Agents vs. Skills: Stop Hiring Digital Interns, Start Building Digital Manuals

TL;DR: Anthropic’s recent push into "Skills" has confused many. Is it just another word for "Agents"? No. The difference is fundamental economics. Agents are like hiring expensive contractors: they ca...

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2025年12月23日

James Huang

運算時代的結束：為什麼您的經驗現在是唯一的護城河？

TL;DR: Ilya Sutskever 剛發表了一則重磅消息：人工智能的「規模時代」已經結束。僅僅堆疊更多的 GPU 已經無法解決我們的問題。我們正在進入一個新的「研究時代」，在這個時代中，瓶頸並不是計算，而是洞察力。這種轉變揭露了目前人工智慧的基本弱點：它可以執行，但無法像人類一樣真正學習或做決定，因為它缺乏進化所鍛鍊出的「生活經驗」。對於專業人士而言，這意味著您綜合各種實際經驗的能力不...

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2025年12月15日

James Huang

2026 IDE 策略：如何選擇您的 AI 模型在反重力中

TL;DR：凡事堅持使用一種 AI 模型的時代已經結束。在新的「反重力」IDE 環境中，您的效率取決於 Model Arbitrage --根據任務的複雜性和模式在不同的模型之間切換。我目前的堆疊？ Claude Sonnet 4.5 (Thinking) 是日常工作的主力。 Gemini 3 Pro 是多模式專家。而當事情變得災難性時， Claude Opus 4.5 就是「在緊急情況下打...

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2025年12月13日

James Huang

沒有程式碼」的謊言：為什麼史丹福大學的病毒式課程證明程式設計越來越難，而不是越來越容易？

TL;DR: 斯坦福的新 CS146S 課程因為一個挑釁性的承諾而走紅：學生將「不寫一行程式碼」完成課程。網路上都在為「程式設計之死」而歡呼。網路錯了。這並非初學者的課程，而是高級大師班，證明了一個可怕的新現實：隨著人工智能將程式碼生產商品化，「驗證」這項人類技能將取代「執行」，成為職業生涯的終極護城河。這將改變整個教育範式，從教我們如何建立轉變為教我們如何判斷。 James he...

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2025年12月7日

James Huang

電池的幻覺：為什麼「重返校園」是人工智能時代最危險的職業選擇？

TL;DR：當經濟冷卻時，人們往往本能地退到學術界去「充電」。這是災難性的戰略失算。本文使用 1999 年電影 The Matrix 的隱喻，解構為何傳統教育 - 一個旨在訓練人類「電池」的系統 - 在人工智能驅動生產力豐沛的時代已經過時。唯一可行的出路不是成為更高容量的電池，而是成為控制能量的 System Architect 。 Mercury Technology Solutions 首...

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2025年12月4日

James Huang

巨大的按鈕分歧：為什麼人工智能創造了兩個未來（以及為什麼「可用性」是一個陷阱）

TL;DR：世界正分裂成兩條截然不同的道路：消費和創造。為了讓您消費 (花錢)，產品的設計有較少的「按鈕」和較少的摩擦。為了讓您創造（賺錢），產品會刻意設計更多的按鈕和更多的摩擦，以將人們篩選出來。AI 加速了這種分化。它將「簡單按鈕」的工作自動化，消除了新專業人員的傳統訓練場地。未來屬於那些有耐心、有魄力，能夠掌握高價值、多步驟解決問題的「複雜遙控」的人。 Mercury Te...

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2025年12月3日

James Huang

您不是在與 AI 競爭。您是在它的賽道上競爭

TL;DR: 我最近提出的未來大多數工作都會在「體驗經濟」（或「銷售」）中的論點引起了困惑。這篇文章就是澄清：危險並不在於人工智能會搶走您的工作，而是您主動選擇在同一個賽道上競爭。我們是人類。我們最大的進化優勢一直都是我們改變遊戲的能力，而不是超越競爭對手的能力。這篇文章解構了人類「建築師」與「工具」之間僅有的三個問題，以及為什麼在人工智慧時代，您的生活、感受到的經驗是唯一真正重要的資...

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2025年11月18日

James Huang

超越「生成」按鈕：如何以 CEO 的精準度掌握 AI 影像

TL;DR: 基本的 AI 圖像生成時代已經結束。為了釋放真正高品質、有影響力的視覺效果，您必須從模糊的描述轉換為精確的指令性提示。這不僅僅是關於更好的圖像，也是關於利用 AI 作為您創意願景的執行功能。我將介紹 CTLT 方法 (攝影機、色調、光線、紋理) ，作為一個基礎架構，引導您指導而不只是描述您的 AI。一般與卓越的 AI 圖像之間的差異不在於工具，而在於 your 指令的清晰度與具體性。...

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2025年11月12日

James Huang

Vibe Coding Illusion：為什麼對資深工程師而言，AI 是情境的破壞者，而非副駕駛員？

TL;DR：最近圍繞人工智能「虛擬編碼」的爭論突顯了一個關鍵的區別：人工智能雖然擅長於模板化實作，但卻從根本上破壞了對資深軟體工程師而言至關重要的深度「流動狀態」。對於真正複雜的問題解決與架構設計而言，AI 的「提示-產生-驗證」迴圈是一個停止-開始的微觀管理循環，而非無縫的協作。AI 目前的價值在於加速原型設計與基本編碼技能的民主化，但在資深工程師真正發揮優勢的領域上卻有所不足：策略性的架構決...

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2025年11月3日

James Huang

成長飛輪：三個階段只是開始。是時候設計引擎了。

TL;DR: 瞭解成長飛輪的階段（Attract、Engage、Delight）不再是競爭優勢，而是賭注。AI 時代真正的挑戰在於建構一個低摩擦、高動力的引擎，讓它轉動起來。本指南將解構 Mercury 如何設計這個引擎：以可驗證的「信任層」（透過 GAIO & SEVO 建立）為吸引階段提供動力，以卓越價值（透過我們的 I.D.E.A.S. Playbook）為接觸階段提供動力，並以我們的 A....

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2025年11月1日

James Huang

博客文章之外：如何創造人工智能無法忽略的「答案資產

TL;DR：舊有的內容行銷玩法著重於部落格文章和點擊次數，已經過時。在 AI 時代，您的受眾會直接與 AI 助手互動，AI 助手會擷取、綜合和引用權威資料來源，而不是點選文章。如果您的內容無法引用，它就會消失。這就需要建立「答案資產」：深入、原創、高度結構化和可驗證的知識，旨在成為人類和機器的主要來源。這就是 Mercury 的 Authoritative Content (GAIO) ...

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2025年10月30日 洞察力

James Huang

「快速引用」的藝術：以完美的 AI 可讀性組織您的內容

TL;DR: 新的讀者是 AI--勤奮、邏輯性強、記憶力完美，而且它會閱讀一切。要在這個 AI 時代獲勝，內容必須理解得非常清楚，並且結構化，讓 AI 可以自信且準確地引述。這就是 "Snap-Citation" ：無瑕疵的機器可讀性內容，讓人工智慧可以」抓取 "並作為資料來源，而不會有任何歧義。要掌握這一點，需要以宣告性語句為引導、以原子式內容區塊為建構、使用結構化格式 (例如清單和表格)，並...

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2025年10月26日 洞察力

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