Cheng's Tech & Life

Stripe 的 AI agent 一週吐出 1,300 個 PR、Anthropic 推出免費的 Claude Code Analytics API 讓企業追蹤 AI 開發者生產力、Google Gemini 正式拿到 MCP 和 Computer Use、Eclipse Ventures 砸 13 億美金押注 AI 基礎設施，然後中國的 Spirit AI 在 30 天內連拿兩輪共 4.2 億美金。 Stripe Minions：一週 1,300 個 PR 的自主 Coding AgentStripe 的工程團隊把內部的 AI coding agent 系統 Minions 正式搬上檯面。數字很嚇人：每週自動產出超過 1,300 個 pull request，所有程式碼都經過人類 review。 跟 Copilot 或 Cursor 不同，Minions 不是互動式的程式碼補全工具。它走的是 one-shot 模式——從 Slack thread、bug report 或 feature request 接收任務描述，自己從頭把程式碼、測試、文件全部生出來。背後用的是 Blu...

一個 Claude Code session 修 auth bug，另一個在寫新的 API endpoint，第三個在跑測試然後修 failing cases。三件事同時進行，互不干擾。 這不是什麼未來願景，是 Claude Code 的 --worktree flag 已經能做到的事。Boris Cherny（Claude Code 的創造者）自己的工作流是同時跑 10-15 個 session，每個 session 各自推進不同任務。聽起來很瘋狂？其實設定比你想的簡單得多。 為什麼需要 Worktrees先講問題。你在一個 repo 裡開了 Claude Code session A 修 bug，修到一半想讓另一個 session B 同時去加新功能。結果 B 改了你正在 debug 的檔案，A 的 git status 瞬間爆炸——unstaged changes、merge conflicts、整個 context 亂掉。 Git worktree 解決這個問題。一個 worktree 就是同一個 repo 的一個獨立工作目錄，有自己的 branch、自己的檔案，但共享同...

每次開新的 ChatGPT 對話，它都不記得你昨天講了什麼。用 Claude Code 開新 session，前一輪的 debug 心得全部歸零。LLM 的記憶，基本上跟金魚差不多。 OpenSoul 試圖改變這件事。它在 LLM 之上疊了一層認知架構，靈感來自人腦的神經結構——海馬迴管情節記憶、新皮質管語意記憶、基底核管程序記憶，甚至還有多巴胺和血清素的虛擬版本來調控 AI 的「情緒」。聽起來很科幻？確實，但它的設計文件讀起來比大多數「AI 認知」專案都嚴謹得多。 三層記憶圖譜OpenSoul 把記憶存在 FalkorDB（基於 Redis 的圖資料庫）裡，分成三層： 情節記憶（Episodic Memory）對應海馬迴，記錄具體的對話片段。「你上次說你喜歡喝咖啡」——就是這一層在運作。 語意記憶（Semantic Memory）對應新皮質，儲存從對話中提煉出來的通用知識。「Python 是程式語言」這種事實性資訊住在這裡。 程序記憶（Procedural Memory）對應基底核，記住「這個使用者常犯的錯」之類的行為模式。 每次對話時，系統用 EcphoryRAG 做聯想檢索...

打開 Claude Code 輸入 /powerup，終端機裡跑出一段互動式動畫教學。不用開瀏覽器、不用翻文件，在你寫程式的地方直接學怎麼用這個工具。這是 v2.1.89 加進來的新功能，搭配同一時期的 MCP 500K 上限、headless defer 機制和 /cost 增強，四月的第一週就塞了四個版本更新。 /powerup：終端機裡的互動教學/powerup 的設計哲學很明確——新手不需要離開終端機就能學會 Claude Code 的核心功能。每個 lesson 都有動畫示範，不是只給你看文字說明，而是實際在終端機裡播放操作過程。 12345# 啟動 Claude Code 後直接打/powerup# 會看到課程選單，選你想學的功能# 每個課程有互動式的 step-by-step 引導 跟一般文件的差別在哪？文件告訴你「你可以用 /loop 設定排程」，/powerup 則是在終端機裡示範整個設定流程，讓你跟著操作。學習曲線直接壓平一截。 對比一下其他 AI coding 工具的新手引導：Cursor 靠的是 GUI 裡的 to...

/buddy 敲下去，跳出一隻 common 的 snail。你盯著那隻蝸牛三秒鐘，心想：我想要的是 legendary shiny dragon，不是這個。 問題是，官方沒有給重新 Roll 的入口。寵物的外觀、物種、稀有度全部由 hash(userID + SALT) 確定性生成——同一個 userID 永遠會得到同一隻寵物。想換？得從底層動手。 這篇把整個寵物系統的原理拆給你看，然後教你怎麼用腳本暴力搜尋到你想要的組合，最後寫進設定檔完成替換。手動派和懶人派的方法都有。 寵物系統長什麼樣兩層架構：骨架跟靈魂寵物分成兩層，儲存方式完全不同： Bones（骨架）——外觀、物種、稀有度、屬性值。不存在任何檔案裡，每次都是由 hash(userID + SALT) 即時計算出來的。換句話說，只要 userID 一樣，骨架就永遠一樣。 Soul（靈魂）——名字和性格。存在 ~/.claude.json 的 companion 欄位裡。這部分可以隨便改。 1234567// src/buddy/companion.tsconst SALT = 'friend-2026-401...

754 億參數、MIT 授權、跑八小時不斷線——中國智譜 AI 的 GLM-5.1 直接在 SWE-Bench Pro 上壓過 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4。同一天 Anthropic 把「太危險不能公開」的 Mythos 模型丟上 Vertex AI 給特定客戶用，微軟開源了 AI agent 的治理工具包，n8n 又爆一個 CVSS 10.0 滿分，然後 GitHub Copilot 悄悄改了資料政策。 GLM-5.1 開源：MIT 授權的 754B 參數模型，八小時自主編碼智譜 AI（Z.ai）在 4/7 正式發布 GLM-5.1，用的是 MIT License——不是什麼「非商業研究限定」，是真的可以下載、客製化、商用的 MIT。754 億參數，202,752 token context window，在 SWE-Bench Pro 上拿到的分數超過 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4。 但真正讓這個模型跟其他開源模型拉開差距的，是它的「八小時自主任務」能力。Scenario 3 測試裡，GLM-5.1 花八小時從零建出一個...

740 個職缺，四天之內全部評估完畢，最後拿到 Head of Applied AI 的 offer。這不是什麼招募平台的廣告詞，而是一個工程師用 Claude Code 搭出來的求職自動化管線——Career-Ops。 不是投遞工具，是篩選器先釐清一件事：Career-Ops 不會幫你自動投履歷。它的定位比較像是求職版的 CI/CD pipeline——你丟一個職缺 URL 進去，它幫你跑完評估、產生客製化 CV、登錄追蹤器，所有產出都要經過你人工審查才送出。 整個系統建構在 Claude Code CLI 上面，但有趣的地方在於它的邏輯不是寫在程式碼裡，而是寫在 Markdown 檔案中。CLAUDE.md 加上 14 個 modes/*.md 定義了所有行為——評估框架、評分公式、PDF 格式、外聯訊息模板。如果你想客製化，改 Markdown 就好，不用動程式碼。 作者把這個設計叫做「Prompt-as-Code」。類比的話，傳統軟體是「用程式碼寫邏輯」，Career-Ops 是「用 Markdown 寫邏輯，讓 AI 當執行引擎」。 評估系統：六個區塊，十個維...

凌晨兩點，手機跳了通知：有人在 PR 留言 @claude fix the TypeError in the dashboard component。你翻了個身繼續睡。早上起來打開 GitHub，Claude 已經改好了、推了 commit、還在 comment 裡解釋了根本原因。 這不是科幻。Claude Code GitHub Actions 就是在做這件事——把 Claude 塞進你的 CI/CD pipeline，讓它在 GitHub 上自動回應 PR、修 bug、寫測試、甚至從 issue 直接生出整個 PR。 它能幹嘛？一句話：在 GitHub 的 issue 或 PR 裡 @claude 就能觸發 AI 幫你做事。 具體來說： 從 issue 自動建 PR：描述需求，Claude 分析 codebase 後產出完整的 PR 自動 code review：PR 開出來或更新時，Claude 自動分析 diff 並留下 review comments 回應 @claude 指令：在任何 comment 裡 @claude，它會根據上下文回應 修 bug：貼上...

打開 PR review，看到 800 行 AI 產出的變更。你盯著螢幕三十秒，腦袋浮出那個每次都會出現的問題：這東西能信嗎？ Thoughtworks 的 Distinguished Engineer Birgitta Bockeler 在 Martin Fowler 網站上丟出了一篇重量級文章（2026-04-02 發表），直接正面回答這個問題。她的答案不是「可以」或「不可以」，而是：你需要建構一套系統化的控制機制，叫做 Harness。 Harness 是什麼？一句話講完Harness = AI Agent 中除了模型本身以外的所有東西。 人類工程師寫 code 的時候，其實自帶一套「隱性 harness」——多年累積的編碼慣例、對複雜度的直覺痛感、「這段寫太爛了我自己看不下去」的美學標準。Agent 沒有這些。它能吐出幾乎任何程式碼，但沒有品味判斷、沒有組織記憶、沒有那種「雖然能跑但三個月後一定出事」的第六感。 所以你得把這些隱性知識外顯化成可執行的控制系統。人類的角色從「寫程式碼」變成「迭代改進 harness」——harness 的品質直接決定你能對 Age...

Cursor 把編輯器砍掉重練、GitHub Copilot CLI 多了個會自動抓 bug 的 Critic agent、Jack Dorsey 的 Block 丟出開源 AI agent「Goose」、Fortinet 又爆一個被打到進 CISA 黑名單的零日漏洞，然後 Flowise 那邊直接 CVSS 滿分 10.0。AI 工具越來越強的同時，攻擊面也在同步擴大。 Cursor 3 發布：編輯器不見了，Agent 才是主角4 月 2 日，Cursor 團隊做了一件很大膽的事——把整個 IDE 介面砍掉重寫，從零打造一個「agent-first」的開發環境。傳統的檔案樹、tab 列、編輯區？還在，但已經不是視覺中心了。 新介面的核心是一個 Agent 面板。你可以同時跑多個 agent 跨不同 repo，本地和雲端無縫切換，甚至從手機、Slack、GitHub、Linear 啟動 agent session。內建 Git 操作（staging、commit、PR 管理），不用再切到終端機。 背後更有趣的是技術：Cursor 導入了 real-time RL for Comp...