Cheng's Tech & Life

Day 2 的內容量比 Day 1 大很多。從 Managed Instance、VM 選型、效能調校一路講到高可用性、備份策略、資料庫遷移、TDE 加密。幾乎每個段落都有考試重點。 Managed Instance：過渡方案Managed Instance（MI）是介於 PaaS 跟 VM 之間的選項。相容性 99%（不是 100%），只提供 SSDE 服務，不含 SSIS、SSAS、SSRS。資料上限 16 TB，業務關鍵型的話只有 4 TB。 部署優先順序還是：PaaS > VM > MI。MI 的定位是「沒辦法直接從 VM 跳到 PaaS」時的中繼站，費用不低，不是首選。 遷移路徑建議：VM → MI → PaaS，逐步遷移。 MI 有自動調優功能（SQL Server 2016+ 起），但目前只支援索引層面（建立/刪除索引）跟統計資訊更新。存儲規劃、應用程式優化、架構優化這些還沒涵蓋。 VM 部署的 License 陷阱這個要特別注意：VM 映像預設包含 SQL Server 授權費用。如果你沒手動選「使用自己的授權」（Hybrid Benefit...

Day 1 把治理、計算、非關係性存儲講完了（佔考試 35%），Day 2 進入關聯式資料庫、大數據架構、消息與事件機制。 Azure SQL Database 五種部署方式 方式 控制程度 適用場景 SQL on VM 最高 需要 100% 功能相容、完全控制 Managed Instance 高 99% 相容，託管基礎架構的過渡方案 Elastic Pool 中 多個資料庫共享資源 SQL Database 低 單一資料庫，最簡單 服務連接器 低 直接連接雲端 SQL 實例 微軟的推薦順序很明確：PaaS 優先（Azure SQL Database），安全又簡單。真的需要完全控制才用 SQL on VM。Managed Instance 是過渡方案——沒辦法直接從 VM 跳 PaaS 的時候，先停在 MI 慢慢遷。 架構層級長這樣：SQL Server 實例（邏輯服務器）→ Elastic Pool（彈性池）→ Database（資料庫）。 定價模式與 SKU三種定價模式 模式 說明 適用場景 DTU 固定計算單位，簡單易懂 開發&#x...

Day 1 講的是上下文工程的觀念，Day 2 就進入實戰了——怎麼把上下文管理、結構化提示詞、自定義指令這些東西落地到團隊的日常開發裡。 上下文管理的三個核心符號第一天介紹了 @ 跟 #，第二天把它們的底層機制講得更清楚： 符號 名稱 作用 底層機制 # Scope 精確定位到特定檔案、函式、變數 直接注入指定程式碼片段到上下文 @workspace Workspace 整個工作區的檔案搜尋 檔案名稱與路徑搜尋，比較淺層 @codebase Codebase 語意級別的程式碼理解 語意索引 + 檔案間關聯分析 使用建議很直白：精確操作用 #，找檔案用 @workspace，要理解跨檔案依賴關係用 @codebase。 要注意 @codebase 需要事先建好索引，大型專案第一次用可能要等一下。 自定義 Slash Commands系統內建的 /fix、/explain、/tests、/doc 很方便，但更有價值的是自定義指令。 做法很簡單：在 .github/prompts/ 底下放 .md 檔案，檔名就是指令名稱。 12345.github/└── p...

「每次寫月結報告都要開四個工具、對三份表格、套同一個格式。」如果你有類似的重複工作流，Claude Cowork 的 Plugin 系統就是為這種場景設計的。 跟 Claude Code 的 Skill 不同（那比較偏程式碼層面的擴充），Cowork Plugin 面向的是工作流程本身。它把你團隊的制度知識、工具連接、審核標準封裝成一個可重複使用的外掛，讓 Claude 每次執行都像一個懂你們規矩的老同事。 Plugin 的三個核心元件一個 Cowork Plugin 由三塊東西組成，不一定每個都要有，看你的需求而定： Skills 是方法論的容器。它可以是一份格式偏好、一套審核框架、或是一個完整的工作流程。Skills 可以用 slash command 觸發（像 /monthly-close），也可以被語意自動匹配。重點是它能參考外部文件、接受輸入參數，有彈性但又有結構。 Connectors 負責串接你的工具。讓 Claude 在工作流裡面直接從 Slack 撈訊息、往 Notion 寫東西、查 Jira ticket，不用你手動上傳下載。底層走的是 MCP 協定，所以只要...

Anthropic 做了一個太強所以不敢公開的模型、MCP 從實驗協定變成基礎建設、AWS 用「寫規格」取代「寫 prompt」重新定義 AI IDE、GitHub Copilot 終於讓你自帶金鑰、Google 在 ICLR 發了一篇可能改變大模型部署成本的論文。週二早上的資訊量不小。 Anthropic Claude Mythos Preview - 太會找漏洞所以不公開CVSS 9.8 的 FreeBSD 遠端程式碼執行漏洞，藏了 17 年沒人發現。Claude Mythos Preview 花幾週就挖出來了。 Mythos Preview 是 Anthropic 最新的前沿模型，通用能力本來就強，但讓資安圈炸鍋的是它的副產品：在幾週的測試期間，這個模型自主發現了上千個零日漏洞，涵蓋每一個主流作業系統和主流瀏覽器。Anthropic 強調這些能力不是刻意訓練的，而是程式碼理解、推理和自主性全面提升後自然浮現的結果。 問題在於，能找漏洞的能力跟能利用漏洞的能力是一體兩面。Anthropic 的選擇是不公開發布 Mythos Preview，改走「Project Glasswi...

50,816 顆星，建立不到五個月，99% 的程式碼是 AI 自己寫的。 Oh My OpenAgent（簡稱 OmO）做了一件其他 AI coding 工具不太敢做的事：把 Claude、GPT、Gemini、Grok 這些互為競爭對手的模型，硬是塞進同一個工作流裡協作。它的出發點很實際 - Claude 擅長遵循指令、GPT 擅長深度推理、Gemini 擅長視覺前端。沒有哪一個模型在所有任務都最強，那幹嘛只用一個？ 不是框架，是已經調好的團隊跟 LangChain 或 CrewAI 不同，OmO 不是讓你「建構 Agent」的框架。它是一個跑在 OpenCode 上的 Plugin，開箱即用就有一整支 AI 開發團隊： Agent 角色 綁定模型 Sisyphus 專案經理，接需求、拆任務、分配 Claude Opus 4.6 Prometheus 架構師，會「面試」你來釐清需求 Claude Opus 4.6 Hephaestus 資深工程師，啃最難的邏輯問題 GPT-5.4 Explore Junior，快速翻 codebase 找東西 Grok ...

課程一開始就打破了一個常見誤解：Copilot 的輸出品質不是取決於你 prompt 寫得多好，而是你給的上下文夠不夠精準。Day 1 整天的核心只有一件事——上下文工程（Context Engineering）。 自然語言描述就好，不需要寫什麼 role/workflow/markdown 結構化 prompt。關鍵在你有沒有把對的東西餵進去。 AI / LLM 的基本概念先快速帶過幾個底層概念： Token 是 LLM 處理的最小單位。中文大約 1 字 = 1-2 tokens。Tokenization 就是把你的輸入拆成 token 序列的過程。 Embedding 是把 token 映射成高維向量，語意接近的詞在向量空間裡距離也近。這是模型理解語意的基礎。 上下文窗口是模型單次能處理的 token 上限。超過之後品質會下降，所以管理上下文的用量很重要。建議使用量到 70-80% 就該主動處理——合併提示詞、回退 checkpoint，不要等系統自動壓縮。 Copilot 支援多模型切換GitHub Copilot 不只用一個模型。目...

DBA 這個角色，在現在的企業裡已經不是只管資料庫了。精簡人力之後，你可能同時要兼資料工程師、分析師，搞不好連 BI 都要你碰。DP-300 就是在這個背景下設計的——它不從零教你 SQL，而是假設你有基礎，直接教你怎麼在 Azure 上管理資料庫。 SQL Server 不只是一顆引擎很多人對 SQL Server 的印象還停留在「資料庫」，但從 2008 版開始它就不是了。現在的 SQL Server 是一個完整的資料平台，裡面包了四大服務： 服務 縮寫 功能 雲端對應 Database Engine SSDE 核心資料庫引擎 Azure SQL Integration Services SSIS ETL 資料整合 Azure Data Factory Analysis Services SSAS 資料分析（BI） Power BI Reporting Services SSRS 報表服務 Power BI 新版還內建了 Machine Learning Services，可以直接對資料庫的資料跑機器學習。版本一路從 7.0 → 2000 → 20...

五天的課，第一天就佔考試 35%。開場就被告知「今天最重要」——治理、計算、非關係性存儲，三個模塊一次塞完。 AZ-305 是微軟認證裡面的三星等級（最高級），全名叫 Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions。不是叫你去按按鈕建 VM，而是要你在各種場景下選出「最適合的架構」。考試題目幾乎都是情境題，給你一堆需求讓你挑方案。 Azure 四層管理架構Azure 的資源管理長這樣： 12345Tenant（租戶） └── Management Group（管理組） └── Subscription（訂閱）= 計費單元 └── Resource Group（資源組） └── Resource（資源）= 實際服務 上面兩層考定義跟功能，下面兩層考 Policy 跟 RBAC 怎麼控制。 幾個容易搞混的點： Management Group 是拿來模擬企業組織架構的，可以巢狀嵌套。你有三個部門、每個部門底下有區域團隊，就用 Management G...

你有算過自己一天切換幾次 AI coding 工具嗎？根據開發者調查，有經驗的工程師平均同時用 2.3 個。不是選擇障礙，是它們的甜蜜點根本不一樣——大部分人最後會同時用兩個。 以下從架構哲學、定價、核心功能、實際使用體驗四個面向拆開來比，最後給出不同情境的推薦搭配。 架構哲學：三種完全不同的設計思路先搞清楚一件事：這三個工具的「形狀」完全不同。 Cursor 是一個獨立的 IDE。它 fork 了 VS Code，然後把 AI 塞進編輯器的每一個角落。你打開的不是 VS Code + 外掛，而是一個從頭為 AI 輔助開發設計的編輯器。Supermaven 的自動補全、Composer 的多檔案編輯、Background Agent 的非同步任務——全都是原生功能。 Claude Code 是一個終端機工具。沒有 GUI，沒有編輯器，就是一個跑在 terminal 裡面的 AI agent。你用自然語言告訴它要做什麼，它自己去讀程式碼、改檔案、跑測試。設計哲學是「讓 AI 自己動手」，而不是「AI 在旁邊提建議」。 GitHub Copilot 是一個 IDE 外掛。它不挑編輯...