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AI 工具與任務實作

想知道 AI 工具怎麼用，或用它完成簡報、影音與日常工作，從這裡找方法。

工具選擇、設定與排錯 · 任務描述、提示與結果核對 · 文件、簡報與影音成果

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AI 知識、記憶與 RAG

想整理來源、保存工作脈絡，或讓 AI 正確取回知識與記憶，從這裡開始。

筆記、來源與知識整理 · 上下文、記憶與版本 · RAG、檢索與品質診斷

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AI Agent 與系統設計

想理解 Agent 的架構、工具使用、MCP、多 Agent 與執行控制，進入這個主題。

Agent 概念、架構與選型 · Skills、工具與協定整合 · 執行環境、權限與恢復 · Agent 評估與人工控制

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AI 工作流與團隊導入

想把個人的 AI 方法變成能重跑、能交接、責任清楚的流程，從這裡找做法。

流程設計、協作與重複執行 · 資料責任、風險與交付驗收 · SOP、團隊採用與持續運作

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AI 趨勢與產業觀察

想理解模型、平台、算力與 AI 產業變化的影響，這裡提供分析與觀點。

週報與產品技術訊號 · 算力、供應鏈與產業應用 · 平台、商業與採用觀點

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AI 技術週報｜2026-W37：Agent 權限與推論路由進入 runtime

GitHub 將 Agent 操作權限集中管理，AWS 以 prefix-aware routing 提高 KV cache 命中率，NVIDIA CUDA 13.4 加入共享 GPU 控制。本文判讀權限、流量與算力邊界如何進入可配置 runtime。

  1. AI 技術週報｜2026-W36：GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash 與 Agentic Video
  2. AI 技術週報｜2026-W35：推論晶片、硬體 Agent 與多模態模型

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先挑一組閱讀線索，或往下看依原發布時間排列的文章。

把工作交給 Codex，哪些成果能交付，哪些判斷仍要自己做？

從人工、聊天與 Codex 檔案工作比較交付方式，用合成會議交接與作者案例，分清資料整理、內容驗收及正式批准；保留來源、變更紀錄與仍待人決定的缺口。

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Presenton 匯入自訂 PPT 模板出現 504，先分清逾時與處理失敗

Presenton 匯入自訂 PPTX 出現 504 時，先核對失敗請求與後端紀錄，再用一頁副本縮小範圍。附版本、字型、入口與任務狀態回報欄位。

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html-video 匯出仍是模板文字？先比對預覽與渲染輸入

html-video 的預覽已換成自訂文案，MP4 卻仍是模板內容？依 Studio 與 CLI 分流，核對版本、模板、實際輸入與輸出，並整理可追查的最小重現紀錄。

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video-use 字幕燒錄失敗？先檢查 FFmpeg subtitles 濾鏡

master.srt 已生成卻無法燒錄字幕？先保留成果，核對 video-use 實際使用的 FFmpeg 路徑與濾鏡能力，再判斷是否需要更換 build。

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ChatGPT 對話搬進 Project 後，附件沒出現在 Sources 怎麼辦？

分清聊天附件、Library 與 Project Sources，依序找回原件、去重、直接加入並開檔驗收；仍失敗時整理重現資料交官方支援。

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ChatGPT 讀 PDF 表格漏列，先核對頁面、列數與欄位

用 ChatGPT 整理 PDF 表格前，先從原頁建立資料列清冊，再核對頁面範圍、行 ID、欄位與空值。本文附六列自製教材與可複製提示，說明為何列數相同仍可能漏列，以及母體未知時如何保留缺口。

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剪映 Skill 生成草稿後媒體遺失如何定位

剪映 Skill 草稿打開後找不到素材？依上游來源核對素材路徑、識別 ID、雲端音樂與 macOS 相容性，附診斷表及安全回報欄位，說明版本與匯出的未解限制。

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旁白與畫面切換不同步？用音檔時長排場景時間表

用實際音檔長度排場景起訖，分清每章一檔與單一長音軌，避免重複計入停頓。附文內可複製空白工作表與三場景虛構算例，並說明匯出後怎麼回看。

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PPT Master 只改指定頁：保留原設計的需求與驗收

已有公司 PPT，只想更新指定頁？依 PPT Master 固定版本的 Edit Native PPTX 流程，寫清保留範圍、確認逐頁計畫，並驗收未改頁與共用資源。

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  1. 把工作交給 Codex，哪些成果能交付，哪些判斷仍要自己做？
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  10. Library、SDK、Framework、API 到底差在哪？先看誰呼叫誰
  11. 從一段 Python 走到一個可重跑的小專案
  12. Python 程式怎麼處理資料？從變數、容器到條件與函數
  13. Python 到底在哪裡跑？Anaconda、Jupyter、Terminal 與環境一次搞懂
  14. LLM 不是知識庫：從下一個 Token 理解 AI 為什麼會一本正經地答錯
  15. Context 越長越好嗎？從 Token、Context Window 到 Context Engineering
  16. 不用手算 Transformer：Attention、Embedding 到底在做什麼？
  17. Prompt 不是魔法：Structured Output、Tool Calling 與非確定性
  18. 模型沒壞，系統也可能失敗：Production AI 到底在可靠什麼？
  19. AI Agent 到底是什麼？從 Chatbot 到閉環決策系統
  20. LLM、RAG、Workflow、Agent 怎麼選？最低必要複雜度
  21. Agent 不只是 LLM：State、Tools、Memory 如何組成可運作系統
  22. Action Space、Permissions、HITL、Stop Conditions：怎麼讓 Agent 有能力但不失控
  23. CC Switch 教學：第一次設定、驗證切換與恢復原設定
  24. AI 自動剪片怎麼開始？先完成口播粗剪與字幕
  25. Codex 權限模式無法使用？先用四層檢查定位問題
  26. HTML 轉 MP4 教學：用六秒動畫驗證影格與輸出
  27. AI 簡報怎麼做成可編輯 PPT？從資料整理到 PowerPoint 交付教學
  28. Claude 可以看影片嗎？影片摘要、逐字稿與畫面分析教學
  29. Obsidian AI 筆記怎麼開始？從網頁收藏到可查證知識庫的實作教學
  30. Codex 換電腦怎麼搬？專案、設定與對話的備份還原教學
  31. AI 長期記憶怎麼建立？用 Memory Router 管理上下文與知識庫
  32. 第一次使用 Codex，怎麼從材料完成可核對成果？
  33. AI 結果不對時，該補脈絡、範例還是參考格式？
  34. AI 第一版不對時，怎麼修正而不是全部重來？
  35. AI 引用、數字與來源，怎麼逐項查核？
  36. 事實、推論、建議與決策，該用哪種方法驗證？
  37. 不同 ChatGPT 帳號、方案與連接 App，資料界線有何不同？
  38. 不能使用真實資料時，怎麼去識別或建立合成材料？
  39. AI 工作該放在專案、資料夾，還是新的對話？
  40. Instructions／AGENTS.md：哪些規則值得長期保存？
  41. AI 為什麼會忘記？怎麼管理脈絡、工作記憶與版本？
  42. Skill 是什麼？什麼工作值得做成 Skill？
  43. Plugin、Connector、MCP 分別解決什麼問題？
  44. AI Agent 是什麼？Chat、Work 與 Agent 有何差別？
  45. 第一次 Agent 實驗，怎麼安全走完四個階段？
  46. Agent 的權限、批准、停止條件與還原怎麼分開設計？
  47. 排程與自動化前，怎麼證明 AI 流程能穩定重跑？
  48. 怎麼把個人 AI 方法變成同事能執行的 SOP？
  49. Skill、Plugin 與工作流，怎麼測試是否可靠？
  50. 團隊如何分配 AI 的資料、權限、版本與批准責任？
  51. 第一次團隊 AI 試行，怎麼做到可比較、可停止？
  52. 第一個 AI 任務怎麼選？先找低風險、自己能驗收的工作
  53. 生成式 AI 到底怎麼產生答案？為什麼會很有自信地答錯？
  54. Chat、ChatGPT Work、Codex 有什麼不同？新手該從哪一個開始？
  55. Codex 新手教學：打開後先看懂工作區、對話、檔案與執行結果
  56. Codex 設定教學：資料夾、權限、網路與人工確認怎麼選？
  57. 公司資料可以丟給 AI 嗎？上傳前先過四個判斷
  58. AI 回答正確嗎？用五種檢查法判斷能不能用
  59. 用 AI 整理會議紀錄：先把原文變成可核對的決策與待辦
  60. AI 提示詞怎麼寫？先用 4 格框架把工作說清楚
  61. AI 圖片不必每次從 Prompt 開始：把一次需求做成可重跑的工作流
  62. AI Agent Definition of Done：如何定義完成條件
  63. Agent Harness 是什麼？從 Claude 公開資料理解可驗證的 AI 工作流
  64. AI Agent 驗收：為什麼「完成」不等於任務完成
  65. Human-in-the-loop：AI Agent 工作流裡，人該留在哪些關卡？
  66. Claude 如何區分 Prompt、Skill、Tool 與 Subagent？
  67. Claude 的多 Agent 建議：什麼時候該拆任務？
  68. 從 Claude 公開工程資料，建立可靠 Agent 工作流
  69. AI 產出不是知識：用候選層與人工審核守住知識庫
  70. 避免 Agent 膨脹：何時該用 Task、Board、Skill 或 Profile
  71. 個人與工作 AI 系統如何分離：用最小資訊完成必要交接
  72. 多 Agent 工作入口：從 Dispatcher 到 Work Chief of Staff
  73. AI 內容工作流平台專案拆解（上）：PM 如何把模糊需求收斂成可驗收 MVP
  74. AI 內容工作流平台專案拆解（下）：PM 如何把模型串接寫成系統規格
  75. Agentic AI 進入 benchmark 時代：NVIDIA Blackwell 拿下首個 agent 基礎設施基準
  76. AI Agent 評估正在變成一個產品類別：Strands Evals、Agent-EvalKit、Langfuse 怎麼分工
  77. AI 可以幫我驗收，但它有些事情是 AI 看不到的
  78. 我沒有自己動手改版，而是指揮了一個 AI 團隊來執行
  79. Box 創辦人 Aaron Levie 訪談心得：人為什麼還在 AI workflow 頭尾、企業 AI 導入為什麼比矽谷想的慢
  80. 為什麼我故意讓兩個 AI 工具不知道彼此存在——多工具協作的 Context 隔離原則
  81. AI Agent 5 種設計選型：什麼時候該用哪個、什麼時候別用（拆解微軟官方課程 L3 / L4 / L7 / L8 / L9）
  82. Browser-Use 跟 MCP 都很熱——但官方課程說：兩個都不是「全或無」的選擇（拆解微軟 L11 / L15）
  83. 微軟把 Context Engineering 升格為單獨一課：4 種 context failure 跟一個成本悖論（拆解微軟官方 L12 / L13）
  84. Agentic RAG vs 傳統 RAG：5 個關鍵差別、3 種 self-correction、跟「什麼時候別用」（拆解微軟 L5）
  85. 我為什麼把這 7 個東西都寫成 Skill——一個 PM 的客製化判斷
  86. Claude Code 不是更強的補全——它跑的是會自己驗證的 Agent 迴圈
  87. Context 才是 Claude Code 的稀缺資源
  88. Claude 怎麼接到你的工作世界？Connector、Enterprise Search、Research 三種機制
  89. Claude 是什麼？三種介面、三種組織方式，搞懂這個 AI 工作平台
  90. AI 工具會來來去去，真正該設計的是底下的資料庫
  91. AI 系統做完了然後呢？從 UAT 到 Rollout 的導入實戰紀錄
  92. AI 專案撞牆紀錄：零成本社群監測的天花板在哪裡
  93. AI 系統架構設計：為什麼我選純 API 不用 Agent 框架
  94. 不懂當地語言怎麼做海外市場？一個品牌人的 AI 解決方案拆解
  95. 企業導入 RAG 完整實戰指南 — 從「要不要做」到「做完怎麼評估」
  96. RAG 優化實戰：Query Rewriting 怎麼把分數從 77 拉到 88
  97. RAG 系統的 77 分怎麼來的？一次完整的 Retrieval 品質診斷
  98. RAG 實測：用 200 份文件跑出來的數據，跟你想的不一樣
  99. 建一條 RAG Pipeline 之前，你需要做的六個技術決策
  100. 你的資料真的需要 RAG 嗎？三組 Baseline 實測告訴你
  101. RAG 之前你該知道的事：四種資料檢索方法完整比較
  102. NVIDIA OpenShell：讓自主 AI Agent 安全執行的三層架構
  103. 用 Multi-Agent 架構管理企業內容生產：三個 AI Agent 的分工設計實錄
  104. 8 萬人告訴 Anthropic 他們想從 AI 得到什麼 — 答案不是「更多生產力」
  105. 用 AI 工具一天完成網站架構遷移：從管理者的決策框架實錄
  106. GTC 2026 重點整理：NVIDIA 從賣 GPU 轉型為賣 AI 工廠
  107. AI 內容產線設計實錄 — 事實查核、風格一致性、選題判斷怎麼被設計進去的
  108. Context Engineering 取代 Prompt Engineering — 1M 窗口時代的 AI 協作方法論
  109. AI 跨 Session 記憶斷層 — 用 HANDOFF 模式讓每次對話都能接住上次進度
  110. Copilot Cowork 解析：微軟為何借 Anthropic 技術做 AI Agent？
  111. Claude Code 用久了為什麼會「變笨」？用六層架構的系統設計思維來解決
  112. Anthropic 為何收購 Vercept：電腦操作能力與團隊整合
  113. 流量的盡頭：當行銷回歸本質，加入 AI行銷你該怎麼做?
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  115. AI 平台、資料控制與專業服務商的發展空間
  116. 2025 台灣AI產業全球競爭力分析：從半導體優勢到產業生態系統之轉型
  117. 台積電半導體的關鍵抉擇：因應AI曼哈頓計畫之全球布局戰略
  118. 美國的 AI 曼哈頓計畫：人工智慧領域的戰略佈局與全球競爭優勢
  119. 美國晶片法案－對台灣與中國半導體產業的深遠影響
  120. AI伺服器產業鏈全解析：從元件設計到企業應用的詳細剖析
  121. 摩爾定律突破矽極限 : 探索未來半導體材料趨勢
  122. 智慧製造：超越想象的未來工廠 – AI、IoT如何重塑全球製造業? 台積電如何應對?
  123. Cerebras Systems IPO：顛覆AI計算的超大晶片革命
  124. 半導體上游結構：從光刻機到矽晶圓，驅動科技創新的幕後英雄
  125. 能源革新先鋒：AI超導材料預測開啟節能新紀元
  126. AI NPU：推動異構計算的核心引擎 – 從 CPU 到 NPU 的技術革命
  127. 深入淺出：AI半導體技術如何驅動人工智慧訓練