把「現在大部分工程師都請 AI Agent 幫忙產出程式碼」這句直接講開，超有時代感；尤其你拿斜斜動畫那段比喻，把 diagonal animation 和口語...
把工作流放在 Agent 前面這個切法很有感，先從 Prompt、Context、Structured Output 一路鋪到 Tool Calling 和 R...
看到 Haiku 4.5 反而會做 extended thinking、而 Opus 5 跟 Fable 5 走 adaptive thinking，這個反直覺...
把「怪怪的」翻成可驗證紀錄這點很有感，先寫基準線、再分 ChatGPT 跟 Codex 各做什麼，最後還要留測試與人工介入次數，整個流程一下就從通靈變成可回頭比...
你把「法規先到、作用法還在路上」這個空檔講得很到位，尤其三個場景一拉出來，工程師、採購、廠商各自卡住的點馬上就浮出來了；再看到「合規要求不會等作用法」那句，真的...
一開始就把「我們看照片幾乎不用想，電腦卻不一定看得懂」這個落差點出來，很有那種理所當然被拆開來看的震撼感；像你提到圖片怎麼表示、為什麼會模糊、邊緣怎麼被找出來，...
那封 Oracle 的分手信很有衝擊，2027 之後只剩 Sustaining Support、出事自己扛，聽起來真的像把核心系統推到懸崖邊；你把 Agile...
把 AI 從「對話框裡的臨時工」變成會記得身分、標準跟知識的隊友，方向真的很有感；尤其你提到每次排程都是全新的 session，還得把完整操作手冊寫進去，這點超...
把 prefill、KV cache、decode 拆開講，整個 LLM serving 的節奏就突然清楚了；尤其是 prompt 先跑完才進第一個 token...
你把純聊天和 Workflow 的差距切得很明確，尤其是先出 CodeChangePlan JSON、再進 Codex Sandbox 跑 dotnet tes...
Wolke的鐵人檔案