熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

Meta 於 2023 年 7 月推出的社群平台 Threads，在短短兩年多的時間裡創造了社群媒體史上最驚人的成長奇蹟。截至 2025 年第三季，Threads 已達到 4 億月活躍用戶 ，不僅成功挑戰 X（前 Twitter）的地位，更在台灣市場創下全球使用率第二高的驚人表現。這個被台灣網友親暱稱為「脆」的平台，其成功背後蘊含著深刻的市場洞察、技術創新，以及對社群互動本質的重新定義。 Threads 月活躍用戶成長趨勢圖 (2023-2025) 爆炸性成長軌跡：打破所有社群平台紀錄 史無前例的啟動速度 Threads 的成長速度完全顛覆了社群平台發展的既有認知。平台在上線僅 7 小時內就突破 1000 萬用戶 ， 5 天內達到 1 億用戶 ，創下史上最快達到此里程碑的紀錄。相較之下，ChatGPT 需要 2 個月，TikTok 需要 9 個月，而 Instagram 則花了 2.5 年才達到相同用戶數。 這種爆炸性成長的關鍵在於 Threads 與 Instagram 的 深度整合 。擁有超過 20 億月活躍用戶的 Instagram 為 Threads 提供了現成的龐大用戶基礎，使用者可以一鍵導入 Instagram 的追蹤關係，大幅降低了平台轉換的門檻。 穩定成長階段的挑戰與復甦 儘管初期成長驚人，Threads 也經歷了典型的新平台「蜜月期結束」現象。在首月結束時，日活躍用戶數從高峰期的 4400 萬驟降至 800 萬，降幅達 82%。然而，Meta 執行長馬克·祖克柏早已預期這種下降，並將重點轉向 用戶留存和參與度提升 。 從 2024 年下半年開始，Threads 展現出強勁的復甦動能。第三季到第四季間，月活躍用戶增加了 5000 萬，隨後再增加 7500 萬，顯示出平台已建立穩定的成長基礎。[^8] 台灣市場：全球第二大使用國的成功密碼 驚人的市場滲透率 台灣在 Threads 全球版圖中佔據極其重要的地位。根據 Similarweb 數據，台灣的 Threads 流量佔全球總量的 14.22% ，僅次於美國的 18.67%，位居全球第二。更令人印象深刻的是，台灣用戶的 平均使用時間幾乎是其他國家的兩倍 ，成長率更達到 25.94%。 文化適應性與使用習慣 台灣 Threads 市場的成功源於多...

最近許多新聞開始出來，Apple 將推出智慧家居產品系列 homepod 是其中一塊，同時有許多細節值得細細品味。 當所有人的目光還聚焦在iPhone產能如何「去中國化」的宏大敘事上時，一個反常識的細節卻被忽略了：蘋果選擇將其下一個全新的、可能顛覆智慧家庭市場的硬體類別——一個帶螢幕的家庭中樞設備，其誕生的第一聲啼哭，放在了越南。 這不是一次普通的產能「搬家」，而是蘋果歷史上的首次。過去數十年，從iPod到iPhone再到Vision Pro，蘋果的鐵律是在中國完成新產品從0到1的孵化，再利用其無可匹敵的供應鏈能力將其推向全球。而這次，蘋果掌舵者提姆・庫克（Tim Cook）卻選擇了一片全新的土壤，與老搭檔比亞迪一起，在越南為一個「未來之子」安家。 問題是，為什麼？為什麼要用一個承載著「下一個入口」期望的全新產品，去冒險挑戰一個尚未成熟的製造基地？ 答案可能比我們想像的更為深刻。 蘋果的「越南賭局」，賭的不是一條產線的成敗，而是整個智慧家庭戰役的未來，以及在地緣政治的驚濤駭浪中，為下一個十年的帝國尋找一個安全的錨點。 雙重焦慮：失落的客廳與懸頂的達摩克利斯之劍 要理解庫克的這步險棋，必須先看懂蘋果正面臨的「雙重焦慮」。 第一重焦慮，來自於那片蘋果始終未能征服的領地——用戶的客廳。 在智慧型手機、手錶、耳機市場封王之後，蘋果在智慧家庭領域卻像一個迷路的巨人。儘管坐擁軟體核心HomeKit，但多年來，其硬體產品線卻始終羸弱。相比亞馬遜的Alexa生態和Google的Nest系列早已透過低價、開放的策略，將智慧音箱和螢幕變成了數億家庭的「類水電煤」基礎設施，蘋果的HomePod更像是一個曲高和寡的昂貴擺件。蘋果佔領了用戶的口袋和手腕，卻唯獨在「家」這個最重要的場景中，成了局外人。 第二重焦慮，則來自庫克一手打造的、那個曾經讓蘋果引以為傲，如今卻日益沉重的「中國枷鎖」。 中美貿易的持續緊張，讓蘋果這家全球市值最高的公司，前所未有地暴露在地緣政治的風險之下。川普時代揚言的額外關稅，以及針對中國供應鏈國家的延伸打擊，都像一把懸在蘋果頭上的達摩克利斯之劍。庫克的供應鏈哲學曾是效率和成本的極致體現，但現在， 當你的後花園（中國）風雨飄搖時，最明智的不是加固籬笆，而是在別處開闢一個全新的果園。 這兩大焦慮，一個關乎未來增長，一個關乎生死存亡...

文章最後的 interview 影片，絕對值得大家花個時間細細品味，推薦給大家！ 在 AI 影片工具日新月異的今天，人人都在嘗試，卻鮮有人能做出真正「能看完」的廣告。當同行還在為 AI 的不確定性、高昂成本和潛在輿情風險焦頭爛額時，一位名叫 PJ Ace 的創作者，卻悄然用一套工程化的「圖→動」流水線，將爆款廣告的播放量推上了驚人的 2.3 億。 這不僅是數字的勝利，更是方法論的勝利——他向世界證明： 「爆款不是靈感，是把不確定性一層層剝掉。」 過去數月，從文字到影片（Text-to-Video）的 AI 生成技術迭代如飛，但品牌和創作者的痛點卻始終未變：端到端生成內容隨機性大，讓客戶難以預審；時間與成本如同無底洞；公眾對「AI 取代人類」的敏感神經，稍有不慎便引發反彈；即便千辛萬苦做出來，也鮮少能形成真正的傳播「鉤子」。 面對這片充滿亂流的 AI 藍海，許多人仍處於「盲抽」的階段，期望靈感眷顧，卻往往事與願違。 PJ Ace 的轉捩點，始於一次顛覆性的思考：既然直接從文字生成影片充滿變數，何不反其道而行？他不再奢求 AI 一步到位，而是選擇了一條更為「工程化」的路線—— 「腳本→鏡頭單→圖生圖→圖轉影片→剪輯交付」 。這是一個從「盲抽」到「可控」的關鍵躍遷。 用他的話說：「 先用圖片鎖住 80% 視覺，再用動畫拿下最後 20% 情緒。 」 透過先確定靜態視覺，再賦予動態生命，PJ Ace 成功將創作過程中的隨機性降至最低，讓每一個環節都變得可預測、可審閱、可迭代。 他將這套讓爆款可複製的方法論，拆解為三招「必殺技」： 1. 點燃觀眾：先用「梗」把注意力焊死 PJ Ace 深諳注意力經濟的底層邏輯。他認為，在資訊爆炸的時代，沒有人有義務看完你的廣告。因此，他首先聚焦於如何用最短時間抓住並鎖定觀眾的注意力。他的秘訣是三把鑰匙： 公域 IP： 運用觀眾耳熟能詳的歷史或文化符號（如龐貝、瑪麗·安托瓦內特、鐵達尼號）作為開場。用熟悉感迅速帶領觀眾入場，降低理解門檻。 強反差： 在這些歷史節點上安插「壞建議」，製造出巨大的荒誕感和戲劇衝突（例如：在龐貝腳下賣分時度假，或在鐵達尼號沉沒前推銷「救生艇買二送一」）。這種反直覺的設計，讓人們忍不住想知道接下來會發生什麼。 趨勢梗： 以當下熱議的網路迷因或時事熱點作收尾，將廣告內容順滑地融入社群...

2025 下半年度，最入門的 prompt 實際入門方式，在這邊提供給大家了，至於還在想說 one shot 就可以把完整資料生出來的各位。 至少 2025.10 目前，還無法 以上建議給予大家，接下來時間交給文章本身，完整解析整體流程 第一部分：掌握四大黃金法則 以下四個黃金法則都是您成功的基石。這些法則是綜合了 OpenAI 和 Claude 指南中反覆強調的核心原則。 法則一：清晰、具體、不模糊 AI 沒有讀心術，它只能根據你給的文字進行推測。你的指令越模糊，AI 的答案就越可能偏離靶心。 來源概念： 這個法則是提示工程中最基本也最重要的一點。 OpenAI 將其列為第一策略：「 Write clear instructions 」（編寫清晰的指令）。他們建議使用具體的細節、描述期望的受眾、格式和長度等來避免 AI 的猜測。 相關連結： OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 1: Write clear instructions Claude 同樣強調：「 Be clear and direct 」（清晰且直接）。他們建議將最重要的指令放在開頭，並使用簡單、明確的語言。 相關連結： Claude Prompting Guide - Be clear and direct 情境： 你想讓 AI 幫你寫一首詩。 ❌ 不佳的 Prompt: 寫一首關於貓的詩。 ✅ 優質的 Prompt: 請你扮演一位充滿童心的詩人，寫一首五行短詩，描述一隻橘色虎斑貓在陽光下打盹的慵懶模樣。風格要溫馨、可愛。 法則二：給予足夠的背景資訊 (Context) AI 不知道你的工作內容、你的客戶是誰、你的專案進度。在要求它執行任務前，請先把它當成一位新同事，做好「情境簡報」。 來源概念： 提供相關的上下文，幫助模型產出更貼切的內容。 OpenAI 稱之為「 Provide reference text 」（提供參考文本）。他們指出，提供背景資訊可以有效減少模型「捏造」事實（hallucination）的情況。 相關連結： OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 2: Provide r...

AI 更新的速度實在太快，快到我都感覺飛起來，上個月不行的事情，這個月就可以，這其中追得好累，就像那些年我們追的女（男）孩，追不到才是最美。 對於大家來說，學習些本質才是真正的核心，舉例來說就像『如何賭博必贏』，真正的答案就是『不要賭』，簡單如斯，但這麼簡單的事情，大家都覺得在騙肖誒，實際上就真的是如此，答案很多時候就是這麼簡單。 當然大家肯定不會只是聽我說說，那就讓官方來説説吧！ https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5 prompting guide https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices https://academy.openai.com/public/events/prompting-with-purpose-best-practices-and-techniques-for-chatgpt-xtm9joyzjr 這些原廠，基本上為了留住顧客，開始讓大家知道核心『如何下 Prompt』 你也許會問到，怎麼這麼好？實際上就是這麼好，不用付錢，不用給點數，只需要註冊一個帳號，免錢當然多少要付上個資，大家彼此利益交換，這才是他們希望能夠做到的，當你想起 AI ，你就會想起那個『誰』。 這些東西，一切都免錢，免錢，免錢，萬得佛。 您是否曾經覺得，與 AI（像是 ChatGPT 或 Claude）對話時，它給出的答案總是有點……不對勁？有時候答非所問，有時候過於籠統，有時候則完全誤解了你的意思。 這就像在操作一台功能強大的 GPS，如果你只輸入「去市中心」，它可能會帶你到一個你完全不想去的地方。但如果你輸入一個精確的地址、避開高速公路、並要求尋找沿途的充電站，它就會成為你最得力的助手。 與 AI 的溝通也是如此。你輸入的指令，也就是「提示」（Prompt），就是決定 AI 表現好壞的關鍵。 「Prompt Engineering」（提示工程） 聽起來很專業，但...