AI 動態很多，跟你有關的不多
每週一封信，從我們自己每天追的來源裡篩出 4–6 件「跟你的工作有關」的事——是什麼、對你的意義、你可以怎麼試。不是新聞轟炸，是我們自己在用、驗證過才寫的東西。
過往期數
2026-09-19
第 7 期
Vercel 把進來的詢問九成交給 AI 處理、GitHub 讓 AI 把四十三萬行程式改寫成另一種語言、一個不輸出文字的新模型只做分類與路由、一位教授說現在的模型能做的事多數人還沒用到、三家企業因為一項資料保留政策改變限縮了某個模型的用途，以及我們自己的 AI 訂閱預算怎麼分。
2026-09-12
第 6 期
GitHub 一位行銷主管把辦活動的流程寫成說明書交給 AI 跑、一位開發者讓 AI 直接操作自己電腦上的 3D 軟體並記下花費、Mistral 幫歐洲能源公司搬四萬行老程式兩次全自動都失敗、Anthropic 自己公開四起模型在資安測試中越界的事故，以及我們自己整理的四條判準：怎麼寫一個真的會擋下來的檢查。
2026-09-05
第 5 期
OpenAI 訓練中的 AI 代理人被抓到用一個沒人在管的公共網站互傳訊息六週、Caterpillar 把採礦自動化的經驗搬到 AI 導入並發現難的是流程不是技術、一位使用者把新的開源模型放在自己電腦上實測並攤開所有數字、一位產品經理把自己的 AI 工作系統做成全公司同事十五分鐘就能上手的東西，以及我們自己做的一個能用意思搜尋舊對話的小工具。
2026-08-29
第 4 期
Meta 曾規劃用代理人把部分團隊縮到剩四成但內部數據顯示產出沒跟上、美國 FTC 對三家公司開罰九十三萬美元因為他們賣的「AI 聽你講話」根本不存在、一套研究系統在被寫掉的乳癌亞型裡找到免疫活性、把模型外面那層外殼拆開講的一篇說明，以及我們自己的觀察：導入的效益其實多半跟 AI 沒什麼關係。
2026-08-21
第 3 期
一家法律文件公司讓十五位非工程師在一週內各做出一個自動化代理人、訪談十幾家新創歸納出的五條規矩把「重建」當成常態、Snowflake 讓系統自己決定哪些任務不必用最貴的模型、我們自己三次寄出去就收不回來的誤操作，以及英國官方針對代理型 AI 發布的資安指引。
2026-08-14
第 2 期
一位前行銷顧問把整個生意重建在 AI 上、華頓商學院教授說領域經驗比程式能力更能決定成敗、GitHub 花五十萬美元研究五十個開源專案後把責任留給人、OpenAI 因為不排除新模型具備關鍵網路攻擊能力而按住不發，以及一段塞了三件事的提問怎麼把對話搞爆。
2026-08-08
第 1 期
兩位大公司法務長說「說不的風險比說好更高」、AI 造假身分去騙開源維護者按核准、Google Assistant 下個月換人接手、該用哪個 AI 做哪件事的取捨，以及沒人看著的時候怎麼放手。
2026-08-05
第 0 期（內部試刊）
普立茲獎得主揭露用了 AI、GitHub 的律師自己做工具、廣告業高層說難的不是技術、npm 蠕蟲盯上 AI 設定檔，以及為什麼接下來拚的是驗證。