想像一個世界，在這個世界裡，軟體不再由工程師一行一行地編寫，而是像在工廠裡生產產品一樣「生長」出來。這不是科幻小說的情節，而是 StrongDM AI 團隊正在實踐的現實。他們建立了一個真正的軟體工廠：一個非互動式的開發環境，在這裡，規格說明和情境場景驅動著 AI 代理自動編寫程式碼、執行測試框架，並在無需人工審查的情況下達到收斂。這個轉變不僅僅是技術上的突破，更代表著軟體開發典範的根本性轉移，一個我們稱之為「代理時刻」的歷史性瞬間。 什麼是軟體工廠？給非技術人員的解釋 在深入探討技術細節之前，讓我們先理解什麼是「軟體工廠」這個概念。傳統上，軟體開發就像手工藝品製作：工程師坐在電腦前，一行一行地編寫程式碼，就像工匠雕刻木頭或編織布料。每一個功能、每一個修復都需要人類的直接參與。這個過程緩慢、昂貴，而且容易出錯。但現在，想像一下如果我們能夠建立一個「工廠」，你只需要告訴它你想要什麼（就像給工廠一張設計圖），然後工廠裡的機器人（在這裡是 AI 代理）就會自動完成所有的製造工作。
在現代網頁開發中，使用者體驗和頁面載入速度已成為開發者最關注的重點之一。Next.js 作為一個強大的 React 框架，不斷推出創新功能來解決這些挑戰。今天，我們將深入探討一個非常有趣且實用的 Next.js 技術——Promise Racing，這項技術能夠智能平衡伺服器處理時間和客戶端等待體驗。 Promise Racing 的概念與應用 Promise Racing 是一種程式設計模式，允許我們同時執行多個 Promise，並在其中任何一個完成時立即得到結果。在 Next.js 中，我們可以利用這個模式來實現一個極具創意的功能：「在伺服器上完全解析 Promise，除非它花費超過 N 秒。如果超時，則在客戶端顯示載入動畫。」 這個功能特別適合那些資料獲取可能需要一些時間，但我們不希望使用者等待太久的情境。讓我們來看一個實際例子： import { Suspense } from "react";// 模擬非同步資料獲取函數function fetchUser() { return new
近年來，人工智能領域出現了一種新興的交易結構，這種結構既非傳統的收購，也不僅僅是普通的人才招聘，而是兩者特性的混合體。在過去一年中，包括Inflection、Character AI、Adept、Covariant以及最近的Windsurf等多家公司都採用了這種新型交易結構，形成了一種明顯的模式。 什麼是HALO交易？ HALO是「Hire And License Out」（聘用與授權）的縮寫。在這種交易中，創業公司的核心團隊（通常包括創始人和研究團隊）被某家大公司聘用，同時該大公司獲得創業公司知識產權的非獨家授權。作為回報，創業公司獲得大量的授權費，這些費用以分紅的形式分配給投資者和員工。最令外部觀察者感到困惑的是，創業公司在新領導層的帶領下繼續運營。 這些交易與傳統的人才收購（acquihire）不同。買方並不收購公司，而是聘用人才並授權創業公司的知識產權。HALO交易還有一些其他共同特點：它們發生極快，交易金額巨大，目前僅在AI領域使用。 HALO交易的特點與結構 HALO交易是一種混合型交易結構。從法律和後勤角度來看，它們是聘用行為。但對於創業公司的投資者和員工而
在最近一次由產品長們(CPOs)參加的產品週末聚會上，我們探討了產品領導力的價值觀以及什麼能夠振奮我們的心。這轉變成一場關於「我們為何而戰」的對話：那些作為產品領導者，我們堅守的廣泛原則和具體行動。以下是我的看法： * 我們為用戶而戰 * 我們為我們的(擴展)團隊而戰 * 我們為企業的整體健康而戰 我曾從愛與情感能量的角度寫過/談過這個話題：我們如何將心投入到這個無邊界、不受重視且複雜的工作中。在這裡，我從更多組織角度來重新架構這個話題。 1. 我們為用戶而戰 在我看來，優秀的產品經理每天都會為我們的終端用戶站出來—那些在電話、鍵盤、麥克風、代理商或自助服務亭另一端使用我們產品的人。我們應該有義務提供對他們真正有價值的產品。順便一提，這與B2B世界中的購買者不同。我們當然必須回應購買者，為採購組織提供經濟效益，並幫助銷售團隊成交。但購買者常常投資於從不使用的軟體，可能與實際用戶相距太遠而無法優先考慮需求，並且可能有與終端用戶相衝突的目標。 當我們（作為產品經理）為用戶而戰時，我們： * 持續深入挖掘，理解實際情況以及我們的終端用戶是否/如何取得成功。通過重要人物進
為什麼「我們需要一個像Tom這樣的人」是錯誤的策略... 「我們需要像你這樣的人來管理我們的行銷，Tom！」 這是我從創辦人那裡收到的最常見訊息。我理解他們渴望行銷魔法的心情，但在2025年的今天，一個基本問題存在： 對大多數初創企業而言，「雇用一位傑出行銷人才」的策略已經行不通了。頂尖行銷人才（包括我在內）現在擁有太多選擇。這不是我在炫耀——只是在陳述人才稀缺的現實。 不過，這裡有個好消息👇 你實際上不需要聘請「獨角獸」人才來獲得出色的行銷成果。 我不會浪費你的時間談論如何撰寫令人興奮的工作描述或提供更多股權，因為解決方案不在於尋找獨角獸人才——而是建立一套不需要依賴他們的系統。💎 為什麼頂尖行銷人才不會加入你的初創企業 🔍 當創辦人嘗試招募頂尖行銷人才時，他們會遇到以下障礙： * 💰 金錢的力量 → 資深行銷人才在大公司能賺取20萬至50萬美元以上的薪資，而且擁有實際可用的預算 * 🌀 「唯一行銷人員」角色風險太高 → 經驗豐富的行銷人才知道，成為孤軍奮戰的行銷人員意味著不切實際的期望、微小的預算，以及當奇蹟沒有發生時要承擔責任 * 🍂 已經歷
AI預算大門敞開：企業財務分配的新時代 Marc Andreessen曾經說過一句經典的話：「產品市場契合度意味著在一個好的市場中，擁有一個能夠滿足該市場的產品。」這句話在今天的AI時代顯得格外重要。產品固然重要，但市場的選擇更是關鍵。如果你現在還在傳統SaaS市場中掙扎，那麼你可能正在錯過這個時代最大的機會。 想像一下這個場景：工程副總裁向財務長提出需要購買AI產品的預算申請，聲稱可以提升30%的生產力。財務長的回應是什麼？「太棒了！告訴我你需要多少預算，我會想辦法搞定。」但如果同一位副總裁提出要購買一個每月只需500美元的SaaS工具呢？財務長的答案往往是冷酷的拒絕：「沒有預算。」 這種鮮明的對比反映了當今企業預算分配的現實。每家公司都設定了AI採用目標，董事會渴望聽到AI成功案例，執行長們正在推動各部門領導者展示AI採用成果。在這樣的環境下，獲得AI預算比獲得另一個SaaS工具的預算容易一百倍。那麼這些AI預算從哪裡來？答案很簡單：從之前的SaaS支出和人力成本中擠出來。 根據ICONIQ的報告顯示，這種預算轉移不僅僅是理論，而是正在實際發生的趨勢。企業正在重新評估他們的
多年來，我始終認為在軟體工程中，撰寫程式碼的行數從來都不是真正的瓶頸所在。 真正的瓶頸過去是，現在依然是程式碼審查、透過指導和配對進行的知識傳遞、測試、偵錯，以及協調與溝通的人為成本。所有這些都被包裹在工作票、規劃會議和敏捷儀式的迷宮中。 這些原本旨在提升品質的流程，往往比撰寫程式碼本身更能拖慢我們的速度，因為它們需要思考、共享理解和健全的判斷力。 如今，隨著大型語言模型（LLMs）使生成可運行程式碼變得比以往更快，一種新的說法出現了：撰寫程式碼曾經是瓶頸，而我們終於突破了它。 但這種說法並不完全正確。 新增軟體的邊際成本正趨近於零，尤其是有了LLMs的幫助。但理解、測試和信任該程式碼的代價是什麼？比以往更高。 LLMs轉移了工作負載——而非消除它 像Claude這樣的工具可以加快初始實現速度。但結果往往是更多的程式碼流入系統，以及對負責審查、整合和維護它的人員施加更大壓力。 這在以下情況尤為明顯： * 不清楚作者是否完全理解他們提交的內容。 * 生成的程式碼引入了不熟悉的模式或違反了既定慣例。 * 邊緣案例和非預期的副作用並不明顯。 我們最終陷入這樣一種情
為何我們的工作永遠充滿不確定性 在科技產業中，尤其是SaaS（軟體即服務）領域，我們正見證著一場靜默卻深刻的變革。這場變革不僅關乎技術創新，更與一個經常被忽略的關鍵績效指標（KPI）有關：每位員工創造的收入。當這個數字低於行業標準—通常為每位員工25萬美元—大規模裁員往往就在眼前。讓我們深入探討這個現象如何影響亞洲科技生態系統，以及您如何在這個波動的環境中保障自己的職業發展。 SaaS市場的爆炸性增長與現實 SaaS行業正經歷前所未有的擴張。根據最新數據： * 2020年（疫情前，AI風潮前）：美國年收入超過100萬美元的SaaS公司約5,000家（其中48%採用產品主導增長策略PLG） * 2025年（AI時代，PLG效率提升）：此類公司增至約15,000家（其中72%採用PLG策略） 簡而言之，越來越多的SaaS公司正競逐同一塊市場蛋糕，而這一趨勢沒有放緩的跡象。雖然個別成功的公司增長速度比以往更快，但整體競爭也更為激烈。 值得注意的是，典型SaaS/PLG業務結構中，約70%或更多的成本與員工相關。儘管AI現已成為較大的成本中心，大多數SaaS公司仍主要由人類運
在科技快速發展的今日，我們面臨著一個奇特的矛盾：那些致力於開發最先進人工智能的公司，同時也在投入大量資源開發機制——驗證碼（captcha）——來防止機器冒充人類。這種矛盾不僅僅是表面上的諷刺，更揭示了更深層次的科技發展悖論。 證明自己是人類的荒謬困境 每一天，我們這些真正的人類正越來越難以證明自己是人類，而機器卻能輕鬆解決這些令人煩惱的驗證難題。我們已經到了一個令人啼笑皆非的地步：辨識扭曲的文字、尋找企鵝或識別模糊的腳踏車圖片，對人類來說遠比對GPT-4或Gemini等多模態模型更具挑戰性。 更諷刺的是，隨著機器變得越來越智能，人類反而越來越難以證明自己的人類身份。這場軍備競賽已然變得荒謬，而且不可能永遠持續下去。 這不僅是一種諷刺，更是一種結構性矛盾。我們花了數十年時間建造旨在匹配或超越人類能力的智能系統，同時又開發工具以防止這些系統進入我們的數位空間。 這導致了一個看似技術性精神分裂的悖論：在這個世界中，人類必須越來越多地通過設計來阻擋他們自己創造的智能的測試。 超越驗證碼：建立人類層 但這不僅僅是用戶體驗問題，它是一個文明層面的挑戰。 如果任何人在任何地方都
在科技產業中，我們經常會有這樣的迷思：當產品不盡理想時，增加更多功能就能解決問題。然而，現實往往恰恰相反。如果您的產品核心價值不明確，添加再多花俏功能也只是掩蓋根本問題，而非真正解決它。本文將深入探討為何在產品開發中，「少即是多」的理念至關重要。 為何我們總是想要增加更多功能 作為產品開發者，我們熱愛創造。這種創造的過程令人著迷，彷彿一種有趣的嗜好而非工作。當面對產品問題時，我們的本能反應往往是：「讓我們再加些功能來解決它！」這裡加點新特性，那裡更新一些設計，然後所有策略問題就迎刃而解了，對吧？ 可惜，事實並非如此。對於產品成長緩慢、用戶參與度低和留存率差等問題，這些都反映出產品整體基礎的弱點，而非僅僅缺少幾個功能。每個產品都有其核心價值主張，更多功能可以使這一價值更好，但它不能修復核心本身的問題。 產品過度擴張的危險信號 這種傾向於通過增加功能來解決問題的偏見在整個科技行業非常普遍。太多團隊在面臨困境時，他們的解決方案似乎總是構建更多產品！構建是有趣的，他們擅長這樣做，然後一切問題都變成了他們手中錘子的釘子。 然而，現實是，當業務運作不良時，正確的做法是後退一步，不是
在人工智能搜尋領域競爭日益激烈的今天，Google 正採取進一步的商業化策略，將更多的廣告內容整合到其 AI 驅動的搜尋結果中。根據最新消息，Google 即將在其 AI 模式中測試廣告投放，同時將 AI 概覽中的廣告擴展到更多平台和地區。這一舉措不僅反映了 Google 尋求更多變現渠道的努力，也揭示了 AI 搜尋商業模式逐漸成熟的趨勢。 AI 模式將開始測試廣告投放 5月21日，Google 官方宣布將開始在 AI 模式中測試廣告投放。AI 模式是 Google 最近在美國全面推出的新功能，它為用戶提供了一個類似聊天機器人的界面，使用者可以獲得搜尋內容的概述，以及相關網站的連結。 根據 Google 的說明，當用戶在 AI 模式中查詢如何建立網站時，該功能可能會提供一個循序漸進的指南，指導用戶如何入門。除此之外，還可能顯示一個被標記為「贊助」的「有用廣告」，例如網站建設工具的推薦。Google 表示，
在當今科技競賽中，人工智慧（AI）已成為國家實力與經濟發展的關鍵指標。中國明確表示其目標是在2030年前成為全球AI領導者，這不僅包括個別模型的表現，更涵蓋廣泛的AI創新與應用。本文將深入分析美中AI競爭的現況、發展趨勢與潛在影響，並探討中國實現其野心的可能性。 摘要：美中AI差距現況評估 根據對美中人工智慧競爭關鍵領域的分析——包括政府與風險投資資金、產業法規、人才、技術擴散、模型表現以及運算能力——目前中國在這些領域多數未能超越美國，也難以在其設定的2030年時間表內持續領先。我們的研究顯示，中國AI產業很可能成為全球第二大AI勢力，其模型在特定時期或領域可能超越美國對手。根據公開可用的Elo基準測試，中國生成式AI模型目前落後於美國競爭對手約三至六個月，但新的算法突破以及智能代理和協作AI系統的發展可能在2030年前顯著改變兩國模型的競爭力。 中國的AI戰略與生態系統發展 自2017年中國政府採納專門計劃以來，中國一直致力於發展世界領先、具全球影響力的AI產業。以DeepSeek在2025年1月推出的R1模型為標誌性里程碑，中國AI產業展現了顯著進展。 中國AI研究