欸你知道嗎，現在有個叫 Schematik 的軟體，就是想幫你寫控制實體裝置的程式碼。簡單來說就像 Cursor 那樣的 AI 編輯器，只不過是專門為硬體設計的。說真的有點扯，Anthropic 這間大公司現在也想參一腳。希望這東西不會讓人把電路板燒掉啦，哈哈。
欸你知道嗎，凱悅飯店把 OpenAI 的 ChatGPT Enterprise 這套企業版 AI 工具導入全球所有員工在用，簡單來說就是讓飯店員工都有一個超強的 AI 助手在身邊。他們用的是最新的 GPT-5.4 和 Codex 這兩個模型，可以幫忙處理一堆重複的工作、優化飯店營運，甚至還能改善客人的住宿體驗。說真的有點扯，以後飯店員工的工作方式可能會完全改變，從訂房系統到客服都能靠 AI 加速。如果你常住飯店或在飯店業工作，這個趨勢絕對值得關注。
欸你知道嗎，傳統的冷門開發根本就是浪費時間對吧？HeyAgent 就是給你一個 AI 分身，它會自動去跟別人的 AI 分身聊天、評估合不合適，然後每天跟你說「欸我今天遇到誰、感覺契合度怎樣、你要不要認識一下」。最扯的是，你只需要用 LinkedIn 或 X 的帳號連結，60 秒就能啟動，完全不用填表格或設定什麼複雜的東西。就是真的 AI 在跟真的 AI 聊天，你只要在真的需要的時候才出來說話就好。這也太懶人了吧，根本是為了討厭冷門開發的人量身打造。
欸你知道嗎，現在在 Mac 上自己跑 AI 模型（LLM）其實沒那麼難，但關鍵就是看你的記憶體有多少。簡單來說就是記憶體越多，能跑的 AI 越強。 如果你有 32～64 GB 的記憶體，可以跑 Qwen 3.6 或 Gemma 4 這種等級的模型，效能大概就像 Claude Sonnet 一樣，日常用、寫程式、做一些簡單的 AI 助手都沒問題。 要是有 128 GB 左右，那就能跑 Minimax M2.7 這種比較大的模型，效能接近 Claude Opus，可以處理更複雜的推理和長篇文本。 如果你超有錢買到 256 GB 以上的 Mac，那就能跑 GLM 5.1 這種頂級模型。說真的，這樣的配置已經可以做很多專業級的工作了。想知道你的 Mac 到底適合跑什麼模型？看看你的記憶體就知道了。
白話點評
Anthropic 剛剛砸大錢投『硬體版 Cursor』——你的 Arduino 專案從此改變人生
有人終於講出來了：為什麼軟體工程師可以爽爽用 AI，硬體工程師就要自己慢慢來？Schematik 根本就是在做硬體編程版的 Cursor——就是 AI 幫你寫控制實體裝置的程式碼，從 Arduino 小專案到工業系統都行。Anthropic 現在砸錢投資它，這根本在告訴你他們認為 AI 發展的下一步在哪裡。但這裡最扯的是：硬體編程一直都是程式設計的荒野西部，一行程式碼寫錯可能真的會讓東西爆炸。現在我們要把這種權力交給 AI 助手。潛力超大——想像一下你可以像寫網頁一樣快速做硬體原型——但責任也超大。這不是自動完成一個 React 元件，這是會轉動馬達、控制溫度、管理電源系統的程式碼。
Action
持續關注花好幾週在硬體程式碼上 Debug、手動寫驅動程式、祈禱韌體不要把昂貴的零件燒掉
AI 助手幫你寫硬體程式碼、建議最佳化方案、在問題燒壞電路之前就先抓出來
AI 怎麼看
硬體工程
high趕快去 Schematik 排隊啦——這根本是硬體團隊一直在等的生產力神器
Anthropic 砸錢投資這個，代表他們真的認為硬體跟軟體的融合才是 AI 的下一個戰場，不是只是隨便投個開發工具而已
你的硬體專案可能從花幾個月 Debug 變成只要幾週快速迭代——根本就像軟體工程師在做原型一樣爽
這跟你的工作有關嗎
硬體工程師
整個會變不一樣AI 可以幫你寫硬體程式碼，直接省掉那些超無聊的 Debug 循環，這才是硬體開發最耗時間的地方
現在就開始學怎麼用 AI 來寫硬體相關的任務——未來十年會統治這個領域的工程師，就是現在開始練習的人
嵌入式系統開發者
好消息Schematik 承諾要橋接高階 AI 協助跟低階硬體控制之間的鴻溝
現在就拿現有的 AI 編程工具去試試你的嵌入式專案，為硬體專用 AI 助手的到來做準備