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。
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Sonnet
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Designing How AI Grows — Tom McGrath
Tom McGrath 探討神經網路如何像自然科學般學習概念，並提出將可解釋性納入訓練迴路以實現有意義的設計。他分析 AlphaZero 的知識收斂性、模型如何發現錯誤並產生誤對齊，以及稀疏自編碼器在理解高維結構上的侷限。
高效电商 AI 智能体解剖指南 | 选自 Anthropic 的 Claude 博客
深入解析如何構建高效且低延遲的電商 AI 智慧體，涵蓋架構設計、成本最佳化與生產環境部署。讀者可學習如何透過技能模組替代子智慧體以降低延遲，並掌握評估體系與安全策略，讓 AI 系統能穩定執行於實際商業場景。
Anthropic Is "Increasing" Your Limits
討論 Anthropic 將 Claude Code 周限永久調降 17%，卻用「增加 25%」的誤導性說法，並批評其溝通方式與對 Fable 模型的嚴格限制。
18 萬次觀看Cisco & Stanford on Why Skills Are the New Code
探討技能工程如何取代模型選擇，成為決定 AI 代理效能的關鍵。透過實測資料揭示技能濫用、版本滯後及無視性問題，並展示中階模型搭配精準上下文即可達成高價值。
Telling your agent “no” is a moat now, rearward deployed engineers, and harnessing the context for your SDLC
探討 Uber 將工程師外派至非技術部門（如法律、行銷）以推廣 AI 工作流的「後向部署」策略，並分析 Claude Code 預設開啟安全自動模式、Meta 推出本地執行模型 Muse Glimmer 的動態，以及 Tim O'…
Omnigent: Composition, Control, and Collaboration for AI Agents
分享如何利用 OmniGent 等工具，透過讓多個 AI 模型互相辯論來提升程式碼品質與研究效率。講者分享實戰經驗，包括用不同模型測試、處理繁體中文語料以及建立 AI 代理的工作流程。
610次觀看The Tessl Agent: Build Your Software Factory on Autopilot
Tessl 產品負責人 Simon Maple 在播客中介紹 Tessl Agent，這是一款用於建立自動化軟體工廠的介面。
The Flat Curve Society
Steve Yegge 探討 AI 能力曲線看似平坦化的現象，指出因安全限制與人類辨識度天花板，多數人將無法接觸到超級智慧，只能使用現有模型。文章強調企業需重視員工的 AI 素養培訓，並重新評估 SaaS 與自建的成本效益。
The Age of Async Agents — Cognition's Walden Yan & OpenInspect's Cole Murray
訪談 Cognition 創辦人 Walden Yan 與 OpenInspect 創辦人 Cole Murray，探討背景代理（Background Agents）如何從概念走向實用，以及 Devin 等工具在 2025 年底後的演變。
Agents that remember
本工作坊示範如何為 Claude 代理建立持久記憶庫，讓其能在不同會話間保留資訊。透過「Dreaming」功能，可自動整理、去重並增強記憶內容，解決記憶庫無限制膨脹與資訊過時的問題。
2.7 萬次觀看The prompting playbook
分享如何透過評估套件與結構化提示最佳化 AI 代理系統，涵蓋從維護舊提示到從零建構新用例的實戰案例。觀眾可學習如何針對失敗模式逐一修復，並利用工具與代理迴圈提升效能。
14.4 萬次觀看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。
9,874次觀看Anthropic's Boris Cherny: Coding's Printing Press Moment
Boris Cherny 分享 Claude Code 從實驗到爆發的歷程，解釋為何他已完全依賴 AI 寫程式，並介紹 Loop 與 Routines 等自動化工作流。
Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对
深入解析 Claude Code 的提示快取機制，說明為何頻繁開啟新會話反而更耗錢。作者提供具體策略，包括在活躍會話中繼續工作以維持快取、善用子智慧體隔離上下文、以及設定自動壓縮閾值來控制成本。
My Pi Agent Teams. Claude Code Leak SIGNAL. Harness Engineering
解析 Claude Code 洩漏後的核心訊號，指出「Agent Harness」是建構自主代理的關鍵基礎設施，而非僅依賴特定模型。
我们是如何定义 OpenClaw for Teams 新产品形态的｜对谈 Kuse&Junior 联创兼 CTO 宇豪
訪談 Kuse.ai 與 Junior.so 聯創兼 CTO 宇豪，探討如何從零融資做到千萬美元 ARR，以及 OpenClaw 類產品的演進。
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。
【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第八講：大型語言模型的推理過程不用太長、夠用就好
探討大型語言模型推理過程過長是否必要，指出推理長度與正確率未必正相關，反而消耗額外算力。透過控制提示詞、調整參數、知識蒸餾及強化學習獎勵機制，可訓練出推理短且準確的模型，達到資源效率與效能的平衡。
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