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Anthropic 悄悄推出了 Dispatch 功能，讓你可以用手機遠端遙控電腦上的 Claude Cowork。這篇帶你了解如何設定、哪些工作流最實用，以及它目前的真實限制。

Ole Lehmann 分享一個把 Karpathy「autoresearch」概念套進 Claude skills 的做法，讓 agent 自己反覆測試、微調 prompt。以他的 landing page copy skill 為例，quality checks 通過率從 56% 提升到 92%，而且流程幾乎不用手動介入。

Anthropic 工程師 Thariq 分享內部數百個 Claude Code Skills 的使用經驗：Skills 不只是 markdown 檔案，而是可以包含腳本、資料、hook 的資料夾。他整理出九大類型、分享寫好 skill 的設計心法，以及怎麼在團隊內分發和衡量 skill 效果。

Dan McAteer 直接給出他的長 context 觀察：Opus 4.6 在 1 million token 測試裡表現最好，1 mil tokens 時有 78% accuracy，最接近的是 Sonnet 4.6。另一個重點是，他認為 GPT-5.4 在 long context 上相較 GPT-5.2 反而退步了。

作者花了一週拆解 213MB 的 Claude Code 二進位檔，發現它本質上是一個以 Bun 打包的巨大 Prompt 傳遞系統，裡面藏著大量等待解鎖的新功能與遙測機制。

Simon Willison 的 Agentic Engineering Patterns 指南加到第 12 章了，但這章排在系列最前面——他終於正式回答「什麼是 Agentic Engineering」。答案意外地簡潔：讓會跑 code 的 agent 幫你開發軟體。但真正有趣的是他花了 11 章實戰經驗後才敢下這個定義。

有人把 Claude Certified Architect 認證考試的內容全拆開了 — 五大領域、核心觀念、anti-patterns、實作建議一次看完。證照拿不拿不重要，知識才是重點。

Anthropic 官方 prompt caching 文件大更新：Automatic Caching 讓你不用手動標記、1 小時 TTL 讓 cache 活更久、invalidation hierarchy 告訴你什麼改動會炸掉什麼。我們也分享了自己踩過的 $13.86 帳單地雷。

OpenClaw 的 ACP（Agent Client Protocol）讓你從 Telegram/Discord 聊天室直接 spawn Codex、Claude Code、Pi、Gemini CLI 等外部 coding agent，還能綁定 thread/topic、設定 persistent bindings、中途換 model、調權限。本質上就是把你的聊天室變成一個 multi-agent 指揮中心。（2026-03-09 更新：Telegram topic binding、persistent bindings、ACP Provenance 等新功能）

Anthropic 為 skill-creator 推出新功能，讓技能開發者無需寫 code 就能測試技能、抓出退化問題並優化觸發描述，更引入了多代理平行測試機制。

Claude Code 推出 Agent Teams 功能：一個 lead + 多個 teammate，共享任務清單、互相訊息溝通、平行作業。像開了一間全 AI 公司，你只需要當股東看報表。

Claude Code CLI 的核心哲學：先想後做。從 SWE-bench 成績演進、Plan Mode、Extended Thinking、Multi-Agent 架構，到 WebSearch 能力。Opus 在 Podman 安全容器裡用 WebSearch 查了自己的最新功能和社群評價，附 11 個參考連結。

Oaktree Capital 共同創辦人 Howard Marks 三個月前寫了一份備忘錄問「AI 是不是泡沫？」。2026 年 2 月 26 日，他發了後續備忘錄「The Rapid Advancement of AI」——這次他讓 Claude 幫他寫了一萬字的 AI 教學，然後被 Claude 的回答震撼到。Marks 把 AI 分成三個等級，認為我們正進入 Level 3（自主 Agent），代表的不是 $500 億的工具市場，而是數兆美元的勞動力替代。他的投資建議：不要 all-in，也不要完全不碰——因為這不是普通的科技革命。

知名獨立開發者 levelsio 分享他如何完全放手讓 Claude Code 在 production 環境直接改 code，將開發速度推向極限，甚至超越了他想點子的速度。

大家都在追最強 Model，但真正決定 Agent 好不好用的其實是 Harness。本文拆解 Claude Code、Cursor、Manus、SWE-Agent 的共通架構。重點是：Progressive disclosure 才是 production 成敗分水嶺。

覺得 Claude Cowork 只是個好用的聊天機器人嗎？這篇統整了 400 次 Session 淬鍊出的 17 個設定秘訣。從單純的「詠唱」轉向「系統工程」，幫你建構專屬的 AI 神隊友。

Anthropic 隨 Opus 4.6 推出了 Claude Code 的 Agent Teams 功能（又稱 Swarm Mode）。這篇文章實測了如何開啟、終端機支援度、與一般 Subagents 的差異，以及這套多代理系統的真實運作成本。

Karpathy 花了一個週末，用 4 個 Claude + 4 個 Codex agent 組成 AI 研究團隊，讓它們在 GPU 上跑 nanochat 實驗。結論：Agents 執行力一流，但實驗設計能力是零分。「你現在是在寫一個組織的程式碼」— 這句話可能定義了 2026 年的 agentic engineering (╯°□°)╯

Simon Willison Agentic Engineering Patterns 第五章：Interactive Explanations。核心主張：與其硬啃 AI 生成的 code，不如直接叫 agent 做一個互動動畫來解釋演算法運作方式。用「看得見」的方式還認知負債。

Anthropic 砍了第三方 OAuth token，只剩官方 Claude CLI 能用訂閱額度。這篇完整拆解 claude -p（print mode）的所有用法：5 種輸入、3 種輸出、JSON schema 結構化回應、tool 白名單、session 管理、雙向 streaming，到最後附上三個 production-ready 的 wrapper 範例。想用 Claude 寫 agentic app 的人必讀。