Google Workspace CLI 的真正價值不在自動化，在於動態適應
Google Workspace CLI 從 Discovery Service 動態生成命令，配合 AI 技能降低操作門檻。真正的價值在於架構的自我演進能力，而不是自動化功能本身。
江中喬
RAG 的選擇不是技術問題，是資源問題
Agentic RAG 不是技術進步，是資源消耗。選它之前，先確認你有足夠的預算和清晰的領域邊界。
AI 代理的天花板是你的檔案系統
AI 代理的效能天花板，其實就是企業檔案系統的邊界。資料存取的結構和可管理性，決定了代理能做什麼決策。
AI 寫部落格的幻覺問題，靠多層驗證而不是更聰明的模型
AI 寫部落格的幻覺問題靠多層驗證而不是更強的模型來解決，同時要適應 AI 系統對內容可信度的新評估標準。
你的 Gemini Pro 可能早就偷偷變成 Flash 了 — Vertex AI 靜默降級的三個坑
我們的企業 AI 助理跑了兩週的「Gemini 3.1 Pro」，直到用戶報告數字全是假的，才發現所有 request 其實都在跑 Flash。
Prompt 寫得像任務單，模型就不會亂猜
跟 Claude 反覆來回幾次後，發現模型出錯幾乎都是指令太模糊。三個驗證過有效的做法，加上背後的認知原理。
Agent 編碼的擴展單位不是 token，是 Thread
IndyDevDan 提出的 Thread 框架給了 Agent 編碼一個可量化的擴展單位。但大多數人還卡在單 Thread 品質不穩的階段。