[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-coinbase-for-agents-turns-ai-into-trader-zh":3,"article-related-coinbase-for-agents-turns-ai-into-trader-zh":30,"series-tools-944a3f71-0264-4e6f-9774-8ab1facc7930":81},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":29},"944a3f71-0264-4e6f-9774-8ab1facc7930","coinbase-for-agents-turns-ai-into-trader-zh","Coinbase for Agents 讓 AI 會交易","\u003Cp data-speakable=\"summary\">我拆解 Coinbase for Agents 與 x402，順手整理成可直接複製的 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagent\">agent\u003C\u002Fa> 交易與付款模板。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我盯 agent demo 盯了一陣子，老實說大多數都卡在同一個爛點：它們很會講，卻不會真的做。可以幫你整理市場、寫交易計畫、甚至說得頭頭是道，但一碰到錢就縮回去，最後還是你自己登入、你自己按確認、你自己去付費、你自己收爛攤子。這種東西叫助手，我都懷疑是不是把 autocomplete \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fapples-foundation-models-are-all-apple-zh\">包裝\u003C\u002Fa>得太像樣了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最煩的就是這種半套自動化。看起來很忙，實際上只是把人類的手指換成 prompt。只要流程最後還要人類一個一個點掉，那所謂 agent autonomy 根本沒落地。錢不動，事情就不算真的動。這也是我看到 Coinbase 推 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cnbc.com\u002F2026\u002F06\u002F11\u002Fcoinbase-launches-tool-to-let-ai-agents-manage-trading-and-payments.html\">Coinbase for Agents\u003C\u002Fa> 時會停下來看的原因。\u003C\u002Fp>\u003Cp>它不是在賣一個更會聊天的 bot，而是在把 AI 接上真正能結算、能付款、能交易的金融管線。這件事我不會說它多浪漫，但它很實際。只要 agent 能碰到錢，產品長相、風險邊界、整個整合方式都會變。\u003C\u002Fp>\u003Cp>來源錨點是 CNBC 的 Tanaya Macheel 這篇報導：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cnbc.com\u002F2026\u002F06\u002F11\u002Fcoinbase-launches-tool-to-let-ai-agents-manage-trading-and-payments.html\">Coinbase launches tool to let AI agents manage trading and payments\u003C\u002Fa>。它提到 Coinbase for Agents 一開始支援 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fchatgpt\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fclaude\">Claude\u003C\u002Fa>，也把 x402 這個機器對機器付款協議一起拉進來講。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Coinbase 想把 agent 變成有錢可用的角色\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"The whole idea is to give agents access to money and, through that financial independence, improve their set of capabilities to pretty much anything on the internet,\" Lincoln Murr, Coinbase's AI product lead, told CNBC.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：Coinbase 想讓 agent 不只是會講話，而是能拿到有限的金錢權限，去完成一部分原本得靠人類點選的動作。不是完整人格，也不是什麼\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002F5-ji-jie-kan-chuan-zhe-zhi-jia-ren-xing-ji-qi-ren-ying-pian-zh\">機器人\u003C\u002Fa>開戶大解放，比較像一個權限受限的軟體流程，能自己做事，但不能亂來。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781407994397-kdn7.png\" alt=\"Coinbase for Agents 讓 AI 會交易\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>我覺得這個差別很重要。現在很多 agent 產品都只做到「建議」這一層。它可以分析、可以規劃、可以模擬執行，但只要不能真的花錢、不能真的完成交易，它就還是停在 demo 區。Coinbase 想做的是把邊界從「會建議」往「會執行」推過去。\u003C\u002Fp>\u003Cp>CNBC 那篇寫得很直白：Coinbase for Agents 一開始讓像 ChatGPT 或 Claude 這類 agent 用自然語言去執行 crypto trade。你可以叫它重平衡投組、找交易機會、長期管理部位。Coinbase 也說之後會往股票和 predictions 擴。這個擴張很值得看，因為它顯示這不是一個 crypto 小玩具，而是想卡住 agent 金融基礎設施的位置。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前做內部交易自動化時就踩過同樣的坑。bot 能算訊號、能排單，但只要最後那一步要人工批准，整個節奏就斷了。每多一個 click，使用率就掉一截。這就是為什麼「能不能執行」比「能不能回答」更關鍵。前者決定產品是不是工作流，後者很多時候只是聊天。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法很簡單：如果你在做 agent 產品，先別問它會不會回答，先問它到底能合法、安全地做什麼。把動作切成最小集合，先讀取、再建議、再產生草稿單、再限額執行，最後才考慮定時執行。不要一開始就全自動，不然你很快會開始處理事故單。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>把推薦和執行分開。\u003C\u002Fli>\u003Cli>權限先做窄，包含 spend、資產類別、時間窗。\u003C\u002Fli>\u003Cli>每個 agent 動作都要留 audit log，因為之後大概率會有人查。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>x402 才是比較像產品的那一層\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Using Coinbase's machine-to-machine payments protocol, called x402, agents can pay directly for digital services like paywalled research, data APIs and on-demand compute without a human in the loop.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：Coinbase 想把付款變成像 API 呼叫一樣可程式化。這比交易本身更有意思，因為交易很吸睛，但付款才是 agent 真正會卡住的地方。只要 agent 需要抓研究、呼叫模型、租算力、解鎖資料集，付款層就會變成瓶頸。\u003C\u002Fp>\u003Cp>CNBC 也寫到 x402 是 2025 年 5 月推出的，據 Lincoln Murr 說，從 debut 到現在已經有超過 1 億筆 transactions。報導還提到 x402scan.com 顯示，過去 30 天有大約 157,000 個 agents 當 buyer 在用這個協議。這些數字本身不代表一切，但至少說明 Coinbase 不是從零開始硬拗。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這對開發者的意義是什麼？就是你可以開始把產品設計從「人類登入後再給 agent 用」改成「service-to-service 的存取」。聽起來像小事，其實不是。它會改變你怎麼計費、怎麼驗證 intent、怎麼把付費功能包成機器能理解的單位。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我被 subscription workflow 搞過很多次。人類先訂閱，agent 再去用帳號，然後人類被踢出登入，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Ftoken\">token\u003C\u002Fa> 到期，support 來回扯皮。這種流程很容易把自動化搞成半殘。機器對機器付款協議如果做得好，至少能少掉一半這種鳥事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，你要先找出 agent 什麼時候需要買東西。不是問「要不要加錢包」，而是問「它在哪些節點需要付費」。然後再決定要用 wallet、prepaid balance、還是 delegated payment token。答案沒有標準解，但模式很固定：讓 agent 付它需要的東西，不要讓它碰整個金庫。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>用預付額度，不要開放式花費。\u003C\u002Fli>\u003Cli>付款綁定單一服務、單一用途或單一 session。\u003C\u002Fli>\u003Cli>每筆付款都記錄理由，讓使用者之後能回看。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Coinbase 在賭 agent 會變成網路上的新中介層\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"We saw immediate demand and interest in the ability for agents to pay for things autonomously and that was a huge waking up moment for us [on] the ability of agents to become these new primary financial actors across the internet,\" Murr said.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：Coinbase 認為 agent 會像瀏覽器、App 一樣，變成人和網路之間的新中介。每次有人講「新的網路層」我都會先皺眉，因為很多公司只是想講大一點比較好賣。但這個方向我不太想反駁。現在本來就已經有軟體在做訂旅遊、寫信、寫 code、查資料了，剩下最硬的那道牆就是付款。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781407997053-tol3.png\" alt=\"Coinbase for Agents 讓 AI 會交易\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>CNBC 把這件事放在 AI boom 裡看，合理。大家都在找模型怎麼變現，agent 這條線剛好把 intelligence 接到 revenue。可是 Coinbase 也有很明確的商業動機。agent 交易越多，它收的 fee 越多；USDC 流動越多、Base 上的 transaction volume 越大，它也能吃到好處。這不是副作用，這就是生意。\u003C\u002Fp>\u003Cp>老實說，我反而喜歡它這種講法。太多 AI 產品愛講 utility、講願景，結果一問怎麼賺錢就開始打太極。Coinbase 很直接：如果 agent 真的會交易、會付款、會搬動價值，我們就收得到錢。這故事很清楚，也很危險，但至少不虛。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對 builder 來說，重點不是跟著喊新層，而是找出你自己的產品卡在哪裡。你的 agent 如果能給建議卻不能完成交易，缺的多半不是 model quality，而是 permissions。你的 agent 如果能完成交易但使用者不敢放手，缺的通常不是更高的自主，而是 explainability 和控制。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fpeft-llm-fine-tuning-without-full-retraining-zh\">實作\u003C\u002Fa>時，我會先問三件事：它能讀什麼、能決定什麼、能花多少。這三個問題如果你不能各用一句話答完，你就還沒有 agent architecture。你只是有一個看起來很忙的 prototype。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>自然語言只是入口，權限才是重點\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Customers can prompt their agent to rebalance portfolios, identify trading opportunities, execute strategies and manage positions over time.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：操作介面可以很像聊天，但真正決定產品成敗的是後面的權限模型。自然語言只是前門，真正值錢的是門後那套控制系統。\u003C\u002Fp>\u003Cp>很多 agent 產品最容易犯的錯，就是把介面做得很魔法，然後把麻煩問題全丟掉。它能花多少？能買什麼？能做多久？出事誰負責？交易紀錄怎麼查？這些問題在金融場景根本躲不掉。Coinbase 也不可能躲，因為在金融裡，文件和流程就是產品的一部分。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我看過不少團隊做出技術上很猛、營運上很難用的 agent feature。問題通常不是 model 不夠聰明，而是沒把權限收斂好，也沒把動作做成可逆。這聽起來很無聊，但無聊的東西通常才會真的上線。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Coinbase 先從 crypto trade 切入其實很聰明，因為 crypto 本來就比較接近可程式化結算。這讓它有比較乾淨的起跑點。但如果它要往外擴，就不能只有 wallet 跟 prompt，還得有 policy layer、transaction limit、還有使用者看得懂的 control surface。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實作上，我會建議先寫 policy 再談 autonomy。先把規則列清楚，agent 才知道界線在哪裡。例如：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>每天或每個任務最多能花多少\u003C\u002Fli>\u003Cli>允許的資產類別或供應商有哪些\u003C\u002Fli>\u003Cli>高風險動作要不要二次確認\u003C\u002Fli>\u003Cli>付款或交易失敗時要怎麼退回\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果你跳過這一步，你不是在做 agent，你是在做一個有聊天框的責任風險。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>真正的機會在服務存取，不只是在交易\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Agents can pay directly for digital services like paywalled research, data APIs and on-demand compute.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：Coinbase 盯的其實是 agent 最常需要的那些 boring inputs。研究、資料、算力。這些東西才是 agent 能不能持續工作的底層燃料。如果機器能自己買這些東西，它就不必每次都等人類登入、確認、刷卡。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得市場真正有意思的地方就在這裡。很多人聽到「\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-agents\">AI agents\u003C\u002Fa> 管交易和付款」就直接想到消費金融，但我會往下一層看。第一批真正的客戶，可能是軟體系統在買軟體服務。這比炫技式的 consumer demo 更耐用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你想像一下：一個 research agent 先買 premium market feed，再把資料拿去觸發交易，接著又買算力做 scenario analysis，全程不用人類插手。這樣的 machine loop 一旦成立，agent 就有了經濟上的行動力。這很強，也很危險，所以控制才重要。\u003C\u002Fp>\u003Cp>很多團隊會在這裡搞錯方向，過度優化 payment rail，卻忘了 service contract。agent 付錢之後到底拿到什麼？多久可用？能不能重用？能不能分享？衍生結果能不能再賣？這些應該寫進 integration spec，不是埋在沒人看的法務註腳裡。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法：把 paid agent access 當成 API 產品來設計，但多一個 wallet。你要定義：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>agent 買的是什麼\u003C\u002Fli>\u003Cli>可用多久\u003C\u002Fli>\u003Cli>預算用完後怎麼辦\u003C\u002Fli>\u003Cli>使用者怎麼查 purchase history\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這就是有用系統和讓人困惑的系統之間的差別。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode># Agent 交易與付款政策模板\n\n## 目的\n這個 agent 只被允許在使用者授權下，分析、提案與執行有限的金融或服務交易。\n\n## 允許的動作\n- 讀取核准的市場資料來源\n- 摘要研究並提出行動建議\n- 在配置限制內執行交易\n- 使用委派付款機制購買核准的數位服務\n- 記錄每一次動作的 audit log\n\n## 禁止的動作\n- 開新帳戶\n- 將資金移到未核准的目的地\n- 超過每日或單筆支出上限\n- 交易未核准的資產類別\n- 在沒有任務上下文時自行購買\n\n## 交易規則\n- 允許的資產類別：[crypto | equities | predictions]\n- 單筆最大交易金額：[amount]\n- 每日最大名目金額：[amount]\n- 最大持倉數：[count]\n- 高風險交易是否需要確認：[yes\u002Fno]\n- 再平衡頻率：[schedule]\n\n## 付款規則\n- 核准服務：[research APIs, compute, datasets, subscriptions]\n- 每個服務最大支出：[amount]\n- 每日最大支出：[amount]\n- 付款方式：[delegated wallet | prepaid balance | session token]\n- 是否需要收據：[yes\u002Fno]\n- 退款或重試政策：[describe]\n\n## 身分與授權\n- 使用者身分來源：[SSO, wallet, account]\n- Agent 身分來源：[service principal, API key, wallet address]\n- 權限範圍：[read-only, execute-only, limited execute]\n- 權限到期時間：[time window]\n\n## 稽核要求\n每次動作都要記錄：\n- timestamp\n- user request\n- agent reasoning summary\n- data sources used\n- amount spent or traded\n- destination\n- result\n- failure reason if applicable\n\n## 失敗處理\n如果付款或交易失敗：\n1. 停止流程\n2. 通知使用者\n3. 儲存失敗原因\n4. 重新執行前必須明確重新授權\n\n## 人工審核門檻\n以下情況必須人工批准：\n- 交易金額超過 [amount]\n- 付款金額超過 [amount]\n- 出現新的供應商或資產類別\n- agent 無法用一句話解釋這個動作\n\n## 檢查頻率\n- 每日：檢查 logs 與預算消耗\n- 每週：檢查權限與例外\n- 每月：輪換憑證並稽核存取範圍\n\n## 給 agent 的範例指令\n\"使用核准的研究來源，為相關資料集支付不超過 [amount] 的費用，只執行符合限制的交易。如果任何動作超出政策，立刻停止並要求批准。\"\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>這份模板故意寫得很無聊，因為無聊的 policy 才能把 agent 系統從「看起來很強」變成「真的能上線」。我會先從這裡開始，再依你的產品風險調整限制。\u003C\u002Fp>\u003Cp>來源致謝：原始觀點、引言與數字主要來自 CNBC 這篇報導：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cnbc.com\u002F2026\u002F06\u002F11\u002Fcoinbase-launches-tool-to-let-ai-agents-manage-trading-and-payments.html\">https:\u002F\u002Fwww.cnbc.com\u002F2026\u002F06\u002F11\u002Fcoinbase-launches-tool-to-let-ai-agents-manage-trading-and-payments.html\u003C\u002Fa>。我上面對 agent 權限、付款政策與模板的整理，都是我自己的拆解與改寫，不是 Coinbase 文件原文。\u003C\u002Fp>","拆解 Coinbase for Agents 與 x402，附可直接複製的 agent 交易與付款政策模板。","www.cnbc.com","https:\u002F\u002Fwww.cnbc.com\u002F2026\u002F06\u002F11\u002Fcoinbase-launches-tool-to-let-ai-agents-manage-trading-and-payments.html",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781407994397-kdn7.png","tools","zh","cd263b39-9c16-417c-916d-5eb2848e9867",[17,18,19,20,21],"AI agents","x402","machine-to-machine payments","crypto trading","permissions",[23,24,25],"agent 真正的門檻不是會不會講，而是能不能合法、安全地執行","x402 的價值在於把付款變成機器可呼叫的基礎設施","先寫 policy 再談 autonomy，才能把 agent 做成可上線的系統",0,"2026-06-14T03:32:47.804945+00:00","2026-06-14T03:32:47.8+00:00","6dedc25e-fc92-4d69-a373-db40aef76d8a",{"tags":31,"relatedLang":40,"relatedPosts":44},[32,33,35,36,38],{"name":21,"slug":21},{"name":20,"slug":34},"crypto-trading",{"name":18,"slug":18},{"name":17,"slug":37},"ai-agents",{"name":19,"slug":39},"machine-to-machine-payments",{"id":15,"slug":41,"title":42,"language":43},"coinbase-for-agents-turns-ai-into-trader-en","Coinbase for Agents turns AI into a trader","en",[45,51,57,63,69,75],{"id":46,"slug":47,"title":48,"cover_image":49,"image_url":49,"created_at":50,"category":13},"f047e89f-ff64-488e-831c-6d86b10eee8b","vector-dbs-2026-better-rag-production-zh","2026 向量資料庫讓你把 RAG 做穩","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781411590537-ez7x.png","2026-06-14T04:32:40.958309+00:00",{"id":52,"slug":53,"title":54,"cover_image":55,"image_url":55,"created_at":56,"category":13},"687ac572-2f0f-4bb0-9a54-4563c7696310","five-patching-steps-distributed-estates-zh","分散環境補丁管理五步驟","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781352248524-913d.png","2026-06-13T12:03:41.692394+00:00",{"id":58,"slug":59,"title":60,"cover_image":61,"image_url":61,"created_at":62,"category":13},"3493158e-1dbf-4fd4-8d17-a2f83cc428ca","texas-design-system-37-components-state-websites-zh","德州上線 37 組件設計系統","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781348571580-s8dw.png","2026-06-13T11:02:20.020693+00:00",{"id":64,"slug":65,"title":66,"cover_image":67,"image_url":67,"created_at":68,"category":13},"6627f35e-3e66-445f-8c2a-188797ffd22b","microsoft-build-2026-agents-into-systems-zh","Build 2026 把代理變系統","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781329733213-teym.png","2026-06-13T05:48:21.486989+00:00",{"id":70,"slug":71,"title":72,"cover_image":73,"image_url":73,"created_at":74,"category":13},"1f8c57f4-698a-42a5-80e8-85cf7cb915d6","mimo-v25-pro-turns-agent-work-into-one-api-call-zh","MiMo-V2.5-Pro 把 agent 工作變成一個 API","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781320694317-up12.png","2026-06-13T03:17:48.351417+00:00",{"id":76,"slug":77,"title":78,"cover_image":79,"image_url":79,"created_at":80,"category":13},"bcf84ab5-c420-448a-968b-d6777d846d68","8-cursor-alternatives-that-fit-how-you-work-zh","8 款 Cursor 替代品怎麼選","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781312602751-6ay6.png","2026-06-13T01:02:56.132136+00:00",[82,87,92,97,102,107,112,117,122,127],{"id":83,"slug":84,"title":85,"created_at":86},"855cd52f-6fab-46cc-a7c1-42195e8a0de4","surepath-real-time-mcp-policy-controls-zh","SurePath 推出即時 MCP 政策控管","2026-03-26T07:57:40.77233+00:00",{"id":88,"slug":89,"title":90,"created_at":91},"9b19ab54-edef-4dbd-9ce4-a51e4bae4ebb","mcp-in-2026-the-ai-tool-layer-teams-use-zh","2026 年 MCP：團隊真的在用的 AI 工具層","2026-03-26T08:01:46.589694+00:00",{"id":93,"slug":94,"title":95,"created_at":96},"af9c46c3-7a28-410b-9f04-32b3de30a68c","prompting-in-2026-what-actually-works-zh","2026 提示工程，真正有用的是什麼","2026-03-26T08:08:12.453028+00:00",{"id":98,"slug":99,"title":100,"created_at":101},"05553086-6ed0-4758-81fd-6cab24b575e0","garry-tan-open-sources-claude-code-toolkit-zh","Garry Tan 開源 Claude Code 工具包","2026-03-26T08:26:20.068737+00:00",{"id":103,"slug":104,"title":105,"created_at":106},"042a73a2-18a2-433d-9e8f-9802b9559aac","github-ai-projects-to-watch-in-2026-zh","2026 必看 20 個 GitHub AI 專案","2026-03-26T08:28:09.619964+00:00",{"id":108,"slug":109,"title":110,"created_at":111},"a5f94120-ac0d-4483-9a8b-63590071ac6a","claude-code-vs-cursor-2026-zh","Claude Code 與 Cursor 深度對比：202…","2026-03-26T13:27:14.279193+00:00",{"id":113,"slug":114,"title":115,"created_at":116},"0975afa1-e0c7-4130-a20d-d890eaed995e","practical-github-guide-learning-ml-2026-zh","2026 機器學習入門 GitHub 實用指南","2026-03-27T01:16:49.712576+00:00",{"id":118,"slug":119,"title":120,"created_at":121},"bfdb467a-290f-4a80-b3a9-6f081afb6dff","aiml-2026-student-ai-ml-lab-repo-review-zh","AIML-2026：像課綱的學生實驗 Repo","2026-03-27T01:21:51.467798+00:00",{"id":123,"slug":124,"title":125,"created_at":126},"80cabc3e-09fc-4ff5-8f07-b8d68f5ae545","ai-trending-github-repos-and-research-feeds-zh","AI Trending：把 AI 資源收成一張表","2026-03-27T01:31:35.262183+00:00",{"id":128,"slug":129,"title":130,"created_at":131},"3ce6e6e2-bac5-463e-9f8d-45caabcc61f7","awesome-ai-for-science-research-tools-map-zh","AI 科研工具清單，開始像地圖了","2026-03-27T01:46:50.521945+00:00"]