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上完 Andrew Ng 嗰 7 堂課兩年之後：如果由今日重新嚟過，2026 年我會點走呢條路
到而家仲有人 send message 嚟問我：2023 年我推介嗰 7 堂 Andrew Ng 嘅 課程，喺 2026 年係咪仲係啱條路？簡短版：大部分仲值得上，但外面包住佢 哋嗰張 roadmap 已經唔同咗。呢篇係我 2026 年嘅 update，每堂課畀我嘅最新 判斷，再加上畀 builder 同 operator 兩條唔同嘅叉路。
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關於AI、學習同build產品嘅510篇文章
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將 Prova 真正整出嚟，code 反而係容易嗰部分
當 Prova 開始對 progression、billing、auth 同 state 作出 real promises， 我先覺得佢真係開始成為一個 product。最難嘅部分唔係 generate code，而係 build 起圍住呢啲 promises 嘅 contracts。
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Agencies 真正需要 AI 提供嘅，唔係更多內容
我一路都見到 AI 工具向 agencies 推銷「內容產量」。但如果你真係處理過 client relationships，你會知道更難嘅問題其實係 trust：隔離、權限、 context，仲有絕對唔可以令一個 client 嘅 thinking 漏到去另一個 client 嗰邊。
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我試過將課程剪成 YouTube 影片。最後點解我揀咗重新拍過。
我以為只要將課程其中一個模組剪輯一下，修剪幾個過場，就可以當作 YouTube 影片。我錯了。製作 The Parade Problem 令我明白到，好嘅內容再利用唔係剪片 咁簡單。而係要為唔同嘅承諾、唔同嘅觀眾、唔同嘅頭三十秒重新設計個概念。
·AI
我點解喺 13 個月之後取消 Claude Max，以及接落嚟 30 日我會點樣用 Codex 做測試
我用咗 13 個月、總共畀咗 US$1,892.38 之後，正式取消咗 Claude Max。呢 唔係慶功文，而係一個 30 日實驗：睇下當 Codex 變成主要工具之後，我仲可 唔可以用同一個節奏繼續推進 STRATUM、DIALOGUE、課程平台同呢個網站。
·AI
用咗兩個星期 Codex 之後，我決定退訂 $200 嘅 Claude Code 計劃
距離我上次比較兩個星期之後，兩個工具都出咗重大更新。Codex 挑戰咗我嘅產品策略，而 Claude Code 做唔到。Claude Code 就推出咗 Agent Teams 同 AutoMemory。結果係：我準備退訂 $200/月嘅 Max 計劃——而且用更少錢，出更好嘅成果。
·AI
2026年AI原生營銷團隊到底需要啲咩角色
大部分關於AI同團隊設計嘅對話，一開始就講人頭。我覺得呢個起步點係錯嘅。更好嘅問題係你個團隊需要邊啲職能——而呢啲職能，無論你有四個人定四十個人，其實都係一樣嘅。
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Shipping DIALØGUE 令我明白多語言 AI 產品真正難喺邊
DIALØGUE 支援 7 種語言，但真正嘅多語言工作唔係翻譯 strings。真正麻煩嘅係 audience-local 日期、TTS 一致性、UI language drift，仲有判斷邊啲位嘅 quality 值得你慢落嚟做好。
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點解大多數 AI 行銷工具睇落好快，卻削弱咗團隊嘅判斷力
我喺廣告行業做咗好多年，一直見到團隊將「郁得快」誤當成「有進展」。後來我開始 自己整 AI 行銷工具，先發現個問題其實更嚴重：執行快咗，判斷反而弱咗。
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冇 Senior Judgment 嘅話，AI 喺 Media Operations 仲會搞錯啲乜
AI 而家可以好快咁 produce media plans、performance summaries、measurement frameworks 同 campaign setups。問題唔係 output 明顯差。問題係佢好多時「夠好」到過到一個 casual review，但 miss 咗真正 matter 嘅 business context。
·AI
點解 AI Memory 比揀 Model 更加重要 — Marketing Teams 篇
大部分 teams 仲係問應該用邊個 model。以我嘅經驗嚟講，呢個已經唔係最重要嘅問題。如果你嘅 AI system 唔記得個 client 或者 brand、category、同埋乜嘢先叫做好，就算全世界最叻嘅 model 每次對話都係由零開始。
·AI
三年之後：Generative AI 到底對 SEO 做咗啲乜
2023年我以為 generative AI 會令平價 content 淹沒 search，減低 SEO 嘅 return。三年之後，呢件事的確發生咗。但更大嘅 shift 係：content production 本身已經唔再係 moat。Structure、trust、QA、localization quality 同 answer-engine visibility 先係。