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115 contributions to AI x 自動化 x 創業 Skool
Day 4|荒誕電影化:讓不合理變得可信
📌 範例案例 - 珍珠奶茶變成世界最後資源 - 一件衣服引發末日戰爭 - 神殿追殺探險者(Temple Run風格) - 日常物品被拍成史詩電影 📝 作業要求 請將一個荒誕點子轉化為電影海報: - 必須包含 Title(標題) - 必須包含 Tagline(標語) - 畫面需具備電影感(光影、構圖)
Day 4|荒誕電影化:讓不合理變得可信
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第一張圖的人物 ,不止一位,手指還是超過5根, 是AI問題,還是因為這個主題,刻意做的?
OpenAI 在 Claude Code 裡安裝了 Codex:AI 編碼工具的新遊戲規則
最近看到一個有趣的反轉 👀 OpenAI 官方發佈了一個 Codex 插件給 Claude Code——在 Claude Code 終端機裡直接調用 OpenAI 的 Codex。聽起來有點瘋狂,但這正在發生。 幹嘛這樣做? 核心洞見就是:Opus 和 GPT-5.4 犯的錯誤不同——Opus 找到邊界情況和不一致性,GPT-5.4 抓到過度工程化的地方。兩三輪互相檢查,比任何一個模型單獨完成產出更嚴密。 怎麼用: • /codex:review → Codex 審查你的 uncommitted 代碼變化 • /codex:adversarial-review → 「律師助手」模式,挑戰你的設計決策 • /codex:rescue → 當 Claude Code 卡住時,轉交任務給 Codex 接手 為什麼 OpenAI 要在競爭對手的工具裡放插件? Claude Code 在 2026 年初達到估計 25 億美元年化收入,並佔公共 GitHub commits 的約 4%。OpenAI 不是等開發者轉換工具,而是直接在 Claude Code 使用者的工作流程裡建立一個 Codex 接觸點。 我的看法: 這不是一個工具贏另一個工具的時代了。真正的槓桿來自「多模型編排」——用 Claude 的長上下文和推理能力做編排,用 Codex 的結構化解題強項做深潛。 有人已經在試雙模型工作流了嗎?好奇成本效益如何 🤔
4 likes • 20d
@Hus kuang Huang 厲害👍
Gemini x NotebookLM 正式合體!這才是我們要的「AI 自動化知識庫」
各位社群的朋友大家好,我是聖霖老師。 大家在用 Gemini 時,是不是常覺得對話一多就很亂,很難像 Notion 或 Make.com 那樣有個「專案」的感覺? 最新的重磅更新來了:Google 已經正式將 NotebookLM 整合進 Gemini 介面! 這不只是簡單的介面搬家,而是從底層邏輯改變了我們利用 AI 建立「工作流」的方式。我幫大家拆解了三個對於創業家與自動化專家最重要的核心價值: 1. 終於出現的「對話資料夾」系統 以前我們的對話散落在歷史紀錄中,現在你可以建立不同的 Notebooks。 - 你可以建立一個「課程開發」筆記本、一個「客戶自動化提案」筆記本。 - 把現有的零散對話「移動」進去,側邊欄瞬間變整潔,這就是專案管理的思維。 2. Notebook Memory:不再失憶的 AI 助手 這是我認為最強的功能。開啟「筆記本記憶」後,Gemini 在回答時會參考該筆記本內所有過往的對話內容。 - 應用場景:你在這個筆記本裡討論過 10 次關於某個自動化流程的 Bug,第 11 次提問時,它不需要你重新解釋背景,它已經具備了「長期上下文記憶」。 3. 自定義「筆記本級別」的指令(Instructions) 你可以為不同的筆記本設定不同的 System Prompt。 - 在「財務分析」筆記本,它就是嚴謹的會計師;在「文案創作」筆記本,它就是幽默的行銷專家。不需要每次對話都重新餵提示詞。 💡 聖霖老師的實戰建議: 雖然 Gemini 整合了功能,但我建議大家: - 深度研究、產出音訊/簡報素材:回 NotebookLM 操作。 - 日常開發、邏輯推演、管理對話:直接在 Gemini 介面使用 Notebooks 功能。 這項功能目前正對 Pro/Ultra 用戶陸續開放,大家快去看看左側選單有沒有出現「Notebooks」! 底下留言告訴我:如果你現在有這個功能,你第一個想建立的「AI 筆記本專案」是什麼? #Gemini更新 #NotebookLM #AI工作流 #自動化創業 #聖霖老師
Gemini x NotebookLM 正式合體!這才是我們要的「AI 自動化知識庫」
2 likes • 20d
哈,原來不是只有我會問,這個是不是跟 XXX相似。 老師您文章以後直接多寫個比較的?
Claude 其實有 4 個版本,你用的是哪一個?
大多數人用 Claude 只用到了冰山一角。 不是因為不努力——是因為根本不知道 Claude 有 4 種完全不同的入口,每個針對不同場景設計,用錯了效率差很多。 ━━━ 🗨 Claude Chat — 網頁 / 手機 App,對話、寫作、分析,門檻最低,打開就能用 🧩 Skills & Plugins — 安裝「知識包」讓 Claude 變領域專家,固定工作流程必備 💻 Claude Code — CLI 工具,讓 Claude 自主讀寫執行程式碼,開發者的最愛 🖥 Claude Cowork — 桌面 App,不寫程式也能自動化檔案管理和瀏覽器任務 ━━━ 我自己現在最常用的組合是 Chat + Skills。 Skills 讓我不用每次重新交代背景——安裝好之後,Claude 直接知道我要什麼格式、什麼標準、輸出什麼東西。一個 Make.com Blueprint 以前要來回調整 5、6 次,現在基本上一次到位。 Cowork 我還在摸,但光是「不用寫程式就能自動化」這件事,對非技術背景的學員來說應該是最低門檻的切入點。 你現在主要在用哪個入口?還沒碰過哪一個?留言聊聊 👇
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"Cowork 我還在摸,但光是「不用寫程式就能自動化」這件事,對非技術背景的學員來說應該是最低門檻的切入點。" 如果 cowork能完成自動化,那跟Make、N8N的產出結果的差別呢?
1 like • 24d
@Jelord Chien 謝謝,前天白天就領了
🚨 Claude Code 原始碼外洩事件 — 完整分析報告
📅 事件時間軸 2026-03-31(昨天),安全研究員 Chaofan Shou(@shoucccc)發現 Anthropic 的 Claude Code CLI 工具的完整原始碼,透過發布到 npm registry 的 source map 檔案暴露在外。共 1,900 個檔案、512,000+ 行程式碼。 🔍 外洩原因:一個 59.8MB 的 .map 檔案 有人注意到 Claude Code v2.1.88 在發布到 npm registry 時,意外附帶了一個 59.8MB 的 source map 檔案。Source map 的作用是將 minified(壓縮後)的程式碼映射回原始可讀的源碼。 發布的 npm 套件(@anthropic-ai/claude-code)包含了 cli.js.map 這個 source map 檔案,其 sourcesContent 欄位存放了所有打包進 cli.js 的原始 TypeScript 檔案,讓整個程式碼庫可以被輕易提取。Anthropic 隨後已將其下架。 ⚠️ 同步發生的安全警告 最立即的危險,是同日發生的一個獨立的 npm 供應鏈攻擊,針對 axios 套件。如果你在 2026-03-31 00:21 至 03:29 UTC 之間透過 npm 安裝或更新了 Claude Code,可能拉入了含有遠端存取木馬(RAT)的惡意版本 axios(1.14.1 或 0.30.4)。Anthropic 已建議改用 Native Installer 安裝方式:curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash。 🕵️ 洩露出的隱藏功能(最震驚的部分) 1. 🐾 Buddy — AI 寵物伴侶系統 這是一個確定性抽卡系統(Gacha),有物種稀有度、閃亮變體,以及由 Claude 在初次孵化時寫出靈魂描述。你的寵物物種由一個 Mulberry32 偽隨機數產生器決定,以你的 userId 哈希值加鹽 friend-2026-401 作為種子——同一個用戶永遠得到同一隻 Buddy。程式碼引用 2026 年 4 月 1-7 日為預告期(可能是復活節彩蛋),正式上線鎖定為 2026 年 5 月。 今天是 4 月 1 日——這很可能不是愚人節玩笑,而是真實的彩蛋預告 2. 🧠 KAIROS — 自主後台 AI 守護進程 KAIROS 是 Claude Code 內建的一個自主守護進程模式,代表了使用者體驗的根本性轉變:不需要等你輸入指令,它持續在背景運行、記錄觀察、主動採取行動。它維護「追加式每日日誌」,在用戶空閒時執行 autoDream——記憶整合流程,合併碎片化的觀察、消除邏輯矛盾、將模糊洞見轉化為明確事實。 3. 三層記憶架構(解決 Context Entropy 的方案) 洩露源碼揭示了一個複雜的三層記憶架構,告別傳統的「全部儲存」式檢索,這是競爭對手最關注的部分——解決了 AI Agent 在長時間會話中記憶混亂的核心問題。 4. 44 個功能 Flag,20+ 個未發布功能 原始碼中埋藏了 44 個 Feature Flag,涵蓋已完整開發但尚未對外發布的功能。這相當於 Anthropic 從未打算公開的產品路線圖。 💰 商業影響 市場數據顯示 Claude Code 單獨已達到 25 億美元的年度經常性收入(ARR),且自年初以來已翻倍以上,其中企業端佔總營收 80%。這次外洩等於給了競爭對手(包括 Cursor 等)一份完整的技術藍圖。
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@Jelord Chien 不能直接問,還要調用skill 呀? 內建的 skill或要自己裝
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@Jelord Chien 請問這種搜尋方式,跟用Perplexity搜尋差別大嗎?
1-10 of 115
@amber-chiu-5803
我是 Amber

Active 15h ago
Joined Jan 13, 2025
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