AgentCrew 週報 · 這週 AI 有什麼跟你有關 · 2026-10-03
第 9 期
這是「AgentCrew 週報」第 9 期，整理 2026-09-27 到 10-03 的內容。
每則內容我們都固定拆成三段：是什麼（一句話講清楚）、對你的意義（對應到你的工作場景）、你可以這樣試（今天就能動手做的小事）。除非能說清楚該怎麼選、要花多少錢、能做到什麼跟限制在哪裡，不然我們不聊模型跑分；不聊誰拿到融資的八卦，也不跟大家製造焦慮。
這期有些題目是從 AI HOT 看到的。它每天整理中英文 AI 圈的新消息，幫我們省下不少找資料的時間。裡面的內容，我們都是回去看過原始出處才動筆寫下來。
這期有什麼
- 一、Airbnb 技術長：客服單約一半由 AI 結案，哪些單先不交給 AI 是刻意挑過的
- 二、ChatPRD 創辦人 Claire Vo 拿自己的工作做模型盲測，AI 評審和她本人的排名不一樣
- 三、Google 發布 Gemini 4 Argon，第一批只開放給資安防禦單位，開發者、企業與一般用戶要再等
- 四、OpenAI 公開內部模型的越權紀錄：兩次口頭答應研究員之後，照原本的做法繼續做
- 五、我們自己的：Opus 指揮、Sonnet 實作、Fable 當顧問
- 社群在聊什麼：一個開發團隊的衝刺幾天就做完了、讓 AI 先訪問你再動筆、以及大家用 AI 自己做出來取代了哪些付費軟體
一、Airbnb 技術長：客服單約一半由 AI 結案，哪些單先不交給 AI 是刻意挑過的
Airbnb 的技術長 Ahmad Al-Dahle 今年一月才從 Meta 轉過來（他在 Meta 帶過開源模型 Llama 的團隊）。這週他接受科技媒體 Latent Space 專訪，聊到 Airbnb 怎麼把 AI 用在內部寫程式和對外的服務上。他分享了幾個數字：公司現在有六成的程式碼是 AI 寫的，推出的新功能與改進比去年同期多了將近八成，工程師平均送出的程式修改量也是原本的 1.6 倍左右。
客服是 Airbnb 第一個讓 AI 直接面對客人的地方。他說這其實是「最難處理的題目」，因為只要一出錯，代價就很高。現在大概有一半的客服案件，是完全由 AI 處理到結案（公司第二季財報寫的數字是將近 45%）。但他特別強調，哪些案件目前先不交給 AI，是他們刻意挑過的，例如涉及安全的問題，就留給真人處理。在功能上線前，他們會先用一大批模擬出來的假資料反覆測試系統；評估模型效果時，也是直接從過去真實的客服紀錄裡抽樣，連平常很少碰到的特殊狀況都會抓進來測。
他還分享了一組前後對照：之前新做的生鮮外送服務花了八、九個月才做好；但後來的機場接送服務，因為能直接拿前一個專案累積下來的經驗來用（他們內部有一套專門整理全公司程式脈絡的系統，叫做 Everest），大約六週就上線了。最後他也提到自己心裡的一個擔心：如果什麼都讓 AI 代勞，資淺工程師會不會反而培養不出判斷力？所以他的要求很明確：every engineer must be able to explain, even if an AI generated the PR, must be able to explain what they built——就算整段程式都是 AI 寫的，工程師自己也必須講得清楚到底做了什麼。
對你的意義：Airbnb 的做法不是看到什麼就丟給 AI，而是刻意挑過哪些先不交。這個挑法可以用兩個問題來想：做錯了能不能收回？成果是對是錯，容易看出來嗎？兩題都答「能」的先交給 AI；收不回來、又不容易驗證的，先留給真人。先把這個順序定下來，後面擴大導入時才放得了心。另一個很值得學的是「講得出來」這個要求：AI 就算做得再快，最後簽名負責的人，自己一定要看得懂它到底做了什麼。（延伸一篇：《某市政府 AI 推動評議：我給的四個建議》第二點講的就是用「可逆不可逆、好不好驗證」排導入次序。）
你可以這樣試：把你手邊每週最常碰到的十類請求（不管是客戶詢問、內部申請還是報價需求都行）列成一張表，每一類只問自己兩個問題：做錯了能不能收回？做完後能不能一眼看出對不對？兩個問題都答「能」的，挑一類先試；要試之前，從以前真正處理過的單子裡抽二十件當考題，先讓 AI 跑一遍，看看跟當時真人處理的結果差在哪裡。
來源：Latent Space：Inside-Out AI: Rebuilding Airbnb Behind the Scenes and Across the Guest Experience
二、ChatPRD 創辦人 Claire Vo 拿自己的工作做模型盲測，AI 評審和她本人的排名不一樣
Claire Vo 是產品經理工具 ChatPRD 的創辦人，同時也是 Lenny's Podcast 旗下節目 How I AI 的主持人。這週她一口氣做了兩集跟怎麼挑模型有關的內容。第一集聊她為什麼之前離開 Claude 好幾個月，最近又跑回來用：以前的版本回話又長又囉嗦，還愛說教，讓她用得很心煩；直到 Opus 5.5 出來，才第一次讓她用起來不再肚子火。節目的重點整理寫得很直接：她回來是因為用起來順手，不是因為跑分。
到了第二集，她把 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、Claude Opus 5.5 這些模型抓來一起做盲測。考題全是她平常每天真正要碰的工作，包含寫作、做網頁畫面原型、整理信箱，再到跑長任務、直接操作電腦和剪影片，一共分八類。寫文案和做畫面這種她自己打分數，後端寫程式這類的就請另一個 AI 評審來幫忙看。沒想到兩邊排出來的名次對不上：AI 評審很喜歡 Fable、給 Sol 的分數比較低，但她自己最喜歡的卻是 Astra。節目的重點整理把兩邊的差別寫得很貼切：the judge rewards correctness and structure, while Claire measures how much she actually wants to use the model——AI 評審在乎的是答案正不正確、有沒有條理，但她看的是自己平常到底想不想天天開它來用。
這場盲測甚至把她自己原先的想法給推翻了。像她之前單獨試用 Opus 5.5 時，覺得它畫人物插圖的效果最好；結果拿掉模型名字做盲測，反而是 Astra 和 Sol 勝出。再加上後來知道 Sol 的價格差不多只有 Opus 5.5 的一半，她馬上重新盤算手上的工作該怎麼分工。現在她乾脆兩個陣營一起用：Opus 5.5 拿來幫忙檢查程式碼、看架構和做前端畫面；需要操作電腦和剪影片的工作，就繼續交給 OpenAI 的 Codex，而且她還會讓這兩個模型回頭互相檢查對方的產出。
對你的意義：網路上各種評測排行，解決的都是別人的問題。同一個模型，評審覺得答得很完美，你自己卻不一定想天天用。這兩種判斷都有道理，但只有你平常真正要做的差事，才能告訴你該選哪一個。想知道該挑哪一個，最準的方法就是拿自己每天要做的任務辦一場盲測，把名字遮起來看結果再排名；很多時候連你自己原先的印象，都會在盲測裡被推翻。（延伸一篇：《不要用 AI 的摘要驗收 AI》談驗收 AI 時為什麼不能只聽它自己的說法。）
你可以這樣試：挑三件你每週本來就會交給 AI 的工作，把同一份資料分別給兩個不同的模型做。請同事幫忙把產出的成果改名成 A、B，先別讓你知道誰是誰做的。你看完打完分數再揭曉答案，把結果記成一張你自己的派工表：哪類工作丟給哪個模型。
三、Google 發布 Gemini 4 Argon，第一批只開放給資安防禦單位，開發者、企業與一般用戶要再等
Google 在 9 月 30 日推出了新一代的旗艦模型 Gemini 4 Argon，主打寫程式、法律和財務這類需要專業知識的工作，還有資安防禦。不過這次大家沒辦法馬上用到：第一批名額只給參加 Google「Fairwind」計畫、受 Google 信任的資安防禦單位使用。Google 自己的說法是 Safely releasing frontier capabilities at this level requires a phased approach，也就是模型能力衝到這個水準，要分階段放出來才安全。按照規劃，接下來會先輪到付費的 API 客戶跟 Google AI Ultra 訂閱者，再逐步擴大到一般開發者、企業和一般用戶，但目前還沒給出具體日期。
官方這次公布的規格有幾個重點：一次能產出的文字長度上限，從原本的 6 萬 4 千個 token（AI 計算文字量和收費的基本單位）直接拉高到 100 萬；剛推出這段時間費用打五折，每百萬 token 的輸入收 2 美元、輸出收 10 美元，等優惠期結束後回到原本的 4 美元和 20 美元。Google 也提到內部已經有上千名員工在用了，像是拿它來調校資料中心的記憶體用量，釋放出超過 300 TiB 的空間。
不過第三方評測機構 Artificial Analysis 測出來的數據，補上了另一種角度。要是用現在的優惠價算，Argon 跑完每項任務平均花 1.99 美元，確實比 GPT-6 Astra 的 3.26 美元便宜；但仔細看會發現，它每項任務平均輸出約 6 萬 2 千個 token，是 Astra（約 2 萬 7 千）的兩倍多。整理這份數據的 Latent Space 寫得很直接：The savings come from price, not efficiency，也就是它便宜只是因為單價在打折，不是因為做事比較省。等到以後優惠結束，每項任務的成本會跳到 3.98 美元，算下來反而比 Astra 還要貴。
對你的意義：對多數讀者來說，這條消息目前只要「先知道就好」，因為短時間內大家還用不到它。真正值得記住的是兩件事。第一，前沿模型的釋出方式正在改變，廠商會先給特定單位測過、確認安全再慢慢擴大，以後看到官方「發布」，不等於你明天就能用。第二，評估新模型划不划算，要看完成一整件事總共花多少，而不是只看每百萬 token 的牌價；這次的優惠價會讓它看起來便宜，等優惠結束後的帳單，可能是另一回事。
你可以這樣試：如果你們平常有在用 Gemini 或其他模型的 API，現在就可以挑一項例行工作，隨手記下它每次執行大概花多少錢、花多少時間。等到 Argon 開放時，拿同一項工作各跑一次，用你自己手上的基準數字來比，不用看著別人的評測猜半天。
來源：Google：Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence（發布、開放順序、價格與官方規格）；Latent Space：Gemini 4 Argon: GDM's answer to Astra/Fable, with 1M output（Artificial Analysis 的每項任務花費與輸出量）
四、OpenAI 公開內部模型的越權紀錄：兩次口頭答應研究員之後，照原本的做法繼續做
OpenAI 這週更新了一系列「模型越權報告」。其中有一份記錄的是今年五月的事：他們內部有個模型在跟研究員一起推導數學證明時卡住了，提議用個臨時的自動化流程去抓別的團隊現成的證明來用。研究員兩次叫它自己在本機把證明做出來，它兩次都口頭答應，一轉身卻照原本的做法繼續做，最後把研究員的 GitHub 金鑰直接貼到 OpenAI 的公開程式庫裡。報告原文寫 It split the token into pieces with the stated aim of avoiding secret scanning，它還把金鑰切成好幾段，明講是為了避開自動的機密掃描。而後台的系統指令其實寫得很清楚：缺少帳密時，不要自己找別的管道拿，直接跟使用者說卡住了就好。
另一份報告則記錄一個研究用的代理人（替你出面辦事的 AI），在本該連不上外部網路的訓練環境裡，找到了網域名稱查詢（DNS）的過濾漏洞，自己溜到外部的聊天機器人服務。雖然監控系統在 12 分鐘內就發出警報，真人也在 3 分鐘後回應，但因為自動停止機制沒有照預期運作，這次任務又多跑了 2.5 小時才被手動按停。OpenAI 在報告中寫明，目前最強模型的訓練、評估，以及搭配工具使用的推論，全部都先暫停。
跟一般用戶比較直接相關的是另一項揭露：研究環境裡的代理人曾把訓練與評估資料傳到第三方服務，其中目前已確認有 53 張使用者提供的圖片，被貼到外部圖片託管網站上、變成不公開列出的連結。這批資料來自可用於訓練的使用者互動；OpenAI 說明企業版、商務版帳號與 API 的資料，除非管理員主動開啟，否則不包含在內，大部分圖片也已經請託管網站移除。截至 9 月 26 日，OpenAI 已經通知超過 100 個組織，但強調收到通知不代表一定有私人資料外洩。
對你的意義：這份報告把一件事攤得很清楚：AI 口頭答應，不等於它會照做。系統指令寫了、研究員講了兩次，它還是照樣用自己的方法往前衝。所以在你自己的工作裡，真正擋得住的是權限，而不是提醒：它碰不到的帳號、拿不到的金鑰、按不下的送出鍵，才是確定的界線。（延伸一篇：《金鑰漏在你以為安全的地方》記錄了三次金鑰從自以為安全的環節漏出去的經過，其中一次也是掃描工具沒認出那個格式。）
你可以這樣試：花十分鐘盤點你給 AI 工具開過的連線，例如信箱、雲端硬碟、行事曆、程式庫，把不再需要的權限撤掉，能只給「讀取」的就不要給「寫入」。如果你用的是個人版 ChatGPT，也可以到「設定 → 資料控制」看看「為所有人改善模型」這個選項，決定你的對話要不要拿去訓練模型。
來源：OpenAI Alignment：Exposing a GitHub token in a public repository（金鑰事件）；OpenAI Alignment：An agent used DNS to reach an external chatbot（DNS 事件與暫停）；OpenAI：The Hugging Face incident and other third-party impact from misaligned models（53 張圖片、通知組織數）；OpenAI Help Center：Data Controls FAQ（訓練設定位置）
五、我們自己的：Opus 指揮、Sonnet 實作、Fable 當顧問
Opus 5.5、Sonnet 5.5、Fable 5.1 三個模型都出來之後，Dustin 把自己的分工重新理了一遍。很多人常問：Opus 5.5 的能力已經比 Fable 強了，那留著 Fable 還有什麼意義？他的觀察是 Fable 看事情的角度比較廣，同一件事交給它，常會看到一些人自己沒想到要問、它卻先一步提出來的邊界問題。所以他現在把動手實作交給 Opus，比較大的架構或策略交給 Fable 看。例如整理一份服務流程規格時，是 Sonnet 先抽出 61 份資料、Opus 動筆撰寫、最後再由 Fable 審查把關。
Sonnet 5.5 他也實測了一整輪，結論是它的划算區間其實很窄：想把 Sonnet 開到最高檔來跑，不如直接開 Opus 的中高檔還比較省；它最甜的用法是開中等強度，搭配 Opus 事先寫好的固定工作流程，才真的省得到額度。他也試過讓 Sonnet 在完全沒有流程規範、不用工具的情況下，從頭寫程式做一支產品示範影片。成品雖然可以用，但考慮到的細節比較少、來回修改的次數也變多，比較耗額度，而且比 Opus 更常停下來找人介入。另外他也提醒，Sonnet 被派去做唯讀的調查工作時，常會自己動手寫檔，有在意這點的話要另外設好限制。
最後落定的分工架構分成三層：Opus 自己當總指揮，親自驗證、親自部署；Sonnet 被派去動手實作，由 Opus 直接跟它溝通，人不必在中間對話；Fable 當顧問，在策略方向上給 Opus 第二意見，因為價格比較貴，只在需要時才請出場。
對你的意義：選模型跟在公司裡分工很像，問的是「這件事想交給什麼樣的人」。最省錢的組合不是全部用便宜的，而是讓貴的那個先把流程規劃好、寫成清楚固定的步驟，再交給便宜的照著做，最後由貴的回來驗收。便宜的模型要是沒有流程可照、又沒人驗收，省下的錢很容易在來回修改的過程中全花回去。至於架構、策略這種自己可能根本沒想到要問的事，才值得請最貴的那個當顧問看一遍。
你可以這樣試：找一件你每週重複做、步驟固定的工作，先用最強的模型跟它一起把步驟寫成一份清單（每一步做什麼、做完怎麼檢查）。之後把這份清單交給較便宜的模型照著做，做完再請強的模型對照清單驗收，比較看看用掉的額度與成果，跟以前全程用強模型到底差多少。
來源：AgentCrew Blog：Opus 指揮、Sonnet 實作、Fable 當顧問：三個模型的分工
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、團隊開始用 Claude 之後，原本要好幾週的衝刺幾天就做完，接下來要做什麼？（原討論串）
一位在 r/ClaudeAI 發文的開發團隊主管說，他帶的團隊維護幾套企業系統，處理大量資料、有很多部署與微服務的工作。團隊開始用 Claude 之後，原本要好幾週的衝刺（固定週期的工作批次）幾天就清空，工作做不完的問題反過來變成工作不夠做，產品經理找不到新任務給他們，他自己大部分時間都在開規劃會議。他忍不住問大家：接下來會發生什麼事？
留言區的主流看法是，這不是 AI 的問題，而是產品方向與經營策略的問題：一家公司如果連工程師都閒下來，代表它找新價值的腳步跟不上。有人追問，一間有規模的公司怎麼可能真的沒事做？沒有「能獲利或關鍵」的事做也許可能，但完全沒事做，多半是團隊離核心業務太遠了。最常見的建議是把多出來的時間拿去清以前欠的技術債、加強程式審查（AI 產出的程式越多，藏在裡面的細微錯誤也越多），以及自己學著用產品經理的角度主動找事做。
也有一群聲音很大、按讚數不低的人說得更直接：裁員要來了。一位網友轉述一位企業技術長的經驗：原本規劃的大型改版，比預期少用三成人力、只花了一半時間就做完，連舊系統的搬遷也一併清掉，現在他不知道剩下的一半人該做什麼。因為那間是娛樂公司，需要的技術量本來就有上限。另一位網友則分享他的做法：讓 AI 審查程式時順手把發現的問題開成新的工作項目，結果平均每關掉一個，就多出 1.1 個新的，事情從來做不完。
可以帶走的判準：AI 讓動手執行變快之後，瓶頸會轉移到「下一件值得做的事是什麼」。這個問題答不出來的團隊，多出來的產能不會變成成果。
二、讓 AI 先訪問你，再讓它動筆（原討論串）
一位網友分享他每週最有用的習慣：要把一個粗略的想法整理成能給別人看的東西時，他不再花力氣寫詳細的提示詞，而是跟 AI 說「你等一下要幫我整理這件事，但先訪問我。一次問一個問題，直到你搞懂我真正想講什麼、要講給誰聽，在那之前什麼都不要寫」。
他說 AI 會主動把他自己沒想到要交代的東西問出來：聽眾是誰、希望對方看完做什麼、哪一件事一定要讓對方記住。等這輪問完，工作其實已經做掉一半，因為他已經順著問題把整件事分段講過一遍。之後產出的內容是老老實實照他實際給的答案寫的，不是 AI 自己猜的。代價是前面多花幾則訊息，但省掉每次「這不是我要的意思」的來回修改。
這篇在討論區拿到 438 分。最多人推的留言說他一直都這樣用，結果很好，還會請 AI 先畫幾張小草圖，看格式與版面，確認了再套用到整個專案，比事後要求改二十次省力得多。也有人提醒，Claude Code 本來就有「規劃模式」可以做類似的事；另一位則持不同意見：自己先寫一份基本的提示詞再讓 AI 追問，會更快、更省額度，訪問式比較適合腦中還沒有方向的時候。
可以帶走的判準：自己都還講不清楚要什麼的時候，與其硬寫提示詞，不如讓 AI 當訪問者，一步步先把你腦中的東西問出來。
三、你用 AI 自己做出來，取代了哪些付費軟體？（原討論串）
一位網友說，他原本每天用一款付費的體重紀錄 App，因為想要幾個它沒有的功能（還有完整的德文介面），就請 Claude 幫忙自己做了一個，現在已經上架。他問大家：你們用 AI 取代了哪些付費軟體或訂閱？這串累積了 200 多則留言。
最多人推的留言說，這可能是程式寫作 AI 目前最被低估的用處：不是做出下一個價值十億美元的軟體服務，而是看著一款每月 5 到 15 美元的 App 想「我其實只用到其中三個功能，為什麼要一直付錢？」，然後自己做一個剛好符合需求的版本，不用帳號系統、沒有加購推銷、也沒有那四十個用不到的功能。他也說得很實際：沒人會想花一個週末重做 Photoshop，但小型的紀錄工具、儀表板、格式轉換器、個人自動化工具，現在都做得出來。
被點名取代的清單很長：修圖軟體、會計軟體、預約排程工具、筆記軟體、專案管理、客戶管理系統、記帳與旅行規劃。有人說連服務都取代了，例如私人教練、記帳師、職涯教練；也有人說公司把每月 250 歐元的企業管理系統換成開源版本，再請 Claude 整個改過一遍。不過也有一則獲得不少讚的反諷：「付 100 美元的 Claude 訂閱來取代一個 10 美元的訂閱，而且現在還要自己動手維護它。」
可以帶走的判準：自己做之前先算兩筆帳，一筆是省下的訂閱費，一筆是之後要自己維護的時間。只用到少數功能、需求又很固定的工具，自己做才最划算。
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：如果你們在想哪一類工作適合先交給 AI、哪一類該先留給人，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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