剛跑完 Anthropic 跟 Cerebral Valley 舉辦的全球 Hackathon，這個比賽從兩萬多人中選出五百人，錄取率大概只有 2.4%。臺灣時間早上 8 點截止，前一天幾乎沒睡，一路做到最後一刻才按下送出。
這段期間我幾乎整個人從網路上消失，手機都沒在看，意外地幫我戒掉了網癮 🤣 敲我已讀不回的朋友，真的不好意思。
但老實說，正因為是在 Hackathon 這種環境下，才讓我能暫時放下平常經營 AILogora 的繁雜瑣事，全心投入在這個題目上。如果在平時，這件事情反倒做不了。
這將近六天，我一個人，做了一個叫 Cairn 的東西。
過程中有時候會忍不住想，如果再多給我幾天，哪邊還可以做得更好？但這就是 hackathon 的本質。
真正讓我感觸深的，其實是自己對同一個問題的思考成熟度。這個題目我過去一年一直在想，這次因為時間壓力，反而逼自己把故事磨得更利。
頭一兩天我幾乎沒寫 code，大部分時間都在釐清一件事，我到底要呈現什麼給大家？
Cairn 要解的問題說白了就一句話，社群的知識正在死掉。
在 AILogora 這一年多，我發過 365 份問卷、做過 32 場一對一訪談，幾乎每一場都聽到同樣的抱怨，那個好答案我記得有看過，但我現在找不到了。Discord 往下滑十則就沉了，Messenger 群組再也搜不到，神人寫在自己 Notion 的筆記誰都看不到。優秀的回答就這樣一則一則被沖走。
Cairn 是一個 AI 時代的社群知識地圖，是 Andrej Karpathy 的 LLM wiki 的社群版。設計哲學是「人類留下真實經驗，Agent 負責整理、連結與維護」。因為 AI 可以整理知識，但 AI 捏造不出真實的踩坑經驗。
我給它做了一個叫 Moss 的 custodian agent，擔任整個系統的 Manager Agent（透過 Claude Managed Agents 實作）。每一個維護週期，Moss 會自己決定要派發什麼任務給底下的子 Agent（像是負責審查過期內容、發現知識盲區或是負責起草總結），再由 Moss 統一做全域的判斷。
這也是為什麼 Moss 的大腦必須是 Claude Opus 4.7，因為它需要全域的判斷能力，不生產知識，只整理知識。
講到 Opus 4.7，不得不說，跟 4.6 真的差非常多。主辦單位提供了 500 美金的 API 額度，我一下就燒完，後來自己又掏了 600 到 700 美金繼續跑 Opus 4.7 😭 它在長文本的穩定度、效率、精確度上都有很明顯的跳躍。
印象最深的一個畫面，Moss 的大腦是一個掛載的檔案系統，其中的 MEMORY. md 只有 2200 字元的預算，每個 tick 她都要自己決定什麼要留、什麼要合併、什麼要丟。在其中一次實際 run 裡，有一張草稿被社群管理員退件，理由只寫了一句「太像把文件複製貼上，沒有歸納」。
結果，Moss 在沒有被指示的情況下，不僅自己開了一個「Rules I've learned」的區塊，把這個退件理由抽象化成一條規則存進記憶裡。在後續的流程中，她甚至主動取消了另一個犯了同樣毛病的提案。這一切都沒有經過 fine-tuning 或改寫 prompt，她單純是讀取 Markdown 檔案並進行推理。
那一刻我才確定，想像中那種「人類負責給出判斷，Agent 負責自省與修正」的深度協作，是真的可以被實現的。
我覺得最令人痛苦的反倒是在做 demo 影片、寫腳本的時候，如何把自己做出來的東西用一個好的故事說出來，這是我還需要學習的。
為了把這幾天的成果做成 demo video，我還順便學了 Remotion 跟 Hyperframe，我是一個目標導向的人，沒有明確的 deadline 壓力，我幾乎不會去碰這些工具。這次硬著頭皮一路學下來，覺得現在技術進步真的太快，太多厲害的東西都還來不及被多數人看見。
最後，這次 hackathon 最讓我驚喜的其實是社群。
Anthropic 跟 Cerebral Valley 在營造參與者氛圍這件事上做得很扎實，我們被邀請進官方的 Claude Discord 參賽者的專屬頻道，與來自全球各地的開發者交流，針對解決生活中遇到的痛點提出各種有創意的想法，真的讓我非常驚豔，也學到大家思考問題的不同視角。
主辦單位每天都安排了很扎實的行程，除了有 Anthropic 員工的 Office Hour 每天駐點讓你問問題，還會邀請不同的嘉賓來分享，包含 Claude 內部的工程師，以及上一屆 Opus 4.6 hackathon 的冠軍來當 mentor 全程陪跑（這位冠軍現在人已經在 YC 了，看到這種軌跡真的蠻振奮的）。對我來說這是很難得的經驗，可以在第一線直接感受到這些頂尖工程師是怎麼想事情的。
總結來說，這將近六天的極限開發雖然痛苦，但能把思考了一年的新功能用不同方式呈現出來，還能在這麼棒的社群裡交流，真的非常過癮。
Demo video 放在下面，有在做社群、在想知識管理、在玩 agent 的朋友，歡迎來聊 🙌
#BuiltWithClaude #ClaudeCode #Hackathon #Anthropic #AILogora
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這段期間我幾乎整個人從網路上消失，手機都沒在看，意外地幫我戒掉了網癮 🤣 敲我已讀不回的朋友，真的不好意思。
但老實說，正因為是在 Hackathon 這種環境下，才讓我能暫時放下平常經營 AILogora 的繁雜瑣事，全心投入在這個題目上。如果在平時，這件事情反倒做不了。
這將近六天，我一個人，做了一個叫 Cairn 的東西。
過程中有時候會忍不住想，如果再多給我幾天，哪邊還可以做得更好？但這就是 hackathon 的本質。
真正讓我感觸深的，其實是自己對同一個問題的思考成熟度。這個題目我過去一年一直在想，這次因為時間壓力，反而逼自己把故事磨得更利。
頭一兩天我幾乎沒寫 code，大部分時間都在釐清一件事，我到底要呈現什麼給大家？
Cairn 要解的問題說白了就一句話，社群的知識正在死掉。
在 AILogora 這一年多，我發過 365 份問卷、做過 32 場一對一訪談，幾乎每一場都聽到同樣的抱怨，那個好答案我記得有看過，但我現在找不到了。Discord 往下滑十則就沉了，Messenger 群組再也搜不到，神人寫在自己 Notion 的筆記誰都看不到。優秀的回答就這樣一則一則被沖走。
Cairn 是一個 AI 時代的社群知識地圖，是 Andrej Karpathy 的 LLM wiki 的社群版。設計哲學是「人類留下真實經驗，Agent 負責整理、連結與維護」。因為 AI 可以整理知識，但 AI 捏造不出真實的踩坑經驗。
我給它做了一個叫 Moss 的 custodian agent，擔任整個系統的 Manager Agent（透過 Claude Managed Agents 實作）。每一個維護週期，Moss 會自己決定要派發什麼任務給底下的子 Agent（像是負責審查過期內容、發現知識盲區或是負責起草總結），再由 Moss 統一做全域的判斷。
這也是為什麼 Moss 的大腦必須是 Claude Opus 4.7，因為它需要全域的判斷能力，不生產知識，只整理知識。
講到 Opus 4.7，不得不說，跟 4.6 真的差非常多。主辦單位提供了 500 美金的 API 額度，我一下就燒完，後來自己又掏了 600 到 700 美金繼續跑 Opus 4.7 😭 它在長文本的穩定度、效率、精確度上都有很明顯的跳躍。
印象最深的一個畫面，Moss 的大腦是一個掛載的檔案系統，其中的 MEMORY. md 只有 2200 字元的預算，每個 tick 她都要自己決定什麼要留、什麼要合併、什麼要丟。在其中一次實際 run 裡，有一張草稿被社群管理員退件，理由只寫了一句「太像把文件複製貼上，沒有歸納」。
結果，Moss 在沒有被指示的情況下，不僅自己開了一個「Rules I've learned」的區塊，把這個退件理由抽象化成一條規則存進記憶裡。在後續的流程中，她甚至主動取消了另一個犯了同樣毛病的提案。這一切都沒有經過 fine-tuning 或改寫 prompt，她單純是讀取 Markdown 檔案並進行推理。
那一刻我才確定，想像中那種「人類負責給出判斷，Agent 負責自省與修正」的深度協作，是真的可以被實現的。
我覺得最令人痛苦的反倒是在做 demo 影片、寫腳本的時候，如何把自己做出來的東西用一個好的故事說出來，這是我還需要學習的。
為了把這幾天的成果做成 demo video，我還順便學了 Remotion 跟 Hyperframe，我是一個目標導向的人，沒有明確的 deadline 壓力，我幾乎不會去碰這些工具。這次硬著頭皮一路學下來，覺得現在技術進步真的太快，太多厲害的東西都還來不及被多數人看見。
最後，這次 hackathon 最讓我驚喜的其實是社群。
Anthropic 跟 Cerebral Valley 在營造參與者氛圍這件事上做得很扎實，我們被邀請進官方的 Claude Discord 參賽者的專屬頻道，與來自全球各地的開發者交流，針對解決生活中遇到的痛點提出各種有創意的想法，真的讓我非常驚豔，也學到大家思考問題的不同視角。
主辦單位每天都安排了很扎實的行程，除了有 Anthropic 員工的 Office Hour 每天駐點讓你問問題，還會邀請不同的嘉賓來分享，包含 Claude 內部的工程師，以及上一屆 Opus 4.6 hackathon 的冠軍來當 mentor 全程陪跑（這位冠軍現在人已經在 YC 了，看到這種軌跡真的蠻振奮的）。對我來說這是很難得的經驗，可以在第一線直接感受到這些頂尖工程師是怎麼想事情的。
總結來說，這將近六天的極限開發雖然痛苦，但能把思考了一年的新功能用不同方式呈現出來，還能在這麼棒的社群裡交流，真的非常過癮。
Demo video 放在下面，有在做社群、在想知識管理、在玩 agent 的朋友，歡迎來聊 🙌
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