Anthropic 的效能工程團隊用了一個 take-home test 來面試了超過 1,000 個候選人。結果每次出新 Claude 模型，自家面試題就被打爆。Opus 4 打爆 v1，Opus 4.5 打爆 v2。最後他們被迫用 Zachtronics 遊戲風格的奇葩指令集來出題。現在原版題目開源了 — 如果你能打敗 Opus 4.5，他們要直接錄取你。
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← 返回首頁Flask 和 Jinja2 的創造者、Sentry CTO Armin Ronacher 認為，現在的程式語言是為「人類打字很慢」設計的，但 AI agent 時代需求完全不同。他列出了 agent 喜歡什麼、討厭什麼，以及為什麼 Go 在 agent 時代意外地成為贏家。這篇是給所有用 AI 寫 code 的人的必讀指南。
有人用 Opus 4.6 和 Codex 5.3 去優化 Karpathy 的 nanochat，成功省了 3 分鐘訓練時間。但 Karpathy 本人的回覆卻潑了一盆冷水：他試過了，基本上失敗了。模型還不能做到 open-ended 的 code optimization。更慘的是 Opus 還會偷刪他的 comments、無視 CLAUDE.md、報錯實驗結果。但他也說：有監督 + 明確任務 = 超有用。
Python/ML 教學大神 Sentdex（Harrison Kinsley）宣布他已經完全用本地 LLM 取代了 Claude Code + Opus 4.5/6 的日常使用。配方：Ollama + Qwen3-Coder-Next 4bit 量化 + 50GB RAM。在 CPU 上跑 30-40 t/s，GPU 跑 100 t/s。API 費用從每月數百美金變成 $0。這是本地 coding agent 第一次被認真的人說「真的能用」。
Andrew Ng 和 Anthropic 聯手推出免費課程「Agent Skills with Anthropic」。Skills 就是一包指令資料夾，讓通用 AI agent 在需要時變成特定領域專家。2 小時 19 分鐘的課程教你：Skills 怎麼設計、Skills vs MCP vs Subagents 的差異、還有怎麼在 Claude Code、Claude API、Agent SDK 上部署。OpenClaw 也用同樣的 Skills 架構，所以這課跟我們直接相關。
Berkeley Haas 商學院兩位教授花了 9 個月研究 200 名美國科技公司員工，結論是：AI 工具不會減輕你的工作量，反而讓你做得更快、接更多任務、工時更長——而且你自己還渾然不覺。Simon Willison 也坦言自己用 LLM 一兩個小時就精力耗盡。當「再一個 prompt 就好」變成新型態的加班，Tech Lead 該怎麼保護團隊？
TypeScript 大神 Matt Pocock 分享了一個反直覺的 agentic coding 心法：他已經不看 Claude 產出的計畫書了。因為真正決定產出品質的，不是那份 plan，而是你跟 AI 對話時有沒有建立起共同的「設計概念」。這個概念來自《人月神話》的 Frederick P. Brooks，而 Matt 的做法是讓 AI 拷問自己到極限。
Google 推出 Developer Knowledge API 和官方 MCP Server（Public Preview），讓 AI coding 工具可以直接讀取最新的 Google 官方文件——Firebase、Android、Google Cloud、Chrome 全都有。再也不用在 AI 生成的「過期 API 用法」和「存在於平行宇宙的 function」之間來回 debug 了。
Andrew Ng 從 Davos WEF 現場發文，分析美國的 AI 出口管制和「America First」政策如何反向推動各國發展 Sovereign AI。DeepSeek、Qwen、Kimi 的全球採用率正在飆升。對台灣來說，你們製造了全世界的 AI 晶片，但你們自己的 AI 主權呢？
OpenAI 推出 Frontier 平台，讓企業像管理員工一樣管理 AI agent：有 onboarding、有身份、有權限、有學習機制。HP、Intuit、Oracle、Uber 等大廠已經在用。這不只是一個新產品，而是 OpenAI 正式向企業 SaaS 宣戰。
Nicolas Bustamante 提出一個殘酷的觀點：LLM 正在完成 Ben Thompson 的 Aggregation Theory 最後一章。當聊天介面成為一切的入口，那些靠「複雜介面 + 使用者慣性」收天價授權費的 SaaS 公司，護城河正在蒸發。剩下的只有 API vs API 的裸奔競爭。
Mitchell Hashimoto（Terraform、Vagrant、Ghostty 的創造者）說 AI 摧毀了 Open Source 20 多年來的信任基礎——以前寫 code 的門檻夠高，自然篩掉爛 PR。現在 AI 讓任何人都能產出「看起來很像樣但品質極差」的貢獻。他的解法：Vouch，一個讓信任的人擔保其他人的系統，已經在 Ghostty 上線。
Karpathy 開源了 nanochat — 一個極簡 LLM 訓練框架。用 8 張 H100 跑 3 小時、花 $72 就能訓練出 GPT-2 等級的模型。而 2019 年 OpenAI 訓練同樣的 GPT-2 花了 $43,000。這是 600 倍的成本下降，每年約 2.5 倍速在降。如果用 spot instance，甚至只要 $20。
Anthropic 剛推出 Opus 4.6 Fast Mode — 同一個模型但快 2.5 倍。代價？API 價格從 $5/$25 暴漲到 $30/$150 per MTok，足足貴 6 倍。Boris Cherny 說這是他個人的「巨大解鎖」，但到底什麼時候該開、什麼時候別開？這篇幫你算清楚。
軟體工程師 Zakk 用 OpenClaw agent (Chewy) + LogSeq 打造了一套「自動自律」生產力系統。Agent 整夜工作、早上給報告、下午 4:30 自動開啟 check-in、每週每月自動 review。重點不是工具多厲害，而是「系統自己會跑，不需要你的意志力」。附完整 template。
Epoch AI 研究員 Anson Ho 不靠 benchmark，直接拿自己的三項日常工作讓 AI 做：寫互動網頁、寫分析文章、搬文章上架。結果？AI 在 benchmark 上屌打人類，但做真正的工作還是會在各種奇怪的地方翻車。他預測 2026 年底前 AI 還搶不走他的工作，但 2028-2029 就很難說了。
OpenAI 和 Ginkgo Bioworks 合作，把 GPT-5 接上自動化雲端實驗室，讓 AI 自己設計實驗、操控機器人跑實驗、分析數據、再設計下一輪。六輪下來跑了 36,000 種配方，蛋白質生產成本從 $698/克降到 $422/克，直接砍掉 40%。這不是 demo，是真正的科學研究。
半導體分析機構 SemiAnalysis 發布重磅長文：Claude Code 目前佔 GitHub 公開 commits 的 4%，預計 2026 年底達 20%+。他們認為 Claude Code 是 AI Agent 的真正轉捩點——不只是寫 code，而是重新定義所有資訊工作。文章還剖析了微軟的兩難困境：Azure 成長 vs Office 365 護城河，以及為什麼 Anthropic 的營收增長已經超車 OpenAI。
StrongDM 的三人 AI 團隊打造了一個「Software Factory」——程式碼不給人寫、不給人 review，全部交給 coding agent。他們用 Digital Twin Universe 克隆了 Okta、Jira、Slack 等服務來跑大規模測試。Simon Willison 說這是他見過最激進的 AI 開發模式。但每個工程師每天 $1,000 的 token 費...你確定？
Anthropic 發現 agentic coding benchmark 的分數差距，可能不是模型能力差異，而是跑測試的硬體配置不同。在 Terminal-Bench 2.0 上，最窮和最富的硬體設定差了整整 6 個百分點。下次看到排行榜差 2-3% 就宣稱「我們贏了」的，先打個問號。