AI人才
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」
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。
電商經營
電商經營的核心問題只有一個：客人買了之後，會不會再回來。這裡收錄王董談回購率、會員資產、商品頁說服力、品牌訊息與零售媒體的文章，也包含 AI 工具與 AI 購物助理對電商後台、通路與廣告預算的影響，寫給台灣電商老闆、品牌行銷與代營運團隊。
AI agent
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
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 AI 客服 agent 了。」下午開會，主管把手機轉過來：「人家都在玩 AI，我們呢？
AI
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）
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 in, better model
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，
AI
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
「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，干我電商什麼事？ 先別急著關掉。這集講的每一件事，換成你的商品頁、你的搜尋排名、你的社群觸及，一句都不差。 我聽完整集，說實話，前半段有點讓我不安。
Shopify
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」？
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。
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。