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

坩堝的終結：為什麼激情是通往精英表現的唯一途徑？

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

遲來者的賭局：為什麼缺乏經驗是您在人工智能時代的最大武器？

TL;DR: 我的上一篇文章認為，你獨特的人生經歷是你最後的護城河。今天，我將澄清一個重要的誤解，並揭示這枚硬幣的另一面：經驗也是一種負擔。在 AI 時代，真正的競爭格局不是「人文學科 vs. 科技工程學科」，而是「現任者 vs. 後進者」。本文將解構精明的專業人士如何利用 AI 作為策略槓桿，而非拐杖，並解釋為何年輕專業人士擁有「後進者優勢」，處於最有利的勝利地位 - 如果他們不浪費的話。...

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2025年10月31日

James Huang

人工智能淘金熱與吸金者的賭注：一位 CEO 對黑帽 GEO 的警告

TL-DR：人工智能驅動搜索的興起引發了新的淘金熱潮，隨之而來的是新一輪旨在操縱人工智能模型的「黑帽」策略。從大量製造 AI 垃圾郵件到偽造 E-E-A-T 訊號，這些方法都被標榜為聰明的捷徑。事實並非如此。它們是策略性的陷阱。在 Mercury，我們斷然拒絕這些策略，不是基於道德理由，而是基於冷酷、堅硬的策略。黑帽 GEO 是對房子的賭注，它摧毀了你最寶貴的資產-你的「信任層」-它代表了...

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2025年10月29日

James Huang

人工智慧的實體戰爭：一位執行長對人力資本大重新分配的分析

TL;DR: 美國最近的大規模裁員潮並非經濟衰退的跡象，而是一場殘酷的人工智慧主導權肉搏戰的開端。在這場「繁榮蕭條」中，企業有系統地清算人力資本 (Opex) 以取得計算資本 (Capex)，特別是 GPU。這篇文章解構了驅動這股趨勢的兩股力量 - 科技巨頭為了購買「鏟子」而開始裁員，而傳統產業則因為掘到「金子」而開始裁員 - 並解釋為什麼這是宏觀經濟的證明，證明您獨特、不可自動化的人類經驗是...

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2025年10月29日

James Huang

努力的終結：為什麼您的生活經驗是人工智能時代唯一的護城河？

TL;DR：「努力工作就一定會有回報」的傳統信念已經被人工智能打破，人工智能的學習速度已經超越了人類的努力。隨著人工智能將執行商品化並填平技術壕溝時，對任何專業人士而言，最後可以捍衛的障礙就是他們獨特的生活經驗。這並非關於您能做什麼，而是您是誰。您獨一無二的綜合經驗-您的「專屬資料」-是 AI 無法複製的資產。現在是時候停止技能訓練，開始建構多樣化的人生經驗了。我是 Mercury Te...

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2025年10月28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

分銷就是一切：後 AI 時代的 CEO 成長指南

TL;DR: 傳統的成長模式已經被打破。隨著人工智能將產品功能商品化，「先建立，後行銷」的舊模式注定失敗。Lovable 的成長主管 Elena Verna 最近驗證了 Mercury 的核心理念： CMO 和 COO 的角色正在合併，因為分銷不能再與產品分開。這篇文章解構了 Verna 對 Growth Loops 的四個關鍵見解、AI 作為「偉大護城壕溝蒸發者」的角色，以及為什麼您的產品...

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2025年10月25日

James Huang

為什麼 ChatGPT 會製造虛假的參考資料（以及如何識別）？

TL;DR: ChatGPT 製造虛假的參考資料，因為它的主要工作是成為模式大師，而非事實大師。它產生的引文看起來是真實的，因為它們符合真實引用的語言模式，即使來源並不存在。這就是所謂的「幻覺」。若要發現它們，請使用簡單的驗證程序：在 Google Scholar 中檢查標題、驗證作者和出版品，若準確性非常重要，請使用 Perplexity 或 Scite.ai 等專門設計的研究工具。您曾經...

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2025年10月23日

James Huang

Agentic AI 來了。您要打造的是智慧助理還是昂貴的機器人？

說明人類監督是不可或缺的：永遠不要相信 AI 代理在複雜的任務上擁有 100% 的自主權。AI 的輸出可能會出乎意料地「發生偏差」。人工把關是最重要的品質控制機制。 Mind the Meter（代幣陷阱）： AI 以使用量（代幣）來收費。經典的「垃圾進，垃圾出」規則在這裡得到了昂貴的升級。透過設計只處理相關、高品質資訊的代理程式來管理成本。 Embrace Constant Evolut...

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2025年10月22日

James Huang

人工智能記憶體的未來：DeepSeek 對長情境與全球創新分野的遠見卓識

TL;DR: 人工智能的擴充定律正遭遇回報遞減的問題，這將引領我們進入一個由架構創新（而非僅是強制運算）來決定進度的時代。DeepSeek 最近推出的 DeepSeek-OCR，其上下文的「視覺壓縮」，代表了一種突破性的轉變。DeepSeek 將長篇文字對話轉換為「攝影」記憶片段，解決了人工智能關鍵的長上下文問題，在理論上實現了無限對話，同時優化了計算。這項創新突顯了全球人工智慧策略的根本分歧：西...

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2025年10月21日

James Huang

引用手冊：如何撰寫在 AI 時代能被引用的內容

TL;DR：在 AI 時代，最有價值的內容並不是獲得最多點擊次數的內容，而是獲得引用的內容。要成為 AI、記者和業界同仁的主要來源，您的策略必須不斷演進。本手冊提供一個由三個部分組成的架構：1) 以獨特的資料和洞察力建立原始性的基礎。2) 結構化您的內容，以清晰的摘要和模式實現完美的機器可讀性。3) 透過站外引用和社群參與的「信任層」來驗證您的權威性。多年來，內容的目標很簡單：吸引...

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2025年10月11日

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