HeyJared操作一下
與你分享感受熱情的過程，實踐與應用的操作！.Hello I’m…
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EP104_達人操作｜AI顧問_Angel｜A|外文系、國小老師出生，怎麼一路走進科技業、成為 AI 顧問? (opens the original)
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外文系、國小老師出身的 Angel，如何一路轉成 AI 企業導入顧問？ 這一集我邀請到 Angel。她是外文系出身，第一份工作是國小老師，後來轉進外商半導體當 PM，一路走到雲端架構師，現在是 AI 企業導入顧問。聽她講這條路，我最好奇的是：非本科系，到底要怎麼證明自己的技術實力？ 我們也聊到她當上架構師第二週就接 AI 專案的撞牆期，以及 AI 導入顧問實際在做什麼，從需求訪談、定 KPI 到陪跑，還有哪些事情她認為不該交給 AI。 老闆要成效、員工怕被取代、IT 擔心資安，這三方要怎麼找平衡，對正在導入 AI 的台灣企業特別有參考價值。 最後，她分享一個聞到玫瑰會暈的人，怎麼誤打誤撞走進調香，還拿下國際競賽第三名。 本集重點 非本科不是劣勢：老師「把複雜講簡單」的能力，陪 Angel 從半導體 PM 走到架構師與 AI 顧問。 AI 是放大器：導入卡關往往不是 AI 做不到，而是流程漏洞被放大，要先把流程補起來。 最後背鍋的是人：法律、金錢、美感相關的判斷不適合交給 AI，AI 只能給初步建議。 章節時間軸 00:00 開場：不要害怕，直接去做 02:26 從外文系、國小老師轉進科
AI57_趨勢操作｜頂規能力、便宜四成：Claude Opus 5.5 開打 AI「性能 × 價格」雙軸戰爭 (opens the original)
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9 月 14 日，OpenAI 把 GPT-6 Astra 全面上線 ChatGPT Work、Codex 與 API，業界普遍認為企業 AI 的頂規王座已經易主。沒想到一週後，Anthropic 無預警推出 Claude Opus 5.5，而這次的重點不是更強，是更便宜。 Input Token 降兩成、Cache Read 砍六成，整體使用成本比 Opus 5 便宜四成。在 agentic coding、知識工作、Computer Use、視覺圖表辨識、多學科推理五個維度，官方 benchmark 顯示 Opus 5.5 不只追平自家旗艦 Fable 5.1，還在多數項目勝過 GPT-6 Astra。再加上輸出速度快三成、百萬 token 長脈絡、結論先講的回覆風格，Anthropic 把頂規能力用主力價格端上桌。 這集拆解 Anthropic 這一年從「安全路線」到「思考深度」再到「性價比」的策略節奏，並整理 OpenAI、Google、AWS、微軟、Databricks、Snowflake 與新創圈的反應：誰跟進、誰不跟、誰已經連夜換模型。AI 產業正從超跑式的性能競賽，走向家
AI56趨勢操作｜資料不再搬家：AWS × Salesforce 三層打通，企業雲端進入「跨雲整合」時代 (opens the original)
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你有沒有經歷過這種日子：想從 Salesforce 拉一份業務資料到 AWS 做分析，結果 IT 說要走 API、排程、ETL，等三個禮拜、跑通七個系統，最後數字還被同事質疑？ 9 月 15 日 Dreamforce 開場，AWS 與 Salesforce 一次宣布三項深度合作：Salesforce Data Cloud 資料可直接被 Amazon QuickSight 讀取，不用複製、不用同步；Bedrock 上的 AI 代理可直接掛進 Slack 頻道，一句話就能在 AWS 背後跑完整套流程；Agentforce Voice 與 Amazon Connect 即時雙向互通，AI 客服自己判斷轉真人還是開 case。 三項單看都不是全新技術，合起來卻是資料層、代理層、通訊層的全面打通，業界視為「戰略等級」而非「產品等級」的宣布。背後的開放標準 Apache Iceberg、合併計費的採購邏輯，以及對台灣聯絡中心、SDR 業務團隊的實際影響，這集都會拆給你聽。 最後給六種角色可以馬上帶回公司的行動清單：IT 主管、行銷業務、客服營運、雲端架構師、自媒體創作者、人資與團隊主管。並回答兩個
AI55趨勢操作_從2星期壓到 10 小時：AI 把攻擊改成機器速度 (opens the original)
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9 月 8 號，Palo Alto Networks 的 Unit 42 團隊公布了一份實驗結果：過去人類駭客團隊要花兩個星期完成的完整攻擊鏈，AI Agent 用 10 小時跑完。從偵察、找漏洞、橫向移動、拿管理員權限，到竊取 root 憑證、植入後門，一路沒停。 而且沒有 zero-day、沒有社交工程、也不是用最強的模型——就是開源框架加上中等能力模型。所有技巧都是滲透測試員本來就熟悉的，差別只在，AI 不用吃飯、不用換班，遇到失敗就換一條路試。 這集想聊的是這個數字背後的真正問題。傳統資安的整套設計哲學——SIEM 的告警閾值、SOC 的值班輪替、事件通報的 SLA——全都預設攻擊者是人類速度。當這個假設被推翻，你原本設計的所有時間緩衝就一起失效了。我也會把最近幾個月的資安事件串起來看，從核安會、Zeabur 到 Coder 供應鏈攻擊，然後拆解攻擊方為什麼會結構性地跑贏防守方。 最後留一個 30 分鐘就能做完的練習：把你們公司資安流程裡所有的「時間假設」列出來。不用改任何東西，光是列出來，你就會看到問題有多大。 -- Hosting provided by SoundOn
AI54趨勢操作 | Claude Fable 5.1 升級、Gemini Notebook 改計價，「無限算力」時代正式結束 (opens the original)
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這週 AI 產業發生了兩件看似無關、其實指向同一件事的變化。 9 月 1 日，Anthropic 推出 Claude Fable 5.1 與雙胞胎 Mythos 5.1，同一底層模型、不同安全護欄，像同一款車分市售版與賽道版。新增對話中可即時調整「思考力道」的功能，API 價格不變但快取讀取成本砍到 25%，同時還跟 Lambda 簽下 350 億美元的算力合約，金額相當於台灣一年半的國防預算。 9 月 2 日，Google 的 Gemini Notebook 全面改寫用量規則：從每日固定次數，改成以運算量計算、每 5 小時重算，訂閱等級差距一路拉到 20 倍。聽起來「更彈性」，但對重度用戶來說，就是多付錢或少用點。 把兩件事並排看，你會發現 AI 大廠正在撕掉「免費算力吃到飽」的假象，用「靈活」「彈性」這些詞包裝成本傳導。這集會拆解這套話術，並告訴你：不管是重度使用者還是把 AI 嵌進產品的企業，「懂得管理 AI 用量」即將成為比「會寫 prompt」更稀缺的專業能力。 本集重點 Fable 5.1 與 Mythos 5.1 的分層安全設計，為什麼聰明 快取降價如何用價格引導你的應用
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