mk-brain 在 AI 協作時代，我們如何為有限的人腦工作記憶「凍結」專案狀態？ AI 代理的普及化，讓我們在開發與決策流程中獲得前所未有的加速。然而，當我們同時駕馭多個 AI 驅動的專案時，一個古老卻又被放大的問題浮現了：人腦有限的工作記憶與隨之而來的認知負荷。這不僅是效率問題，更是一個深刻的系統設計挑戰。
mk-brain 「AI 優先」的深層反思：AI 系統建構者視角下的工程基石與流程再造 「AI 優先」策略正席捲各行各業，看似一場技術革新，但從 AI 系統建構者的角度來看，這更像是一次對軟體工程基本功的嚴峻考驗。本文將探討為何 AI 的速度與效率，必須建立在堅實的基礎設施之上，以及它如何重塑我們對產品開發流程與人機協作的理解。
mk-brain 萬字提示詞的奧秘：Agent 系統效能、成本與架構設計的關鍵取捨 隨著 AI Agent 系統日趨複雜，我們觀察到其效能表現與底層的提示詞結構息息相關。當提示詞的規模達到萬字級，這不僅是工程挑戰，更觸及產品設計、成本控制與系統架構的核心議題。本文將從 TPM 與產品管理的視角，深入剖析大型 Agent 提示詞的構成、其帶來的成本壓力，並提出一套更具前瞻性的設計與管理策略。
mk-brain 從調參到架構：我對 AI Agent 記憶機制與智能演化的深度觀察 AI Agent 的發展正從單純的參數調整，邁向更深層次的系統架構設計。其中，記憶機制的設計邏輯，不僅是技術細節，更是決定 Agent 智能上限與演化潛力的關鍵。這篇文章將分享我對此轉變的觀察與思考。
mk-brain 從提示工程到指令架構：Andrej Karpathy 的原則如何為 Code Agent 重新校準 當 AI coding 從提示技巧走向工程規訓，真正重要的已不是怎麼讓模型更會寫，而是怎麼讓它少亂寫。
mk-brain 未來競爭力：你的價值，取決於你能指揮多少 AI Agent mkbrain source: https://mkbrain.maki.tw/wei-lai-jing-zheng-li-qu-jue-yu-diao-dong-agent-shu-liang-yu-xi-tong-hua-zhi-hui-neng-li-er-fei-ge-ren-chan-chu/ | signal: 72
