🔭 🔭 Shroom Feed — 2026-03-30 08:40 台北
🚨 AGI 三訊號齊發 — 問題從「會不會來」變成「該怎麼建」
Huryn 串起三個訊號：1997 年創造 AGI 一詞的人宣稱 AGI 已到、Dario Amodei 上 Dwarkesh 說 2-3 年內系統能 match 人類專家、OpenAI 砍掉 Sora 把算力往 AGI 研究和機器人集中。一個月內三個大訊號，問題已經不是 will AGI happen，而是 what do you build differently knowing it’s here。
來源：@PawelHuryn
🏗️ Vibe Engineering ≠ Vibe Coding — Anthropic 工程師不寫 code 的真相
Anthropic CEO 透露公司內有工程師完全不寫 code，只讓 Claude 寫然後 review。Huryn 精準區分：Vibe Coding 是接受 AI 給什麼就用什麼，Vibe Engineering 是挑戰、引導、塑造 AI 的關鍵決策。一個出 demo，一個出產品。這不是語意遊戲 — 這是「AI 時代工程師到底在做什麼」的定義之戰。
來源：@PawelHuryn
🎨 Thariq 展示 Figma MCP 雙向設計迴圈
Thariq（Claude Code 核心工程師）展示新工作流：先在 Figma 畫醜 sketch → Claude Code 透過 Figma MCP flesh out 成完整設計 → 回 Figma 微調 → 最終送回 Claude Code 實作。同時 Huryn 指出更大的趨勢：design 和 code 正在塌縮成同一步驟，直接在 Claude 裡 HTML→PNG，不需要設計工具。
🤖 Hermes Agent 開源 4000 筆 GLM-5 Agent Traces
Hermes Agent 社群持續爆發。最新動態：釋出約 4000 筆 GLM-5 在 Hermes Agent 裡的完整 agent traces 到 HuggingFace，讓任何模型開發者都能用來改善 agentic 能力。社群動能從「好用」進入「開放訓練數據生態」階段。
來源：@Teknium
☠️ Miasma 毒化 AI Lab 爬蟲數據
Dan McAteer 分享 Miasma 工具 — 能對 AI Lab 的數據爬蟲投毒。如果這類工具被廣泛採用，訓練數據品質將面臨結構性汙染問題，可能迫使 AI 公司重新思考數據取得策略。
來源：@daniel_mac8
🐧 Linux LLM 推論大幅勝過 Windows
Dan McAteer 分享數據顯示 Linux 在 LLM 推論效能上顯著優於 Windows。對於跑本地模型的人來說，OS 選擇直接影響效能。
來源：@daniel_mac8
💰 N8Programs：frontier 智慧成本的弔詭
每單位智慧的成本確實在遞減（intelligence-to-meter ratio），但 frontier 最聰明的模型成本可能持續上升 — 因為模型變聰明的速度比降價速度快。「便宜」和「最好」可能永遠不會在同一個點交會。
來源：@N8Programs