The BEST Jev Use Cases for AI Coding (Absolute Game Changers)
介紹 Jev 在 AI 程式碼開發中的四個實用場景：安全鉤子防誤操作、即時遊戲測試、夾在 LLM 間的決策加速，以及根據任務難度分類模型。看完能學習如何用 Jev 提升工作流速度並降低 Token 成本。
Claude Haiku
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Using Claude Opus 5.5 as your daily driver
展示 Claude Opus 5.5 相比前代 Opus 5 在速度、準確度與成本上的提升，透過實際程式碼修復案例對比兩者表現。觀眾能了解如何設定努力程度與使用子代理來最佳化效能，並掌握 API 審計命令的用法。
Jev Explained for Python Developers
Dave Ebbelaar 示範 TypeSafe 的 Jev 模型在 Python 中的使用，涵蓋分類、評分與布林判斷。影片比較其與 Claude 的速度與成本優勢，並說明如何將多個問題整合至單一 API 呼叫以最佳化 AI 工作流。
How to Build Codex Skills Better than 99% of People
拆解如何建立比 99% 人更好的 Codex 技能，透過逆向工程輸出、單一任務觸發、選擇自由度等級、建立驗證迴圈、測試不同模型及持續回饋最佳化六個步驟。看完能掌握將複雜流程轉化為可靠自動化技能的具體方法。
Anthropic's Misuse Report, Condensed to 117 Findings
整理安提洛普（Anthropic）2026 年 9 月 misuse 報告，將內容濃縮為 117 項發現，涵蓋從俄羅斯間諜活動、工業化盜竊到影響與誤資訊等八大類別。
The Bad Guy With An AI Named Claude
分析 Anthropic 發布的報告，指出惡意行為者利用 Claude 進行駭客攻擊、影響操弄及非法模型精簡（distillation）。
A Dial for You
Amp 更新其「Dial」功能，當使用者連結 ChatGPT 訂閱時，low、medium 和 high 模式將統一使用 OpenAI 的 GPT-5.6 系列模型，取代原先混合使用的 GLM-5.2、Claude Fable 與…
11 Tips to Run Coding Agents 24/7 on One Subscription
分享 11 個工程技巧，透過漸進式揭露、規劃與執行分離、建立 LLM 維基等策略，大幅降低 token 消耗並提升效能。讀者可學習如何最佳化提示詞、管理上下文與設計多代理系統，讓 AI 工具在預算內穩定運作。
The Creators of Claude Code and OpenClaw don't Prompt Their Agents Anymore?!
探討「迴圈工程」趨勢，指出直接提示 AI 程式碼助手已非最佳實踐，而是透過設計自動化迴圈讓 AI 自主運作。內容分析此方法的成本高昂、上下文膨脹等缺點，並示範如何用 Orchestration 架構、混合模型與可觀測性工具來解決這些問題…
🚀Opus 4.8 + Dynamic Workflows自动生成Harness指挥上百个subagents并行工作，廉价Haiku+旗舰Opus搭配！Claude Code效率倍增一天干完一个月的活
介紹 Opus 4.8 與 Haiku 搭配，透過動態工作流指揮上百個子代理並行作業，大幅提升程式開發效率。
※ 摘要僅根據標題與說明
Picking the right model
分享如何建立專屬評估流程，透過實際測試而非公開榜單來選擇最適合業務場景的 AI 模型。重點在於定義任務成功標準、區分基礎設施失敗與模型表現，並利用思考模式與努力參數調整成本與品質的平衡點。
Building Agentic GraphRAG Systems
探討如何用知識圖譜解決 AI 代理的記憶與資料斷層問題，提出從本體設計出發的 GraphRAG 架構。讀者將學習如何建立本體、選擇資料模型（如追加式日誌或單集合），並透過 MCP 伺服器將圖譜整合為代理的統一記憶層，以應對情境腐蝕與資料碎…
One Agent Is NOT ENOUGH: Agentic Coding BEYOND Claude Code
展示超越單一 AI 編碼代理的多團隊代理編碼架構，透過 orchestrator、團隊負責人與專責工人分工協作，解決單一代理能力瓶頸。觀眾可學習如何建立多層級代理系統，利用領域專長與記憶機制提升程式碼品質與效率。
Superpowers 5
介紹 Superpowers 5 的新功能，包括視覺腦力激盪、子代理驅動開發與專案規劃審查迴圈，並說明如何透過介面驅動設計提升軟體工程品質。看完能學習如何讓 AI 代理更有效地規劃與執行複雜專案。
I was an AI skeptic. Then I tried plan mode
Matt Pocock 分享他從 AI 懷疑論者轉為忠實使用者的經歷，並詳細介紹 Claude Code 的「Plan Mode」功能。他解釋了為何在執行程式碼前必須先規劃，這能幫助 AI 理解專案上下文並讓開發者釐清需求。
The most complex model we actually understand
深入解析人類目前最理解複雜的 AI 模型，探討其內部機制與學習過程。觀眾可從中了解模型如何發現數學恆等式及線性探測等關鍵概念。
88.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
A.I. Builder Tips: Voice Control, Fast Orchestration, MCP Integration (Ft Jason Kneen)
Jason Kneen 分享如何開發 Cluso，一款結合語音控制與 MCP 協議的 AI 網頁檢查器。內容涵蓋如何建立語音指令與元素點選的上下文關聯、設計多模型協同架構以最佳化效率，以及實作即時協作功能。
Building an AI Agent in 100 Lines of Code | Yaniv Aknin
探討 AI 代理（Agent）內部隱藏的系統提示詞與工具設計如何影響效能。講者透過實作簡易代理與分析大型模型（如 Claude、Codex）的行為，說明通用模型在適應新工具上的優勢，並分享如何透過 MITM 代理抓取流量以研究模型細節。
RAW Agentic Coding: ZERO to Agent SKILL
示範如何從零開始建立一個「分叉終端」的 AI 代理技能，透過手寫提示詞與規劃架構，讓代理能獨立啟動新終端並執行指令。觀眾能掌握技能核心架構（pivot 檔案、工具目錄、提示詞與食譜），學會如何規劃與構建可重用的代理能力。
Why are top engineers DITCHING MCP Servers? (3 PROVEN Solutions)
探討工程師如何避免使用 MCP Server 導致上下文 token 過快耗盡，並介紹 CLI、指令碼與技能三種替代方案。透過實際建立 Kalshi 預測市場代理，比較不同方法在控制權、複雜度與上下文儲存上的優缺點，提供具體實作建議。
Claude Code 2.0 Agentic Coding: No, other agents aren't even close.
示範如何將舊版 Claude Code SDK 遷移至新版 Claude Agent SDK，並利用「探勘 - 規劃 - 建構」工作流，透過多個子代理並行執行搜尋與規劃，大幅提升程式設計效率與上下文管理。
Episode 8
探討 Amp 團隊如何評估與選擇不同大型語言模型用於程式碼代理。內容涵蓋為何工具呼叫能力是關鍵差異，Gemini Pro 在複雜任務中的不足，以及開放模型如 K2 和 Qwen 的潛力。
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