Anthropic 和 OpenAI 在同一天各自推出了一款「把 AI 接上真實世界數據」的產品——都不是新模型，而是把既有的 AI 能力接上特定領域的工具和資料來源。Anthropic 用 MCP connector 把 Claude 接上 Ableton、Adobe、Blender 等創意工具；OpenAI 把 ChatGPT 接上 Apple Health 和美國醫院系統的病歷。兩邊都在做同一件事：讓 AI 走出聊天視窗，開始碰你的真實數據。同一天，YC 新一屆的 Screenpipe 選擇了另一條路：把所有數據留在你的機器上，用本地 SQLite 和開源 API 給 AI agent 餵 context。

🔥 Claude for Creative Work：用 MCP connector 把 Claude 變成創意工具的指揮中心

Anthropic 宣布了一系列針對創意工作者的 MCP connector，讓 Claude 可以直接操控第三方創意軟體。涵蓋範圍不小：Ableton（音樂製作，Claude 可以查詢官方產品文檔）、Adobe（橫跨 Creative Cloud 超過 50 個工具，包括 Photoshop、Premiere、Express）、Affinity by Canva（批次調整圖片、圖層重新命名、檔案匯出）、Autodesk Fusion（透過對話建立和修改 3D 模型）、Blender（用自然語言操控 Python API）、Resolume（VJ 和現場視覺表演的即時控制）、SketchUp（用對話描述空間，產出 3D 建模起點）、Splice（搜尋免版稅音樂 sample）。

Anthropic 同時公布了 Claude Design——Anthropic Labs 的新產品，定位是「軟體體驗的點子探索工具」，可以視覺化設計選項並根據回饋迭代，目前支援匯出到 Canva。

幾個值得放大的細節。第一，所有這些 connector 都是 MCP 協議——理論上是開放標準。但 Blender 的 connector 是由 Blender 開發者自己打造的，Anthropic 為此向 Blender 專案捐了一筆錢（Blender 選擇以一次性捐款而非開發基金的形式接受）。其他 connector——Ableton、Adobe、Autodesk——是誰做的？Anthropic 沒有明確區分哪些是官方合作、哪些是社群貢獻。第二，這些 connector 目前「available for Claude」——這句的實質意義是：你只能在 Claude 的介面裡用這些整合，換了模型就斷線。第三，Anthropic 同時宣布與 RISD、Ringling College of Art and Design、Goldsmiths 等藝術院校合作，把 Claude 帶進課堂。官方說法是「學生的回饋會幫助我們理解創意工作者需要什麼」——這句翻成白話文：我們需要下一代設計師從學生時代就習慣用 Claude。

🏥 Health in ChatGPT：OpenAI 想要你的 Apple Health 數據和病歷

OpenAI 推出 Health in ChatGPT，讓付費用戶可以把 Apple Health 數據、美國醫院系統的病歷（支援的系統）、One Medical、Function Health 的資料接進 ChatGPT。背後用的是 GPT-5.6 Sol，OpenAI 聲稱是「最強的醫療用途模型」，在 HealthBench Professional 上每顆 5.6 世代的模型都超越了 GPT-5.5。

功能層面：使用者可以讓 ChatGPT 用白話解釋就診紀錄、追蹤檢驗數據變化、分析醫生提出的選項、準備回診問題。連接資料後，ChatGPT 預設會在每次要使用健康數據前跳出權限請求，使用者可以選擇「每次都問」或「永遠允許」。

OpenAI 在隱私上的承諾有一長串：連接的健康數據和 Apple Health 資訊不會被用來訓練基礎模型或投放廣告（不論使用者選擇的模型訓練設定為何）；對話加密儲存和傳輸；可以隨時中斷帳號連結，資料會在 30 天內從 OpenAI 系統刪除；ChatGPT 要在其他 plugin 中分享健康資料前有額外防護機制。

但這些承諾的可逆性和邊界值得看清楚。「不會用於訓練」和「不會用於廣告」是政策承諾，不是技術限制——它們寫在服務條款裡，可以在下一次更新中修改。Health 對話中產生的「記憶」（memory）可以被建立來個人化未來對話——OpenAI 說記憶「不是直接從連接的病歷和 Apple Health 資料中建立」，但不代表這些記憶和你的健康資料無關。30 天刪除窗口意味著你按下中斷連結後，資料還會在 OpenAI 的伺服器上待一個月。在最敏感的跨 plugin 分享環節，OpenAI 的說法是「額外防護機制協助檢查分享是否符合你的請求」——但這些防護機制的具體實作和失敗率沒有公開。

🖥️ Screenpipe：錄下你螢幕上的一切，餵給 AI agent——但數據留在本機

Screenpipe 是一個 YC S26 的新創，開源（部分程式碼從 MIT 轉為自訂授權，舊版保持 MIT）。核心功能：持續記錄你的螢幕畫面和音訊，把這些 context 變成 AI agent 可以查詢的素材。

技術上，它不是傻傻錄影——Screenpipe 監聽 app 切換、點擊、打字暫停、捲動、閒置等事件，在有意義的變化發生時才擷取螢幕截圖，並同時記錄作業系統的 accessibility tree。OCR 只在沒有結構化 accessibility 資料時才啟用。音訊方面持續收音，用 Parakeet/Whisper 在本機或雲端做說話者辨識和轉錄。所有資料存在本機 SQLite 資料庫和 mp4/md 檔案，透過 localhost:3030 的 API（有認證機制）對外開放，支援 MCP 和 skills。

用途包括：在 Claude/ChatGPT 對話中自動帶入相關 context（「幫我整理跟 task X 有關的所有資料」）、回顧工作歷程（「列出我今天 8 點到 4 點做了哪些事」）、自動維護個人 wiki/second brain、以及企業方案中的自動化機會發現。

隱私方面：Screenpipe 內建自研的 AI PII 遮罩模型，在本機跑（Apple MLX 或 Windows DirectML），宣稱用不到 1% CPU 和 400MB RAM。使用者可以設定要過濾的 app、視窗、URL，也支援瀏覽器無痕模式。

Screenpipe 的邏輯和 Anthropic/OpenAI 今天的發布形成一個有趣的對比：大公司要把你的數據拉進雲端、在他們的平台上處理；Screenpipe 說數據留在你的機器上，AI agent 透過 localhost API 來存取。兩種路線的選擇，歸根結底是你信誰來保管 data——以及你信誰的承諾在三年後不會改。

📡 其他值得關注

  • OneCLI：開源 credential gateway，不讓 AI agent 碰到你的密碼：一個 Apache 2.0 授權的 OSS 工具，作為 AI agent 和機密資訊之間的中介層——agent 發出請求，OneCLI 代替它去存取需要認證的服務，不在 agent 端留下 credential。 → GitHub
  • 「人類滅絕級 AI 風險分類學」論文上 arXiv：Andrew Critch 和 Jacob Tsimerman 發表了一份系統性分類，整理可能導致人類滅絕的 AI 情境。作者來自 UC Berkeley 數學系和 safe.ai，目前只有 abstract 可讀。 → arXiv
  • 資料中心用電量數據：Our World in Data 發表長文分析，2025 年 AI 專用資料中心約占全球 0.5% 電力，IEA 預測 2030 年整體資料中心將達 3%。核心挑戰不在總量，而是地理集中——愛爾蘭資料中心占全國用電 20% 以上，美國維吉尼亞州超過四分之一。 → Our World in Data