AgentCrew 週報 · 這週 AI 有什麼跟你有關 · 2026-10-24
第 12 期
這是「AgentCrew 週報」第 12 期，整理 2026-10-18 到 10-24 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（放到你的日常工作是什麼意思）、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、能做到什麼跟做不到什麼，不然我們不聊模型跑分（AI 考試成績）；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、Anthropic 執行長 Dario Amodei 在 X 上逐點回應外界對 Anthropic 安全做法的九項批評，承認其中三項可以處理得更好
- 二、創作者 Brooke Lacey 示範用 Claude Code 把手機拍的原始影片剪成有字幕的 TikTok
- 三、Microsoft 的 AI 診斷系統 MAI-DxO 登上 Science：疑難病例答對 83%、全科醫師 36%，目前只在模擬病例上測過
- 四、美國大型銀行擋下用客戶帳密登入的 AI 代理，多數銀行只想開放唯讀
- 五、我們自己的：19 天問了 AI 41 次「現在呢」，後來做了一張自己看得懂的狀態表
- 社群在聊什麼：Accenture 調整員工的 Claude 費用額度、一位非工程師替披薩店做點餐 App、以及大家還不肯交給 Claude 的事
一、Anthropic 執行長 Dario Amodei 在 X 上逐點回應外界對 Anthropic 安全做法的九項批評，承認其中三項可以處理得更好
AI 安全倡議團體 Encode 的 Nathan Calvin，在台灣時間 10 月 20 日於 X 上發了一篇長文，列出 Anthropic 過去一年做的九件事。他認為這些事顯示，Anthropic 最想要的是在 AI 競賽中領先，安全排在第二位。他舉的例子包括：簽下超過 5,000 億美元的算力合約（據 The Information 報導）；修改公司自己訂的安全規則，拿掉「風險控制不住就放慢或停止開發」的承諾；還有一份法案草稿，他認為會讓政府很難擋下危險的模型。他也說明，這份清單是刻意只列一面，Anthropic 確實做過重要的安全研究。
隔天，Anthropic 執行長 Dario Amodei 回了一篇長文。他不同意整體的說法：Anthropic 的策略是先證明 AI 可以負責任地做出來，藉此拉高整個產業的標準，而這要站在最前線才做得到。他也列了九件「商業上很吃虧、但對安全有利」的決定。例如新模型 Mythos 晚了約四個月才全面開放，在那之前只給少數合作夥伴拿去補資安漏洞；他還說，就他所知，Anthropic 是唯一一家限制中國政府控制的公司購買服務的前沿 AI 公司。
他承認 Calvin 列的其中三項可以處理得更好，包括那份法案草稿，以及一句「排第二就做不了安全」的發言，並說身為執行長由他負責。他也承認，AI 進步快到安全工作很難跟上的時刻正在逼近。以上都是雙方各自的說法。
對你的意義：這場爭論跟一般使用者最直接的關係，是新模型什麼時候輪得到你。照 Dario 的說法，Mythos 做好之後，先只給少數合作夥伴用了約四個月，等資安防護補完才全面開放。所以看到新模型發表的消息，不代表你馬上就用得到。至於誰比較重視安全，雙方給的數字和說法都還需要另外查證。
你可以這樣試：下次看到「某某新模型發表」的消息，先到官方公告確認兩件事：現在是所有人都能用，還是只開放給部分合作夥伴或測試名單；你用的方案裡有沒有。確認之前，先別把手上的工作排在它上面。
來源：X：Dario Amodei 的回應全文、X：Nathan Calvin 的原文
二、創作者 Brooke Lacey 示範用 Claude Code 把手機拍的原始影片剪成有字幕的 TikTok
Brooke Lacey 在 TikTok 有超過 29 萬名追蹤者，在科技業待了 25 年以上，現在自己做 App，其中包括一個免費學 AI 的手機 App 叫 Zosha。她在 Claire Vo 主持的 How I AI 節目（10 月 19 日發布）上示範，怎麼用 Claude Code（可以幫你操作電腦檔案、跑指令的 AI 工具）、FFmpeg（處理影片的軟體工具）跟 OpenAI 的 Whisper（把語音轉成文字的工具），把手機拍好的原始毛片，剪成有字幕、有跳接（把停頓剪掉、讓畫面緊湊接在一起）的 TikTok 短片。節目頁面寫的原句是：With over 25 years in tech, she now builds her own apps, including Zosha, a free mobile app for learning AI.
根據節目頁面的章節說明（我們沒有讀到完整逐字稿），她的做法是：把手機拍的原始影片放在電腦上，讓 Claude Code 自動跑完一串剪輯步驟，節目簡介說大約 15 秒；至於跳接的快慢節奏、開頭怎麼吸引人、什麼樣的內容才好笑，都是她事先教給 Claude 的；新影片的腳本靈感則是從她自己 TikTok 的觀眾留言找的；她一週發一支片，沒有請剪輯師。節目後段有一章談到，Claude 的成品不如預期時，她怎麼用狀態檔和提示把它帶回來。
對你的意義：這則值得學的不是「15 秒剪完」，而是她先把自己的剪片習慣講清楚，再叫 AI 照著做。你不會期待新來的同事自己通靈猜出你的做事習慣，你一定會寫下來教他；對 AI 也是一樣。看看你每週重複做的事，哪一段需要你的判斷（像是什麼算好笑、哪裡該剪掉），哪一段只是照步驟做，先把這兩塊分開，照步驟做的交給 AI，需要判斷的留給自己。
你可以這樣試：挑一件你每週都要做一次、做法差不多的事（例如整理會議紀錄、做週報圖表、剪一支短片），花十分鐘把你的做法寫下來：一定要有哪些東西、一定不能出現什麼、做到什麼程度算合格。把這份說明交給 AI 照著做一次，你只要檢查它有沒有照你的標準走。
來源：Lenny's Newsletter：Claude cuts my TikTok: How this creator is scaling video with AI
三、Microsoft 的 AI 診斷系統 MAI-DxO 登上 Science：疑難病例答對 83%、全科醫師 36%，目前只在模擬病例上測過
Microsoft AI 在 10 月 22 日於《Science》期刊發表論文，介紹診斷系統 MAI-DxO。它不是一個新模型，而是讓同一個 AI 分飾幾位「虛擬醫師」：各自提出可能的診斷、決定要做哪些檢查、互相挑錯，討論幾輪再下結論，而且每做一項檢查都要算錢。
成績是這樣：在 304 個《新英格蘭醫學期刊》刊過的疑難病例上，它答對 83%，可以查資料的全科醫師答對 36%；在比較常見的急診病例上，它答對 80%，醫師是 47%。
但有三點要一起看。第一，這些都是在模擬環境裡用過去的病例測的，用在真實病人身上效果如何，要等 Microsoft 和波士頓一家醫院接下來的研究。第二，這麼難的病例平常多半由專科醫師處理，他們不在這次比較裡。第三，TechCrunch 整理論文數據指出，底下的 AI 模型本身就很強，單獨回答疑難病例就答對約 79%；「分角色討論」這招加上去之後，效果要看搭配哪個模型，有時多十幾個百分點，有時只多幾個，在急診病例上則幾乎沒差。
對你的意義：看到「AI 贏過醫師」這種標題，先問兩件事：跟誰比、在什麼情況下比。對你的工作來說，比較值得學的是做法：讓一個 AI 提答案、另一個專門挑錯。但這篇也提醒你，這招不一定每次都有用，要拿自己的工作實際試過才知道。（延伸一篇：《AI 自我驗證的盲點——為什麼要請一個不知情的 agent 來稽核》是我們自己的做法：請另一個沒看過前面過程、只拿到檢查標準和成品的 AI 來查。這篇研究沒有驗證過這種做法。）
你可以這樣試：挑五件你已經知道答案的判斷工作，例如五份曾經算錯的報價單。先直接問 AI，記下它抓到幾件；再開一個新對話，貼上第一次的答案，請它專門挑錯，看抓到的件數有沒有變多。
來源：TechCrunch：Microsoft's Mustafa Suleyman says its AI outperforms doctors on hard cases、Microsoft AI：Building Medical Superintelligence
四、美國大型銀行擋下用客戶帳密登入的 AI 代理，多數銀行只想開放唯讀
The Decoder 引述 Axios 在 10 月 22 日的報導：Morgan Stanley 全面擋掉外部的 AI 代理（能代替人自己上網點選、操作系統的 AI 工具），並表示目前沒在自家平台上看到失控的 AI 代理；據報導 JPMorgan、Bank of America 與 Citi 也同樣採取全面阻擋的做法；Wells Fargo 則是限制外部 AI 代理連進來，但文章沒寫是不是全擋。
銀行會出手擋，是因為有 AI 代理直接拿客戶給的帳號密碼登入網銀，事前沒有經過銀行同意，這違反了銀行規定「必須是帳戶本人登入」的條款；而且有些 AI 代理看起來沒收到使用者的明確指令就自己動手操作，銀行端也常分不出來，現在到底是客戶叫 AI 來的，還是 AI 自己跑來動帳戶。文章寫道：Most banks want to limit agents to read-only access, letting them view account data but not carry out any actions. 意思是多數銀行希望只開放「唯讀」（只能看資料、不能改也不能轉帳），讓 AI 代理可以看帳務資料，但不能執行任何動作。文章也指出，要從服務商這端擋並不容易，因為使用者可以透過能操作瀏覽器的工具（例如 Computer Use，或開源的 OpenClaw）讓代理去登入。文章還提到，OpenAI 已經在美國推出一項 ChatGPT 理財服務，就是用唯讀的方式讀取財務資料。文章沒有給出交易量或事故件數。
對你的意義：先講最直接的一點：把網銀帳號密碼交給 AI 代理去登入，本身就違反銀行「必須本人登入」的規定。再來是權限怎麼給：多數銀行想做的，不是跟 AI 說「拜託不要亂動錢」，而是把它能做的事限制成「只能看、不能動」。你在把自己的帳號密碼交給 AI 工具之前，也可以用同一個標準想一想：它能不能動到錢、能不能幫你把信或訊息發出去？如果你的防線只有「在指令裡交代它小心一點」，那就不夠安全，要改成讓它從權限上就做不到，例如只開唯讀權限，或是另外開一個權限很小的工作用帳號給它。（延伸一篇：《寄出去就收不回來：agent 動外部系統的三次誤操作》記錄我們自己三次「寄出去就收不回來」的誤操作（行事曆邀請、回信、暫定行程的備註），以及事後定下來的防呆原則。
你可以這樣試：清點一下你現在有哪些 AI 工具是用你自己的帳號密碼登入的（像是信箱、雲端硬碟、公司報表系統），每一個都問自己一句：如果它亂按送出或亂改，我救得回來嗎？救不回來的，就改設成只能讀取，或是另外開一個權限小的帳號專門給它用。
來源：The Decoder：Major US banks are locking out AI agents that log in with customer credentials
五、我們自己的：19 天問了 AI 41 次「現在呢」，後來做了一張自己看得懂的狀態表
Dustin 常在離開位子前交代 Claude 繼續跑工作，但每次回座位的時候，都不知道它到底做到哪了。統計 10 月 1 日到 19 日這段時間，他自己打的 1,053 則訊息裡，有 41 則都是在問背景工作（在電腦背後繼續跑、不用人盯著的任務）的進度，其中 32 則連 20 個字都不到，像是「現在呢」「進度如何」。其中有 12 則，還是他已經叫 AI 設好自動監控之後才問的。
10 月 15 日那天，他修好了一個推播通知的程式錯誤，讓任務做完時的通知不會再漏接，但他跑去問進度的次數並沒有變少，修好前平均一天問 2.07 次，修好後變成一天 2.4 次。後來拆開來看才發現，他每次問「現在呢」，心裡想確認的其實是三件事：還要多久才會跑完、是不是半路卡死了、怎麼還沒收到結果報告。而「做完發通知」只回答了第三件事。所以他後來做了一張很小的登記表：規定 AI 每次開始跑長任務時先登記一筆、每做完一小批就更新一次進度、全部結束時再登記一次。他想知道狀況時只要下一個指令，畫面上就會一行列出一項任務，寫清楚現在做到第幾筆、預計幾點跑完、距離上次更新過了幾分鐘。如果太久沒更新，系統就會自動標成「卡住」。這張表做好之後，問進度的次數有沒有下降，Dustin 還沒有重新統計。
對你的意義：叫 AI 自己掛監控，是 AI 在看，你根本看不到它在看什麼，心裡沒底才會一直追問。如果你也會讓 AI 跑花時間的工作，你缺的通常不是更多「叮咚」通知，而是一張你自己隨時打開、一眼就能看懂的進度表：現在做到哪、還要多久、有沒有卡住。
你可以這樣試：下次請 AI 做一件要跑十分鐘以上的工作時，開頭先交代它建一份進度表檔案，規定每做完一小批就去更新一行（寫明做完幾筆、預計幾點完成、有沒有遇到問題）。你想知道狀況時直接打開這個檔案看就好，不用再打字問它「現在呢」。
來源：AgentCrew Blog：我兩週問了 AI 41 次「現在呢」
社群在聊什麼
這一區整理 Reddit（美國熱門網路論壇，類似台灣的 PTT）上的討論。內容都是網友的個人經驗，沒有經過查證，當作看風向就好；功能到底有沒有，一律以官方說明為準。
一、Accenture just capped Claude spend at $29/person after some staff hit $1,000 months. Most companies are wasting the same money.（原討論串）
r/ClaudeAI 的這串在 10 月 19 日發文，有 340 多分、130 多則留言。發文者說，Accenture 這週告訴員工，公司每人每月只集中負擔大約 29 美元的 Claude 費用，之前有人一個月用到 500 到 1,000 美元。他自稱做過上百次企業導入，認為問題出在沒人知道 Claude 要拿來做什麼：大家拿它做簡報、寫信、做摘要，帳單一直漲，財務部門就一刀切下去，連真正在做事的人也一起被砍。
他給的建議有五條，其中幾條很具體：不要只回報每週有多少人在用，要回報「哪一段原本靠人手交接的工作，現在不用手動了」；每一件固定重複的工作開一個共用專案，而不是開一個叫「財務」的大專案；把最會做事的人的做法寫成 Skill（可以重複使用的工作說明），寫之前先去問五位實際在做這件事的人，不是只問流程負責人。
留言區很快有人更正標題：引用 404 Media 報導的內部備忘錄，29 美元是公司統一出的額度，用完之後要找具體的專案或團隊來付，不是用量上限。也有留言說，顧問公司本來就把每個工時記到專案上，現在只是把 AI 費用照同樣方式記帳。另一串在吵花多少才合理：有人說他們最頂尖的工程師一週用掉 10 萬美元的用量，被回「把上下文塞滿，不代表做得更好」；也有人說，一週花這麼多，至少要能說出換到了什麼。
可以帶走的判準：AI 費用要不要限，先看它記在誰的帳上、換到了什麼成果，不是只看總額。
二、I used Claude Code to build a pizzeria its own ordering app so regulars stop paying DoorDash 30%. First paying customer is live.（原討論串）
r/ClaudeAI 的這篇在 10 月 22 日發文，有 1,000 多分、180 則留言。發文者自稱不是受過訓練的工程師，經營一個叫 Nomback 的小服務：他所在地區的餐廳，每筆外送平台的訂單要被抽 25% 到 30%，所以他替一家披薩店做了自己的點餐 App，客人直接下單、錢直接進店家帳戶，外送員仍透過 DoorDash Drive 派送。
他說 App 本身、後端、金流、接上店裡原本在用的收銀機，以及部署前抓錯的自動測試，都是 Claude Code 寫的。Claude 做不到的，是讓第一家店的老闆點頭：那是他拿著手機走進店裡，讓老闆看到自己的菜單出現在 App 裡，才談成的。
留言區得票最高的一句是：做出來很容易，長期維護、支援、更新才難，尤其對沒有開發經驗的人。也有人問，外送平台的價值本來就是幫店家找新客人，少了它划得來嗎？發文者回答，這個 App 不是要取代 DoorDash，而是把已經認識這家店的熟客移過來，新客人照樣從平台來；一筆 40 美元的訂單能省下約 10 美元，在利潤只有 5% 的生意裡差很多。
可以帶走的判準：用 AI 做出工具之後，先想好誰來維護，也看清楚它解決的是哪一段問題（這裡是熟客被抽成，不是找新客）。
三、What's the one task you still refuse to hand to Claude?（原討論串）
r/ClaudeAI 的這串在 10 月 18 日發文，有 60 多則留言。發文者每天用 Claude 寫程式，樣板、測試、重構和文件都放心交出去，但有幾件事他還是自己來：登入與權限的邏輯、正式資料的資料庫搬遷，以及「為什麼這樣做」比「怎麼做」更重要的事。他說不是因為它寫不出來，而是萬一有細微的錯，半夜兩點要出來解釋的是他自己。
留言裡得票最高的是：寫給人看的信和訊息。這位網友說他很討厭收到 AI 寫的信，所以自己也絕不寄。其他人列的還有：對正式伺服器除了「只能讀」以外的任何權限、密碼的存取與管理。也有人原本想讓 AI 先訪問自己、再幫他寫大學演講稿，結果寫得很糟，最後花了一週自己寫。
可以帶走的判準：交給 AI 之前先問，萬一它錯了，出來收拾的是誰；如果是你，那一段先留在自己手上。
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，照著你平常的工作習慣做成一套固定的工作流程，我們有一對一陪跑方案：先幫你把基本功打好，再照你的實際業務整理出適合你的做法，過程中有問題隨時都能問。方案細節、時間安排和常見問題都整理在這一頁：看一對一陪跑
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