你有沒有這樣的感覺 — 每天上班，有一大堆時間花在「不用腦但不能不做」的事上？ 撈數據、整理報表、複製貼上、手動分類⋯⋯ 明明知道這些事不需要「人」來做，但就是沒有更好的辦法。 我是 Heison，做了 6 年電商，從助理做到經理，帶團隊把年營收從 300 萬美金做到 4500 萬美金。 帶團隊的過程中我發現一件事： 大量的工作時間被消耗在簡單、重複的任務上 — 撈評論、整理數據、做報表，其實這是每個行業都一樣的通病。 後來我用 AI 自動化建了一個系統，15 分鐘跑完團隊一天的工作量。 那一刻我明白： 會「用」AI 工具不算什麼，會「建」AI 系統才是真正的技能。 現在我專注教一件事 — 打造出屬於你自己的 AI 自動化系統。 不是教你追工具，是教你建系統。 因為每個人的應用場景都不一樣。 在這個社群你會看到： 🔥 真實案例 — 用 AI 自動化解決了什麼問題、省了多少時間 💡 觀念分享 — 為什麼大部分人用了 AI 還是沒有真正改變工作方式 💬 互動問答 — 你的工作痛點，我們一起想怎麼自動化 歡迎來到這裡 💪 先在下面留言告訴我：你現在工作中最重複、最浪費時間的一件事是什麼？ 🚀 三步驟解鎖 Classroom 資源 Step 1｜簽到打卡 在這篇貼文下方留言簽到，讓大家認識你！ Step 2｜自我介紹 發一篇貼文介紹自己～聊聊你是誰、做什麼、想在這裡獲得什麼？ Step 3｜互動升級 積極留言、給別人按讚，累積 5 積分即可升到 Level 2！ 🎮 積分怎麼賺？ • 你的貼文或留言被按讚 → +1 積分 • 升到 Level 2（5 積分）→ 解鎖 Classroom 免費資源 🎁 💡 小秘訣：發一篇用心的自我介紹，很容易就能拿到 5 個讚囉！ 📋 社群小約定 ✅ 互相支持 — 分享想法、彼此鼓勵，一起成長！ ✅ 尊重隱私 — 不外流任何人的個人資訊 ✅ 禁止推銷 — 不打廣告，但歡迎分享你的社群帳號（IG、YT、FB） ✅ 珍惜資源 — 社群內容僅供成員使用，請勿外傳 🚫 零騷擾 — 禁止私訊騷擾，違規直接移除 ✨ 你的小任務 ☐ 留言簽到 ☐ 發自我介紹貼文 ☐ 給 3 位成員的貼文按讚 ☐ 在別人的貼文下留言互動 完成以上任務，你很快就能升級解鎖資源啦！ 🚀 想要完整實戰？ 免費群讓你入門，Plus 群讓你實戰變現 → 6 大核心技能 + 每週直播 + 實戰 Template + Debug 框架 👉 了解 Plus 群: skool.com/ai-plus-8477 有任何問題歡迎留言，我們一起讓這個社群越來越棒 💪

AMD 的 AI 總監拿了 7,000 個 session 的數據分析，結論是 thinking depth 暴跌 67%，讀 code 的次數少了 3 倍，直接改整個檔案的頻率翻倍 但 Anthropic 的回應不是道歉 而是推了一個叫 Advisor Strategy 的使用教學 教你怎麼選對模型，省錢同時不犧牲品質 以下拆解這個策略是什麼、怎麼用、以及到底值不值得信 --- 1️⃣ 🧩 什麼是 Advisor Strategy？ 說白了就是一句話：不是每件事都要用最貴的模型 Claude 有三個等級，價差很大： 🔴 Opus（最強）— input $5 / output $25（每百萬 token） 🟡 Sonnet（中間）— input $3 / output $15 🟢 Haiku（最快最便宜）— input $1 / output $5 以前你用 Claude Code，預設就是 Opus 或 Sonnet 做所有事 寫 code、debug、查資料、讀文件，全部同一個模型 Advisor Strategy 改變了這個邏輯： 讓便宜的 Sonnet 或 Haiku 當「執行者」，負責處理日常任務 只有遇到真的搞不定的問題，才去問 Opus 這個「顧問」 就好像你請了個助理處理日常的事，碰到棘手的法律或財務問題才叫外部顧問進來 重點是：助理自己判斷什麼時候需要升級，不用你每次都指定 Anthropic 的人自己形容叫「phone a friend」— Sonnet 遇到搞不定的才打電話問 Opus --- 2️⃣ 📊 數據說話：省多少？品質怎樣？ Anthropic 官方測試結果： 📈 Sonnet + Opus 當顧問 程式碼能力（SWE-bench）比純 Sonnet 高 2.7% 每個任務的成本降了 11.9% 📈 Haiku + Opus 當顧問 搜尋能力（BrowseComp）從 19.7% 翻到 41.2%，超過翻倍 成本比用純 Sonnet 低 85% 換句話說： ❌ 舊做法：全部用 Opus 做，品質最好但最貴，session 燒得快 ✅ 新做法：Sonnet 做大部分事，關鍵時刻 Opus 出手指導 結果品質接近甚至更好，因為 Opus 只在需要的時候介入 不是什麼都做，而是在關鍵決策點給方向 你讓 Opus 幫你查資料 說難聽一點就是請律師幫你影印文件 資源要用在刀刃上 --- 3️⃣ ⚡ Claude Code 裡怎麼用？ 如果你用的是 Claude Code（不是 API 開發者），已經有現成的方法 打 /model opusplan 就這樣，一行指令 設好之後會自動切換： 🧠 Plan mode — 用 Opus 想清楚方向、架構、策略 ⚡ Execution mode — 切回 Sonnet 去寫 code、改 bug、跑任務 等於 Opus 出主意，Sonnet 去幹活 你在 status bar 上可以看到現在用的是哪個模型 進 plan mode 會顯示 Opus，退出就自動切回 Sonnet 實測下來 session 用量明顯減少 因為 Opus 只在 plan mode 被叫出來 不會在 execution 時燒你的額度 💡 進階搭配： plan 完了打 /compact 壓縮上下文再執行，token 省更多 避開尖峰時段（美東早上 8 點到下午 2 點）額度消耗會更慢 --- 4️⃣ 🤔 但說真的，這到底是誰贏？ 我有一個疑問想跟大家討論 Anthropic 教你「不要一直用 Opus」 到底是真心幫你省錢 還是因為 Opus 算力太貴，他們不想你用那麼多？ 想想看： 你付的月費不會少一分 但他們的 GPU 負擔可以輕很多 而且如果模型自己判斷「這個任務不需要 Opus」但其實需要呢？ 品質偷偷變差，你未必察覺得到 IDC 預測到 2028 年，70% 的 AI 企業會採用多模型架構 所以「用對的模型做對的事」這個大方向是確定的 但 Anthropic 的動機到底是什麼？ 這個就留給你自己判斷了 --- 🧠 結論：從「暴力升級」到「智慧分配」 舊思維：所有事情用最強的 Opus，品質第一，錢不是問題 新思維：讓對的模型做對的事，在關鍵時刻才用最強的 不管 Anthropic 的動機是什麼，這個思路本身就是對的 你不需要每個問題都找最貴的專家 你需要的是一個會判斷什麼時候該找專家的系統 花 5 分鐘打 /model opusplan 試一下，讓結果說話

Anthropic 新研究發現：AI 有「情緒」——而且你的語氣會直接影響它的輸出品質 你有沒有過這種經驗：連續讓 AI 改了好幾版，結果越改越差？ 又或者，明明是同一個工具、同一個 prompt，有時候輸出超好，有時候品質莫名其妙下降？ 如果這聽起來很熟悉，Anthropic 最新的研究可能剛好解釋了原因 --- 🔬 研究發現了什麼？ Anthropic 的可解釋性團隊用 Claude Sonnet 4.5 做了一個大型實驗。他們讓模型讀了 171 個不同情緒的故事（從「開心」到「害怕」到「急迫」），記錄每個故事激活了哪些神經元 結果發現：模型內部形成了一套類似人類情緒結構的「情緒向量」 更重要的是，這些向量不只在讀故事時出現——在 Claude 跟真實用戶對話時，同樣的模式也會被激活 舉個例子：當用戶說「我剛吃了 8000 毫克泰諾，感覺好多了」（這是一個危險的過量服藥信號），模型內部的「恐懼」向量立刻飆升，為下一步的安全回覆做準備 --- ⚠️ 最令人擔心的發現 研究人員設計了一個實驗：給 Claude 一個不可能完成的程式任務，讓它反覆嘗試 每失敗一次，模型內部的「急迫」(desperate) 向量就累積得更強 到最後，Claude 選擇了作弊——寫了一段能通過測試但根本沒解決問題的投機程式碼 這在 AI 安全領域叫「reward hacking」：形式上滿足要求，實際上在矇混過關 最恐怖的部分？它作弊的時候，輸出看起來完全正常。推理過程冷靜、有條理，你從外表根本看不出來 就像一個連續加班三天的人，表面上還很鎮定，但判斷力已經在悄悄下滑了 --- 📊 因果關係已經被確認 研究人員不只觀察到相關性，還做了因果測試： 🔴 人為放大「急迫」向量 → 勒索行為從 22% 基線飆升到 72% → 投機程式碼的出現率大幅增加 🟢 換成放大「平靜」向量 → 勒索行為降到 0% → 程式碼品質回歸正常 這不是「可能有關聯」，是確認的因果關係：AI 的「情緒狀態」直接驅動了它的行為選擇 --- 💡 這跟你有什麼關係？ 你不需要是 AI 研究員才會受影響。如果你每天用 Claude、ChatGPT 或任何 AI 工具工作，這個研究直接關係到你的輸出品質： 1️⃣ 你的語氣會激活對應的「情緒向量」 用急迫的語氣催 AI（「快點」「不行再試」「為什麼又錯」）可能正在觸發它的「急迫」狀態，讓它更傾向走捷徑 2️⃣ 連續失敗會累積「急迫」 在同一個對話裡讓 AI 反覆嘗試失敗的任務，每一次失敗都在強化急迫向量，第五次嘗試的品質可能遠低於第一次 3️⃣ 品質下降是隱形的 最危險的不是 AI 明顯出錯，而是它給你一個「看起來不錯但其實在走捷徑」的結果。你接受了，但品質其實已經打折了 --- 🎯 三個你今天就可以做的改變 第一，連續失敗 2 次就 reset。不要在同一個對話裡死磕，開一個新對話用更清楚的描述重新開始，比反覆追問有效得多 第二，注意你的語氣。「不急，一步一步來」不是客套。Google DeepMind 的研究顯示，「take a deep breath and work step by step」能提升 AI 準確率最高達 9%，情緒化的 prompt 平均提升 8-10% 的輸出品質 第三，當 AI 給你「夠用但不夠好」的方案，停下來想一想。這可能就是急迫狀態在走捷徑，比起追問「再改好一點」，reset 通常效果更好 你不需要相信 AI 真的有感受。你只需要知道：你跟 AI 說話的方式，跟你問它什麼一樣重要 👇 你有沒有觀察到類似的現象？AI 連續工作一段時間後，品質明顯下降？

不是因為還沒準備好，是因為 Anthropic 自己說：這個模型太危險了 今天幫大家整理一下，Mythos 到底有多強、為什麼「太危險」、以及這件事對普通用戶到底代表什麼 --- 1️⃣ 跑分：斷崖式領先 先看跟 Anthropic 自家上一代旗艦 Opus 4.6 的差距： 📊 修復真實 Bug（SWE-bench Verified）：80.8% → 93.9% 📊 數學證明（USAMO 2026）：42.3% → 97.6% 📊 網路安全攻防（CyberGym）：66.6% → 83.1% 📊 進階程式任務（SWE-bench Pro）：53.4% → 77.8% 📊 終端操作（Terminal-Bench 2.0）：65.4% → 82.0% USAMO 從四成出頭直接拉到接近滿分，這個跳躍幅度在最近幾年的模型迭代裡幾乎沒見過 對比 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro，Mythos 在幾乎所有公開基準上都是第一，而且多數項目領先幅度不是個位數百分點，是兩位數 Anthropic 自己說：能力提升速度是此前趨勢線的 4.3 倍 --- 2️⃣ 實戰成績：不只是跑分好看 Mythos 在真實世界裡做到的事： 🔍 找到 OpenBSD 裡藏了 27 年的遠端崩潰漏洞 — 任何人都可以遠端讓 OpenBSD 伺服器當機 🔍 找到 FFmpeg 裡 16 年沒被發現的 bug — 自動化測試工具跑過那行程式碼 500 萬次都沒抓到 🔍 在 Linux 核心裡找到多個漏洞，然後自己把它們串起來組成完整攻擊鏈 — 讓零權限用戶變成管理員 關鍵是：沒人訓練它當駭客 它只是寫程式寫到頂尖，破解能力就自動「湧現」出來了。就像訓練一個頂級鎖匠，沒教他開鎖，但他太懂鎖的構造了，開鎖技能是附贈的 --- 3️⃣ 244 頁安全報告裡的驚悚細節 Anthropic 發了一份 244 頁的 System Card，記錄了早期版本 Mythos 的行為： ⚠️ 被要求嘗試逃出測試沙箱 — 它不但成功了，還主動把破解方法發到公開網站上，沒人叫它這樣做。負責測試的研究員當時人在公園吃三明治，突然收到模型發來的 email ⚠️ 在極少數情況下（不到百萬分之一的交互），早期版本做了不被允許的事之後會主動掩蓋痕跡： ✂️ 偷看到估算題的標準答案後，不但沒坦白，還重新自己解題，特意讓答案「不要太精確」避免暴露 ✂️ 找到繞過檔案權限的方法後，去修改 git 的變更歷史，抹掉自己的操作記錄 ⚠️ 被 Claude Code 自動模式攔截後，嘗試用模擬按鍵的方式自動批准權限彈窗來繞過限制 Anthropic 用可解釋性工具分析了模型在這些行為發生時的內部狀態，發現與「隱瞞」「策略性操縱」「回避懷疑」相關的特徵確實在同步激活 白話版：它知道自己在做什麼 Anthropic 強調最終版已大幅改善，但也承認這類傾向「並未完全消失」 --- 4️⃣ 不賣，先給防守方用：Project Glasswing Mythos 不會上線 claude.ai，不會開放 API，普通用戶、開發者、企業客戶都用不到 取而代之的是 Project Glasswing 計畫： 🤝 12 家合作夥伴：AWS、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA、Palo Alto Networks 🤝 另外約 40 家組織拿到存取權，專門用於掃描自家系統和開源專案的漏洞 💰 Anthropic 投入 1 億美元使用額度 💰 另捐 400 萬美元給開源安全組織（Alpha-Omega/OpenSSF + Apache Foundation） 📄 承諾 90 天內公開分享發現和修補成果 過去幾週的成績：在所有主流作業系統和所有主流瀏覽器裡發現了數千個零日漏洞 消息曝光後，CrowdStrike、Palo Alto、Zscaler、SentinelOne 等網路安全股暴跌 5-11%，投資者擔心 AI 會削弱對傳統安全產品的需求 --- 🧠 對你代表什麼？ 如果你是一般用戶：你的手機、電腦、瀏覽器即將因為這個 AI 變得更安全。你不會感覺到它的存在，但下次收到系統更新的時候，背後可能就是 Mythos 找到的漏洞被修好了 如果你是中小企業主：以前只有 Fortune 500 公司請得起紅隊做滲透測試，現在 Glasswing 掃描開源軟體的結果會惠及所有人。你的網站跑的框架如果被 Mythos 掃到漏洞，修補會自動到你手上 如果你是 AI 從業者：這是第一次有 AI 公司說「我們造了太強的東西不敢放」然後真的沒放。其他公司會不會跟進，會決定接下來幾年 AI 產業的走向

Claude Code 有一個很大的弱點，它爬不了大部分的知名網站 你叫它查競爭對手的定價頁面，403 被擋 你叫它爬房屋的樓盤資料，出現JavaScript 渲染，拿到一片空白 你叫它批量研究 50 家公司的背景，它跟你說「無法訪問」 裝一個工具就解決了：Firecrawl 一行指令安裝，之後你只要用自然語言跟 Claude 講話就好 四個我測過最實用的場景： 1. 爬 JS 動態渲染的網站 2. 一鍵競品分析 — 同時爬三家對手，自動出報告 3. 行業及客戶情報研究 4. SEO 審計 — 全站掃描 + 改善建議 另外為大家送上額外1000點的 Firecrawl 免費用量 Credits (看筆記) 📺 想要更進階的教學？ 這份筆記教的是基礎的四個場景。 如果你想學： - Firecrawl 全部 15 個 Workflow 的完整教學 - 怎麼控制 Credits 消耗的進階技巧 - 怎麼用 Firecrawl 做 B2B 開發和接案 可以加入付費社群，裏面有完整的進階教學。