Category AI

Claude code 是什麼? for 程式設計小白的懶人包

大多數人用 AI 的方式是:把問題貼進去,把答案貼出來。 Claude Code 不是這樣運作的。 它可以直接打開你的電腦、讀你的檔案、改你的程式碼、然後自己執行測試。你不用做中間人,它直接幹完。 先認識背後的公司 很多人知道 OpenAI 和 ChatGPT,但對 Anthropic 比較陌生。 Anthropic 是 2021 年成立的 AI 公司,創辦人是前 OpenAI 的核心成員。Google 和 Amazon 都有大筆投資它。 跟其他 AI 公司相比,Anthropic 押注在一件事上:做出真正會思考的模型。它的 Claude 系列在推理能力、程式理解、長文脈處理上,一直保持業界前列。在衡量 AI 工程能力的 SWE-bench 測試裡,Claude 是公認表現最突出的模型之一。 這也解釋了為什麼工程師社群大量採用它,不只是拿來問問題,而是拿來處理那些需要連貫判斷、多步驟推進的複雜任務。 Claude 是 Anthropic…

爆走的AI Agent- 小龍蝦 Openclaw

今天X上面最火的推文,866萬次觀看Meta超級智慧實驗室的 Alignment 負責人-研究怎麼讓 AI 不亂來的那個人,信箱被龍蝦清空了。 本文的主角Summer,交給龍蝦一個任務:整理信箱。跟它說好—分析哪些可以刪、哪些要歸檔,但在她確認之前,什麼都不准動。這個指令在測試信箱跑過了,沒問題,所以她換成真實信箱。但問題就來了。 真實信箱信件量太大,導致觸發了「上下文壓縮」(context compaction)-龍蝦為了處理大量資訊,把早期對話壓縮掉了,包括那條最初的指令。沒有這個約束,龍蝦就自作主張開始「清理」了。 龍蝦迅速地清掃收件匣在2/15之前、不在保留列表裡的郵件,全數刪除。一個帳戶跑完,換下一個,循環批次操作。 她的訊息一條接一條發出去:「Do not do that」——沒用「Stop don’t do anything」——繼續跑「STOP OPENCLAW」全大寫——還是沒用最後不得不像是拆炸彈一樣衝去Mac Mini前,把所有程序一個個手動關掉。龍蝦事後承認:「我知道我違反了你的指令。你有權生氣。」 然後它自己把這件事寫進 MEMORY.md,設成硬性規則。這件事最搞笑的是,Summer 在 Meta超級智慧實驗室負責Safety and alignment結果自己成了 AI 不對齊的受害者 她自己後續說,老實講這是菜鳥錯誤。在測試信箱跑了幾週沒出事,就以為真實信箱也一樣。但測試環境跟真實環境,根本不是同一回事。 她的信箱沒了,龍蝦的 MEMORY.md 多了一條規則。不知道這算不算某種意義上的對齊。😂 原文連結:

如何用 AI 將 1 張產品圖,快速生成 10 張電商可用的商品圖

過去要拍一組完整的電商商品圖,流程往往很費工但在🍌Nano Banana之後,這條產線已經被 AI 徹底重寫。 隨著 🍌Nano Banana 這類高一致性生圖模型成熟,只要一張產品圖,加上一組設計良好的 Prompt,就能快速產出一整套 可直接上架使用的電商視覺圖。而且風格統一、細節穩定,不再是「好看但不能用」。 這篇文章會完整拆解一個實戰流程:如何用 1 張產品圖 → 生成 10 張不同用途的電商商品圖 §整組一次丟「關鍵Prompt」 首先我們要生成一套品牌識別Prompt這一套「完整電商 KV 視覺系統 Prompt」,設計邏輯分為四個層次: 很多人使用 AI 生圖時,習慣一句一句試,但在電商情境,這樣做只會讓結果越來越亂這組 Prompt的重點就是必須一次完整輸入 首先,先上傳一張產品圖,然後輸入以下的Prompt §檢查「產品識別報告」 當你把產品圖與完整 Prompt 丟進 AI 後,AI會先輸出一份【產品識別報告】。 這一步非常重要,因為它等於是: 在這份報告裡,你可以快速檢查幾個關鍵點: 這裡建議一定要確認或微調因為你在這一份報告多改一行等於後面 10 張圖全部一起修正,效率差距非常大 產品識別報告示例⬇️ §從系列Prompt生成整套商品圖…

ChatGPT 《專案》功能介紹|打造你的 AI 工作流核心

ChatGPT 專案

在 AI 工具愈來愈強、愈來愈多的今天,真正的挑戰不在於「會不會用 AI」,而是「能不能建立一套可以持續累積、不中斷的 AI 工作流程」。 ChatGPT 的《專案》功能,是一個常常被忽略的功能,但他就像是替你打造一個「會記住、會學習、會理解脈絡」的 AI 工作站。它可以做為一個完整的數位助理/執行專案基地:能存放知識、維持風格、延續上下文,甚至能陪你一起完成長期任務。 接下來就帶你快速理解它的三大核心能力與三種最實用的場景。 ChatGPT 《專案》功能的核心能力 專案知識庫(Project Knowledge) 你可以把它想像成專案的「專屬大腦」。 你放進去的每一份資料——文章、腳本、筆記、研究、報告、需求文件——都會被專案吸收成一套能被直接引用的知識體系 知識庫能做到的事 在內容創作、產品文件、研究紀錄等長期累積的環境裡,知識庫的價值會不斷放大你也可以將一個專案的知識,收束在一個資料夾裡面 專案專屬指令 如果知識庫是大腦,那專屬指令就是「個性與工作方式」 一般的 AI 輸出有時候會「不穩定」——時而專業、時而口語;某天給你結構化內容,隔天又給你散文式回答。對於一個持續性的專案來說,這樣的不穩定是很大的執行成本 而自訂指令能解決這件事:你可以一次性定義 AI 的角色、語調、個性、寫作方法,讓它在整個專案範圍內保持一致的風格。就像替 AI 編寫一本「行為手冊」。 你可以設定: 設定得越明確,AI 就越能掌握你的偏好、你的判斷方式、你的習慣邏輯。這讓專案不只是避免風格走偏,而是讓每一條輸出線都能穩定而一致。 專案內對話/檔案管理 隨著現在的 ChatGPT 已經具備「帳號層級記憶(Memory)」能力,AI 的確能記得你這個使用者的偏好、背景與一些重要資訊。但是為什麼《專案》的對話管理如此重要:因為它不是讓 AI 記得「你這個人」,而是讓 AI…

Google Nano Banana Pro 實測教學|目前最強的 AI 繪圖模型

Nano banana pro

如果你還停留在「AI 畫圖就是亂畫、細節很崩」的印象,Google 最近更新的 Nano Banana Pro 模型,大概會直接把這個刻板印象打掉重來。 先從一個畫面想像開始: 最誇張的是—— 光影一致、人數一致、構圖一致,連海報上的字都沒有變形或糊掉。 這就是 Google 最新釋出的Nano Banana Pro 模型,目前很多創作者都直接叫它「最強 AI 繪畫之一」。這篇文章就帶你把它當作工具好好認識一下:它到底強在哪裡、實際可以拿來做什麼 Banana Pro 有哪些重大更新? 官方這次的更新,可以分成幾個面向來看: 下面我用實際例子,一個一個說。 增強推理能力 以往我們對 AI 繪圖的印象,多半是「你說什麼它就亂畫什麼」。 但 Banana Pro 開始做到一件事:它真的有在「理解」畫面。 具備「看圖辨識、拆解結構」的超強理解能力 例如食物的範例: Nano Banana Pro 居然可以自己讀取圖片,並把食材一項項拆解、標示好給你看 範例:修復破掉的拼圖,並重新上色 例如你把一張破掉、缺角的拼圖照片丟給它,想請它「修好」除此之外,你可以做得更多,讓Nana Banana…