加密貨幣金融卡 EtherFi 與 RedotPay 說明與推薦 ，回饋 3% 與出金怎麼選

隨著加密貨幣在全球加速普及，使用加密貨幣，尤其是使用穩定幣消費的需求也變得前所未有的迫切。數位資產過去大多數僅限於在交易所交易，或作為投資存放在錢包裡，但如今隨著加密貨幣金融卡的普及，正使得數位資產的使用逐漸走入日常生活。 加密貨幣金融卡可以將比特幣、以太幣或穩定幣等加密貨幣儲值到卡片中，並使用這些資金以美金或者台幣等法定貨幣來支付商品和服務。 與提供信用額度的信用卡不同，加密貨幣金融卡必須使用數位資產預先儲值，在儲值後，它將在每筆交易當下自動轉換為法定貨幣，可以像使用傳統簽帳金融卡一樣使用該卡，無需手動兌換，儲多少用多少。 我怎麼加密貨幣金融卡消費？ 其實跟一般的信用卡消費相同，唯一需要注意的是，當你在刷卡的時候會詢問你要利用當地貨幣或者是美金結這筆消費，根據業內人士建議，通常是選擇發卡的幣別，比如說 RedotPay 我們拿到的會是美金卡，所以請用美金計算該筆消費。 * Apple Pay 類的行動支付：大部分的加密貨幣金融卡平台支援 Apple Pay、Google Pay 等，所以可以在實體店頭利用手機感應支付。 * 店內付款：在任何接受實體信用卡的刷卡機上使用

90億美金獨角獸 Cursor CEO：我們尋找的不是碼農，而是有品味的創造者

本集 Y Combinator 的掌舵手 Garry Tan 對話的主角，是 AnySphere 的共同創辦人兼執行長 Michael Truell。他所打造的 AI 輔助程式開發平台 Cursor，正掀起一場寧靜卻深刻的革命。成立僅僅 20 個月，年度經常性收入（ARR）便衝破一億美元，公司估值飆升至 90 億美元。 在這場由 Garry Tan 主持的深度訪談中，Truell 揭示的並非僅是商業上的巨大成功，而是一個更為顛覆性的宏大願景：一個「後程式碼時代」的到來，一個程式開發的典範即將被徹底改寫的未來。 Truell 與他在麻省理工學院結識的夥伴們，正大膽地押注一個夢想——將軟體創造這門複雜的工藝，從逐行敲打程式碼的傳統模式，進化到更高維度的「意圖驅動」時代。開發者只需用自然語言描述想法，AI 便能將其轉化為具體的軟體功能。這不僅是效率的提升，更是對創造力的一次解放。

Figure 機器人「快思慢想」的一小時物流處理影片

新創公司 Figure 推出的 Helix 模型，正將人形機器人的能力推向前所未有的高度，以下是他們推出的一小時影片，我覺得這很像是某種的 1 小時 ASMR 版影片 XDDD Figure 將 Helix 定位為一種通用的「視覺-語言-行動」(Vision-Language-Action, VLA) 模型。它革新了機器人的感知、語言理解和運動控制方式，讓機器人能克服許多過去難以解決的挑戰。Helix 的出現，標誌著人形機器人在多個領域實現了重要的「第一次」突破： * 控制全身、動作靈巧： Helix 是第一個能高速、連續控制整個人形機器人上半身 (包括手腕、軀幹、頭部、甚至獨立的手指) 的 VLA 模型。機器人不再只是僵硬的執行者，而是能做出更自然、細膩的動作。 * 聽懂人話，什麼都能撿： 配備 Helix 的 Figure

🏗️ 馬斯克：每年造千艘火箭！SpaceX 星艦解鎖四大關鍵技術，打造人類「跨行星文明」！

在這場由馬斯克親自主持的大會中，我們得以深入了解這場太空革命的核心——位於德州的「星際基地」（Starbase），以及他對人類未來的太空藍圖。 這個被馬斯克稱為「火星之門」的基地，從幾年前的一片荒蕪沙洲，短短數年內躍升為一座功能齊備的太空城。馬斯克驕傲地指出，這裡不僅是全球最大火箭的生產與發射中心，更是一個為未來火星移民而生的嶄新城市，甚至是數十年來美國首座全新規劃建造的城市。令人振奮的是，這個基地並非遙不可及的神秘禁區，透過公路，任何人都能近距離親眼見證這場由馬斯克領導、正在進行的太空史詩。 從荒蕪到「太空城」：馬斯克定義的驚人製造規模 訪談中，馬斯克特別強調了星際基地的建設速度與規模。他透露，目前每兩三週就能打造一艘星艦，而他為團隊設下的遠期目標更是驚人——每年生產數千艘星艦，平均一天要產出三艘！馬斯克坦言，這個數字放在太空產業看似瘋狂，但與其他產業（例如特斯拉的汽車產量）相比，儘管產品複雜度不同，單從產量或噸位來看，他相信人類的製造能力絕對能夠達成。這種前所未有的規模製造能力，正是馬斯克實現大規模太空移民願景的基石。 為何要移民火星？馬斯克對「跨行星文明」韌性的堅持

OpenAI 65億美金收購 Jony Ive 公司 LoveFrom ，擘劃未來人機新境界

OpenAI 執行長 Sam Altman 與設計巨擘 Jony Ive（及其設計公司 LoveFrom）——於兩年前展開了秘密合作。他們的對話，始於共同的友誼、好奇心與對科技價值的深思，並聚焦於「AI 的未來發展」與「下一代電腦的樣貌」。Sam 稱讚 Jony 是他遇過「最有深度的思想家」，能提出「無人能比」的點子；而 Jony 則推崇 Sam 為一位「罕見的遠見之士」，即使肩負重責大任，仍保持著「令人深受啟發的謙遜與好奇心」。 這些跨領域的思辨，迅速從概念演變成具體的設計方案。為了將這些被形容為「重要、有用、樂觀且鼓舞人心」的想法化為實體產品並進行大規模製造，他們意識到必須成立一個全新的組織。於是在大約一年前，Jony Ive 攜手曾在蘋果硬體領域貢獻卓著的多位資深夥伴——Scott Cannon、Evans

AI 教父約書亞·班吉歐：防範 AI 滅絕人類，我們所剩時間不多

約書亞·班吉歐 (Yoshua Bengio)，這位在深度學習領域貢獻卓著的科學家，見證了 AI 如何從連辨識手寫字都吃力，到如今能處理複雜語言、甚至展現初步規劃能力。然而，正是這驚人的進步速度，讓他從最初的樂觀應用者，轉變為大聲疾呼風險的警世者。 班吉歐教授開場時，用他兒子和孫子學習認字的溫馨小故事，點出了人類學習與智慧的潛能。但他話鋒一轉，指出今日的 AI，其快速發展的能力（他用一個不斷延伸的符號來比喻），正與人類的自主性和快樂產生潛在衝突。 他坦言，早期的 AI 研究者，包括他自己在內，都低估了 AI 的發展速度，以及隨之而來的風險。原本以為是幾十年後的事，沒想到幾年內就實現了許多突破。這讓他警覺，我們似乎還沒準備好應對這些未知的局面。 能力之外：真正令人憂心的「自主決策」 班吉歐教授強調，目前大家討論 AI 風險，常聚焦在「通用人工智慧」(AGI) 何時會出現，但其實有個更迫切、更具體的威脅，那就是

史詩級組合，Google 創辦人對談諾貝爾獎得主 DeepMind 執行長， 比網路、手機更巨大的時代變革來了！AGI會在2030年前出現？

在 Google I/O 2025 上 《Big Technology Podcast》主持人 Alex Kantrowitz 獨家專訪了兩位在 AI 領域擁有舉足輕重地位的人物：Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 和 Google 共同創辦人 Sergey Brin。這場在熱情觀眾面前展開的對談，不僅深入探討了最先進 AI 模型的前景與挑戰，更觸及了通用人工智慧（AGI）的定義、技術突破方向，乃至於 AI 對未來社會和人類認知的深遠影響。本文將為您整理這場頂尖對談的精華重點。 頂尖模型的潛力與瓶頸：規模化與演算法並進 訪談伊始，主持人 Alex Kantrowitz 便單刀直入，詢問現有頂尖 AI 模型還有多少潛力未被開發，以及為何許多專家認為發展正接近天花板。 Demis Hassabis

Google I/O 2025 火力全開，Gemini AI 全面啟動，AI 不只在手機，揭秘 AR 眼鏡、機器人等未來應用！

在全球科技產業的年度盛事 Google I/O 開發者大會上，Google 母公司 Alphabet 執行長 Sundar Pichai 再次站上舞台中央，為全球觀眾揭示這家科技巨頭在人工智慧領域的最新進展與宏大願景。同時，他在先前的 All-In Podcast 訪談中，也對外界關注的「AI 如何影響 Google 搜尋」等議題，進行了深度剖析。綜合這兩場重要的交流，我們得以一窺 Google 在 AI 時代的核心戰略：以強大的基礎研究與基礎設施為後盾，讓 Gemini 模型全面滲透產品與服務，不僅重塑既有體驗，更積極拓展智慧科技的邊界，迎接一個由 AI 定義的未來。 Sundar Pichai 在 I/O 開場便明確指出，Google 已全面進入「Gemini 時代」

NVIDIA 黃仁勳：台灣是AI革命的中心，引領下一個數兆美元產業「AI工廠」！

黃仁勳首先感性地回顧了 NVIDIA 與台灣長達三十多年的深厚情誼，強調台灣擁有 NVIDIA 最珍視的合作夥伴與摯友，這些夥伴一路見證並共同參與了 NVIDIA 從一家晶片公司轉型為推動全新運算平台、點燃 AI 革命火種的歷程。他提到，2006年推出的 CUDA 技術革新了運算方式，而2016年後，隨著 AI 模型的複雜化，他們意識到需要從零開始打造全新的技術堆疊、處理器、軟體架構與系統，這催生了 DGX 系統，為後來的 AI 爆發奠定了基礎。 AI工廠：生產「數位產物」的全新基礎建設 不同於傳統服務應用程式的「超大規模運算」，黃仁勳指出新一代的 AI 應用需要大量處理器協同運作，服務數百萬用戶。這徹底改變了資料中心的架構，尤其是電腦間相互溝通的「東西向流量」變得至關重要，這也是 NVIDIA 收購 Mellanox 的原因。他將這種新世代資料中心定義為「AI工廠」

AI 終結 Google 搜尋？CEO Pichai 強勢回應如何突破轉型的「兩難」，解析創新、競爭與電力瓶頸

全球資訊搜尋霸主 Google 母公司 Alphabet 的執行長 Sundar Pichai，近日在 All-In Podcast 訪談中深度分享了他對於 AI 如何影響 Google，以及他所擘劃的未來藍圖。這場對話不僅展現 Google 在 AI 領域的深厚根基，也透露出在激烈競爭下，Google 如何在核心業務轉型的同時，開拓新的成長機會。 Google 面臨「創新者兩難」？ Pichai 視為巨大機遇 當前科技界熱議的議題之一，便是 AI 可能顛覆 Google 賴以維生的搜尋業務模式。傳統搜尋透過提供連結和廣告賺取龐大營收，但 AI 聊天模式能直接給予整合性答案，可能改變用戶習慣。面對這個看似「創新者兩難」（Innovator's Dilemma）的局面，Sundar Pichai 坦然表示，

前 Google CEO Eric Schmidt：AI 革命被嚴重低估，生產力將破表年成長 30%

前 Google 執行長艾立克·施密特（Eric Schmidt）近期在 TED 訪談中，分享了他對人工智慧（AI）發展的深刻觀察與前瞻思考。他認為，AI 的革命遠比多數人想像的要來得深遠，不只會寫作聊天（如 ChatGPT），更關鍵的進展在於 AI 已具備「規劃」與「策略」能力，能像「代理人」一樣執行複雜任務，這將是未來所有業務的核心。 施密特指出，這波由 AlphaGo 驚人棋步為開端（展現 AI 能發明人類未曾見過的方法），現已進入「規劃與策略」的新階段。目前的 AI 系統已能透過大量試驗與回饋，學習並執行複雜的步驟序列，就像在思考一樣。 然而，這場革命伴隨三大嚴峻挑戰： 1. 龐大的運算與能源需求： 訓練及運行先進 AI

長輩用 AI 像在用 Google，年輕人像用 OS？Sam Altman 談 AI 平台演進如何改變你我生活

Sam Altman 回顧 OpenAI 最初（2016年）在簡陋的第一間辦公室，只有約14人，當時並沒有具體的產品或商業模式，只是一個充滿堅定信念的研究實驗室。他們嘗試了各種方向，包括讓 AI 玩電玩、控制機械手臂等，重點在於建立系統來驗證研究的可行性，而不僅僅是發表學術論文。 關鍵轉捩點出現在發展到 GPT-3 階段時。模型規模指數級增長，所需投資高達數十億美元，這讓團隊意識到需要轉變為商業模式來支撐持續的研究與擴展（朝向 GPT-4 等更大模型）。 OpenAI 最初嘗試推出的是 API 服務，將 GPT-3 開放給開發者使用（約在 2020 年）。雖然外部反應不如預期，但團隊注意到使用者在 OpenAI 自家平台上「與模型聊天」的行為非常受歡迎，即使當時聊天功能並不完善（尚未大規模應用人類反饋強化學習 RLHF）。正是這個觀察，促使他們將資源投入開發更容易使用的聊天產品，最終催生了引爆全球熱潮的 ChatGPT（於

AI 商機大爆炸！紅杉資本：這次市場規模比雲端轉型大一個數量級，學會「隨機性思維」與「管理 AI Agents」

在 2025 紅杉資本 AI Ascent 大會上，紅杉合夥人 Pat Grady, Sonia, 和 Constantine 作為開場引言人，雖然謙稱只是「開胃菜」，但他們分享的觀察與觀點，猶如一道道精彩的前菜，為與會者描繪了 AI 時代的產業現況、發展速度，以及未來蘊藏的巨大機遇與挑戰。 AI 大浪為何如此重要？規模比你想的更巨大！ Pat Grady 首先拋出創投界的經典框架：「這是什麼？為何重要？為何是現在？接下來怎麼辦？」他巧妙地省略了「這是什麼」（畢竟在場的都是 AI 專家），直接切入「為何重要」的核心。 他引用一張對比圖：雲端轉型 (Cloud Transition) 當時的市場規模約 4,000 億美元，這已經大於當時全球的軟體市場總和。而對比這次

史上最大規模醫療AI誕生！英國用5700萬人健康資料訓練，預測病情、分配資源

科技界巨頭與醫療體系結合，催生出前所未有的醫學人工智慧（AI）。最近，一個名為 Foresight 的生成式 AI 模型在醫療研究領域進行突破：它利用了來自英國國民保健署（NHS）高達 5700 萬名病患的去識別化健康紀錄進行訓練。這不僅是史上涵蓋人數最多的醫療 AI 訓練計畫，更是 首次將 AI 應用到一整個國家級規模的健康資料集上，為醫療研究和未來健康照護開啟了新的篇章。 這款 Foresight AI 模型擁有強大的預測能力，能根據個人的醫療歷史，預測未來可能發生的健康事件，例如： 1. 住院風險： 哪些病患在未來較可能需要住院？ 2. 特定疾病發生： 是否有較高風險罹患心臟病、中風等數百種不同疾病？ 3. 其他健康狀況： 潛在的醫療需求或健康趨勢。 研究人員在5月6日的記者會上表示，如果這些預測證實具有實用價值，Foresight 未來甚至有潛力直接用於輔助醫護人員判斷個別病患的照護需求，或是幫助 NHS 更有效地分配醫療資源。劍橋大學的健康數據科學家 Angela Wood 強調：

NVIDIA 的「物理圖靈測試」，用 AI 生成影片訓練機器人？它們很快就能夠為你打掃煮飯

在 AI 領域，我們常聽說圖靈測試（Turing Test）是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今，大型語言模型（LLM）似乎已悄悄地通過了這個測試，但大家對其突破已習以為常，甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出，當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」（just yet another Tuesday），這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。 然而，當我們將目光轉向現實世界，讓機器人進行物理操作時，會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念：「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是：如果你回家後，看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落，甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐，而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的，那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。 但現實呢？看看那些連站起來都困難的人形機器人，

前蘋果設計長 Jony Ive 罕見受訪，科技產品為何不能沒有「喜悅」與「幽默」

在前 Apple 傳奇設計長、現任 LoveFrom 創辦人 Jony Ive 少數的公開露面場合中，他與 Stripe 創辦人 Patrick Collison 在 2025 年 5 月 7 日於舊金山舉行的 Stripe Sessions 大會上，進行了一場深度爐邊對談（fireside chat）。這場大會主題聚焦於可程式化金融基礎設施（programmable financial infrastructure），而 Ive 在此背景下，分享他對於設計哲學、科技產業演變及團隊文化的洞察，探討的內容遠超越了單純的支付或金融議題，觸及了科技與人性更廣泛的連結。 從服務人性的初心，到金錢與權力的驅動 Ive 回憶起 1992 年剛來到矽谷時，感受到的是一種「天真爛漫的興奮」（innocent euphoria），當時科技界普遍懷抱著「服務人類」

金流龍頭 Stripe CEO：AI 與穩定幣雙引擎正在強力驅動經濟

Stripe 共同創辦人暨執行長 Patrick Collison 在開場演講中，揭示網路經濟的驚人成長動能，並強調在當前全球經濟充滿不確定性之際，有兩股「巨風」正以前所未有的力量重塑商業地貌：人工智慧（AI）與穩定幣（Stablecoins）。Stripe 則致力於打造可程式化的金融服務，協助企業駕馭這波變革。 網路經濟強勁增長，Stripe 扮演推手 Patrick Collison 首先分享了 Stripe 生態系的亮眼成績：2024 年，使用 Stripe 的企業總營收成長速度是標普 500 指數成分股企業的七倍。Stripe 平台上新增的支付量高達 4,000 億美元，相當於 Stripe 生態系的「GDP」成長。全年總處理支付金額超過 1.4 兆美元，佔全球 GDP 約 1.

中年不會寫程式的人 - 上架 AI 名片王 iOS App 微心得，A Builder and Starter

小時候，我大概學過 QuickBasic 之類的東西，小學時，玩著智冠的盜版光榮三國志一代，我會在紙上畫著可能的策略遊戲想像，認為自己有一天可能可以寫程式做一個遊戲出來，很可惜不像比爾蓋茲，他小時候在森林健行可以腦海裡整理程式碼，我可都沒這天份，寫程式開發遊戲這件事一直都沒發生，在 286 之類的年代，倒是有胡弄些 AUTOEXEC. BAT 之類的 Congfig 檔文件。 到了大學，我可能參與了跟網路服務有關的社團，但我想大部份是在幫同學列印報告、玩 BBS、MUD 或者是 CS，也許可能架了站，有用過 FrontPage、DreamWeaver 或者是 PhotoImpact 之類的架設網頁的軟體，不過他就像是一個傻瓜編輯器，你可能懂一些網頁語法的邏輯，不過仍離程式開發非常遙遠，但大學畢業後我卻進了遊戲代理公司。 約莫在 2007 年前後，買了一本很厚 Ruby On Rails 的書，想說加減學學，搞不好學得起來，

OpenAI 將砸 900 億買下 Windsurf，CEO Varun Mohan 分享公司快速轉型、AI 助理以及全新的黃金機會

人工智慧（AI）正以前所未有的速度重塑軟體開發。從程式碼生成、偵錯到自動完成，AI 程式開發助手已成為工程師不可或缺的利器，更是科技巨頭競相搶佔的戰略高地。 市場明星 Cursor（Anysphere 產品）因強大功能備受開發者青睞，業務成長驚人，曾傳年經常性收入（ARR）達三億美元，並朝百億美元估值融資。然而，Anysphere 展現強烈獨立意願，兩度婉拒 OpenAI 洽購，堅持獨立發展，成為 OpenAI 難以企及的目標。 錯失 Cursor 後，OpenAI 繼續尋找目標。面對基礎模型競爭白熱化，對手模型在程式碼相關測試表現強勁，OpenAI 必須快速拓展應用層，尋找新成長引擎。光有強大模型不足以維持優勢，OpenAI 必須在應用層建立產品，掌握用戶與數據，創造商業價值。相較自行從零開發，收購成熟產品是更快取得市場與用戶的方式。正如一位創投所言，對 OpenAI 而言，在應用層進行收購，

「兩箱搞定」Anduril Menace-T 為前線戰士打造即時連線，強大運算直送戰術前沿

在現代戰爭或偏遠地區任務中，「時間」與「情資」是決定成敗的關鍵。想像一下，一個偵察小組深入敵後或人煙罕至的地帶，他們需要架設指揮、控制、通訊與計算（Command, Control, Communications, and Computing, C4）系統。

News

Gemini 成功破關寶可夢，但這代表勝過 Claude 了嗎？

Google 執行長 Sundar Pichai 於 2025 年 5 月 3 日在 X 上分享的消息，他們的 Gemini 2.5 Pro 模型成功地「破關」經典遊戲《寶可夢 藍版》(Pokémon Blue)。畫面顯示，這項挑戰大約花了 106,505 個行動步數達成，最終擊敗遊戲裡的聯盟冠軍。這項成就，連同先前 Google 方面宣稱 Gemini 在寶可夢遊戲中比競爭對手 Claude 更快達到遊戲進度，都引發人們對 LLM 在這類任務上能力的討論。 Anthropic 在介紹其 Claude 3.7 Sonnet 模型時，曾闡述他們為何選擇寶可夢作為一個測試項目。

法院判決讓開發者省下 30% 蘋果稅 ? 這筆錢怎麼影響蘋果收入、消費者、開發者，開發者需要準備做甚麼 ?

美國法院針對 Epic Games 訴訟 Apple 的一項最新裁決，無疑在科技界投下一枚震撼彈。簡單來說，這項判決要求 Apple 必須開放 iOS App 內的開發者，能夠引導使用者前往 App 外部 完成購買或訂閱，而且！最關鍵的是，Apple 不能對這些在 App 外發生的交易抽取佣金。 這場官司打了好幾年，核心爭議點之一就是 Apple 在 App Store 上要求開發者必須使用其內建的 In-App Purchase (IAP) 系統，並從中抽取高達 15% 到 30% 的佣金。批評者認為這是一種壟斷行為，扼殺了市場競爭。雖然先前法院已經有點讓步，允許開發者「有限度」地提供一個導外連結，但 Apple 隨後又試圖對這些導外交易收取 27%

如何抵抗大量無人機蜂群？Anduril Pulsar-L 將電磁戰力帶上前線，扭轉未來戰局

高空之上，無數的無人機，如蝗蟲般，遮天蔽日，蠢蠢欲動。它們扇動著螺旋槳，發出低沉的嗡嗡聲，在空中盤旋襲捲著大地。戰士的目光銳利地則鎖定目標，毫不畏懼。他迅速拔出武器，槍口對準了可能存在的一切威脅。他隨時準備好，為守護他身後的一切而戰。透過簡單的控制台，看到了一切，也掌握了一切。突然，天空似乎破碎了，密密麻麻的無人機遮蔽了視線。這時，一陣金屬撞擊聲響起，地面震盪，無人機群開始墜落，失去控制，墜落於沙漠中。 這個令人屏息的場景，正生動地描繪了現代戰場的複雜與瞬息萬變，特別是面對日益普及且數量龐大的無人機威脅。而扭轉乾坤的關鍵，不再只是傳統的槍砲飛彈，更來自於一場看不見、摸不著的「無形戰爭」——電磁作戰（Electromagnetic Warfare, EW）。 長期以來，先進的電磁作戰系統因其複雜性、體積與操作難度，多半部署在大型軍艦、高價值飛機或固定的後方基地，難以有效支援最前線、最需要即時反應的戰術單位。然而，隨著科技進步與威脅型態演變（例如：大量且低成本的無人機），將強大的電磁戰力前推到「

YC合夥人談氛圍開發 (Vibe Coding) 的技巧

馭 AI 而行：Vibe Coding 不只直覺，更是精準導引的新開發哲學 Y Combinator 合夥人 Tom 透過親身實驗發現，Vibe Coding 不僅能帶來令人驚豔的開發效率，更是一門可以透過學習與實踐不斷精進的技藝。這猶如當年「提示工程」興起之初，社群中不斷湧現新的竅門與最佳實踐。 然而，儘管名稱聽來不拘小節，許多能發揮 Vibe Coding 最大潛力的技巧，其實恰恰是資深軟體工程師們早已習以為常的專業工作方法。這場訪談集結 Tom 的觀察與 YC 新創團隊的實戰經驗，為我們揭示如何在與 AI 協作的新時代，更有效地將創意轉化為實際可運行的軟體。 啟動與規劃：穩健的第一步 要開始 Vibe Coding 之旅，選擇合適的工具是首要任務。對於沒有程式基礎的初學者或專注於使用者介面（UI）快速原型開發的設計師、產品經理而言，Replit 或 Lovable