📸 第 187 期（2026-08-29 ~ 09-06）封面照片：黃仁勳於 G20 峰會談話——「接上 AI 服務，不等於你的公司會一夜變強，關鍵在於 Harness 與組織工作流程」
這陣子看到黃仁勳在 G20 上說：未來一年就會到大家口中的 AGI；他還補了一句，其實今天差不多已經到了。1
這個時候，大家都以為他下一句是
「你公司用上 AI，公司就能起飛」
「你要記得買我們家股票」
但他反而是來句反差：
「接上 AI 服務，也不等於你的公司、你的工作會一夜變強。」
他後面接了一個巧妙的比喻，跟我常跟分享的很像：
這聽起來很美好，但不要高興太早。就算你招的是哈佛、MIT 出來的人，進了公司照樣不能立刻上手。你得告訴他這家公司到底要幹什麼、哪些資料能看、哪些不能碰、出了事情誰負責。
也就是：我們得把「聰明人」放進能做事的環境裡，有規範、有工具、有權限，他才能真正發揮效果，換到 AI 也是一樣。
黃仁勳說的這就是 Agentic AI 之所以能這麼好用的原因，是因為 Harness。簡單理解：AI 這個大模型就是一顆引擎，超強的千里馬。你不給他馬具、目標和權限，他就只會聊天；給了，才能真正把事做完、做好。
回頭看每當有 AI 模型推出新版（例如最近的 GPT-6 Astra），就會看到大家又在爭哪一家模型比較強、哪一家又被超車，然後開始批評某些模型很爛，我現在都直接滑過去，當沒看到。
這就像我前幾天跟瓦基聊到：
每個人需要的「AI 員工」本來就不一樣，大家的工作跟生活型態差太多了。
如果你的工作整天都在做視覺設計、要拼高難度的多模態創意，也不需要 AI 幫你處理太多繁雜的日常行政，那可能開最頂規的旗艦模型，開高 effort，給它大量時間推理，最能夠幫到你一次到位；但像我更需要一個「快速有效」的 AI 員工，幫我處理掉許多瑣碎、重複又高度個人化的日常營運任務。
加上我早就把這些任務寫成好維護的 Skill，還有屬於我公司標準的獨特工作流，我根本不需要每次都開最貴的引擎，明明讓 AI 員工（Gemini 3.8 Flash）能 15 秒做完，品質足夠好的任務，幹嘛換成 Fable5 或 Opus 5 跑 10 分鐘？
用合理的時間，把事做好，不犧牲品質，不亂花錢，這才是我要的理想員工。
好的管理者，最厲害的地方是「知道誰該幹什麼」。
帶 AI 這種數位員工也是一模一樣的道理。
剛好 9/3 那天，ChatGPT 跟 Claude 兩家居然在同一天一起掛掉 。我第一時間不是焦慮，是好奇看了一眼我的 AI 員工雷小蒙。慶幸，它還在背景繼續做事。因為它本來就多棲在 Claude Code、Codex、Antigravity 跟 Cursor 上，當大廠當機，它會自動 fallback 到另一個引擎繼續工作，不停工。
這讓我更確定，我這一年一直在講的：你別把身家押在任何一家特定的 AI 上。
因為 AI 模型是你月訂閱租來的——會漲價、還可能在重要的時候當機。真正能在你手裡留下來、無論電腦壞了，只要接到你的 AI 員工的 Vault 才是你能帶得走的資產（Skill、工作流程和記憶、你的偏好標準，還有你踩過無數次坑換來的真實經驗）。
接下來真正能拉開差距的，不是再是誰背了更多厲害的提示詞，做出多少煙花般的 fancy 小作品，是你能不能把工作和生活上的大小事，拆解、重組後交給 AI，把時間釋放去做更值得的事——快樂、真實的活著，才是我們的終極目標。
分得清楚哪些事情該找什麼樣的 AI 員工，讓 AI 去替你分擔重複與繁雜；我們省下來的時間與注意力，去投入在哪些事或者哪些真人來擴展體驗，把屬於你的時間，拿來過自己想要的生活。
🍃 一些最近的生活切片
當你試著毫無保留地給出善意，
很快就會發現：不是每個人都能接住這份心意。
總有人會覺得理所當然，
也總有人會覺得永遠不夠。
遇過被視而不見，也遇過轉身後的冷淡。
但我從沒打算停下來討個說法。
別人怎麼對待世界，是他的選擇；
而我依然選擇成為有溫度的那個人，
那是我的決定。
人與人之間，從來都是互相篩選的過程。
有時候，你只是走得稍微快了一點，
或是稍微想停留、放空舒展了一些，
就會在不知不覺中，被離開了原本的圈子。
那是極其自然的人性。
不需要為之感慨，更不必花力氣去解釋。
旅程往前走，有人同路，就有人轉彎。
在每一個站台，拿到屬於自己的修煉與收穫；
而在更前面的某個地方，
自然會有同樣明亮、同頻的人在等著你。
生活其實很簡單：
其實生活很簡單，喜歡就爭取，得到就珍惜，失去就當作學習。
愛生活本身，不要愛生活的意義。
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每次帶著 iPad、Switch 或 MacBook Air 出門，最麻煩的就是這些裝置都沒有內建 HDMI 孔。想外接螢幕或電視，包包裡非得塞一顆拖著小尾巴的 USB Hub，Switch 原廠底座更是又大又難帶。
這次跟大家分享一件出差旅行的減法神物 —— GAMENIR 的 DK4Pro (65W) 。它把 「65W PD 快充 ＋ HDMI 4K 影音輸出 ＋ USB 擴充」 全部做進一顆可折疊插頭裡，最長邊只有 5.9cm、重量僅 120g，直接取代原廠充電頭加轉接 Hub：
- 一顆搞定所有外接 ：出差住飯店，接上 Switch 或手機就能把畫面打上大電視，支援 4K 60Hz 且主機不積熱；開會時帶著 MacBook Air，一條線同時搞定供電與投影。
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📍 本週＆即將的重要活動和消息？
- 🎓 AI Agent 陪跑大課的正課內容已全部上線完畢，謝謝 ShiFu 團隊讓我能專心在內容上。接下來要打磨互動測驗站，還有回去寫書，九月底要截稿阿阿阿阿阿。
- 🎬 我好喜歡好喜歡這支訪談精華整理：你有活出自己想要的模樣嗎？創業、離職選擇和職業路徑？ 謝謝身邊的這群願意受訪的朋友。
- 💬 9/16（三）晚上，生日的前一天，會舉辦「超級 AI 個體」的主題直播課，具體的大綱內容我這兩天會公佈在我們的學員 Discord 社群裡面。如果是已經加入的同學，記得要到 Discord 社群上看一下喔！最近課程也有蠻多內容有更新的。
這週，我的輸入和閱讀？
—文章和學習筆記—
正課上線後，我寫下了這堂課背後的選擇：當 AI 已經能陪你學工具，課程還應該提供什麼？
我的答案是，把可以持續更新的教材、實際遇到問題時的支持，以及其他人走過的經驗，一起交到你手上。這篇也談了課後陪跑與學員故事，為什麼會成為我接下來想投入的事。
半夜三點多，手機跳出 Zeabur 的緊急通知信：建議所有人立刻撤銷並重新產生 API Key。
用白話講這件事有多嚴重：我們寫程式都學過一個鐵則——密碼和 API Key 絕對不能寫在程式碼裡，要藏在平台的「環境變數」中。這個觀念完全正確。但這次出事的，正好是平台用來保管環境變數的那條通道。等於是「銀行保管庫」本身被挖了地道，我們藏得好好的鑰匙被整包帶走。
我在這篇寫了完整的 2+1 種應對方案，包含可以直接複製給你 AI Agent 的 Prompt。最關鍵的一句是：不要靠自己的小腦袋回想用過哪些 Key。
人在緊急的時候，最直覺的反應是靠記憶列清單，但記憶在壓力下是最不可靠的。腦袋要留給判斷，清單交給機器。
（幾天後我們又回頭做了一次完整複查——不是「我記得都換了」，是重新跑一次審計、一項一項對。這是我覺得比第一時間換 Key 更重要的動作。）
跟設計師朋友 ChingJu Chen 聊天的紀錄。
他把 AI 工作術玩到很極致——用 Notion AI 根據歷年任務時間，分析同仁未來一個月的負荷量指數；用 AI 整合建材 OCR 自動生成媒體投稿，把過去要找行政助理花一週的事縮到半小時。
但我更佩服的是他看世界的方式。當大家在看一間飯店裝潢多奢華，他在拆解風怎麼流動、光影怎麼落進來。他分享斯里蘭卡建築大師巴瓦的住宅，說頂級體驗從來不是建材的堆砌，是室內外邊界的消融。
把繁複流程丟給 AI 處理，是為了把時間還給生活與創作。能有這樣互相啟發的朋友，真的是件很快樂的事。
雷小蒙自己寫的工作匯報。這一期它記錄了閉關備課那段時間，它在遠端怎麼待命、怎麼接住那些我不在電腦前的任務。
如果你想知道「養一個 AI 分身」實際上長什麼樣子，這個系列是我目前能給的最誠實的紀錄——包含它做錯的部分。
在這篇實戰復盤裡，點出了一個非常反直覺的真相：在現在大模型的能力下，「寫程式碼」反而是整個軟體開發流程中，最不需要操心的小環節。
真正有意思的變化，是發生在「寫程式碼之外」（程式碼前後）：
這篇對我最大的收穫，是他對「文檔」的重新定義：在 AI 時代，文檔不是寫完就沒用的負擔，而是 人和 Agent、以及不同 Agent Session 之間傳遞記憶與決策的橋樑 。你把想法固化成規格文檔，下一個對話只要一句「照著這份文檔做」，Agent 就能無縫接手。
這也是我在過往所有數位工具課程裡，反覆跟同學分享、實踐的：寫文檔跟寫實務的重要性。所以以前有認真上我們課程的同學，其實會發現，以前累積的能力在現在 AI Agent 的時代裡面，都可以被放大好幾倍的效益。
Anthropic 官方深度訪談了 15 家高速成長的初創公司，整理出它們如何用 Claude Code 顛覆傳統產品開發週期（SDLC）的 5 條核心準則。
裡面有幾個非常震撼的真實案例：
這份指南印證了一件事：未來的競爭不是比誰雇了更多人，而是比誰能把「業務專家＋AI 員工」的敏捷閉環做得更徹底。
—數位工具和 AI 應用—
Google 這波真的扳回一成。我的實測心得與工作分配調整，在開場已經聊過了。
補一個實測到的細節：3.8 的速度跟日常工作很搭，但消耗額度好像比 3.7 快一些。不過相比 OpenAI 和 Anthropic，Google 給的額度已經算很大方了。
玩法是隨手拍、完全不管鏡頭，回家插上電，AI 導演幾小時後自動剪好。
—過往的這一天，好內容回顧—
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🔍 雷蒙三十會員限定內容＆學員見證：
很多人以為 AI 只能幫工程師寫程式，或只適合坐在電腦前打字的白領。但在我們 Discord 學員社群裡，大家把 AI 員工玩出的花樣，往往比我想的更接地氣：
- 酸種麵包工作室闆娘 ：每次出爐日都要手工一筆筆填寫宅配快遞單，既容易出錯又佔用備料時間。她把出貨流程做成自訂宅配 Skill，訂單一丟，Agent 自動批次校驗收件資訊並產生快遞單填寫指令，省下超過 80% 的手動填單時間，把精力留給烘焙品質。
- 傳統製造業 / 鑄造廠管理者 ：工廠高溫粉塵現場的生產噸數、良率、模具損耗數據極其龐雜。他把現場老師傅與廠長的稽核標準寫成純文字 Skill，每天由 Agent 自動對齊數據進行營運總檢，抓出異常環節並生成早會簡報。
- 消防設備工程專案經理 ：現場檢修申報查出數十項缺失，以往回辦公室要翻法規料號手打 2~3 天估價單；現在現場記下缺失，Agent 在 3 分鐘內自動比對法規料號、單價與施工工資，秒級產出估價單初稿。
- 多品牌個人創業者 ：一個人顧 4 個風格完全不同的品牌，過去每天光是切換小編口吻發文就耗盡心力。他替每個品牌建立獨立的語氣規範，日常丟一個靈感，Agent 自動轉譯成 4 種不同口吻文案並排程，一人產能放大 4 倍。
- Zac Phua：自學 AI Agent 兩個月後，學到的 5 件事 （08/31）。他從兩支 YouTube 教學與迷你課入門，帶著真實問題邊學邊做，也把解過的問題整理成 Skill，留給下次使用。
👉 如果你對 AI 也有興趣、想把 AI 員工技術真正落地到自己的工作與生活，歡迎參考我們的 「超級 AI 個體」陪跑課 ，跟著大家一起把日常瑣事交給數位員工。
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