WebMCP
WebMCP 是什麼？跟 MCP 差在哪？台灣電商先別急著動工
WebMCP 想讓網頁把能力直接交給 AI agent，不用再猜 DOM。但這份草案連 API 入口都剛從 navigator 搬到 document。先搞懂它跟 MCP 的三個差別，再回頭看你的站台到底是不是你的。
電商經營
AI agent
你導入 AI 之後沒有變快，因為你只是把塞車點往後推了一格：解碼 Anthropic 的 AI 值班系統
導入 AI 後產出變多，整體效率卻沒提升？從 Anthropic 用 Claude 當 CI/CD 值班第一線的真實案例，看懂瓶頸如何往下游轉移，並套用到台灣電商的文案審核、多通路上架與客服流程：先量測瓶頸，再決定 AI 放哪一站。
GEO
AI 推薦你之前，會先用 site: 回你官網查證：30.2% 的子查詢只查你一家
AI 推薦你之前會先回你的網域查證：30.2% 的子查詢用 site: 鎖定你家、23.8% 加引號逐字比對，只有 0.8% 提到競品。它在查你，不是在幫你比稿。
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。
零售媒體
RMN 零售媒體聯播網是什麼？當航空公司開始在 Amazon 買廣告，「離成交最近」就不再是最值錢的事
零售媒體最值錢的是離成交最近？那航空公司在 Amazon 上有什麼成交可以靠近。原生廣告主飽和之後，零售媒體的下一段成長來自架上根本沒有商品的品牌。台灣沒有一家 RMN 撐得起那張一億美元門票，但賣家躲不掉它的後果。
大型語言模型
大型語言模型怎麼運作？它能解奧數題卻分不清 9.11 和 9.9，因為起司上有洞
AI 可以摘要三十頁英文合約，卻可能算錯 9.11 和 9.9 誰比較大。問題不在它時好時壞，在於大型語言模型的能力像一塊瑞士起司，洞的位置是固定的。這篇用非技術語言拆解 LLM 怎麼生成文字、token 是什麼、AI 幻覺為什麼會發生，以及知道洞在哪之後，工作該怎麼分。
Seth Godin
Seth Godin 談沉沒成本：你嘴上那句「這是沒辦法的事」，才是真正卡住你的
那些聽起來像產業現實的話，多半是一句沒說完的話。Seth Godin 談糾結、沉沒成本與戰略性放棄，翻成台灣電商的決策場景。
主權AI
主權 AI 是什麼？不是你的權重，就不是你的產品：Sequoia 解碼企業自建 AI 的兩座堆疊
主權 AI 是什麼？它講的是控制權，不是成本。解碼 Sequoia 合夥人 Sonya Huang 的主題演講：企業自建 AI 的四個判斷因子、生產堆疊與開發堆疊的差別，以及台灣中小電商真正該先做的那一步。
AEO
Query fan-out 是什麼？AI 把一個問題拆成 9 到 11 個，四個平台還各挑各的來源
query fan-out 不是新的關鍵字清單，而是 AI 判斷子主題與引用來源的底層機制。拆解 AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity 的引用差異，以及台灣電商該補哪些內容缺口。
AI agent
Google Data Agent Kit：不懂 SQL 也能直接查資料庫，一個 CFO 的客單價問題怎麼被 AI agent 查到底
Google 的示範看起來像「不會 SQL 也能查資料庫」，但整支影片最值錢的一段，是 AI 差點把營收灌水三倍、然後被一個測試擋下來。這篇用一個客單價下滑的案例走完全流程，並拆給台灣電商該補上的驗證護欄。
AI購物助理
AI 購物助理該解的三種任務：「沒有人早上起床想跟零售商聊天」
前 Amazon Rufus 負責人 Mukesh Jain 說，沒有人早上起床想跟零售商聊天。消費者雇用 AI 購物助理的其實是三種完全不同的任務，而多數零售商把它們塞進同一個聊天框，再用一個必然漂亮的指標說服自己成功了。
品牌故事
品牌故事怎麼寫？客人一秒都不想聽，除非它回答了這兩個問題
一位房仲問 Donald Miller：我很熱衷流浪動物認養，怎麼把它放進我的房仲事業？他的回答是：你不要放。這集重播拆的是主要訊息與次要訊息的分界，以及他留下的唯一例外，你的創業故事到底什麼時候才配放進官網前五秒。