有個面試官曾經很不客氣的對我說： 「你當製作人、當 PM，不就是什麼都會一點，但什麼都不專精嗎？」 我苦笑回他：「的確沒有把某個技能點滿。但技能點滿的人，通常只願意做一件事。」 這段經歷一直記憶深刻。 但我記得不論參加什麼活動、擔任什麼角色，即便是上台當講師， 結束後我還是會留下來幫忙把桌椅排好。 因為總覺得——把場地復原了，這件事才算真正完成。 在職場上，能把事情從頭到尾做完、做透的人，其實沒有想像中多。 即便頭銜是製作人或產品經理，也不一定真的理解「做完」是什麼意思。 過去在大公司，每個人守好自己的位置、發揮專長，天經地義。 但到了 AI 逐漸滲透每個崗位的今天—— 工程師開始有壓力。 繪師開始煩惱。 每個專業領域都感受到無形的競爭在逼近。 也許我們不是某個領域最頂尖的人， 但我們是從頭跟到底、能看清全貌的人。 在 AI 時代，這件事可能比以前更有價值。 說到從頭跟到底——最近台股連日紅盤， 我不知不覺也把一個想法跟到底了： 用 AI 做了一套自己的股市分析系統。 能做到什麼？ → 串接證券 API 即時抓數據 → 每日交易日記自動記錄 → AI 主動推薦觀察標的並附分析理由 → 收盤後自動追蹤持有股的籌碼變動 → 到價提醒直接推到 Telegram用 Claude Code 開發， 再讓 Pencil MCP 美化 UI，效果超乎預期。 程式碼開源，有興趣可以看看：<a href="https://lnkd.in/gC_RqGfj" target="_self">https://lnkd.in/gC_RqGfj</a>

未來史卡特_Sean的沙龍

科技

AI時代來臨，原來能把事情做完是一種恩惠...

The gap between people who use AI assistants daily and those who don't is getting scary. After a few weeks with Clawdbot, the conversations have shifted from "wow look what AI can do" to real operational challenges: token costs exploding like early internet data bills, memory architecture that feels like raising a child's personality, and intelligence gathering that makes passive news reading feel like bringing a knife to a gunfight. 2026 is shaping up differently. AI assistants aren't just tools anymore — they're infrastructure. 😱 （龍蝦 = Clawdbot，一個 AI 助理框架） 當多數人還在看新聞了解「AI 又出了什麼厲害模型」的時候， 我發現身邊養了幾週龍蝦的人，討論的東西已經完全不一樣了。 他們煩惱的是這些事： Token 帳單會咬人 接了 API、串了各種 MCP 工具、用了最新模型 ——然後月底帳單來了，直接被嚇到。 這感覺很像 2000 年初剛能上網的時候， 大家對流量費非常有感。 而AI 時代的「流量費」就是 Token，稍不注意就爆了。 AI 的記憶比你想像的重要 我最近一直在修補記憶漏洞。 每日記憶、長期記憶、週期摘要、 <a href="https://www.linkedin.com/redir/redirect/?url=http%3A%2F%2FAGENTS%2Emd&amp;urlhash=jh-H&amp;mt=E3FVtfL6HogVKmJL0OrMm9yuCC6m7zjtG8PteoY9dhA6MaLfS0iZXGsreHWMmvrq1K8G51l6mrNjGOb6SEz8dkpsBeC866bCni7AFCIN1Qv5BCkJrWygQ6eMVg&amp;isSdui=true" target="_blank">AGENTS.md</a>、<a href="https://www.linkedin.com/redir/redirect/?url=http%3A%2F%2FSOUL%2Emd&amp;urlhash=dntE&amp;mt=WKaOpqeh7MM1uwA_RYhKCmWWVKAFk7q_zf4gZBAmjb5ES5kBatBFShaAOSFroyPwPfkTRfmrEqIEwNDf2ncYTgr3BrY2RSjBC5MVY5JySipZqZ3cJa32Kkyq5A&amp;isSdui=true" target="_blank">SOUL.md</a>⋯⋯ 這套四層記憶架構，就像在養一個小孩的人格。 教好了，它是你的得力助手； 出了 BUG，它會把你正在開發的東西全部搞砸。 最狠的是情報能力 我不知道大家AI資訊哪來的?(有人能分享嗎) 一般人看主流媒體，被動接收 AI 資訊。 但這些養蝦的人，每天讓 AI 助理主動出擊 ——鎖定主題、跨語言掃描、即時彙整第一手情報。 如果這是一場戰爭，情報差距就是勝負差距。 2026 開場因為這隻龍蝦，變得很不一樣。 很有可能.... 今年不開始用，明年突然就後悔了。

發現年假期間養龍蝦的人暴增！(這是生態紀錄片~笑)

年假最後一個工作日 清晨除了美股AI股大跌外，我竟然睡不著覺 決定打發時間用之前其他各家版本做不好的專案來試OPUS 4.6 這模型號稱可以把Saas公司都打趴... 我實測後是真的相信了!! 我測試的這個專案的名稱是《VocalCoach AI》走音小天使 緣由是過去很著迷日本卡拉OK節目那種即時音準偵測——唱到哪、準不準、一目了然 市面上K歌APP當然已有很多 但自己客製化製作更酷 之前用 Gemini 3 pro、Claude opus 4.5 嘗試開發過 但結果都差強人意 這次拿 Claude Opus 4.6 從討論架構到完成規劃案 用了自己定義的產品企劃skill及企劃到寫CODE避雷的skill 3.5 小時後，《VocalCoach AI》迭代5次--完成 核心功能 1.匯入mp3等類似的音檔 2.做人聲跟背景分離(但取決於音檔音軌分離狀況) 3.練唱可先匯入歌詞(.lrc 檔案) 4.唱歌時有音高曲線不但顯示音高音長，還顯示該階段的音，並監測錄音音準 (音準部分尚有不足，但已可玩暫不繼續迭代) 5.最終可以評分及講評 程式碼開源在 GitHub：https://github.com/SeanFuture9999/vocalcoach-ai 所以說想知道AI新模型到底強不強？ 我的答案一直是： 拿你之前做不出來的東西去試.....一試便知！

CLAUDE OPUS4.6搞到美股AI股大跌~我信了！




大家有算過自己一天花多少零碎時間在滑手機嗎？

我算過。等車、吃飯、睡前，加起來至少兩小時。滑完之後什麼也沒留下，只有一種模糊的空虛感。

幾周前，我做了一個小改變：把這些時間拿來跟 AI 助理對話。不是搜尋資料那種，而是真正把它當成一個工作夥伴在用。

現在我的零碎時間長這樣——通勤時檢視今

文化生活

學習

職場

以行動支持創作者！付費即可解鎖

滑手機

Telegram

夥伴

費用

吃飯

助理

ChatGPT

成長

滑手機零碎時間-->最有價的成長時段

「你說你已經 45 +，怎麼可能！」 😝 健檢完，公司安排醫生看我的體檢報告， 而醫生嚇了一大跳，狂問我保養祕訣... 我想了想，可能是因為我一直在做遊戲吧。 做遊戲的人，必須不斷接觸新事物、保持熱情。 但遊戲業許多人普遍不愛AI技術帶來的產物， 我不是不能理解，只是... 很多人老想壞的一面， 有想過AI 可以怎麼幫工作加分嗎？ 幾天的光景我實測了Openclaw（Moltbot / Clawbot）， 透過 Telegram 就能操作。 它可以幫我： ★用早報方式幫我安排工作、追蹤 WBS 完成度 ★在我休息時候，分析遊戲產品迭代的優缺點 ★整理情報資源，幫我做好準備 （附圖是實際對話截圖） 最驚人的是——我用的電腦， 是 2017 年的 Mac Mini，雙核心、8G RAM。 這台放了好幾年的古董機， 竟然因為這套 AI 工具復活了。 實測速度比你一般跟CLAUDE或GEMINI對話還快， 而且不用擔心前後文記憶缺漏 ， 它會一直幫你記著。 我的結論是：如果你看過《獵人》這部漫畫， 就會知道——漫畫中的念能力 = 現在AI使用能力， 想像力就是你的念能力。 而做遊戲的人，最不缺的就是想像力。 用 AI 來創造絕招，根本絕配...