The Death of Syntax: Why "English" is the Only Programming Language Left

TL;DR: Elon Musk just called it: Programming languages will be dead by the end of 2026. We have reached the "Singularity" where AI writes better code than the top 0.1% of humans, and it self-corrects ...

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2026年2月17日

James Huang

I Am a Non-Technical CEO. I Built 100 AI Apps in 8 Months. Here is Why You Are in Danger.

TL;DR: I shouldn't be writing code. As a CEO, my job is strategy. But 12months ago, I realized I was managing a "Black Box" I didn't understand. So, despite having no background in engineering, I forc...

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2026年2月16日

James Huang

The "Software Bloodbath" of 2026: Why Anthropic Just Killed the SaaS Industry

TL;DR: In early 2026, Anthropic launched Claude Cowork , a suite of 11 professional plugins, and the Claude Opus 4.6 model. This combination allows AI to autonomously execute complex legal, financial,...

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2026年2月16日

James Huang

The Century of Software is Over: Why the SaaS Crash is a Feature, Not a Bug

TL;DR: Humanity spent exactly 100 years solving the problem of "Software." With the release of Claude Opus 4.6 and Codex 5.3, we have officially solved coding. The recent crash in SaaS stocks isn't a ...

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2026年2月9日

James Huang

The "Zero Multiplier" Effect: Why AI (and Consultants) Cannot Save You

TL;DR: History teaches us a brutal lesson: Even the greatest strategist (Zhuge Liang) needs a competent leader (Liu Bei) to succeed. If the leader is incompetent, even a genius like Li Mi has to hide ...

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2026年2月4日

James Huang

Why You Keep Failing at AI: Stop "Learning" and Start "Getting Your Hands Dirty"

TL;DR: For two years, Hong Kong has been drowning in AI courses. Everyone is "learning," but almost no one is improving . Why? Because most courses sell you a performance of knowledge, not actual capa...

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2026年1月28日

James Huang

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

Nvidia 的悖論：為什麼「長壽」是唯一重要的策略？

TL;DR: Jensen Huang 經常說他一覺醒來就大汗淋漓，相信 Nvidia 離破產只有 30 天的距離。這並不是誇張的說法，而是瀕臨死亡經驗的創傷反應。Nvidia 晉升為市值數萬億美元的實體，並非一條「努力工作」的直線。它是一連串的奇蹟、賭博和可怕的千鈞一發。這個故事教給我們商業上最重要的一課：成功不是 SOP（標準作業程序）。它只不過是在浪潮終於來臨的時候，能夠活得夠久，並且做好...

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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

「完美系統」的謬誤：脫離自我循環的指南

TTL;DR: 「王朝循環」（Dynastic Cycle）--帝國無可避免的興盛與衰亡--不僅僅是歷史；它是每個組織和個人都會掉進的結構陷阱。它源自於系統慣性：一個成熟的系統傾向於將其自身的存在放在優先地位，而不是它建立來解決的問題。本文透過分析時間、意義和空間這三個移動的軸心，來解構為什麼沒有「完美的系統」可以存在。為了生存，領導者必須學習成為自己成功的主動破壞者。我是 Mercur...

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2025年11月30日

James Huang

角落辦公室的跑步機：為什麼領導者的「以身作則」是推動 AI 採用的最壞方式？

TL;DR: 無處不在的「人工智能焦慮」正籠罩著企業世界，導致一個悖論：大量投資於人工智能工具，但幾乎零採用。問題不在於技術，而是領導力的失敗。這篇文章解構了扼殺轉型的「情緒摩擦」，並指出傳統、被動的「以身作則」並不足以解決問題。成功的唯一方法是領導者從「管理者」進化為「首席使用者」，透過強制人工智慧互動並將其使用直接整合至績效指標，積極重新建構組織的作業系統。我是 Mercury ...

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2025年11月24日

James Huang

資本作業系統：為什麼人工智慧的競賽是兩匹馬的競賽（以及為什麼歐洲和日本已經輸了）

TL;DR: 全球人工智能競賽看似是一場技術人才之戰，但實際上並非如此。歐洲和日本擁有主導性的「銀行主導」投資模式，在結構上無法為高風險、突破性創新提供資金。這種迴避風險的模式要求可預測的短期投資報酬率，因此在「瘋狂的想法」誕生之初就被積極扼殺。相比之下，中美兩國的「風險資本導向」模式則以混亂和不對稱的上升空間為主。這並不是新趨勢，而是歐洲和日本錯過每一次重大科技浪潮的結構性原因，從網際網...

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2025年11月13日

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