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

當 AI 通過醫學考試：我的教育革命指南

TL;DR: 今年，人工智能通過了台大醫學院的入學考試（台灣最難的考試），並贏得了數學奧林匹克金牌。知識工作」的入門門檻已經崩潰。家長們慌了神，問自己的孩子該學些什麼才能生存。答案是反直覺的：別再把孩子當孩子。目標不再是知識累積，而是「管理能力」和「探究」。最重要的是，要拯救孩子的未來，您必須先把自己從人工智慧的焦慮中解救出來。 Mercury Technology Solution...

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2025年12月21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

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

「知行」差距：為什麼體能（不只是腦力）是成功的關鍵？

最近，一位朋友留下了一句令我印象深刻的話。她對孩子的未來感到非常焦慮。她說，她瞭解在新經濟環境中適應和尋找機會所需的各種技能。但她的孩子還在上小學，坦白說，他並不「聰明」。她嘗試了各種方法--新的學習方法、私人家教，但成績就是不理想。上一流大學是不可能的。她的問題簡單而深刻："我的孩子不是唯一的一個。在這幾年的學校生活中，我們現在可以專注於哪些事情，即使他不是A級學生，也能保證對他的未...

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2025年12月2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

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

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