Agent Skills
你的 Claude Skill 為什麼沒被叫出來？解碼 Anthropic 官方 33 頁指南：勝負在 description 那一行
Anthropic 33 頁官方 Skills 指南自標 January 2026，我拿八個月後的現行文件對照，四條已經變了。但重點是：skill 會不會被叫出來，只看 frontmatter 那一行 description。這篇拆解漸進式揭露三層、觸發診斷，以及 90% 觸發率怎麼測。
Claude Code
AI agent
Claude Code 行銷自動化實例：Anthropic 的週報九條規則，怎麼吃下六週被改三次的試算表
Anthropic 一位行銷人用 Claude Code 把每週業務簡報自動化，黑客松一小時做出雛形。但真正的關鍵不是他會不會寫程式：他們的活動表六週被重排三次，指令改成「找放活動網址的那一欄」才吃得下。輸入端放鬆的代價，是九條從使用者抱怨長出來的硬規則。拆解這套做法，以及台灣電商行銷部可以直接抄的三步。
AI agent
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。
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。
Claude Code
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
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。
AI agent
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
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 Anthropic Claude Code 團隊成員 Thariq
AI
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」）
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，你都還有六到十二個月的紅利沒挖出來。 換句話說，瓶頸從來不是模型不夠強。 瓶頸是你。 分享給大家，
對抗式代理
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
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 easy，taste is what matters.
Claude
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
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 場筆記。 這篇要講的是第二天，跟 Day 1 不同天。
Claude Code
Code with Claude 2026 舊金山場全 19 場筆記：當寫程式變便宜，整個矽谷在重建什麼？
倫敦場我整理過一輪，這次換主場舊金山。Anthropic 的 Code with Claude 2026 舊金山場 一共 19 場，我把逐字稿全抓下來啃完了。 跟倫敦場比，舊金山這場的卡司更猛。 除了 Anthropic 自己人，台上站的是 GitHub、Vercel、Cursor、Replit、Datadog、Cognition、Gamma、Harvey、Asana，還有做 Bun 的 Jarred Sumner 跟 Boris 同台實況寫扣。等於把「現在最會用 AI 寫軟體的一票公司」全請來，攤開他們的後台。 先給你一個數字感受溫度。 Anthropic 的 API 用量年增將近 17 倍，內部每位工程師的
Claude Code
Code with Claude London 2026 全 24 場演講筆記：寫程式不再是瓶頸，那瓶頸跑去哪了？
Anthropic 第一次把「Code with Claude」開到舊金山以外的城市，地點選在倫敦。我把這場大會放上 YouTube 的 24 場演講全部看完，逐字稿也都抓下來整理過一遍。 先丟幾個數字給你感受一下溫度。 過去 12 個月，Anthropic 的 API 用量年增將近 17 倍。Spotify 近 3000 人的工程組織，每天部署到 production 約 4,500 次，光是自動維護就累計合併了 2,500 萬個 PR。Base44 從創辦人一個人，長到 80 名工程師。Lovable 平台上已經被建出 5,000 萬個 app，每天新增
王董週刊
王董週刊 #2｜Coding is Solved 之後，Growth Hacker 該蓋什麼？
過去七天，AI 圈把「軟體怎麼蓋」這件事重寫了一次。我整理了34篇全部讀完之後得到一個結論很簡單：寫 code 已經不是瓶頸了，瓶頸是你會不會「編排 agent」。 這是「王董週刊」第二期。上一期講的是 Agentic Commerce，講的是「你的客戶被 AI 代購」。這一期換邊：講「你自己怎麼跟 agent 共事」。 12 篇素材橫跨 Anthropic、Box、Uber、Supabase、Ahrefs、Cherrypick、Meta CMO 級的訪談，每一家都在講同一件事：AI agent 從工程師玩具變成了一條生產線。 來，這期我們繼續從「主軸、工具、商業訊號、私心推薦、本週金句」五段把它收乾。