ChatGPT偷偷改版，95%的人都用錯了！5個技巧讓你的指令從「垃圾」變「黃金」

近期，許多ChatGPT用戶回報，即使他們下指令的方式沒有改變，得到的結果卻越來越差。這並非你的錯覺，而是因為95%的使用者都不知道，OpenAI對其模型架構進行了根本性的改變。知名AI教學專家Jeff Su花了一個月的時間，深入研究OpenAI的官方指南，並測試了數百次，最終總結出5個能顯著提升輸出品質的指令技巧。如果你還在用舊方法，你正在浪費ChatGPT的真正潛力。 首先，我們必須理解兩個關鍵的底層變化，這是一切問題的根源。 第一個變革是「模型整合與隱形路由器」。過去，Plus用戶可以看到多種模型選項，但現在被簡化為幾個主要模型。為了處理用戶請求，OpenAI加入了一個「隱形路由器」，自動判斷該用哪個模型來回應你的指令。Jeff Su形容：「這就像打給客服，他們理論上應該把你轉接到正確的部門。但在ChatGPT的案例中，這個路由器運作得並不好。」簡單來說，如果你像以前一樣直接輸入指令，系統有時會分配給你最強的模型，有時卻是反應最快但最笨的那個。由於強大的模型運算成本更高，OpenAI其實有動機在可能的情況下，讓你使用最便宜的選項。 第二個變革是「更強的指令遵循能力」。

多數人都搞錯了！Claude Skills 的真實力量，遠不只是自訂指令

你是否還在每個對話框裡，重複貼上落落長的指令，只為了讓 AI 產出符合你品牌風格的文案？知名 AI 專家 Grace Leung 在最新的深度分析中指出，多數人對 Anthropic 推出的 Claude Skills 功能存在巨大誤解，僅將其視為強化版的「自訂指令」。事實上，這項功能是一個徹底改變遊戲規則的創新，它將 Claude 從一個對話工具，提升為一個可隨意組合、攜帶、堆疊的「自動化工作流程引擎」。這篇文章將為你揭開 Skills 的真正潛力，並教你如何立即應用，打造專屬於你的 AI 超級助理。 許多人將 Skills 與 Project 中的「自訂指令」混為一談，但它們有根本上的不同。Grace Leung 解釋道：「將 Skills 想像成一本本『可重複使用的操作手冊』

Google 免費 AI 神器 NotebookLM：超過35種顛覆想像的瘋狂用法，把你的資料變成專屬 Podcast、影片和學習指南！

Google 推出了一款極其強大卻被嚴重低估的免費 AI 工具——NotebookLM。這不是另一個泛泛而談的聊天機器人，而是一個能將你提供的所有資料轉化為專屬知識庫、學習夥伴和內容創作引擎的革命性平台。科技頻道主 Matt Wolfe 在他的最新影片中，深入拆解了超過35種 NotebookLM 的瘋狂應用，從學術研究到內容創作，再到深刻的自我探索，展示了這款工具如何徹底改變我們與資訊互動的方式。 NotebookLM 與市面上其他大型語言模型的根本區別在於，它是一個「立基於你所提供資訊」的 AI。你可以上傳 PDF、網址、YouTube 影片、音檔，甚至是直接複製貼上的文字，NotebookLM 會將這些內容作為它唯一的知識來源。 當你向它提問時，它不會搜尋整個網路，而是精準地在你提供的資料中尋找答案。最關鍵的是，它會提供「引文來源」。Matt Wolfe 指出：「當我把滑鼠移到答案旁邊的小數字上時，它會明確告訴我資訊來自哪份文件的哪個段落。」這項功能大幅降低了 AI 產生「幻覺」（Hallucination）的機率，

如何建立會自動更新與刪除的 RAG 資料管線：5 步驟實作指南

在這部由 Nate Herk 所示範的實作教學中，他示範如何為 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統建立一條自動化資料管線，確保當你在 Google Drive 新增、更新或刪除 PDF 檔案時，向量資料庫（影片中稱為「Superbase」）會同步新增、更新或刪除對應的向量資料。核心議題是「資料的正確性與可預測性」——正如他所言：「predictability is your best friend」，沒有穩定且可驗證的資料來源，任何 AI agent 都無法給出可靠答案。 Nate 強調：建立一個供所有 agent 共用的知識庫，其前提是「知識是準確且最新的」。若資料「雜亂、過時或分散」，agent 將無法產出正確答案。因此必須設計自動化的 RAG 管線，不斷檢查向量資料庫的正確性與一致性。

# 我用 N8n 和 ChatGPT 在一個週末架起了互動網頁，不會寫 code 也行

▋ 一切從「我不想學 React」開始 說實話，我一直對寫網頁有點恐懼。不是技術上的恐懼，而是心理上的——每次想到要開 VS Code、設定環境、學新框架，我就會拖延症發作。那時候我在做一個小專案，需要一個能接收表單、呼叫 API、然後即時反饋結果的簡單網頁。我跟朋友說起這事，他就問我：「你聽過 N8n 嗎？」 我那時候根本沒聽過。結果他說：「你可以用 N8n 直接架網頁，不用寫一行 HTML。」我當時真的是半信半疑，但因為時間緊張，我就試試看。 ▋ N8n 的網頁功能比我想的強大太多 一開始我以為 N8n 只是一個自動化工具，就像 Zapier 那類的東西。結果登進去之後才發現，它有一個「Webhook」功能，而且搭配它內建的表單和回應模組，你根本可以把它當作一個簡單的網頁後端。 最神奇的是，你可以直接在

如何在一年內讓AI設計比人便宜？Sora‑2 的每小時360美元只是起點

在最新對談中，科技投資與未來學家指出：生成式AI正以API定價和運算效率，將整個「機械產品設計」這一子領域以批次方式解決，並在短期內發生劇烈的價格與供給重組。關鍵人物直接指出Sora‑2的API收費與「超級通縮（hyper‑deflation）」假設，提示我們可能很快面臨把設計工作外包給AI、而非人力的真實選擇。本文深入拆解這一主張的數據、邏輯、產業影響與風險，並提出可行的應對策略。 講者在訪談中直言：「我們正在眼見一整個學科或子學科，被生成式AI大規模解決。更有趣的是API定價：現在Sora‑2基礎模型的價格是每秒0.10美元，做個算術那就是每小時360美元。假設模型成本每年出現10倍的超級通縮，明年突然把機械產品設計外包給Sora‑2的API呼叫，就比找人便宜了。這整個領域在一夜間被超級通縮解決了。」（引言翻譯） 關鍵數字： - API 價格：0.10 美元 / 秒 - 換算：0.10 USD/sec × 60 sec/min

如何在傳統產業用 AI 勝出：3 條商業化路徑與你必須追蹤的 5 個指標

在 Y Combinator 的 Office Hours 中，資深創投導師針對創業者在把 AI 帶入傳統產業時最核心的兩個問題下了最直接的分析：你賣給誰？你如何獲得他們的注意？本篇深度分析整理該場談話的實務建議、具體數據與多個真實案例（包括從創業公司如何選擇路徑、如何量化自動化進程、到市場切入與招募時機），提供希望在 legacy industry 用 AI 商業化的創辦人一套可操作的決策框架。 講者歸納了三種常見路徑，並分析各自優劣： 1) 做 AI 軟體賣給業內人士（最常見） - 作法：找出「對會計師最有價值，且能在頭幾個月內實作」的子任務，做一個專精的產品並銷售給會計事務所。 - 優點：專注單一高價值功能，早期可驗證獲利模型。 - 條件：所做功能必須對客戶「夠值」，才會購買。 2) 創立自家全功能事務所（full-stack） -

如何在45分鐘內做出能抓住注意力的爆款短片？Roberto Nixon 的完整流程與工作室成本揭密

在這集令人起雞皮疙瘩的節目中，短片創作者 Roberto Nixon 首度完整揭露他的製作流程：從靈感、逐字稿、錄製到後製暨發布的每一道細節。他是網路上少數能穩定拿到「數百萬追蹤、數以億計觀看」的短形式創作者之一，此次示範不只分享工具與技術，更揭示速度與節奏如何成為他製作「高點閱、易擴散」內容的核心競爭力。本文依循訪談內容重組，並補充必要背景說明，呈現可實作、可複製的完整操作指南與關鍵數據。 Roberto 明確指出：「短形式影片是互聯網的 bread and butter，是所有注意力的 top of funnel。」他認為短片的價值不只是資訊傳遞，而是「以極高速度捕捉注意力，並把觀眾導向更深的學習或行動」。他在訪談中強調三個製作目標的順序與重要性： - 「Capture attention」：前2秒的視覺與口語鉤子至關重要。 - 「Maintain attention」：以衝突—解決的段落設計持續牽引觀看。 - 「Reward attention」：提供實用、獨到的洞見以促成互動（

從焦慮到信任：一個月的授權噩夢，到一晚上用 Claude Code 搞定 API 串接的領悟

▋ 當初那個月，我幾乎快瘋了 說起來有點丟臉，但我得老實講——最開始串接 Facebook 和 Instagram 的發文功能時，我花了整整一個月。一個月啊，你聽起來可能覺得正常，但那一個月裡我經歷的心理狀態真的不太妙。 OAuth 授權流程、API 金鑰管理、權限設置、各種稀奇古怪的 Error Code……我每天都在官方文件和 Stack Overflow 之間切換，反覆測試、碰壁、修改參數、再碰壁。有幾次我真的坐在電腦前，盯著同一個 401 錯誤整整兩小時，想不出問題在哪裡。那種感覺很難形容，就是心裡知道「應該就快了」，但就是過不去那道檻。 問題是，不管我做再多功課，這個授權系統就像一個只會說 No 的門神，你得反覆調整每個參數，直到它願意放你進去。期間我甚至懷疑過自己是不是不適合做技術工作。 ▋ Performance API 串接時的震撼 然後這禮拜，

如何用 Sora 2 + n8n AI 代理，把影片成本降6倍、產量放大10倍？完整新手實作解析

導言：Sora 2正席捲網路，能把文字、圖片、名人臉孔直接變成可上線的短影片。Nate Herk 在教學影片中示範如何把 Sora 2 與自動化工具 n8n（他稱為 NADN）串接，聲稱可以「取得10倍產出、更高品質、無浮水印，且透過 Key.ai 使用 Sora 2 比 OpenAI 直接呼叫便宜6倍」。本文將從連線設定、範例工作流程、提示工程到錯誤處理逐步解析，並以數據與引言突顯關鍵步驟，幫助你把這套系統從 Proof‑of‑Concept 做到可量產化。 * 關鍵數據：Key.ai 對 Sora 2 的收費為 1.5 美分／秒（$0.

# 不會寫程式反而是優勢？為什麼Vibe Coding會是你最該投資的技能

我想跟你聊一件我最近才真正體悟的事：如果你想在未來持續提升生產力，你根本逃不掉要跟AI合作這個課題。但關鍵不是去學寫程式，反而是要學會跟AI「談戀愛」。 ▋ 你以為不會寫程式是限制，其實反而是超能力 老實說，剛開始聽到Vibe Coding這個概念時，我也有點懷疑。不會寫程式的人用AI協作？聽起來好像哪裡怪怪的。但仔細想想才發現，這恰好是我之前完全想反了的地方。 很多人問我：「欸，如果我不會寫程式，怎麼能跟AI Code一起工作？」我現在的答案是：正因為你不會寫程式，你才更有資格來做這件事。為什麼？因為你能深刻理解那些使用者痛點。你知道什麼叫「這件事很麻煩」，你知道什麼叫「其實我們需要的是這個」。而一個只會寫程式的人，有時候反而被自己的技術思維限制了，看不到使用者真正想要什麼。 你不會寫程式，所以你能在跟AI的來回對話中，一次次指出「不對，我要的是這樣」、「這邊可以再調整」。你用自己的直覺和需求不斷修正，而AI則用它的執行力去實現。這兩種優勢的結合，才是真正的超能力。 ▋ AI的能力再強，也需要一個懂它的人 這裡有個前提要弄清楚：不是隨便用任何AI都行。你得選一

Vibe Coding 是我最值得押注的未來技能——不會寫程式反而是你的優勢

我決定要好好談一次關於 Vibe Coding 這件事。不是因為它有多新潮或多高級，而是因為我最近才真正感受到——如果你想在未來維持生產力，這可能是你該認真投資的東西。 ▋ 為什麼不是學會寫程式，而是學會跟 AI「共舞」 說實話，當我第一次聽到「Vibe Coding」這個詞時，我有點困惑。這不是什麼革命性的技術，不是新的程式語言，也不是什麼複雜的工程概念。但後來我才明白——它的重點根本不是程式本身。 Vibe Coding 的核心其實是：學會跟 AI 協作。不是用 AI 來做什麼，而是真正地跟它一起工作。這意味著你要選一個 AI，可能是 Claude、ChatGPT、Gemini，或任何你覺得溝通順暢的那一個。然後你就開始——一次又一次地跟它互動，慢慢摸透它的脾氣。 就像跟任何人共事一樣。你會學到它擅長什麼、它的盲點在哪、怎麼問它才能得到最好的回答。你開始培養默契。這是需要時間的。不可能一上來就完美配合。