AI應用、程式筆記、開發心得
Anthropic 是 2021 年從 OpenAI 獨立出來的 AI 安全公司，核心團隊包含 GPT-3 第一作者與 Scaling Laws 論文作者。這篇整理 Anthropic 的成立背景與 Constitutional AI 研發方法，以及 Claude 模型從 1.0 到 Fable 5 的版本演進、Haiku／Sonnet／Opus 的等級制度與各版本定價，給想了解這家公司與產品線全貌的開發者一份快速參考。
Anthropic 旗艦模型 Claude Fable 5 與 Claude Mythos 5 在 2026 年 6 月 9 日推出，上線僅三天就因美國商務部的出口管制指令在 6 月 12 日全面停用。本文整理事件時間線、兩款模型的定位與定價、下架的導火線、Anthropic 為何選擇全面關閉與它的回應立場，並說明對使用者與 AI 產業的影響——Opus 4.8、Sonnet、Haiku 等其他模型不受影響，仍可正常使用。
LLM 大語言模型再強大，也無法回答訓練資料以外的內容，像是公司內部文件、最新新聞、個人筆記等。RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）讓 LLM 在回答之前先從外部資料庫撈出相關段落當作參考，補上模型缺少的知識。這篇文章介紹什麼是 RAG、能做什麼、運作原理（含 Embedding 與高維度向量空間）、什麼情境適合或不適合使用 RAG，以及目前常見的 RAG 框架、向量資料庫與整合平台。
Google 在 2026 年 4 月推出的 Gemma 4 開放權重模型，26B 與 31B 兩個版本可以透過 Google AI Studio 免費呼叫，不用綁信用卡就能用 API 跑。這篇文章實測兩個模型的速度與品質差異，整理 RTX 與 Mac 本地部署需要的 VRAM 與大致價格，示範 Python 呼叫的完整程式碼與實際輸出，並且說明怎麼把 Gemma 4 接到 OpenClaw、opencode、Claude Code 等 Agent CLI。適合想用開放權重模型但不想自己買高階顯卡的開發者參考。
OpenAI 在 2026-04-23 發表 GPT-5.5，距前代 GPT-5.4 只有七週，代號 Spud。這代主打 agentic coding、computer use 與長上下文理解，Terminal-Bench 2.0 達 82.7%、MRCR v2 長上下文從 36.6% 跳到 74.0%。本文整理發表脈絡、NVIDIA 硬體合作、各項 benchmark 提升幅度、ChatGPT／Codex／API 三種入口差異，以及 API 翻倍定價對開發者的影響，並對比 Opus 4.7 隱性 tokenizer 漲價事件。
Harness Engineering（駕馭工程）是 AI Agent 開發的最新顯學，承接了 Prompt Engineering（提示詞工程）與 Context Engineering（上下文工程）兩個世代留下的成果。這篇用三個時期的脈絡，講清楚 Harness Engineering 為什麼出現、解決哪些 Prompt 跟 Context 處理不了的問題，並說明舊名詞淡出不是退流行，而是成熟地融入產品，過去學的知識從來不會浪費。
MarkItDown 是微軟開源的文件轉換工具，能將 PDF、Word、Excel、PowerPoint 與網頁等內容整理成 Markdown，供搜尋、文件分析與 RAG 知識庫使用。本文從 Python 環境與套件安裝開始，提供 CLI、Python API 和批次轉檔範例，並區分一般文字文件、掃描圖片與複雜版面的處理方式。遇到空白輸出、缺少依賴或 OCR 未啟動時，可依排錯表檢查；需要 LLM 或 Azure 的功能則另外說明設定、資料傳送與服務費用的界線。
Ollama 能在 Windows、Linux 與 macOS 下載、執行和管理大語言模型，也能連接 Cloud 模型與其他 Agent 工具。本文從安裝和第一個本機模型開始，說明 App、CLI、模型標籤、參數量與量化，再整理 RAM、VRAM、context length 與 CPU／GPU offload 的關係。需要整合程式時，可參考 REST API、Python 與 Agent 用法；重視資料流向時，則可查閱本機、Cloud、網路工具與 local-only 設定的差異，依設備與需求選擇執行方式。