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把 OpenAI 的 GPT‑Live 即時語音，從「會講話的聊天框」改造成可卡詞、可重講、可反覆刷情境的英語口說陪練。含新手鎖定指令、五個出國情境、雅思口說刷題與五分鐘回顧，並同時交代免費與付費方案可用的能力。

網路上有數百支「如何記住讀過的每一件事」的影片，加起來數百萬次觀看。Dan Koe 的說法是整件事的方向就錯了：記憶不是輸入問題，是回饋系統問題。這篇談舵手式學習的四個零件、為什麼第二大腦會變成想法的墳墓，以及一套真的撈得出東西的筆記與寫作流程。

有人說 2026 年的一人公司，不是有野心的自由工作者，而是一個人管策略、一組設定好的 agent 在底下跑執行。月成本 $300–500，取代的是月薪 $8–12 萬的團隊。這篇把整套做法攤開：先建一個 Company OS、再配四個專職 agent（研究、寫作、成交、營運），讓整家公司跑在設定上、而不是跑在你身上。至於那句最甜的『趁你睡覺時自己運轉』——gu-log 自己就是這樣跑的，所以我們也最清楚那行小字寫了什麼。

一個花了兩年執行所有生產力建議的人，最後發現自己變成「最有紀律的無產出者」。問題不是不夠努力，而是把優化系統本身當成了目標，忘了問「這一切是為了什麼」。

Sabrina 分享六個實戰技巧把 Claude Code token 用量砍半：換模型、清 context、CLI 取代 MCP、壓縮 MCP 輸出、瘦身 CLAUDE.md、本地模型分流。全部免費，大部分五分鐘搞定。

一個 power user 分析了 6,852 個 Claude Code session、17,871 個 thinking block，用數據證明 CC 確實「變懶」了 — Read:Edit ratio 從 6.6 跌到 2.0。然後 Anthropic 工程師 Boris Cherny 出來解釋了真正的原因，以及怎麼修。

AI 時代最值錢的人不是某個領域的頂尖專家，而是能指揮一支 AI agent 大軍、一個人走完整條產品線的 Super IC。從 IC 到 Generalist Orchestrator 的轉型正在發生。

Karpathy 分享用 LLM 建 personal knowledge base 的心得，被收藏 29,000 次。Huryn 認為真正的殺手功能不是讀，是寫回去 — 當 LLM 能自動更新知識庫，個人 wiki 就變成了個人研究團隊。

Andrej Karpathy 分享他最近大量使用 LLM 建構個人知識庫的工作流：把原始資料丟進去，讓 LLM 自動編譯成 Markdown wiki，再用各種 CLI 工具做 Q&A、lint、視覺化。他認為這裡有一個全新產品的空間。

xkcd #1205 那張經典圖表，教了整整一代工程師怎麼算『值不值得自動化』。但 AI 把等式裡最貴的變數直接砍掉了：現在回本的不只是時間，更多時候是 cognitive load。

Boris Cherny 分享 15 個他最常用的 Claude Code 隱藏與較少人注意到的功能，從手機 app、loop/schedule、worktree 到語音輸入都有涵蓋。

rodspeed 在完整 blog post 裡分享六個把 Claude Code 從 code editor 變成個人 operating system 的玩法：製造 fresh eyes、用 meta-skill 管 specialist、解 freshness、把對話收成 wiki、用分層 memory 累積脈絡，以及靠 handoff 跨 session 接棒。重點不是叫 AI 多寫幾行 code，而是把 read-filter-decide-present 這類流程都自動化。

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。

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。

Sully.ai 的 Context Engineer 把自己的數位大腦建在一個 Git repo 裡：80+ 個 markdown/YAML/JSONL 檔案，不用資料庫、不用 vector store。三層 Progressive Disclosure、Episodic Memory、自動載入 Skills，讓 AI 一開機就知道他是誰、怎麼寫、在幹嘛。

XinGPT 自述把個人業務流程 Agent 化後，日常工作從 6 小時降到 2 小時，產出提升 300%；投研 Agent 的成本是每月 $500 API 費加每天 1 小時檢查。

Claude Code CLI 正式把 Git worktree 變成內建能力（`--worktree`）。你可以同時開多個隔離的 Claude session，各自跑不同任務，不會互相覆蓋檔案。對 Tech Lead 來說，這代表多線開發和 AI 協作流程終於能標準化，不用再靠土炮 alias 與手動 branch 切換。

Canva CTO Brendan Humphreys 揭露了一個讓人重新思考「工程師是什麼」的工作模式：工程師下班前寫好詳細指令，AI Agent 整夜執行，早上起來成果已經準備好了。Senior Engineer 的日常變成了「大部分在做 Review」。Anthropic CEO Dario Amodei 把這叫做軟體工程的「Centaur Phase」。但 Accenture 的調查顯示，不到 10% 的組織真正重新設計了工作來配合 AI。另一間 6 人新創 Cora 用 Agent 產出了過去需要 20-30 人才能完成的 code 量。AI 在以指數速度進步，而你不是。

Google/Amazon 老兵 Steve Yegge 提出「AI Vampire」理論：AI 讓你 10x 生產力，但這額外的 9x 價值到底歸誰？歸公司，你就被榨乾到 burnout；歸你自己，公司就被競爭對手幹掉。Yegge 認為 agentic coding 一天只能撐 3-4 小時，剩下的時間你應該去摸草。他還搬出在 Amazon 時代傳授的 $/hr 公式：你控制不了分子，但你能控制分母。

Vibe Coding 是「創造」的精製糖——把原本需要漫長努力的造物體驗壓縮成幾秒鐘。讓你爽的不是「它能跑」，是「我沒想到它居然能跑」。作者從多巴胺機制、消費偽裝成創造、無限可能性的眩暈感三個角度，深入分析了 Vibe Coding 的上癮性。