Claude 推出了 Routines 新功能，AI 真的可以每天自動幫你做事了？ 還記得你每天早上打開電腦，要花多少時間去各個網站找 AI 新聞、整理重點、做筆記？ 又或者你追蹤了好幾個 YouTube 頻道，但根本沒時間一條一條看？ 其實現在用 Claude Routines，你只要用一句話描述你想做的事情，AI 就會幫你搭建好一個自動化工作流，每天定時執行。 我自己實測做了兩個 Routines： 1️⃣ 每日 AI 新聞日報 讓 AI 每天早上 8 點自動上網搜集最新的 AI 產品動態和工具資訊，整理成結構化日報，自動推送到 Notion。 2️⃣ YouTube 頻道追蹤器 讓 AI 每天檢查指定的 YouTube 頻道有沒有新影片，有的話自動抓字幕、翻譯成中文、做摘要，還能用股市專家角度分析影片內容。 ⭐ 最強的地方是什麼？ 你根本不需要會寫 Prompt。跟 AI 說你想做什麼，它會主動問你問題，引導你把需求講清楚，最後幫你寫好完整的 Prompt。 而且搭好之後，你想修改也只要一句話： 「我想加一個股市專家分析功能」 AI 就自動知道要改什麼、改哪裡。 ⚡ 但也有明顯的限制： ❌ 場景不夠深入 — 複雜的多步驟工作流做不好 ❌ 只有一個 Prompt 控制全部 — 不像 n8n 可以每步分開控制 ❌ 每日執行次數有限 — Pro 帳號只有 5 次 ✅ 對新手來說是超低門檻的自動化入門 ✅ 配合 Notion、Gmail 等 Connector 可以做到基本自動化 ✅ 不需要任何程式知識 如果你之前從來沒用過自動化工具，Routines 是一個很好的起步點。 但如果你已經在用 n8n 或 Make，暫時還不能取代它們。 你有什麼想讓 AI 每天自動幫你做的事情嗎？留言分享你的想法！👇

你付 Canva Pro 做 pitch deck？付 Figma 做 UI prototype？一個月 US$30 就這樣去了。 Anthropic 4/17 推出了 Claude Design — 這個新工具直接包在 Claude Pro / Max 訂閱內，零額外收費。 如果你同時付 Claude、Canva、Figma 三個訂閱 — 你在付兩次錢做同一件事。 但真正重要的不是省訂閱費。是 Claude Design 代表的趨勢 — AI 設計工具的競爭規則改變了。 今天分享：1️⃣ Claude Design 能做的 4 種成品 2️⃣ 關鍵限制（很多人誤會）3️⃣ 戰略解讀（Canva 結盟、Figma 被排除）👇 --- 1️⃣ Claude Design 能做 4 種成品 📌 Landing Page SaaS 登陸頁、產品官網、活動頁。 讀你現有網站 URL，自動抓取 brand color、font、spacing。 一條 prompt 出來就有 hero、feature grid、testimonial、CTA 四段架構。 📌 Pitch Deck 投資簡報、產品發表、內部提案。 Datadog 實測：「從 rough idea 到 working prototype，一次會議搞定。以前要一週來回改 brief、mockup、review。」 做完匯出 PPTX 或 PDF 直接用。 📌 UI Prototype App 介面 mockup、功能流程圖、用戶旅程。 幾十小時的 Figma 工作可以用一次生成取代。 不是 pixel-perfect，但 PRD sketch、早期 stakeholder 討論綽綽有餘。 📌 One-pager / Marketing Collateral 投資人 one-pager、B2B sales sheet、產品規格表、活動海報。 做完可匯出到 Canva 繼續改，或用 handoff bundle 直送 Claude Code 變真實網站。 --- 2️⃣ 關鍵限制：它不是圖像生成工具 很多人誤會 Claude Design 什麼都能做。事實不是。 ❌ Blender / Cinema 4D 那種擬真 3D render ❌ 真實產品照片、商品圖 ❌ Midjourney 那種 AI 插畫 hero art ✅ 它生成的是 code-based 視覺：HTML、CSS、SVG、Three.js ✅ 互動式 3D 可以做（Anthropic 官方 demo 有互動式 3D 地球） ✅ Icon、圖表、UI 元素、flowchart 都強項 核心差異：Claude Design 輸出的是「可編輯代碼」，不是「像素圖片」。 如果你需要照片、插畫、擬真 render → 仍要用 Gemini、Midjourney、Blender。 --- 3️⃣ 戰略解讀：Canva 被拉進聯盟，Figma 被正面排除 這是我看下來最關鍵的一件事 — 大部分評測都沒提。 Claude Design 可以匯出到： ✅ Canva（Canva 跟 Anthropic 合作一年） ✅ PPTX / PDF / standalone HTML ✅ Handoff bundle 直送 Claude Code 不能匯出到： ❌ Figma 這不是遺漏，是戰略。 Figma 在 UI/UX 設計佔 80-90% 市佔率。Claude Design 推出當日，Figma 股價跌 7-8%，Adobe 同步下滑。市場看懂了 — Anthropic 用下游產品直接打 Figma 的護城河。 Canva 呢？變成匯出夥伴，合作一年。 Figma 呢？被正面點名、被排除、股價應聲下跌。 --- 4️⃣ Token 消耗的真實數據 ⚠️ Claude Design 跑 Opus 4.7 — Claude 最貴的模型，成本是 Haiku 的 5 倍。 ⚠️ Canvas 類工具每次修改會重跑整個畫面 = 燒 token。 ⚠️ 早期有 Pro 用戶做一個設計系統就用完一週額度。 認真用基本上要 Claude Max： 📌 Max 5x：US$100/月（5 倍 Pro 額度） 📌 Max 20x：US$200/月（20 倍 Pro 額度） --- 5️⃣ 其他要留意的小問題 📌 推出當日 GitHub 整合有 bug 📌 初始輸出會出現對齊不一致，要靠 prompt 修 📌 只能雲端運作，沒有 local file 支援 📌 長對話中多個 icon 的 style、stroke weight 會漂移 📌 仍是 research preview，功能隨時改

每次有新 AI 自動化工具出來，就有人喊「n8n 要死了」「Make 也完了」 上次是 Agentic Workflows，這次是 Claude 剛推出的 Routines 不管 n8n 有沒有死，大家最關心的應該是：這東西到底實不實用？ --- 1️⃣ Routines 是什麼？ 簡單說：讓 Claude Code 在雲端自動跑任務，你的筆電關了也能跑 你寫一段 prompt 當作指令，選一個觸發方式，Claude 就會照著排程自動執行 它跑在 Anthropic 的雲端基礎設施上，不是你的電腦 跟你平時用 Claude Code 對話一模一樣，只是這次沒有人在鍵盤前面 2️⃣ 能做什麼？ 三種觸發方式： 📅 定時排程 — 每天早上 5 點跑一次、每小時跑一次 🔗 API 呼叫 — 其他系統發 HTTP POST 就能觸發 🐙 GitHub 事件 — 新 PR、新 Push、新 Issue 自動觸發 可以接的 Connector：Gmail、Slack、Linear、Google Drive 等等 🔧 舉個例子： 以前要做「每天早上整理 Email + 發摘要到 Slack」 你得開 n8n，拖十幾個節點，接 Gmail API，設 OAuth，接 Slack Webhook，測試半天 現在？你寫一段話： 「每天早上 5 點檢查 Gmail 未讀，整理重點，草稿回覆，發摘要到 Slack」 Claude 自己去搞，出了錯它還會自己修 就像請了一個不用睡覺的助理，你給他一段 SOP，他每天自己照著做 3️⃣ 怎麼設定？ 到 claude.ai/code/routines 開一個新 routine 三步搞定： Step 1️⃣ 寫 Prompt 把你要 Claude 做的事情寫清楚，越具體越好 因為 Routine 是全自動執行，沒有人中途修正，所以 prompt 必須一次到位 Step 2️⃣ 接 Connector + 設環境 選你需要的工具（Gmail、Slack 等） API Key 放在 Cloud Environment 的環境變數裡（不是 .env） Step 3️⃣ 設觸發方式 排程、API、或 GitHub 事件，選一個或組合都行 4️⃣ 但先別太興奮 — 坑位和限制 ⚠️ 限額很少 Pro plan 一天只能跑 5 次，Max plan 15 次，Team/Enterprise 25 次 最短排程間隔 1 小時 對比 n8n 可以每分鐘跑、不限次數，差距明顯 ⚠️ .env 不會帶到雲端 Routine 跑在 Anthropic 的雲端，它 clone 你的 GitHub repo 來用 但 .env 在 .gitignore 裡不會上 GitHub 所以 API Key 要另外放到 Cloud Environment 的環境變數 ⚠️ 沒有本地文件存取 它只能看到 GitHub repo 裡的東西 + API，看不到你電腦上的文件 ⚠️ 瀏覽器自動化跑不了 每次 run 都是全新的 stateless 環境，沒有 cookies、沒有登入狀態 Playwright 這類需要瀏覽器的自動化基本不可行 ⚠️ 還在 Research Preview 功能、限額、API 介面隨時可能改 --- 🧠 結論：不是「A 取代 B」，是各做各擅長的 n8n 死了嗎？沒有 簡單任務（整理 Email、定期代碼審查、Slack 通知）→ Routines 很適合 複雜流程（多步驟、高頻率、需要瀏覽器、需要本地文件）→ n8n 還是主力 2026 年的趨勢不是選一個工具用到底 是搞清楚每個工具的長處，然後組合起來 工具會越來越多，重要的是能幫你選對工具的判斷力

Anthropic 上週推出 Claude Managed Agents，官方推文 2,100 萬次瀏覽、5.7 萬人點贊、5 萬人收藏。 一些人說它「殺死 n8n」（雖然 n8n 一直被各種工具殺但還沒死），另一些人測完說「令人失望」。 到底是什麼東西讓反應差這麼遠？今天整理一下，講清楚三件事：它是什麼、跟 n8n 差在哪、用之前要注意什麼。 --- 1️⃣ 它到底是什麼？ 簡單講：你跟 AI 說你想自動化什麼，Anthropic 幫你建一個 Agent，直接跑在他們的雲端。 以前你想做一個 AI 助手（例如自動分析競爭對手、自動處理文件、自動回覆客戶），你需要： ❌ 自己架伺服器 ❌ 寫程式串接 API ❌ 處理安全、部署、除錯 現在 Managed Agents 把這些全包了。你只需要描述 Agent 的任務、選工具、設好權限，剩下的 Anthropic 幫你處理。 連接 ClickUp、Notion 這些工具？OAuth 點一下登入就好，不用搞 API key。 測試？右邊有 debug 面板，每個 API call 的細節都看得到。 這對從來沒建過 Agent 的人來說，是目前門檻最低的入口。 --- 2️⃣ 已經有誰在用？做了什麼？ Managed Agents 目前是 Beta，但已經有幾個大公司在用： 🔧 Sentry — 做了 bug 修復 Agent 系統偵測到 bug → Agent 自動讀程式碼、定位原因、寫修復 → 直接開 Pull Request 開發者只需要審核，不用自己從頭查 📋 Notion — 在 Notion 裡面把任務直接拖給 AI 寫程式碼、做簡報、建網頁，同時跑幾十個任務 團隊不用離開 Notion 就能讓 AI 幫忙做事 🏢 Rakuten — 各部門都有專屬 Agent 產品、銷售、行銷、財務，每個部門的 Agent 不到一週就上線 員工在 Slack 和 Teams 裡面直接跟 Agent 交辦工作 也有團隊拿它來處理合約和文件分類，以前要人工逐份看，現在 Agent 自動跑。 --- 3️⃣ 跟 n8n 到底差在哪？ 這是大家最關心的問題。直接比： 📊 n8n： ✅ 視覺化流程圖（拖拉連接，一眼看懂） ✅ 有定時觸發（cron）和 webhook ✅ 支援多個 AI 模型（Claude、GPT、Gemini 都行） ✅ 可以自己託管，數據在自己手上 ❌ 要花時間學節點、設定流程 ❌ 複雜的 Agent 邏輯要自己拼 📊 Managed Agents： ✅ 用對話就能建 Agent（描述任務就好） ✅ Anthropic 幫你託管，不用管伺服器 ✅ 內建 OAuth、credential vault、debug 面板 ❌ 沒有定時觸發，不能自動醒來做事 ❌ 沒有 webhook，外部事件觸發不了 ❌ 只能用 Claude 模型 有人說了一句很到位的話：「我需要用 n8n 去觸發一個號稱殺死 n8n 的工具？」 它們其實不是競爭關係。n8n 是自動化流程編排工具，Managed Agents 是託管 AI 助手。你可能兩個都需要。 --- 4️⃣ 用之前必看的 3 個注意事項 ⚠️ 收費有三層 Token 費（跟用 API 一樣）+ $0.08 美元/小時運行費 + $10 美元/千次搜尋 重點是：Agent 如果卡在 retry loop，會一直燒錢，沒有自動上限。用之前設好 guardrail ⚠️ 模型鎖定 只能用 Claude。如果你的流程需要混用不同 AI 模型，這裡做不到 ⚠️ Beta 階段功能不全 排程觸發、多 Agent 協作、跨 session 記憶，這三個功能目前都還沒上線，要申請 Research Preview 才能試 --- 🧠 適合什麼人？ 想用 AI 幫忙但不會寫程式 → 試試 Managed Agents，5 分鐘就能跑一個 Agent 出來 需要自動化流程（定時觸發、多步驟串接）→ 先用 n8n，Managed Agents 目前補不了這塊 它是一個很好的起點，但不是終點。最重要的不是選哪個工具，是先搞清楚你要自動化什麼。

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