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輕鬆Vibe Coding — Anthropic 官方文章翻譯、Claude API 與 Prompt Engineering 實作心得、X 技術社群精選的中文音訊版。

  1. 16 h fa

    @Google：Google 推出 Gemini Spark 桌面版支援跨裝置自動化。 核心更新與 macOS 整合 Google 宣布 Gemini Spark 正式…

    Google 推出 Gemini Spark 桌面版支援跨裝置自動化。 核心更新與 macOS 整合 Google 宣布 Gemini Spark 正式登陸 macOS 應用程式，並針對 Google AI Ultra 訂閱者（美國地區、18 歲以上）開放 Beta 測試。此次更新讓 Gemini Spark 不再侷限於聊天視窗，具備了處理桌面檔案與應用程式的能力，例如： 自動整理「下載」資料夾中的 PDF 檔案至指定資料夾。 連結 Google Workspace，根據電腦中的發票檔案自動建立預算試算表，並排程定期更新。 預計未來將支援遠端任務執行，使用者可透過手機指派多步驟任務（如搜尋 Mac 上的銷售報告並將數據 email 給自己），讓 Agent 在電腦上自動完成。 應用程式整合與 MCP 支援 為了提升個人化助理的實用性，Gemini Spark 擴展了生態系統的連結能力： 生產力工具：新增 Google Tasks 與 Google Keep 整合，能將使用者在 Keep 中雜亂的筆記自動轉換為 Tasks 中的待辦事項。 第三方服務：新增 Canva、Dropbox、Instacart、OpenTable 與 Zillow Rentals 整合，支援設計傳單、存取檔案、餐廳訂位、採買雜貨及預約看房。 MCP 支援：正式支援自訂 Model Context Protocol (MCP)，讓使用者能將更多個人化應用程式直接連接至 Spark，打造專屬的 AI 助理。 即時資訊追蹤 Gemini Spark 新增了即時事件監控功能，讓使用者無需手動重新整理頁面即可掌握最新動態： 系統可針對體育賽事、股市波動、新聞、天氣及社群媒體進行監控。 使用者可設定觸發條件，例如「當股價達到特定門檻時，自動發送詳細財務報告」。 操作體驗與演示 這是一個名為 Spark 的 AI 助手工具演示，展示其在處理任務、整理筆記及自動化工作流程方面的功能。 根據演示內容，Gemini Spark (BETA) 介面提供「Chat」與「Spark (BETA)」兩種模式切換，並透過「What can I get done for you today?」的提示引導使用者輸入指令。該工具具備處理複雜工作流程的能力，包含分析文件、生成報告、追蹤職缺並整理至試算表，以及自動排程等功能，展現了從單純對話邁向自動化 Agent 的轉變。 這是一個名為 Spark 的 AI 助手工具演示，展示其在處理任務、整理筆記及自動化工作流程方面的功能。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:05）： 監控今年夏天紐奧良的室內情況 原文：Monitor interior de New Orleans for this summer 操作步驟： 1. （00:00）切換至 Spark (BETA) 模式 2. （00:05）在輸入框中輸入任務描述 3. （00:09）系統開始執行各項自動化任務 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2303

    3 min

  2. 16 h fa

    @claudeai：Claude 重新開放 Fable 5 模型供付費使用者存取，並針對網路安全防護機制進行了更新。 模型重新開放與存取限制 Claude 於 2026 年…

    Claude 重新開放 Fable 5 模型供付費使用者存取，並針對網路安全防護機制進行了更新。 模型重新開放與存取限制 Claude 於 2026 年 7 月 2 日宣布重新開放「Fable 5」模型，所有具備使用額度的付費方案使用者（包含 Pro、Max、Team 及符合資格的 Enterprise 方案）皆可使用至 7 月 7 日。 使用額度：在促銷期間，使用者可將每週方案額度的 50% 用於 Fable 5。 超額處理：若超過該 50% 限制，使用者可選擇透過「usage credits」繼續使用 Fable 5，或切換至其他模型以維持在方案額度內。 存取方式：包含 Claude 網頁版、桌面版、行動版、Claude Cowork、Claude Code（需 2.1.170 或以上版本）、Claude Design、Claude for Microsoft 365 及 Claude Tag。 一個像素風格的動畫，展示一個角色爬上梯子並在螢幕上顯示「FABLE 5」字樣的過程。 安全性防護與回饋機制 由於與美國政府進行了相關討論，Anthropic 更新了 Fable 5 的網路安全防護機制。 防護影響：絕大多數的程式開發工作不受影響，但新機制會比舊版更頻繁地標記無害請求。若請求被標記，系統將自動改由「Opus 4.8」回應。 生物與化學分類器：目前的分類器與初始發布時相同，對於基礎生物學相關問題仍較為敏感，容易觸發 fallback 至 Opus 4.8，相關改進預計近期釋出。 回饋管道：若使用者認為請求被誤標，可透過以下方式回報，協助團隊優化分類器並減少誤判： - Claude Code：執行 /feedback 指令。 - Claude.ai 與 Cowork：點擊回應下方的「讚／倒讚」按鈕。 模型定位與效能表現 根據 Anthropic 的官方說明，Fable 5 是目前最強大的「Mythos-class」模型，在軟體工程、知識工作、視覺處理及科學研究等領域均達到業界頂尖水準。 軟體工程：在處理大規模程式庫（如 5000 萬行的 Ruby 程式碼）時，能將數月的工程量壓縮至數日內完成。 視覺與記憶：Fable 5 具備強大的視覺解析能力，甚至能僅憑截圖重建網頁應用程式的原始程式碼，並在長上下文任務中展現優異的記憶維持能力。 專業應用：針對網路安全防護需求，Anthropic 同步推出了「Mythos 5」，這是移除部分安全限制的同源模型，目前主要透過「Project Glasswing」與美國政府合作部署，專注於協助網路防禦與基礎設施安全。 第三方整合 Cursor 團隊亦同步確認 Fable 5 已重新上線。根據 CursorBench 的評測數據，Fable 5 在該平台上的表現領先所有模型，但同時也是執行單一任務成本最高的模型。使用者可透過 Cursor Evals 查看詳細的效能比較。 一個像素風格的動畫，展示一個角色爬上梯子並在螢幕上顯示「FABLE 5」字樣的過程。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. （00:00）角色從畫面左下角移動到梯子處 2. （00:01）角色開始爬梯子 3. （00:02）矩形框內開始顯示文字「F」 4. （00:03）矩形框內顯示文字「FA」 5. （00:04）矩形框內顯示文字「FAB」 6. （00:05）矩形框內顯示文字「FABL」 7. （00:06）矩形框內顯示文字「FABLE」 8. （00:07）矩形框內顯示文字「FABLE 5」 9. （00:09）角色從梯子上下來 10. （00:10）角色移動到畫面右下角 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2307

    3 min

  3. 17 h fa

    @NVIDIAAI：NVIDIA 推出 Nemotron-Labs-TwoTower 模型，啟用雙塔平行生成，達到 2.42 倍推論速度。 核心架構與運作機制 NVIDIA…

    NVIDIA 推出 Nemotron-Labs-TwoTower 模型，啟用雙塔平行生成，達到 2.42 倍推論速度。 核心架構與運作機制 NVIDIA Research 發布的「Nemotron-Labs-TwoTower」模型，是基於「Nemotron-3-Nano-30B-A3B」骨幹所開發的區塊式自回歸擴散語言模型。該模型將傳統單一模型的任務拆分為兩個獨立的塔： Context Tower（AR/Context）：保持凍結狀態，負責處理乾淨的 Prompt 與已提交的 token，並提供 KV 快取與 Mamba-2 狀態。 Denoiser Tower（Diffusion/Denoiser）：為可訓練塔，透過遮罩擴散（mask diffusion）機制，以區塊為單位進行平行去噪與生成。 效能表現與技術細節 根據 NVIDIA 的測試數據，該模型在維持原始自回歸基準模型 98.7% 品質的前提下，達成了 2.42 倍的實際生成吞吐量。其運作流程如下： 這張圖表展示了結合 AR Context Tower 與 Diffusion / Denoiser Tower 的運作流程，包含 AR Prefill、Diffusion Denoising 以及 AR Context Update 三個階段。 AR Prefill：Context Tower 先對輸入序列進行編碼，並在每一層輸出注意力 KV 快取與 Mamba-2 邊界狀態。 Diffusion Denoising：Denoiser Tower 針對區塊內的 [MASK] token 進行多次迭代去噪。過程中透過雙向區塊內注意力（bidirectional in-block attention）、層對齊的交叉注意力（cross-attention）與 Context Tower 互動，並由 Context Tower 的狀態進行種子初始化。 AR Context Update：當區塊生成完成並確認後，將結果提交並更新 Context Tower 的 KV 與 Mamba 快取，隨後進入下一個區塊的處理。 模型取得與應用 此模型已於 Hugging Face 開放下載，並附帶相關研究論文 arXiv 2606.26493。該專案採用 NVIDIA Nemotron 開放模型授權協議，適用於商業用途，用來為開發專業 AI Agent 提供更具效率的解決方案。 這張圖表展示了結合 AR Context Tower 與 Diffusion / Denoiser Tower 的運作流程，包含 AR Prefill、Diffusion Denoising 以及 AR Context Update 三個階段。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. （00:00）AR Prefill 階段處理輸入序列。 2. （00:03）Diffusion Denoising 階段處理 [M] 標記並與 AR Tower 交互。 3. （00:09）AR Context Update 階段更新上下文資訊。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2291

    2 min

  4. 19 h fa

    @cognition：Cognition 推出 Devin Security Swarm 自動偵測程式漏洞。 核心架構與運作機制 Cognition 針對大型程式庫的推理挑戰…

    Cognition 推出 Devin Security Swarm 自動偵測程式漏洞。 核心架構與運作機制 Cognition 針對大型程式庫的推理挑戰，開發了「Agentic MapReduce」架構。傳統 Agent 在處理大規模程式庫時，常因搜尋與閱讀過程消耗過多 token，且缺乏明確的覆蓋邊界。Agentic MapReduce 則將任務拆解為確定性的篩選與並行的 Agent 執行： Plan（規劃）：Agent 根據威脅模型編寫「selectors」（如路由、認證邊界、反序列化接收器等規則），這些規則會以確定性的方式掃描整個程式庫，剔除無關檔案。 Shard（分片）：將匹配的檔案分組為有界的批次（bounded batches），確保每個 Agent 處理的範圍明確。 Map（映射）：多個子 Agent 並行處理各自的批次，在受限的上下文中進行深入分析，並產出結構化的發現結果。 Reduce（縮減）：整合各分片的發現，進行去重（deduplication）與跨分片鏈接（cross-shard chaining），識別單一 Agent 無法察覺的複雜攻擊路徑。 Verify（驗證）：針對嚴重漏洞在隔離的「沙盒」中進行執行時（runtime）驗證，確認是否可被利用，並可進一步自動生成修復的 PR。 這是一組展示 Agentic MapReduce Pipeline 安全掃描流程的技術演示圖。 效能評測與實戰表現 Cognition 使用包含 50 個真實 GitHub 安全公告（GHSA）漏洞的基準測試集進行評估，涵蓋 Go、Rust、Python、Ruby、Java、C#、JavaScript、C、Swift、Dart 與 Elixir 等 14 種語言。測試結果顯示： Devin Security Swarm：召回率（Recall）達 72%，單次執行成本為 $90.23。 Claude Security：召回率 68%，單次執行成本 $131.87。 Codex Security：召回率 48%，單次執行成本 $118.20。 Cursor Security：召回率 26%，單次執行成本 $4.60。 測試結果顯示，Devin Security 達到了最高的召回率（72%），且每次執行的成本（$90.23）比次優的 Claude Security（召回率 68%，成本 $131.87）更低。 Devin Security Swarm 不僅在召回率上領先，還成功發現了其他工具遺漏的關鍵漏洞，包括 PHP 沙盒繞過（透過模板注入）、透過元資料值解析進行的參數注入，以及過於寬泛的反序列化介面。 Cognition 團隊介紹 Devin Security Swarm 的運作機制與效能評測。 實際應用與未來展望 Devin Security Swarm 現已作為「Devin for Security」套件的一部分正式發布，用來協助安全團隊處理日益增加的漏洞積壓。該工具支援從現有的威脅模型文件生成掃描設定檔，並可排程進行每日或每週掃描，後續掃描僅針對變更的程式碼執行，進一步降低成本。 這是一份展示多個開源軟體專案漏洞評估數據集的清單，詳細列出了各專案的漏洞類型與嚴重程度。 對於需要深度整合的企業，Cognition 同時提供為期六週的「Devin Security Vulnerability Remediation Program」，由工程團隊協助企業清理 CVE 積壓並建立持續性的修復流程。詳細的技術架構說明、評測方法論及相關文件可參考以下連結： Devin Security Swarm 介紹 Agentic MapReduce 技術解析 Security Swarm 評測報告 Cognition 團隊介紹 Devin Security Swarm 的運作機制與效能評測。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:02）： 請 Devin 修復功能、修復錯誤或新增程式碼。 原文：43: Ask Devin to fix features, fix bugs, or add to your code. 操作步驟： 1. @2:43 使用者在輸入框輸入指令並送出。 這是一組展示 Agentic MapReduce Pipeline 安全掃描流程的技術演示圖。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. （00:00）點擊進入 Plan 階段 2. （00:02）點擊進入 Shard 階段 3. （00:03）點擊進入 Map 階段 4. （00:04）點擊進入 Reduce 階段 5. （00:05）點擊進入 Verify 階段 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2298

    3 min

  5. 19 h fa

    @firecrawl：Firecrawl 推出 web-scale /monitor 功能監控全網變動。 這項新功能將 Firecrawl 原有的網頁監控能力從單一頁面擴展至整…

    Firecrawl 推出 web-scale /monitor 功能監控全網變動。 這項新功能將 Firecrawl 原有的網頁監控能力從單一頁面擴展至整個網際網路。不同於以往僅針對特定網址進行內容比對（diffing），web-scale /monitor 採用主動發現機制，使用者只需定義搜尋 queries 與目標 goal，系統便會自動執行搜尋、去重，並透過 AI 判斷結果是否符合需求，隨即向使用者或 Agent 發送通知。 這段影片展示了一個自動化資訊摘要工具，依序整理了阿茲海默症臨床試驗、Patagonia 產品發布以及零售業併購新聞。 核心運作機制 主動發現：系統會根據設定的排程執行搜尋，並利用 AI 判斷新出現的搜尋結果是否具備實質意義。 靈活配置：使用者可透過 queries 控制搜尋範圍（召回率），並透過 goal 設定判斷標準（精確度），確保只有真正相關的變動才會觸發警示。 監控流程：每次檢查包含搜尋、去重、AI 判斷（選用）以及透過 webhook 或 email 發送通知。若關閉 AI 判斷功能，系統則僅回傳原始搜尋結果。 應用場景與範例 這項工具特別適合需要追蹤動態資訊的場景，例如： 法規與法律追蹤：監控 FDA 核准紀錄、臨床試驗發布或法院文件。 影片展示了一個搜尋介面，依序呈現關於阿茲海默症臨床試驗的最新註冊資訊與研究更新。 競爭對手分析：追蹤競爭對手的產品發布、募資動態或招募資訊。 影片展示了透過搜尋引擎或自動化工具查詢 Patagonia 品牌新產品發布資訊的過程。 即時新聞與事件：自動彙整特定領域的併購案、產業公告或突發新聞。 這段影片展示了本週零售與消費性包裝商品（CPG）領域的重要收購新聞摘要。 技術整合與使用方式 Firecrawl 提供了多種介面供開發者整合，並支援 Agentic 程式開發流程： 支援介面：API、Playground、CLI 以及 Firecrawl MCP。 建立監控：使用者可透過程式碼定義監控目標，例如使用 Python 建立監控器： `python from firecrawl import Firecrawl firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY") monitor = firecrawl.create_monitor( name="AI coding assistant launches", schedule={"text": "every 30 minutes", "timezone": "UTC"}, goal="Alert when a new open-source AI coding assistant is announced.", targets=[ { "type": "search", "queries": ["open source AI coding assistant launch"], "searchWindow": "24h", "maxResults": 10, } ], notification={"email": {"enabled": True, "recipients": ["alerts@example.com"]}} ) ` 最佳實踐建議 為了確保監控品質，官方建議： 查詢優化：使用關鍵字而非長句，並善用 includeDomains 或 excludeDomains 來過濾來源，避免過度消耗 maxResults 配額。 目標設定：明確定義什麼樣的結果才算「符合目標」，並適度加入「忽略（Ignore）」條件以排除雜訊。 狀態管理：系統會將結果標記為 new（觸發警示）、already_seen（已看過）、watching（觀察中）或 ignored（忽略），使用者可藉此評估監控器的精確度並進行調整。 目前 Firecrawl 正針對 /monitor 功能徵求使用者回饋，並提供 5,000 credit 的獎勵給完成訪談的使用者。詳細技術文件與操作說明可參考 Firecrawl 官方文件。 這段影片展示了一個自動化資訊摘要工具，依序整理了阿茲海默症臨床試驗、Patagonia 產品發布以及零售業併購新聞。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:00）： 阿茲海默症治療的新臨床試驗註冊 原文：New clinical trial registrations for Alzheimer's treatments Prompt（00:09）： Patagonia 新產品發布 原文：Patagonia new product releases Prompt（00:17）： 本週主要零售與 CPG 併購新聞 原文：Major retail and CPG acquisition news this week 操作步驟： 1. （00:00）輸入「New clinical trial registrations for Alzheimer's treatments」 2. （00:09）輸入「Patagonia new product releases」 3. （00:17）輸入「Major retail and CPG acquisition news this week」 影片展示了一個搜尋介面，依序呈現關於阿茲海默症臨床試驗的最新註冊資訊與研究更新。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:00）： 阿茲海默症治療的新臨床試驗註冊 原文：New clinical trial registrations for Alzheimer's treatments 操作步驟： 1. （00:00）輸入搜尋關鍵字並送出 2. （00:02）顯示第一筆搜尋結果 3. （00:04）顯示第二筆搜尋結果 4. （00:05）顯示第三筆搜尋結果 5. （00:06）顯示第四筆搜尋結果 6. （00:07）顯示第五筆搜尋結果 影片展示了透過搜尋引擎或自動化工具查詢 Patagonia 品牌新產品發布資訊的過程。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:00）： Patagonia 新產品發布 原文：Patagonia new product releases 操作步驟： 1. （00:00）輸入搜尋關鍵字「Patagonia new product releases」 2. （00:02）顯示 Men's Better Sweater Fleece Jacket 資訊 3. （00:03）顯示 Women's Torrentshell 3L 資訊 4. （00:04）顯示 Black Hole Duffel 55L 資訊 5. （00:05）顯示 Men's Nano Puff Vest 資訊 6. （00:07）顯示 Spring 2026 collection 資訊 這段影片展示了本週零售與消費性包裝商品（CPG）領域的重要收購新聞摘要。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. （00:00）輸入關鍵字「Major retail and CPG acquisition news this week」 2. （00:02）顯示 Kroger 收購新聞 3. （00:03）顯示 Unilever 收購新聞 4. （00:05）顯示 Dollar General 收購新聞 5. （00:06）顯示 Target 收購新聞 6. （00:07）顯示 FTC 審查新聞 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2300

    3 min

  6. 19 h fa

    @weaverobotics：Weave Robotics 推出家用機器人 Isaac 1，並宣布將於今年秋季開始交付。 Weave Robotics 正式發表其旗艦家用機器人「Isa…

    Weave Robotics 推出家用機器人 Isaac 1，並宣布將於今年秋季開始交付。 Weave Robotics 正式發表其旗艦家用機器人「Isaac 1」，這款產品標榜從零開始為居家環境設計，以自動化處理繁瑣家務，讓使用者能從日常雜務中解放。Isaac 1 繼承了先前在加州地區運作的 Isaac 0 之技術基礎，Isaac 0 在過去幾個月內已累積超過 2,000 小時的摺疊任務，每週處理超過 1,000 磅的衣物，顯示該公司在機器人量產與實地部署上的執行力。 一台綠色的家用機器人正在執行整理沙發、摺疊衣物、收拾玩具與鋪床等家務。 核心功能與應用場景 Isaac 1 具備多項針對居家環境優化的自動化能力，主要包含以下兩大領域： Laundry Flow：不僅限於摺疊衣物，還能自動搜尋並拾取髒衣物，並處理裝滿衣物的洗衣籃。 Daily Reset：負責整理居家空間，包括鋪床、歸位散落的抱枕、毯子、兒童與寵物玩具及鞋子，確保使用者回到家時空間已恢復整潔。 技術架構與設計理念 為了確保機器人在居家環境中的安全性與相容性，Weave Robotics 採取了全端開發策略，所有硬體皆於舊金山自行設計與製造： 客製化硬體：包含自主研發的致動器（actuators）、遠端致動系統及安全系統。 機身設計：採用堅固的內部結構，外部包覆可更換的軟性織物外殼，不僅提供被動式安全防護，也能融入居家裝潢風格。 伸縮軀幹：具備可伸縮設計，工作時可延伸至人類高度，閒置時則可收縮以減少佔用空間，降低視覺干擾。 隱私與穩定性：設計上強調隱私保護，透過物理訊號明確顯示機器人是否正在運作；底座採用輪式設計，確保在執行任務時保持穩定的重心。 操作與維運模式 Isaac 1 的運作邏輯強調自主性與使用者控制的平衡： 自主導航：預設情況下可自主導航並完成任務，必要時會啟用遠端操作輔助，以確保任務順利完成。 控制介面：使用者可透過專屬應用程式（companion app）隨時隨地發起任務或設定排程。 持續演進：該系統支援軟體更新，隨著使用時間累積與功能迭代，機器人的能力將持續提升。 目前 Isaac 1 已開放預訂，詳細資訊與訂購管道可參考官方網站 Isaac 1 產品頁面。 一台綠色的家用機器人正在執行整理沙發、摺疊衣物、收拾玩具與鋪床等家務。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. （00:00）機器人移動至沙發旁整理抱枕與毯子 2. （00:24）機器人從洗衣機中取出衣物 3. （00:33）機器人摺疊衣物 4. （00:46）機器人收拾玩具 5. （00:54）機器人鋪床 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2295

    3 min

  7. 20 h fa

    @NotionHQ：Notion 推出 HTML 區塊功能，讓使用者能直接在頁面上建立並與互動式內容協作。 核心功能與應用 Notion 新增的 HTML 區塊允許使用者在…

    Notion 推出 HTML 區塊功能，讓使用者能直接在頁面上建立並與互動式內容協作。 核心功能與應用 Notion 新增的 HTML 區塊允許使用者在筆記中嵌入互動式元件，並透過 AI 即時生成與調整。這項功能打破了傳統靜態文件的限制，讓團隊能直接在 Notion 頁面上進行以下操作： 互動式視覺化：使用者可透過 /html 指令插入區塊，並透過示範畫面中選用的 AI 模型（畫面顯示為 GLM 5.2），將複雜的資料或概念轉化為互動式時間軸、地圖或知識圖譜。例如，透過 AI 修改時間軸事件或調整地圖配色，讓資訊呈現更具彈性。 這段影片展示了如何在 Notion 筆記中透過 HTML 區塊嵌入互動式時間軸與地圖，並利用 AI 更新與調整內容。 資料重組與分析：AI 助理能分析會議記錄（如 Customer Meeting Transcripts）並自動生成業務洞察報告。在示範中，AI 針對 51 通會議記錄進行分析，產出包含功能需求排行（如 Linked databases & rollups 獲 18 次請求）、交易停滯原因及銷售管道回顧的互動式儀表板。 這段影片展示了如何利用 AI 工具在 Notion 平台中快速分析會議記錄並生成業務洞察報告。 原型設計與教學：使用者可將產品需求文件（PRD）或 GitHub 專案（如 zen-garden）交由 AI 處理，自動生成輕量級原型或互動式教學頁面。AI 會讀取 package.json、main.js 等程式碼檔案，並產出包含 3D 視覺原理說明、參數調整滑桿以及即時測驗的互動頁面，讓團隊在進入 Figma 設計前就能先行測試與回饋。 透過 AI 自動生成技術文件與互動式教學頁面的流程演示。 技術整合與操作流程 這項功能強調「在頁面上直接互動」的體驗，透過 AI 代理將原本分散的資料轉化為可操作的工具： 資料轉換：將雜亂的資料庫、試算表或會議筆記，透過 AI 重新混合（remix）成簡報、儀表板或互動式報告。 程式碼轉譯：AI 系統能自動瀏覽 GitHub 儲存庫，解析程式邏輯並生成對應的 HTML 說明文件，使用者可直接在 Notion 內調整參數（如 ISO TILT、SPLIT、CONTRAST）觀察即時渲染效果。 互動式知識圖譜：透過 AI 將草圖轉換為 knowledgegraphprototype.html，使用者可透過搜尋、篩選與節點懸停互動，快速瀏覽包含「User research」、「Team & rituals」等關聯資訊。 這段影片展示了如何在 Notion 筆記軟體中使用 AI 功能，將草圖轉換為可互動的知識圖譜（Knowledge Graph）區塊。 娛樂與協作場景 除了專業用途，該功能亦支援建立互動式網頁遊戲。使用者可在 Notion 頁面中直接嵌入如 blocks.html（俄羅斯方塊）、breakout.html（打磚塊）、pong.html（乒乓球）、snake.html（貪食蛇）或 space_invaders.html（太空侵略者）等復古遊戲。這些遊戲不僅能直接在頁面內遊玩，還能與團隊成員共享，讓 Notion 頁面從單純的資訊儲存庫，轉變為具備協作、分析與娛樂功能的互動式 workspace。 這段影片展示了一個名為「Arcade」的網頁應用程式，其中包含多款經典復古風格的網頁小遊戲。 這段影片展示了如何在 Notion 筆記中透過 HTML 區塊嵌入互動式時間軸與地圖，並利用 AI 進行內容更新與調整。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:14）： 生成一份關於 Notion 歷史的互動式時間軸。 原文：Generate an interactive timeline about the history of Notion. Prompt（00:44）： 你能更新時間軸，將發生在京都的事情包含進去嗎……還有，你能讓地球變得色彩繽紛嗎？ 原文：Can you update the timeline so that includes what happened in Kyoto.... also can you make the earth colorful? 操作步驟： 1. （00:10）輸入「/html」並選擇 HTML 區塊 2. （00:14）在 AI 對話框輸入指令並送出 3. （00:44）在 AI 對話框輸入修改指令並送出 這段影片展示了如何利用 AI 工具在 Notion 平台中快速分析會議記錄並生成業務洞察報告。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:00）： 請閱讀此資料庫中的會議記錄，並為第二季製作一份客戶洞察報告。請在每個章節中使用 HTML 區塊來說明您的發現。 原文：Could you read through the transcripts in this database and create a customer insights report for Q2? Use HTML blocks in each section to illustrate your findings. 操作步驟： 1. （00:00）開啟 Notion AI 對話框 2. （00:10）輸入指令並點擊發送 3. （00:15）AI 生成報告並點擊「Open page」 4. （00:20）瀏覽報告中的功能請求列表 5. （00:26）瀏覽交易停滯原因分析 6. （00:29）瀏覽銷售管道數據圖表 7. （00:35）瀏覽方法論與數據分析細節 透過 AI 自動生成技術文件與互動式教學頁面的流程演示。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:17）： 你能為這個儲存庫建立一個說明頁面嗎：https://github.com/geoffreylitt/zen-garden。 我想了解它是如何運作的。請在頁面上建立各個章節來描述其運作方式，並在每個章節中加入 HTML 說明。 原文：Could you create an explainer page for this repo: https://github.com/geoffreylitt/zen-garden. I want to understand how it works. Create various sections on the page describing how it works. In each section add an HTML explainer. 操作步驟： 1. （00:03）點擊「Zen Garden」網頁上的互動按鈕。 2. （00:17）在 AI 平台的輸入框中輸入指令。 3. （00:28）點擊送出按鈕。 4. （00:36）點擊「Open page」進入生成的說明頁面。 5. （00:40）在互動區塊中拖曳物件。 6. （00:46）調整「ISO TILT」滑桿。 7. （00:51）調整「SPLIT」與「CONTRAST」滑桿。 8. （00:59）在測驗區塊中點選答案。 這段影片展示了如何在 Notion 筆記軟體中使用 AI 功能，將草圖轉換為可互動的知識圖譜（Knowledge Graph）區塊。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:08）： 你能將這些線框草圖轉換為此頁面原型區塊中的原型嗎？它應該要是可點擊的，並且能為框架製作動畫。 原文：Could you turn the wireframe sketches into a prototype in the prototype section of this page? It should be clickable, and animate the frames. 操作步驟： 1. （00:04）點擊 Notion 區塊選單並選擇「Ask AI」 2. （00:08）在 AI 對話框輸入指令並送出 3. （00:19）點擊 AI 生成的「knowledge_graph_prototype.html」連結 4. （00:22）點擊互動式知識圖譜中的節點進行查看 5. （00:31）切換「Cluster by similarity」開關以調整節點分組顯示 6. （00:34）調整縮放比例以檢視圖譜細節 這段影片展示了一個名為「Arcade」的網頁應用程式，其中包含多款經典復古風格的網頁小遊戲。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. @00:03 玩家操作滑鼠在「blocks.html」中移動方塊。 2. @00:07 玩家操作滑鼠在「breakout.html」中移動擋板。 3. @00:11 玩家操作滑鼠在「snake.html」中控制蛇的移動。 4. @00:18 玩家操作滑鼠在「pong.html」中移動球拍。 5. @00:22 玩家操作滑鼠在「space_invaders.html」…

    3 min

  8. 20 h fa

    @xai：xAI 推出 Voice Agent Builder 讓使用者建立語音 Agent。 此影片介紹了名為「Voice Agent Builder」的語音…

    xAI 推出 Voice Agent Builder 讓使用者建立語音 Agent。 此影片介紹了名為「Voice Agent Builder」的語音代理人建構工具，展示了其快速建立、語音克隆、知識庫整合及多語言支援等功能。 核心平台功能 Voice Agent Builder 用來解決傳統語音堆疊（Voice Stack）因串接語音轉文字、大型語言模型與文字轉語音等多個 API 而導致的高延遲、高成本與高故障率問題。該平台直接整合於 Grok Voice 模型，提供端到端的語音處理路徑，具備以下關鍵能力： 快速部署：使用者僅需透過自然語言描述工作流程，並掛載相關文件、工具與 guardrails，即可在約兩分鐘內完成 Agent 建置。 知識庫整合：支援上傳 PDF、Markdown、Word、PowerPoint、Excel、HTML 及 JSON 等多種格式文件，Agent 可在通話中即時檢索資訊。 工具與連接器：支援透過 API 或 MCP 伺服器連接外部系統（如 Google Calendar、Outlook Calendar、Linear、Notion、Google Drive、OneDrive），並可執行搜尋或轉接真人客服等動作。 語音與通訊：提供超過 80 種內建語音，並支援透過兩分鐘音訊進行品牌語音克隆；平台包含免費電話號碼，亦支援透過 SIP 串接現有電信供應商。 監控與除錯：系統會自動記錄並轉錄所有通話，使用者可回放音訊、查看轉錄稿及 Agent 使用的工具紀錄。 技術與定價策略 xAI 強調 Grok Voice 經過針對低品質音訊、背景噪音、強烈口音及中途打斷等複雜情境的訓練，並透過 τ-voice Bench 進行效能評估。在定價方面，該平台採取透明化策略： API 費用：每分鐘音訊收費 0.05 美元（包含語音合成與辨識費用，無額外平台費）。 電話費用：若使用平台提供的免費電話號碼，額外收取每分鐘 0.01 美元。 如何開始使用 開發者與營運人員可透過以下管道開始建置： 前往 Voice Agent Builder 控制台 進行設定。 透過 官方新聞頁面 深入了解技術細節。 更多資訊請參考 x.ai/voice。 此影片介紹了名為「Voice Agent Builder」的語音代理人建構工具，展示了其快速建立、語音克隆、知識庫整合及多語言支援等功能。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:10）： 你是 Acme Corp 的友善客戶支援代理人。問候來電者，識別他們的問題，並使用提供的工具解決問題。如果你無法解決問題，請記錄訊息。 原文：You are a friendly customer support agent for Acme Corp. Greet the caller, identify their issue, and resolve it with the provided tools. If you cannot resolve the issue, take a message. Prompt（00:14）： 我可以預訂一間兩人房嗎？ 原文：Can I book a hotel room for two people? Prompt（00:25）： 我可以針對這筆消費獲得全額退款嗎？ 原文：Can I get a full refund on this purchase? 操作步驟： 1. （00:10）輸入代理人名稱與目標 2. （00:22）上傳知識庫文件 3. （00:33）設定電話號碼與 SIP URI 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2292

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輕鬆Vibe Coding — Anthropic 官方文章翻譯、Claude API 與 Prompt Engineering 實作心得、X 技術社群精選的中文音訊版。

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