ZEROCK檢圖檢查表30項｜用流程擋下圖面的疏漏檢圖一旦屬人化，老師傅看五分鐘就抓到的問題，新人出三次圖還是漏掉。這不是專注力的問題，是沒有流程。本文把該看的項目拆成尺寸、公差、可加工性、採購、法規與紀錄五群共三十項，並附上可填寫到核准欄的檢查表。2026-09-20濱本 隆太
ZEROCK圖面要保存幾年｜用條文核對PL法10年與取適法2年大家都說「圖面留十年」，但日本沒有任何法律規定圖面本身的保存年限。十年這個數字是從製造物責任法反推出來的，交易紀錄依取適法是兩年，帳簿書類依法人稅法是七年，依據各自不同。本文回到條文整理，並附上可以直接拿去應付稽核的保存年限台帳。2026-09-20濱本 隆太
ZEROCK加工件詢價單怎麼寫｜隨圖附上的12項與退回的消法「圖面寄出去了，報價卻回不來」，多半是因為缺了加工廠沒辦法自己回答的資訊。一般的詢價單範本只寫到品名、數量、交期，加工件真正需要的欄位一個都沒有。本文整理該隨圖附上的十二項，並附上可以直接寄出的表單。2026-09-20濱本 隆太
ZEROCK加工工時怎麼估｜準備、加工、量測與工時費率的加總法搜尋「加工工時估算」，跑出來的幾乎都是切削條件公式。但報價需要的不是主軸轉速，而是把準備、加工、量測加起來換算成時數，再乘上工時費率。本文說明逐道工序的加總方式，以及如何整理成能拿給客戶看的依據，並附上計算表。2026-09-20濱本 隆太
ZEROCK排版與良率怎麼算｜決定材料費的定尺與間距排版的計算，光是「拿面積去除」對不起來。間距、夾持餘量、切口寬度，還有定尺的尺寸，共同決定了一張板能取幾件，而那個數字才是單件材料費。本文整理良率的正確算法，以及能當成報價依據拿給客戶看的計算表。2026-09-20濱本 隆太
ZEROCK收到客供圖面先看的12點｜版次與保密的陷阱客戶給的圖面直接丟到現場，就會發生用舊版做、看不懂的指示照著往下做、事後才發現有返還義務這些事故。本文整理從收件到開工之間該確認的十二點，並附上受領台帳。版次與保密，是最容易漏掉的兩項。2026-09-20濱本 隆太
WARPFDE從逐字稿建立本體論的步驟｜把名詞與動詞的辭典變成AI能追溯的形式透過訪談、觀察、民族誌、KJ法、影片分析蒐集到的「那家公司的名詞與動詞」，維持辭典的形式AI代理無法使用。FDE實務系列第六篇寫從逐字稿與觀察記錄抽出名詞、動詞、關係、狀態、例外五項，變成AI能追溯的意義結構，也就是本體論（ontology）的步驟。談本體論的定義、Palantir把它放在產品核心的理由、在GraphRAG中的用法、交給AI的抽取與人負責的賦予意義之間的界線，以及與委外資料建模的差異。把辭典的擁有者放在現場端，是客戶能自行運作的條件。2026-09-15濱本 隆太
ZEROCK解讀All-In「AI心理戰」這一集：從資料主權的角度2026年9月11日上架的All-In Podcast，用96分鐘談了三件事：離開Anthropic的研究員貼文「AI可能在本世紀結束前殺光我們」引發的爭論；OpenAI宣布用1萬個代理、88小時解開Navier–Stokes問題，以及「是否搶跑了使用者研究」的質疑；還有Nike被踢出S&P 100。本文摘譯節目要點，用一手資料核對主持人引用的貼文與公告，並點出隔天Amodei就發表了調速文章，最後以對企業最實務的問題「交給AI的資料會流向哪裡」為核心，寫下我的解說。2026-09-13濱本 隆太
實體AI為什麼日本能靠實體AI再次翻盤：從政策與數字來看在生成式AI被認為落後一圈的日本，為什麼在實體AI（在現實世界中行動的AI）這個領域有機會翻盤？本文先攤開IFR統計裡日本落後的數字，再逐一讀日本政府的人工智慧基本計畫（第Ⅱ期）、AI機器人策略、日本成長戰略與官民投資路線圖，整理NVIDIA、Arm、日立、GENIAC從7月到9月的最新動態，以及2040年缺工1,100萬人的預測，全部以一手資料寫成。讀完「從緊耦合走向鬆耦合、從規模走向整合力與營運力」這兩個質性趨勢之後，最後宣布TIMEWELL也將投入實體AI。2026-09-12濱本 隆太
ZEROCK降低AI程式代理成本的五種做法：讓資料留在國內Claude Code、Codex、Grok Build這類程式代理越來越重，token費用開始成為經營層的議題。這篇只根據官方文件可確認的範圍，整理五種降低成本的做法：切換代理所連接的模型、OpenCode與Hermes Agent這類開源代理、來自中國、NVIDIA、Google等的開放權重模型、像SAKURA internet的AI Engine這類國內無伺服器推論服務，以及以DGX Spark或Mac Studio進行的地端運作。說明各自的陷阱，並為初學者解釋「把資料留在國內、同時降低成本」的AI閘道器這個思路。2026-09-12濱本 隆太
ZEROCK解讀Anthropic點名中國七家公司的「非法蒸餾」報告2026年9月10日，Anthropic點名Moonshot AI、DeepSeek、阿里巴巴、智譜、小米、MiniMax、商湯七家公司，公布未經授權擷取Claude能力的「非法蒸餾」實態。其中對Moonshot的指控最為具體：把使用者對Kimi的提問，在本人不知情的情況下轉送給Claude，再把Claude的回答當成Kimi的回答顯示。9月8日美國NSA、CISA、FBI發布聯合勸告點名六家公司；中國外交部斥為抹黑；Moonshot則在7月就已否認蒸餾。本文以一手資料並列各方主張，說明什麼是蒸餾、為什麼「不知道是哪個模型在回答」對企業是真正的問題，以及確認自家資料去向的具體方法。2026-09-12濱本 隆太
ZEROCKHermes Agent入門：透過Fireworks安全使用開放權重模型GitHub上超過24萬顆星的開源AI代理「Hermes Agent」，第一次接觸的人要怎麼在自己的電腦上跑起來，並透過Fireworks AI這類推論服務使用Kimi K3、DeepSeek V4、GLM 5.3等開放權重模型？本文依官方文件說明安裝到連線的步驟，並整理核准模式、Docker沙箱、禁止寫入路徑、金鑰隔離等安全設定，Fireworks零資料保留與區域的實際情況，以及機密資料可以交到什麼程度的界線。依據2026年9月的一手資料整理。2026-09-12濱本 隆太
