#187 – 接上 AI 不等於變強 / 愛生活本身 / 影音轉接充電器 ®️雷蒙週報
📸 第 187 期（2026-08-29 ~ 09-06）封面照片：黃仁勳於 G20 峰會談話——「接上 AI 服務，不等於你的公司會一夜變強，關鍵在於 Harness 與組織工作流程」
這陣子看到黃仁勳在 G20 上說：未來一年就會到大家口中的 AGI；他還補了一句，其實今天差不多已經到了。1
這個時候，大家都以為他下一句是
「你公司用上 AI，公司就能起飛」
「你要記得買我們家股票」
但他反而是來句反差：
「接上 AI 服務，也不等於你的公司、你的工作會一夜變強。」
他後面接了一個巧妙的比喻，跟我常跟分享的很像：
這聽起來很美好，但不要高興太早。就算你招的是哈佛、MIT 出來的人，進了公司照樣不能立刻上手。你得告訴他這家公司到底要幹什麼、哪些資料能看、哪些不能碰、出了事情誰負責。
也就是：我們得把「聰明人」放進能做事的環境裡，有規範、有工具、有權限，他才能真正發揮效果，換到 AI 也是一樣。
黃仁勳說的這就是 Agentic AI 之所以能這麼好用的原因，是因為 Harness。簡單理解：AI 這個大模型就是一顆引擎，超強的千里馬。你不給他馬具、目標和權限，他就只會聊天；給了，才能真正把事做完、做好。
回頭看每當有 AI 模型推出新版（例如最近的 GPT-6 Astra），就會看到大家又在爭哪一家模型比較強、哪一家又被超車，然後開始批評某些模型很爛，我現在都直接滑過去，當沒看到。
這就像我前幾天跟瓦基聊到：
每個人需要的「AI 員工」本來就不一樣，大家的工作跟生活型態差太多了。
如果你的工作整天都在做視覺設計、要拼高難度的多模態創意，也不需要 AI 幫你處理太多繁雜的日常行政，那可能開最頂規的旗艦模型，開高 effort，給它大量時間推理，最能夠幫到你一次到位；但像我更需要一個「快速有效」的 AI 員工，幫我處理掉許多瑣碎、重複又高度個人化的日常營運任務。
加上我早就把這些任務寫成好維護的 Skill，還有屬於我公司標準的獨特工作流，我根本不需要每次都開最貴的引擎，明明讓 AI 員工（Gemini 3.8 Flash）能 15 秒做完，品質足夠好的任務，幹嘛換成 Fable5 或 Opus 5 跑 10 分鐘？
用合理的時間，把事做好，不犧牲品質，不亂花錢，這才是我要的理想員工。
好的管理者，最厲害的地方是「知道誰該幹什麼」。
帶 AI 這種數位員工也是一模一樣的道理。
剛好 9/3 那天，ChatGPT 跟 Claude 兩家居然在同一天一起掛掉 。我第一時間不是焦慮，是好奇看了一眼我的 AI 員工雷小蒙。慶幸，它還在背景繼續做事。因為它本來就多棲在 Claude Code、Codex、Antigravity 跟 Cursor 上，當大廠當機，它會自動 fallback 到另一個引擎繼續工作，不停工。
這讓我更確定，我這一年一直在講的：你別把身家押在任何一家特定的 AI 上。
因為 AI 模型是你月訂閱租來的——會漲價、還可能在重要的時候當機。真正能在你手裡留下來、無論電腦壞了，只要接到你的 AI 員工的 Vault 才是你能帶得走的資產（Skill、工作流程和記憶、你的偏好標準，還有你踩過無數次坑換來的真實經驗）。
接下來真正能拉開差距的，不是再是誰背了更多厲害的提示詞，做出多少煙花般的 fancy 小作品，是你能不能把工作和生活上的大小事，拆解、重組後交給 AI，把時間釋放去做更值得的事——快樂、真實的活著，才是我們的終極目標。
分得清楚哪些事情該找什麼樣的 AI 員工，讓 AI 去替你分擔重複與繁雜；我們省下來的時間與注意力，去投入在哪些事或者哪些真人來擴展體驗，把屬於你的時間，拿來過自己想要的生活。
🍃 一些最近的生活切片
當你試著毫無保留地給出善意，
很快就會發現：不是每個人都能接住這份心意。
總有人會覺得理所當然，
也總有人會覺得永遠不夠。
遇過被視而不見，也遇過轉身後的冷淡。
但我從沒打算停下來討個說法。
別人怎麼對待世界，是他的選擇；
而我依然選擇成為有溫度的那個人，
那是我的決定。
人與人之間，從來都是互相篩選的過程。
有時候，你只是走得稍微快了一點，
或是稍微想停留、放空舒展了一些，
就會在不知不覺中，被離開了原本的圈子。
那是極其自然的人性。
不需要為之感慨，更不必花力氣去解釋。
旅程往前走，有人同路，就有人轉彎。
在每一個站台，拿到屬於自己的修煉與收穫；
而在更前面的某個地方，
自然會有同樣明亮、同頻的人在等著你。
生活其實很簡單：
其實生活很簡單，喜歡就爭取，得到就珍惜，失去就當作學習。
愛生活本身，不要愛生活的意義。
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