Maki Chiang｜Notes

LLM 只能是驗證者，不能是決策者

LLM 應該驗證符號決策，而不是替代它——這是在關鍵業務上用好大模型的分界線。

後台任務的 Token 成本會被低估十倍

我把 memcite 裝進自己的專案，記錄下真實的數字

從「能記住」到「能審計」：為什麼 AI 記憶層需要 Source Code 級歸因

當 AI 不只是寫 code，而是成為你的基礎設施副駕駛

Google Workspace CLI 的真正價值不在自動化，在於動態適應

RAG 的選擇不是技術問題，是資源問題

LLM 只能是驗證者，不能是決策者

LLM 應該驗證符號決策，而不是替代它——這是在關鍵業務上用好大模型的分界線。

後台任務的 Token 成本會被低估十倍

我把 memcite 裝進自己的專案，記錄下真實的數字

從「能記住」到「能審計」：為什麼 AI 記憶層需要 Source Code 級歸因

當 AI 不只是寫 code，而是成為你的基礎設施副駕駛

Google Workspace CLI 的真正價值不在自動化，在於動態適應

RAG 的選擇不是技術問題，是資源問題

LLM 只能是驗證者，不能是決策者

LLM 應該驗證符號決策，而不是替代它——這是在關鍵業務上用好大模型的分界線。

後台任務的 Token 成本會被低估十倍

Google Workspace CLI 的真正價值不在自動化，在於動態適應

RAG 的選擇不是技術問題，是資源問題

AI 代理的天花板是你的檔案系統

AI 寫部落格的幻覺問題，靠多層驗證而不是更聰明的模型

Prompt 寫得像任務單，模型就不會亂猜

Typeless 事件：把常駐輸入工具當成資安產品來審查

Typeless v0.9.3 的逆向分析引發討論，但重點不只是哪個產品有問題，而是企業導入常駐輸入工具時，應該把它當成資安產品來做最小可行的風險驗證與稽核。

Moltbook「AI 藥物事件」的真相：炒作、配置失誤、與 prompt injection

自架 Git 服務的隱性成本：Gogs 漏洞事件的警訊

黃仁勳：你問 AI 的每個問題，都在暴露公司戰略

本機 LLM 不是本機：Ollama 公網曝露的風險

AI『潛伏特工』這件事，逼企業把治理從內容稽核升級到行為稽核

你的資料外流，可能不是從 SaaS 開始：Chrome AI 擴充功能的權限紅旗