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Claude Code 自動記憶系統完整教學 — 讓 AI 跨 Session 記住你的一切
你有沒有那種經驗——搬到一間新公司，坐下來，隔壁的前輩跟你說：「資料庫密碼在 wiki 第三頁，build 指令用 make 不要用 gradle，還有，千萬不要動 legacy 那個資料夾。」 你點頭，記在腦子裡。第二天醒來，全部忘了。 Claude Code 每次開新 session，就是在經歷這件事。你跟它講了很多：「我偏好用 pnpm」「commit message 要用繁體中文」「這個 API 的 rate limit 是每秒 10 次」——然後下一次對話，它什麼都不記得，因為 session 一關，記憶就清零了。 CLAUDE.md 解決了一部分問題，讓你把「規則」寫死在檔案裡。但規則和記憶是兩件事。規則是「公司 SOP」，記憶是「跟這個同事相處一個月後，你知道他習慣什麼、踩過什麼坑、哪些東西要特別注意」。 Claude Code 的自動記憶系統（auto memory）就是在做這件事。 一本自動更新的工作筆記想像你入職第一天，公司發了一本空白筆記本給你。沒人叫你寫什麼，但你自然會開始記——「前輩說那個 API 有 bug 先不要碰」「老闆偏好用 bullet po...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/05/15
67%。 這是全球企業裡，懷疑自家 AI agent 已經偷看了不該看的資料的比例。不是「可能會」，是「懷疑已經發生了」。三分之二的企業承認：我們放了一個東西進來，然後我們不確定它看了什麼。 同一週，Apple 宣布 iOS 27 讓你選第三方 AI 取代 ChatGPT。Notion 把工作空間變成 AI agent 的控制中心。Amazon 的 AI 購物助理可以跑去別家網站幫你刷卡。Honeycomb 推出 agent-native 可觀測性——因為你根本不知道你的 AI agent 在生產環境裡幹了什麼。 五條新聞，一個共同訊號：AI agent 的權限正在以超越我們理解速度的方式擴張。而我們連監控它們的工具都才剛開始蓋。 Apple iOS 27：你的 Siri，你選引擎Apple 終於承認了一個事實：單一模型不可能最擅長所有事。 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 將允許使用者選擇第三方 AI 模型——Claude、Gemini、以及其他通過審核的模型——取代 ChatGPT，作為 Apple Intelligence 的預設引擎。不是只能換一個，是...
Hermes Agent — 在自家 VM 部署 AI 助理的完整踩坑記錄
你以為自架 AI 助理最難的是模型。不是。 模型換六次就好了。真正會讓你卡住的，是 nginx 回傳 400、瀏覽器無限 redirect、還有人設怎麼寫都不生效這種鬼問題。NousResearch 的 Hermes Agent v0.13.0 是一套開源 AI 代理框架，可以接各種 LLM 後端，自帶 Dashboard 跟多平台 Gateway。我在公司的 Ubuntu 26.04 VM 上把它跑起來，串上 LINE 聊天機器人，中間踩的坑比安裝步驟還多。 這篇文章是 Notion 開發筆記的整理，保留原始的踩坑順序。不是教學文，比較像驗屍報告。 先畫一張圖整體架構其實不複雜，用一句話講完：外面的流量進來先經過 nginx 做 SSL 終止，然後根據路徑決定往哪送。 12345Internet → TP-Link Router (port 80+443) → VM 235: nginx 中央閘道 (SSL 終止) ├── / → VM 199:80 (CoolApps 管理系統) ...
Claude Code Desktop App 完整教學 — 平行 Session、拖放工作區與整合終端機
打開三個終端機視窗。一個跑前端 dev server，一個跑後端 API，一個跑測試。再開一個 Claude Code session 修 bug，另一個 session 寫新功能。Alt-Tab 按到手指抽筋，每次切回去都要花五秒重新定位「我剛才做到哪了」。 如果你有過這種經驗，Claude Code 的桌面版重新設計就是為你做的。 一個視窗，多個 Session2026 年四月，Anthropic 對 Claude Code 的桌面 app 做了一次大改版。核心改變只有一個：你可以在同一個視窗裡同時開多個 session，並排顯示。 聽起來很簡單。實際用起來的差距是這樣的——以前你要在不同視窗之間跳來跳去，每次切換都斷一次思路。現在你把兩個 session 並排放在螢幕上，左邊修 bug、右邊跑測試，眼睛掃一下就能看到兩邊的狀態。 這就像雙螢幕跟單螢幕的差距。技術上你用單螢幕也能做一樣的事。但雙螢幕省下的是每天幾百次的視窗切換，每次省一點點認知負擔，一天下來是真實的生產力差距。 Session Sidebar：所有工作，一個清單新版左側加了一個 Session Sideb...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/05/14
15 個。 這是 Anthropic 昨天丟進中小企業市場的預製 AI 工作流數量。不是 15 個 prompt template，是 15 個直接串進 QuickBooks、PayPal、HubSpot、Canva、DocuSign 的 agentic workflow。Claude 可以自己對帳、追發票、分析毛利、整理月報——不需要你寫一行程式碼。 同一天，OpenAI 成立了一間叫 DeployCo 的子公司，專門幫企業把 AI 塞進生產環境。Google 把 Gemini 縫進 Android 的每一層，從 app 操作到瀏覽器摘要到桌面 widget。微軟用一群 AI agent 挖出了 16 個 Windows 零日漏洞，其中四個是遠端程式碼執行。DeepSeek V4 Pro 以 Opus 4.7 六分之一的價格，在 benchmark 上貼到了同一個水準。 五條新聞，一個共同訊號：AI 公司不再只是賣模型了。它們在搶的是——誰先嵌進你的日常工作流，誰就拔不掉。 Claude for Small Business：15 個工作流，7 個軟體整合，零行程式碼Anth...
Pixelle-Video — 一句話生成完整短影片的 AI 編排引擎
大部分人聽到「AI 影片生成」，腦中浮現的是 Sora、Kling 這類工具——輸入一段文字，模型吐出一段影片。 但仔細想一下：你上次需要的「影片」，真的是一段 10 秒的動畫片段嗎？還是一支有旁白、有配圖、有背景音樂的完整短影片？ Sora 解決的是前者。Pixelle-Video 解決的是後者。而這兩件事之間的距離，比大多數人以為的還要遠。 影片界的 LangChainPixelle-Video 是阿里巴巴達摩院開源的短影片自動生成引擎。你給它一個主題——比如「為什麼我們還沒有找到外星文明」——它會自動完成文案撰寫、AI 配圖、語音旁白、背景音樂，最後輸出一支完整的短影片。 注意，它不是一個模型。它是一個編排器。 這個區別很重要。就像 LangChain 把 LLM、Embedding、Vector DB 串起來做 RAG pipeline 一樣，Pixelle-Video 把 LLM（寫文案）、圖像生成模型（畫配圖）、影片生成模型（做動態）、TTS（唸旁白）串成一條影片 pipeline。每個環節你都可以自己換模型。 文案用 GPT-4o 或 Qwen？隨你。配圖用 FL...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/05/13
393%。 這是 2026 年第一季，AI 驅動的流量導向美國零售網站的年增幅。不是 39.3%，是 393%。接近四倍。而且這些 AI 帶來的流量，購買轉換率比傳統管道高出 42%。 同一天，Anthropic 宣布 Claude 正式進軍法律科技，帶著 12 個法律 Plugin 和 20 多個 MCP 連接器。GitHub 把 Copilot 從月費制改成用量計費，開發者社群的反應可以用一句話總結：「付一樣的錢，拿更少的東西。」Cloudflare 發表了一個把 LLM 權重無損壓縮 22% 的技術。Cursor 推出 2.0，自研 coding model 加上八個 agent 同時平行執行。 如果你把這五條新聞疊在一起看，會發現一件事：AI 正在同時吃掉基礎設施層、工具層、和應用層。不是「即將」，是「正在」。 Claude for Legal：AI 進法律業，不是替代律師，是替代律師的工具鏈Anthropic 不做法律 AI 產品已經不可能了。 五月十二日，Anthropic 正式推出 Claude for Legal。這不是「Claude 幫你看合約」這種玩具級整合...
Awesome — GitHub 上 Star 最多的開源資源策展清單
GitHub 全站 star 數最高的 repo，不是 React，不是 Linux kernel，不是任何一個 AI 模型。 是一份清單。 sindresorhus/awesome 拿了 46 萬顆 star，比 TensorFlow 高、比 VS Code 高、比 freeCodeCamp 高。一個沒有程式碼的 repo，打贏了所有有程式碼的 repo。這件事本身就很值得想一下。 開發者最貴的成本不是寫 code你要用 Python 做一個爬蟲。Google「python web scraping library」，前三頁是 SEO 農場的推薦文，Stack Overflow 最高票的答案是 2019 年的，有人留言說「這個 API 已經 deprecated」但沒人理。你花了兩小時比較 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium、Playwright，最後還是不確定該選哪個。 這個場景每天都在發生。技術選型的隱性成本比寫 code 本身還高。你以為你在「做研究」，其實你在被 SEO 排名牽著鼻子走。排在前面的不見得是最好的，只是最會做行銷的。 Awesome...
Claude Code Plan Mode 完整教學 — 讓 AI 先想清楚再動手的正確姿勢
蓋房子的師傅不會拿到一塊地就開始砌牆。他先畫圖。樑柱位置、管線走向、承重計算——圖紙確認了，才叫水泥車進場。 你讓 AI 改程式碼的時候呢？直接下指令，它立刻開始動檔案。改了三個、砍了兩個、建了一個——你還沒搞清楚它的邏輯，事情已經做完了。運氣好，結果是對的。運氣不好，你在 git diff 裡面撈殘骸。 Plan Mode 就是那張圖紙。Claude 進入唯讀狀態——可以讀檔案、搜程式碼、分析依賴，但不能改任何東西。它把整個計畫攤開給你看，你確認了，它才動手。 為什麼「先規劃」反而更快這裡有個違反直覺的現象。 你可能覺得多一個規劃步驟會拖慢速度——原本直接做就好，現在還要先寫計畫、review 計畫、確認計畫，不是多繞了一圈？ 實際操作完全相反。Anthropic 觀察到最有效率的 AI 輔助開發者遵循一個 80/20 比例——80% 的時間花在規劃（理解需求、對應依賴、辨識邊界條件），只有 20% 的時間在監督程式碼執行。（來源：Anthropic Claude Code Best Practices） 不是因為他們動作慢。是因為計畫做好了，執行階段幾乎不需要回頭...
Claude Code /goal 命令完整教學 — 設定完成條件讓 AI 自己跑到結束
上週五下午三點，我在重構一個 Spring Boot 專案的認證模組。改了 service 層要跑測試，測試過了要確認覆蓋率，覆蓋率不到 80% 要補測試，補完再跑一次——每一輪我都得按 Enter 讓 Claude 繼續。四輪之後我意識到，我的工作就是一直按 Enter。 這週我用 /goal 做同一件事。打了一行字，站起來泡咖啡，回來的時候 8 個測試檔案已經改好，覆蓋率 84%，Claude 自己停了。 你缺的不是 AI，是一個完成條件想像你請一個實習生幫你整理會議室。 第一種方式：「把椅子推進去⋯⋯好，現在擦白板⋯⋯好，現在把馬克筆收好⋯⋯好，現在⋯⋯」你每講一句他做一步，你不講他就站在那邊等。 第二種方式：「整理到可以開會的狀態就好。」他自己判斷椅子要推、白板要擦、筆要收、投影機要開。你不用站在旁邊，做完他會跟你說。 Claude Code 以前的工作方式就像第一種。每做完一步，它停下來等你確認。/goal 把它切換成第二種——你給一個「完成長什麼樣子」的描述，它自己決定怎麼到達那裡。 技術上的定義：/goal 設定一個 completion condition，Cl...
