Afleveringen
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這集我們終於來聊那個一直聽起來很工程師、很高大上、很像某種密碼的詞：Harness。
Harness 到底是什麼？
是 Prompt 嗎？是 Agent 嗎？是 Context Engineering 嗎？
還是工程師又把一件很日常的事，搞得很複雜的名詞？這集我們從「Harness 原本是馬具、韁繩」開始聊，慢慢拆到 AI 裡面的意思：
幫 AI 給方向、給工具、給記憶、給流程，讓它真的能幫你做事。Context Window 像 AI 的腦容量，聊到個人知識庫、Notion 筆記、股票觀察、AI 助理、工具串接、驗證機制，最後結論是一件有點荒謬但也很真實的事：
原來你每天跟 AI 聊天、叫它記住你的偏好、請它搜尋資料、幫你整理流程，其實就已經在 Harness 它了。
只是工程師很愛幫這種事取一個聽起來很難記的名字。
不過聊到最後，我們也發現，真正難的可能不是 Harness 這個詞，而是：
本集重點Harness 不是什麼神秘技術，而是讓 AI 更穩定做事的一整套方法Context Window 可以想成 AI 的腦容量，不是塞越多東西越好你自己的流程、喜好、判斷方式，其實都是 AI 能不能幫上忙的關鍵AI 不只要會回答，還要會找資料、用工具、被驗證你可能早就在 Harness AI，只是不知道這個詞而已適合誰聽聽過 Harness、Agent、Context Engineering，但完全不知道在講什麼的人每天有在用 ChatGPT / Claude / Gemini，但覺得自己只是跟 AI 聊天的人想把 AI 從聊天工具變成工作助理的人想知道工程師到底怎麼把 AI 用進工作流程的人覺得 AI 名詞越來越多，已經有點懶得追的人
你到底知不知道自己平常是怎麼做事的？留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmph1dktz081401mfca9ighy6/comments
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我們平常都拿 AI 來做什麼？
像是把 AI 變成個人助理，幫忙整理 Gmail、記錄客戶資料、管理品牌策略；也聊到用 AI 接股票投資資料、整理新聞雷達、輔助判斷持股方向。
再一路聊到各種 Side Project：
補習班出勤系統、公司知識庫、飲食紀錄、冰箱管理、個人網站、吉他樂理練習、睡前故事配樂，甚至是把 AI 助理接進 Line 裡。聊到最後才發現，這集不只是在問「AI 可以做什麼」，而是在問：
當 AI 已經可以碰資料、用工具、寫程式、接流程之後，
我們怎麼重新想像軟體？
本集重點：
AI 助理到底可以幫我們做哪些事把 AI 接到 Gmail、電腦、股票資料時，要怎麼看風險為什麼很多公司想導入 AI，最後其實是在補數位轉型的洞Side Project 為什麼變得越來越容易做自己用的 Project 跟要賣人的 Product 差在哪SaaS 會不會被 AI 重新改寫為什麼這個時代，軟體工程師反而像是撿到槍適合誰聽：
想知道大家實際怎麼用 AI 的人對 AI 助理、AI Agent、Coding Agent 有興趣的人想把 AI 用在工作流程裡，但還不知道從哪裡開始的人正在做 Side Project、個人品牌、知識庫或自動化流程的人想知道 AI 對軟體、SaaS、工程師工作會帶來什麼改變的人留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmph1dktz081401mfca9ighy6/comments
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Zijn er afleveringen die ontbreken?
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這集聊的是 Gary 的 AI 焦慮。
從 2023 年底拿 ChatGPT 寫歌詞，到 2024 年開始用 AI 寫程式，再到 2025 年 Coding Agent、OpenClaw、手機控制 AI 助理出現，AI 好像從一開始的玩具，慢慢變成真的會改變工作方式的東西。
Gary 分享了自己在義大利旅行時，看到社群上大家都在用 AI 做出各種工具、agent、作品，卻完全跟不上、玩不到的焦慮。後來真的開始使用 OpenClaw 之後，又發現 AI 不只是會聊天，而是可以排程、提醒、整理資訊、寫程式，甚至開始模糊人和 AI 助理的邊界。
這集也聊到一個更深的問題：如果很多工作本質上都是把 A 變成 B，像是需求變程式、旋律變編曲、資料變報告，那當 AI 可以更快、更便宜地完成這些轉換時，人原本的技能價值是不是正在被重新定價？
不過聊到最後，我們也沒有停在恐慌。這集也分享了幾個讓自己比較不焦慮的方法：躺平、建立資訊雷達、跟著做一次、思考自己要當匠人還是做自己的事業，以及回到當下。
在被取代之前，先練習不要被焦慮取代。
#AI #AI焦慮 #CodingAgent #OpenClaw #Agent #工程師 #軟體開發 #音樂製作 #生成式AI #科技職涯留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmph1dktz081401mfca9ighy6/comments
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用 AI 寫程式，有條件嗎？
現在好像只要打開 ChatGPT、Codex、Claude Code，跟 AI 說一句「幫我做一個網站」，網站就出來了。
出來之後呢？
這集我們從幾個真實案例聊起：有人用 AI 做 CRM，結果卡在 local storage、localhost、部署；有人用 AI 做平台，才發現資料庫越長越多、版本不知道哪個才是對的；也有人想讓 AI 幫忙做更完整的產品，才發現 prompt、測試、記憶、工具選擇、需求拆解，全部都會變成問題。
所以 vibe coding 真的簡單嗎？
用 AI 寫程式之前，可能要先準備好的，不一定是寫 code 的能力，而是學習能力、溝通能力、拆問題的能力，還有一張信用卡。
我們還沒被取代，先來聊聊發生什麼事。
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這集從「AI 會寫 code 之後，工程師的價值到底在哪？」出發，Gary 與展佑用第一線開發經驗，聊 AI 工具如何改變真實的軟體開發現場。
從 Copilot 到 coding agent，AI 確實讓寫 code、改 bug、做 prototype 變得更快；但工程師的價值並沒有消失，而是從「產出程式碼」轉向「理解需求、拆解問題、判斷架構、驗證結果，以及設計讓 AI 正確工作的流程」。
這集也會聊到前端、C++／音訊軟體、AI 顧問、domain knowledge，以及為什麼未來工程師更像是在把模糊需求翻譯成可執行的系統。
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