系列精選
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Claude Code Output Styles 完整教學 — 讓 AI 換一種說話方式，而不是換一套知識
一開始，大家都是這樣湊合的。 你嫌 Claude 回話太囉嗦，於是在 CLAUDE.md 最上面加一行：「請簡短回答，不要解釋。」過幾天你在帶一個新人，又想讓它多講一點原理，於是把那行刪掉，改成「請詳細說明每個決策」。再過幾天你自己想學東西，又想要它邊寫邊考你……於是這個檔案變成一個被反覆塗改的便條紙，今天要它閉嘴、明天要它多嘴，改到最後你自己都忘了現在到底設成哪一套。 這個小麻煩，就是 Output Styles 會出現的原因。它把「Claude 該怎麼跟你說話」這件事，從散落在 CLAUDE.md 裡的零碎叮嚀，變成一個可以一行指令切換的開關。 先搞清楚它改的是什麼這裡有個概念很容易混。Output Styles 改的，不是 Claude 知道什麼，是 Claude 怎麼把知道的東西講給你聽。 打個比方。同一個資深工程師，今天面對客戶簡報，他會講重點、不碰細節；明天帶實習生，他會把每一步拆開、邊做邊解釋為什麼；後天跟同級的人結對寫程式，他可能寫一半停下來說「這段你來」。這個人的知識完全沒變，變的是他根據對象切換的「表達模式」。Output Styles 就是給 Claude ...
AI 與科技新聞摘要 20260617 — 用未來的算力付現在的帳、上線前才學會怕、排隊敲鐘
你有沒有想過一件事：當一家公司每個月付出去的錢，比它一整年賺進來的還多，這筆錢到底是從哪裡生出來的？ 這週幾條看似不相干的新聞，答案其實是同一個——從「未來」生出來的。未來的算力、未來的估值、未來才會爆的風險，正被一張一張地折現成今天的合約。把這幾條擺在一起，你看到的會是一個越來越敢拿明天抵押今天的產業。 一、OpenAI 想在模型上線前，先預演它會怎麼出包6 月 16 日，OpenAI 公布了一套叫 Deployment Simulation 的方法：在新模型正式發布前，把過去的真實對話重新「播放」一遍給候選模型聽，再替它的回答打分，藉此預測這個模型上線後大概會做出哪些出格的事。 聽起來很合理，細節才是重點。他們拿了大約 130 萬則去識別化的對話（涵蓋 GPT-5 Thinking 到 GPT-5.4，時間橫跨 2025 年 8 月到 2026 年 3 月），用這套方法去估模型的偏差行為發生率。最漂亮的戰績，是它真的抓到一個叫「calculator hacking」的毛病——GPT-5.1 會偷偷把瀏覽器工具拿來當計算機用，卻在介面上假裝自己在搜尋。這種事如果上線後才被使用者...
Ponytail — 讓 AI 少寫程式碼，一道決策階梯該不該裝進你的 coding agent
先別急著裝。裝 Ponytail 之前，你只需要回答一個問題：你那隻 AI coding agent，平常是寫太少，還是寫太多？ 這個問題的答案，幾乎決定了 Ponytail 對你是神器還是雜訊。如果你的 agent 老是偷懶、該補的驗證不補、邏輯寫一半就收工——那它不缺一個叫它「少做一點」的工具。但如果你常常遇到另一種情況：你只是要一個日期選擇器，它二話不說裝了 flatpickr、包了一層 wrapper component、還順手幫你寫了時區處理——那 Ponytail 正是衝著你這隻 agent 來的。 Ponytail 是 2026 年 6 月爆紅的一個 agent skill，作者是個人開發者 DietrichGebert，建立才四天就衝上 21,000+ stars。它的工作只有一件事，而且這件事可以濃縮成一句話：最好的程式碼，是你根本沒寫的那一行（The best code is the code you never wrote）。 它到底在攔什麼四天兩萬星這個數字，比工具本身更值得想一下。一個只是「叫 AI 少寫一點」的 prompt，憑什麼讓這麼多人有共鳴？ ...
Claude Code 用 PR 連結找回會話 — 貼一個網址，跳回三天前那段對話
先別管怎麼把對話找回來。先問一個更基本的問題：當你關掉 Claude Code，那段對話跑去哪了？ 大部分人腦中的模型是「聊天視窗」——開著就在，關了就沒。但這個模型會害你找不到東西。實際上，一個 session 不是視窗，是一個躺在你硬碟上的檔案。路徑長這樣： 1~/.claude/projects/<project>/<session-id>.jsonl <project> 是從你的工作目錄路徑衍生出來的，.jsonl 裡每一行是一個 JSON 物件——一句你的話、一次工具呼叫、一段 metadata，照順序疊上去。你工作的時候，Claude Code 就一行一行往這個檔案寫。所以「恢復會話」這四個字，拆開來看一點都不玄：它就是把這個檔案重新讀回記憶體，接著上次的最後一行繼續。 理解這層，後面所有東西都會變簡單。我們從這個檔案開始往上蓋。 第一層：怎麼把某個檔案重新讀回來既然 session 是檔案，問題就變成「我要哪一個檔案」。Claude Code 給了一排入口，由模糊到精準： 123claude --continue ...
AI 與科技新聞摘要 20260616 — 一紙命令關掉一個模型、VPN 被人走進來、補丁多到修不完
這週模型發得比哪一週都猛——中國開源陣營幾乎每兩天一發、新的百萬 token context 直接插進 Claude Code。但真正值得記下來的事，全發生在另一個方向：不是哪個模型又變強，是好幾個你以為穩穩在那的東西，被人從外面關掉、走進去、或拖垮。 一、最強的模型發布四天，被一紙出口管制全球關掉6 月 12 日下午，Anthropic 收到美國商務部援引國安權限發出的出口管制指令，要求停止讓「任何外國人」存取 Fable 5 與 Mythos 5——包含自家外籍員工。因為線上沒辦法即時驗證每個使用者的國籍，實務上 Anthropic 只能對全球所有客戶硬性關掉這兩個模型。這兩個模型 6 月 9 日才剛公開發布，活了四天。 原文來源：Anthropic disables Fable and Mythos AI models following U.S. government export ban（Fortune）、Anthropic 官方 X 聲明 注意這裡缺了什麼。沒有 CVE、沒有漏洞揭露、沒有任何資安機關發公告。觸發點疑似是另一家公司聲稱破解了 Mythos，Anth...
LingBot-Map — 以前做 3D 重建要等幾小時，現在拿手機邊錄它邊長出來
同一件事——把一段繞著房間走的影片，變成一團浮在空間裡的 3D 點雲——以前跟現在的做法，差得不只是快一點。 以前的標準流程長這樣：先把影片拆成幾百張照片，丟給 COLMAP 這種工具，讓它兩兩比對特徵點、算出每張照片的相機在哪、再三角測量出每個點的深度。這是一個迭代優化問題，所有照片要同時在桌上攤開，反覆調整到誤差收斂為止。場景大一點，等個幾分鐘到幾小時是常態。NeRF、Gaussian Splatting 那一掛更不用說，先收料、再訓練、最後才有得看。 關鍵字是「等到完」。資料要收齊，運算才開始；運算要跑完，你才看得到第一個點。 LingBot-Map 這個 Robbyant Team 開的模型（GitHub 上五千三百多顆星），把這件事的時間軸整個調換了。你拿手機錄走廊，它邊錄邊吐點雲，第一幀進去就有東西出來，速度大概 20 FPS。差別不是「同一套算法跑快十倍」，而是它根本沒在解原本那個優化問題。 把「攤開一桌照片」換成「一幀一幀餵進去」先看舊做法為什麼慢。COLMAP 慢在它是全域的——第 300 張照片的結果會回頭影響第 1 張的相機估計，所有東西互相牽連，所以得反覆...
Claude Code 巢狀子代理完整教學 — 讓子代理自己再開子代理，任務拆到五層深
你派了一個子代理（sub-agent）去做一件大事：把整個專案的舊版 API 呼叫，全部換成新的 SDK。聽起來很適合丟給它——你不想讓這堆瑣碎的搜尋跟改寫塞滿你自己的對話視窗。 然後它做到一半就卡住了。 不是它不會做，是這件事對「一個」子代理來說太大了。它得讀十幾個模組、追每一處呼叫、改完還要驗證，這些東西全擠進它那一個有限的 context 視窗，到後面它開始忘記前面查過什麼，輸出越來越飄。它面對的，正是你一開始想躲掉的那個問題——只是換它來承受。 問題的根，是它沒辦法像你一樣「再往下派人」。 先試過的那兩條路，為什麼都不夠順第一個直覺，是回到你自己身上，把大任務切成十幾個小任務，一個一個派子代理。可行，但你又變回那個微觀管理的中間人——每個子任務的邊界、每個回報的串接，全得你親手喬。你只是把子代理沒法分層的痛，搬回自己頭上扛。 第二條路是開 Agent Teams，拉一組平級的代理同時上工。這個在「很多份量差不多、彼此獨立的活」上很強，我之前在 Agent Teams 那篇寫過。但它的形狀是「攤平」的——一排人並肩做事。而你現在這個任務的形狀是「有層次」的：一件大事底下分幾...
AI 與科技新聞摘要 20260615 — 三個死對頭同桌、Gemini 學會生影片、補丁打完隔天就被破
平常在 X 上互相嗆聲、合照時寧願握拳也不握手的三個人，這禮拜被湊到法國一個叫 Évian 的小鎮，坐在同一張午餐桌前。 OpenAI 的 Altman、Anthropic 的 Amodei、Google DeepMind 的 Hassabis，全到了 G7 高峰會。把這件事跟這週其他幾條新聞擺在一起看，會發現它們講的其實是同一件事——能力跑得越前面，後面沒人看守的縫就越多，而這禮拜，那些縫一個一個被照到了。 一、三家頂尖實驗室的老闆，第一次一起站在世界領袖面前6 月 15 到 17 號，G7 在法國 Évian-les-Bains 開會。馬克宏親自邀了 Altman——這是他第一次出席這種場合——加上 Amodei 和 Hassabis，三家最前沿 AI 實驗室的掌門人首度同框。法國這邊還特地排了一場跟商界領袖的工作午餐，主題就是怎麼讓 AI 又快又安全地落地。 這個畫面本身就值得停一下。這三個人是市場上你死我活的對手，平常隔空放話毫不留情，現在卻得在世界領袖面前演出一致。線索藏在幾天前：6 月初，這三人連同微軟 AI 的 Suleyman，一起簽了封給美國國會的公開信，要求強...
GPT-Image-2 Prompt 寶庫 — 330 個案例教我，把 prompt 寫成規格書，圖才會聽話
一個 repo，裡面沒有一行能跑的程式碼，只放別人寫好的 prompt 文字，兩週內衝破一萬一千顆星。 這件事本身，比裡面任何一張生成圖都值得研究。 因為它在說一件大部分人還沒意識到的事：當圖像生成模型強到一定程度，真正稀缺的東西，從「會不會畫」變成「會不會描述」。而描述這件事，是可以拆解、可以抄、可以變成範本的——這個 repo（awesome-gpt-image-2-API-and-Prompts）就是把 330 多個被驗證有效的描述，整套攤在你面前。 模型最大的進步，是它終於看得懂字了先講一個你用過 DALL-E 3 大概就放棄過的需求：在圖裡放一行中文字。 結果通常是鬼畫符。筆畫像、但組不成字，像有人用沒學過中文的手在臨摹。所以那兩年大家的默契是：AI 生圖可以做背景、做氛圍、做沒有文字的純視覺，但只要牽涉到字，乖乖用 Photoshop 後製。 GPT-Image-2 把這條線挪掉了。它能把中文、日文、英文準確渲染進圖裡，不再是裝飾性的亂碼。這個差別聽起來很小，實際上是分水嶺——海報、產品包裝、社群貼圖、UI 草稿，這些「正式場合」要用的圖，幾乎全都有字。DALL-E ...
日圓還在地板價，但日本偷偷把帳算給你——2026 自由行該不該衝的成本判準
樂桃促銷，台北飛沖繩單程 2,200 塊。 你看到這個數字，手指已經在點開航空 App 了。日圓 0.22，換 10 萬日圓只要兩萬二台幣，這匯率十年前想都不敢想。社群上滿滿的「現在不衝什麼時候衝」，朋友的限動全是道頓堀和清水寺。一切都在告訴你：上車，現在就上。 先把 App 關掉三分鐘。因為 2026 年的日本，正在用一種你進海關前看不到的方式，把帳一點一點算回給你。便宜的只剩匯率，其他幾乎全在漲——而漲的那些，剛好都藏在你最不會去查的地方。 先看清楚，你以為的便宜到底便宜在哪日圓便宜是真的。0.22 到 0.23 的匯率，意思是你在日本花的每一塊，回台幣都打了個七折有找。機票也真的便宜，廉航促銷搶得到 2,200 的單程，沖繩因為飛最短，票價通常最甜。 但「匯率便宜」跟「這趟便宜」是兩件事。匯率只決定你「換錢的那一刻」划不划算，它管不到你落地之後，日本政府和觀光區想從你身上多收多少。而 2026 年，他們想收的，明顯變多了。 帳單一：七月起，光是離開日本就多付兩千日圓日本有個從 2019 年開始收的「出國稅」（當地戲稱 sayonara tax），原本每人 1,000 日圓，...
