AI Issue tracking 的複雜度不是來自工具，是來自角色分工 Issue tracking 的複雜度問題不在工具，在於當初為彌補角色溝通鴻溝而設計的流程，如今反而成了負擔；AI Agent 時代改變了需求——從交接機制轉向共享上下文，但簡化帶來的可見性喪失需要謹慎權衡。
AI 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。
AI AI Agent 的能力，不該等於你的能力 你讓 AI Agent 用你的 shell 跑任何指令，等於把 sudo 密碼貼在螢幕上。能力分離、變更分級、三段搬移——三個框架讓你的 Agent 強大但可控。
Google Workspace Google Workspace Studio 上線：AI 從內容生成走向流程執行 Google 讓你用自然語言建立 AI Agent，串起 Gmail、Drive、Calendar 的完整工作流程。這不只是多一個功能——未來的效率差距不在誰會寫 Prompt，而在誰會把工作拆解成流程交給 AI 執行。
資安 Moltbook「AI 藥物事件」的真相：炒作、配置失誤、與 prompt injection 媒體說「AI 在討論藥物」，但真正的問題是 Supabase 沒開 RLS 導致 150 萬個 token 外洩，加上三種常見的 prompt injection 攻擊型態。這是一個「vibe coding 到 production」的血淋淋教訓。
AI AI Coding 的 8 個階段：真正的分水嶺在能不能交付 我把『AI Coding 的 8 個階段』當成成熟度模型來用：從答案、流程到可委派的交付。真正的分水嶺不在 prompt，而在流程、驗證、整合與治理，能不能把產能做成可維運的系統。
