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3 篇文章
Model-Market Fit：AI 創業者最該問的第一個問題 — 不是市場要不要，而是模型做不做得到
Nicolas Bustamante 提出了一個影響深遠的新框架「Model-Market Fit」(MMF)：在追求 Product-Market Fit 之前，你得先問一個更底層的問題——現在的 AI 模型能不能做到市場要求的事？他用法律 AI、Coding AI 的爆發 vs 金融 AI、藥物發現的停滯，以及 Vals.ai benchmark 數據（法律 87% vs 金融 56%），證明了 MMF 是 PMF 的前提條件。這篇文章是 AI 創業和投資的必讀框架。
選 AI 不再只看模型 — Ethan Mollick 提出「Model / App / Harness」三層框架，一次搞懂 2026 的 AI 全局
華頓商學院教授 Ethan Mollick 在最新文章中提出一個簡單但改變遊戲規則的框架：選 AI 工具要看三層 — Model（模型腦袋）、App（使用介面）、Harness（韁繩/工具鏈）。同一個 Claude Opus 4.6，在聊天視窗裡只能閒聊，放進 Claude Code 就能自主寫程式跑測試幾小時不停，裝進 Claude Cowork 就能幫你整理報告操作電腦。框架之外，Mollick 還用 Claude Code 花一小時把 GPT-1 的 1.17 億個參數做成 80 本精裝書並上架販售——當天完售。
Prompt 工程完整指南：17 個 XML Tag 讓你從複製貼上進化成 Tony Stark
klöss 的完整 XML prompt 框架：6 個核心 tag + 11 個進階 tag，從此不用再複製別人的 prompt