Weekly Edition / June 12 2026
紅利期，補貼中。
Howard 這週的關鍵字是成本。當模型已經商品化，真正的問題變成三個：治理、算力，以及誰在替你付錢。
AI 已經是很明確的商品化東西，Howard 說，接下來只剩「怎麼用得更好」。甲方要導入 AI，先問的是監管、稽核與隱私；各家仍在搶算力，NEUX 自己也不能單壓一家供應商，服務一停就全停；而成本，正處於高度補貼的狀態。有人算過：兩百美元的 Anthropic 訂閱，實際換到約八千美元的 API 價值；OpenAI 因為算力較充裕、聲量較弱，補貼更大方，同樣的訂閱能換到一萬四千美元。這些都是投資人的錢。
「不是把 token 用完就很厲害，而是能不能用更精簡的 token，達成更好的結果。」
AING WEEKLY · JUN 12 · TREND WATCH本週最受矚目的是 Anthropic 開放了 Claude Fable 5——那個曾在內部測試中修掉多個上線十幾年系統的嚴重漏洞、只給少數頂尖企業試用的模型。開放版做了安全限制，token 消耗約是 Opus 的兩倍，六月二十二日後不再提供給訂閱者，改走貴上十倍的 API。Howard 實測發現圍欄過嚴，一碰關鍵字就退回 Opus 4.8。各家現況他一句話總結：Claude 不斷用更強的模型洗大家的認知，Codex 因為被拿來對標 Claude 而顯得令人失望，xAI 算力很多卻什麼都做不好，Gemini 3.5 Flash 幾乎無法做事。
美國社群平台 Nextdoor 提出的「outcome engineering」被他特別點出來：大家都能用 AI 寫得很快，但如果 KPI 只看 token 消耗量，一定有人寫出乾燒 token 的程式。要回頭問的是產出了什麼價值。這也是 NEUX 的方向——趁 AI 還在紅利期多做 POC，用更激進的方式驗證，而不是空燒。
Apple 捲土重來、OpenAI 放福利、Howard 用一個 prompt 做出新人版大富翁——這週的工具圈，補貼與焦慮同時上桌。
一份原始碼，一張地圖。
Aaron 把德智前一天給他的一整套券商平台原始碼，加上憑證與測試帳號，餵給 Claude。他沒有看過一行程式。
這是一家長期合作券商的新平台，登入與二十幾個交易、出入金流程都綁著憑證。Aaron 跟德智的對話精簡到不行：給我 source，給我憑證，再給我測試帳密，結束。AI 從程式碼反推出二十二支端點、每一頁呼叫哪些 API、需要哪些全域變數、Gateway 要注入什麼、實際執行要抓哪些資料，還登入 SIT 環境一支一支實測回來，附上截圖。打到最後一步時，Claude 停下來問他：再往下 submit，資料狀態會改變，要不要打？
「這些 token 我認為台幣不會超過一千塊。但它得到的資訊，如果早就有的話，價值超過十萬，甚至到一百萬。」
AING WEEKLY · JUN 12 · OPERATING MODE地圖不只有端點。每一頁跟哪幾頁有關、失敗路徑長什麼樣、共用欄位佔多少，全部在一份靜態 HTML 裡展開；德智說最複雜的是一支整合多商品的下單功能與母子基金——一支 API 送出去，有幾個商品與流程就送幾個請求——AI 連組成類別也拆清楚了。Aaron 目前只做了 RD 視角，但下一步很明顯：QA 視角、PM 視角、除錯時怎麼一步步對照，甚至一本可以直接下載的 SDD。
「如果客戶知道我們有一個這樣的監測平台，他可能會直接花錢買。」他的推論是：逆向工程完成之後，這份理解會進到 AI 的 memory，之後再請它改東西，它知道整套系統的邏輯，就很難改壞。三個月前 AI 還讀不了憑證、走不了 SIT；今天，它一天可以把一百多家的報告全部打完。
想像力，就是超能力。
Aaron 在這週的分享裡，把自己的三個實驗擺在一起——剪片、產業報告、逆向工程——然後問：一個 RD，還可以是什麼？
分享會開頭，Howard 播了一段影片：一個 prompt 產生，音樂選好、字幕上好、運鏡照著一句話的形容做，第二次 prompt 補足幀數就不抖了。Aaron 說，這種事以前用 After Effects 剪要多久？如果 Garden CMS 的教學影片也能這樣，錄一段、給網址，剪完上字幕直接給客戶。「如果是當過 DJ 的 Tom 來編排，節奏一定比我更聰明——這個時代，想像力就是你的超能力。」
「不要先歸咎於老闆才能這樣做。我是資管背景的 RD——現在的 RD，可以自己剪片、自己做產業報告、十幾年沒寫 code 也可以做逆向工程。」
他請 Warren 展示了為一家券商客戶整理的雙週報：先讓 AI 從 Gmail、工單系統、WBS 等資訊源會診這兩週發生的事，產出甘特圖、各職能的注意事項與議題回顧，第一版就完成七到八成，再人工微調。「我們以前很少能弄到這麼清楚。」下一步是把責任歸屬辨識出來——哪些是 NEUX 的，哪些是客戶的。
同樣的方法，他拿去連 Gmail：請 AI 分析半年的客戶往來，算出人天花在哪、團隊該知道的風險、業務與 PM 的行動方案，還算了信任分數——沒有一家超過六十分。「當我們抱怨客戶的時候，如果自己都還沒到六十分，也該想一下。」然後是無障礙：他把台灣所有金融業的網站掃了一輪，每家一份報告。如果做成白皮書掛在網上，想看詳情的人就得聯絡 NEUX；如果真的找到一個 prompt 就能解決的方法，一百家、每家收一百萬，就是一億營收。
「我甚至可以跟 AI 說：我不改它的 CMS，我攔截它的 HTML，用一個 adapter 幫它產生符合無障礙的頁面。現在聽都覺得怎麼可能——但這個時代，就是要下 prompt 試一下。」
他不是要大家放掉眼前的事，而是每個人多走一兩步：像 Warren 做的週報、Howard 做的自動化部署。逆向工程接到測試、接到 SDD、接到 SRS、接到使用者手冊，一切從 source code 出發就能說出故事——「這才是我們希望看到的公司發展模式。」二三十人的公司，在國外很多；結合 AI 可以做到什麼，才是他最想跟大家一起討論的事。
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