系列精選
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Claude Code /context 指令完整教學 — 看一眼就知道你的 AI 腦袋被什麼塞滿了
事情通常是這樣發生的。 你跟 Claude Code 弄一個功能弄了一兩個小時，一開始它聰明得像個資深工程師，問什麼答什麼。但跑著跑著，它開始變了——你早上才跟它講清楚的命名規則，它下午又用回舊的；你明明貼過的那個檔案，它說它沒看過；最後它乾脆自己跳出一行「Compacting conversation…」，把你們聊了半天的東西壓成一坨摘要，然後你發現有些重要的細節，它就這麼忘了。 第一次遇到，多數人的反應是重開一個 session。有用，但你等於把前面建立的所有上下文全丟了，重新解釋一遍。第二種人會去動 CLAUDE.md，把裡面的東西刪一刪，賭問題出在那。也有人開始疑神疑鬼，覺得是不是模型今天「狀態不好」。 這些做法的共同點是：都在瞎猜。 因為你看不見問題本身——你看不見 Claude 的腦袋裡，這一刻到底裝了哪些東西、各占多少位子。而 /context 這個指令，做的就只有一件事：把這個你看不見的東西，拍成一張看得見的俯瞰圖。 先搞清楚，到底是什麼東西會「滿」要看懂這張圖，得先建立一個畫面。 把 Claude 的 context window 想像成一張工作桌。它不大，固定...
AI 與科技新聞摘要 20260618 — 用飆漲的股票買真實的版圖，估值成了這週的硬通貨
一家發火箭的公司，這週用股票買下了一個寫程式的編輯器，作價 600 億美元。 這個畫面值得多看兩秒。它荒謬，但它一點都不孤立——把這週幾條看似不相干的新聞擺在同一張桌上，你會發現它們都在做同一個動作：拿手上那張飆漲的紙（股票、估值、融資額），去換地面上真正能拿在手裡的東西——一家公司、一塊市場、一條人才線。估值，這週成了比現金更好用的硬通貨。 一、SpaceX 用 600 億的股票，買下了 Cursor6 月 16 日，SpaceX 宣布要用價值 600 億美元的股票，收購 AI 編碼工具 Cursor 的母公司 Anysphere。這是有紀錄以來最大的一筆創投支持新創併購案，而它發生在 SpaceX 剛以史上最大 IPO（募了 750 億美元）登上 Nasdaq 才幾天之後。 細節比數字更有意思。這是一筆全股票交易——SpaceX 沒掏一毛現金，而是把自己當天還在飆漲的股票直接換給對方。消息一出，SpaceX 股價當天漲了約 16%，市值一舉超車亞馬遜和微軟，衝上全美第四。換句話說，市場用上漲幫它把這筆 600 億的帳，在幾個小時的交易裡就付掉了一大半。Cursor 那邊也不是...
Google Skills — 你的 AI 老是寫出過期的雲端程式碼，這個 Markdown repo 想治本
把時間拉回到大模型剛開始會寫程式的那陣子。你叫它幫你接 Google Cloud，它寫得飛快，語法也漂亮，你複製貼上，跑——炸了。它用了一個半年前就被標 deprecated 的 google-cloud-aiplatform SDK，順手還給你掰了一個根本不存在的 model 名稱。 這個場景，從那時候到現在，幾乎沒怎麼變過。換了幾代模型，分數一代比一代高，但你叫它接雲端 API，它還是有不小機率給你一段「看起來對、跑起來錯」的程式碼。問題不在它笨。問題在一個更結構性的地方：它的記憶有個截止日，而雲端產品沒有。 一個追不上的時間差想清楚這件事，得先承認一個落差。 一個 AI 模型的知識，是在某個時間點凍結的。它訓練完那一刻，腦袋裡的 Google Cloud 就停在那個版本——那時候的 SDK、那時候的 model 名稱、那時候的最佳實踐。然後它被部署出來，開始服務你好幾個月、甚至一年。 而這段期間，Google Cloud 那邊在幹嘛？Gemini 的 model 名稱每幾個月換一輪，SDK 大改版，認證方式推陳出新，昨天的 golden path 今天就被標成不建議。雲端產...
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...
