Dario Amodei 被問「這不是富人說資本主義不好嗎」，用一張行為清單回應。整理了訪談中的 Amdahl's Law 框架，和他的直白判斷：coding 先走，但你的 5% 能放大 20 倍。

「你怎麼不用 Obsidian」是 Theo 聽過最多次也最沒用的建議。他的 Notion 管 6 人團隊、日更影片的完整產線。推薦替代品之前，你真的知道別人在解決什麼問題嗎？

每次開 Cowork 都在重複解釋同樣的事？Skill 寫一次就能跨工作階段自動生效。這篇拆解漸進式載入、描述觸發和組合模式三個核心機制，加上 8 個常見錯誤和三種建構路徑。

越來越多消費者在 AI 搜尋裡完成所有購買研究，卻從未造訪你的網站。了解什麼是暗轉換、為什麼別人寫的一篇推薦比你自己寫十篇文章更有效，以及怎麼讓 AI 讀懂你的內容。

一位工程師用五個理由解釋為什麼 MCP 正在被淘汰，命令列才是 AI 工具整合的正確路徑。從可調試性、可組合性到權限粒度，看完你會重新評估自己的 AI 工具策略該往哪走。

OpenClaw 被收購後生態爆發，有人主張「賣 wrapper 比用更賺」，還列出 5 個能賺錢的垂直場景。這篇拆解商業邏輯為何站得住，也補上原作者沒說的可靠度和護城河風險。

Prompt 寫再好也沒用？一位工程師用 80 個純文字檔案打造了 AI 個人作業系統。拆解他的 context engineering 架構、三層漸進式揭露，以及四個花了真金白銀才學到的教訓。

同一個模型換支架差 36 個百分點。Cursor 省近半 token，Vercel 砍 80% 工具反而成功。拆解 Claude Code 到 Manus 的支架設計，以及為什麼頂尖團隊都在做減法而不是加法。

為什麼有人用十個字的提示就能產出專業成品？一個跑了 400 次 Claude Cowork 的使用者整理了 17 條實踐，核心發現：問題從來不在提示，在你的 context 架構和系統設定。

AI 寫程式工具越來越花俏，但 2026 年最強的反而在終端機裡。因為 AI 模型天生就懂命令列，終端機才是它最自然的工作介面。四大 CLI 工具各有甜蜜點，看完就知道怎麼選。