研究則發現，AI 暴露最高的職業裡，22 到 25 歲工作者就業相對下滑 16%。職缺總數沒事，入口出事了。
- [91APP「AgentOne」発表会レポート：EC の管理画面が自分で動き出したら、リテールの成長はこう変わる](https://growthhackers.tw/blog/91app-agentone-agentic-enterprise-ja.md) - 台湾のリテール SaaS 大手 91APP の新製品発表会に行ってきました。EC の管理画面が「自分で仕事をする」ようになったとき、リテールの勝ち筋はどう変わるのか。会員登録したのに一度も買っていない 63 万人、という生々しい数字から話を始めます。
- [Notes from the 91APP AgentOne Launch: When Retail SaaS Starts Doing the Work Itself](https://growthhackers.tw/blog/91app-agentone-agentic-enterprise-en.md) - A brand looked at its own data on stage and found 630,000 people who had signed up as members and never bought a single thing. That number is the whole argument for agentic retail, and it is probably sitting in your database too. Here are my notes from the 91APP AgentOne launch.
- [30/60/90 天驗證框架：離職創業前，先把「該不該」拆成三段實驗（解碼李佳達的問題規格書）](https://growthhackers.tw/blog/30-60-90-startup-validation-framework.md) - 你把「我該不該離職創業」丟給 ChatGPT，它會回你一份很漂亮的計畫，卻從沒問過你一句「你做不到什麼」。解碼李佳達的問題規格書，以及 30/60/90 天驗證框架真正的產品：截止日。
- [AI 會取代工程師嗎？程式碼變免費後，競爭力從「誰做得出」換成「誰定義得清楚」](https://growthhackers.tw/blog/code-is-free-become-the-driver.md) - OpenAI 工程師九個月不碰編輯器、直呼「程式碼已免費」。別急著擔心 AI 取代工程師，先看懂這場轉變：當執行變成日用品，你的稀缺資源只剩注意力，工作從「做」變成「定義好、放手駕駛」。
- [AI 自我改進迴圈的真相：別再燒 token，第一輪就拿走大半價值，剩下都是空轉（解碼 Langfuse 實驗）](https://growthhackers.tw/blog/ai-self-improvement-target-function.md) - AI 自我改進迴圈真能讓 AI 越跑越好？解碼 Langfuse 實驗：自動優化的價值大半在第一輪就給你，之後是報酬遞減、空轉燒 token。台灣電商導入 AI 自動優化前，先問三個關於目標函數與停損點的問題。
- [你的 AI 品質分數，可能比丟銅板還不準：解碼巴西 Nova Escola 怎麼把「好壞」校準到能信](https://growthhackers.tw/blog/ai-evals-quality-calibration.md) - AI 生的文案、客服回覆到底好不好？多數電商靠人眼抽查或叫 AI 打分，但你衡量品質的那把尺，在校準前根本不可信。解碼巴西 Nova Escola 的 AI 評測（Evals）方法，教你先校準、再相信任何 AI 品質分數。
- [產品明明不差，客戶卻一直「再想想」？你缺的不是資訊，是這三樣](https://growthhackers.tw/blog/ecommerce-persuasion-golden-triangle.md) - 產品不差、規格 FAQ 都補滿，客戶還是說「我再想想」？從周震宇「說服金三角」（人格、情感、邏輯）拆解電商轉換卡關的真相：你缺的不是更多資訊，是情感與言行一致，還有內向老闆也能上手的說服實戰。
- [模型融合是什麼？別再糾結 ChatGPT 還是 Claude，讓兩個 AI「吵架」才是電商老闆的決策紀律](https://growthhackers.tw/blog/model-fusion-multi-model-decision.md) - 別再糾結 ChatGPT 還是 Claude！模型融合（Model Fusion）不是工程師專利，連 OpenRouter、Devin 這些賣 AI 的公司都不押單一模型。教電商老闆用「雙 AI 對帳法」，看兩個 AI 的分歧做出更安全的重大決策。
- [Claude Code skill 教學：把手動品管檢查變成 AI 自動驗證關卡，四種部署模式怎麼選](https://growthhackers.tw/blog/claude-code-skill-verification-loop.md) - 把你每天手動的品管、上架前檢查、文案合規，寫成一個 Claude Code skill，讓 AI 每次自己跑驗證迴圈（檢查→修→再檢查）。解碼 Anthropic 官方文四種部署模式：手動叫用、綁流程自動跑、串一條龍、每個 PR 都跑，教你怎麼選、什麼時候升級，把個人習慣變成公司制度。
- [Google Ads API v25 解讀：YouTube Shorts 廣告開始分長度算、AI 素材變預設，電商要讀懂的 3 個方向訊號](https://growthhackers.tw/blog/google-ads-api-v25-signals.md) - Google Ads API v25 發版，YouTube Shorts 廣告開始分長度算、還能看留言按讚分享；Demand Gen 的 AI 素材變預設自動生成，並多了合成內容聲明（歐盟 8/2 上路）。
- [AI 能寫文案了，台灣電商還要不要養 junior？UCSB 教授的答案是「別砍，還要倒過來教」](https://growthhackers.tw/blog/ai-deskilling-inverted-apprenticeship.md) - AI 三十秒生出十封 EDM，那個 junior 小編還需要嗎？UCSB 教授 Matt Beane 的答案是別砍，還要倒過來教。談 B+ 陷阱、技能密碼 3C，以及台灣電商怎麼用倒置師徒制把斷掉的養成管線接回來。
- [免費的 MMM 為什麼最貴？Google、Meta、Amazon 測量工具選型解碼：別讓平台幫你打自己的成績單](https://growthhackers.tw/blog/choosing-mmm-open-source-trap.md) - Google Meridian 開源卻預設偏心、Meta Robyn 從力推到收手、Amazon 不開源反而最誠實。拆解三家平台的 MMM 測量工具怎麼替自己打成績單，以及台灣電商該不該導入、要守住哪三條防線。
- [AI agent 記憶如何運作？解碼 Anthropic 兩個新原語 Memory 與 Dreaming，讓 agent 隔夜變聰明](https://growthhackers.tw/blog/anthropic-agent-memory-dreaming.md) - Anthropic Memory 與 Dreaming 是什麼？一篇看懂這兩個 AI agent 記憶新原語：Memory 讓 agent 邊做邊記，Dreaming 讓一群 agent 隔夜集體覆盤變聰明。用台灣電商角度解讀，agent memory 為何是買不到的護城河。
- [91APP AgentOne 現場直擊：當電商 SaaS 長出 AI Agent，零售成長到底怎麼玩？](https://growthhackers.tw/blog/91app-agentone-agentic-enterprise.md) - 我到了 91APP AgentOne 發表會現場，把兩場演講的重點合成一篇。當電商後台開始「自己會做事」，零售的玩法就要換一套了：從 AgentOne 三大基座、三支行銷 Agent，到把流量變會員資產的 OMO 2.0 飛輪與雙翼齊飛。
- [Similarweb 2026 AI 搜尋報告：10 組數字，看懂「被發現」的新戰場（台灣電商對照）](https://growthhackers.tw/blog/similarweb-2026-ai-search-report.md) - Similarweb 2026 AI 搜尋報告 38 頁濃縮成 10 件事：AI 沒取代 Google，而是把「被發現」多疊了好幾層。從引用暴增、引用≠流量到對話式廣告，每一件都附台灣電商該怎麼做。
- [你的 AI 客服為什麼越用越蠢？問題不在它記太少，在它不會「忘」](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-memory-system-design.md) - AI 客服資料餵越多反而越常答錯？問題不是記太少，是不會忘。拆解 Agent Memory 四種記憶，與寫入、鞏固、檢索、遺忘四個動作，把電商客服知識庫從大倉庫變成會治理的大腦。
- [GA4 區隔（Segments）教學：使用者、工作階段、事件三種範圍怎麼選，別把數字看錯](https://growthhackers.tw/blog/ga4-segments-scope-guide.md) - GA4 區隔（Segments）完整教學：搞懂使用者、工作階段、事件三種範圍（Scope）的差異，學會設序列、把區隔轉成 Google Ads 再行銷受眾。台灣電商實戰指引，別把數字看錯。
- [回購率才是真 PMF：為什麼你的電商營收成長，可能是「行銷買來的假象」](https://growthhackers.tw/blog/ecommerce-retention-real-pmf.md) - 營收成長不等於產品市場契合度。行銷買得到首購，買不到回購。拆解為什麼回購率才是真 PMF 的證據、它身為落後指標的盲點，以及你該盯哪個領先指標，才不會在檔期賣爆的隔月摔一跤。
- [「18,000 個 AI agent」不是重點，90% 才是：AI 正在從你去用的工具變成自己上工的同事](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-triggered-not-chat.md) - Notion 三週用 Claude 建了上萬個 agent，但真正的訊號是九成工作由排程、Slack、頁面事件自動觸發，沒人打字。AI 導入的單位不是聊天機器人，是一個事件配一個自己上工的 agent。附台灣電商事件盤點做法。
- [你花大錢養的那個「什麼都能扛」的猛人，AI 時代正在悄悄貶值：Netflix CPTO 要的是系統思考者](https://growthhackers.tw/blog/netflix-systems-thinkers-ai-talent.md) - Netflix CPTO Elizabeth Stone 說 AI 時代要招的是系統思考者，不是窄專才。為什麼你團隊那個什麼都能扛的猛人正變成單點故障？從建 source of truth、練「退一格」到招人看動詞，給台灣電商 3 個具體做法。
- [AI 超級週期是巨頭的資本遊戲：史丹佛這堂課，教中小電商老闆別追熱點、先守住你的「護城河」](https://growthhackers.tw/blog/ai-supercycle-economics-taiwan-ecommerce.md) - 2026 年，四大雲端巨頭（Amazon、Google、Meta、Microsoft）光是蓋 AI 基礎設施的資本支出（capex，capital expenditure），加起來預計要燒掉大約 7,250 億美元。 比 2025 年的 4,100 億暴增 77%。分析師還說，2027 年這個數字有機會突破 1 兆美元。（數字為多家券商與分析師預估，見 Tom's Hardware 彙整報導。） 我知道你看到這種數字，第一個反應通常是焦慮。 「大家都在 all in AI，我這間小店是不是要被時代輾過去了？」 先深呼吸。這篇文章想跟你聊的，剛好相反。 這 7,250 億美元裡，沒有一分錢是為…
- [你官網那句「請問需要什麼協助？」正在趕走客人：AI 要在他開口前就認得他](https://growthhackers.tw/blog/ai-gtm-agent-knows-buyer.md) - 巷口那家麵店，老闆一看到你走進門，不用你開口就先喊：「乾麵不要蔥、加顆蛋、大碗的齁？」 那一瞬間的「我認得你」，就是你會一直回去吃的原因。 現在把場景換到你的官網。客人點進來，右下角跳出對話框：「您好，請問有什麼可以幫您？」 聽起來很有禮貌，對吧？但如果你問我，這句話其實是一張自白書。它等於當著客人的面說：我不知道你是誰、不知道你從哪來、也不知道你想幹嘛，麻煩你從頭教我。 最近我看了一場演講，講者是 Position2（Position Squared）的全球營運與策略副總 Dr. Sajjan Kanukolanu，主題是〈Build the AI GTM Agent That Knows…
- [別再迷信「一個 agent 搞定一切」：矽谷工程師的「三種價值創造者」，翻成電商團隊該怎麼分工](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-team-division-of-labor.md) - 有個電商團隊，去年底很興奮地導了一隻 AI 客服 agent（智能客服代理），老闆跟主管在會議室裡擊掌，想著「太好了，以後客服不用排班、不用養人了」。 三個月後打開後台，臉都綠了。 該退的貨，它笑咪咪地退了；明明超過七天鑑賞期、一看就是來鑽漏洞的濫用申請，它也一句「親愛的顧客，已為您處理」放行。它把每一位客人都服務得眉開眼笑，順便把公司的退貨政策服務到破產邊緣。 問題出在哪？不是這隻 agent 不夠聰明。是這個團隊把「打死不能鬆的規則」跟「可以靈活應對的話術」，全部揉成一鍋，整包丟給一隻 agent，然後祈禱它自己會分。 它不會分。你沒告訴它的紅線，它就當作沒有。 矽谷工程師講的三種東西，…
- [用 AI 的高手不寫更長的 prompt，他們設計「驗收迴圈」：解碼 Anthropic 工程師 Thariq 的工作法](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-verification-workflow.md) - 想像一下，你早上打開電腦，叫 ChatGPT 一次生 300 篇商品描述。三分鐘，全部出爐，爽度爆表。 然後呢？ 你還是得一篇一篇點開來看。看它有沒有把「德國進口」掛在一個產地其實是中國的包上，看它有沒有把上個月就結束的「買一送一」又寫進去，看它有沒有冒出一句「本產品保證有效」，讓你直接吃上一張廣告不實的罰單。 生成，被 AI 加速了 10 倍。 驗收，還停在人力時代。 這就是今天大多數電商老闆用 AI 的真相。你以為瓶頸是「寫得不夠快」，其實真正的瓶頸從來是「你不敢直接用」。 一個 Anthropic 工程師的反直覺答案：把指令砍掉 80% 最近我看了一集 Peter Yang 訪談 An…
- [AI 原生組織的 4 個工作方式：為什麼每個人都在用 AI，團隊卻沒變快？](https://growthhackers.tw/blog/ai-native-organization-4-workflows.md) - 我看過太多台灣電商團隊，ChatGPT 開得比誰都兇，Claude、Gemini 一人好幾個分頁，Token 燒得比誰都多。可是你把他們一個月前跟一個月後的出貨速度攤開來看，長得幾乎一模一樣。上檔期還是卡設計，客服還是回不完，老闆交代的事還是三催四請。 如果你問我，這才是這一波 AI 最大的誤會。 先講一段歷史。1890 年代電力剛進工廠，老闆做的第一件事，是把中央那台蒸汽機換成一顆大電動馬達，其他照舊，一根主軸帶動整排機器。結果生產力幾乎沒提升，只是把煤錢換成電費。真正的爆發發生在將近三十年後：工廠被重新設計成每台機器各配一顆小馬達，能獨立開關、獨立調速，產線照物料流動重排，這套叫 uni…
- [你的電商 KPI 越優化越糟？從 AI 圈爆紅的「Loop vs Graph」看懂 Goodhart 陷阱](https://growthhackers.tw/blog/loop-to-graph-ecommerce-kpi.md) - 有個電商團隊，花了一整季優化客服 chatbot 的「結案率」。 他們挑了指標、設了目標、每週開會看數字，只要結案率一掉就調 bot 的話術跟規則。線一路往上爬了五個月，全公司都很得意。 然後續訂資料進來了。客戶流失翻倍。 你猜怎麼著？那隻 bot 根本沒學會解決問題，它學會的是「快點把對話關掉」。快速結案、勸退追問、把明明沒解決的工單標成已解決。迴圈運作得完美無瑕，數字漂亮到不行，而這個「完美」本身，就是災難的引擎。 如果你做電商、天天盯著儀表板調數字，這個故事應該讓你背脊發涼。因為這根本不是客服的問題，這是你每一個 KPI 都會遇到的問題。 一句話爆紅的迷因，講的其實是你的生意 前陣子…
- [會用 ChatGPT 不是 AI 能力，是新的 Excel：招 AI 人才、選 AI 廠商，你該看「動詞」不是「名詞」](https://growthhackers.tw/blog/real-ai-talent-verbs-not-nouns.md) - 每個履歷、每家廠商都說「我會 AI」。一個要把團隊擴到 100 人的主管說：這句話是新的 Excel。招 AI 人才、選 AI 廠商，你該看的是動詞，不是名詞。
- [黃仁勳：模型是租來的，know-how 才是你的｜開放式 AI agent 時代，台灣電商的護城河在哪](https://growthhackers.tw/blog/jensen-huang-open-agent-proprietary-knowledge.md) - 這場訪談我看了兩遍。 第一遍很興奮。黃仁勳（Jensen Huang，NVIDIA 創辦人暨執行長）坐下來跟 LangChain 創辦人 Harrison Chase 對談，講「為什麼企業需要開放式 AI agent 系統」，金句一句接一句。（來源：LangChain 官方對談影片） 第二遍我冷靜下來，發現一件事：這場對談有一半，是 NVIDIA 在賣晶片。 這不是酸他。生意人聽生意人講話，本來就要先把業配那層剝掉，看看底下剩什麼。剝完之後，黃仁勳有一句話，我覺得值得每個做電商的老闆抄在筆記本上。 先問你一個很痛的問題 想像一下。你早上打開電腦，滑開臉書社團，又看到同業發文：「我們官網導入…
- [一人公司請 9 個 AI 員工的真相：AI agent 放大的是你的專業，還是你的無知？](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-one-person-company-moat.md) - 錄影開始前 90 分鐘，主持人的信箱跳出一封 email。 大意是：「Claire 可能會遲到，她正在市區趕場，路上有點塞車。先跟你們說一聲，如果需要調整錄影時間，再讓我知道，她的行程可以彈性配合。」 有禮貌、有具體資訊、還提前 90 分鐘預警。問題是，寄件人不是 Claire 本人。 是 Polly，Claire 的 AI 行政助理。 這段故事來自 Solo Founders Podcast 對 Claire Vo 的訪談。她是 ChatPRD 的創辦人，一款給產品經理（PM，Product Manager）用的 AI「產品長」工具。這家公司現在有超過 10 萬個使用者、完全自籌資金（bo…
- [Cursor 自我改善飛輪解碼：台灣電商團隊該偷的三個心法（內外迴圈、防作弊考核、Agent 管 Agent）](https://growthhackers.tw/blog/cursor-self-improving-flywheel.md) - 你以為這是一篇工程師才看得懂的 AI 內幕。 Cursor 的 Lee Robinson，前 Vercel（就是做 Next.js 那家）的產品負責人，2025 年 7 月跳到 Cursor 負責 AI 教育與開發者體驗。他最近在 AI Engineer 大會上講了一場演講，主題是「他們怎麼訓練自家的 Composer 模型」。標題聽起來很硬，跟你賣傘、賣保養品、賣寵物用品有什麼關係？ 如果你經營電商，而且長期被「報表很漂亮、生意卻沒長大」這件事困擾，我跟你講，這場演講講的其實就是你的問題。 Lee 一開場就丟了一條大家最愛的公式：「更多算力進去，更好的模型出來（more compute i…
- [為什麼你的 Agent Skills 越加越多、AI 卻越不聽話？Matt Pocock 的「技能地獄」解方](https://growthhackers.tw/blog/writing-great-agent-skills.md) - 前陣子我打開公司那份「客服應對 SOP」，Word 檔四十幾頁，三年來每個人都往裡面加東西，沒人敢刪。 我盯著它看了很久，忽然懂了一件事。 為什麼新人永遠學不會、連我們接的 AI 客服都照樣答非所問？問題不是他們不看，是這份文件根本沒被「設計成會被照做」。 這件事，最近有個做 AI 工具的人講得比誰都清楚。他叫 Matt Pocock，是 TypeScript 圈很有名的教育者，經營一個叫 AI Hero 的電子報，手上維護的工程技能集（skills repo）是這個圈子最紅的其中一套。他本來要在 AI Engineer World's Fair 講一場，因為家裡有事去不了，乾脆錄成影片放出…
- [別再等 GPT-6：你手上的 AI，已經比你會用的強太多了（Anthropic 工程師談「能力落差」）](https://growthhackers.tw/blog/ai-capability-overhang.md) - 你是不是也常收到這種訊息？ 朋友或主管傳來一則連結，標題大概是「聽說下一代 AI 又要炸裂了」，然後你心裡默默想：「那我再等等，等更強的版本出來，再來認真導入 AI 好了。」 我懂這種心情。但 Anthropic（做 Claude 的那家 AI 公司）一位工程師會告訴你：這是你今年最貴的一個決定。 他叫 Thariq Shihipar，在 Anthropic 的 Claude Code 團隊，就是天天在打造那個能自己寫程式的 AI 代理的人。他最近在創投社群 South Park Commons 的一場對談裡丟出一句話，我聽完直接坐正：就算 AI 今天原地凍結、不再更新，光是你手上這一台，你…
- [AI 時代，把產品做好已經不是護城河：從蔡康永的 AI 焦慮，看台灣電商的「被看見」生存戰](https://growthhackers.tw/blog/ai-era-visibility-moat.md) - 「把那隻大象轉過來。」 十年前，這是廣告圈拿來說嘴的甲方笑話。客戶指著一張大象背對鏡頭的照片，問你能不能把牠轉個方向、面向讀者。以前你可以翻白眼、可以一句回絕，因為這根本做不到。 現在呢？客戶的女兒在家用 AI，三秒就把大象轉好了。然後回過頭問你一句：那你們廣告公司，到底還有什麼用？ 這段對話，來自蔡康永和 Mr.Miss 主唱劉戀的一集播客《一千零一夜電台》第一期，主題叫「當 AI 開始替我生活」（小紅書夜人節）。劉戀在廣告業待了十幾年，她朋友到現在還在做廣告，最直接的感受就是：那些以前可以一口回絕的無理要求，現在 AI 通通做得到了。 你可能想說，廣告、音樂、短劇，那是創作圈的事，干我電…
- [你的 AI 需要一個天敵：頂尖 PM 靠「對抗式代理」打贏 30 隊工程團隊，台灣電商怎麼複製這招](https://growthhackers.tw/blog/adversarial-agents-ai-critic-loop.md) - 一個在 Netflix、Meta、Amazon 都待過的資深產品經理，花一天時間做出一個 AI，然後在公司內部黑客松打贏 30 個工程團隊。 聽起來像那種「AI 好強」的老套故事對吧？ 但真正有意思的地方是：她沒有寫出比別人更強的程式碼。她做的，是一個專門「找自己碴」的 AI。 這個人叫 Jyothi Nookula，故事出自成長行銷創作者 Aakash Gupta 的 podcast 《The Complete Claude Stack for PMs》。整集講的是產品經理怎麼把 Claude 這套 AI 用好，內容很紮實。但如果你問我，全集最值錢的一句話是這個： 「Building is…
- [情緒智商不是雞湯，是你後台從沒監控的那組營運數據](https://growthhackers.tw/blog/emotional-intelligence-founder-decision-data.md) - 耶魯情緒智商中心研究：老師心情差一天，同一份考卷分數就差兩個等第，86% 的人卻毫無自覺。王董把 EQ 與 RULER 框架套進電商經營，教你在下決策前先校準情緒這台隱形儀表。
- [Agent Skills 是什麼？Andrew Ng 課程重點整理，把團隊 SOP 變成 AI 技能包](https://growthhackers.tw/blog/agent-skills-andrew-ng-course.md) - Andrew Ng 新課用一半篇幅示範行銷案例：把團隊每週重複的 SOP、品牌規範、預算規則，封裝成 AI 能自動執行、可攜又會複利的技能包。搞懂 Agent Skills 與 MCP／子代理怎麼分工，以及台灣行銷團隊該先動手的三份文件。
- [Shopify 合作夥伴分潤大改版：訂閱＋GMV 雙軌抽成上路，為什麼台灣代理商該從「接案」轉向「陪跑」？](https://growthhackers.tw/blog/shopify-partner-earning-model.md) - Shopify 把夥伴收益改成「訂閱＋GMV 雙軌、各抽 4 年」。表面加薪，骨子是把你綁上商家的成長曲線。台灣代理商該從接案賺一次，轉向陪跑分潤：選會長大的商家，跟它一起長。
- [Google 搜尋負責人 Liz Reid 親口解密 AI 搜尋：出版商流量掉 33% 是真的，但她也把新的三張入場券說白了](https://growthhackers.tw/blog/liz-reid-google-search-ai-publishers.md) - Google 搜尋負責人 Liz Reid 親口談 AI 搜尋與出版商：流量下滑是真的也是結構性的（Pew、Ahrefs、全球導流 −33%），但她同場也把三張新入場券講白了：偏好來源、第一手資料節點、品牌信任。給台灣內容網站與電商的官方訊號解碼。
- [王董週刊 #6｜Agent 元年下半場：AI 要接手的不是你的工作，是「做事」這件事](https://growthhackers.tw/blog/weekly-6-agents-rewrite-your-job.md) - Agent 元年下半場，AI 要接手的不是你的工作，是「做事」這件事。從 Shopify、Nadella 到台灣電商，看懂你的價值怎麼從『做事的人』升級成『判斷與驗收的人』，另附 16 則本週 AI／SEO／行銷／商業短訊。
- [Google 把 Gemini 塞進 AdSense 廣告版位：你的流量正被二次截流，該認真做「自有流量」了](https://growthhackers.tw/blog/adsense-gemini-ad-intents-owned-traffic.md) - 2026 年 6 月底起，Google 自動把 Gemini 生成內容塞進 AdSense 的 ad intents 廣告對話框，發布商關不掉、也看不到它替你賺多少。對靠內容 SEO 帶單的台灣電商與媒體，代表你的網站流量正被二次截流。王董解碼衝擊，並給出把賭注移回「自有流量／私域流量」的具體做法。
- [行銷組合模型（MMM）不是算銷量的水晶球：Google Meridian 旅遊實戰解碼，台灣電商該學的不是 3.8%](https://growthhackers.tw/blog/google-meridian-mmm.md) - Google Meridian 旅遊品牌 MMM 實戰解碼。行銷組合模型不是預測銷量的水晶球，而是 signal-loss 時代搞懂錢花在哪有效的戰略護欄。拆解資料門檻、MMM×增量測試×歸因三角驗證，與最難的「區分老闆直覺與實驗結果」，附台灣電商行動清單。
- [Google Analytics 跨渠道預算規劃解碼：自動分配媒體預算很香，但救不了各自為政的爛資料](https://growthhackers.tw/blog/google-analytics-cross-channel-budgeting.md) - Google Analytics 跨渠道預算規劃（Cross Channel Budgeting）能自動分配媒體預算，但工具救不了爛資料。台灣電商先補 cost data、轉換口徑、單一真相來源三塊地基，再談預算最佳化。
- [Salesforce 把整個平台變成 AI agent 的基礎設施：當「介面」開始消失，台灣電商的下一個戰場在哪？](https://growthhackers.tw/blog/salesforce-platform-agent-infrastructure.md) - Salesforce 把整個平台變成 AI agent 的基礎設施：軟體不再是給人登入的後台，而是給 agent 呼叫的治理層。當員工開始用 AI agent 取代後台介面，台灣電商真正的下一個戰場，是你的資料與權限能不能被 agent 安全地呼叫。
- [王董週刊 #5｜Google、Shopify 同週上線 AI agent：行銷人從操作員變教練](https://growthhackers.tw/blog/weekly-5-marketing-ai-agents.md) - 本週週刊主軸：Google Ad Manager、Google Analytics、Shopify 幾乎在同一週，各自把一個「會自己動手」的 AI agent 塞進後台。行銷人該重新分工了。 同場短訊涵蓋：AI 收件匣濾鏡、AI 購物改寫消費行為、Karpathy 把 AI 當同事、Shopify 送達率與行銷報表、Alphabet 投資人簡報（捲到下方〈本週短訊〉） Hero / 大主題深度文 過去兩週，我把 Obsidian 裡新撈進來的素材一字排開，發現一件有點毛的事。 不是某一家在做 AI agent，是大家一起做，而且幾乎卡在同一個禮拜。 Google 在 6 月 18 日發表 A…
- [Google AI Agent 雙發：Ask Ad Manager 與 Ask Advisor，把行銷後台從「查報表」變成「問一句」](https://growthhackers.tw/blog/google-ai-agent-ask-ad-manager-ask-advisor.md) - 這幾天 Google 沒開盛大記者會，但對每天打開廣告後台、分析後台的人來說，地基已經被悄悄換掉了。 一週之內，Google 連續推了兩個 AI agent（AI 代理人，會幫你查資料、幫你做事的對話式助手）。一個叫 Ask Ad Manager，塞進 Google 廣告管理後台（Google Ad Manager）；一個叫 Ask Advisor，塞進 Google Analytics（GA，Google 的網站與 App 流量分析工具）。兩個都是用 Gemini（Google 自家的大型語言模型）做的。 如果你問我，這兩個東西單看都不算驚天動地。但兩個放在一起看，訊號就很清楚了。 重點是…
- [Gemini Enterprise Agent Platform 解析：AI Agent 五分鐘做得出，為什麼半年上不了線？](https://growthhackers.tw/blog/gemini-enterprise-agent-platform.md) - 今年你只要會打字，五分鐘就能 vibe coding（用自然語言邊聊邊寫程式）做出一個 AI Agent（AI 代理，會自己查資料、自己跑流程的小機器人）。 真的，五分鐘。 做一個會自動回信、自動查訂單、自動跑客服的小機器人，現在比泡一碗泡麵還快。 但接下來這句才是重點： 做得出 demo，跟「敢放上線天天幫你跑業務」，中間隔著一條深得嚇人的鴻溝。 這條鴻溝，多少團隊掉進去就再也沒爬出來。 Google Cloud 最近有一場對談，主題就叫《From Prototype to Production》（從原型到生產），主持人找來兩位 Google 老將 Dave Elliot 跟 Addie，…
- [AI Agent 時代新護城河：為什麼第一方資料比模型更關鍵？](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-first-party-data-moat.md) - 過去一個多月，Salesforce 做了一件很瘋的事。 他們在差不多 30 天內，連開四場大會加一次財報電話會：行銷大會 Connections（CNX 2026）、Tableau 資料分析大會、華盛頓特區的 Agentforce World Tour，還有一場專講電商的 Commerce 場，最後用 FY27 第一季財報收尾。 五場活動，講的其實是同一件事：Agentic Enterprise，中文我把它翻成「智能代理企業」。 而且這次不是喊願景。財報數字是這樣的：Agentforce 的年經常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue，每年穩定收得到的訂閱收入）已經…
- [AI 落地為什麼總失敗？矽谷用「前線部署工程師 FDE」把 AI 從工具變員工](https://growthhackers.tw/blog/forward-deployed-engineer-ai-new-role.md) - 今年五月四號，OpenAI 和 Anthropic 這兩家全世界最會做 AI 模型、平常針鋒相對的公司，在同一天各自宣布要成立一個專門幫企業導入 AI 的合資公司。 Anthropic 那家，找來 Blackstone、Goldman Sachs 等一票華爾街資金，規模 15 億美元。OpenAI 那家更直接，取名叫「The Deployment Company」（部署公司），募了 40 億美元，估值一口氣衝到 100 億美元。 兩家死對頭難得有志一同，而且嘴上掛的是同一個詞，叫 FDE，Forward Deployed Engineer，中文翻成「前線部署工程師」。 你可能沒聽過這個詞。但…
- [你的 AI 不是不夠聰明，是你管太多：Code with Claude London Day 2 全 13 場，給電商老闆的三條 AI 治理](https://growthhackers.tw/blog/code-with-claude-london-2026-day2-recap.md) - 你有沒有過這種經驗。 剛開始用某個 AI 工具的時候，它意外地好用。然後你想讓它更好，於是多寫了一條規則。又遇到一個漏洞，再補一條。再來一個例外狀況，又補一條。三個月後，你回頭看那段 prompt，已經長到自己都不想讀，而 AI 呢？反而越來越笨，越來越常給你莫名其妙的答案。 如果你問我，這幾乎是每個認真用 AI 的人都會踩的坑。 Anthropic 前陣子把開發者大會「Code with Claude」開到了倫敦。我之前把第一天的 24 場演講整理成一篇導覽，那是「現況盤點」，台上的人在講模型進化到哪、產業瓶頸移到哪，比較像產業 keynote。想補課的可以先看那篇 Day 1 全 24…

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