Degen Sing

封裝層時代已經結束。
以下是實際 AI 工程師正在打造的 10 件事 👇
→ 模型路由器，將大多數請求傳送給便宜又快速的模型，只有遇到困難的請求才升級處理
→ 從零開始編寫的原生 MCP 伺服器，讓其他代理程式能安全地呼叫你的產品
→ 代理程式之間的具型別交接，讓 Agent A 傳遞結構化狀態給 Agent B，而不是雜亂的文字
→ 持久化工作流程，在當機或等待 3 天的人工作業核准後，都能從確切的步驟接續執行
→ 受限解碼，讓你的代理程式每次都回傳有效的 JSON
→ 委派式驗證，讓代理程式代表使用者行事，而模型永遠看不到原始權杖
→ 斷路器，在失控的工具迴圈耗掉 $400 前將其停止
→ 備援鏈（前沿模型，接著是中階模型，再來是本機模型，最後是快取），讓使用者永遠不會看到錯誤
→ CI 中的執行軌跡評分器，只要你的代理程式走錯路，就會阻擋 PR
→ 一份公開基準測試，呈現你的代理程式與簡單基準方案在成本、速度和成功率上的比較
這些都不是提示工程。
這些全都是工程。
封裝層只是加上商標的提示詞。
系統則是在模型、使用者或網路出問題時，仍能持續運作的東西。
系統時代才有回報。

大多數 LinkedIn 演算法建議都只是道聽塗說。
黃金時段。連結會被降權 60%。「收藏 = 5 個讚。」360Brew。
我逐一查證了。沒有任何一項有 LinkedIn 官方來源。
LinkedIn 在 2026 年實際做了哪些改動（附日期），以及這對同時在 Twitter 和 LinkedIn 發文的人有何影響。

兩位創辦人在同一天推出了相同的 AI 應用程式。
創辦人 A 花了 6 個月打磨產品。
0 位追蹤者。0 人的電子郵件名單。
發布當天：40 人註冊，大多是朋友。
創辦人 B 花了那 6 個月分享他們正在打造什麼。
8,000 位追蹤者。候補名單上有 1,200 人。
發布當天：900 人註冊。
相同的點子。相同的工具。
創辦人 A 的應用程式比較好。
但永遠不會有人知道。
我花了一個週末推出 VoiceMoat 的第一個版本，接著就坐等人們發現它。
但他們沒有。
程式碼只要一個週末。受眾需要一年。
默默打造並不謙虛，只會讓人更難找到你。
先發布不完美的版本。分享數據。現在就開始 👇

如何辭掉企業工作，在不賭上積蓄的情況下打造應用程式（6 階段計畫） 👇
階段 1：趁還在職時開始打造
→ 先別辭職。你的薪水就是你的第一位投資人
→ 找出一個你或同事每週都會遇到的棘手問題
→ 和 20 位有這個問題的人聊聊
階段 2：先推出粗糙版本，快速上線
→ 使用 Cursor、Lovable 或 Bolt，在 2 到 3 週內打造 MVP
→ 只做一項核心功能。不需要儀表板或設定頁面
→ 從第一天起就放上付款連結
階段 3：找到最初 10 位付費用戶
→ 私訊有這個問題的人，而不是「可能會喜歡的朋友」
→ 持續在 X 分享你的打造歷程
→ 如果沒有人付費，就換個問題，不要只改外觀
階段 4：找出有效的方法
→ 追蹤註冊、啟用和付費情況
→ 加倍投入能帶來用戶的那個管道
→ 調高價格。大多數人第一款應用程式的定價都太低
階段 5：打造產品組合，而不是孤注一擲
→ 使用相同的技術堆疊和策略推出第 2 款應用程式
→ 重複使用驗證、付款和登陸頁面
→ 多款小型應用程式各自取得成果，勝過一款完美的應用程式
階段 6：拿出證據再辭職，而不是靠希望
→ 等應用程式收入足以支付 6 到 12 個月的開銷時再辭職
→ 不是在你「充滿幹勁」時
沒有人是先辭職才賺進數百萬。
他們是先打造產品，才賺到錢。 🚀

「軟體並沒有消亡。它已經被解決了。到了 2028 年，沒人會聘用軟體工程師。」
這就是最近流傳的說法。但它忽略了這些事 👇
→ 撰寫程式碼正在自動化
→ 定義要打造什麼，並沒有
→ 凌晨 3 點除錯正式環境，並沒有
→ 為故障系統負責，並沒有
→ 解決模糊的商業問題，並沒有
AI 並沒有淘汰軟體工程師。
它淘汰的是那些唯一技能就是敲程式碼的人。
這個職位正從「撰寫程式碼」轉變為「為成果負責」。
這就是最終會管理 10 個代理程式的工程師。

每款 AI 工具都說能用你的口吻寫作。幾乎沒有任何工具會告訴你如何檢查。在 Twitter 上這點最重要：在 280 個字元內，每個字都會露出破綻，而回覆還要更短。任何工具都該做的 7 項測試，包括 ChatGPT 和 Claude：

ChatGPT 會認同你說的一切。
所以你的「好點子」還是失敗了。 😅
以下是讓它不再一味認同你的方法 👇
1. 讓它反駁你
→「把自己當成想扼殺這個點子的競爭對手，反駁這個點子。」
2. 禁止奉承
→「不要稱讚我。不要說『好問題』。只指出問題。」
3. 先問它會怎麼失敗
→「假設這件事在 6 個月後失敗了。寫一份事後檢討。」
4. 給它一個嚴厲的角色
→「你是一位拒絕過 1,000 個提案的懷疑派投資人。把這個提案批得一無是處。」
5. 強迫它評分
→「給這個提案打 1 到 10 分。超過 7 分就必須提出證據。」
6. 隱藏你站在哪一邊
→ 不要說「我認為 X」。問「支持和反對 X 的最有力論點分別是什麼？」
7. 讓它修改自己的回答
→「你上一個回答有哪些地方說錯了？」
8. 把它存成自訂指令
→「直截了當。當我錯了就反駁我。絕不要只為了討好我而認同我。」
認同你的 AI 讓人感覺很好。
會反駁你的 AI 才真正有用。

每款 AI 工具都說自己能用你的口吻寫作。
幾乎沒有工具會教你如何檢查。
在 Twitter 上尤其重要：在 280 個字元內，每個字都是破綻，而回覆更短。
任何工具都該做的 7 項測試，包括 ChatGPT 和 Claude：

每天發文不是策略。
那只是排程。
大多數動態消息都在重複同一個說法：持之以恆就會成功，所以每天都要發文，演算法就會獎勵你。大家都點頭。幾乎沒人問，他們每天發文究竟要傳達什麼。
沒有系統的產量，只是噪音。每週發 7 篇、談 7 個毫不相關的主題，只會給陌生人 7 個滑過去的理由，卻沒有任何理由讓他們追蹤你。
策略會在開始發文前決定好幾件事：
→ 這些內容是為誰而寫
→ 希望他們看了你一個月的貼文後，相信什麼
→ 你會持續回頭探討的 3 或 4 個主題
→ 一篇貼文必須做到什麼，才可以發布
注意這份清單裡缺少了什麼：發文頻率。
頻率是最後才做的決定，不是第一步。一旦你知道自己在對誰說話，以及要反覆傳達什麼，排程幾乎就會自然而然地定下來。若沒有這些，每天發文只會讓你更快筋疲力盡。
複利效應只有在某件事維持不變、足夠長的時間，才能逐步累積。
行事曆不是計畫。

你的個人品牌仰賴五個彼此無法溝通的工具運作。
聊天機器人忘記你的語氣。排程工具不知道貼文為何存在。你的數據永遠無法傳達到下週的規劃中。
所以，你就是整合工具。

大多數人最後只能在兩個糟糕的選項之間做選擇，而我已經受夠了
很少發文，用自己的話。或是經常發文，卻用著不屬於自己的話
AI 本來應該解決這個問題。它讓發文變得更快，卻抹平了真正讓人值得追蹤的特質
當我

大多數人已經在 Claude 中起草內容，只是它還不了解他們的寫作方式。
VoiceMoat，專為 LinkedIn 和 Twitter 打造的個人品牌作業系統，現已加入 Claude 的連接器目錄。
如何連接，以及當你提出要求時，幕後會發生什麼：

每個人發文都變快了。卻沒有人變得更有辨識度。
所以我打造了 VoiceMoat，專為 LinkedIn 和 Twitter 設計的個人品牌作業系統。
以下是完整內容：為什麼通用型 AI 會失效、audenAI 如何學習你的語氣，以及如果從今天開始，我會怎麼做。