全部依 H100 等效排：2025 年底 OpenAI 用到約 174 萬張居首，Google 擁有約 505 萬張遙遙領先；單座最大是 Colossus 2（約 111 萬），其次 Stargate Abilene、New Carlisle。SpaceX/xAI 喊 2027 年底不低於 13 GW。

agent 要能自己跑程式驗證、每種失誤寫成 skill、規矩交給 CI 擋，信任才爬得上去；她靠這套讓 agent 自己合併 PR，上個月出了 1,000 個 PR。

用跟台北那篇同一套評分方法逐條看張善政 2022 年的 22 條桃園市長政見，7 個領域總分 63.0（C）。1200 月票、YouBike 60 分鐘免費、婦幼局、免費營養午餐準時兌現，公車每日 20 公里免費、敬老卡加點、桃青基金轉向，社宅任內 1 萬戶縮水。資料截至 2026-10，任期到 12-25 還沒結束，市府說法和批評並列。

用跟台北那篇同一套評分方法逐條看黃偉哲 2022 年的 25 條臺南市長政見，5 個領域總分 61.7（C）。停車場、農漁路、解編、托育穩定推進，回收率不升反降、第三處市立醫院還在預評估、首批社宅晚於 2024 年底。資料截至 2026-10，任期到 12-25 還沒結束，市府說法和批評並列。

用跟台北那篇同一套評分方法逐條看陳其邁 2022 年的 30 條高雄市長政見，7 個領域總分 67.6（C）。電動渡輪、輕軌成圓準時兌現，捷運黃線、國 7、據點涵蓋率、社宅落後最多。資料截至 2026-10，任期到 12-24 還沒結束，市府說法和批評並列。

用和台北同一套評分方法逐條看盧秀燕 2022 年的 22 條臺中市長政見，7 個領域總分 70.1（B），只比 C 線高 0.1。遛寵專區、公幼、市立醫院、敬老愛心卡兌現，產業園區、市場活化、轉運中心落後。資料截至 2026-10，任期到 12-24 還沒結束，市府說法和批評並列。

用跟台北那篇同一套評分方法逐條看侯友宜 2022 年的 18 條新北市長政見，7 個領域總分 61.2（C）。日照中心、公托、長照處大致兌現，社宅、長照床位、銀新未來城、2030 軌道網遲到或縮水。資料截至 2026-10，任期到 12-25 還沒結束，市府說法和批評並列。

用同一套評分方法逐條看蔣萬安 2022 年的 21 條台北市長政見，7 個領域總分 62.1（C）。大巨蛋、東環段、生育津貼準時兌現，長照床位、社宅戶數、人口目標落後。資料截至 2026-10，任期到 12-25 還沒結束，市府說法和批評並列。

Anthropic 說很多企業照部門切出一堆 subagent，交接漏資訊、prompt 打架又變慢。他們比過的案例裡，按需載入 skill 和工具的單一 agent 品質常常較好，有客戶快了約 2 倍；做法是先建 10 題 eval，一次收一個 subagent，盯著哪幾題翻盤。

有人把 Grok Bot 打包後的程式拆開實測：新版處理同一個最小任務，兩輪送出的資料比舊版少 28.8%，因為工具說明改成用到再查。可能讓用量變多的是壓縮對話、翻舊紀錄、瀏覽器重抓和分派工作；畫面顯示送出、prompt 寫「私人」，也都不等於真的存好或隔開。

SpaceX 的 AI 部門（SI）第三季營收 75.6 億美元、營業利益剛轉賺 4.3 億，但部門裡還有 廣告、算力出租和 Cursor；Anthropic 第三季營收 168 億，說自己經調整後獲利但沒給數字；OpenAI 2025 年淨虧 385 億，2026 只看得到第一季。只有 SpaceX 是正式財報。

前 Cursor harness 工程師 Jediah Katz（現在在 SpaceXAI）說，換 harness 已經不太影響寫程式的分數，模型透過資料飛輪學會了 harness 以前補的技巧；但新領域又要把護欄加回去，雲端執行、權限和每個任務的成本也只能靠 harness。他預言半年內 90% 的 agent 工作離開筆電。

工頭堅問沈伯洋：住台北四十年算不算台北人？兩人從《向前走》、光華商場聊到五年級世代的失落。沈伯洋說城市不缺場地，缺同伴，介紹英國 Link Worker 讓社區的人當眼睛、專人把孤獨的人組成團。競選期間對談，只有單方說法。

ByteMonk 把 Cursor 裡的 AI 比喻成剛入職、什麼語言都會、卻不懂你 codebase 的工程師；10x 來自給對 context、寫 rules／commands、先 plan 再 agent，不是背最多快捷鍵。

Arize 的 Laurie Voss 在 AI Engineer World's Fair 工作坊示範 agent eval：先讀 trace、寫下什麼叫好，再疊 code eval、LLM judge 和人工標註。correctness judge 沒看到 agent 的網路研究，把 13 份報告全判錯；改用 faithfulness 並附上研究資料，才分出 6 份忠於來源、7 份不是。

Noopher AI 的陳宜昌（YC）在 HWDC 2026 分享：一個月寫出 5,000 多行 spec，程式連基礎 module 都跑不起來；拆成三個小 module 後一兩天跑通。他把 spec 當鷹架用完就收，寫了開源的 oat-agents 讓 agent 專心做事、人看得到進度，公司裡實作全交給 AI，人負責決策、理解和探索。

黃仁勳帶 Lex Fridman 走 Computex 和夜市，講了他怎麼寫信給張忠謀、為什麼挑台積電：看的是對方會不會跟你一起扛未知的事。合作 30 年沒寫死合約、讓夥伴也賺到；他反對一刀切的出口管制，也是同一套想法。

Intuit Credit Karma 的 Harish Gaggar 把企業 agent 做成一條鋪好的路：註冊時一次建好 repo、身分、記憶庫和追蹤表；工具呼叫全經 MCP 閘道驗證；寫入要人核准；敏感資料進模型前就遮掉；context 最佳化讓同一題 token 從約 2.4 萬降到 2,400。

趙少康專訪沈伯洋，不附署、辭不辭立委、黑熊學院都問了。沈伯洋說松山機場遷建要先解決國防、救災、醫療後送、離島；對蔣萬安最不滿兒虐，主張台北先立兒虐防治條例；路樹要靠資料透明和移樹 SOP。競選專訪，只有單方說法。

2025 年底 Google DeepMind 約 158 萬顆 H100 等效居首，Anthropic 119 萬、一年長 5.7 倍最快，Meta 100 萬，xAI 63.5 萬。SpaceX 的 1.4 吉瓦和年底超過 2 吉瓦，要和晶片耗電、機房 IT 電力、目標分開讀；xAI 租給 Anthropic 的算力，兩邊會各算一次。