我是週末哥，WeKen 創辦人。 我把每次投廣告、用 AI 自動化業務、在 Threads 發文的結果記在這裡。 不是教學文，是我自己的帳本。
本站數據
93
第一手文章
138
建站天數
449
FAQ 條目
275
操作步驟
迴圈工程是設計代理人自己跑的那個循環：推理、行動、觀察、更新狀態、驗證、重複或停止。它跟提示詞工程的差別在於人的位置，你不再站在對話框裡逐句下指令，而是預先定義好什麼叫做完、誰來驗、驗不過怎麼辦、什麼時候該放棄。我用主流的 7 項檢查清單審自己那條 9 棒剪片產線，5 項對上、2 項沒有，沒對上的是硬性次數上限跟跨場學習。
台灣在 Anthropic 經濟指數的人均使用指數是 2.08，在 121 個國家裡排第 31，意思是台灣的 Claude 使用量是以工作年齡人口推算的 2.08 倍。但台灣的絕對用量占全球 0.79%，那個排名是第 23。跟全球比，台灣最明顯的四個偏離是工作用途高 3.7 個百分點、課業用途低 4.4 個百分點、來回打磨低 3.7 個百分點、學習型對話高 2.2 個百分點。
查一份行銷框架報告能不能用，最快的兩個切入點是它的專有名詞跟它的理論支柱。我逐條對 Meta 官方文件查了這份「Andromeda 1 加五環奧林匹克」報告：Andromeda 本身是真的，Meta 工程部落格 2024 年 12 月 2 日發布，官方數字是檢索召回率提升 6%、選定區隔的廣告品質提升 8%，但「Andromeda 1 帳戶架構」不是 Meta 的用詞，而且 Andromeda 管的是把幾百萬支廣告縮到幾千支候選的檢索層，跟帳號要開幾個廣告組沒有關係。更致命的是支撐整套五環的「遞送序列」，那是把 Meta 的 sequence learning 讀反了：官方講的序列是使用者自己的行為事件序列，不是廣告主的素材播放順序。7 個檢查點裡 4 個站不住、2 個對但漏了適用前提、3 條可以直接用。
讓 AI 產品不講出違法的話，最有效的做法不是把規則寫進 prompt，是把它沒有能力講的東西從它的職責裡拿掉。我的辨識工具裡模型只負責兩件事，判斷是哪一種蟲、寫一句好笑的話，商品名稱、許可證字號、處理建議全部由伺服器端的對照表決定，prompt 裡一個商品名都不出現。再加兩道保險：模型寫的每一句話送出前過禁用詞掃描，命中就整句換掉；辨識信心度低於 60 分完全不推薦任何商品。
分享機制沒用，不一定是機制做得不好，可能是分享這個動作本身對使用者有代價。我做的工具最常見的辨識結果是德國蟑螂，而把「我家有蟑螂」轉進群組等於公開自家很髒，社交貨幣是負的，所以加再多分享按鈕都是在推一顆本來就往下滾的球。解法不是加按鈕，是把分享的內容從答案換成題目：分享頁改成先出四選一的猜謎、猜完才翻牌，連社群預覽都不放答案。