Leo Hu

Building for the AI-first internet.
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[Leo Hu @LL830813]

原來做音樂真的可以賺錢~隨便做的說...這個人買了4500元...

[Leo Hu @LL830813]

@vitaliidodonov MRR

[Leo Hu @LL830813]

HubSpot 新報告打破一個迷思：AEO（答案引擎優化）不再是理論，而是有轉換數字可以證明的真實成果。

更驚人的是——早期布局 AEO 的企業已經賺到了。

如果你還在觀望，可能正在錯過最關鍵的先發優勢窗口。,消費者行為正在改變：越來越多買家用 ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity 來發現品牌，而不是傳統搜尋引擎。

AI 工具對購買意圖的預測能力比傳統搜尋準確得多。當有人問「推薦適合小企業的 CRM」，AI 的答案直接影響採購決策——不用再點進十個網站比較。,現在的時機點蠻關鍵的。大部分競爭對手還在觀望，你的品牌如果能被 AI 工具正確引用和推薦，等於是拿到了新時代的搜尋排名第一。

這個先發優勢窗口正在關閉。,簡單自檢：下次在 ChatGPT 或 Perplexity 問一個跟你產業相關的問題，看看會不會提到你的公司。

如果沒有，那就知道該怎麼做了。你的內容優化方向該從「被 Google 排名」轉變為「被 AI 推薦」。

原文連結：https://t.co/VemuRblSgf

[Leo Hu @LL830813]

總結:我完全不知道四十歲時會想要什麼

[Leo Hu @LL830813]

20 歲時我想要的：
- 一輛豪華跑車
- 一大���朋友
- 一份高薪工作
- 一段瘋狂的社交生活
- 大量的認可
30 歲時我想要的：
- 一個健康的體魄
- 一個最好的朋友
- 一個平靜的心靈
- 一份有意義的工作
- 一個空蕩蕩的日曆

[Leo Hu @LL830813]

新的指令，大家一起放上你最喜歡的角色，GPT免費版即可生成

提示詞：
根據「進擊的巨人」自動產生一張收藏版史詩事海報：用角色「三笠·阿卡曼」的紅圍巾飄揚側臉剪影作為外輪廓，剪影內部自動生長出最契合該主題的完整世界觀。燃燒的希甘希納街道映照在眼底、幼年艾連的笑容正在煙霧中褪色、阿卡曼血脈的族徽如水印浮現、最終戰場的海風帶走一切記憶、倒數的沙漏碎片化為落櫻然後化為灰燼。整體不是普通拼貼，而是高級的剪影輪廓填充式敘事合成，帶有雙重曝光式聯想，但更偏電影海報與夢幻水彩插畫融合風格；柔和空氣透視，輕霧化過渡，紙張顆粒，邊緣白與刷痕，大面積留白，版式克制高級，安靜、宏大、神聖、懷舊、詩意、傳說感強。色調：緋紅映灰、暗粉、深黑曜石。風格、色彩、場景、材質全部根據主題自動適配，所有元素必須強綁定主題，一眼識別，不要雜亂，不要硬拼貼，不要模板化背景，不要廉價奇幻素材。

[Leo Hu @LL830813]

GPT指令:
「進擊的巨人 兵長」美式厚塗插畫，角色側臉半身特寫，人物視覺還原角色設定，視線朝左，極簡米白背景，大量留白，右側構圖，乾淨高級感，柔和電影級光影，邊緣光，高對比但低飽和配色，角色主色點綴，幾何切面感上色，細緻皮膚與髮絲，商業海報���版，大標題字體設計。9:16直板。

來試試看～

[Leo Hu @LL830813]

所有人都在擔心 AI 搶走程序員飯碗
@AnthropicAI CEO 卻道出了軟體開發的下一個真相：

「代碼正在消失，但工程才剛開始。」

程序員花 4 年在大學學語法， AI 卻能在一秒內寫完 100% 的代碼。
但大家搞錯了，寫代碼從來不是終點。 AI 學會了全世界的書，卻永遠看不懂你公司混亂的「現實需求」。

最難的技能不是寫出語法， 真正的差距不再是你「記住多少函式」， 而是你「能不能把現實世界的複雜業務邏輯，精準翻譯成 AI 能執行的概念與軟體架構」。
大多數人，還在糾結 Prompt 怎麼寫， 高手已經在理清「業務場景」與「系統藍圖」。

語法不再是瓶頸， 瓶頸是：你有沒有能力定義問題，讓 AI 真正為你所用。
未來���序員的競爭力， 不是會「寫」代碼， 而是會「指揮」代碼。

[Leo Hu @LL830813]

@AnthropicAI @claudeai
或許AI 不會讓程式員消失，��只會像當年的「高級語言」取代「組合語言」一樣，成為一個更強大的編譯器。

那些宣稱「一年內 AI 寫完 100% 代碼」的人，要嘛是在販賣焦慮，要嘛是根本沒進過大型項目的機房。

真正的競爭力，永遠是那種「將混亂的業務邏輯轉化為嚴謹系統架構」的能力，這與你會不會寫 Python 語法無關，更不是靠幾句 Prompt 就能解決的。

[Leo Hu @LL830813]

@waveking1314 這種騙人爛文章也敢發

[Leo Hu @LL830813]

我決定以後每天去圖書館寫程式

[Leo Hu @LL830813]

@VincentLogic 我不敢相信我看了什麼....只有設置大頭貼我她媽看完全部

[Leo Hu @LL830813]

@xiaohu 真可愛~

[Leo Hu @LL830813]

這是 @viktoroddy 大神所錄製的教學(已翻譯中文)
-教怎麼用Gemini做出能得獎的高質感網站-👏

[Leo Hu @LL830813]

@CryptoCindyyy 可以看看產品嗎~?

[Leo Hu @LL830813]

狼哥，拜託邀我，我不會上你失望
claude就200美金，還有其他AI和API..
但談錢太傷感情了，我還能給予愛，和滿滿的點數
https://t.co/H6eQOuwNrm
來台灣在幫你做霧眉霧唇
https://t.co/lVlRM866RP

[Leo Hu @LL830813]

@waveking1314 要確定ㄟ

[Leo Hu @LL830813]

如果你的競爭對手有一個 24 小時不休息、永不出錯的業務員，你還能睡得著嗎？這不是科幻情節，而是 Anthropic 剛剛驗證的現實。

四天前的深夜，Anthropic 悄悄公布了一個震撼整個電商界的實驗結果。他們的 Project Deal 計畫讓 Claude AI 在完全無人監督的情況下，獨立完成了 186 筆真實交易。不是模擬，不是測試環境，是真金白銀的商業交易。

這個數字背後代表什麼？Claude 不只是回答問題或寫文案，而是真正理解商業邏輯、進行價格談判、處理付款流程、甚至解決突發狀況。平均每筆交易耗時 23 分鐘，成功率高達 94.6%。更關鍵的是，剩下 5.4% 的失敗案例中，有一半是因為對方系統問題，不是 Claude 的判斷失誤。

說真的，看到這個成功率我有點震驚。人類業務員在同樣條件下的成功率通常只有 70-80%，而且需要大量的培訓和經驗累積。Claude 卻能在第一次嘗試就超越大部分人類的表現。這不是技術炫技，而是商業模式的根本性改變。

Project Deal 的實驗場景也很有趣，Anthropic 選擇了三個不同領域：B2B 軟體採購、數位行銷服務交易，以及客製化產品訂製。每個領域都需要不同的談判技巧和專業知識。結果 Claude 在軟體採購的成功率最高，達到 97.2%，因為這類交易邏輯相對標準化。反而是客製化產品最具挑戰性，成功率 89.1%，但這已經超出大部分人的預期。

更讓人意外的是 Claude 的談判能力。在一筆價值 15 萬美元的軟體授權談判中，Claude 成功為客戶爭取到 18% 的折扣，比���始報價節省了 2.7 萬美元。它的策略很人性化：先建立信任關係，了解對方需求，然後提出多個方案讓對方選擇，最後才進入價格討論。整個過程完全沒有機器人的生硬感。

這個突破點其實在於 Claude 的「理解能力」進化了。以前的 AI 工具只能執行明確指令，但 Claude 現在能理解商業情境的細微差別。比如當對方說「預算有點緊」時，Claude 會主動調整提案，而不是僵硬地推銷原方案。當技術規格有衝突時，它會提出替代解決方案，而不是直接放棄交易。

話說這個實驗的時機點也很巧妙。就在 OpenAI 發布 GPT-4 Turbo 的商業應用更新一週後，Anthropic 用這個實驗證明了他們在商業理解力方面的領先地位。業界普遍認為這是 AI 大戰的新戰場，從純技術競爭轉向實際商業價值創造。

對台灣的個人創業者���中小企業來說，這個趨勢的意義比想像中更直接。首先，這證明了 AI 代理不再是大企業的專利。一個小型電商或服務業者，理論上也能讓 AI 處理大部分的客戶溝通和交易流程。想像一下，你的線上商店有一個永不休息的客服兼業務員，能處理諮詢、報價、議價、下單的完整流程。

第二個機會在於，台灣市場的在地化需求為本土開發者創造了巨大空間。Claude 的成功是在英語環境下達成的，但台灣的商業文化、溝通習慣、法規要求都有獨特性。如果有團隊能開發出針對台灣市場優化的 AI 代理工具，絕對有機會在這波浪潮中佔據重要位置。

現在進場還不算太晚，但窗口期不會太長。根據 Anthropic 的路線圖，今年 Q3 會開放 Project Deal 的 beta 測試，年底前應該會有商業化版本。屆時第一批使用者會獲得明��的競爭優勢，特別是在客服成本控制和 24 小時服務能力上。

不過我認為最大的改變還是在思維層面。當 AI 能獨立完成交易時，人類的角色從「執行者」變成「策略制定者」。未來的電商或服務業老闆，需要學會如何訓練和管理 AI 代理，而不是親自處理每一筆訂單。這種轉變對習慣親力親為的台灣創業者來說，可能是最大的挑戰。

這場 AI 代理革命已經開始了，問題不是會不會發生，而是你準備好了嗎？

原文連結：https://t.co/QkjeRPV6lM

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