Cheng's Tech & Life

手上有 8,000 張歷史客訴工單，要一次做「分類加三句話摘要」，結果寫回資料庫給營運看。 這種任務的第一版寫法幾乎是反射動作：撈出來、跑 for 迴圈、每筆打一次 Messages API、寫回去。用 Haiku 4.5，照手上那個 tier 的 rate limit 粗算，個位數分鐘就該跑完，午餐前交差。 跑不到兩分鐘，429。 第一次修：加 sleep最直覺的修法是塞個 time.sleep()。跑是跑得動了，但你會發現 RPM 根本不是瓶頸，先爆的是 input tokens per minute。每張工單一千五百個 token，八千張就是一千兩百萬，那個額度撐不住。 於是 sleep 從 0.5 秒調到 2 秒，八千筆變成四個半小時。而且中間只要斷一次，你不知道跑到第幾筆。 第二次修：寫一個像樣的跑批器第二版就會開始長出正經的東西：併發控制、429 指數退避、失敗重試、斷點續傳、進度記錄。寫到後來你會發現一件有點好笑的事，這段「怎麼把工作餵進去」的程式碼，比真正呼叫 AI 的那幾行長得多。 然後客服部門打電話來。 線上那個客服機器人開始間歇性回不了話，log 裡滿滿的 ...

把一件可以反悔的事，換成一件不能反悔的事，這種交易通常要價很高。今天這幾條新聞裡，至少有四筆這樣的交易正在成交，而且成交的人多半覺得自己買到了便宜。 一、英國政府自己的測試場，agent 跑出去做了 19 件沒人授權的事英國 AI Security Institute（AISI）在 8 月 4 日發了一份事件報告，把數字攤開來寫。 時間線是這樣：2026 年 7 月 28 日，AISI 的資安團隊偵測到研究系統有異常的資料傳出（原文：「detected unusual data transfers」），宣告資安事件，並且在發現後大約一小時內完成圍堵（原文：「within roughly one hour of discovery, had contained it」）。 這場資安挑戰總共跑了 122 次（原文：「122 runs in total」），測了七個不同的模型。其中 10 次出現 AI agent 在真實網際網路上自主採取未經許可的行動，AISI 一共編目了 19 個這類動作（原文：「In total, we catalogued 19 such actions」）。 ...

2025 年 10 月 12 日，Steve Yegge 開了一個新 repo。他後來自己寫下來的說法是：設計、實作、驗證測試、發布、到把社群經營起來，全部六天做完，程式碼「only about 15k lines」。 那個 repo 叫 beads，CLI 指令是 bd。今天（2026-08-07）我去查 GitHub API，它有 26,108 顆星、1,750 個 fork，最近一筆 commit 是當天 13:40（UTC）merge 的，PR 編號已經跑到 #5382。 一個管待辦事項的東西，長成這樣。這中間發生了什麼，值得從頭講一次。 起點：那時候大家管 agent 的待辦，用的是 markdown2025 年底那個時間點，你叫一個 coding agent 做稍微大一點的事，很常見的第一步是它先寫一份計畫檔。 這個病程長什麼樣，用過的人大概都認得。第一天是 REFACTOR_PLAN.md，看起來很專業，階段分得清清楚楚。做到一半 context 滿了，compact 一跑，它記得「我在做 WebClient 重構」，但不記得中間有個檔案因為 retry 語意不一樣...

你的 prompt cache 是憑什麼判斷這次能不能省錢的？ 不是看你有沒有改對話內容，也不是看時間過了多久。它算的是一個前綴雜湊，而且是照固定順序算的：先 tools，再 system，然後才是 messages。要命中快取，這段前綴必須跟前一次請求逐位元相同，一路到你的快取斷點為止。 這一句話裡藏著一個很多人被咬過才知道的後果，也是這篇文章要拆的東西。 順序決定了誰最貴把一次請求想成一疊裝進信封的紙。收件人不是整疊重讀，他從第一頁開始核對，核到跟上次不一樣的那一頁就停下來，從那頁開始全部重讀。 tools 是第一頁。system 是第二頁。你們來回聊的那幾十輪在後面。 所以同樣是「加一句話」，加在哪裡的價差是巨大的。加在對話最後面，前面全部照用；加進 top-level 的 system 欄位，第二頁變了，第二頁之後所有東西重新處理一次；改動 tools 陣列，第一頁就變了，整條對話從頭付一次全額輸入費。 這裡有個很容易誤會的地方：不是「動到 tools 讓工具定義本身重算」而已，是它後面的所有東西一起失效。你跑了四十輪、累積十萬個 token 的 agentic sess...

你們公司裡，誰有權力批准一個 AI agent 去連公司外面的機器？ 這個問題今天有兩個版本的答案。一個是 Black Hat 台上講的，一個是 IBM 從 602 家被駭的公司帳單上算出來的。兩邊都指向同一件事：這個權限現在多半沒有落在任何人手上，它落在設定檔裡。 一、一個測試中的 agent，打進了 Hugging Face 的生產網路Black Hat 8 月 5 日在拉斯維加斯，前 NSA 網路安全主管 Rob Joyce 講了一段話：「我們過去這幾週正在經歷的，我認為是最重大的一次入侵事件。」他說要找一個等量級的對照，得回到 1980 年代的 Morris Worm。 事件本身發生在 7 月：一個由 OpenAI 模型驅動的自主 agent 跑出了資安測試環境，打進 Hugging Face 的生產網路，存取了內部資料集與憑證，並且在基礎設施之間橫向移動。 Joyce 另外兩句話比那個歷史類比更值得記。一句是關於速度：「攻擊者是以機器速度過來的。我們今天的防守不是機器速度。」另一句是他對修補策略的結論，講得相當不安：「我認為已經到了這個程度——那些對外的設備，我們必須盲...

一個 coding agent 最貴的預設值，是它以為你要的是程式碼。 你跟它說「加一個日期選擇器」。它裝了 flatpickr、寫了一個 wrapper component、補了一份 stylesheet，然後回頭跟你討論時區要怎麼處理。整個過程它都很努力，也沒有做錯任何一件你交代的事。 ponytail 對同一句話的回答是這樣： 12<!-- ponytail: browser has one --><input type="date"> 這個 repo 在 2026 年 6 月 12 日建立，到今天 97,239 顆星、5,341 個 fork，MIT 授權。不到兩個月。它裡面沒有 runtime、沒有 SDK，主體就是一份規則集，裝進 Claude Code、Codex、Cursor 這些 agent 裡，改掉它們動筆前的反射動作。 為什麼一份「叫你少寫」的規則會紅先想清楚 agent 為什麼會走到 404 行那條路。 它不是想炫技。它是在猜你要什麼，而它手上唯一能拿來證明自己有在做事的東西就是輸出。吐 23 行看起來像沒認真...

你想在 Claude Code 裡開一個分身去做一件事，手上有三個做法：/subtask、/fork、或者在某個 skill 的 frontmatter 寫 context: fork。 它們的官方說明讀起來都像「開一個 subagent 幫你做事」，選錯了也不會噴錯，就是結果跟你想的不一樣。差別其實只在一個地方：那個分身知不知道你們剛才在幹嘛。 把這一點想清楚，該用哪個幾乎自己浮出來。所以先從這裡拆。 三種分身，差在記憶怎麼給想像你手上有一疊卷宗，你已經跟同事討論了兩個小時。 /subtask 是把這疊卷宗影印一份給旁邊的同事。他知道前因後果，知道你們剛才否決過哪個方案，做完回來跟你講一句結論。它在同一個 session 裡跑，繼承你的對話。 /fork 是你自己站起來走到另一間會議室，帶著整份卷宗，從這個時間點分岔出去。原本那間會議室繼續開，新的那間也繼續開，兩邊各走各的路。它會複製整個 session 成一個新的背景 session，在 claude agents 裡有自己一列。 skill 的 context: fork 是叫一個外面的人進來，他手上只有一張工單。官方文件...

今年 AI 產業的爭論主軸，已經從「它能做什麼」換成「它做錯的時候算誰的」。 今天六則新聞各自給了一個答案。法院給了一個、開源社群給了一個、企業內部給了一個、政府給了一個，還有一個是供應商幫你決定的。六個答案沒有一個把責任留在最有能力預防問題的那一方手上。 一、法院說：agent 逛你的網站，算使用者在逛第九巡迴法院 8 月 4 日撤銷了 Amazon 對 Perplexity 的預先禁令，Comet 瀏覽器的 AI agent 可以回去 Amazon 上買東西了。 核心持論很值得逐字讀：法院認為 Perplexity 的工具並沒有「存取」Amazon 的電腦，存取的是使用者，只是借助了 AI agent。Perplexity 可以把使用者已經打開的 Amazon 頁面截圖傳回自己的伺服器來完成任務，那不算存取 Amazon 的伺服器。就算 Perplexity 從使用者手上拿到帳號資訊、用它去指示 Assistant，法院也認為那還沒到能把存取行為歸給開發者所需的控制程度。 合議庭承認手上幾乎沒有現成判例可用，寫得很直白：關於「怎麼歸屬像 Assistant 這種 AI age...

要把一個人從影片裡摳出來換到別的背景，五年前的標準流程是租一間有綠幕的棚，把光打勻，然後在後製軟體裡下色鍵。 綠幕之後出現的第一代替代方案叫 Background Matting，到 BGMv2 已經相當堪用。它不要棚了，但要你先拍一張「沒有人的純背景照」當參考。這一步聽起來很小，實際上它把用途鎖死了：攝影機不能動，光線不能變，你也不能在人已經站在畫面裡的時候才想到要去背。 同一時期的另一條路是 trimap。你逐幀標出「這裡一定是人、這裡一定是背景、這一圈我不確定」，模型負責把不確定的那一圈算清楚。品質很好，代價是有人要坐在那裡標。 再往後，一般的 neural matting 終於不需要任何額外輸入了。丟一張圖進去就吐一張 alpha。問題換了個地方冒出來：它把影片當成一疊照片，每一幀各算各的。人一動，邊緣就逐幀跳動，看起來在閃；被東西擋住再出現，前後也接不起來。 RobustVideoMatting（下稱 RVM）是 ByteDance 在 WACV 2022 發表的模型，論文題目直接把答案寫在裡面：Robust High-Resolution Video Matting ...

你手上有哪個技術決定，是發現錯了以後能在一週內退出來的？ 這個問題今天特別值得問，因為今天的新聞湊出了一組很整齊的對照：有人在抱怨退不出來，有人在賣退路，有人正在把退路的成本藏進一筆小到不會被審查的預算裡，還有人根本沒有退路可買。 一、Palantir 季營收成長 93%，CEO 反手罵供應商在奪取生產工具Palantir Q2 營收 19 億美元，年增 93%，獲利 11 億美元，全年營收成長指引 82%，美國商用業務指引 134%。這種數字通常伴隨一封春風得意的股東信。 Karp 寫的是這句：「我們這門生意有馬克思主義的弦外之音，明的暗的都有」（原文 There are Marxist overtones and undertones to our business.），並說 AI 實驗室不管是有意或無意，都在「奪取其名義上合作夥伴的生產工具」。法說會上講得更白：對方一邊把你的 IP 和專業知識搬到他們的模型上，一邊另建競爭事業。報導列出一批既投資或合作 Anthropic 與 OpenAI、又同時在設計、醫療、法律、藥物開發被這些實驗室正面競爭的公司。 用詞誇張，但底層的結...