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這次收進來的AI卡有5張，其中1張是10-18累積過來的。Bear都沒有留註記，以下只整理卡片內容本身。5張裡有2張剛好講同一個人：Lauren Tan，以及她讓AI agent寫程式的方法pstack。另一張web-ocean則是很具體的成果展示：用Claude Code寫出一整片能即時渲染的海。

Lauren Tan的問題：怎麼更信任自己的agent

Threads帳號@mengshyue.tsai的貼文說，Lauren Tan（poteto）「把自己用AI寫程式的整套方法開源成pstack」。她的身分在各來源寫法不一：貼文寫「SpaceX首席工程師」，演講簡報的名牌寫「Software Engineer, SpaceXAI」，一支中文解說影片EP435的標題寫「Cursor工程師」，這裡照原文並列。

串文給了兩個位置：官方版在GitHub的cursor/plugins（說明是Cursor plugin specification and official plugins）；另一個是社群移植版michael-denyer/pstack-claude，repo說明寫它把pstack翻成Claude Code、Codex、Copilot、Gemini等工具可用的版本，主打「Rigorous agent workflows」。

另一張卡補上了演講內容。Threads帳號@0xalpha.ai貼了12張輪播截圖，貼文說SpaceXAI工程師拍了55分鐘影片講Grok Bot，但沒附影片連結（留言多人在求連結），而截圖裡其實看不到任何Grok Bot的內容。畫面讀得到的投影片是Lauren Tan的演講：

先補背景： PR（pull request）是工程師把改好的程式碼送出、請團隊審核合併的單位，merge就是正式併進主程式。EP435的標題問的正是：一個月2,000個PR，她憑什麼敢讓AI自己merge？greenfield指從零開始的新專案，brownfield指已經有大量既有程式碼的舊專案。

這代表什麼： 真正值得看的是她提問的角度。AI寫得出程式已經不稀奇，卡關的是人敢不敢放手。她的三個方向都在處理「信任」：有驗證機制自動檢查、有skills教agent照工程師的規矩做事、再把程式架構改到讓agent不容易走錯路。更直白地說，與其每次盯著AI的輸出，不如把規則寫進系統，讓錯誤自己跳出來。

要留意的是，兩支YouTube影片和那場55分鐘演講這輪都沒有看，以上只來自貼文、repo說明和截圖讀得到的投影片。

web-ocean：一整片海塞進一個HTML檔

Threads帳號@aistart_up轉介Noniv的web-ocean（貼文註明他們看到的是@jurlycat轉述）：不用任何3D引擎，從零寫出即時WebGPU海洋渲染，有FFT波浪、白浪、陽光閃爍、物理式的日落天空與雲，鏡頭可以自由飛。整個成品是一個HTML檔，壓縮版ocean.min.html是61 KB，未壓縮的原始檔是102 KB。GitHub repo Noniv/web-ocean有723星，說明欄寫「Built with Claude Code (Opus 5.5)」。

幾個保留：要用支援WebGPU的Chrome才打得開；「大約30分鐘完成」是創作者自己說的，分流時查不到出處，也沒有第三方驗證；用Opus 5.5這件事目前只有README自述。分流拆解時確認repo是MIT授權、本機實跑成功；prompt沒有收到。

這代表什麼： 一位前端工程師搭配Claude Code，做出原本常要靠3D引擎的效果，而且檔案小到可以直接當網頁背景。貼文也先把數字講清楚，提醒「不要被標題帶走」，這種先拆數字再介紹的寫法本身就值得學。

今日收集的資源

健康存摺匯出HTML丟給Claude做artifact

AI資料版型100選

pstack-claude（Claude Code社群移植版）

cursor/plugins（pstack官方位置）

YouTube｜pstack介紹

YouTube｜EP435

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