PHP2Shell 是今年最嚴重的網頁漏洞之一 但大多數網站所有者仍不知道自己是否受影響 PHP 中的兩個漏洞允許任何人無需登入即可在您的伺服器上執行代碼 約 70% 的網頁使用 PHP，包括幾乎所有 WordPress 網站 GPT-5.6 Sol 在八月就發現了此漏洞，但修補程式直到 10 月 21 日才發布 惡意利用代碼已開始流傳，因此這項漏洞不容延遲 以下是一個可檢查您的網站並告訴您具體應對措施的提示（請查看評論）

這實在太重大了……Anthropic 剛剛宣布了 Claude Duet 想像一下 Grok Bot 或 Dots，但以 Claude 為核心構建 以下是它的功能： > 基於 Claude Opus 5.5 運行 > 連接 6,000 多個工具和應用程式 > 延續你的 Claude 記憶與技能 > 監控你的應用程式並主動發送更新 > 在背景中建立儀表板、應用程式和專案 > 在自己的雲端電腦上運行，即使你離線時也能運作 打造最佳個人 AI 代理的競爭變得越來越有趣……

Elon 剛剛宣布，Grok Bot 將根據每項任務選擇最佳的後端，包括 Claude Opus 5.5…… xAI 自行開發模型，但仍將工作轉派給競爭對手。這說明路由有多重要…… 你也可以在自己的系統中這樣做，方法如下： > 列出你最常執行的任務：規劃、撰寫、編碼、研究、圖片、小型是/否決策 > 為每項任務分配一個模型：為人們閱讀的內容使用你最優秀的模型，為排序和檢查使用低成本模型，為圖片和音訊使用專業模型 > 將此清單寫入你的指令檔案（CLAUDE.md、AGENTS.md 或你的代理自訂指令），使其在每次會話中都被讀取，從而無需手動選擇模型 > 讓計畫決定：一旦你批准計畫，每個子代理將使用與其任務匹配的模型運行 > 記錄每個步驟使用的模型、成本和執行效果，以便了解哪些低成本模型已足夠好 一旦你找到最適合的模型，速度、品質與成本都會向你有利的方向發展 完整路由表 + CLAUDE.md 區段見下方圖片 👇

GPT 6.1 SOL 目前的速度比 DevDay 時快了約 20%。 若要實現更快的速度，唯一的替代方案是子代理，但這會帶來以下成本： - 首個 token 的延遲時間增加（因路由耗費數秒） - 系統複雜度提高（需要協調） - 成本效益降低 總體而言，這是一項重大改進

如果你想在 X 上成長，請儲存這個提示： --------------------------------------------- 你是我的內容策略師。以下是過去 90 天內我發佈的貼文及其指標（觀看次數、讚數、回覆數、轉發數、收藏數）的匯出資料。請分析並產出四項成果。 在開始之前：計算我的中位數觀看次數和參與度。如果一篇貼文的表現遠高於我的中位數，則為「勝出貼文」；若遠低於中位數，則為「失敗貼文」。所有判斷都基於我自己的基準，而非一般性標準。 ANALYTICS REPORT 我的基準數字（中位數觀看次數、讚數、收藏數） 我的前 10 篇貼文與後 10 篇貼文，附帶指標 區分勝出貼文與失敗貼文的模式：主題、格式、長度、開頭、媒體使用、發文日期與時間 哪些內容會被收藏，哪些會被讚（通常不同） 我應該停止做的三件事，並附上證明的貼文 僅陳述至少有三篇貼文支持的模式。若資料不足無法判斷，請明確說明。 WEEKLY CADENCE 根據勝出貼文的發文時間，建議每週發文次數、發文日與時間 七日計畫：每個時段的主題、格式，以及參考的勝出貼文 以最佳表現格式為主軸，並留出空間每週測試一項新內容 VOICE.MD 撰寫一份 Markdown 檔案，供其他 AI 使用以完全模仿我的寫作风格： 語氣與個性，3–5 行 句式風格：長度、標點、大小寫、格式習慣 我常使用的詞語與短語，以及從不使用的詞語與短語 我如何開頭貼文，如何結尾貼文 三段我最佳寫作的簡短範例，直接引用自我的貼文 一份「不要做」清單，列出任何會顯得不像我的行為 HOOK LIBRARY 我的前 20 篇貼文的所有開頭句，按表現排名 將它們分類為開頭類型（提問、大膽主張、數字、故事、反直覺...） 針對每種類型：說明為何對我的受眾有效，並提供三個基於該類型的填空模板 僅使用我的資料內容，不得虛構指標或引用我未寫過的貼文。 [PASTE YOUR POSTS AND METRICS HERE]

每個人都在分享關於使用 AI 人數的圖表，以及我們處於何等早期階段（主要在 LinkedIn 上）。 但我沒看到太多人分享針對企業的專屬圖表。因此，我查閱了一些調查，發現這裡的數據看起來截然不同： - 32% 的公司決定不購買軟體，而是改用編碼代理自行開發 - 28% 的公司現在將超過十分之一的整個 IT 預算投入 AI - 37% 的公司報告 AI 對其組織的 EBIT 產生了正面影響 - 在營收超過 10 億美元的公司中，40% 已在全企業範圍內擴展代理，較一年前的 27% 顯著上升 - 這些公司中，31% 已有編碼代理在生產環境中運行 - 在實際獲得價值的公司中，72% 徹底重新設計了其工作流程以配合 AI 因此，如果你是一家小型公司，現在開始仍屬於早期階段。但對於大型企業而言，你的競爭對手已經在實施了。

AI 可以極大地推動你的公司成長，但你必須先修復底層的結構 自動化一個本就不有效的流程，只是讓這個流程變得更快而已 真正有效的順序是： 質疑每個步驟存在的原因，刪除無法合理解釋的部分，簡化剩餘的內容，運用數據，然後再自動化 許多創始人跳過這些步驟，隨意進行自動化： - 自動化一份無人使用的報告 - 自動化聊天回覆，卻未用成功成交的對話來訓練系統 - 粗製濫造的內容，同樣缺乏數據支持與實際工作基礎 你可以建立無數個這樣的自動化，但對你的業務毫無幫助 先修復底層結構，建立真正有效的流程，收集數據，讓成果複利增長，而非只是加速錯誤的過程

如何建立一個您的團隊真正會使用的 AI 系統： - 建立前先診斷 - 選擇一個流程，而非全部：至少每週一次，每次模式相同，且是您可以承受的錯誤 - 提取知識，而非撰寫：指向真實的對話 - 撰寫指南：您的員工會忘記事情，新員工會加入…… - 從第一次運行中記錄七個欄位：時間戳記、流程、輸入、模型、輸出、結果、成本 - 不要一開始就給予完全自由

不要聘請 3 個人，而是聘請 1 個優秀的人，並建立 AI 層來處理他們每周重複性的部分工作 已撰寫完整方法

在迪拜度過了個晚上 AI 代理處理了業務，檢查了一次，無需我介入 這正是我打造這一切的初衷 https://t.co/4QXV4O8F9b