Claude Agent 自動化實測:從 GA 分析到 NotebookLM 簡報,全程零人工介入
實測 Claude Agent 完成從 GA 數據分析到 NotebookLM 簡報生成的全自動化流程,展示 AI Agent 如何理解任務、操作介面、完成複雜工作流程。
流量三溫層：為什麼你辛苦引進的人潮，最後都留不住？
流量本身不是目的，讓流量「回來」才是 這幾個月在做產品推廣，我終於搞懂一件事：流量本身不是目的，讓流量「回來」才是。 很多人以為只要有人潮湧進來就成功了，但事實上，那些衝著某篇爆文或某個推薦進來的訪客，絕大多數都是一次性的。 他們來了、看了、走了，然後再也找不到回來的路。 流量的三個溫度 在開始談怎麼留住人之前，先理解一下流量的本質。 我把流量分成三種溫度。 第一種是「冷流量」，這群人完全不認識你，撬動他們通常要靠廣告，而且花費不小。 第二種是「溫流量」，他們可能看過你的內容、聽過你的名字，有點興趣願意點進來看看。 第三種是「熱流量」，他們已經對你有信任、有意圖，這群人最值錢。 社群爆發帶來的是「溫流量」 如果你在社群上某篇內容突然爆了，帶進來的通常是溫流量。 這群人品質其實不錯，他們是被內容吸引、主動點進來的。 但問題是，他們只是「路過」，還沒有建立任何連結。 如果你是靠廣告獲取流量，狀況又不一樣了。
創業成功的關鍵不是技術，而是「時機」——我的 NotebookLM 編輯器實戰心得
創業成功的關鍵不是技術，而是時機。從 NotebookLM 編輯器的實戰經驗中，我學到了流量分發的重要性，以及如何在對的時間點交付對的產品。
Claude Code 新手入門：31 個實用技巧懶人包，讓你少走冤枉路
從新手到專家：掌握 AI 的完整路線圖，讓你不再被 AI 牽著走
AI 模型每週都在更新，新功能不斷推出，很多人嘗試了各種工具，最後卻感到更加迷茫。 這支影片系統性地整理了一套完整的 AI 學習路徑，從最基礎的溝通技巧到進階的自動化應用，幫助使用者真正發揮 AI 的潛力。 與 AI 溝通的三大核心 有效的 AI 提示包含三個關鍵元素：清晰的任務說明、相關的背景資訊、以及明確的輸出格式。 以績效考核對話為例，若只是籠統地詢問，ChatGPT 會給出普通的回應。但當我們清楚說明任務目標、提供背景脈絡、指定輸出形式時，回應品質會大幅提升。 一個實用技巧是：讓 AI 主動提問，幫助你發現還缺少哪些必要的背景資訊。 四個進階提示技巧 第一是「範例提示法」，給 AI 參考樣本。影片中示範用 Gemini 建立網頁，單純描述需求只能得到標準化的結果，但附上兩張風格參考圖後，產出立刻變得精準且有質感。 第二是「觀點轉換法」，讓 AI
Claude Code 完整教學：7 個功能讓 AI 變成你的開發團隊
AI 時代的選擇題：追產品還是追技術？從問題出發，才是最聰明的路
在 AI 快速發展的年代，到底該追產品還是追技術？答案是：從問題出發。先問自己想解決什麼問題，再找技術、學技術、分享過程，你就已經在累積第一批使用者了。
Claude Skills 實戰心得:這些坑不能踩
分享使用 Claude Skills 和 Remote MCP 的實戰經驗，包括避免命名衝突、使用程式碼強制執行、防止重複發送等關鍵技巧。
Claude Skills 實戰心得:這些坑不能踩
分享使用 Claude Skills 和 Remote MCP 的實戰經驗,包括命名衝突、Prompt 跟隨率、重複發送等常見問題的解決方法。
AI 重塑軟體開發:McKinsey 揭示從 Agile 到 AI-Native 的典範轉移
McKinsey 的 Software X 團隊分享了一項針對 300 家企業的研究,揭示了 AI 工具在軟體開發領域的真實影響。 儘管個人開發者使用 AI 工具能將原本需要數小時甚至數天的工作縮短至幾分鐘,但企業整體的生產力提升卻僅有 5-15%。 這中間存在著巨大的落差。 問題的核心在於,當開發速度加快後,卻出現了新的瓶頸。 團隊協作方式沒有改變,程式碼審查仍然採用人工方式,而 AI 產生的大量程式碼也帶來了更多技術債和複雜度。 卡內基梅隆大學的研究報告證實了這一點。 McKinsey 指出,企業仍在用 Agile 時代的約束條件運作:8-10 人團隊、兩週衝刺週期、以 story 為單位的工作分配。 但 AI 的影響是不均勻的,某些任務效果顯著,某些則不然;某些開發者經驗豐富,某些還在學習。 這讓工程主管很難有效分配工作和資源,造成大量效率損失。 頂尖企業的做法完全不同。 研究發現,他們採用 AI-native 工作流程的可能性高出
YC 合夥人年終盤點：2025 年 AI 產業最讓人意外的五件事
Y Combinator 的合夥人們在年終回顧中，分享了 2025 年 AI 產業最讓他們意外的發展。 其中最震撼的變化，是 YC 冬季批次申請者的技術選擇。 過去幾年，OpenAI 一直是創業者首選的 API，市佔率曾高達 90%。 但在最新一批申請中，Anthropic 竟然超越了 OpenAI，成為最多創業者選擇的模型供應商，市佔率超過 52%。 這個轉變並非偶然。 Anthropic 把程式碼能力當作內部核心評估指標，而今年正好是 Vibe Coding 和 AI 程式代理大爆發的一年。 當創業者日常用 Claude 寫程式，自然而然在開發產品時也傾向選擇熟悉的工具。 AI 經濟終於穩定下來 這一年最讓人放心的變化，是整個 AI 經濟終於開始穩定。 模型層、應用層、基礎設施層的分工逐漸清晰，每一層都有機會賺到錢。 去年此時，大家還在焦慮：
2024年終回顧:從推廣困境到AI自動化影片製作的實驗之路
年終回顧:從推廣困境出發,嘗試用 AI 自動化解決影片製作的門檻。技術上突破了,但內容方向還在找平衡點。