玩具實驗
玩具實驗 #001｜讓 Claude 和 Codex 辯論，人類只負責隔岸觀火
不用 API Key，登入 Claude Code 和 Codex CLI 就能讓兩個 LLM 對辯；不先分好正反方，它們客氣到根本吵不起來。
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#AI-Agent
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城市便條
科技筆記
科技筆記 #006｜Matt Pocock retro Skill 是什麼？怎麼用？讓 AI Agent 復盤工作階段的試用心得
Matt Pocock 的 retro Skill 會回頭讀 AI Agent 的工作階段紀錄，把重工整理成可驗證的改善項目；這篇整理它怎麼運作、什麼時候用、我實測抓到的五個問題，以及為什麼不該全自動。
科技筆記
科技筆記 #004｜OpenAI Dot 是什麼？跟 Agent 差在哪？
一般 Agent 接到任務後完成並回傳；Dot 承接的是長期責任，會保留工作脈絡，持續處理同一主題的新任務。
學習筆記
學習筆記 #002｜AI 產出太快，你也看不完嗎？
LLM 越強，人的工作越往監督與理解移動；把輸出改成圖表、網頁或解說影片，可以縮短消化 Agent 成果的時間。
技術筆記
技術筆記 #014｜Agent 給的方案看起來都很合理，真的要照做嗎？
Agent 可以道歉重跑，但錯誤後果仍由使用者承擔；有標準答案的任務要會驗證，沒有標準答案的任務則要守住真正目標。
技術筆記
技術筆記 #008｜模型越來越聰明，你的 AGENTS.md 真的需要那麼多資訊嗎？如何避免重複的錯誤一再發生？
模型變強後，AGENTS.md 不一定要愈寫愈長；刪除不再必要的規則，並用 failures.md 重跑舊錯誤，讓 Context 也能像 Code 一樣被測試。
技術筆記
技術筆記 #001｜AI 迭代得再快，底層的問題定義仍然不變
模型能力快速進步，但人仍要定義戰場、拆解任務、設定邊界，並判斷這場仗到底有沒有打贏。
商業筆記
商業筆記 #001｜SaaS 不會死，商業邏輯才是護城河
介面可能被 AI Agent 改寫，但 API 背後的商業邏輯、資料流程與問題定義，才是更難被取代的價值。
觀點筆記
觀點筆記 #001｜提高認知，和保持學習一樣重要
AI 能放大每個人的能力，也可能放大原有的認知差距；工具相同，問題框架與驗證方式仍會決定結果。
