AI自動化專家 Nate Herk 在最新的分享中，拋出了一個顛覆許多人認知的觀點：如果你想精通 n8n 這類自動化工具，最錯誤的起點就是直接跳進去打造酷炫的 AI 代理人（AI Agents）。他坦言，自己初學時也犯了同樣的錯，只想著「盡快做出 AI」，卻忽略了最關鍵的核心。如果時間能倒流，他會採取截然不同的學習路徑。這篇文章將深度解析 Nate Herk 提出的反直覺學習藍圖，告訴你為何掌握「無聊」的工作流程，才是通往真正強大 AI 自動化的唯一道路。 大多數初學者都急於打造 AI 代理人，因為它們看起來很酷，是網路上的熱門話題。但 Nate Herk 警告：「這就像還不會走路就想學跑。」他強調，如果你不了解工作流程的運作原理，你永遠無法建立出穩定可靠的 AI 代理人。 他將自動化分為三個層次： 1. 工作流程 (Workflows)
【我如何用 Google NotebookLM，將1小時的混亂發言，變成1張秒懂的資訊圖表】 老實說，我一直在找一個能完美解決「輸入、整理、輸出」的 AI 工具。市面上的工具很多，輸入不成問題，整理摘要也做得不錯，但到了「輸出」這一步，總覺得少了點什麼。大多工具給你的，就是一堆文字、一串重點，乾巴巴的，很難讓人一眼就抓住精髓。 直到我最近用到了 Google 的 NotebookLM，才真的有種「就是這個了！」的感覺。它在輸出的環節，特別是視覺呈現上，是我目前看過最驚豔的，沒有之一。 你有沒有過這種感覺？開了一場長達一小時的會議，或是跟客戶、朋友聊了半天，腦袋裡的東西像一團打結的毛線，跳躍又發散。你想把這些內容整理給別人看，卻發現光是條列式重點，根本無法傳達當下的思緒脈絡。對方看了半天，還是抓不到你真正想講的主線是什麼。 我就是這樣。我的思緒常常很跳 Tone，
自動化工具 n8n 迎來了 2.0 版本的重大更新，知名 AI 自動化專家 Nate Herk 在花費數小時深度比較新舊版本後，為我們揭示了這次改版的真正核心。表面上看，n8n 2.0 的介面變化不大，但深入探究後會發現，這次更新不僅僅是外觀上的微調，更是一次針對底層架構、安全性與未來擴展性的全面革新。其中，一項「破壞性變更」更是徹底解決了過往 AI Agent 與子流程協作的關鍵痛點，釋放了自動化流程的全新潛力。 初次打開 n8n 2.0，你可能會覺得「好像沒什麼不同」，而這正是開發團隊的用心之處，確保了舊用戶能無痛接軌。但細節中藏著魔鬼，許多微小的改動都讓使用者體驗更加流暢現代： 1. 節點處理動畫更新：當節點正在執行或「思考」時，會出現一個具未來感的「紅色外框旋轉」動畫，取代了過去節點內部的旋轉圖示，視覺上更為清晰俐落。
AI 自動化專家 Nate Herk 在最新的影片中，揭示了 n8n 一項堪稱「遊戲規則改變者」的重大更新：實例級 MCP（Model Context Protocol）功能。這項技術徹底顛覆了我們與自動化流程的互動方式，讓像 Claude、ChatGPT 這樣的 AI 模型，能夠直接存取、理解並執行你 n8n 帳戶中的所有工作流。這意味著，你不再需要手動觸發流程或處理複雜的 API，只需用自然語言下達指令，就能讓 AI 為你完成工作。這篇文章將深度解析這項技術的原理、實際應用，以及如何將你的 n8n 變身為一個前所未有的超級 AI 助理。 在深入探討之前，讓我們先釐清 MCP 的概念。過去，n8n 的 MCP 功能需要你為特定的工作流創建「
在一場關於 AI 與教育未來的深度對談中，Minerva 大學創辦人 Ben Nelson、史丹佛大學未來實驗室的 Isabelle Hau，以及資深教育家 Esther Wojcicki 揭示了教育體系面臨的巨大挑戰與變革。他們不僅探討了 AI 作為個人化導師的潛力，更毫不留情地揭露了現行教育系統中的「魔鬼交易」，並預言在 AI 時代，傳統學位價值將崩潰，甚至高達 80% 的教師可能面臨被淘汰的殘酷現實。 Esther Wojcicki 興奮地指出 AI 的最大潛力在於成為「每個學生的專屬家教」。她說：「學生可以反覆提問，不必擔心自己看起來很笨，並且能立刻得到答案。我認為所有老師都應該在課堂上使用 AI 作為輔助導師。」 然而，Ben Nelson 提出了截然不同的警告，他稱之為教育界的「魔鬼交易」。他一針見血地指出：「老師或教授與學生之間存在一種心照不宣的默契，那就是雙方做得越少，彼此就越開心。而
前Lightspeed Ventures合夥人、Podcast平台Anchor創辦人Mike McNano，在Y Combinator的最新訪談中，深入剖析了AI如何徹底顛覆消費性新創的遊戲規則。McNano不僅是將Anchor成功出售給Spotify的創業家，更是投資了Neurolink、xAI、Suno等傳奇公司的頂尖投資人。他指出，過去十年，許多消費性產品的創業點子因技術限制、發行困難而被判了死刑，但AI的出現，正讓這些「不可能」的機會起死回生。 McNano以他投資的爆紅AI音樂生成應用Suno為例，闡述了AI如何打破創意產業的舊有壁壘。他回憶道：「在AI出現之前，沒有任何技術能真正降低音樂創作的門檻。相機讓攝影普及，麥克風讓Podcasting普及，但音樂創作始終是專業人士的領域。」 Suno的核心理念，就如同當年的Instagram之於攝影。Instagram不僅讓人們能輕鬆拍出好看的照片，更提供了一個發行渠道。Suno則利用AI達成了同樣的目標：「現在有了AI，任何人都能創作音樂。」 McNano觀察到一個前所未見的用戶行為：「人們正在為自己創作音樂，然後自己
Google AI 產品主管 Marilyn Nika，一位在AI領域深耕多年的專家，親身揭示了一套顛覆傳統的產品管理工作流程。當眾多AI工具如雨後春筍般湧現時，她思考的不是AI是否會取代PM，而是「如何成為一名『AI賦能的產品經理』？」她利用一個「智慧冰箱」的 hypothetical 案例，展示如何在短短20分鐘內，完成過去需要數週才能完成的市場研究、產品規格書（PRD）、互動原型，甚至是行銷影片的完整流程，徹底改變了產品開發的遊戲規則。 傳統上，產品經理進行市場研究，需要依賴公司的用戶研究部門（UXR）或聘請外部機構，過程耗時且成本高昂。然而，Nika展示了如何利用 AI 工具 Perplexity 在幾分鐘內洞察全球用戶的想法。 她分享了一個獨特的技巧：不僅僅是搜尋網路，而是專門篩選「Reddit」上的討論與意見。她下的指令是：「家庭用戶會對智慧冰箱感興趣嗎？」AI迅速整理出正反兩方的觀點、常見疑慮和採用的障礙。 但真正的精髓在於下一步。Nika 指示 AI：「創造兩個代理人，
伊隆·馬斯克 (Elon Musk) 在一場深度訪談中，再次拋出了足以顛覆我們對未來所有想像的震撼觀點。這場對話不僅僅是關於科技，更是對人類文明未來走向的全面預測。從人工智慧（AI）將如何終結傳統工作，到金錢體系的徹底瓦解，再到我們可能身處的「模擬現實」，馬斯克描繪了一幅既令人興奮又充滿挑戰的未來藍圖。 當被問及社會從週休二日走向三日的趨勢時，馬斯克的回答遠超於此。他斷言，這場變革將是根本性的：「我的預測是，在不到20年的時間裡，工作將成為一種選擇（optional）。」他甚至認為，這個時間點可能縮短至10到15年。 這背後的核心驅動力是AI與機器人技術的指數級發展。馬斯克形容這是一場「超音速海嘯」（supersonic tsunami），其帶來的生產力提升將達到前所未有的高度。未來社會將不再是我們熟悉的「全民基本收入」（UBI），而是「全民高收入」（UHI, Universal High Income）。 他解釋道：「未來，工作將會像一種嗜好。就像今天你可以選擇在自家花園種菜，也可以去商店購買一樣。這將是一種選擇。」在這個世界裡，AI和機器人將滿足人類所有的商品和服務需求
在AI浪潮席捲全球，許多科技領袖紛紛宣稱「AI將會自動寫程式，人類不必再學了」的此刻，被譽為「AI教父」、Coursera共同創辦人吳恩達（Andrew Ng）卻在與美國前白宮首席數據科學家DJ Patel的深度對談中，提出了截然相反的驚人警告。他直言，建議人們「不要學寫程式」，將被歷史證明是「史上最爛的職涯建議」。這場對話不僅揭示了AI時代必備的關鍵技能，更深入剖析了美中AI競賽的殘酷現實與未來教育的巨大挑戰。 吳恩達斬釘截鐵地指出，未來最重要的技能之一，就是「準確地告訴電腦你想要什麼，讓它為你執行」的能力。而目前，最有效的方式依然是透過程式碼。 他提出警告：「我知道今年稍早，有些領導者建議人們不要學習寫程式，理由是AI會將其自動化。我認為，回頭看，這將是史上最糟糕的職涯建議之一。」 吳恩達觀察到一個顯著趨勢，在他自己的團隊和許多矽谷公司中，不只是軟體工程師，就連行銷、人資、財務、分析師等職位的專業人士，「那些懂得寫程式的人，工作效率已經開始輾壓那些不懂的人。」他認為，未來社會需要的不再只是軟體的使用者，而是軟體的創造者。當孩子遇到問題時，我們希望他不是問「有沒有App可
大多數人想用AI賺錢時，都犯了一個根本性的錯誤。他們以為必須先成立一家公司、聘請開發人員、建立品牌，但事實上，你完全不需要這些繁瑣的步驟，就能簽下第一位付費的AI自動化客戶。創業者 Liam Ottley 最初也是一無所有，沒有團隊，更不知道自己在做什麼，但他僅憑一個簡單的工作流程，就成功拿下第一筆價值1200美元的訂單。這讓他領悟到：你根本不需要一間「公司」，你只需要為「一個人」解決一個「極度痛苦的問題」。 在深入探討具體步驟前，你必須先拋棄幾個限制性思維，正是這些想法讓你停滯不前，而其他人卻早已成功。 迷思一：你需要成立一間完整的公司。 許多新手最大的誤解，就是認為自己必須看起來像個成熟的企業，才能為其他企業提供價值。他們花費大量時間建立複雜的客戶開發系統、購買上萬筆的Email名單，甚至組建開發與銷售團隊。事實上，這些都不是起步的必要條件。 迷思二：你需要大筆啟動資金。 完全不用。AI自動化屬於服務型商業模式，是當今線上創業成本最低的模式之一。你真正需要的只有一個能夠串接API的工具訂閱費（例如N8N、Make、Zapier），以及投入學習、建構並找到第一位客戶的專注
Google Gemini 最近推出了一項名為「檔案搜尋 API」的重磅功能，正以前所未有的低成本和簡易性，顛覆 AI 知識庫（RAG Agents）的建置方式。AI 自動化專家 Nate Herk 在其深度分析中指出，這項新技術讓開發者無需再建構複雜龐大的數據處理管道，只需簡單上傳文件，就能立即與 AI 進行問答，而其價格策略更是對 Pinecone 和 OpenAI 等競爭對手發起了「價格屠夫」級別的挑戰。 傳統上，要建立一個 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）代理，你需要經過一連串繁瑣的步驟：解析檔案類型、添加元數據、切分文本、運行嵌入模型，最後再存入向量資料庫（如 Pinecone 或 Superbase）。這個過程不僅技術門檻高，也相當耗時。 Gemini
Google執行長 Sundar Pichai 日前接受BBC深度專訪，在AI技術以前所未有的速度席捲全球的此刻，他以科技巨頭掌舵者的身份，揭開了矽谷這場兆元投資狂潮背後的驚人真相、潛在危機以及對普通人未來的深刻影響。從AI是否為泡沫的尖銳提問，到AI模型公然說謊的致命缺陷，Pichai的回答不僅坦率，更為這場全球性的AI狂熱提供了一劑清醒劑。 當被問及矽谷正在發生的變革規模時，Pichai給出了令人震驚的數據。他指出，這是一次即便以矽谷標準來看都堪稱「非凡」的時刻，是繼個人電腦、網際網路、行動裝置和雲端之後的全新紀元——「AI時代」。 為了支撐這場革命，資本投入的規模是空前的。Pichai透露：「大約四年前，Google每年在基礎設施上的花費不到300億美元。今年，這個數字將超過900億美元。」他進一步估算，如果將所有公司的投資加總，「我們有超過一兆美元的投資正在投入，用於為這一刻建設基礎設施。」 Pichai用一個生動的比喻總結了這種瘋狂的擴張速度：「在接下來的幾年裡，我們將完成我們過去10到20年才可能建成的東西。」這意味著，人類社會正在以前所未有的速度，為AI打造一