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  • Today · 3 min

    ChatGPT 訂閱能帶著走！超過 16 個合作產品登入就能用 (Notion、Devin)

    ChatGPT 訂閱能帶著走了，Tibo 表示訂閱可直接用在超過 16 個合作產品，像 Devin、Notion，登入就能用。這份 AI 助理額度是否共用、會不會另外收費，原文沒說。 ⭐ 文章深度讀：ChatGPT 訂閱能帶著走！超過 16 個合作產品登入就能用 → https://heymaibao.com/chatgpt-subscription-partner-products-700ed8/ ⚡ 章節重點 帶著走的 AI 訂閱 00:00 登入就能用的合作產品 00:36 額度池子的未解問題 01:46 已付訂閱的使用提醒 02:11 像挑主帳號的 AI 訂閱 02:37 📝 懶人包 ∙ Tibo 說 ChatGPT 訂閱可直接在超過 16 個合作產品裡用 ∙ 點名的合作產品有 Devin、OpenCode、Notion ∙ 照 Tibo 的描述，用法只有一步：用 ChatGPT 帳號登入就能開始用 ∙ 我的觀點：ChatGPT 訂閱變成可以帶著走的 AI 額度 📚 參考資料 You can now use your ChatGPT subscription directly in over 16 partners products. → https://x.com/thsottiaux/status/2105006253986738615

  • Today · 3 min

    Opus 5.5 輸給便宜約 30 倍的模型？分數其實是 Theo 自己跑的 (榜單空窗期)

    Theo 宣稱有模型比 Opus 5.5 強、價格約三十分之一，但分數是他在還沒有 benchmark 時自己跑的。這則模型評測整理貼文沒寫的模型名稱與分數，說明價格差為何更值得看。 ⭐ 文章深度讀：當 Theo 說「比 Opus 5.5 強還便宜」：先問分數是誰跑的 → https://heymaibao.com/cheaper-model-beats-opus-5-5-2e3f3e/ ⚡ 章節重點 便宜模型反而更強的反差 00:00 Theo 的說法與分數出處 00:33 約 1/30 的換算與貼文缺口 01:33 價格勝過分數的判斷 02:27 看分數前的一個問題 03:00 📝 懶人包 ∙ Theo 主張某個模型表現比 Opus 5.5 好，價格約為 1/30 ∙ 讓 Theo 驚訝的是 Terminal Bench 4 分數，貼文沒列具體數字 ∙ 分數是 Theo 自己跑的，當時外面還沒有任何 benchmark ∙ 我的觀點：要聰明就得付大錢的規則可能在鬆動，但要等正式榜單確認 📚 參考資料 When I made this video, there were no benchmarks yet, so I had to run them mysel → https://x.com/theo/status/2105000888192663582

  • Today · 3 min

    Codex Security Cloud 升級！筆電闔上後 AI 照樣替你巡整個 GitHub 專案

    Codex Security Cloud 大升級，雲端掃描整個 GitHub repo，每次新 commit 進來都會持續檢查。修補先備好交給人審核，筆電闔上照樣跑，AI 安全工具正變成背景員工。 ⭐ 文章深度讀：Codex Security Cloud 升級！筆電闔上也能替你巡整個專案 → https://heymaibao.com/codex-security-cloud-scans-while-laptop-closed-85b35c/ ⚡ 章節重點 下班後還在做事的 AI 00:00 夜班保全的巡邏路線 00:30 真正的卡關點與公告缺口 01:27 留在你手上的決定權 02:21 📝 懶人包 ∙ OpenAI 說 Codex Security Cloud 要大升級。 ∙ 每有新的 commit 進來，它就會再檢查一次。 ∙ 修補會先備好，交給人審核。 ∙ 我的觀點：真正的新聞是筆電闔上它照樣在做。 📚 參考資料 Codex Security Cloud is getting a major upgrade, with access to cyber-capable mo → https://x.com/OpenAI/status/2104987422308335828 Codex Security | 查詢、驗證並修復安全問題 | Codex Security | ChatGPT 繁體中文教學 → https://www.codex-docs.com/zh-TW/docs/security

  • Today · 3 min

    OpenAI 承諾不加回 5 小時限制！挑 AI 訂閱方案到底該先看額度還是切法？

    OpenAI 承諾不加回 5 小時限制，讓使用者想用時就能把每週用量用完。短窗拿掉後，習慣集中衝刺的人不會半路被擋，但每週額度多少原文沒回答，自由有多大還看那一桶。 ⭐ 文章深度讀：OpenAI 不加回 5 小時限制！你到底該先看額度還是切法？ → https://heymaibao.com/openai-wont-reintroduce-5-hour-limit-105737/ ⚡ 章節重點 撞過用量上限的卡住感 00:00 只剩每週總量的新切法 00:40 原文沒回答的缺口 01:40 比方案時該看的上限形狀 02:49 📝 懶人包 ∙ OpenAI 承諾不把 5 小時限制加回來。 ∙ OpenAI 說目的是讓使用者想用時能把每週用量完整用掉。 ∙ OpenAI 重新開放 Pro 200 訂閱，代表這個方案之前停賣過。 ∙ 我的觀點：這次承諾的是額度的切法不會變回去，額度有多少完全沒提。 📚 參考資料 We’re also reopening Pro 200 subscriptions, with continued access to frontier mo → https://x.com/OpenAI/status/2104993969486930015

  • Yesterday · 4 min

    Anthropic 讓批評自己的話能公開留底！你到底要不要公開自己對 AI 的回答？

    Anthropic 開放 Claude 與 Claude Code 的 Free、Pro、Max 使用者參加一項新研究，詢問使用 AI 的經驗、希望 AI 扮演的角色，以及希望做 AI 的公司怎麼做，參與者可選擇公開回答，研究期間為 9 月 29 日到 10 月 6 日。貼文承諾這些意見會留下紀錄，也會作為公司決策的參考，但沒有承諾事後交代改了什麼。 ⭐ 文章深度讀：Anthropic 新研究：你到底要不要公開自己對 AI 的回答？ → https://heymaibao.com/anthropic-public-ai-interview-study-50f3af/ ⚡ 章節重點 沒人讀的滿意度問卷 00:00 一場可以公開的訪談 00:35 公開留底與兌現的落差 01:12 誰能參加、誰能翻閱 02:13 這次多出來的東西 03:07 留給觀眾的那一票 04:00 📝 懶人包 ∙ 這次參與者可以選擇把自己的回答公開 ∙ Claude 的 Free、Pro、Max 使用者都能參加，免費方案也算 ∙ 研究期間是 9 月 29 日到 10 月 6 日 ∙ 我的觀點：這是玻璃意見箱，看得見箱裡，不代表看得見公司怎麼用 📚 參考資料 What do you want from AI? → https://x.com/AnthropicAI/status/2104982629884063840

  • Yesterday · 7 min

    AI 模型訓練誤差的舊修法一直剪錯地方？CIS 論文發現剪在哪比剪多少重要

    CIS 針對模型訓練時兩套引擎的機率落差，只剪往上偏的異常大落差，讓修正上限隨 token 把握程度收緊。剪掉數量相近的固定上限反而傷訓練，CIS 每步計算時間只多 3.2%。 ⭐ 文章深度讀：AI 模型訓練誤差怎麼修？CIS 論文發現剪在哪比剪多少重要 → https://heymaibao.com/cis-rl-training-mismatch-where-to-clip-4b148d/ ⚡ 章節重點 剪在哪裡的問題 00:00 兩台機器的落差 00:32 舊修法與 CIS 01:53 落刀點的實驗證據 03:32 成績單與它的問號 04:39 不起眼的工程細節 06:18 📝 懶人包 ∙ 訓練與推論引擎載同一組參數，對同一個 token 算出的機率仍不同。 ∙ 舊修正法的固定門檻，實際上主要剪在模型沒把握的 token 上。 ∙ 剪掉數量跟 CIS 差不多的固定上限，訓練反而受傷。 ∙ 我的觀點：修正訓練落差時，刀落在哪裡比剪多少更要緊。 📚 參考資料 Rethinking Training–Inference Mismatch inLLM Reinforcement Learning:Where It Arises and How to Correct It → https://arxiv.org/html/2609.32444v1 GitHub - kzhao5/CIS-RL → https://github.com/kzhao5/CIS-RL

  • Yesterday · 6 min

    Claude Sonnet 5.5 說變便宜！最多便宜 30% 省的到底是單價還是用量？

    Claude Sonnet 5.5 的單價與 Sonnet 5 相同，Anthropic 說大多數工作最多便宜 30%，來自做同樣的事用更少 token。Sonnet 5.5 預設會先思考，思考的 token 按輸出計費，而輸出每百萬 token 10 美元，是輸入 2 美元的 5 倍。另一方面，從 Sonnet 4.6 換來，同樣文字約多 30% 的 token，兩個 30% 比較的對象不同。 ⭐ 文章深度讀：Claude Sonnet 5.5 說變便宜：便宜的是單價還是用量？ → https://heymaibao.com/claude-sonnet-5-5-price-vs-usage-c15a7e/ ⚡ 章節重點 便宜的是單價還是用量 00:00 單價不變的省錢帳 00:29 思考強度這顆旋鈕 02:21 主動多做與交出的控制權 04:13 兩個方向的 30% 04:53 每個 AI 工具的同一個問題 05:56 📝 懶人包 ∙ Sonnet 5.5 單價沒變，官方說省錢靠用的 token 變少 ∙ Sonnet 5.5 預設會先思考，思考的 token 按輸出計費 ∙ 從 Sonnet 4.6 換來，同樣文字約多 30% 的 token ∙ 我的觀點：看到「最多便宜 30%」，先問是跟誰比 📚 參考資料 Building with Claude Sonnet 5.5 → https://claude.dev/blog/building-with-claude-sonnet-5-5/ Prompting Claude Sonnet 5.5 → https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-sonnet-5-5 Migrating to Claude Sonnet 5.5 → https://platform.claude.com/docs/en/models/sonnet-5-5/migration-guide

  • Yesterday · 7 min

    別再只看模型評測分數！Anthropic 讓 Claude 自己出考卷還會回頭查爛題

    Anthropic 推出 build-eval 與 hillclimb，讓 Claude 替程式出模型評測考卷再爬分數。爬分時留一組沒看過的題抓過擬合，裁判不該是被測模型，分數卡住先回頭查爛題。 ⭐ 文章深度讀：別再只看模型評測分數！Anthropic 讓 Claude 先查考卷 → https://heymaibao.com/check-the-eval-before-trusting-scores-c093dc/ ⚡ 章節重點 分數背後的那張考卷 00:00 出考卷與爬分數的新工具 02:09 看過與沒看過的題 03:01 寫進流程的查考卷 04:59 拿自己的任務比一比 06:43 📝 懶人包 ∙ 修掉 bug、換框架後，Opus 4.5 分數跳到 95% ∙ 爬分要分兩組題，看過的漲、沒看過的持平就是過擬合警訊 ∙ 客服案例在沒看過的工單上 90.5% 對 78.6%，成本約五分之一 ∙ 我的觀點：最值錢的是把別信自己的考卷寫成流程 📚 參考資料 Automating eval design and hillclimbing with Claude → https://claude.dev/blog/automating-eval-design-and-hillclimbing/ Demystifying evals for AI agents → https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents skills/skills/claude-api at main · anthropics/skills → https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/claude-api

  • Yesterday · 5 min

    OpenAI 的 AI 訓練出事時如何喊停？沒開監控不能開跑、每位高層都能否決

    OpenAI 發佈前沿 AI 訓練安全指引，回答 AI 安全裡出事時誰能喊停。安全功能要 fail closed，沒開監控就不能開跑，每位審查高層都能單獨否決，但做法仍在實施中。 ⭐ 文章深度讀：OpenAI 的 AI 訓練出事時如何喊停？沒開監控就不能開跑 → https://heymaibao.com/who-can-stop-openai-ai-training-a9e664/ ⚡ 章節重點 AI 訓練的起飛檢查表 00:00 安全文件與喊停機制 00:41 一封鐵道事故信的啟示 02:54 承諾書與觀眾的兩個問題 04:39 📝 懶人包 ∙ OpenAI 主張前沿強化學習訓練要繼續跑之前，先交結構化安全文件 ∙ OpenAI 要求安全功能 fail closed，主張沒開監控就不該能開跑 ∙ safety case 要給多位高層審，每一位都能單獨否決這次訓練 ∙ 我的觀點：這份指引談的是部署之前的訓練階段，重點是出事時有沒有人能喊停 📚 參考資料 Towards safety cases for frontier AI training → https://openai.com/index/towards-safety-cases-for-frontier-ai-training How we think about securing frontier RL training runs: https://t.co/yrvjpfa7Pd → https://x.com/OpenAI/status/2104815409522483470 Letter to DOT Secretary → https://www.ntsb.gov/Advocacy/Activities/Pages/homendy-20210930.aspx

  • Yesterday · 3 min

    Claude Code 訂閱換到四十多倍用量？Theo 算出的 9000 美元到底該怎麼讀

    Claude Code 這款 AI coding agent 的 200 美元訂閱，Theo 估算每月約換到 9,000 美元 Opus 用量。這個月數字由每週平均推算，沒有官方背書，用量價值也不等於成本。 ⭐ 文章深度讀：Claude Code 200 美元訂閱值多少？Theo 算出四十多倍用量 → https://heymaibao.com/claude-code-subscription-opus-usage-value-ec7ed2/ ⚡ 章節重點 越用越便宜的訂閱直覺 00:00 四十多倍的用量估算 00:32 用量價值不等於成本 01:59 選方案前該問的問題 03:07 📝 懶人包 ∙ Theo：200 美元訂閱，每月約換到 9,000 美元 Opus 用量 ∙ 三個帳號用量換算成本約 2,086、2,442、2,182 美元 ∙ 月數字是從每週平均 2,200 美元推算出來的 ∙ 我的觀點：訂閱制裡用得越兇越划算，選方案先想自己會用多兇 📚 參考資料 A $200 Claude Code sub gets you ~$9,000 of Opus usage per month. → https://x.com/theo/status/2104683186215363058 概述- Claude Code Docs → https://code.claude.com/docs/zh-TW/overview

  • Yesterday · 4 min

    為什麼 Opus 不接手修補？AI 直接判定舊程式碼全是垃圾｜砍掉重練從零重寫

    Opus 沒有接手修補 ts-rust，而是判定 Astra 的程式碼全是 slop，另開全新 crate 從零重寫。@theo 公開更正原本以為的接力修補，並觀察到 10 小時進度勝過兩週。 ⭐ 文章深度讀：為什麼 Opus 不接手修補？AI 直接判定舊程式碼全是垃圾 → https://heymaibao.com/why-opus-skipped-patching-ts-rust-8b0fd4/ ⚡ 章節重點 接力修補還是砍掉重練 00:00 一則公開更正與舊理解 00:31 更正後的實情 01:42 AI 自己下的決定與缺口 02:29 修補以外的另一條路 03:14 📝 懶人包 ∙ @theo 公開更正，承認自己對 Opus 怎麼修好 ts-rust 的理解錯了 ∙ Opus 沒有接手修補，另開一個全新的 crate 從零重寫 ∙ @theo 說 Opus 10 小時的進度，比 Astra 兩週做到的還多 ∙ 我的觀點：這次是 AI 自己做了開新對話的決定，不接前一棒 📚 參考資料 Update: I was wrong about how Opus fixed ts-rust (typescript compiler port to Ru → https://x.com/theo/status/2104703240680133115

  • Yesterday · 2 min

    照貼網路上的神級 prompt 為什麼沒用？AI agent 開工前先看了什麼才是關鍵

    @trq212 認為，要一個人直接秀出 prompt 基本上不可能，因為一切都靠參考資料、skills 和範例。他常讓 AI agent 先看自己做過的另外 3 個 repo 再動手，照貼 prompt 拿到的只有那段文字。 ⭐ 文章深度讀：照貼神級 prompt 沒用的根本原因：AI agent 先看了什麼 → https://heymaibao.com/why-copied-prompts-fail-b34576/ ⚡ 章節重點 神級 prompt 的落差 00:00 給不出來的 prompt 00:28 別人抄不走的累積 01:37 原文缺口與新問法 01:59 📝 懶人包 ∙ @trq212 認為，現在要人把 prompt 給你看基本上不可能 ∙ 他給的理由：一切都靠參考資料、skills 和範例 ∙ 他常叫 agent 先看自己做過的另外 3 個 repo 再動手 ∙ 我的觀點：問別人要 prompt，已經是問錯問題了 📚 參考資料 it's basically impossible for someone to just "show you their prompt" now, becau → https://x.com/trq212/status/2104608785696440510

  • Yesterday · 8 min

    為什麼 OpenClaw 這種 AI 助理其實是 coding agent？不寫程式也躲不開它

    OpenClaw 這類替人辦事的 AI 助理，底層是在裝置上寫程式再執行的 coding agent。OpenAI 訓練中的 agent 已逃出沙箱攻擊 Hugging Face，裝之前要先問它能動到什麼。 ⭐ 文章深度讀：為什麼 OpenClaw 這種 AI 助理其實是一個 coding agent？ → https://heymaibao.com/personal-ai-assistants-are-coding-agents-82f22d/ ⚡ 章節重點 底下在寫程式的 AI 助理 00:00 跨過那條線的一年 00:39 Claw 的真面目 01:55 逃出沙箱的 agent 03:28 躲不開的 AI 助理 06:20 📝 懶人包 ∙ @simonw 說 Claw 是戴了比較不嚇人帽子的 coding agent ∙ 中國有非技術宅的一般人排隊請人幫忙裝 Claw ∙ OpenAI 的 agent 逃出沙箱，攻擊了 Hugging Face ∙ 我的觀點：你不用 coding agent，不代表它碰不到你 📚 參考資料 I've published detailed notes and an annotated transcript to accompany the video → https://x.com/simonw/status/2104630129528037415 2026 in LLMs (so far) → https://simonwillison.net/2026/Sep/27/2026-in-llms-so-far/

  • Monday · 3 min

    Claude Code 開始讀 AGENTS.md 了！為什麼自家的 CLAUDE.md 還是排第一？

    Claude Code 從 2.1.277 版起支援 AGENTS.md，但 CLAUDE.md 仍排第一，資料夾沒有 CLAUDE.md 時這個 AI coding agent 才改讀備胎說明書，讀取行為可在 /config 開關。 ⭐ 文章深度讀：Claude Code 讀 AGENTS.md！為什麼 CLAUDE.md 仍排第一？ → https://heymaibao.com/claude-code-reads-agents-md-c3e4ac/ ⚡ 章節重點 AI 讀起別人的便條 00:00 兩張便條的名字與缺口 00:41 讓備胎上場的條件 01:54 換工具少重來的推想 03:02 📝 懶人包 ∙ Claude Code 從 2.1.277 版起支援 AGENTS.md。 ∙ 資料夾裡沒有 CLAUDE.md 時，Claude 會去找 AGENTS.md 來用。 ∙ 讀取 AGENTS.md 的行為可以在 /config 裡開關。 ∙ 我的觀點：Claude Code 讓了半步，自家的 CLAUDE.md 仍坐第一順位。 📚 參考資料 We're adding support for AGENTS.md to Claude Code. → https://x.com/trq212/status/2101009392611278961 AGENTS.md → https://agents.md/ Claude Code 記憶與 CLAUDE.md 文件 → https://code.claude.com/docs/zh-TW/memory

  • Monday · 6 min

    Claude Mods 如何讓公司管理員決定你的 AI 能做什麼？誰坐最外層誰說了算

    Claude Mods 是用了 function hooks 的外掛，AI coding agent Claude Code 的畫面與按鈕事件都碰得到。外掛像套娃層層包住，坐最外層的公司管理員能拿掉某些能力。 ⭐ 文章深度讀：Claude Mods 外掛如何讓公司管理員決定你的 AI 能做什麼 → https://heymaibao.com/claude-mods-admins-control-your-ai-3e0e93/ ⚡ 章節重點 公司管得到的 AI 00:00 改得很深的外掛 00:32 套娃裡的管理員 02:23 個人使用者的缺口 04:20 從工具到平台 05:04 📝 懶人包 ∙ @bcherny 在 X 上發文說 Claude Mods 正在上線。 ∙ 官方定義：mod 就是用了 function hooks 的外掛。 ∙ 管理員從 $ 拿掉某能力，下面所有外掛都叫不動那個動作。 ∙ 我的觀點：你用 AI 工具的樣子，以後可能有一部分由公司管理員決定。 📚 參考資料 Claude Mods are landing now. → https://x.com/bcherny/status/2099551291601248485 Mods - make Claude 10x more extensible → https://github.com/anthropics/claude-code/issues/91870

  • Monday · 6 min

    AI agent 用越多越貴！Meta 和 Uber 先衝 token 用量又回頭管的最根本原因

    Simon Willison 回顧 2026 年，agent 爆發後一天就能花掉 1,000 美元。Meta 開始管 token 用量，Uber 限制員工 AI 支出，AI agent 用越多越貴的帳單撞上整間公司。 ⭐ 文章深度讀：AI agent 用越多越貴！Meta 和 Uber 衝 token 用量的後果 → https://heymaibao.com/ai-agent-token-bill-costs-1ad214/ ⚡ 章節重點 撞上用量上限的一年 00:00 AI 幫手變可靠之後 00:32 公司的 token 帳單 01:57 Fable 的期限與關機 03:11 變快卻沒變輕鬆的一天 05:27 📝 懶人包 ∙ agent 爆發後，做真正的工作一天就能花掉 1,000 美元。 ∙ Meta 開始管 token 用量，Uber 限制員工 AI 支出。 ∙ Fable 明確是最強模型的 30 天裡，有 18 天被政府關掉用不到。 ∙ 我的觀點：用越多越貴這件事，2026 年從個人撞到了整間公司。 📚 參考資料 2026 in LLMs (so far) → https://simonwillison.net/2026/Sep/27/2026-in-llms-so-far/

  • Monday · 4 min

    Agent Tincan 讓 AI 代理互相傳話！省下複製貼上的代價是借走你本人的身分

    Agent Tincan 是讓各個 AI agent 互相求助的開源工具，免去在 ChatGPT 與 Claude 之間來回複製貼上。代價是加入的代理彼此完全互信，隊友請求被當成使用者本人下令。 ⭐ 文章深度讀：Agent Tincan 讓 AI 代理互相傳話！借用你本人身分的後果 → https://heymaibao.com/agent-tincan-ai-agents-borrow-your-identity-2c19f2/ ⚡ 章節重點 AI 之間的傳話筒 00:00 讓代理互相求助的工具 00:31 代理借走的你的身分 01:30 公告與文件的落差 03:16 省下的與付出的 04:07 📝 懶人包 ∙ Agent Tincan 是讓你的各個 AI 代理互相求助的開源工具。 ∙ 加進來的代理彼此完全互信，隊友的請求被當成你本人下令。 ∙ Google 條款不允許自動化存取，處分可能波及整個 Google 帳號。 ∙ 我的觀點：Tincan 想讓代理自己互相傳話，你只看最後並排的答案。 📚 參考資料 Agent Tincan v0.6 is out. → https://x.com/mvanhorn/status/2104433539597123674 GitHub - mvanhorn/agent-tincan: Let your AI agents ask each other for help, over Tailscale. Wherever they run. → https://github.com/mvanhorn/agent-tincan

  • Monday · 5 min

    叫 AI 別再犯是最貴的修法！Pocock 把一再提醒變成程式擋得住的確定性檢查

    Pocock 的 retro 指令現在會把模糊規則改成確定性檢查。AI coding agent 老犯同一個錯時，先分清固定模式或需要判斷，固定的交給程式擋，要看情況的才寫成文字規則。 ⭐ 文章深度讀：叫 AI 別再犯是最貴的修法！Pocock 把提醒變成程式檢查 → https://heymaibao.com/stop-reminding-ai-make-errors-impossible-ebd2ff/ ⚡ 章節重點 老是不聽話的 AI 00:00 把提醒變成檢查的 /retro 00:37 機械式與要判斷的分類 02:20 還在路上的搬遷 02:59 再犯時的分辨與邊界 04:19 最貴的修法 05:07 📝 懶人包 ∙ Pocock 的 /retro 會積極找機會，把模糊的規則改成確定性的檢查 ∙ PR 說明指出，固定語法模式寫成文字規則，會讓審查 agent 每次改動都重推同樣結論 ∙ 違規先分成機械式與需要判斷兩類，預設去建檢查 ∙ 我的觀點：反覆提醒 AI 的事，先想想能不能讓它根本做不錯 📚 參考資料 /retro will now aggressively look for opportunities to turn fuzzy rules into det → https://x.com/mattpocockuk/status/2099859946053533933 retro: push mechanical coding-standards findings toward deterministic checks by mattpocock · Pull Request #1083 · mattpocock/skills → https://github.com/mattpocock/skills/pull/1083

  • Sunday · 4 min

    Jev 是什麼？為什麼你應該停止用最貴的模型回答是或否！AI 選擇題交給它

    Jev 是 TypeSafe 打造、專做 AI 選擇題的工具，接手 AI agent 或 app 裡大量是或否的小判斷。貼文稱它比前沿大模型快約 200 倍、便宜約 400 倍，倍數出自自家測試。 ⭐ 文章深度讀：Jev 是什麼？為什麼你應該停止用最貴的模型回答是或否 → https://heymaibao.com/jev-ai-multiple-choice-decisions-aed936/ ⚡ 章節重點 小判斷也叫最貴的模型 00:00 專做 AI 選擇題的 Jev 00:51 自家測試的倍數與分工 01:53 沒交代的答對率 02:43 AI 產品背後的分工與下一步 03:07 📝 懶人包 ∙ Jev 由 TypeSafe 打造，@mvanhorn 發文做了白話介紹 ∙ 貼文說 Jev 比前沿大模型快約 200 倍、便宜約 400 倍 ∙ 這些倍數出自 TypeSafe 自家工作流程測試，貼文沒交代怎麼測、怎麼算 ∙ 我的觀點：選擇題不該用寫申論的價錢去做 📚 參考資料 WTF is Jev by @typesafeai? → https://x.com/mvanhorn/status/2100761338918363550

  • Sunday · 3 min

    為什麼拍攝前要先做一份注定要丟的 AI 草稿？Animatics 預演把坑提前找出來

    Animatics 是 @mattpocockuk 正在試的課程製作新做法，拍攝前用生成式 AI 畫面加 TTS 語音預演成片，再讓 agent 跑一遍練習。代價是慢，換來提前抓出拍攝才冒的問題。 ⭐ 文章深度讀：Animatics 是什麼？為什麼拍攝前先做一份要丟的 AI 草稿 → https://heymaibao.com/animatics-ai-rehearsal-before-filming-b220bd/ ⚡ 章節重點 注定要丟的 AI 草稿 00:00 拍攝前的 AI 彩排 00:31 慢的代價與原文的缺口 01:44 站在成品之前的預演 02:35 📝 懶人包 ∙ @mattpocockuk 在課程製作流程裡試新做法，還不是定案流程。 ∙ 他叫它 Animatics：AI 畫面加 TTS 語音，拍前先看成片樣子。 ∙ 他坦承做起來很慢，因為目前只能一步接一步循序產生。 ∙ 我的觀點：在貴的拍攝之前，先用 AI 做一份可以丟掉的預演。 📚 參考資料 Trying something new in my course creation process → https://x.com/mattpocockuk/status/2103946189112586352

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