AgentCrew 週報 · 這週 AI 有什麼跟你有關 · 2026-09-26
第 8 期
這是「AgentCrew 週報」第 8 期，整理 2026-09-20 到 09-26 的內容。
每則內容固定拆成三段：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）。除非能說清楚怎麼選、花多少錢、能做什麼跟限制在哪，否則我們不提模型跑分；不聊融資八卦，也不跟大家製造焦慮。
這期有些題目來自 AI HOT。它每天整理中英文 AI 圈的新消息，省下我們不少翻找時間。裡面的內容我們都是看過原始出處才動筆寫的。
這期有什麼
- 一、Opus 5.5 與 GPT-6 同一天發布並降價，獨立評測算出的每項任務花費不一定跟著降
- 二、Anthropic 讓 201 位員工派 AI 代理人互換書本，落差主要出在代理人對主人的了解不足
- 三、Atlassian 用 797 人做腦力激盪實驗：先用 AI 起頭，前十分鐘領先，第二十分鐘打平
- 四、Google 證實 Gemini 在資安測試中登入三家真實公司：一次猜密碼，兩次用公開程式庫裡的帳密
- 五、一份研究整理：告訴讀者「這是 AI 寫的」，扣分集中在職場信件與人際文字
- 六、我們自己的：讓 AI 寫得像自己，微調小模型之後改用檢查關卡
- 社群在聊什麼：一位兒子幫 70 歲母親重做網站、跑順的 AI 流程該不該換便宜模型、以及長 PDF 其實沒被從頭讀到尾
一、Opus 5.5 與 GPT-6 同一天發布並降價，獨立評測算出的每項任務花費不一定跟著降
9 月 22 日同一天，Anthropic 推出了 Claude Opus 5.5，OpenAI 也推出了 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna。兩家這回都主打降價：Opus 5.5 的定價從每百萬 token（AI 計算文字量的計費單位）輸入 5 美元、輸出 25 美元，降到 4 美元跟 20 美元，要是重複讀取快取內容還能再打四折，Anthropic 自己估計一般任務的執行費用會比 Opus 5 省下大概四成；至於 GPT-6 的牌價，也直接比上一代砍半。
不過第三方評測機構 Artificial Analysis 實際跑完一輪測試後，發現數字沒那麼單純。Opus 5.5 在開到最高推理強度時，每題花掉的輸出字數是 Opus 5 的 1.6 倍。雖然單價變便宜，但用量變大了，一來一回抵消下來，正如評測原文說的 Level with Opus 5 on cost per task despite 1.6x the output tokens——每項任務算下來的花費其實跟 Opus 5 差不多；同一篇評測也顯示，它在該機構的綜合智能指數上排第一。
至於 GPT-6 Sol，價格確實是直接砍半，但背後付出的代價得看仔細。它講錯話（也就是幻覺）的比例雖然從 92% 降到 60%，但這主要是靠更常拒答換來的：願意作答的題目從 99% 掉到 83%，實際正確率也從 59% 下滑到 54%。在模擬 44 種常見職業日常工作的測試裡，Sol 的 Elo 積分退步了大概 100 分；評測團隊人工檢查了幾百份結果，發現退步主要是排版變得不好看，而且給的答案常常變短、還常常漏掉該有的必要項目。
對你的意義：牌價跟最後收到的帳單是兩回事。要判斷新模型到底該不該換，應該看「同一件事做好總共要花多少錢、東西有沒有漏給」，而不是光看每百萬字便宜多少。選模型的心態跟找人配合很像：看這件事需要手腳俐落但偶爾漏東漏西的人，還是動作稍微慢一點、但每個細節都能交代清楚的人。（延伸兩篇：《AI 的用量經濟學》談訂閱額度與帳單怎麼算；《Opus 5.5 發布週：從重置卡到 Reddit 風向》整理了發布當週的社群反應。）
你可以這樣試：挑一件你每週都會叫 AI 處理的例行工作，把同樣的資料分別丟給舊模型跟新模型各跑一次。你可以先列出「結果裡面一定要出現的五個重點」，跑完一項一項對照檢查，順便看看兩邊各自花了多少時間跟額度。只要漏掉重點比較多的那一邊，價格再便宜其實都不划算。
來源：Artificial Analysis：Claude Opus 5.5 takes the top spot on the Artificial Analysis Intelligence Index（每項任務花費）；Artificial Analysis：GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier（GPT-6 的拒答與漏項）；Claude Blog：Opus 5.5 成本說明（價格與官方估計）
二、Anthropic 讓 201 位員工派 AI 代理人互換書本，落差主要出在代理人對主人的了解不足
Anthropic 九月底公開了一個叫 Project Swap 的實驗。六個辦公室共 201 位員工，每人帶一本想送出去的書，先跟 Claude 聊幾分鐘自己平時喜歡讀什麼，接著派一個 AI 代理人（agent，替你出面辦事的 AI）到線上交易市場，去跟別人的代理人談判換書，目標是讓大家都能換到一本這個夏天想讀的書。
代理人談判本身表現其實不差，問題卡在前面那一步：它根本不夠懂主人。研究團隊的原話是 The market fell short mostly because of the information agents lacked about their participants, rather than because of how they traded。最理想的交換結果，本來能讓每個人平均拿到心願清單裡的第二名，但最後大家拿到的平均大概是第五名；這中間的落差，有 85% 是因為代理人猜錯了主人的喜好，只有 15% 才是交易談判過程造成的。
有幾個數字可以留意。參加者跟 Claude 聊自己喜好時，中位數只打了 216 個字、傳了八則訊息；隨便挑兩本書，代理人猜的先後順序跟本人一致的比例是 61%（純粹亂猜也有 50%，直接照熱門排行也有 53%）。字數多寫一點其實就有差：寫 300 字的人比起只寫 150 字的人，猜對的比例高出約 4 個百分點。研究團隊也比較了換模型和改指令：用代理人自己猜的書單來算，把代理人從 Haiku 換成 Opus，契合分數（0 到 1）多了 0.12，把指令改成「只顧自己的主人」只多 0.02；但換成參加者本人的真實排序來算，這些差別幾乎消失，0.12 只剩 0.01。換句話說，代理人猜錯主人的偏好時，換再強的模型、下再狠的指令，對主人本人的幫助都很有限。
對你的意義：這個實驗把大家常怪在 AI 頭上的問題拆成了兩半：AI 替你辦事辦得好不好，大半在於它到底懂不懂你，而不是它能力夠不夠。就像新來的同事，你也不會期待他自己猜出你的習慣，通常都會先交代清楚；代理人也是這樣，偏偏大家交代給它的背景太少了。（延伸一篇：《職涯諮詢前後：Grill-me 準備、教練 80/20、Fable 5.1 收待辦》談怎麼讓 AI 反過來問你那些它從筆記裡看不出來的事。）
你可以這樣試：下次要讓 AI 幫忙挑東西（像供應商、行程或候選人名單）之前，先請它主動問你五個「做這個決定前非知道不可」的問題。等你回答完，再讓它排出前十名。你自己也順手排一份，兩份拿來比對一下，順序差最多的那幾項，就是你事前沒交代清楚的地方。
來源：Anthropic：Project Swap: What happens when agents trade for us?
三、Atlassian 用 797 人做腦力激盪實驗：先用 AI 起頭，前十分鐘領先，第二十分鐘打平
做 Jira 和 Confluence 的軟體公司 Atlassian，旗下的 Teamwork Lab 今年四月找了 797 位知識工作者做腦力激盪實驗。五月他們又找了 15 位自家人資夥伴，針對人才留任和組織設計這兩個真實題目，進行了兩場 20 分鐘的討論，看看「一開始就找 AI 幫忙」跟「人先想、後面才讓 AI 補充」到底差在哪裡。
先找 AI 幫忙起步確實比較快：第一輪發想出來的點子最多高出 43%；人資那組前十分鐘想出的點子，完整度高出 36%、聊到的主題也多了 45%。不過這個領先優勢只維持了一下子。到了第二十分鐘、兩組都用 AI 潤飾過後，雙方的創意分數基本上就打平了。心理感受的差別倒是很直接：填問卷的 12 位人資全都說，自己對「人先想」那一場的點子更有主人翁感，也有 9 位覺得那一場開起來比較有成就感。
而且原創性最高的做法也不是靠 AI：先看過同事列出的想法、接著自己獨立思考的人，原創性分數比自己閉門苦想的人高出 18%，也比直接叫 AI 給點子的人高出 11%。還有另一個數字值得留意：當研究人員請大家猜猜自己哪一輪最有創意時，整體的準確率跟盲猜差不多，用 AI 的人猜得更不準。原文寫著 AI users were the worst at judging their own output, guessing correctly just 32% of the time compared to 40% for those working solo，猜對率只有 32%，還輸給自己單打獨鬥的 40%。
對你的意義：一開始就找 AI 幫忙，會讓人「感覺」效率很好，但這種感覺往往不可靠，而且點子的出發點也變成它的了——AI 吐出來的是大家的平均值，你的經驗與判斷才是你自己的。只要是需要原創性的工作（例如提案方向、企劃架構、說服人的論點），最好先把起點留給自己；AI 很適合幫你擴充想法和挑毛病，但不適合替你開第一槍。（延伸一篇：《外行人選品牌視覺：AI 把提案做便宜了，難的變成你的品味》談提案變便宜之後，真正難的是選。）
你可以這樣試：下次需要動腦發想時，先花十分鐘自己列一份想法清單，或是先讀讀同事寫好的點子。接著再把這份清單丟給 AI，跟它說「幫我補上沒想到的五個面向，並抓出這份清單裡最弱的兩個地方」。之後要回頭看效果時，不要看當下生出多少個點子，只要看最後有哪幾個真正落地用上。
來源：Atlassian：Don't outsource the spark: how to balance human thinking and AI
四、Google 證實 Gemini 在資安測試中登入三家真實公司：一次猜密碼，兩次用公開程式庫裡的帳密
根據《華爾街日報》報導與 TechCrunch 整理：Google 的 Gemini 在資安公司 Irregular 做的安全性測試裡，連進了三家真實企業受保護的系統。過程中的手法其實沒有多厲害，原文就寫著 In one case, Gemini simply guessed passwords until it gained access; in the other two, it found credentials in a public repository——其中一家是靠著不斷猜密碼猜到成功登入，另外兩家則是在公開的程式庫裡直接找到了帳號密碼。
Irregular 早在七月底就提醒了 Google，但雙方一直拖到《華爾街日報》找上門求證才公開承認這件事。Google 當時對外解釋 Gemini「處置得當」，只要發現連進的是真實公司就會自己停手。不過專門做 AI 資安的 Corridor 執行長 Jack Cable 並不買單，他指出問題的核心在於模型已經超出原本該有的邊界，實質上在對外發動攻擊了。
而且這還不是個案。同一個星期 TechCrunch 的另一篇報導也提到，澳洲總理公開表示 OpenAI 的代理人曾經嘗試闖入四個政府網站，其中一次甚至成功了，還跑到國家醫療系統的內部伺服器裡面寫入檔案；非營利研究機構 Transluce 也公布了紀錄，顯示 OpenAI 的代理人為了找冷門的統計數字，自己跑去嘗試登入好幾個資料庫。OpenAI 隨後表示已經在聯繫幾十個受影響的單位，整個全面清查大概得花上好幾個月。
對你的意義：「模型會自己停手」那叫對方的自制力，根本算不上你的資安防線。這三次登入用的都不是什麼高難度駭客技術，純粹就是弱密碼跟隨手亂放的帳密——這些破綻一直都在，只不過現在跑來測試的不再只有真人，而是不會覺得累、還能一口氣同時試好幾家公司的自動化程式。資安防護得做成硬性機制：機敏帳密絕不能出現在任何公開管道，對外的登入入口必須設定錯誤次數上限和雙重驗證，而不是只發一封信叫大家小心。（延伸一篇：《你的 AI 工具已經是攻擊媒介》整理了外洩金鑰被盜刷的實例與安裝前的檢查步驟。）
你可以這樣試：找負責技術的同事或外包窗口確認三件事：放在公開網路的程式碼跟共用雲端硬碟，有沒有先掃描檢查過帳密跟 API 金鑰；對外的系統登入頁面，有沒有全面啟用雙重驗證；密碼連續打錯時，系統會不會自動鎖定。只要哪一點給不出肯定的答案，就可以直接列為這週的待辦清單。
來源：TechCrunch：Google's Gemini is the latest AI model to hack other companies（Gemini 事件）；TechCrunch：For months, OpenAI's agent swarms have been attacking online databases to find obscure facts（OpenAI 與澳洲政府部分）
五、一份研究整理：告訴讀者「這是 AI 寫的」，扣分集中在職場信件與人際文字
做使用者經驗研究的機構 Nielsen Norman Group（NN/g），九月底整理了一系列研究，想回答大家現在常碰到的問題：到底什麼時候該主動跟讀者說「這段文字有用 AI」。這背後的原因是歐盟 AI 法案的透明義務已經在 2026 年 8 月正式上路，有些場合依法必須講清楚。
研究結論並不是說「只要講出來就一定會被扣分」。有團隊整理了 47 篇新聞相關的研究，讀者的反應並沒有固定方向；在一個真的拿現金互動的信任遊戲實驗裡，訊息標註了「AI 協助」，對方也沒有因此少給錢。被扣分的情況，大多出在讀者心裡預期「這應該是你本人寫的」文字上：有些研究發現，工作往來的信件跟社群發文一旦標註用了 AI，大家就會覺得內容沒那麼可靠、也顯得不夠真誠，採用裡面資訊的意願跟著變低；另一份研究也指出，標明 AI 幫忙的比例越高，讀者給作者的評價就越低，尤其是感謝信這種講求心意的人際往來，分數掉得最明顯。
這裡面還有個微妙的矛盾：讀者口頭上都說希望對方誠實講，可是一看到標註又忍不住在心裡扣分。NN/g 給的建議是，與其被抓包，不如自己先說，因為被平台或是第三方工具揪出來標記的觀感最差，原文寫著 third-party AI disclosure triggered the strongest negative reactions in the studies we reviewed。他們把要不要講的判斷方法整理成五個評估點（取字首簡稱 PACED）：法律或規定有沒有硬性要求、讀者本身對 AI 的接受度、這篇內容有多需要展現「真人」的誠意、讀者是否預期自己會被告知，以及 AI 實際幫忙寫了多少。
對你的意義：要不要讓 AI 替你寫，可以先用兩個標準過濾：寫錯能不能收回、讀者看重的是內容本身還是「這是不是你親筆寫的」。像預約提醒、開會通知這種純粹交代事情的文字，AI 寫好、你快速看過沒問題就行；但要是道歉信、推薦信或是謝謝夥伴的信，對方在意的就是你本人，這類內容就算請 AI 給草稿，也要換成自己的話重寫過再簽名。（延伸一篇：《AI 不會代替人去坐牢》談為什麼署名的那個人永遠是負責的那個人。）
你可以這樣試：把自己每週固定要發的五種信件或訊息列出來，每種打上一個標籤：「事」（對方只要拿到資訊）或是「人」（對方在乎是不是你寫的）。標上「事」的就放心交給 AI 處理；標上「人」的，最好先跟團隊定好對外的說明方式，自己先說清楚，不要等收件人自己發現。
來源：Nielsen Norman Group：When Should You Disclose AI Use? The PACED Framework
六、我們自己的：讓 AI 寫得像自己，微調小模型之後改用檢查關卡
Dustin 最近自己做了一個實驗：想讓 AI 寫出跟他本人文風一樣的 Threads 貼文。他拿來當訓練素材的，是自己兩個帳號寫過的 2,700 多篇發文，外加 1,000 則留言互動。
他試的第一種方法是微調（也就是 LoRA，把自己的文章餵給開源小模型做額外訓練），直接在自己的 Mac mini 上跑 Qwen3 8B。語氣跟風格學得確實很像，找路人盲測甚至有一半的人分不出到底是真人還是 AI 寫的。但內容支離破碎，常常講著講著邏輯就飄走了。
第二種方法是寫一份 SKILL（給 AI 的一套標準作業手冊），交給 Claude 照著寫。他每次只給一兩句核心想法：剛剛發生了什麼事、重點梗是什麼、講到哪裡該收尾，接著附上一整包範例庫讓 AI 自己參考對照。寫好之後還得通過三道檢查關卡：第一關看標點符號（結尾通常不放句號，逗號也比一般 AI 寫的少很多）、第二關逐句審查（請另一個專門負責審核的模型，一句一句去對照原始素材，抓出有沒有憑空捏造的事實、語氣是不是比本人更武斷、或者純粹在灌水廢話）、第三關盯結尾（不准硬加總結、不准加鉤子、不准亂下金句）。原文的結論是：最後把這整套做成 SKILL，文風一樣很像，內容也忠實，效果跟微調差不多。
對你的意義：想拿掉文章裡的「AI 味」，重點往往不在選哪個模型，而在於有沒有設好把關關卡。自己寫的那個人通常抓不出自己的盲點，所以得換一個沒有預設立場的第二方來挑刺，而且對方的任務是專門挑毛病，不是幫忙重寫。你真正該花心思準備的，是把你心中「怎樣才像我講話」整理成幾條一眼就能對照檢查的具體規則。
你可以這樣試：找回自己最近寄出的十封信件或發過的十篇貼文，整理出三個你自己的說話習慣（像是一句話大概多長、習慣怎麼開頭、結尾怎麼收、有哪些詞你絕對不會講），列成一張檢查清單。下次 AI 幫你生好草稿後，開一個全新對話框，把草稿跟這份清單一起貼給它，叫它一句一句抓出不合習慣的地方，你再決定要不要動手修改。
來源：AgentCrew Blog：讓 AI 寫得像我：從 LoRA 微調到 SKILL 三道閘門
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、一位兒子幫 70 歲母親重做網站，她說兩個月營收翻了四倍（原討論串）
一位網友在 r/ClaudeAI 發文分享：他媽媽做履歷修改和職涯諮詢做了快 20 年，這幾年收入一直在下滑，他猜想多少跟 AI 普及有關。媽媽的網站是十年前找工程師架設的老舊 WordPress，她自己雖然試過裝 Claude 瀏覽器外掛來幫忙改改內容，但能幫上的忙不多。
他回家後決定幫媽媽乾脆整站打掉重練：幫她開好程式碼託管跟網站部署平台，靠著 Claude 在短短幾個小時內把網站全部翻新，順便裝了幾個現成的搜尋引擎優化（SEO）設定，並串上線上預約功能。後來媽媽自己接手改了不少文案，現在整座網站都是她自己靠 Claude 一手搞定。原 po 表示，媽媽過去兩個月的營收直接翻了四倍，原因是轉換率與預約數都增加了。
這篇貼文拿下了 355 分和 66 則留言，底下大多是一片恭喜。雖然有少數人認為 AI 做出來的網站不可信，但馬上被大家倒讚反駁：很多客人根本不在乎網站背後是怎麼做出來的，而且對職涯顧問這種工作來說，懂得用 AI 反而更像加分項目。其中有一則帶點幽默反諷的留言點出了盲點：媽媽需要的其實只是願意嘗試的心態，再加上一個很會用 Claude、又夠懂她的業務盲點在哪裡的人，而且那個人還不收她半毛錢。
可以帶走的判準：弄好工具其實只花幾個小時，真正難得的反而是「既懂工具怎麼用、又一眼看出這門生意缺口在哪」的那個人。至於營收翻四倍只是原 po 自己說的，沒辦法查證。
二、跑順的 AI 流程，要不要換成便宜的模型？（原討論串）
一位在公司負責維護 Claude 自動化流程的網友提問：當初架流程時只求穩定，所以直接挑了最少出問題的那個模型；現在這套流程順順跑了好幾個月，提示詞幾乎沒再改過、常見的例外狀況也都摸熟了，做的事情其實也挺單調。他覺得應該固定拿便宜的小模型來測測看，但又擔心為了一點點預算，反而惹出一堆莫名其妙的 bug 要除。
留言串的共識是換模型沒問題，但手邊得先有對照標準。有網友提醒，最怕的就是那種不會立刻跳警告的錯誤：比方說資料分類的錯誤率默默從 1% 爬到 3%，可能過了一個月才被人發現，所以事前一定要先訂好品質標準。另一位網友則建議，只有在手邊累積了夠多的歷史紀錄、能拿來做自動化回歸測試的流程，才考慮降級換模型；因為平常容易出狀況的往往不是標準題目，而是那 5% 奇奇怪怪的極端案例——也就是當初逼你提示詞多寫一大堆的那些罪魁禍首。
也有人分享了具體做法：他把小模型拿來跟著過去一整週的歷史紀錄一起跑，看看兩邊出錯的清單是不是同一批，反覆確認沒問題之後才正式上線。他上次這樣操作，那個環節的花費省了大概 35%，但最後還是被一個「欄位空白」的案例咬到，這才發現原來大模型一直默默幫忙補過去。甚至還有人做法更極致：當一套流程已經穩定到每一步都算得出來時，乾脆直接改寫成不用 AI 的傳統程式碼，只有在遇到例外報錯時才呼叫 AI 接手。
可以帶走的判準：想換便宜的小模型之前，先記得把過去遇過的各種奇怪狀況整理成一張模擬考卷，讓新舊模型都實際做一遍，看過成績再做決定。
三、上傳很長的 PDF，ChatGPT 其實是在「搜尋」它，不是從頭讀到尾（原討論串）
一位網友在 r/ChatGPT 發文提醒：面對短文件，ChatGPT 會老老實實整份讀完；但只要遇到長檔案（像是厚厚一本合約、論文或是兩百頁的報告），它大多是把內容放進搜尋索引，之後每次回答都只是去撈「跟你問的關鍵字吻合的那幾段」來拼湊，偏偏畫面上根本不會說明它是怎麼讀的，語氣看起來還是一樣自信。原 po 是在叫它摘要一份長篇合約時抓到這個狀況：摘要寫得很漂亮，卻偏偏漏掉了擺在合約後面、對他最關鍵的那一條，直到他指名道姓問起那一條，AI 才把它找出來。
他給了四個很實用的建議：指定問某一章或特定頁數，不要直接丟一句「這份檔案在講什麼」；需要摘要長文件時就分批來，例如一次只讓它看一到二十頁；直接追問它「你剛才給的回答，漏掉了哪些沒用上的段落」；如果真有文件必須一字不漏被讀完，先自己拆成幾份短檔案再分次上傳。原 po 雖然也坦承自己正在做一款 ChatGPT 的瀏覽器外掛，但強調這些現象都是 ChatGPT 本身原生的運作機制。
獲推最多的留言提到，PDF 本來就不是適合餵給 AI 讀的格式，能給純文字就盡量給純文字；原 po 也補充，表格是 PDF 轉檔時最容易壞掉的地方，文字抽出來常常變成亂七八糟的一堆數字。不過也有另一位網友覺得不一定讀不完，他分享說在最高設定下，清楚交代 AI 要逐行讀完每一個字，他就曾成功讓模型讀完一本兩萬字的書，連具體頁數跟原文引句都對得上。另外也有人在提示詞最後加了一句防呆設定：如果真的沒辦法一口氣讀完所有內容，就直接停下來跟我說你讀到的最後一行是哪裡。
可以帶走的判準：短文件是拿來讀的，長文件是拿來搜的。面對長篇大論的檔案，記得把問題問得像在打搜尋關鍵字一樣明確。
如果你想把這些變成自己的做法
個人：如果你想把上面提到的其中一件事，照著你平時的工作習慣做成一套固定的工作流，我們提供一對一的陪跑方案：幫你先把基本功扎穩，再依照你的實際業務梳理出專屬的做法，過程中隨時都能提問。方案細節、時程安排和常見問題都整理在這一頁：看一對一陪跑
企業或團隊：如果你們在想哪一段工作適合先交給 AI、哪一段該先劃好界線，我們提供一次 30 分鐘的交流，談你們現在卡在哪，不談報價也不推銷。預約交流
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