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

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

超高速成長的架構：為什麼您的創業公司需要像系統設計師一樣思考？

說明新創企業的成長會經歷可預測的混沌階段。應用系統設計原則 - 與建立可擴充軟體的原則相同 - 是建立彈性企業的終極生活秘訣。第一階段（基礎混亂）：從 Monolith Core 開始。使用整合式 ERP 和 CMS 統一您的營運 (銷售、人力資源、會計)，從第一天開始就建立單一真相來源。第二階段（脫節式接觸）：實施 API Gateway 。將社交媒體、電子郵件和訊息應用程式中的所有客...

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2025年10月26日

James Huang

A.C.I.D. 測試：贏得 AI 搜尋知名度的四步衝刺

TL;DR：雖然長期的 SEO 策略是必要的，但企業往往面臨需要立即見效的緊急需求。 A.C.I.D.框架是我們專為這些高風險情況設計的敏捷、四步衝刺。它是一套專注的方法，可快速建立 A 權威與核心「答案資產」、贏得驗證 C 判斷、鞏固技術 I 基礎架構，並建立 D 動態維護，以快速主宰您最關鍵主題的 AI 所產生的答案。我是 Mercury Technology Solutions 的執行...

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2025年10月25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

零成本的 Skunkworks：在雲端免費層打造可擴充系統的 CEO 指南

TL;DR: 雲端「免費層級」並非玩具，而是終極的策略沙盤。多年來，我們利用這些資源有限的環境，不是為了節省成本，而是為了培養極端工程規範。透過在限制條件下架構解決方案 - 結合使用 Google Cloud 的免費虛擬機器、Cloudflare Tunnel 和 Zero Trust - 可迫使您的團隊從第一天開始就建立超高效率、可擴充且安全的系統。這不是便宜的問題，而是聰明的問題。這是一種低風...

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2025年10月24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

Perplexity vs. ChatGPT vs. Gemini：哪種 AI 尋找來源更可靠？

TL;DR：對於可靠、可驗證的研究， Perplexity 是最優秀的工具。它是專門為 AI 搜尋引擎而設計的，預設提供清晰的內嵌引文。 ChatGPT-4o 和 Gemini Pro 是更多功能的創作夥伴，但它們的主要功能是產生，而不僅僅是引用，需要更仔細的提示和驗證。當您需要信任資料來源時，請使用 Perplexity；當您需要腦力激盪或綜合時，請使用其他軟體。在快節奏的數位行銷世界中，快...

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2025年10月20日

James Huang

什麼是最適合研究與引用的 AI？2025 年的比較

TL;DR: 最好的研究用 AI 取決於您的任務。對於即時性，引用網路摘要、困惑是首選。若要深入研究科學文獻，專門工具 Scite.ai 無與倫比。 ChatGPT-5（具備網頁瀏覽功能）是功能強大、用途廣泛的選擇，但需要更仔細的驗證。關鍵在於了解產生式 LLM（可「幻化」資料來源）與檢索增強式「AI 搜尋引擎」之間的差異，後者是為可驗證的研究而建立的。人工智慧承諾了一場研究革命-在這個世...

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2025年10月15日

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