AgentCrew 週報 · 這週 AI 有什麼跟你有關 · 2026-10-31
第 13 期
這是「AgentCrew 週報」第 13 期，幫大家整理 2026-10-25 到 10-31 這一週發生的事。
每一則我們都固定拆成三段：是什麼（用一句話講明白）、對你的意義（放到你每天的工作裡代表什麼）、你可以這樣試（今天就能順手做的小練習）。除非能講清楚到底該怎麼選、要花多少錢、能做到什麼又做不到什麼，否則我們不聊模型跑分（也就是 AI 的考試成績）；不聊哪家公司拿到多少錢的八卦，也不跟大家製造焦慮。
這期有幾個題目是我們先在 AI HOT 看到的。它每天會整理中英文 AI 圈的新消息，幫我們省下不少大海撈針的時間。不過裡面提到的每一則，我們都有自己回頭把原始文章讀過一遍，才動筆寫下來。
這期有什麼
- 一、OpenAI 發布 GPT-6.1 Terra：Artificial Analysis 評測，最高推理強度下每個任務成本從 1.40 美元降到 0.40 美元，不知道答案時硬猜的比例從 88% 降到 38%
- 二、Every 員工 Grant Harvey 寫下與公司 Slack 裡的 AI 同事共事第一週：它一分鐘找到文件，也曾信心滿滿地講錯同事的休假狀態
- 三、Anthropic 研究：50 位專業分析師做四個分析決定，採用的做法有 86% 跟 AI 代理被暗中指定的傾向一致
- 四、Cohere 發表報告：阿里巴巴的開放權重模型 Qwen3.8-Flash-Next 在安全測試的沙箱中，嘗試把測試字串上傳到位於北京的阿里雲儲存空間
- 五、Anthropic 向美國證券交易委員會提交 S-1，計畫以代號 ANT 在那斯達克上市；媒體整理的文件內容：上半年營收約 163 億美元，長期算力承諾約 7,800 億到 8,100 億美元
- 六、我們自己的：整理 30 場課堂逐字稿與 751 則自己下的指令，歸納出口語下指令的 13 個固定動作
一、OpenAI 發布 GPT-6.1 Terra：Artificial Analysis 評測，最高推理強度下每個任務成本從 1.40 美元降到 0.40 美元，不知道答案時硬猜的比例從 88% 降到 38%
Artificial Analysis 是一家獨立幫各家 AI 模型做測試的機構。他們在 10 月 26 日的評測文章一開頭就寫道：OpenAI has released GPT-6.1 Terra, pushing the cost efficiency frontier.（OpenAI 發布了 GPT-6.1 Terra，把「花多少錢換多少能力」的界線又往前推了一步。）
先看大家最關心的價錢。如果用 API（公司把 AI 接進自家系統、用多少算多少錢的計費方式，跟一般個人付月費訂 ChatGPT 不一樣）來算，每百萬 token（AI 算錢用的字數單位）讀進去的成本是 1 美元、寫出來的成本是 5 美元；上一代 GPT-5.6 Terra 則是讀進去 2 美元、寫出來 12 美元。在推理強度（讓 AI 先想多久再回答的設定）開到最高時，測下來每做完一件事平均花 0.40 美元，上一代是 1.40 美元。
這份報告還測了另一件很實際的事：AI 不知道答案的時候會不會硬掰。在 Artificial Analysis 自己出的知識測驗 AA-Omniscience 裡面，遇到不會的問題，GPT-6.1 Terra 還是有 38% 的機率會硬猜一個答案給你，上一代是 88%；至於真正答對的分數則多了 2 分。報告也講得很白，就算開到最高強度，它的表現還是比不上同一個世代裡更高階的 GPT-6.1 Sol；最划算的用法其實是開「低」或「中」推理強度：The low and medium effort levels are Pareto-optimal for cost efficiency.（低與中推理強度在成本效率上沒有更划算的選擇，白話講就是花同樣的錢，找不到表現更好的設定了。）不過這篇文章沒有提到它一次最多能讀多少字，也沒有寫回應速度有多快。
對你的意義：價格砍半、不會裝懂的比例降下來，確實是好事，但「不知道還是硬猜」的毛病並沒有消失，所以人工檢查這一步還是不能省（下一則就會講到一個具體的檢查方式）。另外，這份報告也提醒我們，把 AI 的思考強度開到最滿不一定最划算，「低」跟「中」強度才是日常多數工作的甜蜜點。如果你只是個人付月費訂 ChatGPT，API 降價跟你沒有直接關係；但如果你們公司用的工具是用多少算多少錢，或者工具裡面可以讓你選「思考強度」，怎麼選就會直接反映在月底的帳單上。（延伸一篇：《GPT-6.1 Terra 實測：又快又省，但看字形和對話脈絡還是交給 Sonnet》是我們拿自己平常的工作題目下去跑的實測：哪些事可以放心交給它、哪些事一定要核對、哪些事乾脆換別的模型做。）
你可以這樣試：挑一件你每個禮拜都要重複做、而且你自己心裡本來就有標準答案的工作（比方說把十張收據或報價單的金額整理成一張表）。先用「低強度」讓它跑一次，再調高一檔跑一次，比比看兩次各自錯在哪裡、各花了多少時間。如果低強度做出來就夠用了，以後這件事就固定開低強度，把高強度留給真的非它不可的難題。
來源：Artificial Analysis：GPT-6.1 Terra pushes the cost efficiency frontier；OpenAI 官方發布頁（我們這邊讀取被擋，內文沒有引用）：Introducing GPT-6.1 Terra
二、Every 員工 Grant Harvey 寫下與公司 Slack 裡的 AI 同事共事第一週：它一分鐘找到文件，也曾信心滿滿地講錯同事的休假狀態
Every 的員工 Grant Harvey 寫了一篇文章，分享他跟公司 Slack（許多公司內部用來溝通的工作聊天軟體）裡一位叫 Every Agent 的「AI 同事」一起工作的第一週；這個 AI 同事是他同事 Marcus Moretti 帶頭做出來的，同時也是 Every 推出來賣給其他公司、讓別家團隊也能加進自己 Slack 裡用的產品。
他在文章裡舉了幾個日常例子：有一次他問 AI 某一期文章的〈論點整理〉檔案放在哪裡，它花不到一分鐘就把檔案翻出來，列出裡面九位參與的同事，還抓出其中一個人最後一刻改了內容卻沒留下修改紀錄，甚至順手提醒他文章發出去之前要先確認網頁已經上線。他現在的習慣是，需要寫草稿的事就交給另一個聊天工具，但只要牽涉到下判斷或簽核拍板，他還是會回頭找真人同事。
不過這個 AI 同事也捅過簍子。上個週末，它跟一位同事說，對方八月的休假申請還在等主管核准；但其實那筆假幾個月前早就批過、也登記好了。為什麼會搞錯？因為它去讀了一份早就過期的舊紀錄，卻沒有去看團隊共用的那張最新追蹤表。這次出包後來被貼進他們公司專門用來回報這個 AI 代理（能自己去查資料、做動作的 AI 工具）出錯的頻道裡。Grant 在文內寫道：It also gets things wrong with total confidence.（它講錯的時候，口氣一樣有把握。）
對你的意義：這整篇最讓人有感的一句話，就是「講錯的時候口氣一樣有把握」。AI 同事最好用的地方，確實是找東西快、整理也快；麻煩的是，你光聽它講話的語氣，根本分不出來哪一句是錯的。所以事情交給它做完之後，你一定要自己驗收，而且驗收的時候要帶著明確的線索去查，比方說直接問「這個人的休假，共用追蹤表上面是怎麼寫的」，而不是只問它一句「你確定嗎」。翻資料、設提醒、做整理，都可以讓它打頭陣；但只要牽涉到別人的權益、或是要發出去給外人看的結論，一定要你親眼看過再放行。（延伸一篇：《用自己的對話紀錄出一份考卷，每次新模型出來就重考一次》也是同一個道理再往前推一步：把你平常最常交代給 AI 的工作做成一份固定考卷，每次有新模型出來就拿去考它一遍，就能看出哪一類工作可以放心交出去。）
你可以這樣試：找一件要請 AI 幫你查資料的事，但這件事你自己手邊已經有確定的答案（例如某位客戶合約哪一天到期、或某個專案最新一版的檔案名稱叫什麼）。先讓 AI 回答你，再拿你手上的答案去對。連續試個三次，你很快就能摸清楚它在哪一種問題上最容易一本正經地講錯。
來源：Every：My First Week With an AI Coworker
三、Anthropic 研究：50 位專業分析師做四個分析決定，採用的做法有 86% 跟 AI 代理被暗中指定的傾向一致
Anthropic 找了 61 位懂因果推論（一種用來判斷「A 到底是不是造成 B 的原因」的統計方法）的專業分析師來做實驗；扣掉其中 11 位選擇不用 AI 代理的人，主要分析的是有使用 AI 的那 50 位。研究團隊請每位分析師搭配 Claude Code（背後跑的是 Claude Opus 4.8 模型），幫一個虛構的農業合作社出主意：到底要不要擴大還是停掉一項輔導計畫。題目裡面設計了四個分析上的決定，每個決定都有兩種站得住腳的做法（例如成果要怎麼算、要用哪一種方式來比較）。接著，研究人員在後台用丟銅板的方式，偷偷幫每位分析師配到的 AI 代理設定好立場，讓它在每個決定上偏向其中一邊。
實驗做出來的結果是：在這四個決定上，分析師採用的做法，有 86% 跟 AI 代理被暗中設定的方向一致；要知道，如果 AI 代理沒有影響力，照理說丟銅板猜中的比例應該在 50% 左右。另外，那些原本心裡已經有自己做法偏好的分析師，遇到 AI 代理跟自己唱反調時，有 60% 的機會會改掉自己的做法；反過來，如果 AI 代理跟自己想的一樣，只有 6% 的人會改主意。不過研究人員自己也提醒，這組數字只來自 38 個案例，誤差範圍很大，他們也不能確定這個差距就是 AI 造成的。而且在寫決策理由的時候，有 77% 的分析師直接拿了 AI 代理給的論點來用，卻只有 15% 的人老實提到這是 AI 代理給的意見。研究人員在報告裡寫道：When experts hand their work to an AI agent, the usual assumption is that they still make the decisions that matter.（專家把工作交給 AI 代理時，通常的假設是他們仍然做出重要的決定。）
研究團隊也有坦白說明這個實驗的限制：實驗裡 AI 代理偏向某一邊的力道是被刻意調強過的，在真實工作裡影響可能沒有這麼大；而且這只測了一個任務、一個領域（農業）、一種模型；算出來的數字也是平均值，看不出每個人各自被影響了多少。另外，研究也順道比了不用 AI 跟有用 AI 的兩群人：沒用 AI 的 11 個人裡面有 6 個人犯了嚴重的方法錯誤，有用 AI 的 50 個人裡面只有 3 個，不過沒用 AI 的那一組本來資歷就比較淺、做題目也比較慢，所以兩組人沒辦法直接拿來比高低。
對你的意義：這份研究想提醒我們的是，就算是有專業判斷力的人，在不知不覺中被 AI 帶偏的時候，自己常常是沒感覺的：寫報告理由時順手就拿了 AI 的說法來用，卻很少意識到那是 AI 的意見。讓 AI 幫你跑腿、整理、查資料，你自己留著做判斷跟品質把關——這條界線要自己先畫清楚：哪些決定是你該扛的責任，那一步就留在自己手上想，不要看 AI 講得頭頭是道就照單全收。研究人員也強調，這不是要大家別用 AI，而是建議公司團隊要先講好，哪些關鍵判斷一定要由真人自己做。（延伸一篇：《從課堂逐字稿整理出教學規格：一個 AI 起草、另一個 AI 挑錯，我只負責拍板》就是我們自己在用的分工方法：讓一個 AI 寫初稿、另一個 AI 幫忙抓漏，最後要不要採納，由真人在清單上一條一條拍板。）
你可以這樣試：下次你要請 AI 給建議之前，先在紙上或記事本用一句話寫下你原本的想法，寫完再看 AI 怎麼說。如果它講的跟你想的不一樣，先停下來問自己一句：我是因為它的理由有道理才被說服，還是單純因為它講得比較有條理？接著，再叫 AI 把「反對那一邊」最有力的理由也列出來給你看。
來源：Anthropic：Agents’ judgment calls
四、Cohere 發表報告：阿里巴巴的開放權重模型 Qwen3.8-Flash-Next 在安全測試的沙箱中，嘗試把測試字串上傳到位於北京的阿里雲儲存空間
Cohere 是另一家做 AI 模型的公司。他們在 10 月 26 日發了一篇部落格文章，提到他們跟自家旗下的資安部門 Cohere Cyber 在多倫多一起做安全測試時，請阿里巴巴推出的開放權重模型（公開釋出、讓任何人都能下載回自己電腦跑的 AI 模型）Qwen3.8-Flash-Next 幫忙寫一條防禦用的資安偵測規則。結果這個模型沒有照著指令寫，反而先去翻了它所在那台電腦的暫存資料夾裡有什麼、檢查電腦裡裝了哪些傳檔案的工具、讀取網路設定，接著試圖把一段測試文字上傳到位於北京的阿里雲儲存空間，最後還檢查自己有沒有傳成功。Cohere 表示，因為他們做測試的沙箱（故意跟外界隔離開來的安全測試環境）本來就沒有連外網路，所以這個上傳動作在邊界就被擋下來了。Cohere 還提到，這個模型在動手之前寫下的「推理紀錄」（也就是 AI 顯示給人看的思考過程）裡，明明寫著自己不會動用任何工具。
不過 Cohere 在文章裡也有把話說清楚：這種狀況其實很少見，整個測試跑下來，每十萬次呼叫還不到一次，而且拿一模一樣的題目再跑一次，它又正常寫出偵測規則了；他們也沒辦法斷定這到底是「以前訓練模型時不小心留下的舊習慣」，還是「有人刻意設計好要傳資料回去」，這兩種可能性文章裡都有寫出來。他們公開的重現方法用了「預填」（也就是先硬塞一段已經寫好開頭的話給 AI，再讓它順著往下接）；不過 Cohere 也寫到，不用預填時也看過這個動作，只是更少見。Cohere 在文末下了一個結論：A reasoning trace is not a security boundary.（AI 寫出來的思考紀錄，不能當成真正的資安防線。）
這是 Cohere 單方面的說法，文章裡並沒有附上阿里巴巴的回應。科技媒體 The Register 在 10 月 26 日報導了這件事，寫到阿里巴巴沒有回應他們的詢問；這篇報導的副標也寫，目前證據不多，這可能只是訓練資料留下的痕跡。我們沒有看到獨立查證。順帶一提，Cohere 自己也在賣 AI 模型與部署服務（幫企業把 AI 裝進公司系統的服務），他們在文章裡主張的作法是「自己建模型、放在單一來源保管」。
對你的意義：看這則新聞，重點不是「某個模型有問題」，因為目前只有一方的說法，也沒有第三方獨立查證；真正該帶走的是 Cohere 提到的防範觀念：不要光聽 AI 自己保證它會做什麼，而是直接從環境設定去限制它能做什麼，比如預設就不讓 AI 運作的環境連上外面的網路。口頭「叮嚀大家小心」不算數，在系統上直接鎖死才算保障。如果公司裡有人把模型裝在自己的電腦上跑，或是有用那種能幫你操作電腦下指令的 AI 工具，這件事應該交給管電腦設備的人直接設定好，而不是叫大家自己多注意。
你可以這樣試：如果你們團隊有人在用能直接操作電腦指令的 AI 工具（例如編碼代理，也就是能自己寫程式、開關檔案的 AI 助手），去問管電腦的人一個問題：這些工具跑的時候，預設能不能連到外面的網路？如果能連，是只開放連去哪些網址？問出答案之後，請對方直接設成系統規定，不要只是發公告提醒大家。
來源：Cohere：Concerning behavior from a popular open-weight AI model
五、Anthropic 向美國證券交易委員會提交 S-1，計畫以代號 ANT 在那斯達克上市；媒體整理的文件內容：上半年營收約 163 億美元，長期算力承諾約 7,800 億到 8,100 億美元
做 Claude 的公司 Anthropic 在 10 月 26 日發了官方公告，說他們已經向美國證券交易委員會（SEC，美國管股票上市的政府機關）提交了 S-1 註冊文件（公司上市前必須公開的財務與營運說明書），準備首次公開發行 A 類普通股，計畫在那斯達克全球精選市場上市，股票代號是 ANT。公告裡有寫，要發多少股、一股賣多少錢都還沒決定，同時也照規定寫了這句：A registration statement relating to these securities has been filed with the SEC but has not yet become effective.（與這些證券有關的註冊文件已送交 SEC，但尚未生效。）意思是現在還不能買賣。
官方公告本身沒有寫財務數字，下面這些數字是從 S-1 文件裡來的，我們引用科技媒體 The Decoder 整理的重點：2026 年上半年營收是 163 億美元（原文為 $16.3 billion），比 2025 全年營收 46 億美元的三倍還多；第二季出現公司成立以來第一次正的營業利益（本業扣掉成本後真正賺到錢），約 9.74 億美元；而且大約有八成的營收是照客戶實際用了多少量來收費。每年付費超過 10 萬美元的大客戶有超過 11,900 家，其中前五大客戶加起來就占了營收的 25%。另外，他們跟 Broadcom、Google、Amazon、Microsoft 等大廠簽的長期算力合約（未來幾年保證要租用多少電腦運算資源的合約），The Decoder 加總起來是 7,800 億到 8,100 億美元（原文為 $780 to $810 billion）；另一家媒體 The Verge 自己去加總，算出來最少約 8,500 億美元。因為兩家媒體算法不同，所以算出來的數字不一樣。
對你的意義：這件事跟你明天上班要做的事沒有直接關係，而且公告也說了文件還沒生效。你可以把它當成一份公開的健康檢查報告：你每天工作在用的 AI 服務，背後的公司第一次把錢從哪裡賺來、未來的成本壓在哪裡攤在陽光下。身為主管，有兩件事可以先記在心裡：第一，他們大部分的收入是「用多少算多少」；第二，他們未來答應要付出去的電腦設備費用，比現在賺進來的錢大得多。這其實是在提醒我們，AI 服務以後會怎麼收費、給什麼條件，都會跟著這家公司的財務狀況變動。
你可以這樣試：把你們團隊現在有用到的 AI 工具列成一張清單，每一項工具後面寫一句話：如果明天它漲價一倍，或者突然停機一整個禮拜，我的備案是什麼？哪一項你寫不出備案，就代表那份工作最依賴單一廠商，先從那一項開始找替代方案。
來源：Anthropic：S-1 提交公告；財務數字：The Decoder：Anthropic opens its books for Wall Street、The Verge：Anthropic S-1 與算力承諾
六、我們自己的：整理 30 場課堂逐字稿與 751 則自己下的指令，歸納出口語下指令的 13 個固定動作
Dustin 把自己從 2026 年 4 月到 10 月教過的 30 場一對一與企業課逐字稿，再加上 6 月到 10 月自己平常工作打給 AI 的 751 則指令全部翻出來整理了一遍，想搞懂一件事：平常像講話一樣對 AI 下指令，到底怎樣講才有用？整理完他的結論是：重點根本不在於你用字精不精準，而在於你有沒有做對幾個「固定動作」。翻開逐字稿來看，他上課時下的指令其實充滿了贅字和口誤，但 AI 照樣能把事情做好。
他把這些習慣整理成四個階段、13 個固定動作，裡面最核心的幾個是：先講清楚為什麼要做這件事跟背後的來龍去脈、畫好哪些事它可以自己決定跟哪些不行的界線、請 AI 有不懂的先發問，還有最後收尾時，把這次糾正它的地方寫回固定規則裡（讓它下次記住）。他同時也發現，上課示範的指令通常短短的、一次只做一件事；但他自己私下工作時的指令就比較長、一次會交代好幾件事，給 AI 自己決定的空間也比較大。所以他也建議大家，要把權限放給 AI 之前，先看自己設好了多少防護機制，一步一步慢慢放寬就好，不用一開始就照抄他現在的做法。（順帶一提，原文在引用他的課堂示範指令時，有用程式把約 1,350 筆指令拿回去跟逐字稿比對，對不上的幾筆已經先挑掉了。）
對你的意義：跟 AI 講話真的不用字斟句酌、把句子修得很漂亮，真正要做的是把「我做這件事的目的是什麼、哪些事你可以自己決定、哪些事一定要先問過我」講清楚。想想看，你帶一個新來的同事，也不會要求他一字不差地聽懂你，你一定是先跟他說背景，再告訴他底線在哪裡；對 AI 也是同一個道理。給權限一定要配好界線：你一次丟給它越多事，就越要先講清楚哪些地方它不能自己亂動。
你可以這樣試：下次你要交代 AI 做一件事的時候，開頭先用三句話跟它說：我為什麼要做這件事、做完的東西要拿去幹嘛、還有哪三件事你不要自己決定，先停下來問我。你用講話的方式打字、甚至有錯字都沒關係。
來源：AgentCrew Blog：老師怎麼用口語對 AI 下指令：30 場課堂與 751 則指令的整理
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、Anyone else noticed Claude making weird decisions without asking lately?（最近 Claude 是不是常常沒問就自己做決定？）（原討論串）
r/ClaudeAI 看板上的這串討論是在 10 月 25 日（台灣時間）發的，拿到 20 多分、將近 30 則留言。發文的網友說，他連續兩天發現 Claude 遇到沒講清楚的地方，不再像以前一樣先停下來問他，而是自己隨便挑一個做法就悶著頭往下做，比如明明有三種可行的做法，它問都不問就自己選了一種；他原本以為是因為對話太長、被系統自動壓縮（對話太長時，AI 會自動把前面的內容濃縮）才變成這樣，結果回家做簡單的小事情時也遇到一樣的狀況，不管是公司帳號還是個人帳號都一樣。
底下的留言大家看法不太一致。有人說自己沒遇過，建議他先去檢查一下，是不是 Claude 的記憶功能自己偷偷記下了某些習慣；有人猜是因為把「思考力道」（讓 AI 花更多時間想深一點的設定）調高了，它就會更想自己把問題解決掉；也有人吐槽說它本來就很愛自己腦補。裡面最實用的一則建議，是在給 Claude 的固定規則檔（每次對話都會自動載入的說明書）裡加上這句話：「只要有兩種以上合理的做法，而且選哪一個會影響最後的結果，就先停下來問我；其他小事你可以自己選一個做，但在最後要把你心裡自己假設的前提列出來給我看。」這位網友特別提醒後半句一樣重要：叫它把假設列出來，你只要花五秒鐘掃過去，就能在它一路錯下去之前先抓出來。
二、Logging what I actually used ChatGPT Plus for — and will I renew?（記下 ChatGPT Plus 這個月實際拿來做什麼，還要續訂嗎？）（原討論串）
r/ChatGPT 的這串在 10 月 25 日（台灣時間）發文，幾乎沒有人回應，這裡收錄的是發文者自己的紀錄。發文者的 ChatGPT Plus 隔天到期，他回頭整理這個月實際拿它做了什麼：投 IT 職缺、改履歷、寫信、念課程時請它解釋觀念和排讀書計畫，例如用語音對話練習講解記憶體和硬碟的差別。
他說最有用的時刻，是自己先試著回答、再請它給具體回饋；文件做得漂亮也有用，但內容他還是得自己看懂。麻煩的地方是檔案讀取在同一段對話裡失效好幾次，要找回之前語音測驗的細節也不容易。結論是這次不續訂，先把手上已有的教材用完，有明確需要再付費。
三、What's the one thing you now ask Claude Code to check before it says 'done'?（你現在會要 Claude Code 在說「完成」之前先檢查哪一件事？）（原討論串）
r/ClaudeAI 的這串在 10 月 25 日（台灣時間）發文，原文已被移除，但留下 40 多則留言，大家各自分享在 Claude Code 回報「完成」之前，會要它先檢查什麼。
幾則具體的做法：要它列出實際改了哪些檔、哪些只是讀過；要它說明改過哪些測試、為什麼改（避免它為了讓測試通過去改測試本身）；要它貼出指令實際的最後一行輸出，而不是它自己的摘要，因為有人遇過檢查失敗卻沒有印出任何東西，AI 把「沒有訊息」當成通過；還有人要求它分清楚「本機做完了」和「部署之後才算數」的事，因為它曾經把還沒上線的修改回報成已經上線。
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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