AgentCrew 週報 · 這週 AI 有什麼跟你有關 · 2026-09-19
第 7 期
這是「AgentCrew 週報」第 7 期，整理 2026-09-13 到 09-19 的內容。
每則內容固定分三段：是什麼（一句話講清楚）、對你的意義（對應你的工作場景）、你可以這樣試（今天就能動手做的小事）。除非能講清楚選型、成本、能力或限制，否則我們不提模型跑分；不聊融資八卦，也不製造焦慮。
這期有些題目來自 AI HOT。它每天彙整中英文 AI 圈的新消息，省下我們很多翻找時間。所有內容我們都讀過原始出處才動筆。
這期有什麼
- 一、Vercel 說進來的業務詢問九成由 AI 處理，團隊從 10 人變成 1.25 人
- 二、GitHub 讓 AI 把四十三萬行程式改寫成另一種語言，連逐行比對也大多是 AI 做的
- 三、一個不輸出文字的新模型 Jev：只做分類、路由與評分
- 四、一位教授說：現在的模型能做的事，多數人還沒用到
- 五、三家企業因為一項資料保留政策，限縮了某個 AI 模型的使用範圍
- 六、我們自己的：AI 訂閱的預算該怎麼分
- 社群在聊什麼：32% 的公司今年不買現成軟體改自己做、有人發現用了 AI 會議記錄反而記不住事情、以及一串在吵同一家公司的三個工具到底差在哪
一、Vercel 說進來的業務詢問九成由 AI 處理，團隊從 10 人變成 1.25 人
Vercel 是一家做網站部署服務的美國公司。營運長 Jeanne DeWitt Grosser 九月在 The Information 的節目上講了他們自己的內部數字：主動找上門的業務詢問（inbound），有九成由 AI 處理掉；他們自己做的客服助理，處理掉九成三的客服案件。她的原話是 We had 90% automation of sales development for inbound. And our support agent that we've home-built handles 93% of all support cases.
負責這一段的團隊規模，從 10 個人縮到 1.25 個人。整套東西一年的基礎建設帳單，落在「個位數的幾千美元」；她把這支業務助理的投資報酬率算成 32 倍，原話是 Our sales development agent is a 32x ROI.
寫這篇的創投 Tomasz Tunguz 補了一句判斷：卡住的地方不是模型，是流程有沒有被寫下來（the bottleneck is not the model, it is the codified workflow）。同一批模型大家都買得到，差別在你有沒有把「這種詢問要怎麼回、要問哪三件事、什麼情況要轉給人」講成一份說明書。
對你的意義：這則真正的門檻不在預算，在於你們公司那套「老鳥都知道、但沒人寫下來」的判斷。AI 這個新來的同事學得很快，但你不會期待新人自己猜出公司規矩，你會寫下來教他。所以先別問「要買哪套工具」，先問「這件事的判斷標準，公司內部說得出來嗎」——說不出來的部分，換哪一家模型都一樣卡。（延伸兩篇：《大部分 AI 導入的效益，其實跟 AI 沒什麼關係》談為什麼效益常來自順手整理掉的流程；《我卡在 AI 導入的 2.5 階段》談從手動到自動中間最難的那一段。）
你可以這樣試：挑你們最常收到的三種客戶詢問，各找一封實際的往來信，把「我們當時是怎麼判斷的」寫成三到五行規則。寫完先不要接任何系統，拿這份規則去讓 AI 試回十封舊信，自己比對它跟當初真人回的差在哪。差在哪，通常就是你規則裡沒寫清楚的那一句。
來源：Tomasz Tunguz：The Single-Digit-Thousand Dollar AI SDR
二、GitHub 讓 AI 把四十三萬行程式改寫成另一種語言，連逐行比對也大多是 AI 做的
GitHub 九月公開了一份內部紀錄：他們把 Copilot 的核心程式，從一種程式語言（TypeScript）整個換成另一種（Rust）。原本大約四十三萬行，改寫完成後是八十多萬行。時間大約十四週半，五月做到八月，期間發了 135 個版本，平均一天 1.3 個。
關鍵的一句是分工：AI agents wrote most of the code, spanning 128 pull requests that landed in main——程式大部分是 AI 寫的，分成 128 批修改進到正式版。
審查那一層也不是靠人力硬扛。作者 Stephen Toub 把它拆成三段：The agents did the exhaustive old-versus-new comparisons; tests and static analysis checked mechanically enforceable properties; human reviewers concentrated on architecture, API contracts, risk, and any suspicious places surfaced by those other layers——逐行比對新舊行為由 AI 做，機器驗得出來的性質交給測試與靜態分析，人集中在架構、介面約定、風險，以及前兩層標出來的可疑處。他自己那句是 For my review, I focused on architecture, design, conventions, and approach.
他們也沒有隱瞞代價：過程中出現數十個已知的功能退化，後來逐一修好。出問題的地方集中在語意模糊、生命週期管理與搬一半沒搬完的部分。做法上他們不是一次整包重寫，而是一個元件一個元件換。
對你的意義：他們敢一路交出去，靠的不是有人特別厲害，是把審查分層：機器驗得出來的（跑不跑得起來、測試過不過、新舊行為一不一樣）就別用人去看，人只留在機器驗不了的那一層——架構、介面約定、風險。這裡也示範了一件常被忽略的事：抓自己錯誤的不能是原作者，要換一個沒有預設立場的第二方，即使那個第二方也是 AI。（延伸兩篇：《擔心 agent 失控？先在隔離環境逐步放手》談怎麼一步步放；《派更多 subagent 不會讓你更快》談瓶頸其實是審的那個人。）
你可以這樣試：拿你手上一件想交給 AI 的事，把檢查拆成兩欄：一欄是機器或另一個 AI 就能查的（數字對不對、格式對不對、跟上一版差在哪），一欄是只有你能判斷的（這樣做對不對、風險在哪）。第一欄別自己看，交出去；你的時間全部留給第二欄。
來源：GitHub Blog：Migrating the GitHub Copilot runtime to Rust
三、一個不輸出文字的新模型 Jev：只做分類、路由與評分
TypeSafe AI 九月發布了一個叫 Jev 的模型。創辦人 Diogo Almeida 是前 OpenAI 研究員，參與過 ChatGPT，也是 RLHF（用人的回饋來訓練模型的那套方法）的發明者之一。
它跟你熟悉的那些模型最大的差別，是它不寫字。TechCrunch 的描述是 It doesn't output text, but instead produces probabilities, or what the company calls "calibrated decisions."——它輸出的是機率，公司稱之為「校準過的決定」。你要先把可能的答案定義好（例如這封信是詢價、客訴還是垃圾信），它回給你的是各個選項的機率。因為選項是你先定的，它沒有編造新答案的空間。
用在哪裡：安全性判斷、信件分類、幫其他 AI 的輸出把關、決定一個任務該送給哪個模型、流程裡的自動判斷。TechCrunch 的結論是 Jev appears most useful for software automation。速度與成本是它的賣點——Vercel 的 Pranit Sharma 實測它比 OpenAI 的 Luna 5.6 快五到十八倍；計費方式也跟一般模型相反，輸出免費，輸入以十億個字元為單位計價而不是百萬（output tokens are free, and input tokens are metered by the billion, not the million）。另一份技術整理把它定位成 structured classifiers / judges / routing policies，也就是專門做分類、當裁判、決定路線這三件事。
限制要一起記住：它不是通用的語言模型，不能寫文案、不能陪你想事情，輸出格式必須事先定義。它替代的不是你現在用的助理，是你現在拿助理去做的那些一句話判斷。
對你的意義：很多人把最貴的通用模型拿去做「這是 A 還是 B」這種一秒鐘的判斷，一天幾千次。判斷與拍板那 10% 值得用最好的，剩下 90% 的分類與轉手該用便宜的——這則的價值不在它是新東西，而在它讓這條界線變得很好畫。（延伸一篇：《AI 的用量經濟學》談按量與訂閱的實際差別。）
你可以這樣試：先不必換工具。把你這週丟給 AI 的事情抓出來，圈出那些「答案只有幾個選項」的——分類、判斷要不要轉單、標記優先級。數一數它們佔了多少次數，那個比例就是你目前把貴的模型拿去打雜的程度。
來源：TechCrunch：A new kind of AI model from a ChatGPT inventor（人物、機制與計費）；Latent Space：Jev, a System One Model（用途分類與倍數整理）
四、一位教授說：現在的模型能做的事，多數人還沒用到
華頓商學院教授 Ethan Mollick 九月寫了一篇文章，主題是他說的「能力懸差」：The capability overhang between what those models can do today and what most folks are using them for is massive——今天的模型做得到的事，跟大多數人實際拿它來做的事，中間差了非常多。
他舉了自己的三個例子。他把 1977 年的文字冒險遊戲 Zork 交給模型，讓它改寫成可以玩的 3D 動作冒險版本，連遊戲裡那隻怪物長什麼樣都由模型決定。他讓模型從影片與照片重建義大利作家艾可（Umberto Eco）在米蘭公寓裡那批藏書：模型辨識出約五千本書名，把它們安放在約兩萬七千個書架格位上，並替每一本標上「確定、推測、不確定」。他把自己即將出版的新書給模型，請它以「AI 的視角」做一支預告片，模型在 Blender 裡自己完成 3D 場景、腳本、配音、音樂與音效，花了四十五分鐘。
他的結論是限制換了位置：The constraint was always making enough stuff. Now making is fast and cheap.——以前的限制是產出不夠多，現在做東西又快又便宜，稀缺的變成你的專業知識、廣度、品味與主動性。
對你的意義：這則不是要你去做遊戲或預告片，而是提醒一件很實際的事——你能不能用得深，取決於你原本就懂什麼。任何協作卡住的時候，回到同一個問題：這件事人是怎麼做的、AI 是怎麼做的，差在哪一步。差在資料、差在判斷、還是差在你沒告訴它的那些常識，答案都不一樣。（延伸一篇：《大部分 AI 導入的效益，其實跟 AI 沒什麼關係》談效益從哪裡來。）
你可以這樣試：挑一件你做了很多年、閉著眼睛也知道好壞的事，出一題給 AI，然後用你的專業去挑它的毛病，一次講一個地方要它改。你會發現真正學到的不是提示詞，是「你的標準怎麼講給別人聽」。
五、三家企業因為一項資料保留政策，限縮了某個 AI 模型的使用範圍
the-decoder 本週整理了 The Information 的報導：Anthropic 在今年六月調整 Fable 的資料保留做法，宣布會保存三十天的使用紀錄，理由是需要用來防禦「複雜而新型的攻擊」。這項政策適用於所有 Fable 使用者，於是幾家大型企業客戶開始限縮用途。
三家的做法各不相同。Nvidia 把 Fable 限制在敏感度較低的工作，內部工作改用自家模型，該公司一位副總的說法是零資料保留應該預設開啟。國防與政府顧問公司 Booz Allen Hamilton 禁止員工在自家資安軟體相關的工作上使用 Fable，擔心的是模型「從我們的程式碼學走東西」。Palantir 則是暫停透過自家平台把 Fable 佈到客戶端，原文寫的是 Palantir is blocking Fable deployment through its own software to customers until Anthropic grants irrevocable zero-data-retention guarantees——要等到對方給出不可撤回的零保留保證為止。
後續是廠商修正：在客戶壓力與 OpenAI 八月的政策調整之後，Anthropic 於今年秋天推出對應方案，讓部分客戶可以自行保管安全紀錄。這篇也提醒了一件事：就算標榜零保留，中繼資料與技術性使用資料通常仍會被收集。
對你的意義：這裡真正變動的不是模型能力，是合約條款——而條款會在你沒注意的時候改。「我們沒有把資料送出去」是一個否定句，否定句不能憑印象，要有實際查證：查現行條款、查預設值、查你們這個方案適用哪一版。三家公司的反應也示範了不必全有全無：可以照用、可以只用在低敏資料、也可以先擋住等條件談妥。（延伸兩篇：《你的 AI 工具已經是攻擊媒介》談安裝前該做的檢查；《你的電腦才是攻擊面》談本機殘留的金鑰與隨手開的權限。）
你可以這樣試：列出公司目前在用的 AI 服務，每一個查三件事：現行方案的資料保留期限是多久、預設有沒有拿去訓練、條款改版會不會通知你們。查完把工作分成兩層——可以放心送出去的，與只能留在自己機器上處理的，先把第二層的名單寫出來。
來源：the-decoder：AI labs have a data trust problem that their policies havent solved（引述 The Information 報導）
六、我們自己的：AI 訂閱的預算該怎麼分
有人在社群上問 Dustin，市面上這幾家 AI 訂閱該怎麼分配預算。那篇回覆本週整理成文章，結論很短：付費買的不是額度，是判斷力。
原文的一句是：理由不是額度大小，而是他們家最大的優勢在 Fable。同一筆錢，一邊拿去買「幫你想清楚架構與意圖」的那顆模型，另一邊拿去買「便宜、耐操、負責執行」的組合——瀏覽器操作、電腦操作這類重複勞動，找性價比最高的那一個就好，不需要每件事都用最貴的。
這個分法其實跟人怎麼配團隊一樣：判斷與拍板的人少而精，執行的人手可以多。真正該省的是把貴的模型拿去做打雜的事。
對你的意義：把預算對齊分工，而不是對齊品牌。你花錢買的那 10% 是判斷——架構怎麼切、這個方向對不對；剩下 90% 的執行，誰便宜好用就用誰。實務上多數人的浪費不在買貴，而在整天用同一個工具做所有事，貴的拿去打雜、便宜的拿去做需要判斷的事。
你可以這樣試：把你這週交給 AI 的工作列出來，分成兩堆：需要判斷的（要不要這樣做、方向對不對）和純執行的（照著做、改格式、抄資料）。下週刻意換配置跑一次：判斷那堆用你手上最強的，執行那堆用最便宜的，月底看帳單與成果的差別。
社群在聊什麼
這一區只做摘要與連結。內容是網友的個人經驗，未經查證，當風向看就好；功能是否真的存在，一律以官方說明為準。
一、32% 的公司今年不買現成軟體了，改自己做（原討論串）
有人在 r/artificial 貼出麥肯錫《State of AI 2026》調查裡的一個數字：32% 的組織今年決定不買現成軟體，改用 AI 寫程式工具自己做一套；科技業這個比例是 41%。發文的人問的是實話問題——有沒有人真的因此砍掉一筆採購，還是這只是問卷上好看。
留言裡有人給了肯定的答案。一位管理者說他們今年砍掉好幾筆軟體採購，起因是團隊裡一位參與過選型的成員，用一個週末做出高度客製的工作流程，「連那些要另外花好幾千美元的企業版功能都有」。他原本一直是「買」派，今年改成「自建」派，但他也留了一條線：像法遵這種做錯代價很高的，還是買。
另一位的反問更值得記下來：那個 32% 旁邊應該再放一個數字——「一年後還在跑的有幾套」。他的說法是，做一個能展示的東西只要一週，難的是上游系統改了格式之後還維持正確；而那一段的成本，買現成的產品是幫你吸收掉的。他的結論是：也許誠實的說法是，公司只是把授權費換成了工程人力。另一位的實況介於兩者之間——沒有特地自建替代品，只是團隊自然而然不用了，所以今年是最後一次續約那套分析工具。
可以帶走的判準：自建划不划算，別看做出來的那一週，看接下來一年誰負責維護。
二、用了 AI 會議記錄之後，有人發現自己反而記不住了（原討論串）
一位上班族在 r/ChatGPT 說，現在每場會議都有 AI 在錄音轉逐字稿，公司甚至鼓勵大家不要再做筆記。結果他發現每次會議結束後幾乎想不起來講了什麼，連自己被指派了什麼事都要回去翻逐字稿。他後來改回一邊開會一邊手寫，哪怕要請對方停個幾秒，記憶力就回來了，而且會議品質也比較好，因為他注意到的東西變多了。
留言區分成兩派，但兩派其實不衝突。一派說這是科技一貫的樣子：以前大家背得出電話號碼、記得住路怎麼走，有了通訊錄與導航就不背了，這不代表變笨，是該換一套把筆記納進來的工作方式。另一位補充了關鍵的那一半：差別在注意力。做筆記的時候你不會逐字抄，你會判斷哪句重要才寫下來，而「當場處理過一次」本身就決定了事情有沒有被記住。
也有人是相反的處境：一整天背靠背的會議，以前的筆記回頭看根本想不起前後文，現在把逐字稿交給工具自動整理成待辦與追蹤單，反而好用；他也順帶說平台預設產出的會議摘要品質很差。另一種折衷做法是：照樣錄，但自己先寫一份，再問 AI「我有沒有漏掉什麼、哪裡前後矛盾」。
可以帶走的判準：AI 幫你留下紀錄，不等於幫你留下理解。需要你之後做判斷的會議，自己還是要動手寫下當下判斷了什麼。
三、同一家公司的三個工具，到底什麼時候用哪個（原討論串）
一位重度使用者在 r/ClaudeAI 問了個很多人都想問的問題：Cowork、Claude、Claude Code 這三個到底差在哪，他一直沒用過 Cowork，不知道自己是不是錯過了什麼。
留言裡被引用最多的是一個三句話的分法：聊天是「回答我」、Cowork 是「幫我做這件事」、Code 是「做一套會自己跑的東西」。另一位說他把 Cowork 當成請來處理專案雜務的顧問，Code 當成請來寫程式的工程師，兩者能力其實重疊，差在介面與預設配置適合誰。也有人給了很直白的決策樹：只是要答案、要查資料、改一份文件，用聊天；要動到一堆檔案、要它上網、要它有個地方可以開檔存檔，用 Cowork。
不過對這位發問者的結論是反過來的：他本來就熟悉終端機，所以幾位回覆者直接說，對他而言沒有非用 Cowork 不可的理由；比較常被提到的例外，是要讓它接手操作瀏覽器的時候。
可以帶走的判準：選哪個工具不是看功能表，是看你這件事要的是答案、是代勞，還是一套之後會重複跑的流程。
如果你想把這些變成自己團隊的做法
企業或團隊：我們提供一次 30 分鐘的交流，談的是你們現在卡在哪、哪一段適合先動，不談報價也不推銷。預約交流
個人：可以從錄影課開始，隨時能看，含一次 30 分鐘的一對一諮詢；想跟直播梯次的話是線上 Zoom 小班。看課程
喜歡這期內容？
訂閱後每週一封直接寄到信箱，隨時可退訂。