Why Your AI Agents Can't Talk to Each Other (Yet) — Vlad Luzin, BAND
Vlad Luzin 指出人類目前像路由器一樣在多個 AI 之間傳遞訊息，他認為建立 AI 與 AI 間的通訊層能解決單一代理的偏見與注意力分散問題。BAND 提供包含身份、登錄檔與即時對話的互動層，讓代理能跨組織協作並保留人類參與。
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Claude
370 筆內容提到
最近 7 天 21 筆↓2（比前一期少 2 筆）（再前 7 天 23 筆）
也寫作：claude
這一頁列的是「提到 Claude」的內容（名稱由語言模型從內容裡整理），不一定整筆都在講它。只想追它的新內容：訂閱 RSS；想找標題裡就有它的：搜尋「Claude」。
最新
依發布時間，最新的 30 筆
AI Harnesses In 24 Minutes (For Normal People)
Nick Saraev 分享他如何從無程式背景，透過 YouTube 自學並建立多個成功企業的故事。影片聚焦於他利用 AI 模型（如 Claude）協助客戶建立自動化系統以獲取客戶並擴展業務的經驗。
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科技爱好者周刊（第 414 期）：Jev 决策模型有什么用
介紹 TypeSafe AI 推出的 Jev 決策模型，它能直接返回機率數值而非文字，適用於是非題、選擇題與評分任務。透過實際應用示範，展示如何利用該模型進行語義搜尋與網頁自動評分，並探討其對程式開發與 AI 代理的影響。
Claude 外掛推薦！8 款上班族實測：簡報、會議、CRM、求職｜泛科學院
實測 8 款 Claude 外掛，涵蓋簡報、會議記錄、CRM 更新、專案管理及求職等上班族常見場景。透過串接 Canva、Notion 等工具，幫助讀者判斷哪些外掛能融入個人工作流程。
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Claude Now Does Video (FOR FREE) Thanks To JavaScript
介紹如何利用 JavaScript 讓 Claude 處理影片內容，並拆解從提示詞到技能層級的四級提升方法。看完能學會如何自由組合工具與迴圈來擴展 Claude 的能力。
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Codex跟我迭代十几轮，Claude一天就全作废？
作者展示用 Claude 重做個人網站的過程，並演示將社群與文章轉化為可互動的 AI 問答系統。觀眾能了解如何建立屬於自己的數位入口，並掌握將資料轉化為 AI 可用知識的基礎設施。
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Anthropic擴大資安Claude存取計畫，Glasswing半年找到逾12萬漏洞
Anthropic 擴大 Cyber Verification Program 並整合 Project Glasswing，設立三個資安存取層級供專業團隊使用受限較少的 Claude 模型。
Quoting Felix Rieseberg
由 Simon Willison 撰寫，介紹了 Cowork 工具從本地執行虛擬機器到雲端執行的重大更新。新版本的 Cowork 將模型推理與虛擬機器移至雲端，解決了本地執行帶來的電池消耗、效能低落及工作斷續等問題，讓使用者能更靈活地使用…
中國的開放模型對手來了？Reflection AI 推 Beam，憑什麼挑戰 GLM、Qwen
Reflection AI 推出 Beam 開放模型，主打程式設計與推理效率，旨在與中國 GLM、Qwen 等模型競爭。該模型採用稀疏架構，推論算力較同級中國模型低約三至四倍，適合需要長期執行的 AI Agent 任務。
EP417 – Matt Pocock Skills v1.3 解析：implement-spec、pr、retro 背後的底層邏輯
解析 Matt Pocock 最新發布的 AI 技能框架 v1.3，涵蓋 implement-spec、pr 與 retro 三個核心模組。
用 Claude 太燒錢！微軟、Meta 同步縮減內部使用
微軟與 Meta 因營運成本考量，同步縮減內部對 Claude 等外部 AI 工具的依賴，轉推自家模型。文章同時提及開放權重模型如 Beam 的興起，顯示企業正尋求降低 AI 使用成本的新方案。
I Built Another Andrej Karpathy Using Claude
作者利用 Claude 建立了一個模擬 Andrej Karpathy 的程式碼代理，透過分析其超過 70 萬字的教學內容來複製其教學風格。影片展示了建立這類專家代理的具體步驟，讓讀者能將此方法應用於其他領域的專家。
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Agent Memory Is Solved. Agent Learning Isn't. — Karthik Ranganathan, Yugabyte
Karthik Ranganathan 解釋為何單一代理的記憶已解決，但團隊代理無法共同學習，並展示 Yugabyte 如何透過最佳化 RAG 管道大幅提升精準度。影片還示範了 Meko 工具如何讓代理在跨系統時恢復會話與共享記憶。
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20VC: Is Seed Investing Dead Without a $1BN Fund? | Does Ownership and Price Matter When Companies Can Be $1TRN Exits | Are AI Revenue Numbers Real and What to Watch Out For with Venky Ganesan, Menlo Ventures
Venky Ganesan 與 Harry Stabbings 探討當前風險投資環境的劇烈變化，包括無百億美元基金能否進行種子輪投資、AI 營收資料的真實性、大科技併購策略的風險，以及股權稀釋與退出時機的考量。
Anthropic投入1億美元培訓萬名工程師，強化企業Claude部署能力
Anthropic 宣佈投入 1 億美元，透過 Claude Frontier Academy 培訓企業工程師，協助將 Claude 導入實際工作流程與生產環境。
Dashboards Are Dead — Sarah Simionescu, Composio
Sarah Simionescu 指出傳統儀表板與查詢語言是過時的翻譯層，並展示 MCP 協議如何讓 AI 代理跨應用執行任務。影片透過實作示範，說明如何設計介面讓代理能自主搜尋工具、規劃執行並完成跨系統工作。
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I Built a Personal AI Agent on a Raspberry Pi — Jeremy Adams, Neo4j
Jeremy Adams 示範如何在 Raspberry Pi 4B 上建立可佩戴的個人 AI 代理，結合 NanoClaw、WhatsApp 與 Neo4j 圖形資料庫。
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Claude Cowork for Cybersecurity Leaders (Secure Dallas - 2026)
分享如何將 Claude 視為新員工，協助企業安全導入並實際應用。觀眾可學習將 AI 工具融入工作流程的具體步驟與常見挑戰。
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EP413 – Anthropic 上市前招股書外流！完整拆解： 420 億虧損，5180 億算力承諾，估值 2 兆美元
拆解 Anthropic 上市前外流的招股書草稿，分析其營收暴增、四百二十億虧損與兩兆美元估值的背後的財務邏輯與風險。聽眾能了解其本業虧損與會計費用差異、主要競爭對手 OpenAI 的對打狀況，以及大客戶集中與算力承諾等關鍵風險點。
Why AI Avatars Are Changing Everything (And How to Build One)
示範如何建立能即時互動的 AI 虛擬人，讓其透過語音控制網頁介面。觀眾可學習使用 Synthesia API 與 LiveKit 架構，將語音轉文字、大模型與語音合成串接，打造低延遲的對話式網頁體驗。
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You're Using Jev + Claude Wrong
指出 Jev 與 Claude 組合時常見的五大錯誤用法，並提供修正方法。觀眾能學習如何正確設定與呼叫這兩款 AI 工具，提升程式開發效率。
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1032: Agents Need 10x More Data Than Humans, with Salesforce’s CDO Michael Andrew
訪談 Salesforce 首席資料官 Michael Andrew，探討當 AI 代理成為客戶時，資料團隊的角色與挑戰。
(Preview) All About Agents: Dots Arrive, Google and Apple Questions, Muse Follow-Ups, Super Intelligence, and the Mandate of Heaven
Andrew Sharp 與 Ben Thompson 探討個人 AI 代理（Agents）市場潛力，分析 OpenAI Dots 與 Apple、Google 在消費端策略的差異。
ChatGPT Dots: How I Spent My First 24 Hours
介紹 OpenAI 新推出的 ChatGPT Dots，一種具備自主電腦與瀏覽器、可 24 小時運作的 AI 代理。透過設定角色、知識庫與自動化任務，協助使用者管理日程、搜尋資料並整合多個工具，打造個人數位生活作業系統。
9.8 萬次觀看GPT-6-Astra on The New ULTRAFAST $500 Plan Is Scary...
Nick Saraev 分享他如何透過 AI 建立自動化系統來生成潛在客戶並縮放業務，並提及他與 OpenAI 等大品牌合作的經歷。
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Did Lovable just replace Developers once and for all...? (Full Beginner Tutorial with Payments & AI)
示範如何用 Lovable 從零建置包含付費訂閱、班級預約與 AI 助手的健身網站。觀眾能學習將客戶需求轉為執行計畫、設定 Stripe 支付與 Resend 郵件，並透過 MCP 伺服器讓外部 AI 工具存取應用程式資料。
3.7 萬次觀看Webinar: AI Agent Simulation of Human Behavior with Michael Bernstein
教授 Michael Bernstein 探討如何利用大型語言模型模擬人類行為，打造能預測組織與客戶反應的 AI 代理。透過深度訪談建立「數位孿生」，解決傳統模擬模型過於簡化或刻板印象的問題，協助決策者進行更精準的「如果」情境推演。
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最受歡迎
依人氣
The mystery is solved... and the answer is 40x cheaper than Claude
揭露匿名模型 Ox Alpha 實為智譜 GLM-5.3-Flash，並展示其在 OpenRouter 上以 40 倍低於 Claude 的成本執行。觀眾可了解該模型在處理大量 token 時的實際表現與價格優勢。
177 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
I spent 3 days at MIT... the robot hype is worse than you think
探討人形機器人熱潮是否過度高估，指出多指靈巧操作仍是未解決難題，並分析 MIT 研究顯示通用機器人需數十年。內容介紹 Gemini Robotics 技術、模擬訓練與強化學習的挑戰，最後推薦開源工具 Omnigen 整合 AI 代理。
151 萬次觀看Claude Certified Developer Foundations (CCDV-F) Certification Course
涵蓋 Claude 認證開發者基礎考試內容，教導如何建置與整合生產級應用、代理與工作流。學員將學習代理架構、API 機制、提示工程及 MCP 伺服器等實務技能，並透過實作實驗掌握工具使用。
25.6 萬次觀看The summer Math fell to the machines...
記錄近期 AI 在數學領域的突破性進展，包括推翻百年猜想與解決千年難題。觀眾可了解 AI 如何輔助甚至主導數學研究，以及對未來學術界的可能影響。
73.1 萬次觀看Why AI Avatars Are Changing Everything (And How to Build One)
示範如何建立能即時互動的 AI 虛擬人，讓其透過語音控制網頁介面。觀眾可學習使用 Synthesia API 與 LiveKit 架構，將語音轉文字、大模型與語音合成串接，打造低延遲的對話式網頁體驗。
2.7 萬次觀看Claude is definitely not conscious…
探討 Anthropic 發現 Claude 模型內部隱藏的「J-space」區域，該區域類似人類意識的運作機制。透過實驗顯示，直接修改此區域的內部概念會改變模型推理結果，但語法與流暢度則不受影響，引發關於 AI 是否具備意識的討論。
80.1 萬次觀看The most controversial rewrite in history just shipped...
Bun 團隊花費 11 天與 64 個 AI 代理將 53.5 萬行 Zig 程式碼重寫為 Rust，解決了記憶體管理漏洞並最佳化效能。影片探討了這次大規模 AI 輔助重寫的成功與爭議，並介紹了用於審查程式碼的 CodeRabbit 工具。
70.1 萬次觀看Reddit cracks down on AI slop & the future of AI compute
訪談探討 Reddit 打擊 AI 垃圾訊息的策略、Anthropic 的經濟指數與 Claude 使用情況、GPU 運算權交易市場，以及 Anthropic 與三星合作開發晶片的前景。
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Stripe buys OpenRouter, Ramp’s AI Index & IBM’s OpenAI deal
訪談探討 IBM 與 OpenAI 的合夥關係、Stripe 收購 OpenRouter 的戰略意義，以及 Ramp 發布的 AI 指數。內容涵蓋企業如何透過路由與治理解決模型選擇困難，並分析 AI 成本激增與立法領域的自動化現象。
Thinking Machines Lab drops Inkling & Meta’s Muse Spark 1.1
訪談探討 Thinking Machines 推出的混合專家模型 Inkling，分析其開放權重與自訂架構的意義；比較 Meta Muse Spark 1.1 與 OpenAI GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI 3 上的表現。
