一個已經放棄技術夢的媽媽，養四個五歲以下的孩子 Jesse Genet 是 YC 2015 屆的創辦人，那家叫 Lumi 的包裝公司，幾年前賣掉了。離開戰場之後，她回歸家庭生下四個孩子，現在最大的五歲、最小的才四個月，全部在家自學。她原本打算未來五年不碰任何需要技術能力的新東西，這不是沮喪，只是承認現在的時間分配容不下那些。 六個月前這件事被翻過來了，她第一次打開終端機開始寫東西。兩三個月前她看著 Obsidian 社群的朋友聊 Claude Code，想清楚一件事：她可以趁孩子睡覺或自己玩的時候，建一群代理人替她工作。現在她有 11 個代理人，每天處理自學課表、教材採購、DoorDash 雜貨、家庭記帳，甚至能在她不碰 Mac Mini 的情況下，自己長出新的代理人。 這篇文章不是要你羨慕她有 11 個分身，真正值得記下來的是她反覆提到的一個詞：benevolent neglect，有意為之的放手。
這份文件該被當成徵求提案書來讀 2026 年 3 月 24 日，NASA 在華盛頓總部辦了一場叫「點火」（Ignition）的活動，邀請產業代表與國際太空社群到場。署長 Jared Isaacman 當場宣布，美國要在月球南極建一座月球基地（Moon Base），採分階段迭代推進。 這類宣示本身不稀奇，Artemis（NASA 自 2017 年啟動的月球重返計畫）已經喊了好幾年，大家多少聽過；真正值得停下來看的，是 NASA 在這次活動同步釋出的一份 16 頁文件《月球基地架構使用者指南》（Moon Base Architecture User's Guide）。 文件的真正讀者是產業、學界、國際夥伴，NASA 把月球基地要做的事、自己還不會的事、希望外面接哪幾塊，
2026 年 2 月，Anthropic 的年化營收（ARR）達到 190 億美元，比 14 個月前的 10 億美元成長了 19 倍。對照組更荒謬：Atlassian、Palantir、Snowflake 這些老牌 B2B 軟體公司，經營 15 到 20 年之後的 ARR 大約落在 45 到 60 億美元之間，Anthropic 每隔幾個月就多加一個這樣的公司規模到自己的營收上。 這樣的成長速度背後，Anthropic 的成長團隊規模小到不成比例。2025 年中，整個成長行銷只有 Austin Lau 一個人在扛，paid search、paid social、
我自己是幾乎不用筆記軟體的，身為一個不聰明的人，最常用的是 Apple 的備忘錄，但我覺得這篇大神的筆記流讓覺得蠻值得一試的，因為其實已經跟我現在用的 AI 工作流有點像，介於有筆記跟沒筆記中間惹 (?) 一般而言，大多數人用 ChatGPT 的方式，像是去便利商店買東西：有問題，問一下，拿到答案，關掉視窗，下次再從零開始。Karpathy 和 Lex Fridman 做的事情完全不同，他們讓 AI 幫自己蓋了一座圖書館，而且這座圖書館會自己長大。這篇文章會拆解這兩位 AI 領域最頂尖的人怎麼用 AI 做筆記，然後告訴你：不用寫程式，你也能做到八成。 先搞懂一件事：你用 AI 的方式可能一直在浪費 想像你手邊有兩個實習生，做事方式完全不同。實習生 A，你每次丟一個問題給他，他回答完就失憶了，下次問類似的問題，他又從頭查一遍。實習生
2026 年 3 月 31 日，Sequoia Capital 合夥人 Roelof Botha 和 Block 創辦人 Jack Dorsey 聯名發表了一篇萬字長文，標題是「From Hierarchy to Intelligence」。這篇文章引用了羅馬軍團、普魯士參謀制度、曼哈頓計畫，論述的核心只有一件事：AI 可以取代兩千年來人類唯一的大規模協調機制，也就是層級管理。 Sequoia 的合夥人通常發布的是市場趨勢報告或投資備忘錄，不是組織管理論文。Botha 這次親自下場，把自己的名字和 Dorsey 並列，代表 Sequoia 認為這件事的重要性超越了單一公司的內部改造。 但時間點很微妙，Block 在 2026 年 2 月剛裁掉了約 40% 的員工，大約四千人，
上個月寫了一篇 Anthropic 設計主管 Jenny Wen 的訪談分析，她在柏林對著滿場設計師說「設計流程已死」，三個月後回頭看那場演講，覺得內容已經過時了。那篇文章談的是哲學：AI 時代你的專業還值不值錢。 這篇談的是實作，Jenny 最近上了 Peter Yang 的 Podcast，這次她沒有講設計流程死不死的問題，而是直接打開螢幕示範：在流程死掉之後，她每天到底怎麼工作。 每週一早上十點，她的電腦會自動跑出一份簡報，裡面有三個經過驗證的產品方向，附帶線框稿和優先級建議。她不需要開任何會議，不需要手動整理任何資料，這些全部是 Claude Cowork 的排程任務在背景完成的。 Jenny Wen 目前是 Anthropic 的 Cowork 設計負責人，之前在 Figma 帶過 FigJam 和 Slides 的設計團隊。這集 40
Anthropic 的安全研究員 Nicholas Carlini 在今年三月做了一場演講，開場就說：語言模型對資安的重要性，大約等同於網際網路的發明。 這句話如果從一個 AI 公司的行銷部門說出來，大概會直接被無視。但 Carlini 是學術界出身的漏洞研究員，他在 Google Scholar 上的被引用次數超過五萬次，而且他帶了具體的案例、數字和現場示範，同一個月也上了資安圈知名的 Podcast「Security Cryptography Whatever」，用將近一小時的對談展開技術細節。 綜合這兩個來源，他描述的現實是這樣的：Claude 在幾個月內自主發現了超過 500 個零日漏洞（zero-day，指軟體開發者尚未知曉、因此沒有任何修補的安全漏洞，「零日」意味著開發者從發現到被攻擊之間有零天的反應時間），涵蓋 Linux 核心、Firefox 瀏覽器、Ghost CMS 等重要開源專案。其中部分漏洞已經存在超過 20 年，傳統的模糊測試工具從來沒有找到過。
Andrew Wilkinson 在 20 歲的時候用銀行裡僅有的 250 美元創業，花了將近 20 年把它變成一個擁有超過 35 間公司、年營收逼近 2 億美元的網路帝國，外號叫「網路界的波克夏海瑟威」。 三月底，他在 X 上發了一篇長推文，說 Anthropic、Google 和 OpenAI 即將從根部把軟體業的利潤抽乾。 一個靠買軟體公司致富的人，公開宣判自己所在的產業即將走向電商化：利潤趨近零、競爭無限大、賺錢越來越難。 從咖啡師到網路波克夏 Wilkinson 的起點跟矽谷創辦人的標準敘事完全不同，他在溫哥華郊區長大，爸爸是建築師，他自己是個在維多利亞市咖啡店打工的大學中輟生，時薪 6.5 加幣。他 15 歲跟一個夏威夷筆友合開了 Apple 新聞網站 MacTeens.com，16
你跟 ChatGPT 或 Gemini 聊天的時候，AI 每回一句話都要做一件很耗資源的事：記住你前面講過的所有東西。 這個「記住」的機制叫做 KV cache（key-value 快取），它是大型語言模型在推理時最大的記憶體瓶頸之一。Google Research 發表了一系列壓縮演算法，統稱為 TurboQuant，把這個瓶頸的記憶體佔用縮小 6 倍以上，注意力運算速度提升最高 8 倍，而且在基準測試中達到零精準度損失。 其中 TurboQuant 將在 ICLR 2026 發表，核心元件 PolarQuant 發表於 AISTATS 2026，另一個元件 QJL 則已發表於 AAAI。以下用白話解釋它們在做什麼。 先搞懂 KV cache 是什麼 想像你在跟一個人開會，你們講到第
原文作者：Prithvi Rajasekaran，Anthropic Labs 團隊成員。 原文連結：https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps 【關於這篇文章】 你叫 AI 「自我評估」，它幾乎永遠說「很棒」，就算做出來的東西普通到不行。這是 AI 工程實作上的常見痛點，Anthropic 工程師 Prithvi Rajasekaran 花了幾個月研究這個問題，然後借用深度學習的 GAN（生成對抗網路）概念想出了解法：把「做事的 AI」和「評審的 AI」拆開，讓評審者專門挑毛病，做事者根據回饋迭代，形成有效的品質迴圈。 實際效果是：用一行提示詞就能讓 AI 自主開發功能完整的全端應用程式，從復古遊戲編輯器到瀏覽器版音樂製作軟體都有。這篇文章記錄了框架演進的完整過程、真實的執行數據和花費，以及隨著模型能力提升，
NVIDIA 跟台積電做了幾百億美元的生意，沒有簽過合約。 黃仁勳在 Lex Fridman Podcast 第 494 集的兩個半小時訪談中，談了很多關於 AI 革命、極端共同設計、CUDA 護城河的話題。但其中最讓人意外的一段，是他談到 NVIDIA 跟台積電之間的關係。 「三十年了，我不知道我們做了幾百億、甚至上千億美元的生意，但我們沒有合約。」 Lex 聽完只說了一個字，「Amazing。」 台積電最深的誤解 黃仁勳被問到怎麼理解台積電的成功，他的回答跟大多數人想的不一樣。 「關於台積電最深的誤解，是以為他們的技術就是他們的全部。好像他們有一顆很厲害的電晶體，然後如果有人做出另一顆更好的，遊戲就結束了。」 他說當然不是只有電晶體，台積電的技術包含金屬化系統、封裝、3D 封裝、矽光子學，這些技術確實讓公司很特別。但真正讓台積電無可取代的是另外兩件事。 第一是他們管理數百家客戶動態需求的能力，客戶的訂單同時在增加、減少、推進、拉回、換製程、改規格，
Tailwind CSS 的設計師 Steve Schoger 最近發了一支一小時的影片，展示他怎麼用 Claude Code 從零建出一個金融 App 的行銷首頁。影片開頭他就先打了預防針：「我對命令列還是非常新手，這些東西對我來說都很陌生。Adam Wathan 幫我做了初始設定，現在我就是有一個 Vite 專案模板，每次開新專案就複製一份。」 他說自己大概只會兩件事，換目錄和啟動 Claude。但用 Claude Code 當主要設計工具一個多月以來，他做出了三層式定價頁面（含比較表、testimonial、FAQ）、Tailwind Labs 內部用的金融 dashboard，而且整個過程沒有用任何 skills 或 CLAUDE.md，就是從空白畫面開始對 Claude 講話。 這支影片最有價值的部分，是他在一小時的操作過程中不斷穿插實戰設計技巧，從字型選擇、邊框處理、按鈕細節到整頁裝飾，
月產 100 萬片晶圓，這是 Tesla 宣布的 TERAFAB 晶片製造廠的目標產能，相當於台積電目前全球總產能的 70%，塞在一座工廠裡。 3 月 22 日，Tesla 正式公布了 TERAFAB 計畫，跟 SpaceX 和 xAI 三家聯手，要在 Giga Texas 旁邊蓋全球最大的晶片製造設施。目標是年產 1 太瓦（1TW）的晶片，整合邏輯運算、記憶體和先進封裝在同一屋簷下，瞄準 2 奈米製程。預估投資 200 到 400 億美元，第一批 AI5 晶片預計 2026 年小量試產，2027 年進入量產。
如果連 Andrej Karpathy 都說自己處於「AI 精神錯亂」的狀態，那全世界無數的執行長、技術主管、創業者大概也都在焦慮和興奮之間不斷切換。焦慮的是自己沒跟上，興奮的是眼前的可能性似乎沒有天花板，而這兩種情緒往往在同一天、甚至同一個小時裡交替出現。 Karpathy 最近上了 No Priors 節目，聊了將近一小時，話題涵蓋程式碼 agent、AutoResearch、模型的鋸齒性、去中心化研究、教育轉型。整場對話最核心的一句話可能是這個：「我覺得自 12 月以來，我可能沒有手打過一行程式碼。」 12 月翻轉：從 80/20 到 0/100 Karpathy 說 2025 年 12 月是分水嶺，他從 80% 自己寫程式碼、20% 委派
白宮在 3 月 20 日發布了一份 4 頁的 AI 立法框架，要求國會建立統一的聯邦 AI 標準，同時搶占各州的 AI 監管權限。這份由 AI 沙皇 David Sacks 和科技政策主管 Michael Kratsios 主導的文件，在發布前就已經引爆了一場共和黨的內戰。 南卡羅來納州共和黨州眾議員 Brandon Guffey 在致國會的信中寫道：「我同意不要過度監管，但聯邦政府無權剝奪我保護選民的權利。」超過 50 位共和黨州議員聯署了這封信，德州、猶他州、南卡的共和黨人都在抵抗白宮的 AI 政策方向。這場爭論歸根結底只有一個問題，誰有權利來管 AI。 從行政命令到立法藍圖 要理解這份框架的份量，得先回到 2025 年 12 月。Trump
AI 正在把跨界探索的門檻壓到前所未有的低。以前一個工程師想學設計，要花好幾年培養眼力和手感。現在有了 AI 的輔助，這件事可以壓縮到幾個月。Neethan Wu 的故事就是一個很具體的例子。 三個月前，他完全不會做 UI 設計，像素、間距、字型、配色這些東西，他沒有碰過。他之前在 TikTok 和 Amazon 當工程師，寫程式是強項，設計完全空白。三個月後，他每週都在交付可上線的設計成品，品質不是那種一眼看出 AI 做的粗糙感。 他寫了一篇文章叫「Design Without Designing」，記錄他怎麼組裝了一套稱為「harness」的三層系統，把 AI Agent 變成自己的設計團隊。以下是他的探索過程和心得。 第一層：Skills（專業知識） Skills 是安裝到 AI
2004 年，一個部落客和一個 17 歲的天才一起做了一個純文字格式。 部落客叫 John Gruber，2002 年他做了一個在當時看起來完全不理性的決定：把自己的線上事業全部押在兩個東西上，蘋果和部落格。Anil Dash（Movable Type 的早期團隊成員，也是 Gruber 的朋友）後來回憶說，2002 年的蘋果才剛從瀕死邊緣走回來，幾乎沒有人在固定報導蘋果，更不用說「只寫蘋果」。當時連「科技新聞」這個領域都還不太存在，寫部落格的人也寥寥無幾。 第一台支援 Windows 的 iPod 剛推出，iPhone 還要再等五年。但 Gruber 就是把所有籌碼押在了 Daring Fireball 上，一個專寫蘋果的個人部落格。從那之後，蘋果的股價漲了大約 120,000%，而 Gruber
翻譯說明：本文翻譯自 Anthropic 工程師 Thariq Shihipar（@trq212）的文章 Lessons from Building Claude Code: How We Use Skills。Thariq 是 Claude Code 團隊的成員，這篇文章分享了 Anthropic 內部使用 Skills 的實戰經驗。翻譯由 Fox 完成，所有觀點與建議均為原作者立場。 Skills 已經成為 Claude Code 中最常被使用的擴充機制之一。它們靈活、容易製作、也容易分發。 但這種靈活性也讓人很難判斷什麼做法最好。哪些類型的 Skills 值得做？寫好一個 Skill 的祕訣是什麼？什麼時候該分享給其他人？ 我們在 Anthropic 內部大量使用
Jeff Kaplan（暴雪玩家圈的「姐夫」）在 Lex Fridman 的 Podcast 上說了一句話，大意是：「我覺得魔獸世界成功的一大原因，是我們根本不知道自己在做什麼。」 這句話出自一個在暴雪（Blizzard）待了 19 年、先後主導魔獸世界（World of Warcraft，簡稱 WoW）和鬥陣特攻（Overwatch）兩款史上最具影響力遊戲的人。他 2002 年進暴雪的時候年薪 35,000 美元，職稱是初階遊戲設計師。他 2021 年離開的時候，鬥陣特攻全球玩家超過 5,000 萬。現在他帶著 34 個人的小工作室，在做一款叫 The Legend of California 的新遊戲。
去年 GTC，Jensen Huang 站在同一個舞台上說，AI 基礎設施到 2026 年底的累計營收將達到 5,000 億美元。 一年後的 GTC 2026，他把這個數字改成了 1 兆美元，時間拉到 2027 年，直接翻倍。 NVIDIA 本季營收約 780 億美元，年增 77%，連續 11 季成長超過 55%。市值 4.5 兆美元，全球最高。光是 AWS 一家就要部署超過 100 萬顆 NVIDIA GPU。過去一年，AI 原生新創公司拿到了 1,500 億美元的創投資金，
「中國對澳洲的唯一興趣，是澳洲的牛肉、水果、穀物，還有礦產和教育機會。所以我希望看到你們的總理 Albanese，能夠成功地把澳洲的龍蝦賣到中國。」 這是高志凱在 60 Minutes Australia 的鏡頭前，對著澳洲觀眾說的話。高志凱曾任鄧小平的英文翻譯，後來經季辛吉（Henry Kissinger）推薦進入耶魯法學院，在摩根士丹利、匯豐、麥格理等國際機構任職多年，現任中國與全球化智庫（CCG）副主任。他是中國在西方媒體上最活躍的官方聲音之一。 但他接著說：「如果中國想用武力拿下台灣，我們今晚就能做到。世界上沒有任何國家、任何力量擋得住中國。」 然後他對著鏡頭展示中國最新的人形機器人，做武術、翻牆，展現超越人類的敏捷性。「如果你有軍事頭腦，你可以想像這些機器人用在軍事上會是什麼樣子。它們比世界上任何東西都更精密、更敏捷、更具適應力。這給了你和中國合作的理由，而不是試圖猜忌中國。因為中國不會被削弱，中國不會被欺負。」 這段話在 60 Minutes 播出的時候，澳洲剛花了超過 30
2025 年，AI 讓懂得使用它的人生產力提高了 10 倍，寫程式碼的速度、做簡報的效率、產出研究報告的時間都大幅壓縮，但如果你去看這些人所屬的公司，幾乎沒有任何一家因此變得 10 倍有價值。 Hebbia 創辦人 George Sivulka 最近在 a16z 電子報上發了一篇長文回答這個問題，標題本身就是答案：「高生產力的個人，不等於高生產力的公司。」（Productive Individuals Don't Make Productive Firms） Sivulka 在 Stanford 拿了數學學士和應用物理碩士，23 歲時從電機工程博士班輟學創業，Peter Thiel 公開稱他為「神童」（wunderkind）。Hebbia 是一家專注企業級 AI 的公司，做的是大規模文件分析和知識萃取，主要服務金融機構，超過四成全球最大資產管理公司是客戶，包括
2026 年 3 月 10 日，內政部公布了 2 月份的人口統計，台灣單月新生兒首次跌破 7,000 人，只有 6,523 人，比去年同月暴跌 37.3%，總人口已經連續 26 個月負成長。 這兩天剛好看到 YouTube 頻道 Max Fisher 的影片《How China blew up its own future》，講的是中國如何親手引爆自己的人口定時炸彈。以下主要內容引用自該影片，並結合 2025-2026 年最新公開資料與多家研究機構報告整理撰寫。看完以後忍不住想比較一下，到底台灣跟中國哪個會先因為生不出小孩而亡國？所以有補充一些台灣的數據以供參考。 當國家開始催你生小孩 抖音上最近有一支短劇在中國瘋傳，畫面裡一個穿制服的男人自稱是「國家生育鼓勵辦公室」的官員，對著一個年輕男生破口大罵，
紅杉資本（Sequoia Capital）合夥人 Julien Bek 最近發了一篇文章，標題叫「Services: The New Software」，把自己的投資論文攤開來寫成一篇公開文章，而且最後一行直接附上他的 email，寫著「如果你正在做這件事，聯繫我」，這可能是公開畫了一張藏寶圖。 Bek 的核心論點可以用一個數據來理解，Anthropic 的數據顯示，軟體工程佔了所有 AI 工具使用量的一半以上，其他每一個職業都還在個位數。為什麼軟體工程跑在最前面？因為寫程式這件事的本質，絕大部分是智力工作（intelligence），AI 天生擅長，問題來了，每一個行業都該問自己：你的工作裡，智力和判斷的比例是多少？ 智力 vs 判斷：紅杉怎麼決定要投誰 Bek 在文章裡把所有工作拆成兩個成分，智力（intelligence）和判斷（judgement），這個區分方式看似簡單，卻是他篩選投資標的的核心濾鏡。 智力指的是有規則可循的任務，