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05/13 09:40

Claude Code 推出 Agent View:AI 編碼助手,正在從「幫你寫程式」變成「幫你跑任務」
AI 編碼工具又往前走了一步。
Anthropic 於 5 月 11 日為旗下 AI 編碼助手 Claude Code 推出新功能 Agent View。簡單來說,它讓開發者可以在同一個命令列介面中,同時管理多個正在執行的 Claude Code 工作階段,不必再開一堆終端機分頁、tmux 視窗,或靠腦袋記住每個 AI 任務做到哪裡。
這項功能目前是 Research Preview,開放給 Pro、Max、Team、Enterprise 與 Claude API 方案使用者。官方文件也提到,使用者需要 Claude Code v2.1.139 或更新版本。
Agent View 是什麼?
過去使用 AI 編碼工具,多半是一個任務配一個對話視窗。
你請 Claude Code 修一個 bug,就在一個終端機裡看它分析、改檔、測試;如果又想同時請它檢查另一個 pull request,可能就要再開一個視窗。
Agent View 想解決的,就是這種「多任務切換成本」。
官方說明中,Agent View 可以用以下指令開啟:
claude agents
進入後,開發者會看到一個集中管理畫面:哪些 session 正在工作、哪些需要輸入決策、哪些已經完成。每個背景 session 都是一段完整的 Claude Code 對話,可以在背景持續執行。
換句話說,Agent View 不是單純把畫面整理得更漂亮,而是讓 Claude Code 更像一個「AI 任務控制台」。
開發者可以怎麼用?
假設一位工程師早上打開專案後,可以同時交代 Claude Code 幾件事:
第一,調查某個測試為什麼不穩定。
第二,檢查一個 pull request 是否有潛在問題。
第三,修正一個前端頁面的小 bug。
第四,針對某段舊程式碼提出重構建議。
過去這些任務可能需要在多個終端機之間切換,確認每個 AI 助手是不是卡住、做到哪一步、是否需要回覆問題。現在透過 Agent View,可以在同一張清單裡查看狀態;如果某個 session 需要使用者決定下一步,也可以直接查看最近回覆並快速回應,不一定要進入完整對話。
這代表 AI 編碼工具的使用方式,正在從「一問一答」變成「派工、追蹤、驗收」。
Agent View 帶來的工作流改變
Agent View 的重點,不只是同時開多個 AI session,而是讓開發者能更有系統地管理 AI 代理任務。
對開發工作來說,這會帶來三個明顯變化。
第一,平行處理變得更容易
修 bug、看 log、整理 PR、跑測試,過去可能要依序處理。現在開發者可以把任務拆開,讓多個 Claude Code session 平行執行,再集中查看結果。
這對大型專案、複雜 repo 或需要頻繁切換上下文的工程團隊來說,能降低不少操作負擔。
第二,開發者角色更接近任務管理者
AI 編碼工具不再只是等待指令的聊天助手,而是可以被分派任務、在背景執行、等待使用者介入的工作單位。
這也意味著開發者需要更清楚地拆解任務:哪一個問題可以交給 AI 先調查?哪一段程式可以讓 AI 嘗試重構?哪些修改需要人工審查後才能合併?
工具能力提升後,真正關鍵的反而是任務設計與驗收能力。
第三,品質控管變得更重要
Agent View 可以讓多個 AI session 同時進行,但平行工作也代表風險可能同時擴大。
AI 可以協助分析問題、修改程式、提出建議,但不代表所有輸出都能直接上線。尤其是牽涉資料安全、權限、核心流程、使用者資料或架構調整的程式修改,仍然需要工程師檢查、測試與 code review。
因此,Agent View 提升的是「多工管理效率」,不是取消開發者的判斷責任。
使用 Agent View 需要注意什麼?
官方文件也提醒,Agent View 不是無成本地開啟多個 AI 任務。
每個背景 session 都會消耗使用者的訂閱配額;如果同時啟動多個代理任務,token 使用量可能快速增加。
此外,背景 session 仍是在本機執行。如果電腦進入睡眠、關機或環境中斷,正在執行的任務也可能停止。
在檔案修改方面,Claude Code 會透過 worktree 隔離平行工作,降低不同 session 互相覆蓋檔案的風險。不過,開發者仍需要確認要保留的變更是否已正確合併或推送,避免誤刪工作成果。
AI 編碼工具正在進入「多代理工作流」階段
Claude Code 推出 Agent View,代表 AI 編碼工具正在從「單一對話助手」走向「多代理任務控制台」。
它的價值不只是讓開發者少開幾個終端機視窗,而是讓多個 AI 編碼任務可以被集中管理:哪些正在執行、哪些需要回覆、哪些已完成、哪些失敗,都能在同一介面中掌握。
這也反映出 AI coding assistant 的下一個發展方向:不只是協助產出程式碼,而是參與更完整的開發流程,包括任務拆解、背景執行、狀態追蹤、結果回報與人工驗收。
對開發團隊來說,Agent View 帶來的不是「讓 AI 自動完成所有工作」,而是讓工程師能更有效地管理多條 AI 協作工作線。未來 AI 編碼工具的競爭,可能不只在模型能力,也會在誰能更好地融入真實開發流程、降低切換成本,並讓人類更容易掌控 AI 產出的品質與風險。
官方資料來源
1. Anthropic 官方公告:Agent view in Claude Code
2. Claude Code 官方文件:Manage multiple agents with agent view
3. Claude Code 中文官方文件:Agent View 說明
4. Claude Code Changelog
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05/12 11:48

AI 幫你管廣告!Meta 開放 MCP 串接 Claude,行銷人必讀的新技能
你還在手動盯著廣告後台嗎?
每週一早上打開 Meta Ads Manager,一格一格查活動數據、手動調整預算、暫停表現不好的廣告……這些事情,現在你只需要「說」給 AI 聽就好。
2026 年 4 月 29 日,Meta 正式宣布推出 Meta Ads AI Connectors 開放測試版,讓行銷人可以直接透過 Claude(Anthropic)或 ChatGPT(OpenAI),用自然語言管理 Facebook 和 Instagram 廣告,不需要任何程式背景。
這不只是一個新工具上線,而是廣告操作方式的根本性改變。
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什麼是 MCP?30 秒看懂
MCP(Model Context Protocol)是由 Anthropic 制定的開放標準,簡單說就是「讓 AI 能安全地連接外部工具的橋梁」。
你可以把它想像成手機的「App 授權」:
就像你允許 Google Maps 存取你的位置,MCP 讓 Claude 被授權讀取、操作你的 Meta 廣告帳戶。
過去,AI 工具和廣告平台之間沒有官方連接,操作上像是隔著一道牆。現在 Meta 親自開了一扇門。
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Meta 開放了什麼?四大功能一次搞懂
連接 Meta MCP 之後,你可以在 Claude 裡直接做這些事:
【1. 廣告報表與分析】
不用再撈 CSV、做樞紐分析表。直接問:
「上週哪個廣告組合的 ROAS 最高?」
「比較這三個活動的每次點擊成本」
AI 直接從你的帳戶抓取即時數據,給你分析和建議。
【2. 廣告活動管理】
不只是看,還可以直接操作:
「把頻率超過 4 的廣告組合全部暫停」
「把 A 活動節省下來的預算,移到表現最好的三個廣告組合」
一句話,完成過去要點十幾個步驟的操作。
【3. 商品目錄管理】
電商業者注意!可以直接管理你的動態廣告商品目錄,新增資料、排查 Feed 錯誤,不再需要進後台一筆一筆處理。
【4. 追蹤訊號診斷】
Pixel 沒觸發?Conversions API 有問題?過去找原因可能要花一個下午,現在直接問 AI,幾秒內就能掌握問題所在。
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實際操作長什麼樣子?
以下是連接後,你可以直接在 Claude 輸入的真實提示範例:
「顯示過去 7 天花費最高的 10 個廣告組合,附上頻率和 ROAS,並標出哪些需要優化」
「我的 CRM 資料集過去 30 天的媒合品質如何?有沒有遺失轉換事件?請建議修正方式」
這些指令,在 2026 年 4 月 28 日之前,需要一位工程師加上一個週末才能完成。
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怎麼開始使用?
需要的條件:
- Claude Pro 或以上方案(免費版不支援自訂 MCP 連接)
- Meta 廣告帳戶(有管理員權限)
設定步驟(官方方式):
1. 進入 Claude 設定 → 整合(Integrations)
2. 加入 Meta 官方 MCP 伺服器網址:mcp.facebook.com/ads
3. 透過 Meta Business OAuth 授權帳戶
4. 完成!開始用自然語言管理廣告
小提醒:目前 Open Beta 期間免費使用,長期定價尚未公布。建議趁現在熟悉操作方式。
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這對行銷人代表什麼?
有人擔心:「AI 都能管廣告了,我的工作還在嗎?」
答案是:工作還在,但內容會改變。
過去的工作重心 → 未來的工作重心
手動查看報表、調整數字 → 設計 AI 工作流程、審核 AI 決策
在 Ads Manager 執行操作 → 訂定策略方向與創意判斷
花時間處理例行任務 → 專注跨平台整合與數據解讀
簡單說,會用 AI 工具的行銷人,將取代不會用的行銷人,而不是被 AI 取代。
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你現在可以做的三件事
1. 申請 Claude Pro,體驗 MCP 串接功能
2. 連接 Meta MCP,用你自己的帳戶實際操作一次
3. 練習把廣告操作「翻譯」成自然語言指令,這是未來的核心技能
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重點整理
- Meta 於 2026/04/29 開放官方 MCP 伺服器,支援 Claude 與 ChatGPT
- 不需要工程背景,用自然語言即可管理 Meta 廣告
- 四大功能:報表分析、活動管理、目錄管理、追蹤診斷
- 需要 Claude Pro 以上方案才能使用自訂 MCP 連接
- 趨勢不可逆:行銷人應主動學習 AI 工具操作,而非等待觀望
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本文資訊整理自 Meta for Business 官方公告及各平台報導,內容以 2026 年 5 月為準,部分功能細節可能隨版本更新調整。
延伸閱讀|官方資源連結
【Meta 官方】
- Meta for Business 公告
- Business Help Center 操作說明
- Meta 開發者部落格(Ads CLI 發布文)
- Ads CLI 官方文件總覽
- MCP Server 官方端點
【Anthropic / Claude 官方】
- Claude 整合設定頁(需登入 Claude 帳號)
- MCP 官方協議說明
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龍耀智能企業社
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05/11 11:15

OpenAI 推出 Codex「搬家功能」:AI 工具大戰,開始搶你的工作流
最近 AI 開發工具圈有一個值得注意的新動作:OpenAI 在 Codex 裡新增了 Migrate to Codex 遷移功能,讓使用者可以把其他 AI coding agent 的設定匯入 Codex。簡單說,就是讓原本已經在其他 AI 程式工具裡建立好的工作習慣,有機會「搬家」到 Codex 裡繼續使用。
這件事乍看好像只跟工程師有關,但其實背後代表的趨勢很重要:AI 工具競爭,已經不只是比誰回答得比較好,而是比誰能接住你的工作流程。
一、這個「搬家功能」到底是什麼?
OpenAI 官方文件中的名稱是 Migrate to Codex。使用者可以在 Codex App 的 Settings 裡,找到 Import other agent setup,再選擇要把哪些設定匯入 Codex。
它可以匯入的內容包含:
・instruction files,也就是你原本給 AI 的工作規則
・settings.json 這類設定檔
・skills,也就是常用任務或流程
・最近 30 天的 sessions
・MCP server configuration
・hooks
・slash commands
・subagents
白話來說,這些東西就像是你已經訓練好一位 AI 助手的「工作筆記」、「做事習慣」、「常用指令」、「外部工具連接方式」與「分工小幫手」。
以前換工具,這些東西可能要重新設定;現在 OpenAI 想降低這個門檻。
二、它是不是專門針對 Claude Code?
嚴格來說,OpenAI 官方頁面沒有把這個功能直接命名為「Claude Code 搬家工具」。官方說的是「從其他 agent 匯入設定」。
但值得注意的是,OpenAI 在 GitHub 上公開的 migrate-to-codex skill 文件中,確實明確提到 .claude/、~/.claude/、.mcp.json、.claude.json 等 Claude Code 常見設定來源,也列出像 .claude/commands、.claude/agents、.claude/settings.json 這類內容如何對應到 Codex 的 skills、agents、MCP config、hooks。
所以比較準確的說法是:
OpenAI 推出了 Codex 遷移功能,官方說法是支援從其他 AI coding agent 匯入設定;而從公開文件來看,它明顯支援 Claude Code 使用者把部分工作流搬到 Codex。
這樣寫,比「OpenAI 推 Claude Code 搬家工具」更嚴謹,也比較不容易被挑戰。
三、為什麼這件事值得關注?
因為 AI 工具正在從「單次問答」變成「長期工作夥伴」。
以前我們使用 AI,常常是打開 ChatGPT、Claude 或 Gemini,問一個問題、改一段文字、寫一段程式。工具之間的切換成本不高,今天用 A,明天用 B,差異可能只是回答風格不同。
但 AI coding agent 不一樣。
像 Claude Code 這類工具,已經不只是幫你回答問題,而是可以讀取整個程式碼庫、編輯檔案、執行命令,甚至跨多個檔案與工具完成開發任務。Anthropic 官方也把 Claude Code 定位為能協助建立功能、修復錯誤、自動化開發任務的 AI 編碼助手。
OpenAI 的 Codex 則定位為軟體開發用的 coding agent,可以協助寫程式、理解陌生程式碼、review code 等,也被包進 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 等方案中。
也就是說,這些工具正在變成「AI 版的工作環境」。當使用者把越多規則、流程、任務習慣、團隊知識放進去,工具黏著度就會越高。
這也是為什麼「搬家功能」重要。它不是只在搬檔案,而是在搬一個人的工作流。
四、AI 工具競爭,從模型戰進入工作流戰
這次 Codex 遷移功能透露出一個訊號:未來 AI 工具的競爭,不會只看模型能力,也會看誰能接住使用者已經建立好的流程。
可以這樣理解:
過去大家比的是:
「誰回答比較準?」
「誰寫程式比較強?」
「誰生成速度比較快?」
接下來可能會變成:
「誰能記住我的工作規則?」
「誰能接上我常用的工具?」
「誰能管理我的專案流程?」
「誰能讓我換工具時不用重來?」
對企業來說,這更關鍵。因為團隊導入 AI 之後,會慢慢累積很多內部規則,例如 coding style、審查標準、部署流程、資安要求、文件格式、常用工具串接方式。這些內容一旦沉澱在某個 AI 工具裡,就會形成新的切換成本。
OpenAI 現在做的,就是把這個切換成本降低。
五、但不是「一鍵無痛跳槽」
這裡也要提醒,不要把它理解成百分之百自動搬家。
OpenAI 官方文件也提到,有些設定不一定能乾淨地一對一轉換。匯入後,如果還有需要處理的項目,Codex 可以開新 thread 繼續協助完成遷移。
從 OpenAI GitHub 的 migrate-to-codex 文件也可以看到,像 hooks、plugins、MCP、subagents 等內容,有些可能需要檢查、驗證,甚至手動處理。
所以比較白話的說法是:
它不是魔法搬家公司,而是先幫你把能標準化的東西搬過去,剩下比較複雜的設定,再提醒你檢查或補上。
六、這跟一般上班族有什麼關係?
即使你不是工程師,這件事也很值得看。
因為今天發生在 AI coding agent 的事情,未來也可能發生在各種 AI 工作工具上。
例如:
・行銷人員把常用文案格式、品牌語氣、活動流程放進 AI
・企劃人員把提案模板、主管偏好、簡報架構放進 AI
・人資把面試題庫、職能模型、招募流程放進 AI
・客服把回覆規範、常見問題、升級處理流程放進 AI
・PM 把 PRD 模板、需求訪談紀錄、開發協作流程放進 AI
當這些資料越來越多,AI 就不只是工具,而是你的「工作系統」。未來換 AI 工具時,大家在意的可能不只是價格或模型能力,而是:我的工作流程能不能帶走?我的資料能不能轉移?我的設定會不會被綁死?
這就是這次 Codex 遷移功能帶來的啟示。
七、給上班族的三個提醒
第一,使用 AI 時,不要只會問問題,要開始整理自己的工作流程。
例如把常用任務拆成步驟,整理成固定指令、檢查清單或模板。這些內容未來都可能成為你的 AI 工作資產。
第二,不要把所有工作流都鎖在單一工具裡。
重要的 prompt、模板、規則、流程,最好另外保存成文件。這樣就算未來換工具,也不會全部重來。
第三,學 AI 不只是學工具名稱,而是學「如何把工作流程 AI 化」。
工具會變,模型會換,但會整理流程、拆解任務、設計指令、檢查輸出品質的人,會更有競爭力。
結語:AI 工具正在搶的,不只是使用者,而是工作習慣
OpenAI 這次 Codex 遷移功能,表面上是讓開發者更容易把設定搬進 Codex;但更深層來看,它代表 AI 工具大戰進入新階段。
未來真正有價值的,不只是某一次 AI 回答,而是你長期累積在 AI 裡的工作規則、任務流程、工具串接與知識脈絡。
換句話說,AI 工具正在搶的,不只是你的帳號,而是你的工作習慣。
對上班族來說,這是一個提醒:從現在開始,使用 AI 不要只停留在「問問題」,更要學會把自己的工作流程整理出來,變成可以重複使用、可以移轉、可以升級的 AI 工作資產。
參考資料
1. OpenAI Developers:Migrate to Codex
2. OpenAI GitHub:migrate-to-codex skill
3. Anthropic:Claude Code overview
4. OpenAI Developers:Codex
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