AZ-305 Azure 架構師認證 - 第五天課程筆記
**20%**。這是英語版 AZ-305 題庫在 2026-04-17 更新的變動比例。新題範疇集中在監控、備份、遷移——也就是第四天才剛上完的東西。繁中、簡中、港版會在兩到三週內陸續同步，6 月底前完成。 想像你準備某科期末考準備到一半，突然老師改了五分之一的題目——這大概是大部分考生最怕聽到的消息。第五天講師開場就先打這劑強心針：怎麼把這個變動納進備考時程。 這篇是 AZ-305 第五天的課堂筆記。前四天講技術，這一天全部講「怎麼考過」——從報名、考場選擇、費用優惠、到六題範例解析，整個考試流程被壓在最後一天過完。 考試定位：兩張考才拿得到專家級AZ-305 是 Azure Solutions Architect Expert 三星專家級認證。這個級別的設計是：必須同時通過 AZ-305 跟 AZ-104（Azure Administrator Associate），微軟才會核發專家證書。 順序不限。可以先考 AZ-305 再補 AZ-104，也可以反過來。但只有一張的話，只會拿到對應的單一認證，不會有專家級徽章。 這個設計的邏輯很清楚：架構師不能只會畫架構圖，還得懂基礎操...
GH-300 GitHub Copilot 認證 - 第五天課程筆記
課程走到最後一天，講師把前四天技術細節全部擺到一邊，丟出四個詞：人負責、流程優先、上下文工程、版本選擇。然後說：「記這四個就好。」 一開始以為是虛招。但把 GH-300 整份考綱攤開後會發現——這四個詞是骨架，前四天的所有 Copilot 功能、Coding Agent、SpecKit、TDD 三 Agent、自訂指令、企業治理，全部都是這四個骨頭上長出的肉。 這就是費曼式的學習：能把整門課壓成一句話的人，才真的學會了。 這篇是 GH-300 的課堂筆記，不是原創深度解析，重點是把第五天上到的東西整理清楚，對應到實務上可以拿去用的行動。 責任制的 AI：六大原則不是投影片上的裝飾微軟 Responsible AI 框架有六個原則，在 GH-300 的考試跟企業導入場合反覆出現。一開始看會以為是 PR 用的官腔，但仔細讀會發現每一條都扣著工程師日常會踩到的坑。 把六條濃縮成一個類比：AI 就像實習生。很聰明、學得快，但沒有責任能力。六個原則都是為了回答同一個問題——這個實習生搞砸了，誰要負責？ 公平性（Fairness）。模型對不同族群、不同程式風格、不同語言的反應要一致。Cop...
Buddi — 住在 MacBook 瀏海裡的 Claude Code 寵物伴侶
Claude Code 的 /buddy 被官方刪掉那一週，GitHub 上有一則 issue 滾到 #45596——社群請願把寵物帶回來。三天後 talkvalue 這個人丟出 Swift 寫的 Buddi，比官方版還多了權限审批、session 監控、API 配額追蹤，順便把它塞進 MacBook 瀏海那塊一般人覺得「設計缺陷」的黑色區域。 反直覺的地方不是寵物被救回來，是瀏海原來可以當控制台。 那塊 130 像素高、橫過螢幕正中央的黑色區域，自從 2021 年 iPhone 把瀏海搬到 Mac 之後，就是工業設計上的爭論焦點。大部分 app 把它當成要躲開的障礙物——選單列往兩邊擠、全螢幕時硬切掉那段。Buddi 走相反方向：既然這塊黑色永遠都在，乾脆拿它做 Claude Code 的儀表板。ASCII 寵物在裡面走來走去，狀態切換就切換動畫，Claude 要權限就從瀏海裡展開 Allow/Deny 按鈕。 先把角色定位講清楚：它不是 Anthropic 出的官方工具。Anthropic 把 /buddy 當成愚人節彩蛋做了一版，社群上頭之後被砍掉，然後就有人自己...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/04/20
658 倍。這是一個惡意 MCP 伺服器可以把你的 LLM 帳單灌到幾倍——而且標準防禦的偵測率不到 3%。這不是假設性攻擊，是本週剛被學界證實的攻擊技術。同一週，OpenAI 寫了一份內部備忘錄批 Anthropic 的收入造假、Windsurf 在被 Google 挖角後以 2.5 億被 Cognition 救援式收購、Claude Code Game Studios 把 49 個 agent 組成一家虛擬遊戲公司。 這幾條新聞放在一起看，你會看到一個共同模式：AI 的基礎設施跑得比風險管控快。 商業結構、攻擊面、agent 編排這三塊都在同一個時間軸上加速，但「怎麼守住」的答案集體還沒跟上。過去兩年大家在談「AI 怎麼改變我的工作」，今年開始變成「AI 怎麼攻破我的系統」。 Claude Code Game Studios — 49 個 agent 組一家虛擬遊戲公司4 月 19 日，GitHub 開發者 Donchitos 開源了 Claude Code Game Studios，一個把 Claude Code 單一 session 變成完整遊戲開發工作室的專案。不是把幾...
Claude Code Monitor Tool — 讓 AI 像裝了雷達一樣盯著背景程序
一個 /loop 每兩分鐘跑一次 pytest 的任務，在 10 分鐘裡會燒掉 5 個 API call——其中 4 個完全沒拿到有用資訊。 每次 Claude 醒來、載入 context、發 prompt、收 response，然後看到「測試還在跑，下次再來」，就這樣重複四次。token 照算、時間照花、noise 照寫進 transcript。 Claude Code v2.1.98 新增的 Monitor Tool，把這個模式整個翻過來。 想像一下你家的煙霧偵測器。它不是每 30 秒跳出來問你「廚房起火了嗎？」，而是靜靜地掛在天花板上，真的有煙才會叫。Monitor Tool 就是給 Claude 裝煙霧偵測器：背景跑一個程序，每一行 stdout 都是一個事件，事件真的來了才會叫醒 Claude。沒事件的時候，Claude 在做別的事，不花 token 也不佔 context。 這個差異在帳單上很具體。以前你要求「幫我盯著 server.log，出現 5xx 就通知」，只能用 /loop 或 watch，每次輪詢都要付出一次 Claude 的 thinking round...
台灣 AI 資料中心的電力困境：桃園以北為什麼擋下了下一輪基建
1000 TWh。這是 2026 年全球資料中心估計的年用電量——約等於德國一整年的總電力消耗。而在同一個數字底下，台電剛下了一個決定：桃園以北，5MW 以上的大型資料中心電力申請，暫停核准。 這句話如果是三年前講出來，沒有人會在意。但 2026 年——全世界的國家都在搶著蓋 AI 算力底座，Microsoft 這週才宣布 100 億美金投資日本——台電說「北部沒電了」，等於是在 AI 軍備賽跑上主動讓出一步。 這事沒被講成大新聞。但它的系統性意義，比這週所有 AI 模型發布加起來都重要。 看似是電力問題，其實是國力問題工程師圈的話題這週繞著 Composer 2、Cursor 3、Claude Design 轉。但有一句話在 PTT 上被丟出來、沒被接住：「台灣連 5MW 資料中心都塞不下了，還想當 AI 強國？」 這不是酸。這是事實。 經濟部先前的估算——AI 用電五年內會增加 8 倍。台電這次出的新規則，把「新建或擴建 5MW 以上的資料中心」納入能源使用說明書審查範疇，搭配「桃園以北暫停核供電」的實質動作。官方說法是「引導產業往中南部走」，實際意思是北部已經沒有餘裕給這種...
Cinematic UI — 讓 AI 像電影導演一樣做網頁設計的推理框架
200 位導演、80 種構圖、1,486 個網站 DNA、2.9MB 的設計資料庫——這是一個 npm 套件會塞的東西嗎？不是，它根本不是套件。 大部分 AI 設計工具的問題，不是 AI 不夠聰明，是我們讓它做錯的事。你給它一個色板、一組元件、一套排版模板，叫它「挑一個」。結果就是你看到的 AI 首頁千篇一律——Hero 配大標題、三欄 Features、CTA 按鈕、footer 放社群 icon。Cinematic UI 這個專案的切入角度很反直覺：問題不在素材不夠多，是 AI 根本不該在「挑選」這一層做事。 你以為的 AI 設計 vs 它想做的事想像一下這個對比。一個設計師接到「幫我做一個有電影感的網站」，他會怎麼開始？如果他是個懂設計的人，大概會先問你——「你說的電影感是王家衛那種、還是 Fincher 那種？」然後打開 Mubi 看半天，把某部片的色調、節奏、構圖邏輯拆解出來，再開始畫 wireframe。 換成 AI 呢？它直接打開元件庫，挑一個叫做「cinematic」的預設主題，套上去給你。成品當然有模有樣，但不會有靈魂——因為它根本沒做過「拆解一位導演的視覺語言...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/04/19
130,000 位審計員。這不是 EY 有多少客戶，是 EY 這週正式交給 agentic AI 輔助執行工作的人數。同一個禮拜，Cursor 3 把自己的自研編碼模型推到前線，Canva 做了它十三年來最大的一次改版，Microsoft 修了兩個已經被武器化的零日，Novo Nordisk 決定把 OpenAI 的能力嵌進整個藥廠的工作流。 把這五條新聞擺在一起，你看到的不是五件小事，是企業級 agentic AI 的「基礎設施化」正在同一個月落地。過去三年各家公司在試水溫、在 POC、在找用例。這個月開始，POC 結束了，directed deployment 正在發生。 Cursor 3 + Composer 2 — Anysphere 自己訓了一個編碼模型Cursor 這個四月丟了一顆比較冷的震撼彈：Composer 2，它們自己從零訓練的 frontier 編碼模型，直接塞進 Cursor 3 的新介面當預設模型。 Composer 2 在 CursorBench 拿到 61.3 分，前一代 Composer 1.5 是 44.2——跳了將近四成。在自家的 GPU ke...
TimesFM — 一個模型預測所有時間序列，Google 的 Zero-Shot 基礎模型
你手上有 500 條商品的銷量歷史要預測未來三個月。依照傳統機器學習的思路，你得訓練 500 個模型——每個商品一個。資料清理 500 次、調參 500 次、上線部署 500 次。 Google Research 的 TimesFM 把這個數字劃掉，改寫成一個。 不管你有幾條時間序列，一個預訓練模型打遍天下。2024 年在 ICML 發表，論文出來一年多 GitHub 破了 12,000 顆星，Apache 2.0 授權。名字叫 Time Series Foundation Model——時間序列界的 GPT。 為什麼「預訓練 + zero-shot」在時間序列能成立聽起來有點不合理。商品銷量的波動跟伺服器流量的波動看起來完全不一樣，怎麼可能一個模型通吃？ 這也是論文出來時最被質疑的地方。但答案其實在「層級」這件事上。你看的是表面資料的不同，模型學到的是更底層的東西——上升、下降、週期、震盪、突變這些模式原型，跨領域都長一樣。把時間序列看成一種語言，那商品、氣溫、流量只是不同的「方言」，通用文法是共通的。 GPT 就是這個邏輯的先例。GPT 不是為每個問題重新訓練，它是在海量語料...
遠端工程師的居家辦公升級清單 2026 — 從桌子到椅子的真實踩坑紀錄
打字的時候螢幕在微微抖動。你以為是眼睛累，休息一下就好——結果幾個月後你發現是升降桌的問題。二節式、薄桌板、腳柱只有兩節，重手打鍵盤的時候整張桌子共振，螢幕跟著晃 0.5 公厘。眼睛每 0.2 秒重新對焦一次，一整天下來頭暈想吐。 這是真的會發生的事。而且發生的頻率比你想像中高。 遠端工作兩年多，我換過三張桌子、兩張椅子、四組螢幕支架、一堆鍵盤，還有兩台螢幕（一台因為放錯高度看肩頸報廢了）。這篇是一份花了大概 15 萬新台幣才整理出來的清單——不是推薦文，是「你應該先知道的坑」。 桌子：穩定度比你想的還重要大部分人買升降桌第一個看的是高度範圍和馬達瓦數。真正該先看的是桌子的晃動幅度。 一個簡單的現場測試：桌子調到最高的時候，用拳頭重敲一下桌面，看螢幕抖幾秒才停下。正常好桌子是一秒內止住、抖幅看不出來；爛桌子會晃三秒以上，螢幕跟著有可見的位移。 影響晃動的變數按重要性排： 腳柱節數：三節式 >>> 二節式。三節式下半部更粗，力學結構更穩。同價位選二節的省不到多少，但穩定度差一個檔次 腳柱設計：倒置式（上粗下細）比正立式穩定，因為承重點更靠近重心 桌板厚度：至少 ...
