熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

Claude Code 是 Anthropic 推出的「agentic coding tool」，支援自然語言指令讀取、編輯檔案、執行測試、commit/pull request，整合 git 與 IDE。  Claude‑Flow（也叫 claude-code-flow）由 ruvnet 開發，是基於 Claude Code 打造的多 agent orchestration 平台，可同時啟動多個 AI agent，具備任務調度、記憶共享、VSCode 整合等功能，讓 Claude Code 形成「AI 團隊」協同工作。  技術與特色概覽 • Orchestrator：分派、監控、管理 agent。 • Memory Bank：用 CRDT + SQLite 儲存共享知識。 • Terminal Manager：管理 shell session，支援 pooling、VSCode 整合。 • Task Scheduler：排程、優先順序、依賴關係、自動 retry。 • MCP Server：支援 stdio 與 HTTP 工具整合。  優勢與應用場景 • 10 倍開發效率：並行多 agent 執行，智慧負載平衡與任務分派。 • 持續記憶：agent 間共享知識庫，提升效率與一致性。 • 零設定上手：支援 npx claude-flow init 快速啟動。 • VSCode 原生體驗：直接在編輯器調度 agent。 • 可擴展性與企業準備度：TypeScript + Deno 架構，高測試覆蓋，支援加密與安全驗證。   SPARC 流程整合：規範化開發流程 包含 claude-sparc.sh 腳本，遵循 SPARC 模式（Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion），支援 parallel orchestration、TDD、詳細 commit 歷史等。相當於「AI 代工小團隊」在你本地全自動開發。  與其他工具對比 • 相較於像 Cursor、Aider 等單一 agent 工具，claude‑flow 提供「多 agent 協同」＋「記憶共享」，打造更高效率的「AI 團隊」。 • 據使...

如果你正準備創業、正打算將 AI 融入產品，這篇文章會讓你改變切入的角度。來自 LangChain 的部落格《 The Hidden Metric That Determines AI Product Success 》清楚揭示了一件事： 成敗的關鍵，不是 AI 有多聰明，而是用戶有多信任它。 這個隱藏指標叫做 CAIR（Confidence in AI Results，對 AI 結果的信心）。它不是技術層的精準度，也不是產品功能數量，而是一個用戶心理層面的綜合體。 CAIR 公式怎麼算？ CAIR = 價值 / (風險 × 修正成本) 這個公式說明了：   價值 Value：AI 成功運作時，使用者得到的好處。   風險 Risk：AI 犯錯時會導致什麼後果。  修正成本 Correction：修正 AI 錯誤的難度與成本。 CAIR 越高，表示越有信心，使用率越高。這個框架，給了我們一個實作上的北極星指標：我們不是在做 AI，而是在做讓人願意用 AI 的產品體驗。 真實案例解析：為什麼 Cursor 爆紅？ Cursor 是一個 AI code 編輯器，看似高風險，但因為它的操作風險與修正成本極低，整體 CAIR 超高：   在本地執行、不影響正式系統 → 風險低  編輯自由，建議可以馬上刪 → 修正成本低  大幅提升產能與效率 → 價值高 所以即使 GPT 模型不是 100% 準確，使用者依然愛用。 相反地，風險與修正成本高的產品呢？ 像 AI 幫你直接報稅、直接做金融決策、直接排入醫療系統的結果，這些領域有高度的數學要求與責任風險：   錯了要被審計或觸法 → 風險極高  錯了還不容易回復 → 修正成本極高  即使價值高，CAIR 依然超低 這樣的產品，就算技術好，也難以推廣。 如何設計一個高 CAIR 的 AI 產品？ 以下五個原則來自 LangChain 的總結，也是我認為值得所有創業者與產品人參考的 checklist：   策略性人工介入 ：不要迷信「全自動」，在人會介入的地方設 checkpoint，是提升信心的關鍵。    可逆性...

Solopreneur 的詞源與誕生背景 當代的 「Solopreneur」 現象，正在重塑我們對創業、企業組織與個人價值的認知。這個詞彙，是由 「solo」（單獨） 和 「entrepreneur」（創業者 ）組合而成，最早出現在1990年代初期。根據公開資料，美國作家 Terri Lonier 在她的著作《Working Solo》中首次使用了這個新創詞彙，用來形容那些獨立經營事業、無需團隊協作即可創造價值的創業者。從語源上來看，這個詞本身就揭示了其概念的核心： 一個人，也可以是一家公司。 從古代工匠到數位創業者：個人創業的歷史演進 這種創業模式其實並不完全是新現象。在歷史上，許多古代的工匠、手工業者和小型貿易商，也都是以個人為單位經營事業。他們靠著手藝、經驗與信譽，在本地社群中建立起自己的經濟體系。只是這樣的模式曾在工業革命後被大型組織與流水線生產所取代，個體創業者一度被視為時代的邊緣角色。然而隨著資訊技術的普及與AI工具的出現，個人再次被賦能，重新站回經濟舞台的中央。 回顧起來真正的轉折點始於網路時代。從1990年代的遠程工作，到2000年代Etsy、eBay等電商平台的崛起，再到零工經濟（Gig Economy）的全面爆發，技術不斷為個體賦能。 2008年金融危機和2020年新冠疫情等全球性事件 ，更催化了大量人才從傳統就業市場流向自主創業，使Solopreneur從一種小眾選擇，演變為一股不可忽視的經濟力量。 美國個人創業者數量增長趨勢 (2000-2025) AI 技術的介入：從工具到事業引擎 AI技術的成熟與普及，讓 Solopreneur 的運作模式產生質變。過去要完成一項產品開發，可能需要設計師、工程師、行銷、客服等多個角色，如今這些職能都能部分被AI工具模擬與支援。 例如，內容創作AI（如ChatGPT）可協助撰寫行銷文案與部落格文章，圖片與影片生成工具如Midjourney與Runway則能快速產出品牌素材。這些工具不只是省時省錢，更重要的是讓創業者得以專注於價值創造與差異化，而非被繁瑣的執行細節耗盡能量。 AI工具如何賦能個人創業者：功能分布與生產力提升 虛擬團隊：超越地域的智慧集合 Solopreneur並非意味著孤軍奮戰。現代的 「團隊」 概念已被重新定義。 一個獨立創業者可以將AI代理人...

工作流自動化平台深度比較與趨勢洞察 在工作流自動化領域，n8n 正迅速崛起，成為企業與開發者日益青睞的選擇。相較於傳統的 Make（前身為 Integromat）與 Zapier，n8n 的興起不只是潮流，更反映出市場對更高彈性、更低成本、更強數據控制能力的需求。 三大平台特性比較：n8n vs Make vs Zapier 特性 n8n Make Zapier 開源 ✅ 是 ❌ 否 ❌ 否 自主託管能力 ✅ 完全支援 ❌ 無 ❌ 無 價格彈性與成本控制 ✅ 免費自託管，低成本擴展 ⚠️ 複雜定價 ❌ 成本隨使用量暴增 原生AI整合 ✅ 支援LangChain與多模型 ⚠️ 有基本支援 ❌ 功能侷限 程式碼自定義 ✅ 內建 JS/Python Function ⚠️ 有限制 ⚠️ 支援簡易Code Blocks 架構可擴展性 ✅ 分散式佇列、高可用部署 ❌ 雲端限制 ❌ 雲端限制 最適用對象 中大型企業、DevOps團隊 中小企業、無需託管需求的用戶 一般使用者、初創企業 核心優勢：開源與自主託管 完全的資料控制與隱私保護 n8n 最大的差異化在於其 開源授權與支援自託管，這讓使用者能完全掌控自動化流程與資料資安。這對需遵守 GDPR 等嚴格隱私法規的企業至關重要。 此外，n8n 可部署於 氣隙環境（Air-Gapped） 中，與外網完全隔離。這是 Zapier 和 Make 無法提供的等級，對政府機構與高機密產業具備決定性優勢。 成本優勢：可預測、可控且無隱藏費用 許多企業用戶選擇 n8n，正是為了逃離 Zapier 和 Make 那種「用越多，付越多」的 SaaS 費用陷阱。  Zapier 用戶反映：從 $49 ➜ $283.50 / 月， 費用暴增近六倍 n8n 自託管則完全免費 ，僅需自行架設伺服器，對自動化規模龐大的企業更具經濟效益。 從長期成本角度來看，n8n提供了顯著的經濟優勢。自託管版本完全免費，沒有任何月費限制，這對於需要大量自動化處理的企業來說能夠節省大量成本。相比之下，Zapier的價格模式常常導致隨著使用量增加而出現成本爆炸性增長的問題。 技術靈活性：開發者友好 內建程式...

最近看到 MIT 的一則報導，深深印證了我之前常說的：「AI 不會取代人，但能成為人類的超強助手，幫助我們完成那些原本耗時又瑣碎的工作。」 這次的例子，是關於修復破損的古畫。 MIT 機械工程系碩士生 Alex Kachkine 發明了一套 AI 驅動的修復流程，能在短短3.5 小時內完成傳統要數月的畫作修復工程。 💡 怎麼做到的？ Alex 的出發點很簡單也很實際：「 有很多老畫，價值不高但又無法負擔昂貴的人工修復 。 這些畫就這樣蒙塵、破損，躺在博物館倉庫裡，看不到天日。」 他想到一個概念： 如果我們能用 一層可拆式的面膜覆蓋破損區 ，會不會就能快速、低成本地還原畫面？ 這個念頭聽起來像個 DIY 工程，但結合 AI 之後，整個流程變得極為高效且精準： 修復流程： 掃描分析畫作 用高解析掃描器檢測破損區域，建立損傷地圖。 AI 自動生成修復圖像 使用演算法分析畫風，從畫作本身或其他同畫家作品中，補出缺失的區塊（像是嬰兒的臉、布料紋理等），並還原色彩與筆觸。 列印「修復面膜」 把修復好的圖像列印在兩層透明聚合膜上，一層印色彩、一層印白色遮罩，增加明亮與對比。 將膜片貼上畫作表面 使用可逆性塗料將膜片黏貼於原作，未來可用溶劑安全移除，不影響原作本體。 🧠 AI 的角色？ Alex 並不認為 AI 是主角。 AI 在這裡只是工具，是處理「無聊工作」的助手 。 真正需要人腦的是概念發想、審美判斷與道德選擇。 他說：「我希望這項技術能讓更多博物館以非常低的成本，讓這些被遺忘的作品再次展出。」 他甚至在每次修復後，保留完整的數位記錄與修復歷程，讓未來的研究者能判斷哪些是原作、哪些是補上去的。這種透明與可逆的設計，也是對 「文化真實性」 的一種尊重。 如何看待人類的定位 我們常擔心 AI 會不會搶走工作、毀掉創作。 但這個例子告訴我們：真正的創意來自人，AI 只是放大器。 Alex 的修復不是因為 AI 本身有多神，而是他用對了 AI 的位置——處理大量繁瑣又可規則化的工作。 剩下的判斷、呈現與意義，還是由人來決定。 所以說，與其怕被 AI 取代，不如開始思考： 你怎麼定義 AI？你想讓它幫你完成什麼？ 這才是每個創作者、設計師、開發者該問自己的事。 🐻 工商時間 想學會怎麼讓 ...

用更強的設計，活在更亂的世界裡 這是一個我們所經歷舒適的年代，也是最混亂的年代，醒來就有世界變了的年代。 從 iPhone 的崛起到新冠疫情打破了全球物流和秩序，俄烏戰爭重塑地緣，到近期的以色列戰爭重新發起。 加上 AI 的短時間發展崛起，回想一年內推翻了許多既有專業的邊界；連曾經穩如磐石的半導體與汽車產業，也在供應鏈重組的浪潮中，被迫重新編排上下游。 這不是短期現象。這是我們正在進入的 黑天鵝常態時代（Perma-Crisis Era ） ——不確定本身，成了最確定的事。 但同時，這也是 AI 從工具變成策略武器的年代 。 你會發現，那些看起來穩定的企業，在亂世裡反而顯得遲鈍；反而是那群早就把 「不穩定」 當預設條件的企業，不僅挺了過來，還活得更好。 什麼是反脆弱？不是撐住，是進化 塔雷伯在《 反脆弱 》裡說得很明白： 脆弱，是害怕混亂；韌性，是撐住混亂；反脆弱，則是透過混亂而變得更強。 BCG 將這進一步拆解為三層次： 感知（Sensing） ：提早察覺改變的信號。  適應（Adapting） ：有能力在混亂中快速重新編排資源與策略。  蓬勃發展（Thriving） ：在危機之後，不只是復原，而是突破、超越。 這三個階段構成了現代企業生存的底層邏輯。簡單說： 要能看到風暴、撐過風暴，然後利用風暴飛得更高。 黑天鵝時代的共通生存設計 這次天下雜誌的 「2000大企業調查」 ，顯示那些真正展現「反脆弱力」的集團，幾乎都有以下共同特質： 🔸 多元化與選擇權 不是所有雞蛋都在同一個籃子，但這不只是分散風險，更是一種預備空間——讓企業在局勢變動時，有機會做出不同策略選擇。 而我們在對於這類問題，應對到 Cympack 系統研發時，特別採用 「模組化設計 + 多供應源導入理論」 ，讓品牌在選擇製程、材料、加工點時，能夠擁有動態調整的彈性，而非死板配對。這其實是為了讓使用者在不確定條件下，保有選擇權與轉換空間。 🔸 去中心化與邊界決策 越靠近第一線的部門，越能即時感知與回應市場。但傳統的中心化管理，很容易在突發情況下反應太慢。 因此系統設計上需要引入 「區塊式分權架構」 ，讓品牌可以針對不同產品線或市場區塊，自行調配製造參數與價格策略，形成可分可合的決策節點。 這不是為...

一套從搜尋、反思到輸出的全端 AI 代理人範例，讓你看懂什麼叫 Research Agent 在 AI 工具百家爭鳴的今天，大家都在問一個問題： 「我能不能不只問 AI 答案，而是讓它像一位助理一樣，有流程、有反思、還有出處，真正幫我完成一件事？」 Google 最近釋出了一個相當具有指標意義的開源專案 gemini-fullstack-langgraph-quickstart ，正是為了解這個問題而誕生。 這套系統到底是什麼？ 這個範例不是傳統 Chatbot，而是展示一個完整的 AI research agent ： 它會根據使用者的提問，自動發想搜尋關鍵字、查資料、整合重點，最後給出答案還附上引用來源。背後的邏輯設計得非常扎實，不只是能跑，更是具備可讀性、可擴展性與可商用性。 它的流程大致如下：  1. 使用者輸入問題（例如：「抖音是否影響台灣選舉？」）  2. Gemini LLM 幫你想出關鍵字（不只是照抄問題）  3. 呼叫 Google Search API 抓資料   4. LangGraph 控制流程 → 判斷資料夠不夠 → 若不足，自動補查  5. 整合最終答案，並產生 citation（來源說明） 你可以想像這就像一位實習助理幫你寫報告， 不只輸出一段內容，而是會 去查、會判斷、會補資料，而且說明「我為什麼這樣說」 。 LangGraph 是什麼角色？ LangGraph 就是整個 Agent 背後的控制系統 。 用白話講，它幫你定義 AI 每一步要幹嘛、遇到什麼狀況該走哪條路、要不要反思、要不要再查，甚至可以定義條件邏輯與資料流動。 這就不像寫一個單純的 Chat API，而是比較像「把一個流程圖變成可以跑的程式」。 對工程師來說，它提供了從 prompt 到流程控制的設計彈性；對產品設計來說，它讓 AI 有了 「多步驟任務執行」 的能力。 技術架構與使用方式 這整套系統是 Fullstack 架構，前後端都幫你整好了，技術選型也非常實用：   前端：Vite + React + TailwindCSS + Shadcn UI  後端：FastAPI + LangGraph...

過去一年，越來越多工程師開始 把 AI 真正帶進工作流程 。從一開始用 ChatGPT、Claude 來問語法問題，到後來很多人愛上 Cursor，直接在編輯器裡讓 AI 幫忙改 code、補 test case、甚至自動整理 PR。這樣的開發體驗，已經大大改變了我們寫程式的方式。 更現實的是，在很多企業內部、政府單位、或涉及機密資料的專案裡， 其實根本不能直接用 Cursor 或雲端 LLM 工具。   畢竟這些服務通常會把資料傳到雲端模型做處理，萬一專案裡有未公開的技術、敏感客戶資料，或是受限於法規 （像金融、醫療、政府標案） ，直接用雲端 AI 工具就會踩 紅線 。  因此，許多團隊反而更希望 「自己架一套 Dev Agent」 ，可以在內網執行，資料完全掌握在自己手上，該整合的內部工具、該讀的私有 repo、該串的 CI/CD pipeline，全部客製化、安全可控。 這時候，像 OpenHands 這樣的開源 Dev Agent 框架就特別有價值。它的出發點不是單純的 AI 助手，而是讓你能夠打造出一個真的可以跑在自己環境裡、可以理解整個開發流程的 AI 工程師。從建置到部署，從 CLI 操作到瀏覽器查詢， 從多檔案編輯到自動測試，全部都能自己完成，甚至還能針對不同專案調整專屬的工作流。 對很多開始探索 AI 協作開發的團隊來說，這是一條 從 「AI 幫你寫一段程式」，走向「AI 幫你解決一整個任務」 的進化路徑。而且，還是在可控、可自定義、安全的環境裡完成的。 🧩 主要概述 OpenHands 是由 All‑Hands AI 開發的開源「軟體開發代理人平台」，能模仿人類工程師從建立程式、修改程式碼、執行指令，到瀏覽網頁、呼叫 API……等一整套開發流程 它提供雲端（OpenHands Cloud）與本地 Docker 運行版本，用戶能配置 LLM（如 Claude、OpenAI、Gemini…) 📚 核心特性與怎麼使用 代理人的工具能力 支援代碼編輯、命令行、執行環境、網頁瀏覽、API 呼叫—接近人類開發者完整技能。其中 OpenHands Cloud 版本提供 $50 試用額度讓大家方便使用，又或者如果自己本機有 docker 的話，可以自己Local 版本透過 Docker 自架環境。 ...

先說結論 ChatGPT 官方不支援 /rewrite//brief 這種語法 ChatGPT (GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4o) 本身的 prompt 處理是自然語言為主，目前官方 API、ChatGPT 網站、OpenAI 文檔 沒有定義 /rewrite//brief 這種 Parser Prompting 語法 。 也就是說，丟這樣的指令，ChatGPT 會 「試圖當作自然語言理解」 。 這類語法通常是「外掛的 parser」、「客製化的 prompt 模板」、「LangChain、Flowise、Notion AI、自建系統」做出來的 conventions，不是 ChatGPT 本體的功能。 ChatGPT 目前的行為現象，因為 2024–2025 年 GPT-4o / GPT-4-turbo 確實 「開始對部分格式 prompt 有潛在 parsing 能力」 ，但這要拆成兩層來看，才能理解為什麼你「看起來它可以用」： 第一層：ChatGPT 現在會「嘗試理解」這種格式 GPT-4o（或 GPT-4-turbo）確實現在會： 把 /rewrite 當作「你希望重寫」 把 //brief 當作「風格（brief）」 把 : 用一句話重寫這段內容 當作目標說明 /rewrite//brief: 用一句話重寫這段內容 因為目前 GPT-4o 裡面強化了 parsing ability ： 有更多 “markdown parser” / “command style parser” 訓練 有被大量 Slash Command prompt 訓練（Discord / Midjourney / Slack 等 prompt corpus 裡有大量 /xxx//yyy） 有 exposure 到 LangChain / Prompt template 社群的 parsing 風格 所以 GPT-4o 其實 「能靠類比學習」 理解你這樣的 prompt，並進行正確回答。官方文檔（OpenAI API docs、Prompt Engineering Guide）目前並沒有正式定義 /rewrite//brief 這種格式是官方語法。 它是靠 LLM 本身的泛化能力 + 過去大量 promp...

現象層面（市場觀察） 最近有篇文章討論 junior & senior 開發者在 AI 時代的角色轉變，非常熱門。 身為 Cympack 產品開發團隊 ，我們也一直關注這個議題，在閱讀這篇文章時觀察到一些有趣的現象，對我們來說，這正好反映出 AI 正在改變開發生態，junior 借力 AI 快速成長、senior 則需要在 「架構思維」 與 「多 agent 協作」 中找到新定位，其中有些啟發（insight) 可以跟大家分享。 為什麼 Junior 更容易上手 vibe coding？ 心智負擔低 → Junior 沒有太多傳統 code workflow 的框架包袱 敢於嘗鮮 → Gen Z / 年輕工程師天生習慣用 prompt-based 工具、跟 LLM 互動 少「優雅程式設計」的束縛 → 不太糾結「這樣寫會不會不夠優雅」，反而 embrace 快速迭代、快速出成果 反觀 Senior： 熟悉大型系統設計 有豐富的「工程正統流程」知識（架構設計、測試策略、效能優化、設計模式） 對 AI 生成 code 的品質 / 維護性通常比較保留 部分 10+ 年資深工程師，對 prompt engineering 沒那麼熟練，還在觀望 技能面（未來的關鍵能力） Vibe coding 本質上 = prompt engineering + AI co-pilot 管理能力 能力項目 誰目前比較有優勢？ Prompt 撰寫 / AI 互動 Junior 較強（熟悉 chat-based 流程） 系統設計 / 架構把關 Senior 較強 AI 生成 code 驗證 / Bug 察覺能力 Senior 較強（能看出潛在問題） 快速疊代 / Hackathon 式開發 Junior 較強 長期維護性 / 穩定性 Senior 較強 總結 Junior 確實更快適應 vibe coding，並且更習慣以 「chat-based coding」 的工作流開發。 Senior 擁有驗證 AI 產物與系統設計的深度能力，但若不主動練習 vibe coding，長期會逐漸落後於新一波開發潮流。 就如同在 GAI 技術年會分享，希望帶給各位的感受， 『與 AI 協...