熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

Vibe Coding 經過一年的發酵，年底這波討論真的蠻有意思。 Steve Yegge 在 Latent Space 喊出：「拒絕 AI 的資深工程師，兩年內會被降級成 Intern。」這句話乍聽之下很聳動，像是為了流量的暴言。但仔細拆解他的邏輯——從 IDE 手寫轉向 Agent Orchestration——這其實不只是技術迭代，更像是工作流程的重構 (Refactoring)。 作為一個經歷過 Node.js 剛出來那段混亂時期，到現在看著 GenAI 改變開發流程的人，我覺得這個「警鐘」邏輯是通的，但實際落地時，摩擦力比想像中大。 // 資歷 12-15 年的這群人（剛好也是我這輩），肌肉記憶最強。要放棄自己最擅長的「精準控制」，轉而去「協調」一群還偶爾會幻覺的 Agents，這中間的轉換成本 (Switching Cost) 其實比想像中高。 這不是能力問題，是信任機制的問題。 // 所謂的 Orchestration，說穿了很像在當 PM 或 Tech Lead。以前是自己動手修 bug，現在是要寫清楚 spec 讓 Agent 懂。這意味著新一代的 Engineering，核心技能可能不再是 Syntax 的熟練度，而是把模糊需求轉化為精確 Context 的能力。 // 這把火不會只燒到工程師。如果工程師被要求變成 Agent 的指揮官，那沒跟上 AI 的資深副總、老董，甚至是一整間企業，會不會在幾年內被降級成「傳統產業」？ 未來的職缺或許不只是「AI 工程師」，而是需要大量的「AI 策略修復者」來 Debug 舊組織的決策流程。 這一塊其實我也還在測試邊界。 我自己這一年在寫一些新的專案時，確實發現花在 Prompting 和架構設計的時間變多了，那種「一行一行 code 敲出來」的掌控感變少了， 但產出的維度卻完全不同 或許未來的 Top Player，定義不再是誰 code 寫得多快，而是誰能最快把商業邏輯翻譯成 Agent 聽得懂的語言？從 Developer 變成 Architect + PM 的混合體。 這題想聽聽大家的體感，你們開始感受到這種「角色轉移」的壓力了嗎？

Seeing the recent buzz about AI usage on my feed really got me thinking. As someone who has written code, built algorithms, and is now managing physical products at Cymkube, I’ve noticed that most people still use AI with a Web 1.0 "Search" mindset. They ask a question and expect a standard answer. To me, that’s like driving a Ferrari to the grocery store—you’re only utilizing 1% of its performance. Back when we were building crawlers or optimizing SEO algorithms, the core challenge wasn't just "fetching" data, but "cleaning" and "structuring" it. The same logic applies to AI collaboration today. If you only do the first layer of questioning, you’ll only ever get "Wikipedia-style" general knowledge. To generate commercially viable Insights, you need a system architecture mindset. This perfectly validates the concept of "Iterative Prompting." I’ve broken this process down into three layers—this is the standard SOP I use eve...

這幾天在社群上看到關於 AI 使用的討論，讓我非常有感。 作為一個寫過 Code、搞過演算法，現在在做實體產品（ Cymkube ）的人，我發現很多人用 AI 的方式， 其實還停留在 Web 1.0 的「搜尋」邏輯 。也就是問一個問題，期待一個標準答案。 但在我看來，這就像是開著法拉利去買菜——你只用了它 1% 的效能 (笑)。 以前我們在寫爬蟲或做 SEO 演算法時，最核心的邏輯不是「抓到資料」， 而是如何「清洗」並「結構化」這些資料 。回頭看現在的 AI 協作，其實也是一樣的道理。如果我們只做第一層的提問，得到的永遠只是維基百科式的通識；要產出真正能商業變現的 Insight，必須要有系統架構的思維。 這完全驗證了所謂的 「迭代式提示工程」（Iterative Prompting） 。我把這個過程拆解成三個層次，這也是我現在每天用來 Debug 商業問題的標準 SOP： L1 廣度掃描 (Information Acquisition) 這是大多數人停下的地方，把 AI 當 Google 用。 在這個階段，我只求「全貌」。就像剛接手一個新專案，我要先看懂所有的文件。重點不是精確，而是建立框架。 技術視角： 就像是發送一個 GET 請求，先把 Raw Data 抓回來再說。 L2 深度挖掘 (Keyword Interrogation) 這是分水嶺。高手的做法是從 L1 的回答中，抓出那些「行話」或「關鍵變數」。 我不懂某個技術名詞？那個名詞就是金礦。我會拿著這個關鍵字對 AI 進行單點爆破：「你剛提到的這個概念，運作原理是什麼？為什麼它是關鍵？」。 技術視角： 這是在做 Data Parsing。從雜亂的資訊中提取出真正的 Feature，這通常才是解決問題的 Key。 L3 循環驗證 (Iterative Verification) 有了深度資訊還不夠，因為 AI 會一本正經地胡說八道（幻覺）。 我會要求 AI 角色扮演反方，或是拿 L2 的結論去打臉 L1 的資訊：「如果 L2 是真的，那你一開始說的 L1 邏輯是否有誤？」。透過這種交叉詰問，逼 AI 進行邏輯收斂，產出決策建議。 技術視角： 這是 Unit Test（單元測試）。確保輸出的邏輯是自洽的（Self-consistent），沒有 Bug 才能上線執行。 結語 AI 不只是一個「回答機器」，它...

This Generation Doesn’t Need a Boss: The Rise of "Super Individual Retail" as a New Species Traditional retail giants are facing a silent "terrorist attack." The opponent isn’t another multinational corporation with thousands of employees, nor is it a unicorn startup flush with millions in venture capital. Sitting across the poker table might just be a creator with a ring light in their bedroom, supported by a micro-team of three. They have no factories, no massive marketing departments, and perhaps not even their own inventory. Yet, the sales volume of a single collaboration T-shirt can rival the quarterly performance of a fast-fashion brand’s hero product. Their conversion rates during a single livestream can make a traditional brand’s CMO look at their Excel sheets and question reality. This isn’t simply "influencer marketing"; it is a genetic mutation in the organizational form of business. Welcome to the era of "Super Individual Retail." He...

當「超級個體」成為零售業的新物種 傳統零售巨頭們正在遭遇一場無聲的「恐怖攻擊」。 對手不是另一家擁有數千名員工的跨國企業，也不是某個拿了幾億融資的獨角獸。坐在牌桌對面的，可能只是一個在臥室架著環形燈的創作者，加上一個幾個人的微型團隊。 他們沒有工廠，沒有龐大的市場部，甚至沒有自己的庫存。但他們一款聯名T恤的銷量，可能抵得上快時尚品牌一個季度的單品業績；他們一次直播的轉化率，能讓傳統品牌的CMO（行銷長）看著自己的Excel表格懷疑人生。 這不是簡單的「網紅帶貨」，這是一場商業組織形式的基因突變。 歡迎來到「超級個體零售」（Super Individual Retail）時代。在這裡，一個人就是一支隊伍，這不再是修辭，而是財報上的現實。   巨人的黃昏與個體的黎明 過去的一百年，商業世界的邏輯是「規模經濟」。 為了賣出一瓶洗髮精，寶潔需要建立龐大的研發中心、僱傭數萬名銷售、買斷電視台的黃金時段。這是一場重資產的遊戲，只有大象才能起舞。 但現在，這套邏輯出現了裂痕。 核心衝突在於：消費者對「機構」的信任正在崩塌，而對「具體的人」的信任正在指數級上升。 當你在滑Instagram或TikTok時，你更有可能因為信任某個博主的品味而下單一款小眾香水，而不是因為看到了某個大牌鋪天蓋地的廣告。根據Forbes的數據，超過三分之一的Z世代曾經購買過創作者推出的品牌產品。 傳統品牌是「冷冰冰的Logo」，而超級個體是「活生生的人」。 在這個信任稀缺的年代，超級個體用「人格」繞過了傳統品牌花費數億元建立的「通路壁壘」。 這就是為什麼傳統DTC（Direct-to-Consumer）品牌依然覺得累，因為他們還在試圖把自己偽裝成一個大公司；而超級個體零售（Individual-to-Consumer）則直接攤牌：我就是我，你買的是我的價值觀，產品只是載體。 轉折點：當「鋼鐵人」穿上了戰甲 如果僅有影響力，那只是「流量變現」，還稱不上「零售革命」。 真正的轉折點發生在基礎設施的「樂高化」。 在過去，一個創作者想要做品牌，會被供應鏈、物流、售後搞得焦頭爛額。但這幾年，Shopify、Print-on-Demand（按需列印）、AIGC（生成式AI）以及各類SaaS工具的成熟，就像是給創作者穿上了「鋼鐵人」的戰甲。 這是一個「能力外包，靈魂內收」的關鍵時刻。 現在，一個超級個體只需要...

osaurus 如何用「原生」這把利刃，切開 macOS 的 AI 護城河？ 在矽谷的開發者圈子裡，一直存在一個悖論：我們手握著全世界最頂級的 Apple Silicon（M 系列晶片）硬體，卻往往在運行本地 AI 時，忍受著笨重的 Docker 容器、反應遲鈍的通用架構，以及與系統功能完全脫節的「孤島式」體驗。 當眾多開發者還在為 Ollama 的配置而煩惱時，一個名為 osaurus 的挑戰者，正帶著僅有 8MB 的輕盈身軀和深度整合的「原生基因」，試圖重塑 Mac 用戶與 AI 的互動方式。 困境：當強大的晶片遇上「水土不服」的軟體 長期以來，本地大模型（LLM）伺服器的代名詞是 Ollama。不可否認，Ollama 降低了本地運行的門檻，但對於追求極致效率的 Mac Power User 來說，它更像是一個功能強大卻略顯臃腫的「通用適配器」。 由於需要兼顧多平台，Ollama 在 macOS 上的潛力並未被完全榨乾。數據傳輸的開銷、對系統底層調用的隔閡，讓 AI 像是被關在籠子裡的智者：它能回答你的問題，卻無法幫你翻閱行事曆，也無法替你查看 Git 倉庫的變更。 「AI 不應該只是桌面上的一個對話框，它應該是你系統菜單欄裡的隱形管家。」 這是許多深度開發者的心聲，也是 osaurus 誕生的原動力。 轉折點：MLX 與 MCP 的「天作之合」 osaurus 的突破口，源於對兩個技術關鍵詞的深度押注： Apple MLX 與 MCP (Model Context Protocol) 。 開發團隊意識到，與其做一個跨平台的「全才」，不如做一個專精於 Apple Silicon 的「天才」。他們棄用了傳統的通用框架，轉而擁抱 Apple 官方推出的 MLX 框架，並用 Swift 原生開發。 這個決定，就像是從「在模擬器裡跑遊戲」進化到了「在主機上跑獨佔大作」。更重要的是，他們抓住了 AI 產業最關鍵的連接器——MCP 協議。這不僅讓 AI 擁有了大腦，更讓它擁有了操作 macOS 系統的「雙手」。 三大策略：打造 Mac 上的「原生大腦」 為了實現這一目標，osaurus 並沒有盲目堆砌功能，而是採取了三步精準的降維打擊： 1. 壓榨硬體：用原生驅動實現「毫秒級」回響 想清楚方向後，他們首...

在談論本地大型語言模型（LLM）時，多數人第一時間想到的仍然是 Ollama 。 它解決了「我能不能在自己電腦上跑模型」這件事。 但 osaurus 問的，是下一個問題： 如果 LLM 不是一個外掛工具，而是 macOS 的原生能力，會發生什麼事？ 定位先行：osaurus 不是「另一個 Ollama」 https://github.com/dinoki-ai/osaurus osaurus（by dinoki-ai）從一開始就沒有打算與 Ollama 正面競爭「模型數量」或「跨平台」。 它的定位非常清楚： 只為 macOS 只為 Apple Silicon 只為「低延遲、本地、可控」的 AI 系統整合 這不是妥協，而是戰略選擇。 當多數本地 LLM 解決方案仍停留在「能跑模型」的層次時， osaurus 直接跳到下一層 —— AI 作為作業系統能力的延伸 。 為什麼它快？因為它根本不是同一個技術路線 1. 極致輕量，不是口號 二進制檔案約 8MB 無 Docker、無虛擬化層 Swift 原生開發，直接貼近系統 對比 Ollama 的體量與依賴，osaurus 幾乎是「裸跑」。 2. MLX + Apple Silicon，是硬體與軟體的正交解 osaurus 使用 Apple 的 MLX 框架，這不是單純的效能優化，而是架構選擇。 結果是什麼？ 在 M3 Max 上，實測回應速度比 Ollama 快約 30% 記憶體使用更穩定 模型載入後的系統壓力顯著降低 這種快，不是 benchmark 的快，而是「你會感覺到它在你手上」。 真正的分水嶺：MCP（Model Context Protocol） 如果只談效能，osaurus 仍然只是「更快的本地 LLM」。 但 MCP 才是它的真正殺手鐧 。 MCP 解決的不是推理，而是「行動」 透過 MCP，osaurus 可以： 成為 Cursor、Claude Desktop、VS Code 的後端 讓 AI 直接存取本地系統能力 行事曆 郵件 Git 倉庫 Terminal macOS 原生 App 甚至 GUI 操作（Accessibility API）...

「哎呀，這十年來，AI發展得真是神速，快到我都有點跟不上了！」有沒有發現，過去我們總在比誰家的AI更快、更聰明、更能取代人力？但最近，我開始感覺到一種奇妙的轉變。當所有AI工具都越來越像、功能越來越強大，那種「我能做到什麼」的競賽，似乎也開始有點無聊了。現在，真正的差異點在哪裡呢？ 或許，就是它「能讓你感覺怎麼樣」。有人說「AI後時代就是給你滿滿情緒價值」，一語道破天機。這篇文章，就讓我跟你聊聊，到底什麼是情緒價值，為什麼它在AI的世界裡變得如此重要？還有，AI要怎麼學會『懂』我們的心，以及這一切可能帶來的那些迷人卻又讓人擔憂的挑戰。當然，也會跟大家分享，我們個人和企業要如何在這樣的新時代裡，學會散發自己的「溫度」。 想想看，過去這十年，AI是不是像坐了火箭一樣？從一開始我們驚嘆它算得有多快、答案有多準，到後來它能幫你寫報告、做圖，甚至取代你一些超無聊的重複性工作。那時候，大家都在比，誰的AI功能更強大、效率更高。但最近我卻有個感覺，好像所有的AI都變得「差不多厲害」了？不論是哪個平台，生成文案、製作圖像、分析數據，這些基本功，大家幾乎都能做得有聲有色。這時候，問題就來了：當功能不再是唯一的差異點，我們該怎麼選？ 我常聽到一句話：「AI後時代，就是給你滿滿情緒價值。」這句話，我真是越想越有道理。過去，我們看AI是「能幫我做什麼」，現在，我想我們更在意的是它「能讓我感覺怎麼樣」。 英國那位了不起的詩人瑪雅·安哲羅（Maya Angelou）說得真好：「人們會忘記你說了什麼，會忘記你做了什麼，但永遠不會忘記你讓他們感覺如何。」這句話，套用到AI身上，簡直是完美。當AI什麼都能做的時候，我們人類心底那份對情感連結的渴望，反而會被放大。AI再聰明，它也無法完全複製那種發自內心的共鳴、關懷和理解。這就是情緒價值在AI後時代的關鍵。它不只是幫你解決問題，更是滿足你更深層的、人性的需求。即便AI在邏輯啊、資訊處理啊、執行任務啊這些方面無人能敵，但那種「被懂」的溫暖，那份「滋養心靈」的感覺，我想，這還是我們人類的專屬領域，也是我們能提供給彼此，也期待AI能帶給我們的一份禮物吧。 說到底，什麼是「情緒價值」？為什麼它那麼重要？ 嗯，說白了，情緒價值這東西，就是指一個產品、一項服務，或是任何一次互動，除了它本身該有的功能之外，還能給你帶來一些「好感覺」。是被理解了？被重視了？有歸屬感？...

本次感謝受邀參與  2025 INSIDE Future Day｜人機共築未來新紀元：Next - Gen AI Agents 活動，稍微記錄一下可以記得的項目。 當前的人工智慧 (AI) 時代正經歷一場深遠的變革，其發展已超越單純的對話能力，邁向「自主行動」的新典範。前 Google 台灣董事總經理簡立峰先生的精闢洞察，結合 Microsoft 及 IoT Analytics 等機構的綜合產業報告，清晰地勾勒出「AI 代理人 (AI Agent)」的崛起。 這些智能實體被視為解決當前生成式 AI (GenAI) 在 B2C 變現困境的關鍵，並將深刻重塑商業模式、企業應用及全球經濟格局。AI 從被動的工具轉變為主動的經濟參與者，標誌著科技演進中的一個關鍵里程碑。 一、AI 的演進：從對話到自主行動 — AI Agent 的崛起 GenAI 的發展已歷經顯著的演進路徑。最初，於 2022 年以 ChatGPT 為代表的第一階段，標誌著「對話生成 (Conversational AI)」的誕生，使機器能與人類進行自然流暢的語言互動。 接著，2023 年進入第二階段，AI 開始以「副駕駛 (Copilot / AI Stack)」的形式整合至現有軟體中，輔助人類完成特定任務，例如 Microsoft 365 Copilot。 然而，現今產業已邁入 2024-2025 年的第三階段：「自主代理 (Agentic AI)」。在此階段，AI 不再僅是被動的工具或輔助者，而是能夠理解複雜目標、自主規劃、執行多步驟任務，並在最少人為干預下與數位及物理世界互動的「代理人」。 正如著名畫家巴勃羅·畢卡索 (Pablo Picasso) 所言：「行動是所有成功的基石 (Action is the foundational key to all success)。」AI Agent 正是將 AI 的智能從「理解」推向「執行」的關鍵轉變。 市場對此趨勢的關注度急速攀升。根據 IoT Analytics 對全球 CEO 公開發言的分析，「Agentic AI」在 2025 年第三季已成為關注度增長最快的商業關鍵字，甚至超越了傳統的通膨與供應鏈議題。這不僅反映了企業最高決策層對 AI Agent 潛力的認可，也預示著相關硬體與基礎設施，如「機器人技術 (Robotics)」與「資料中心...

當我們手中的iPhone響起，我們可能不曾想過，這小小的裝置背後，隱藏著一個由技術、野心、政治以及極度相互依賴所交織而成的全球網絡。這個故事遠不止於一條簡單的生產線，它揭示了蘋果如何與中國製造深度捆綁，並在其中面臨前所未有的挑戰。 一個令人驚訝的數據是，僅僅蘋果一家公司，就在中國創造了約500萬個工作崗位，這比整個中國為美國創造的所有就業機會加起來還要多。這個數字不僅令人咋舌，更凸顯了蘋果與中國之間那份錯綜複雜的關係。 危機轉機：蘋果的全球化之路 故事的起點要回溯到上世紀90年代末，當時的蘋果正瀕臨破產邊緣。在賈伯斯回歸後，他面臨的首要任務不是創新，而是生存。當時「什麼都自己做」的生產模式成本過高、反應太慢，已經完全行不通。因此，蘋果做出的第一個重大決定，就是砍掉自家工廠，全面外包生產。 就在這個關鍵時刻，一個關鍵人物出場了：鴻海富士康的郭台銘。在所有台灣同業都避之不及、認為蘋果是個要求嚴苛、態度傲慢，且眼看就要倒閉的公司時，郭台銘卻看到了別人沒看到的東西。他認為，如果能滿足蘋果極致的要求，那麼就能滿足世界上任何人的要求。 郭台銘的豪賭：從瀕臨破產到偏執要求 蘋果對完美的追求達到了近乎偏執的程度。書中提到一個經典例子：早期的第一代iMac，那台彩色半透明的電腦，其機身背面有一條塑膠注塑工藝留下的極其細微的結合線，肉眼幾乎看不見，需要用放大鏡才能辨識。然而，賈伯斯卻無法接受，他要求富士康一遍又一遍地修改模具，直到這條線徹底消失。富士康的工程容差甚至是以「微米」來計算的（一根頭髮的直徑約70微米）。這種要求在當時的製造業簡直是天方夜譚，完全顛覆了行業標準。 那麼，為何富士康會願意為了一條看不見的線，反覆折騰，承受如此巨大的成本和壓力呢？ 「蘋果壓榨術」與知識轉移的真相 這背後的秘密，被稱為「蘋果壓榨術」（Apple Squeeze）。其交易的重點根本不是金錢。書籍揭示，供應商真正想要的是「知識」。蘋果會將他們最頂尖的工程師派駐到工廠，手把手地教導如何進行自動化生產、優化流程、管理供應鏈。這項無形的資產，才是供應商們願意忍受壓榨的真正回報。業界甚至將其稱為「硬體界的長春藤聯盟」。 中國的「秘密武器」：規模與速度 正是這種獨特的合作模式，最終將中國變成了蘋果的「秘密武器」。許多人誤以為關鍵是廉價勞動力，但這早已不是故事的核心，因為東南亞地區有更便宜的勞動力。中國真正的優勢是...

在當今快節奏的商業與學術環境中，高效、引人入勝的簡報（PPT）已成為不可或缺的溝通工具。隨著人工智慧（AI）技術的突飛猛進，AI 簡報生成工具的興起，正逐步改變我們製作簡報的方式，承諾將繁瑣的設計與內容創作過程簡化。 然而，在這股熱潮中，現實與期望之間存在著微妙的界線。究竟哪些 AI 工具已能真正實現「一鍵生成」的夢想，而哪些仍處於發展初期或僅是人們對未來的憧憬？ 「未來屬於那些相信夢想之美的人。」正如愛蓮娜·羅斯福（Eleanor Roosevelt）所言，人們對 AI 簡報工具的想像，正驅動著技術的進步。本報告將深入探討當前市場上幾款備受關注的 AI 簡報工具，剖析其真實功能、未來潛力以及其中潛藏的虛構元素，為讀者呈現一個全面而客觀的 AI 簡報生態概覽。 以下有些介紹關於國外以及大陸的工具，喜歡就自行搜尋，不喜歡就自行跳過，總之，技術無國界，不論你喜不喜歡，全世界都正在擁抱 AI，這就是現實。 現已成熟的 AI 簡報生成工具 在眾多 AI 簡報工具中，有幾款產品已然走在前沿，它們不僅提供自動化內容與設計，更能顯著提升用戶的工作效率。 Gamma： 打破傳統的生成式簡報體驗 Gamma (gamma.app) 是目前市場上領先的 AI 驅動演示文稿和文檔創建工具之一。用戶的描述「只需輸入主題、大綱或上傳文檔，它就能自動搞定文字、配圖和排版」精準地概括了其核心價值。Gamma 的設計理念旨在顛覆傳統簡報逐頁製作的模式，透過 AI 自動填充內容、匹配圖片並進行整體設計排版。例如，一位行銷專員可以在幾分鐘內，從一份產品概述文件快速生成一份設計精良的客戶提案，並在網頁編輯器中進行精細調整，大幅節省時間。這種「一鍵生成」的模式，正是許多人夢寐以求的效率提升。 NotebookLM： 知識庫驅動的內容基石 Google 推出的 NotebookLM 是一款真實存在的 AI 研究與寫作助手。它允許用戶上傳自己的源文件作為「知識庫」，並基於此來回答問題、生成摘要和構思內容。雖然目前 NotebookLM 並不具備直接生成簡報文件的原生功能，但其「基於知識庫」的內容生成能力，使其成為製作高品質簡報的強大後援。例如，一位學術研究員可以將數十篇論文上傳至 NotebookLM，讓其整理出核心論點與大綱，這些經過 AI 整理的結構化內容，是手動製作簡報的絕佳素材。用戶提到「Nano B...

在人工智慧（AI）代理能力日益增強的時代，開發者們對其寄予厚望，期待它們能獨力承擔需要數小時甚至數天才能完成的複雜任務，例如開發一款完整的軟體應用程式。然而，這些雄心壯志卻常常在一個關鍵環節上受挫：AI代理難以在多個「上下文視窗」（Context Window）之間保持連貫的記憶與進度。這好比一場馬拉松接力賽，每位接力者卻對前一位跑者的努力一無所知，導致工作無法無縫銜接。Anthropic 工程團隊的最新研究，正是為了解決這項核心挑戰，提出了一套借鑒人類軟體工程最佳實踐的「有效控制架構」（Effective Harnesses）。 這項突破性研究的核心觀點並非等待一個擁有無限記憶的「超級模型」問世，而是將重心從單純追求模型能力，轉向系統工程與流程設計的重大典範轉移。正如奧斯卡·王爾德（Oscar Wilde）所言：「記憶…是我們每個人隨身攜帶的日記。」對於缺乏內建持久記憶的AI代理而言，外部的「日記」與「工作日誌」便成了其維繫連貫性的關鍵。 AI代理的「失憶症」：長時間運作的核心障礙 儘管諸如 Claude 3.5 Sonnet 等頂尖大型語言模型（LLMs）擁有強大的單次互動能力，但在面對「建立一個 claude.ai 的複製品」這樣的高層次、長週期指令時，它們往往會遭遇滑鐵盧。其根本原因在於上下文視窗的物理限制，導致代理在每次新的互動會話（Session）開始時，便會「失憶」，忘記之前已經完成的工作與決策。 研究歸納出幾種主要的失敗模式： 一次性完成所有工作（One-shotting）：代理傾向於試圖在單一上下文視窗內完成過多任務。這猶如要求一位工程師在沒有任何筆記或休息的情況下，獨自從頭到尾寫完整個專案。結果往往是在中途耗盡記憶體，留下未完成、無文檔的半成品，導致後續的代理實例需要花費大量時間去猜測和修復。 過早宣告完成（Premature Completion）： 當後續代理實例看到部分已實現的功能後，可能會錯誤地判斷整個專案已經結束，從而停止工作，導致專案最終未能達到預期目標。 缺乏上下文的錯誤修復： 當代理產生的程式碼存在錯誤（Bug）時，新的代理實例由於缺乏完整的歷史記錄，難以定位和修復問題，甚至可能在修復過程中引入新的錯誤。 環境不一致：代理在每次啟動時，都可能需要花費大量時間重新探索和設置開發環境，這不僅降低了效率，也增加了出錯的風險。 Anthr...