OpenClaw
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Andrej Karpathy 在 Sequoia AI Ascent 2026 解析從 Vibe Coding 到 Software 3.0 的演進。探討 AI 代理 如何重塑軟體工程、為何模型會出現「鋸齒狀智能」，以及在這個時代，為何人類的理解力與系統設計品味將成為不可取代的最後護城河。
本篇介紹不無需自建電腦、不用綁信用卡，只要註冊 NVIDIA ，就能免費取得 API 金鑰，立即使用超過 150 種大語言模型，包含 DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、MiniMax 等最新開源模型。個人開發、Vibe Coding 或 AI Agent 測試都夠用。
本文探討了時下流行的AI焦慮，指出許多人僅因FOMO而學習AI工具，卻忽略了AI的真正價值應是提升核心能力與變現效率。文章強調，AI是過程而非目的，不應將學習工具視為最終目標，而應思考AI如何協助我們把擅長的事情做得更好、更有價值。同時，文章也建議將AI訂閱視為提升核心能力的投資，而非單純跟風消費。
五月四日的伺服器日誌裡，多了一行安靜的結案註記。沒有新聞稿，沒有功能下架聲明，只有一則懸在登錄頁面上的通告：「感謝您使用 Project Mariner。該項目已於 2026 年 5 月 4 日關閉，其技術已轉移至 Google 的其他產品中」。短短數字，劃下一個實驗階段的句點，卻也在無形中掀開另一
很多人問我：AI短劇到底怎麼做？
沒學過剪輯，不會寫劇本，能做出來嗎？
能。
今天我把自己做AI短劇的完整SOP公開出來。
就6步。
零基礎跟著做，就能產出一支60秒的AI短劇。
這不是理論。
上周我用這套SOP帶了8個零基礎的學生，每個人都做出了成品。
下面一步步拆解。
第一
本篇內容將教你如何從 OpenRouter 模型列表中篩選模型、用 Playground 測試對話，並透過 Hoppscotch 匯入 cURL 指令來驗證API金鑰串接是否成功。
前言
在大型語言模型 (LLM) 的應用演進過程中，我們正處於一個關鍵的轉折點：從單純的「對話式 AI (Chatbot)」跨越到「自主代理人 (Autonomous Agents)」。在這個轉型過程中，指令工程 (Prompt Engineering) 的邊際效用正在遞減，而結構化知識的注入與操
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各位朋友好！
最近我在籌備一堂新課程，想先跟大家聊聊：「為什麼 GitHub 是未來的履歷？」以前找工作，我們習慣在人力銀行填表格；但現在，頂尖的公司更想看你的「程式碼運動軌跡」。我有幾個超狂的案例想在課程中分享：
🔹 非本科生：在 GitHub 公開自學筆記，結果專案爆紅獲得 30 萬顆星，
—— 一個完全不會寫程式的營運人，拿 100 美金做實驗，13 天做出年收破 10 萬美金的 AI 生意
▋ 一句話，就把整個故事的張力拉滿
「就算拿槍指著我的頭，我這輩子也沒辦法透過 SSH 登入伺服器。」
這句話出自羅比（Robbie）。
他不是工程師，也不是那種會半夜自己改程式
AI Agent 時代來了：OpenClaw 等代理式 AI 把 CPU 從配角推回舞台中心。每個 token 背後的控制流程更繁複，單次任務 token 規模也暴增。在 Server CPU 已偏緊的供需下，Intel、AMD、Arm 三方競爭如何重塑資料中心？從 PC 到資料中心一次看清。
