How We Automated Federal Retirements | 戴伊爾斯視角
兩位矽谷工程師在六個月內將美國聯邦退休申請系統從紙本流程轉為線上即時處理，呈現出政府數位轉型的龐大市場機會。核心發現：Microsoft PowerApps 等低代碼工具在複雜場景失敗、2007年建立的資料倉儲長期被遺忘卻是關鍵資產、政府環境因採購限制需自建工具。對 LLMOps/MLOps 創辦人而言，這是被忽視的藍海市場：政府有預算與需求，FedRAMP 認證則形成競爭護城河。
消費級 AI 的「尷尬期」：從命令列到環境式智慧，下一次爆發其實是系統工程的勝利
在消費級 AI 的「尷尬期」，問題往往不在模型不夠強，而在它還沒長成能融入日常的產品形態。今天多數 AI 互動仍像命令列：你輸入、它回答，但使用者得承擔操作與糾錯成本。真正的突破會來自更穩的地基：更低延遲、更可控成本、更一致品質，以及可回溯、可管控的信任機制。當 AI 走向常時待命與環境式體驗，推論從偶發變成常態，勝負就變成系統工程的競賽。
AI 十字路口的臺灣：從硬體強權邁向全球創新樞紐
臺灣正站在 AI 的十字路口，從單一的硬體強國，走向一個連結前沿模型、工廠、醫院、供應鏈與新創團隊的全球創新樞紐。與其在贏者通吃的模型競賽中硬碰硬，臺灣更有機會善用自身的晶片與裝置生態系、深厚產業 know-how，以及遍布全球的人才網路，在精選的垂直利基領域建立主導地位。當我們把 AI 當成傳統製造業、敏捷新創、中小企業與新型態教育體系之間的共同語言，這座島嶼就能從世界的後台代工基地，升級為硬體、軟體與人類判斷緊密整合的關鍵戰略樞紐。
關於Meta Graph API v24.0 與 Marketing API v24.0二三事
本文系統整理 Meta Graph API/Marketing API v24 重大更新，涵蓋 Dynamic Media 預設啟用、每日與跨廣告組預算彈性、Limited Spend 版位排除、Lookalike 與 Detailed Targeting 調整、敏感 Custom Audience/Custom Conversion 限制、Catalog Items Upsert 與 Batch 體積上限、WhatsApp 模板分頁與 conversation 物件變更，以及 ASC/AAC deprecated 與 Advantage+ 遷移與 API 版本壽命管理，協助產品、工程與營運團隊規畫升級與遷移策略。
略懂 OpenAI剛推出的 CodeX “apply_patch”
OpenAI CodeX名為 apply_patch 的新功能可以透過 OpenAI模型產生可直接套用的結構化修改指令，由開發者透過自製 harness 實際改檔並回報結果。使用起來體感上更契合在既有且已大規模部署在 production環境中的針對複雜專案進行多檔案重構、API遷移/升級以及各項跟程式開發相關的自動化上，相對來說，小型本機上模組的重構與原型的探索用各種 Coding CLI會更有效率。
Claude API 結構化輸出（Structured Outputs）
等待了好久，Anthropic總算是從善如流的推出 Structured Outputs了，這個功能可以讓 Claude API的回應準確的以指定的結構化JSON進行輸出，讓資料流的控制上更加系統化與穩定，這項功能對 LLM能否在生產環境上大規模使用是個非常重要的關鍵，本篇文章以日化印刷製造業為例來介紹如何使用這項新功能。
如何取得OpenAI Admin Key？
管理金鑰是帳號最高階的一組 API 金鑰，用來讓企業或團隊可以透過程式方式管理組織內的使用者、專案、服務帳戶、API 金鑰及稽核日誌等資料。本篇教你如何取得 OpenAI Admin Key，並說明其為什麼必要：它讓組織擁有者程式化管理使用者、專案、服務帳戶與金鑰、查看稽核日誌，進而強化安全控管與合規管理。這樣可集中掌控、減少人為錯誤與風險，適合企業或團隊使用。
Claude Code subagent的 System Prompt：戴伊爾斯與 AI員工簽訂的合作契約與JD
每一個 Claude Code Subagent 的設計過程其實都耗費了我跟團隊成員非常多的時間，因為這有點像是一份多方契約，一份立於開發團隊成員間以及開發團隊跟 AI 間的合作契約，就跟商務上契約制定一樣，中間都是來來回回頻繁的討價還價過程，總是要商議非常多次才能在最終制定這份未臻完美但在有限資源下必須接受的妥協結果，以下就只是個拋磚引玉，分享一下我們團隊如何跟 AI 制定下這份合作契約，希望能對大家有些啟發。
關於 OpenAI Response API
根據實際測試，OpenAI Response API 的回應速度主要受模型和推理等級影響。GPT-4.1 平均回應時間約 918ms，而 GPT-5 需設定 reasoning=minimal 才能達到相似速度（935ms）。推理等級越高，延遲越明顯：reasoning=low 約 2.5 秒，reasoning=medium 超過 4 秒，reasoning=high 約 2.6 秒。對於需要即時回應的客服場景，建議使用 GPT-4.1 或將 GPT-5 的推理等級設為 minimal 以獲得最佳效能表現。
開源大型語言模型對製造業 LLMOps SaaS 服務的影響分析報告
開源大型語言模型正在顛覆製造業的AI應用生態。過去企業只能花大錢使用封閉式AI服務，現在可以自己部署像OpenAI gpt-oss-20b這樣的開源模型，不但省錢還能完全掌控資料安全。這股趨勢讓製造業者可以用自家的工程手冊、維修記錄來微調模型，打造專屬的智慧助理。雖然需要投入硬體和人力，但長期來看成本效益遠勝傳統按次計費的雲端服務。更重要的是，企業不再被單一廠商綁定，可以根據需求靈活選擇技術方案。製造業正站在智慧化轉型的新起點上。