TL;DR: 通過極端、「不成功便成仁」的壓力培養精英人才的舊模式已經過時。健全的社會和經濟安全網的崛起，意味著您無法再強迫人們忍受煉獄的煎熬。在人工智能時代，死記硬背的工作都會自動化，唯一能夠掌握剩餘的高價值、直覺式技能的人就是「熱愛者」- 那些出於純粹熱情而不懈訓練的人。對於領導者來說，任務已經轉變：您不能再透過壓力來創造頂尖的績效人員；您必須尋找並授權他們。我是 Mercury ...

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2025年11月2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

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

James Huang

價值的必要條件：為什麼只有實質內容才會被人工智能引用？

TL;DR：在人工智能時代，追逐個別演算法是一場失敗的遊戲。不同的 AI 模型（如 ChatGPT 和 Google AIO）都有其獨特的偏好，但它們都會獎勵一件事：有實質價值的內容。要獲得引用，就不要再試圖欺騙系統，而應專注於創造建立在五大支柱上的不可或缺的內容：原創性 (成為主要資料來源)、深度 (回答接下來的三個問題)、可信度 (贏得第三方驗證)、清晰度 (為機器建立結構)，以及真實性...

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2025年9月6日

James Huang

新的機會成本：為什麼管理 AI 代理是領導力的未來？

TL;DR：最近與一位傑出工程師的對話，讓我們深刻體會到產業的轉變：傳統人力管理的機會成本正急速攀升。隨著人工智能代理的能力呈指數級增長，實現成長和創造價值的最大槓桿不在於管理更大的人員團隊，而在於協調日益強大的人工智能團隊。這種變化從根本上挑戰了我們工業時代的企業結構，並重新定義了領導力的本質。我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。我最近...

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2025年7月9日

James Huang

解鎖加速掌握：在人工智能時代應用超級學習原則

TL;DR：在科技不斷進步的世界裡，快速學習複雜技能的能力不再是奢侈品，而是戰略上的必要條件。 Scott Young 以其 "Ultralearning"（超級學習）成就而聞名--例如在一年內掌握麻省理工學院四年制計算機科學課程--他提供了一個強大的框架。透過專注於元認知 (映射您的學習旅程)、高度專注、直接應用、針對性操練和主動知識檢索等原則，個人和組織可以大幅加速成長和創新。變化的速度，...

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2025年6月19日

James Huang

人工智能驅動的領導者：為什麼您的未來取決於擁抱人工智能，而不是恐懼它

TL;DR：這並不是人工智能取代員工的問題，而是利用人工智能的領導者需要能與這些新技術同步並有效合作的員工。企業主並不害怕 AI，他們只是擔心自己的團隊落後於人。這不是取代的問題，而是進化的問題。那些學會運用 AI 的人將會變得不可或缺，而那些沒有學會的人則有可能被更有效率的 AI 增強型領導所超越。在我最近與企業領導同仁的對話中，出現了一個引人注目的主題。當我問：「您害怕被人工智能取代嗎？」...

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2025年6月12日

James Huang

蘇格拉底的回聲：教育中的人工智能 - 新學習時代的「提醒藥水」

TL;DR：教育界圍繞人工智能快速發展的廣泛焦慮反映了歷史上對新技術的憂慮，最顯著的是蘇格拉底對發明書寫的憂慮。然而，就像之前的書寫一樣，人工智能不應該被視為深度學習的滅亡，而是一種強大的「提醒藥水」和「探索工具」。它挑戰傳統方法，沒錯，但它也提供了前所未有的機會，讓教育更有吸引力、更個人化、更著重於培養批判性思考、人與人之間的聯繫以及持久的價值觀，讓教育者的角色更偏向於導師與智慧的傳授...

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2025年6月9日

James Huang

未來不是給膽小的人的：在人工智能時代重新定義「可靠」的定義

TL;DR：在這個人工智慧日益普及的時代，我們對「可靠」個人的定義正經歷著深刻的轉變。雖然人工智慧擅長完美無瑕的執行，但真正的人類價值正轉移到策略監督、關鍵判斷和高瞻遠矚的領導能力。人類的「自我」經常會妨礙純粹的執行，但在負責任地管理人工智慧和駕馭不確定的未來時，它卻成為我們最大的資產。我們經常討論未來需要什麼樣的人才，在人工智能增強的世界裡，什麼樣的技能會受到青睞。但也許一個更基本的問題是：...

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2025年5月31日

James Huang

美麗的瘋狂：探索永無止境的軟體工程技能樹

TL:DR: 今天，身為軟體工程師就意味著要不斷學習。從核心語言和框架到前端複雜性 (React、TypeScript)、DevOps 實務 (Docker、Ansible)、雲端基礎架構 (AWS、Terraform)，甚至管理技能 - 範圍不斷擴大。與建築等高度專業化的領域不同，軟體通常需要個人涵蓋廣闊的領域，模糊角色之間的界線。雖然具有挑戰性，但這也證明了我們領域的動態性質。在永無止境的軟...

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2025年4月14日

James Huang

釋放 RAG 在 AI 中的力量：新手指南

TL;DR: Discover the transformative power of Retrieval-Augmented Generation (RAG) in AI, a cutting-edge framework that marries information retrieval with natural language generation to deliver highly a...

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2024年7月12日

James Huang

Learn AI in 2024 (2 of 5): Mastering Large Language Models

TL;DR: Dive deep into the world of Large Language Models (LLMs) with a structured learning path. From foundational mathematics to practical application development, this guide covers essential resourc...

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2023年12月29日

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