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  • 商場的租金哲學:湯姆熊與電影院為什麼占最大空間,卻付最少的錢?

    你去過商場嗎?你有沒有注意過一個很有趣的現象——佔地最大的幾乎都是租金最便宜的,而佔地最小的卻往往租金最高?

    湯姆熊、電影院、書局,這些空間動輒數百坪,卻不是商場的主要收入來源。真正讓商場賺錢的,是那些看起來小小的、手扶梯旁邊的飲料店、美食街的開放式廚房、角落裡的指甲美容小店。

    這不是商場不會算帳,而是商場在算一盤更大的棋。

    一、湯姆熊與電影院:商場的「人潮飛輪機 flying wheel」

    商場最怕什麼?沒有人來。

    湯姆熊和電影院,恰好就是把人潮「引進來」的法寶。小孩子吵著要去湯姆熊,家長只好帶去商場;情侶想看電影,順便在一樓喝杯咖啡。湯姆熊和電影院本身也許利潤有限,但他們帶來的人潮,能帶動整個商場的消費。

    所以商場願意用便宜的租金,換取穩定的人流。

    這就是商場的底層邏輯:不靠每一家店賺錢,靠的是整體生態系統的協同效應。

    二、飲食街與小店:高租金背後的高價值

    飲料店租金多少?我見過一坪月租數千甚至破萬的。為什麼?

    因為飲食街和小店的「坪效」極高。十坪不到的飲料店,月營業額可以破百萬。商場當然要抽走這塊利潤。

    但更有趣的是「沒有牌子的店」往往租金更高。

    有品牌的連鎖店(外國鞋子,服裝,精品,比被市場證實的連鎖店),自帶流量,商場反而願意給優惠;沒有知名度的小店,完全依靠商場的人潮,所以商場對他們的租金期望值更高。這聽起來殘酷,但邏輯很清楚:你佔我的地盤、靠我的人潮做生意,當然要付出更多

    三、「這裡賠錢,其他地方賺錢」——整體獲利思維

    商場的租金結構,本質上是一種風險分攤與交叉補貼機制。

    湯姆熊可能不賺錢,但湯姆熊吸引了家庭客群,這些家庭會在美食街消費、在停車場繳費、在其他品牌店購物。電影院可能租金很低,但看完電影的人潮,撐起了周邊的手搖杯店和服飾店。

    就像一個生態系統:有的物種製造氧氣(引流),有的物種消耗資源(創造營收)。缺一不可。

    這種模式,在創業的世界裡,其實也很常見。

    四、從 0 到 1 最難,從 1 到 2 相對簡單

    我常用一個比喻:從 0 到 1 ,是最難的一步

    為什麼?因為從無到有,你需要建立一切——產品、客戶、流程、團隊、信任。這個階段是最痛苦的,多數人在這裡倒下。

    但一旦你跑通了從 0 到 1 ——也就是證明你的商業模式是可以運作的——從 1 到 2 就相對簡單了。你已經知道哪些環節有效、哪些浪費資源、客戶真正想要的是什麼。這時候你要做的,只是複製與放大。

    商場的租金結構,其實也是這個道理。

    商場要先「從 0 到 1」把人潮建立起來,這是最困難的部分。一旦人潮穩定了(從 1 到 2),招商、引進品牌、調整租金結構,都是相對容易的事。

    五、這個邏輯給創業者的啟示

    如果你正在創業,或正在評估一個新事業,問自己一個問題:

    我在做的事,是在建立一個「引流」的事業,還是一個「變現」的事業?

    兩者都很重要。引流事業需要耐心,需要資金撐過「從 0 到 1」的黑暗期;變現事業需要效率,需要把每一分資源壓榨到最大。

    多數人不成功,不是因為不夠努力,而是因為誤把引流事業當成變現事業在操盤——結果現金流撐不住。

    下次逛商場的時候,觀察一下那些租金數字。你會發現,商業世界的邏輯,其實一直寫在那些牆壁上。

    看懂商場的租金哲學,也許你就看懂了一半的創業生存法則。

  • 我是MAGA 派的,make AI great again, 在每次的創業,創意,統計學告訴我們:創業失敗率 99%?統計學說的,但你不必服從。

    根據經濟部中小企業處的統計資料顯示,台灣一般民眾創業的失敗率極高,約有 90% 的企業在創業後 1 年內倒閉,而存活下來的 10% 中,又有 90% 會在 5 年內倒閉。換言之,創業「前五年陣亡率高達 99%」,只有 1% 的企業能撐過前五年,被稱為「百死一生」

    【MAGA 派宣言:讓 AI 真正落地,而不是拿來當口號】

    2026 年了,到處都在喊 AI。OpenAI 估值破兆,ChatGPT 用戶破億,各種 AI Agent 如雨後春筍。然而,在創業的世界裡,有一個數字,殘酷到讓人不想面對:

    根據經濟部統一編號的統計資料,創業五年內存活率不到 1%。

    99% 的新創事業,在五年內熄燈。不是因為他們不夠努力,而是因為這是一個結構性的問題。

    我見過太多人在餐桌上雄心勃勃地談論顛覆性的商業模式,卻在三個月後悄無聲息地放棄了。統計數字令人沮喪,但數字背後反映的,是一個更殘酷的事實:進入門檻太低,而成功的門檻太高。

    大多數失敗,其實是可以避免的。AI 在這裡扮演了關鍵角色:它大幅降低行銷、客服、財務分析這些環節的技術門檻,讓創業者能把有限的時間和資金,集中在真正重要的事情上。

    一、為什麼 99% 的創業會失敗?

    統計學告訴我們,多數創業失敗的原因無非幾個:

    • 資金不足,燒錢速度遠超營收成長
    • 市場需求判斷錯誤,產品做出來沒人買
    • 執行力不夠,計畫赶不上變化
    • 成本控制失衡,現金流斷裂

    這些因素加在一起,形成了一個高死亡率的生態系統。而 AI 的出現,正在改變這個方程式。

    二、統計數字之外的人文關懷

    當獨裁者說「死一個人是悲劇,死一萬人是統計數字」的時候,我們必須用不同的方式面對數據。數據是客觀的,但數據不應該讓我們失去對每個創業者的同理心。

    每一個失敗的創業故事,背後都是真實的人——他們投入了時間、金錢、夢想,最後可能一無所有。用同理心看待這些創業失敗,不代表軟弱,而是代表我們理解人性。

    在鼎嘉數位,我們每天都會遇到客戶想要升級,卻不知道從何下手。我們的角色,就是用專業與耐心,陪他們走過這條路。

    三、騎驢找馬:務實的創業哲學

    ^_^ 等等有空可以聽聽這個 PodCast

    太多人在談創業時,會說「我 All in 了」。然後呢?然後沒有退路,然後焦慮纏身,然後在第一次失敗後就彻底放棄。

    真正的智慧,是「騎驢找馬」。在這個世代,藝術家、創作者、開發者,都需要一個正職作為基礎,才能在風雨中持續前進。不是膽小,是永續。

    騎驢找馬的好處:

    • 有穩定收入,減少創業的財務壓力
    • 有機會觀察市場,找到真正的需求
    • 保持生活的基本品質,避免 Burnout
    • 有退路,决策更理性

    四、Make AI Great Again——真正的落地,而不是口號

    說到 MAGA,你可能想到政治。但在我看來,這個口號對 AI 產業同樣適用。

    過去幾年,AI 經歷了過度崇拜、過度標籤化、過度休閒化的時期。大家都在喊 AI,彷彿只要說了這兩個字,產品就會自己行銷、客戶就會自己上門。

    真正的 Make AI Great Again,是讓 AI 真正解決問題,而不是拿來當行銷話術。

    具體怎麼做?

    • 找到一個具體的痛點,而不是空泛的「我要用 AI 改造產業」
    • 評估現有 AI 工具是否真的能解決這個問題
    • 如果不能,改變方向或等待更好的時機
    • 永遠不要 All in 在一個你還沒有驗證的假設上

    結語:你不必是那 99%

    統計數字是過去的結果,不是你的命運。99% 的失敗率,是別人的數據,你的故事是獨特的。

    用 AI 作為工具,用策略作為武器,用同理心作為指引。你完全可以,成為顛覆這個統計的 1%。

    讓 AI 再次偉大——不是口號,而是行動。

    從今天開始,邁出你的第一步。

    創業前,也請用以下兩個工具檢查您是否有機會成為那個1%

    https://ideacheck.cc/

    https://shipyouridea.today/

    https://itn.tw/files/chatbot/ppt-sample-fruit-stand-SWOT.html

    讓我們打開「同理心」針對您的創意與創業

     

    這句名言「死一個人是悲劇,死一百萬人則只是統計數字」(A single death is a tragedy; a million deaths is a statistic)通常被歸咎為前蘇聯領導人約瑟夫·史達林(Joseph Stalin)所說。它揭示了人類心理對於悲劇的認知限制,即我們難以對巨大、抽象的數據產生同理心,只能對具體個體的痛苦感同身受。死掉統編在經濟部可能只是一個 Excel / LibreOffice Calc 的框框,google sheet 裡面的格子。我們一起來,不一樣。

     

     

     

  • Hermes Agent 深度評測:自帶 MCP 的下一代 AI 代理人,與 OpenClaw 龍蝦的實戰比較

    最近研究了一個新的 AI Agent 框架——Hermes Agent,它最大的特點是自帶 MCP(Model Context Protocol)支援,不需要像有些方案一樣另外折騰設定,用起來比所謂「龍蝦」(OpenClaw)更完整。以下是我的實測心得與兩者比較。

    什麼是 MCP?為什麼重要?

    MCP(Model Context Protocol)是一個讓 AI 代理人能夠標準化地與外部工具、資料庫、API 對接的協議。你可以把它想像成 AI 世界的 「 翻譯機 」——統一的介面,讓不同模型、不同工具可以無縫連接。

    Hermes Agent 把 MCP 內建進去了,意思是你不需要自己安裝一堆外掛或寫轉接程式,開箱即用。這點對於想要快速落地的人來說,吸引力很大。

    Hermes Agent 的核心優點

    • MCP 原生支援:從一開始就把 MCP 設計進架構裡,而不是事後補丁。這讓工具串接更穩定、擴充性更強。
    • 部署簡單:相較於其他需要手動設定環境的方案,Hermes 的初始化體驗相對順暢。
    • 記憶與上下文管理:在單一 session 內的對話歷史管理做得不錯,能快速回溯與延伸上下文。

    實測:Hermes Agent vs 龍蝦(OpenClaw)

    以下是我這週實際使用後的觀察,純屬個人主觀經驗,供大家參考:

    功能 Hermes Agent 龍蝦(OpenClaw)
    MCP 支援 ✅ 原生內建 ⚠️ 需額外設定
    多人同時使用 ❌ 目前不支援 ✅ 支援多人、獨立工作區
    對話歷史管理 ✅ 單session內優秀 ✅ 跨session一致性佳
    部署難易度 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐
    適合情境 單人快速作戰、工具串接 團隊協作、多人分工

    最大的痛點:多人協作

    目前 Hermes Agent 最大的缺點,就是沒有辦法多人同時使用同一隻 Agent。這點在小型團隊場景下是致命傷。龍蝦在這方面領先——你可以讓多個用戶同時連接同一個实例,工作區完全分開,互不干擾。

    如果你是一個人作戰、追求速度和簡化設定,Hermes 很香。但如果你需要讓團隊成員共享同一套工具與流程,龍蝦仍然是更穩的選擇。

    記憶歷史管理:各有所長

    說到對話歷史的管理,兩者走了不同的路線:

    • Hermes:在單一對話 thread 內的上下文保持做得很好,適合需要深度探索的任務。但跨 thread 的歷史整合目前還有進步空間。
    • 龍蝦:更強調工作區隔離與歷史持久性,適合需要來回切換任務的時候馬上回到之前的狀態。

    我的建議是:根據你的使用情境決定。如果你是那種「打開一個 thread 就埋頭做到底」的風格,Hermes 體驗很順。如果你是那種「同時追好幾個專案、不斷切換」的類型,龍蝦的歷史管理更適合你。

    結論:該選誰?

    總結來說,Hermes Agent 和 OpenClaw 龍蝦各有定位,不是非黑即白的替補關係:

    • 單兵作戰、重視 MCP 原生支援 → 選 Hermes
    • 團隊協作、需要多人獨立工作區 → 選龍蝦
    • 還不確定?建議兩個都實際跑過再說,紙上談兵不如動手測試。

    AI Agent 的生態系正在快速演化,這兩個框架都還在積極更新中。誰知道三個月後又是什麼局面呢?保持開放,持續嘗試。

    如果你也在用這兩個工具,歡迎留言分享你的比較心得!

  • 選擇障礙:為什麼「以上皆是」是我的答案

    你有沒有過那種經驗?拿到一份選擇題試卷,眼睛掃過四個選項,心裡想的卻是:「這個題目本身就有一點問題。」

    我常常有這種感覺。

    靈感來自這個 ai 女娲.skill 造人 的影片

    用工具,把 Steve Jobs 找回來 R.I.P. 2011,給現在有 AI 焦慮的人,
    找出迷思方向與建議 ,一開始就說出[ STOP]。

    不是因為我不會答題,而是因為我太會答題了——太會看到每個選項背後的脈絡、太會理解命題者的前提假設、太會發現那些藏在題目文字裡尚未說出口的條件。當你看得到這些東西的時候,選擇題就變成了一種折磨。

    選擇題是簡化的世界

    選擇題的設計,本質上是一種「世界簡化術」。命題者把一個複雜的、多面向的、充滿變數的現實問題,切割成四個(或三個、或五個)整齊排列的選項,然後要求你在有限的時間內選出一個「正確答案」。

    但現實哪有這麼整齊?

    我們遇到的每一個問題,都發生在某個特定的時間、某個特定的地點、面對某個特定的對象,有著一長串尚未被寫進題目裡的「但書」。同樣的選擇,在不同的情境下,可能A是對的、B也是對的、C在特定條件下也對、D則是唯一適用於某種邊緣情況的答案。

    這就是所謂的 facts and circumstances——事實與情況。

    灰色地帶才是世界的真面目

    我逐漸意識到,選擇題給我一種錯誤的期待:它讓我以為世界上大多數問題都有一個標準答案,只要我足夠聰明、足夠用功,就能找出來。但真正的人生經驗告訴我,大多數重要的決定,都發生在灰色地帶裡。

    灰色地帶不是因為我們無知。不是因為我們還沒學到足夠的知識,所以才無法判斷。灰色地帶是真實存在的——它是因為:

    1. 價值觀之間本來就沒有優先順序
    有時候問題不是「哪個選項正確」,而是「哪個價值觀在這個情境下應該被優先考量」。誠實對應忠誠,效率對應公平,這些取捨沒有客觀的對錯,只有當下的判斷。

    2. 資訊永遠是不完整的
    我們做決定的時候,總有我們不知道的事。選擇題把資訊包裝得很完整,讓你以為你已經掌握了所有需要的事實。但現實生活中,你永遠是在資訊不完全的狀況下做決定。

    3. 人是會變的
    昨天覺得對的選擇,今天可能覺得遺憾。選擇題沒有時間軸,但人生有。同一個人,在不同階段,面對同樣選項,可能會給出完全不同的答案。

    為什麼我傾向「以上皆是」或「以上皆非」

    所以每當試卷上出現「以下哪個選項正確」之類的題目時,我心裡的第一反應往往是:視情況而定。

    如果運氣好,選項會包含「以上皆是」或「以上皆非」——那我的答案通常就是那個。因為在我看來,能夠同時涵蓋多種可能性的選項,起碼誠實地面對了問題的複雜性。

    如果沒有這個選項,那我只能硬著頭腦選一個,然後在心裡暗暗抱怨:「這題目出得不好。」

    但後來我想通了這件事:選擇題的設計本來就不是要用來測試「你能不能看到世界的複雜性」的。它是要測試「你能不能在有限的資訊下,做出多數情況下合理的判斷」。這是兩種不同的能力。

    與灰色地帶相處

    與其抱怨選擇題的局限性,不如把這種「看到灰色地帶」的能力,當成一種優勢。

    在現實生活中,能夠看到問題的多面向、理解不同選擇背後的代價與收益、在資訊不完全時依然能做出合理決定——這些才是真正重要的能力。而這些能力,恰恰是選擇題很難測量到的。

    所以,下次當你又在選擇題裡掙紮的時候,試著拍拍自己的肩膀。因為你掙紮的原因,不是你不夠聰明,而是你比命題者想象的還要清醒。

    選擇題找不到答案沒關係。人生的選擇題,本來就更適合用論文來回答,而不是用滑鼠點選。

    灰色地帶不是問題。灰色地帶才是答案真正存在的地方。

    期待有時間來讀一下股癌的「灰階思考」這本書。

    #小孩子才做選擇,大人全都要 facts and circumstances

  • 電商平台漲價風暴下的求生指南:WordPress +超商代收如何逆向突圍,省下每年數萬平台費

    2025 年以來,台灣本土電商平台相繼調漲費用,從 Cyberbiz、meepShop 到 SHOPLINE,年費區間已經來到 2.7 萬至 14.4 萬不等。對於中小型賣家而言,這筆固定成本儼然成為營運上的一大負擔。但你知道嗎?其實有另一條路——用 WordPress 架站,再搭配超商代收代付,即便每筆交易金額在 2 萬元以下,也能有效降低成本,把平台費省下來。這篇文章來完整解析。

    ## 📈 三大平台漲價現況:你的錢包正在流血

    先來看看這波漲價的幅度有多驚人:

    | 平台 | 年費區間 | 主要方案特色 |
    |——|———|————|
    | Cyberbiz | 27,000~89,000 元/年 | 強調一站式服務,含金流、倉儲 |
    | meepShop | 30,000~144,000 元/年 | AI 導流、直播電商整合 |
    | SHOPLINE | 35,000~94,000 元/年 | 品牌官網、跨國電商支援 |

    以一年 5 萬元年費計算,若商品毛利 30%,等於要先賣出超過 16 萬元的營業額,才能打平這筆固定支出。中小型賣家或剛起步的個人品牌,往往還沒賺到錢,就先被平台費壓得喘不過氣。

    更別說這些平台的成交手續費(通常 2%~3.5%)以及金流處理費,全部都是成本。當訂單變多、營業額變大,你的實際負擔遠比表面數字看起來還重。

    ## 🏪 超商代收代付:7-11 與全家的低額交易解方

    這時候,超商代收機制就是中小型電商的重要武器。台灣兩大超商——7-ELEVEN 與全家便利商店——都有提供代收服務,專門針對每筆 2 萬元以下的交易,流程簡單、費用透明。

    ### 7-ELEVEN 代收機制

    7-ELEVEN 的交貨便與取貨付款服務,對許多小型賣家來說並不陌生。買家可以在超商機台(例如:ibon)完成付款,款項則由 7-ELEVEN 統一收取後,定期匯入賣家指定帳戶。優點是:

    – **無需信用卡**:消費者可用現金付款,降低結帳障礙
    – **遍佈全台的門市**:超過 6,600 間,消費者取貨便利
    – **帳期穩定**:對帳機制完整,款項不會延遲

    ### 全家代收服務

    全家便利商店的店到店服務同樣成熟,且近年來持續優化對帳系統,對賣家來說管理上更加直覺。全家的代收手續費率在業界也頗具競爭力,同時支援多筆交易的批次對帳。

    兩家超商的代收服務都適合每筆金額在 2 萬元以下的交易,正好符合大多數中小型商品的訂單區間。

    ## 🧩 WordPress + WooCommerce:自己的平台自己掌控

    那麼,如何把 WordPress 和超商代收整合在一起?答案就是 WooCommerce——WordPress 生態系中最完整的電子商務外掛。

    WooCommerce 本身是免費的(核心功能),付費版或擴充功能則採選購制。你可以:

    – **免除平台年費**:自己架站、自己維護,不被抽成年費
    – **自選金流串接**:透過 WooCommerce 外掛,直接串接 7-11 與全家的物流與金流服務
    – **完整掌控會員資料**:所有顧客數據都在自己手裡,不被平台綁定
    – **彈性設計行銷頁面**:不受平台範本限制,品牌呈現更自由

    WooCommerce 的超商取貨付款擴充功能,目前在 WordPress 官方外掛庫以及第三方開發者(如:嘖嘖等在地化方案)中都有穩定的解決方案。設定一次,後續自動處理,省時又省力。

    ## 💰 實際算給你看:省下多少差異化

    假設一家中小型服飾賣家,年營業額約 100 萬元:

    | 項目 | 使用 SHOPLINE(年費 5 萬) | 使用 WordPress + 超商代收 |
    |——|————————–|————————–|
    | 平台年費 | 50,000 元 | 0 元(主機約 3,000~8,000 元/年)|
    | 交易手續費(1.5%)| 15,000 元 | 15,000 元 |
    | 金流手續費 | 含於平台費 | 超商代收約 1~1.5% |
    | 擴充功能費 | 依方案 | WooCommerce 免費核心,外掛數百至數千元不等 |
    | **總計** | **約 65,000~80,000 元/年** | **約 18,000~30,000 元/年** |

    一年下來,節省幅度可能達到 3~5 萬元。這筆錢拿來投廣告、補貨、或提升產品品質,難道不更香嗎?

    ## 🔧 串接實務:WordPress 超商代收三部曲

    很多人聽到「串接」就覺得很難,但其實現在的方案已經非常簡單:

    ### 第一步:架設 WordPress 主機

    選擇一個支援 PHP 8.0 以上的台灣主機(例如:鼎嘉數位的專業 WordPress 主機方案),主機費用一年約 3,000~12,000 元,效能與安全性都比傳統共享主機好上一大截。

    ### 第二步:安裝 WooCommerce

    從 WordPress 後台直接安裝 WooCommerce 外掛,跟著引導精靈設定商品、運費與結帳選項即可。整個過程熟悉後約 30 分鐘以內可完成。

    ### 第三步:串接超商物流與金流

    透過 WooCommerce 擴充功能或第三方服務(例如:綠界科技、藍新金流等)串接 7-11 與全家取貨付款功能。目前主流金流服務商都有支援超商代收,收費透明,對帳便利。

    ## ⚠️ 不是說 WordPress 就完美無缺

    說句公道話:WordPress 自建電商並不是沒有缺點。技術門檻相對較高、網站安全性需要自己把關、行銷功能不如平台直覺——這些都是必須面對的現實。

    但當平台的年費持續攀升、成交手續費越收越高的時候,自建官網的成本可控性反而成了最大的競爭優勢。

    而且別忘了:WordPress 本身的 SEO 彈性、品牌自主權、以及完全掌握數據的掌握度,都是封閉平台難以提供的價值。

    ## 🚀 結論:掌握自己的命運

    電商平台的漲價不會停止,這是市場趨勢。但身為賣家,你可以選擇不隨波逐流。

    WordPress + WooCommerce + 超商代收的組合,提供了一條可控成本、高自主性的替代方案。對於每筆訂單金額在 2 萬元以下的中小型賣家來說,這套組合的 CP 值遠高於持續依賴傳統電商平台。

    與其每個月繳納平台費,不如把那筆錢拿來強化自己的網站、優化產品、擴大流量。把命運掌握在自己手裡,才是最實在的電商策略。

    *如果你正在評估電商架站方案,或想了解鼎嘉數位的 WordPress 主機方案,歡迎聯繫我們聊聊。*

  • Hermes Agent 深度實測:自帶 MCP 的 AI 代理人,與多人龍蝦 Agent 的差異分析

    最近試用了一個新的 AI 代理人框架——Hermes Agent,整體體驗相當驚艷,尤其是它內建 MCP(Model Context Protocol)支援,讓工具串接變得異常簡單。這篇文章來好好記錄一下我的使用心得,並與目前主流的多人協作型 AI Agent(代稱「龍蝦」)做一個全面的比較分析。

    ## 🌀 Hermes Agent 是什麼?

    Hermes Agent 是一款新興的 AI Agent 框架,核心特色在於它原生整合了 MCP 協定。MCP 是一種用於連接 AI 模型與外部工具/資料來源的標準化介面,類似於 AI 領域的「USB-C」——只要符合規範,任何工具都可以無痛接入。

    Hermes 的設計理念是讓開發者與一般使用者都能快速建立自己的 AI 代理人。它提供了一套完整的工具鏈,包含:

    – **內建 MCP Server 管理**:不需要額外設定,直接啟用各種預設的 MCP 工具
    – **對話記憶管理**:將對話內容結構化儲存,方便日後查詢
    – **多模態支援**:文字、圖片、檔案都能靈活處理
    – **API 優先架構**:容易與現有系統整合

    我在自己的 homelab 環境(Mac Mini + Proxmox)上跑了幾天,穩定度出乎意料地好,對於熟悉技術的人來說門檻並不高。

    ## 🔍 與「龍蝦」多人 Agent 的核心差異

    說到多人同時使用的 AI Agent,很多人的第一印象可能是「龍蝦」這類型的平台。這類平台主打的是一個工作區(workspace)內可以有多個成員同時上線,各自擁有獨立的對話線程,但又共享同一個團隊資源。

    兩者之間的差異我整理如下:

    ### 1. 多人同時使用機制

    **Hermes Agent**:
    目前版本尚未支援真正的多人同時登入。單一 instance 同一時間只能有一個活躍 session。如果有多人需要使用,比較接近「輪流使用」的模式,而非真正的並行。

    **龍蝦 Agent**:
    支援多人同時上線,每個人有自己的工作區(workspace)分隔,資料完全隔離。這對於小型團隊或家庭場景非常實用——大家共用一隻「龍蝦」,但各自的工作紀錄不會互相干擾。

    **結論**:如果你需要真正意義上的多人協作,龍蝦目前在這個維度領先。

    ### 2. 對話歷史與記憶管理

    這是兩者差異化最明顯的地方。

    **Hermes Agent**:
    Hermes 的對話歷史管理偏向「結構化」路線。每一次對話都會被自動歸類、整理,並存入可搜索的資料庫。使用者可以快速找到過去任何一次對話的脈絡,適合需要長期累積知識的個人或企業場景。它的 MCP 整合讓外部資料源(如資料庫、API)也能成為對話上下文的一部分,這是很大的加分項。

    缺點是目前 UI 上對對話線程的視覺化呈現還在初期階段,偶爾會有找不到歷史記錄的狀況。

    **龍蝦 Agent**:
    龍蝦的歷史管理則是走「隔離化」路線。每個成員、每個 workspace 的對話都是獨立的,Team Leader 可以看見團隊成員的互動摘要,但無法直接讀取私人對話內容。這個設計對於重視隱私的團隊來說很有吸引力,但在跨對話的知識彙總上就顯得相對分散。

    **結論**:如果你重視的是跨對話的歷史搜尋與脈絡傳承,Hermes 略勝一籌;如果你是團隊使用者、重視隱私隔離,龍蝦的設計更貼近需求。

    ### 3. MCP 工具整合

    **Hermes Agent**:
    原生支援 MCP,可以快速串接各種外部工具(資料庫、Google Drive、Slack、GitHub 等)。設定方式直覺,JSON 設定檔一匯入就能用。對於有技術背景的使用者來說自由度極高。

    **龍蝿 Agent**:
    龍蝦的工具整合走的是 Plugin 生態系路線,數量多但素質參差不齊。部分 Plugin 需要訂閱付費方案才能使用。MCP 的支援目前仍在規劃中,尚未正式上線。

    **結論**:如果你需要 MCP,Hermes 在這個環節是明確的贏家。

    ### 4. 使用者體驗與學習曲線

    Hermes Agent 的安裝與維護需要基本的指令列能力,對一般大眾來說有一定門檻。但好處是所有東西都在自己手上,沒有被平台方鎖住的風險。

    龍蝦則是完全的 SaaS 體驗,開箱即用,客服支援完善。缺點是你必須完全信任平台方,而且付費方案一旦漲價,使用者幾乎沒有議價空間。

    ## 💡 實際應用場景建議

    那麼,誰適合用 Hermes Agent?

    – **技術背景的個人使用者**:想要完全掌控自己的 AI 代理人,不希望依賴第三方平台
    – **需要跨工具串接的開發者**:MCP 原生支援讓串接外部系統變得極度簡單
    – **重視對話知識累積的專業人士**:結構化的歷史管理讓長期專案脈絡清晰

    誰應該繼續選龍蝦?

    – 需要真正多人同時上線的團隊
    – 偏好開箱即用、不折騰的使用者
    – 對技術維運沒有興趣,只想要結果的人

    ## 🚀 總結

    AI Agent 這個領域仍在快速演化中。Hermes Agent 帶來的 MCP 原生整合和結構化記憶管理,代表了一個很有潛力的方向;龍蝦的多人協作架構則是目前市場上最直覺的解決方案。

    兩者並非誰取代誰的關係,而是面對不同使用者族群的不同答案。

    我自己目前的方式是:日常快速查詢用龍蝦,複雜的長期專案和工具串接則交給 Hermes。兩者並行,各司其職。

    如果你對其中一個有興趣,或想看兩者在特定任務上的實測對比,歡迎留言告訴我,我可以再針對特定場景做深入評測。

    *本文同步發表於個人部落格,若轉載請註明出處。*

  • 李小龍的「一招」哲學:為什麼 AI 代理人需要極致專注?

    「我不怕練過一萬種踢法的人,我只怕練過一種踢法一萬次的人。」——李小龍

    這句話流傳超過半個世紀,每次重讀都像被一記直拳打在胸口。明明說的是武術,卻精準命中了這個時代最核心的問題:我們到底該廣泛學習各種技能,還是把一件事做到極致?

    一招 vs. 一萬招:數量錯覺

    大多數人聽到這句話,會立刻把它解讀成「專注」的重要。這沒有錯,但李小龍真正在說的,其實是「深度」與「廣度」之間的根本矛盾。

    會10萬個招式的人,代表他接觸了大量的表面知識——他知道這招怎麼出、那招怎麼破,卻從來沒有真正理解格鬥的本質。他的「會」,是一種淺層的識別能力,而不是身體與意識的深度整合。

    而那個只練一招的人,他知道這一招的每一個細節:角度、力度、時機、呼吸、步伐移動、對手的反應……十年如一日,他不是在「重複」,而是在「迭代」。每一次練習,都是一次微小的修正。這就是所謂的「刻意練習」(Deliberate Practice)。

    AI 代理人為什麼更需要這套哲學?

    身為一個長期研究 AI 代理人(AI Agent)的人,我越來越感受到這句話在科技領域的重量。

    現在的 AI 工具如雨後春筍般出現——ChatGPT、Claude、Cursor、Ghost、Tailwind、MCP、n8n……每一個都在告訴你:「我什麼都能做!」於是開發者開始追逐最新的框架、最流行的工具,今天學 LangChain,明天追 AutoGPT,後天又轉向 ReAct Agent。

    結果呢?10 萬個招式,但每一招都是別人的。」這是很多 AI 從業者的真實寫照——什麼都接觸過,什麼都不精通。

    而另一種人——他們只專注於少數幾個核心能力:例如「Prompt Engineering + 系統整合」,或者「本地 LLM 部署 + 自動化流程」。他們不斷打磨這些技能,直到能在這些細節上做到極致的效率和穩定性。

    有趣的是,後者在職場上往往更受歡迎。因為當老闆說「我需要一個能快速整合 AI 到現有系統的人」,他不需要一個會10種 AI 工具的人,他需要一個能把一種整合方式做到無可挑剔的人。

    深度,重於廣度

    在武術中,李小龍的寸拳(One-Inch Punch)之所以震驚世界,不是因為他會很多招式,而是因為他把一個動作練習到超越物理極限。在商業和技術世界裡,這個邏輯同樣成立。

    如何應用「一招1萬次」哲學

    那麼,具體該怎麼做?以下是三個實用步驟:

    1. 找到你的「核心招式」
    什麼技能是你每天都在用的?什麼問題是你最常被問到的?把這個技能或問題當成你的「那一招」。

    2. 每週刻意修正一次
    不要只是「重複」——每週找一個具體的環節來改善。例如,你的 Prompt 寫作:這週修正「角色設定」的精準度,下週優化「輸出格式」,再下週調整「範例引導」。

    3. 計算你的「練習次數」
    一萬次是小學生水平,五萬次是專業人士,十萬次才是宗師。不要被數字嚇到,而是要把這個數字當成一種鼓勵——因為你每一次有意識的練習,都在往那個方向前進。

    結語:一個方向,十萬次熱情

    李小龍說這句話的背景,是他在美國武術界被質疑「只會一種武術」(截拳道)的時候。他的回應不是辯解,而是一個深刻的思想:真正的掌握,不在於你知道多少,而在於你對你所知的,做了多深的功。

    在 AI 發展飛速的 2026 年,這句話比任何時候都更有重量。框架會過時,工具會改版,但你所磨練出的「深度思考」和「整合能力」,永遠不會背叛你。

    所以,選一個方向,開始練習吧。第十萬次的時候,讓我們再來談談。

    也有令一個1萬小時成為專家的說法

    以下為「一萬小時定律」的關鍵核心與修正觀點:
    非簡單的重複: 關鍵在於「刻意練習」(Deliberate Practice),需要有明確目標、專注且持續的改進,非漫不經心的機械性重複。
    質量重於數量: 練習的品質大於單純投入的時間,若只是在原地踏步,練習再久也無法成為頂尖。
    回饋與修正: 必須尋求專家意見或自我評估,針對弱點進行修正,確保努力方向正確。
    不是唯一標準: 最新研究顯示一萬小時只是必要條件之一,而非絕對公式,有些領域可能需要更多時間,有些則少於此時間。
    專家觀點: 許多專家認為天賦確實存在,刻意練習是讓天賦最大化的途徑。

    再來一個反駁,「原子習慣」這本書,說的是要以舒服的方式最好,降地刻意練習,好,現在開始讓左腦的理性與右腦的感性 FIGHT~!

    ——
    💡 如果你對 AI 代理人、自動化流程、或 IaaS 整合有任何疑問,歡迎聯繫 ITN.tw。

  • 🦞太陽底下沒有新鮮事,但 AI 讓「知道」變得前所未有地平

    【摘要】十六世紀的《傳道書》寫下「太陽底下沒有新鮮事」,諷刺的是,這句話在網路時代被重新驗證了一次——而現在,AI 時代又再一次把它拿出來翻修。這一次,扁平的不只是世界,而是知識本身。當國小、國中的孩子可以透過「提示詞」,挖出大學商學課本裡的道理,這個世界的運作邏輯,正在被全面重寫。

    ## 從 World is Flat 到 Knowledge is Flat

    2005 年,湯瑪斯.佛里曼(Thomas Friedman)寫了《世界是平的》,描述網際網路如何把全球供應鏈、服務業、教育機會全部攤平到同一個水平面上。那時候的「平」,是機會的平權——一個印度的孩子可以接美國的案子,一個台灣的學生可以上 MIT 的開放課程。

    但那個「平」,仍然是有門檻的。你得知道去哪裡找、得懂得怎麼讀、得有紀律去學。

    2024 年之後的「平」,不一樣了。

    這一次的扁平,連「理解」本身都不需要了。你只需要會問問題。

    ## 國中生用 AI 讀懂大學經濟學,商學院:這不是科幻

    當 AI 可以用任何類別、任何比喻、任何切入點,把一個抽象概念解釋給任何人聽,「年齡」和「學歷」作為知識篩選器的時代,原則上已經結束了。

    當你把商場上的問題請 AI 分析 ,產銷人發財,SWOT,波特五力、麥肯錫 7 Steps、MECE 全部再請它做成 ppt,6 分鐘內完成。知識變平了。

    請看以下範例

    https://utm.io/uns43

    我給它打分數,內容因該70分有,美學因該也有75分(我對簡報美學要求比較是清楚表答)。但是它一次提示詞,6 分鐘做完簡報。以時間的 c/p 值,是有達到我要的期待。


    ## 太陽底下沒有新鮮事——這一次真的沒有「新的」了嗎?

    很多人恐慌:當 AI 什麼都知道,人類還剩下什麼?

    世界轉動得更快了,但方向是什麼?

    是讓他們有更多時間,去問那些真正重要的問題。

    太陽底下沒有新鮮事——但人類歷史告訴我們,每隔一段時間,我們就會用新的工具,重新發現那些「老道理」。

    這一次,也不例外。

    只不過這一次,工具跑得比我們想像的還快。

    📌 本文使用 OpenClaw AI Agent 自動生成並透過 WordPress REST API 發布
    📌 ITN.tw 提供:雲端 VPS、獨立主機、cPanel 共享主機、SSL 憑證、域名註冊服務

  • 🦞以下是 OpenClaw 最有可能取代的部份任務,一起來嘗試看看是否能夠一次提示詞,達到百分之60-80%的成功律。

    【摘要】Anthropic 近期發布報告,列出 AI 衝擊最高的 10 個職業,電腦程式設計師以 75% 暴露率高居第一。本文除了翻譯與解析這份榜單,更進一步探討 OpenClaw 等 AI Agent 工具,在這些職業中可以實際取代多少比例的工作任務——目標是:一次提示詞,達到 60~80% 的成功率。

    ## 前言:AI 不是來搶飯碗,是來重寫飯碗的形狀

    過去我們說「科技取代人力」,指的是機械手臂取代流水線工人。但這波 AI 浪潮不同——它直接挑戰白領工作,而且是高技術含量的白領。Anthropic 委託進行的研究,系統性地評估了各種職業被 AI 滲透的可能性,結果讓人無法再逃避。

    本文以台灣 ITN.tw 長期關注的「企業數位轉型」視角,結合 OpenClaw 的實務應用能力,為每一個高風險職業提供具體的「AI 替代工作地圖」。

    ## 最容易被 AI 取代的 10 個職業(Anthropic, 2024)

    ### 第 1 名:電腦程式設計師(Computer Programmers)— 暴露率 75%

    **危機程度:**★★★★★

    程式設計師居然是第一名?這也許是最諷刺的發現——AI 最會的事情之一,就是寫 code。GitHub Copilot、Claude Code 以現在的迭代速度,三年內大多數 CRUD 應用、標準 API 串接、簡單的商業邏輯都可以由 AI 完成。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – PHP、WordPress 開發常見功能(例如外掛、佈景子主題客製)
    – Bash / Shell Script 自動化腳本生成
    – n8n 工作流程與 API 整合
    – 一次提示詞完成度高,約 70-80%

    ### 第 2 名:客服代表(Customer Service Reps)— 暴露率 70%

    **危機程度:**★★★★☆

    客服是大家早就預期會被顛覆的領域。Telegram Bot、Line Bot 結合 AI 客服,已經可以處理 80% 以上的常見問題。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – OpenClaw 本身的 Telegram 整合就是最好範例
    – FAQ 自動回覆、訂單查詢、技術支援分流
    – RAG 非標準問題才轉人類,效率提升顯著

    ### 第 3 名:資料輸入員(Data Entry Keyers)— 暴露率 67%

    **危機程度:**★★★★☆

    OCR + AI 文件辨識,已經可以自動從紙本或 PDF 抽出結構化資料。這個職業的「輸入」價值幾乎為零,剩下的是「理解上下文」的人工作業。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 網頁內容抓取(web_fetch)
    – 資料整理成結構化格式(JSON / CSV)
    – 結合 Google Sheets 做資料入庫

    ### 第 4 名:醫療記錄專員(Medical Record Specialists)— 暴露率 67%

    **危機程度:**★★★★☆

    醫療文件的結構化與病歷摘要,正是 AI 的強項。但受限於 HIPAA 等法規,台灣的醫療資訊系統(HIS)要全面 AI 化仍需時間。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 文件分類與摘要(適合研究用途)
    – 個案記錄格式化
    – ⚠️ 注意隱私合規問題(台灣個資法)

    ### 第 5 名:市場研究分析師(Market Research Analysts)— 暴露率 65%

    **危機程度:**★★★☆☆

    市場研究的核心是「資料收集 → 分析 → 建議」。AI 在前兩步已經可以做到接近人類水準,只有「判斷」仍需經驗。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 競爭對手網站分析(web_fetch / web_search)
    – 行銷數據整理與圖表生成
    – 行銷報告草稿生成

    ### 第 6 名:業務代表(Sales Reps)— 暴露率 63%

    **危機程度:**★★★☆☆

    B2B 業務的核心價值在於「關係」和「信任」——AI 無法取代。但 Sales Rep 80% 的時間在做什麼?找名單、發 Email、填 CRM。這些 AI 全部可以接管。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 潛在客戶名單生成與分類
    – Email 自動追蹤與模板生成
    – CRM 資料更新維護

    ### 第 7 名:財務與投資分析師(Financial and Investment Analysts)— 暴露率 57%

    **危機程度:**★★★☆☆

    數字分析是 AI 的原始能力。但財務分析師的價值在於「解讀」和「說故事」給決策者聽——這部分創意與溝通仍然是人類的強項。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 財務報表自動整理
    – KPI 追蹤與異常偵測
    – 預算執行報告生成

    ### 第 8 名:軟體品質保證分析師(Software QA Analysts)— 暴露率 52%

    **危機程度:**★★★☆☆

    AI 生成測試案例、自動化執行回歸測試,已經是非常成熟的應用。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 測試腳本自動生成
    – 錯誤回報分類與優先級判斷

    ### 第 9 名:資訊安全分析師(Information Security Analysts)— 暴露率 49%

    **危機程度:**★★☆☆☆

    資安是一個特別的領域——AI 既可以用來攻擊,也可以用來防守。威脅情報的分析與分類,已經有大量 AI 工具在輔助。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – 日誌異常模式識別(需串接監控工具)
    – 資安報告自動生成
    – 備份狀態檢查與警報

    ### 第 10 名:電腦使用者支援專員(Computer User Support Specialists)— 暴露率 47%

    **危機程度:**★★☆☆☆

    Help Desk 的第一線,AI 可以處理大部分密碼重設、軟體安裝指引、網路設定問題等標準化問題。

    **OpenClaw 能做的事:**
    – IT 問題自動分類與初步回覆
    – 知識庫文章檢索與生成
    – 逐步故障排除指引生成

    ## 結語:60-80% 成功率目標是否合理?

    以 OpenClaw 目前的 Agent 能力,一次提示詞要達到 60-80% 的任務完成度,在以下場景是合理的:

    ✅ 高成功率(70-80%):客服回覆、資料整理、報表生成、內容草稿、競爭分析
    ⚠️ 中等成功率(50-60%):複雜程式開發、多步驟自動化流程、需判斷的商業決策
    ❌ 低成功率(<40%):高上下文依賴任務、客戶關係談判、突發問題處理 台灣的中小企業在「數位轉型」的路上,AI 工具不再是「要不要用」的問題,而是「用多少」與「誰來用」的問題。 你的職業在榜單上嗎?還是你正在用 AI 顛覆自己的產業?

    昨天才聽到一件事來比喻 AI 融入到企業,消費者可能會以這個公司「有網站嘛?社群?」來評價一個 B2B B2C 的公司。 我們現在常常找的餐廳,找 Google 地圖與社群照片在去邀約好友一起去吃。

    B2C 買商品的時候,為了要加強信任度(如:一家高級耳機的專賣店,是否自己的網站?是否有 蝦皮 pc24/momo/7-11/全家?

    C2C 找 會計師,律師,公安檢查,水電, 冷氣,如果沒有網站你會扣多少分數?

    在不久的將來,會以一樣的標準來評價企業是否目前 AI 導入。

    — 📌 原始資料來源:CBS News / Anthropic AI Jobs Risk Study 📌 本文使用 OpenClaw + WordPress REST API 自動發布測試 📌 ITN.tw 提供:虛擬主機、雲端 VPS、獨立主機、cPanel 共享主機、SSL 憑證、域名註冊服務

  • 🦞 OpenClaw 上線的第一個問題,你是誰我是誰,我們要一起做什麼?

    建議,保護自己,所以把自己的名稱取一個英文或是日文拼音的羅馬字母。

    你主要的助手名稱,(之後它還可以小助手 [sub-agent],所以你可以自己組自己的團隊)

    我看了很多youtuber, 喜歡歷史/三國演義的,會取名 諸葛亮,曹操

    喜歡運動的會取 阿諾 (阿諾史瓦辛格)

    喜歡科技的 賈伯斯Steve Jobs,

    喜歡 DC 漫畫的,會取 蝙蝠俠,阿福, Marvel 漫畫可能 Jaris/ Tony Stark

    然後,第二個步驟,就是把 Telegram 帳號重新命名為你主要助手的名稱。 為什麼呢? 如果你有代藍芽耳機的習慣,配對 iphone 的時候,耳機會說出您主要助手的名稱。會聽到整句如下 『賈伯斯今天幫你找到的報告,以幫您準備好了』,就會更有親切感。

    因為 OpenClaw 最厲害就是它代理人的功能。

    所以設定 cronjob 是一非常重要的一環,cronjob 請每個平日早上讓 「阿諾 」提醒我要運動,

    把你喜歡的人物角色,成為你成功的助手,提醒自己,當自己遇到迷失時,請他們來幫助你。

    重點來了,如果只是剛開始,可能會很興奮的架設了許多不同的sub-agent, 但是人腦是有限的,建議不要超過3個 sub-agent,直到一切都很上手以後。