P3 / LAYER 2 監測 · CASE STUDY

AI 產業日報

每天 7:00 自動追 10+ 大 AI 廠商，整理成 5 分鐘讀完的週報
v1.0 · 2026-05-08
LAYER 2 / MONITORING
10+ 廠商 · 730 HR/YR 省
監測層的價值不在「資訊更新更快」，在「不讓資訊更新打斷你」
SOURCES · DAILY REPORTS
10＋廠商
每天 7:00 自動跑 ── 365 份/年日報 + 52 份/年週報 + 10+ background notes。我每天花 5 分鐘讀週報，一年省 730 小時。
SAVED / YR730HR
DAILY READ5MIN
SETUP COST~4HR ONCE
10+
VENDORS
Frontier 3 + 雲商 3 + OS 4
7:00
DAILY TRIGGER
Claude Cowork 排程
365
DAILY REPORTS / YR
每天一份 markdown
52
WEEKLY RECAPS / YR
每週日 retrospective
5MIN
DAILY READ
只讀週報 + 抽查 daily
~0
LOC BY HUMAN
Claude Skill prompt 寫的

📸 截圖導讀

5 張實際畫面 · 看真的，不只看字
Claude AI-Report skill
01 Claude AI-Report skill 主畫面（含 Sources 與 Outputs）
Claude project view
02 Claude 專案視圖：Outputs / Recents / Scheduled jobs（每天自動跑）
Weekly retrospective
03 週報範例：2026-W19 retrospective（5/3-5/9 一週主軸）
Company index
04 公司分類索引：frontier-labs / hyperscalers / open-source / infrastructure
Company background note
05 個別公司 background：Google Gemini / GCP / DeepMind 一頁定位
閱讀地圖 每天看到什麼（SEC 01）→ 追哪些廠商（SEC 02）→ 每天怎麼跑（SEC 03）→ 3 個 insights（SEC 06 換你怎麼做）
SEC 01

每天打開 Obsidian 看到什麼？

週報 + 日報 + background

先看具體輸出 ── 我每天早上看到的就只是這份週報。daily 是抽查用，background 是查資料用。週報才是日常。

2026-W19 RETROSPECTIVE (5/3 ~ 5/9)

本週主軸（3-5 個）

  1. Frontier 競賽：xAI Grok 4 / Claude 4.7 / GPT-5.5 同週發
  2. Anthropic Skills 全平台支援
  3. Open Source 端：Qwen 14-29 / Kimi K2 開源

我的領域影響

  • →我教的 Claude 課需要更新 §3.4（Skills 章節）
  • →我的 ai-coding-template 可改用 Claude 4.7 的 1M context
  • →我寫的 agent blog 可引用本週 Anthropic Skills 案例

這份週報是 vault 的「索引層」 ── 不讀 daily 也能跟上產業。

SEC 02

10+ 廠商 × 4 大分類

不是按公司大小，是按市場角色

2.1 Frontier Labs（前沿實驗室）

A
Anthropic
Claude 模型發布、Skills、Cowork、API 更新
PRIMARY TOOL
★主力
O
OpenAI
GPT 模型迭代、Sora、Operator、ChatGPT app
COMPETITOR
客戶會問
X
xAI
Grok 迭代、Colossus 訓練算力
COMPUTE
競爭格局

2.2 Hyperscalers（雲服務商）

G
Google
Gemini 模型、Vertex AI、AI Studio、DeepMind 研究
RESEARCHGCP
整合
M
Microsoft
Copilot、Azure AI Foundry、IPO 動態
ENTERPRISE
企業通路
F
Meta
Llama 開源、AI 廣告
OPEN-WEIGHTS
開源主導

2.3 Open Source（開源前線）

D
DeepSeek
V/R 系列模型、效能突破
CN-OS
中國代表
Q
Alibaba (Qwen)
Qwen 模型、Open Team
CN-CLOUD
中國雲商
K
Moonshot (Kimi)
Kimi 模型、長 context 領先
LONG-CTX
長 ctx 代表
B
ByteDance
Doubao、Volcano Engine
CN-CONSUMER
消費端

2.4 Infrastructure / 歐洲

E
Mistral
Mistral AI Studio、企業整合
EU-FRONTIER
歐洲代表
SEC 03

每天 7:00 工作流（4 Phase）

抓 → 篩 → 寫 → 歸檔
PHASE 1 · 抓

從 10+ 廠商抓今日更新

每天 7:00 觸發，從 RSS / X / blog 抓內容。
  • Anthropic / OpenAI / Google / Microsoft / Meta 用 RSS
  • xAI / DeepSeek / Qwen / Kimi / ByteDance / Mistral 用 X + 官方 release
  • 容錯：當天無更新 → 跳過，不報空
PHASE 2 · 篩

跟我領域有關才留

關鍵字 + prompt 規則篩掉雜訊。
  • agent / coding / coding agent / benchmark
  • MCP / tool use / long context
  • 模型發布、價格變動、API 改動
  • 不留：消費 app 更新、行銷、CEO 訪談（除非實質技術內容）
PHASE 3 · 寫

結構化 markdown 日報

每篇日報固定結構，AI 不偏題。
  • 本日主軸（1 段）
  • 關鍵發布（按廠商分組）
  • Benchmark 變化（如有）
  • 我的領域影響（agent/coding 角度評論）
  • Sources（連結列表）
PHASE 4 · 歸檔

Obsidian vault 自動建立 internal links

寫完直接歸檔到對應位置。
  • daily/2026-MM-DD.md
  • weekly/2026-WXX.md
  • background/{company}.md
  • 聯發科出現在週報 → 自動連到 background/MTK.md
SEC 04

背後架構：執行 / 排程 / 歸檔

3 層職責清楚分離 · Layer 1 同款思維

看完工作流，這 3 層就是讓它能每天自動跑而不互相打架的鷹架。任一層壞掉不會拖垮其他層。

執行層
Claude Skill AI-Report
抓資料、篩選、寫日報。Skill 改動不影響歷史日報。
1Skill
排程層
Claude Cowork Scheduled Job
每天 7:00 自動觸發。排程停了還能手動觸發 Skill。
1Cron
歸檔層
Obsidian vault AI-Report
永久儲存 + 跨日 internal links。Vault 換位置 Skill 也能繼續跑。
365+Files / yr

關鍵設計：執行 / 排程 / 歸檔分離 ── 任一層壞掉不會拖垮其他層。這也是把 daily 做穩、不會某天突然斷掉的工程紀律。

SEC 05

Background notes：永久資產

每家公司一頁定位 · 不過期
📁
background/Anthropic.md
公司定位 / 產品線 / 模型路線 / 跟誰合作 / 近期重點
~200LINES
📁
background/Google-AI.md
Gemini / GCP / DeepMind / Vertex / AI Studio 全圖
~250LINES
📁
background/Mistral.md
歐洲、frontier、AI Studio、價格、跟誰合作
~120LINES
📁
background/{每家}.md
10+ 家全部各一份。客戶問起 30 秒能講清楚。
10+FILES

Daily 過幾天就忘，但 background 累積成「Alex 的 AI 廠商地圖」 ── 這才是 Layer 2 真正的長期回報。

SEC 06

整體評估（3 個 insights）

ai-report-alex.md §6
01

監測的關鍵不是「快」，是「不打斷」

很多人以為監測就是「比別人早知道」── 錯。監測的真正價值是讓資訊更新不打斷我做事。我不需要比別人早知道 Claude 4.7 出了 ── 我需要的是「不會某天客戶問起時我沒概念」。

CHOICE: 每天 5 分鐘 vs 每天 2 小時 · 5 分鐘贏
02

篩選比抓取重要 10 倍

抓取容易，篩選難。我的 prompt 規則花了 3 輪迭代才定型。第 1 版抓所有 AI 新聞 → 每天 200+ 條，沒辦法讀。第 3 版只留 agent / coding 相關 → 每天 5-10 條，5 分鐘讀完。

SIGNAL/NOISE: 1:40 → 1:1 · 多花的工夫全在 prompt
03

Background notes 比 daily 更值錢

每家公司一份 background 是永久資產。客戶說「我聽過 Mistral」，我能 30 秒內告訴他：歐洲、frontier、AI Studio、價格、合作對象。Daily 過幾天就忘，但 background 累積成「Alex 的 AI 廠商地圖」。

SHORT-TERM: daily · LONG-TERM: background
SEC 07

風險矩陣（6 點）

ai-report-alex.md §7 · 監測系統的脆弱點
R1
資訊源 RSS 改格式
Anthropic / OpenAI 改網站 → 抓不到。
對策：雙線備援（RSS + 官方 X 帳號）+ 每月 health check
中
R2
Prompt 失準
重要訊息漏抓 / 雜訊湧入。
對策：每月人工抽查 5 天 daily，校正 prompt
中
R3
Obsidian vault 損毀
365+ 日報全部沒了。
對策：iCloud 同步 + GitHub backup + 每週手動快照
高
R4
Claude Cowork 排程改規格
產品迭代讓現有 cron 跑不了。
對策：備援腳本（local cron + Claude Code CLI）
高
R5
廠商太多看不過來（10 變 20）
資訊上癮反而沒看。
對策：每類限 ≤4 家；新廠商觀察 1 個月再加入
低
R6
Background notes 過時
公司動態變了但 background 沒更。
對策：季度更新一次（quarterly recap）
低
SEC 08

跟畠山 case ⑥ 排程任務的對應

同一個架構，不同領域
畠山 ⑥（X 粉絲）
AI 產業日報
觸發時間
每晚 22:00
每天 7:00
資料來源
X API
10+ 廠商 RSS / X / blog
篩選規則
自己粉絲變化
agent / coding / benchmark
輸出格式
Notion 歷史紀錄
Obsidian markdown + internal links
用途
自我量化
產業認知更新

架構複用度 100%。寫一次，套到任何領域。

監測層的價值不在「資訊更新更快」，
在「不讓資訊更新打斷你」── 寫一次架構，每天自動跑。
LAYER 2 MONITORING · 寫一次架構，每天自動跑