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🐾 EP126｜AI 圈大地震！馬斯克 Grok Bot 偷師絕技與神祕 Ox Alpha 強勢橫掃！

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喵～鏟屎官們好！最近 AI 圈簡直炸開了鍋，各種神級模型像雨後春筍一樣冒出來，看得本貓眼花繚亂！今天 DaeDae 幫大家盯緊了馬斯克家那隻超聰明的 Grok Bot，聽說它看一眼就能學會你的工作？還有那個橫空出世、神祕到不行的 Ox Alpha，實力強到讓老牌模型都想找地洞鑽。快來收下這集精華，讓我們一起優雅地摸魚，把省下來的時間拿去曬太陽、玩紙箱吧！

🐾 本集核心精華（肉球筆記）



* 🚀 AI 實力大洗牌，誰是新霸主？
本集為鏟屎官盤點目前最值得入手的 AI 工具，拒絕盲目測試！針對主流模型進行深度評測，幫你精準挑選最適合開發或日常使用的「賺罐罐神器」，不再浪費時間在難用的模型上。

* 🤖 馬斯克 Grok Bot 登場：看一遍就學會！
實現「躺平賺罐罐」的終極自動化！重點解析 Grok Bot 的 Teach a Task 功能，它能像幕僚長一樣學習你的工作流，配合 OpenManus 等開源方案，打造專屬於你的 AI 勞動力系統。

* 🔍 神祕黑馬 Ox Alpha 與 Gemini 4.0 強襲
快速掌握 Google Gemini 4.0 的視覺震撼，以及在 OpenRouter 爆紅的神祕模型 Ox Alpha（傳聞是 MiniMax 的神作）。它具備 100 萬 Token 的超大胃口，從編寫 UI 到自我偵錯，推理能力強到不可思議！

* 🛠️ GitHub 十大開源神兵，自動化摸魚首選
精選多款自動化工具：想自動產影片？看 MoneyPrinterTurbo；需要畫精美流程圖？選 Diagram Design。這些開源專案能幫你管資料、剪片、設計，讓你工作效率翻倍，爭取更多睡午覺的時間。

摸魚結論：
現在的 AI 已經進化到「看一遍就學會」的程度了！鏟屎官們只要學會善用 Grok Bot 的自動化邏輯，並搭配 Ox Alpha 處理複雜推理，就能把繁瑣的雜事丟給 AI，自己輕鬆躺平賺罐罐。





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📖 完整單集逐字稿 (Read-along Transcript)

💡 歡迎邊聽上方 Podcast 音檔，邊對照精華講稿閱讀：

喵～我是DaeDae，一隻幫你追AI熱搜的貓！AI熱搜報，幫你劃重點！每天上班都已經夠累了，哪有時間去測那麼多 AI 新工具？別擔心，今天幫你精選了5個最熱門的AI工具情報，每天十分鐘，讓AI走進你的日常生活，讓你不知不覺成為摸魚大師。

✨ 昨日亮點回顧
話說昨天看到一則新聞，前 DeepMind 的那群神人跑去創立了一家叫 Inherent 的新創，做出一個叫 Faraday 的 AI 代理人。結果這隻底層只有 270 億參數的小模型，竟然在科學研究重現的任務中，把 OpenAI 和 Anthropic 的頂級大模型通通比下去！這就跟貓咪不用長得像老虎一樣大，一樣能精準抓到老鼠是同一個道理。AI 界的競爭真的是每天都有新戲看，連貓都覺得這功能太適合拿來幫人類研究點新鮮事了。

好啦，回顧完昨天的亮點，趕快來看看今天有哪些更猛的 AI 工具... 先來聊最讓人頭痛的問題啦，AI 模型一大堆，每一家都說自己更快、更聰明、更便宜，結果人類挑模型的時間，可能都快比實際做事還久了。先問自己一題，這件事如果答錯了，會不會害你重做半天？會的話，就別省錯地方。 真的要寫程式、改大型專案，像是用 SwiftUI 重做一個手機 App，GPT-5.6 Sol 算是穩穩的預設選擇。

它很會照細節指令做事，比較不浪費權杖用量，也撐得住長任務。比方說，要它先讀懂舊專案，再拆出登入、付款、通知三個流程，最後列出可能影響的地方，這種任務就適合交給它慢慢做。 如果你更在意程式碼能不能安心放進正式專案，Fable 5 的深度思考和可靠度又更高一點。尤其是別人留下來的舊程式，表面上能跑，裡面卻像貓毛塞滿沙發縫，改一小段就牽動一大串。這時候請它先找風險、提重構方案、再逐步修改，會比一句幫我全部重寫安全得多。

至於整理摘要、想標題、分類資料、整理 JSON 這種做錯也還能改回來的例行工作，就別讓高級模型吃掉你的預算啦。OpenAI Luna 和 DeepSeek V4 Flash 很適合派去做這些雜務。像是把一整天的電子郵件分成待回覆、待確認、純通知三類，或者把會議逐字稿整理成待辦清單，再丟進試算表，這些都是量大、規則清楚、最後能快速抽查的工作。

Kimmy K3 則是有視覺能力、設計感不錯的開放權重模型，你可以拿它做版面靈感、看商品圖哪裡太亂，或先做一版視覺提案，只是罐罐價格可能比你原本想得高。 實際上，你可以把 Sol 或 Fable 5 留給產品規格、程式重構、重要提案和複雜分析，把 Luna 或 DeepSeek V4 Flash 用在每天大量湧進來的信件、表單、會議筆記與資料清理，才不會拿昂貴模型去做貼標籤這種小事。

最簡單的開始方式，就是挑一個每週重複兩次以上的工作，先用較省的模型跑一週，再看有沒有真的省到時間。 DaeDae 的肉球筆記是，沒有全宇宙最好的模型，只有最適合當下工作的模型，這就像貓罐頭、逗貓棒和外出籠各有用途，你總不會拿外出籠來餵本貓吃飯吧。Gemini 3.7 Flash 或 DeepSeek V4 Pro 如果成本、用量或視覺能力不划算，也不用因為名字很紅就硬塞進工具箱。

🐾 重點二
第二個主題是 SpaceXAI Grok Bot，因為很多人每天不是在做真正的工作，而是在電子郵件、社群平台、行事曆、試算表和 AI 對話框之間跳來跳去，跳到尾巴都打結了。早上看到客戶來信，要查行事曆有沒有空，再去 Slack 問同事資料在哪，接著還要把結論改寫成貼文。光是切換視窗，午餐都快涼掉了對不對。

Grok Bot 跟一般聊天機器人不太一樣，它可以替每一隻 Bot 配一台自己的雲端電腦，登入 Gmail、Google Calendar、Slack 和 X 等串接工具。就算你的筆電闔上，它還能繼續處理任務，不用人類坐在旁邊盯著。第一次交辦最好先讓它把結果整理成草稿，尤其是要寄信、發文或碰到客戶資料時，確認過再送出，才不會讓 AI 熱心到替你亂答應事情。 你可以依照工作切出不同角色。

例如讓 Higgsfield Bot 做商品圖片和影片廣告，讓 X Bot 追熱門話題，讓 YouTube Bot 根據真實頻道數據規劃內容。需要對外溝通時，再加上 WhatsApp 更新助手、訂閱追蹤助手或合作信件草稿助手就夠了。這樣一來，業務同事不用一邊追數字、一邊硬想文案；創作者也不用每次看到趨勢，就從零開始翻資料。 更聰明的玩法，是做一套多代理人的內容協作流程。

先讓趨勢雷達找新聞和話題，再由 X 貼文草稿產出短貼文，接著讓 LinkedIn 貼文草稿改成職場版內容，WhatsApp Bot 再整理成社群公告，最後交給 Chief of Staff Bot 協調誰該先做什麼。同一則新品消息，X 可以先用一句有梗的話搶討論，LinkedIn 補上產品觀點，WhatsApp 則只留團隊真正需要知道的三件事。內容不必每個平台都重做一遍，語氣也不會像同一張傳單到處亂貼。

想自己研究技術架構的鏟屎官，也能看 OpenManusbot，它是可選 Claude、GPT 或 Grok 的開源替代方案。這種安排的終點不是弄出一堆看起來很炫的 Bot，而是把每天重複搬資料、改格式、追進度的苦差事交出去，讓你把時間留給判斷和創意。 講到 AI 代理人，第三個痛點是以前的代理人很會讀文字，卻常常看不懂截圖、儀表板、圖表、文件和網站介面，遇到要點按鈕、找欄位、比對畫面的工作，就瞬間像戴著眼罩抓雷射筆。

你叫它去後台確認本週訂單，它如果只會讀文字，可能連篩選日期的按鈕在哪都找不到，更別說看出圖表突然掉了一截是什麼問題。 DeepSeek V4 Flash Vision Experimental 幫 DeepSeek V4 Flash 補上了視覺理解能力，讓它在使用工具的同時能看圖片和操作介面，所以更適合電腦操作、瀏覽器代理人、視覺除錯，以及從文件裡擷取資訊再完成後續處理。

像是你給它一張錯誤畫面的截圖，它可以先辨認哪個欄位空白、哪個按鈕不能點，再依照畫面去找下一步，而不是只回你一段看起來很懂、其實沒碰到問題的說明。 最近還有一些值得盯著的風聲，包括可能正在有限測試的 DeepSeek V5 或 DeepSeek V4 Pro 版本、Gemini 4 圖片生成的早期消息，還有神祕模型 Ox Alpha，傳出它在少量 DeepSWE 軟體工程任務上的表現非常強。

但這些都先當成觀察名單，等實際案例、價格和穩定度出來，再決定要不要搬進工具箱。 另一邊，Anthropic 也把 Claude Platform 的工具做得更完整，現在提供電腦操作功能與瀏覽器操作工具，另外還有 Skills API 和 Files API。白話說，Skills API 是讓代理人記得一套可重複使用的工作步驟，例如每次收到報價單，都知道先抓金額、日期和供應商，再填進固定表格。

Files API 則像接力傳文件，上一關整理好的檔案可以直接交給下一關，不必叫你手動下載、重新上傳、再解釋一次。 像 Abacus AI SuperComputer 這類服務，則希望讓長時間工作的代理人更容易架起來、穩定跑下去。真正有用的地方，是把原本要你守在旁邊的流程拆成可檢查的幾步。

這讓 AI 從只會看便條紙上寫著找貓咪的助手，進化成能環顧房間、認出外出籠、打開正確應用程式、看懂表格後幫你排下一步的幫手，視覺一接上，很多原本卡關的人類操作，才真的有機會變成舒服的摸魚時間。 第四站來到 GitHub 開源專案，這裡最大的麻煩不是工具太少，而是工具多到像紙箱堆滿客廳，每個都說自己很厲害，最後你裝了一堆，事情卻還是沒做完。所以我們直接照三種需求挑首選，先解決一件最痛的事就好。

如果你是個人創作者，首選可以看 Diagram Design。它專門把 AI 生成但亂七八糟的流程圖整理得更乾淨一致。假設你正在做一集節目企劃，先用 AI 拉出從選題、訪談、剪輯到上架的流程，結果箭頭滿天飛、方塊大小亂七八糟，Diagram Design 就能幫你把圖收乾淨。要跟夥伴溝通時，一張看得懂的圖，真的比一百句我大概是這個意思有用。 如果你是在團隊裡管理知識，先試 Semantica。它用知識圖譜把散落資訊整理成可查找的結構。

新同事問去年某個客戶為什麼改方案，你不用在雲端硬碟、聊天紀錄和十幾份簡報裡翻到眼神死；它可以把客戶、專案、決策和相關文件串起來，讓人比較快找到來龍去脈。原始資料還是要有人整理好，亂資料餵進去，只會掃出一間更有規律的亂房間。 至於模型成本控制，NVIDIA SwitchYard 是比較直接的首選。它負責在不同模型間分流請求，平衡答案品質、速度和用量。

像客服常見問題先交給較省的模型，碰到退款爭議、合約內容或需要看圖片的案件，再轉給能力更強的模型。這樣不是每一題都端頂級鮪魚肚，而是在該省的地方省、該認真的地方認真。 開源工具最迷人的地方，是你不必買一隻什麼都想做、什麼都做不好的巨型機器貓，而是先挑一個小而準的工具，解決流程圖、團隊知識或模型選擇其中一個洞。等這個洞補起來，再看下一個，不要第一天就把紙箱城堡蓋到客廳沒地方走。

🐾 重點五
最後一個話題，讓本貓把爪子收好來聊 Ox Alpha，因為大家真的受夠那種展示時十秒鐘驚為天人，實際叫它做遊戲、網站、模擬器或完整檔案就原地翻肚的 AI 了。Ox Alpha 是透過 OpenRouter 和 OpenCode 能使用的神祕模型，提供一百萬權杖用量的上下文視窗、結構化輸出、工具呼叫、零資料保留，還能處理文字、圖片與影片，規格看起來像是深夜突然端上的頂級鮪魚肚。

它在實際測試中做出了細節很多的像素藝術風格寶塔畫面、一個寫在單一 HTML 檔裡的 WebGL 流體模擬、可玩的 3D 汽車對戰遊戲，甚至還做了一個探索自己未知身世的精緻網站。這些成果說明它不只會講概念，確實有能力把互動原型拉到看得見、點得到的程度。對做提案的人來說，這差很多啦。你不再只拿三頁文字跟大家說想像一下，而是能直接讓同事點點看互動、看畫面會怎麼動，再一起討論哪裡該改。

假如你在做提案原型、活動互動頁、遊戲概念展示、視覺化實驗或長文件整合，Ox Alpha 很適合先幫你把想法具體長出來，讓團隊有東西可以討論和修改，而不是只對著一份空泛企劃點頭假裝懂。特別是長文件整合時，可以先叫它把規格、素材和既有內容串成可操作的初稿，再由人類確認品牌語氣、資料正確性和真正的使用需求。它幫你縮短的是從腦中想法到第一個可看的版本，不是替你跳過驗收。

當然，牠也不是完美神貓，它的文字偶爾還有濃濃 AI 味，介面有時會卡卡的，例如按鈕沒反應，或是你更新資料後畫面沒有跟著更新。它甚至可能做出看似能用、其實只是裝飾的假投票資料，所以重要專案還是得檢查每個角落。測試時別只看首頁漂不漂亮，也要真的按送出、重整頁面、換一筆資料，看看結果是不是還站得住腳。把它當成一隻能一夜蓋出華麗紙箱城堡的聰明貓就對了，成果可能超漂亮，但別還沒驗收就把整間房子的鑰匙交出去。

今天從模型挑選、AI 團隊、視覺代理人、GitHub 專案，一路聊到 Ox Alpha，核心其實只有一件事：別期待單一工具包辦全世界，而是把對的 AI 放到對的工作上。先把高難度任務交給可靠的模型，把重複雜務交給省成本的幫手；再讓代理人接力處理資訊，最後用開源工具補上你流程裡最痛的缺口。 只要先挑一個最常重複、最浪費時間的任務試著交出去，你就會發現，AI 真正幫你賺罐罐的地方，往往不是表演多厲害，而是默默替你省下多少煩人的瑣事。

今天下班前，不妨就挑一件事試試看吧，可能是整理十封電子郵件，也可能是把會議筆記變成三個待辦。先讓 AI 幫你搬一塊磚，你再決定要不要蓋整座城堡。

🐾 節目結尾
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🐾 節目結尾
今天的 AI熱搜報 就報到這，我要去睡午覺了，我們明天見，掰啦喵！

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