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最強 AI 換人做！GPT-5.6 問世，交付審查中 | 文末抽投資新書🌠
快訊:日本AI Sakana Fugu, 新功能Claude Tag, Chat GPT新模型, Gemini Study Notebook功能, 幫你省Token的插件Ponytail, Harness Engineering駕馭你的AI, 上期抽獎名單公布, 抽書《Gemini投資理財全攻略》
Sakana Fugu 是由日本 AI 新創公司 Sakana AI 所推出的一款多模型編排系統，核心概念是扮演一位「指揮官」。在面對複雜任務時，Fugu 會自主將任務拆解，並動態調度底層如 GPT、Claude 或 Gemini 等不同的前沿模型進行協作，最後再整合出最優解答。與其他單一大型語言模型相比，它的獨特之處在於利用「集體智慧」與「靈活調度」，不選擇與科技巨頭硬拼算力與單一模型的大腦極限，而是透過自主學習的調度策略讓不同模型各司其職、互相驗證，不僅試圖用團隊合作超越單一模型的天花板，也巧妙擺脫了對特定技術供應商的依賴。
理念聽起來很完美，但實戰表現如何？我們整理了網路上三位科技創作者（Nate Herk、Bijan Bowen、World of AI）的實測。有趣的是，儘管他們採用的測試框架與任務大相徑庭，得出的結論卻出奇地一致：在像是網頁生成這類具體的開發任務中，Fugu 產出的成品品質，往往還比不上讓 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.8 獨立生成的結果。實際上，如果直接去敲這些頂尖模型的門，反而能拿到更精緻、更細膩的成品，而且過程更省事、更便宜！
咦？
Fugu Ultra 明明在基準測試（Benchmarks）上刷出了媲美甚至超越 Fable 5 與 Mythos 等頂尖神作的成績，為什麼實際使用後的體感落差會這麼大呢？
主要是因為，Fugu Ultra 那套「拆解、發包、反覆驗證」的機制，特別容易在結構化的跑分測試中佔盡便宜、取得高分優勢。然而，一放進真實世界的實務開發與應用場景裡，三位 YouTuber 實際測試後都發現，Fugu 的綜合能力其實遠遠搆不上 Fable 5 或 Mythos 的頂尖水準，真實體感反而更接近 GLM 5.2 的等級。
究其原因，正因為 Fugu 本質上是一個多智能體（Multi-agent）調度系統。每一次的規劃步驟、模型交接與結果驗證，都在無形中增加了額外的延遲、API 成本，以及潛在的出錯節點。這導致它在處理複雜的真實任務時，往往比單一的前沿模型執行得更慢、更昂貴，表現也相對不穩定。
具體來說，三位創作者實測之後有著相似的心得：
- 成品偶爾帶有其他模型的「風格殘留」：在讓 Fugu 建立瀏覽器作業系統的測試中，明確發現其產出的 UI 設計與背景漸層，帶有濃厚的 GPT-5.x 系列模型的風格，進一步證實 Fugu 在底層確實是將部分任務發包給了 GPT 模型來完成。
- 效能與價格的痛點：由於系統需要不斷地拆解任務、交接模型與驗證結果，增加了許多延遲與出錯節點，導致它執行速度極度緩慢，且燒掉的 API 花費遠高於市面上的頂級模型。
- 現階段的實用性建議：創作者們皆認為，儘管這展現了未來 AI 多智能體（Multi-agent）自動調度的趨勢，但在面對目前的日常工作或複雜開發任務時，直接單獨使用 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.8 不僅更省錢、速度更快，還能產出品質更好的成果。
總之，對於個人的日常知識工作，直接使用原本的前沿模型會有更好的體驗與 cp 值；不過，這種「不被單一廠商綁架」且能靈活調度各家專長的系統，絕對是 AI 發展的未來趨勢，未來也許很適合需要大量協作與重構程式碼的重度軟體開發團隊。
Anthropic 最近在 Slack 上推出了「Claude Tag」功能。當你在工作頻道裡輸入「@Claude，幫我找出 GitHub 上 Tank 專案的待解問題，並在十分鐘後安排一場 Google Meet 」。接著你去泡杯咖啡，等你回到座位時，Claude 已經爬梳完程式碼庫、在訊息串列出問題清單，並發送了會議邀請。當會議結束，它還會把逐字稿整理好存進 Google Drive 。
此外，Claude Tag 會「旁觀」頻道內的討論，記住專案背景和團隊習慣，建立專屬的文件（例如 memory.md）。也就是說，你不用每次指派任務時都從頭解釋前因後果。它甚至會主動發現被擱置的討論串，跳出來提醒大家跟新進度，就像一個與你長期合作的同事。 而 Claude Tag 也被嚴格限制不會跨越私密頻道來抓取資料或進行回報，保護了資料的隱私性，也避免資料被洩漏。針對個人機密，Claude Tag也支援一對一私訊，直接與Claude互動。看起來…AI 真的從一個單純的對話框，變成坐在你旁邊的同事了。
OpenAI 最近帶來兩大更新：新模型 GPT-5.6 系列，以及替換成 ChatGPT 預設值的 GPT-5.5 Instant。
GPT-5.6 分為負責複雜開發的 Sol、日常的 Terra，以及低成本的 Luna 三種。當你給它一張設計草圖，GPT-5.6 能直接進入代理模式，替你移動滑鼠、輸入文字，甚至生成出可縮放的 3D 物件，最後把寫好的程式碼直接存在你的電腦。網友評價GPT-5.6的Sol模型甚至超越Claude的Fable 5！
而對於一般用戶來說，現在打開 ChatGPT 遇到的預設模型已經變成 GPT-5.5 Instant。這個版本改變了以往 AI 愛長篇大論的習慣。當你拍下一張寫滿會議流程的白板照片，或是上傳一張軟體當機的螢幕截圖，GPT-5.5 Instant 不會再丟出一堆客套話或多餘的表情符號，而是直接為你列出接下來的執行步驟或軟體出錯的原因。
不過，由於美國政府介入安全審查，GPT-5.6目前僅有少數獲准的企業能使用，一般大眾還無法在 ChatGPT 中看到它，小編也希望能趕快試用這款模型～
以前我們用 AI 學習，通常是把問題貼上對話框，等它給出答案。最近 Gemini 推出了「學習筆記本 (Study Notebooks)」功能，把 AI 變成一個會規劃進度的家教。
當你把學校的課程大綱或上課講義的 PDF 檔上傳給 Gemini，它會先針對這些範圍發給你一份「診斷測驗」。等你回答完，Gemini 會生成一個進度儀表板，將你要考的範圍拆成上百個具體的學習指標，並直接打上「優勢」、「需要加強」與「尚未開始」的標籤。
接著，針對你測驗中答錯的弱點，它會自動設計出分段式的短課程與練習題。例如準備 SAT 考試時，若你在某個題型卡關，系統會以 The Princeton Review 的題庫為基礎，生出專攻該題型的小單元讓你反覆練習，省下你從頭翻書找答案的時間。
小編實際測試，除了詳細的教學之外，在學習時遇到任何問題也能直接向AI提問超方便！課後還有隨堂測驗確認吸收程度，學習後也能在NotebookLM開啟筆記本，做成摘要影片或是簡報超方便。
大家可能有看過這種資深工程師：綁著馬尾、戴著眼鏡，當你拿著五十行程式碼請教他時，他直接把它刪減成一行還解決了問題。現在，一個名為 Ponytail 的套件，把這種思維植入了 AI 開發工具中。
過去我們請 AI 在網頁加上簡單的跳出視窗，它通常會幫你下載外部資源庫，接著建立層層疊疊的控制介面、遮罩與觸發按鈕，只為了顯示一個框框跟兩個按鈕，就生出一大包檔案。但 Ponytail 建立了一套決策階梯，強制 AI 寫程式前先確認能不能用標準函式庫或平台內建功能搞定。於是，AI 改為直接呼叫瀏覽器原生支援的對話框元素，原本需要三十行程式碼跟安裝外部套件的工作，變成只要八行就解決，還自動處理了按 ESC 關閉視窗的機制。
根據網友實測，幫 AI Agent 掛上這套規則後，程式碼生成量平均減少了 54%，不僅讓你少付 20% 的費用，執行速度也提升了 27%。
AI Harness Engineering:讓 AI Agent 真正能被「駕馭」
隨著 AI Agent(如 Claude Code、Codex)已能直接讀專案、改檔案、跑指令,光靠寫好提示詞(Prompt)已經不夠。這時需要的是 Harness Engineering(AI 駕馭工程)——一套管理 AI 行動、工具、權限、流程與驗證的設計方法。
Harness 原意是「馬鞍」、「駕馭」。可以把 AI Agent 想成剛入職的高材生:再聰明,若沒人告知公司規矩與權限範圍,也無法把事情做對、做穩。Harness 就是給 AI 的工作守則與權限管控。
實測案例:有無 Harness,天差地遠
同樣請 AI 寫一個 Todo 軟體:
- 只給 Prompt：AI 把所有邏輯塞進單一檔案,能跑但難維護,功能一多就容易出錯。
- 加上規則檔：明確規定技術架構、開發流程與驗收標準後,AI 產出的是分層清楚、附測試的專業專案 (如 CLAUDE.md)。
同一句指令,結果卻天差地遠。Prompt 是工作指令,Harness 是工作制度,它確保 AI 做事安全、有方法、貼合團隊習慣,且每次執行都穩定一致。
Harness 工具三層架構(以 Claude Code 為例)
- 記憶層:CLAUDE.md,保存專案規則、開發慣例、測試指令。
- 擴展層:Skills、Subagents、Hooks、Plugins,將常用流程包成可重複使用的工作模組、分工不同任務、自動檢查驗證。
- 集成層:MCP、Remote Control、Claude Code on the Web,連接外部工具與服務,甚至遠端遙控雲端開發。
這些機制合在一起,讓 AI 做事不再只靠單次提示,而是有固定規則、工具邊界、執行流程與驗證步驟。
透過本次抽獎的問卷調查，我們可以發現大多數的使用者，在使用AI生成的時候，最大的痛點就是分頁總是開滿不同AI，要一直在不同AI之間切換才能完成整份工作。
而本次抽出的《Genspark AI Plus 會員一個月試用期》就能有效幫大家解決這個痛點。一站就能解決文件、簡報、影音的生成。
各位旗旗們，抽獎時刻到了！這次的參加數量踴躍，以下揭曉誰是獲得《Genspark AI Plus 會員一個月試用期》的幸運得主：
中獎者1
Alex alexhXX@outlook.com
中獎者2
游OO pooXX@gmail.com
中獎者3
smallice smaXX@gmail.com
中獎者4
軒O f882XX@gmail.com
中獎者5
Tracy wlcXX@gmail.com
中獎者6
吳OO cabXX@gmail.com
中獎者7
郭OO kuoXX@gmail.com
中獎者8
Fei Huang hsuXX@yahoo.com.tw
中獎者9
Joan kittXX@gmail.com
中獎者10
廖OO lbwXX@gmail.com
恭喜以上十位中獎者！帳號開通後將用電子郵件通知，請再留意信箱。
盯盤盯到心累了嗎？看別人用 AI 分析財報好像很威，你只會問 AI：「哪支能買嗎？」，這樣問你也不敢真的下單吧 😅
小編偷偷報一條內線給旗友們，《Gemini 投資理財全攻略》就是為小資族設計的：完全零門檻、不用寫一行程式，Gemini 負責選股分析、NotebookLM 幫你秒讀百頁年報，兩大 AI 黃金搭檔，把 「聽別人說」、「憑感覺買」變成「看數字做決定」。
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