Salesforce
Claudeforce 解碼：Salesforce 財報證明 AI 沒殺死 SaaS，但介面已經不是它的了
Agentforce ARR 衝破 15 億美元、股價大漲 22.6%，數字都是真的。但這一季 Salesforce 換了兩把尺，而真正的重點，是它把介面交給了 Claude。
AI 導入
AI agent
「自我改進的 AI」是行銷詞：解碼 Warp 的 agent 迴圈，真正在改進的是那道人類核准關卡
Anthropic 官方案例說 Warp 做出了「會自我改進」的 agent。我把它拆完，還去查了它連出去的公開範例，結論跟標題不太一樣：真正在改進的不是 AI，是那道人類核准關卡。這篇拆給台灣電商：怎麼把公司的判斷變成可以看 diff、要簽名才能改的檔案，以及為什麼回饋要挑人，不是越多越好。
AI agent
AI agent 上線後怎麼改進？Linear 讓 agent 自己開工單回報「這件事我做不到」
你公司那個 AI 客服，上線到現在被問倒過幾次？這個數字多半沒人在記，而那可能是你手上最值錢的資料。Linear 團隊的作法是讓 agent 自己開工單回報做不到的事，再把線上的意外行為變成測試案例。這篇拆給你台灣電商該建的三條回饋管線。
AI agent
公司要你把工作方法寫成 SOP 餵給 AI：離職那天，那份東西是誰的？
AI 導入的標準動作，就是叫資深的人把做法寫下來。效率是真的，但沒有人問過那份東西是誰的。該交的交，該留的留，這篇談分界線畫在哪。
AI agent
AI agent 流程自動化卡在哪？你公司花最多時間的流程，大部分都在「等」
你導得動的都是「問了就有答案」的事，最讓人抓狂的那幾條流程 AI 一條都沒接住。共同點不是難，是久——而久的原因是大家都在等。
AI agent
MCP server 開了就夠嗎？Linear 為什麼還要自己做原生 agent
開 MCP server 給的是「能做什麼」，做原生 agent 給的是「預設會怎麼做」。但我查了官方文件發現 Linear 兩個都做，所以真正的問題是預設值歸誰。這篇拆給你：品牌方挑工具該問供應商哪三個問題、自建方該先開哪一層，以及 AI 做到什麼程度才算可以上線。
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。
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。
AI agent
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）
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。