![[AI學堂] OpenClaw 新手教學｜10分鐘完成安裝＋Discord Bot 設定｜完整 AWS＋OpenRouter 部署示範](https://drjackeiwong.com/wp-content/uploads/2026/02/20260213-YT.jpg)
OpenClaw 新手教學來了！今集示範如何用 10 分鐘完成 OpenClaw 安裝，並透過 AWS EC2 部署、OpenRouter 設定 API Key，以及連接 Discord Bot。影片包含安全風險提醒、費用封頂做法，以及 Dashboard 設定步驟。如果你想試玩 OpenClaw，但擔心燒 Token 或私隱問題，這條片會幫到你。 👇 有問題可以留言，我會再拍進階實戰影片 🔔 記得訂閱頻道，跟進 OpenClaw...
在企業導入 AI 協作工具時，Cowork 插件正成為提升效率與治理的重要關鍵。Cowork 插件讓團隊可以把流程、工具與資料打包成專屬的智慧助理，真正貼合每一個職能。 Cowork 插件是什麼？從「聊天機器人」進化到「專業代理人」 多數人使用 AI 助理時，仍停留在即問即答的階段：丟一段文字、得到一段回覆。Cowork 插件則往前跨了一大步，它把散落在組織裡的知識、標準作業流程與數位工具，封裝成可重複使用的「專業代理人」。 簡單來說，Cowork 插件通常包含幾個元素： 事先定義好的技能與任務步驟 與內外部系統的連結器，例如 CRM、資料庫、文件庫 明確的指令與輸出格式要求 針對特定職能調校過的行為準則 結果是，同一個 Cowork，遇到不同插件時，可以搖身一變成為銷售顧問、財務分析師、法務助手，甚至是生物研究助理，真正做到「角色導向」的 AI。 為何 Cowork 插件對企業這麼關鍵？...
當 ChatGPT 廣告 正式出現在對話介面裡，生成式 AI 的商業模式也邁入了全新的階段。對使用者、品牌與整體數位廣告產業而言，這不只是介面多了一塊「贊助內容」，而是關於信任、隱私與權力分配的大型實驗。 ChatGPT 廣告是怎麼推出的？ 目前廣告首先鎖定美國的免費方案與低價訂閱層級，較高階的付費方案則暫時不顯示廣告，形成「付費免廣告、免費看廣告」的典型分層模式。 平台同時宣稱幾個關鍵原則： 廣告不會影響 ChatGPT 回答內容 廣告會被清楚標示為「贊助」或類似標記 廣告與「自然回答」在版面上有視覺區隔 廣告主只會看到彙總的成效數據，而非個別對話內容 這些設計，目的在降低「演算法被廣告商買走」的疑慮，維持 ChatGPT 作為問答工具的基本信任。 為什麼 ChatGPT 需要廣告？ 生成式 AI...
在過去一年，AI 程式代理的演進速度遠超多數開發者的想像，而「代理式程式開發（agentic coding）」正成為關鍵字。隨著 OpenAI 在 macOS 推出全新的 Codex 應用程式，代理式程式開發不再只是概念，而是直接落地到開發者每天打開的桌面環境。 什麼是「代理式程式開發（agentic coding）」？ 傳統的 AI 程式工具，多半停留在「自動完成」與「聊天問答」階段，本質上仍是輔助型工具；代理式程式開發則不同，它強調的是「可自主執行任務的程式代理（AI agents）」。 在代理式程式開發中： 開發者描述目標（例如：為專案新增一個登入流程） AI 程式代理會自己： 理解既有程式碼結構 查詢相關 API 或範例 寫出多個檔案、修改設定、執行測試...
在生成式 AI 代理快速普及的背景下，OpenClaw 整合 VirusTotal 掃描的舉措，看起來像是一劑強心針。OpenClaw 整合 VirusTotal 掃描，確實為 ClawHub 技能市集多加了一層威脅偵測防線，但若把這視為萬靈丹，企業反而會低估整個 AI 代理生態系的結構性風險。 OpenClaw、ClawHub 與 AI 代理：便利背後的攻擊面 OpenClaw 是一個開源「代理式」AI 平台，能透過「技能」來呼叫各種工具、服務與 API，從控制智慧家電到處理財務工作都能自動化完成。 這樣的「AI 代理」具備幾個關鍵特徵： 能理解自然語言指令...
在生成式AI與代理AI快速成熟之後，「實體AI」正被視為下一個顛覆級浪潮。實體AI不只是一個新名詞，而是一場橫跨機器人、自駕車AI與資料中心架構的全面變革。對企業與投資人而言，理解這波實體AI與機器人AI趨勢，不再是前瞻選項，而是生存條件。 實體AI是什麼？從雲端大模型走向機器人夥伴 過去幾年，AI的突破多集中在「數位世界」：聊天機器人、圖像生成、辦公自動化等。實體AI則把AI的能力延伸到「真實世界」，讓機器能夠： 看懂複雜環境（感知） 做出接近人類的判斷（推理） 以適當方式行動（控制與操作） 換句話說，實體AI是讓AI長出「眼睛、手腳與大腦」，在工廠、物流中心、城市道路、家庭與門市裡，直接與人類並肩工作。 生成式AI解決的是「資訊與內容」問題；實體AI解決的，則是「勞動與現場」問題。這也是為什麼「機器人AI」、「自駕車AI」、「物理AI」會在今年同時成為關鍵字——因為它們共同指向同一個現實：AI不再只活在螢幕裡。 Vera Rubin等新一代運算平台：為實體AI建造大腦與心臟 要支撐實體AI與機器人AI，背後離不開更強大的資料中心平台與AI專用晶片架構。最新一代的運算平台，正走向以下幾個關鍵方向： GPU 與專用 CPU 深度整合，針對AI推理與訓練最佳化 在單一機櫃內塞進數十顆GPU與CPU，以應付多機器人與多模型併行 拚命提升晶片間與伺服器間的頻寬，降低延遲與能耗 對外提供雲端服務，讓企業不必自建昂貴AI資料中心 以某最新世代平台為例，一個機櫃就整合數十顆Rubin GPU與Vera CPU，透過第六代NVLink交換器與高速網路晶片協同運作，形成高度一體化的AI算力樞紐。 6款晶片協作：AI推理成本壓到更低 在這類平台上，至少有六種關鍵晶片扮演不同角色： Vera...
生成式 AI 時代的「ChatGPT 廣告」難題：便利、金錢與信任的三角拉扯 生成式 AI 正在成為新一代網絡入口，而「ChatGPT 廣告」這個關鍵字，已經不再只是遙遠的想像。當聊天機械人從實驗玩具變成日常基礎設施，如何變現、是否應該加入廣告，以及廣告會如何改變我們獲取資訊的方式，正在成為產業與用戶都無法迴避的現實問題。 ChatGPT 廣告：從理想訂閱制走向混合模式 早期的生成式 AI 服務，喜歡把自己包裝成「高級訂閱工具」： 你付月費，我給你乾淨、不被廣告干擾的體驗。 但隨著模型變大、用戶暴增、雲端運算與 GPU 成本居高不下，單靠訂閱費支撐一切變得愈來愈困難。 於是，以下幾個現實因素開始推動「ChatGPT 廣告」模式浮上檯面： 推理成本（Inference cost）仍非常昂貴：每一次對話背後都是大量運算，即使成本逐年下降，用戶一多仍然是天文數字。 免費用戶占比高：多數人習慣免費使用，真正願意付費的比例往往只是少數菁英或重度使用者。 投資人期望現金流：燒錢換增長可以撐一陣子，但不能永遠，最現實的收入模式仍然是廣告與電商分成。 結果是：...
人工智慧正從螢幕裡走出來，下一個戰場是 AI 硬體，而「OpenAI AI 筆」無疑成為最受矚目的想像之一。當語言模型已足夠強大，真正的問題變成：我們將如何「握住」這種智慧，讓它自然地融入日常生活？ 為什麼 AI 硬體會選擇「筆」這個形態？ 在眾多 AI 硬體形態中，AI 筆看起來或許不起眼，卻極具戰略意義。筆是一種跨語言、跨世代的通用介面：學生、設計師、經理人都習慣拿筆，這讓 AI 筆一出生就擁有極高的行為相容性。 與其再發明一台需要學習的新設備，不如讓 AI 直接附著在我們已熟悉的動作上： 書寫 圈選 劃記 簽名 當這些動作都能被 AI 即時理解、轉寫、整理並回饋，AI...
音訊AI 正在成為矽谷下一波最關鍵的賭注。當越來越多科技公司開始談「減少螢幕時間」而不是「提高螢幕黏著度」時，一場圍繞音訊AI、語音介面與無螢幕體驗的產業戰爭，已經悄悄開打。 音訊AI 與反螢幕時代的開場 過去十年，科技產業的成長幾乎都綁在「螢幕」上：智慧型手機、平板、筆電、再到穿戴式手錶，螢幕愈來愈多、愈來愈靠近眼睛，也愈來愈難放下。 如今，音訊AI 被視為「減螢幕、不減連線」的解方：讓人不必盯著畫面，也能隨時獲得資訊、完成工作、得到陪伴。 這波轉向並不是小修小補，而是從底層模型到硬體形態都全面重構： 大型模型針對語音、音訊重新訓練與優化 語音合成從機械聲進化到接近真人情緒與節奏 即時對話能力提升，支援「插話」、多輪對談、甚至雙向同時說話 新一代個人 AI 裝置走向「少螢幕甚至無螢幕」 對產業而言，音訊AI 不只是新功能，而是新平台。 為什麼音訊介面會接管下一代人機互動？ 1. 語音是人類最自然的介面 在鍵盤、滑鼠、觸控之前，人類最習慣的溝通方式就是說話。 音訊AI 之所以被視為下一代介面，關鍵在於它貼近人的「本能」： 不需要學習新操作邏輯 可以在移動中、做家事時、開車時使用...
當越來越多人抱怨社群媒體被 AI 內容淹沒時，一個新字眼悄悄竄紅：slop。這個用來形容低品質數位內容的詞，正成為討論生成式 AI 時無法迴避的關鍵字，也逼我們重新思考資訊生態正在走向哪裡。 什麼是 slop？從 AI 生成內容到數位垃圾洪水 在當代網路語境中，slop 通常指： 大量生產、缺乏原創與深度的數位內容 多半由自動化或生成式 AI 工具快速產出 主要目的是佔版面、騙點擊、賺廣告，而非真正提供價值 slop 可以是： 充滿錯誤或空話的 AI 部落格文章 沒有靈魂、只堆滿關鍵字的產品評測 內容重複、情節空洞的影音剪輯 公式化、看似專業卻缺乏實證的報告或簡報...
AI slop 時代：當無臉 YouTube 頻道淹沒真正的使用者生成內容 在影音平台上，「AI slop」這個詞正快速竄起，用來形容大量低品質、沒有靈魂的 AI 生成內容。AI slop 不只是單純的 AI 影片，而是一整套靠演算法和自動化工具堆砌出來的內容生產模式，尤其在無臉 YouTube 頻道上特別猖獗。 這股潮流，正在改寫使用者生成內容的生態，也在悄悄改變你每天刷到的每一支影片。 什麼是 AI slop？從內容革命到內容污染 所謂 AI slop，可以概括為： 高度依賴生成式 AI...
真人社群媒體正成為科技業下一個高風險賭注。當充斥機器人帳號與假內容的社群平台逐漸失去信任，主打「只允許真人」的新一代社群服務，開始被視為重建網路信任的可能解方。 為何「真人社群媒體」突然變得重要？ 近兩年，社群平台正面臨三個同時惡化的問題： – 機器人帳號與假帳號失控成長 – 由 AI 生成的內容難以分辨 – 使用者對演算法與平台決策的信任急速下滑 傳統做法多半只是強化「風紀股」功能：下架內容、封鎖帳號、要求手機號碼與電子郵件驗證。但在生成式 AI 爆發後，這些手段已越來越無力。只要能買到一批門號或簡訊服務，機器人帳號就能源源不絕地被自動建立。 因此，「真人社群媒體」的核心不再是調整演算法，而是換一個根本邏輯： 不是問「這則貼文真的假的？」而是先問「發文的到底是不是人？」 生物特徵驗證：從「是真人」開始的社群設計 為了實現只允許真人的社群平台，最直接的技術路徑就是「生物特徵驗證」。也就是以人的臉部、虹膜等不可輕易複製的特徵，作為「這是一個真實個體」的憑證。 與傳統社群平台相比，兩者的邏輯差異明顯： 傳統社群平台 依賴手機、電子郵件、裝置指紋、行為模式 認證的是「一組帳號是否看起來像正常使用者」 容許一個人持有多個帳號，甚至完全匿名 真人社群媒體...