Cheng's Tech & Life

打開 Claude Code 還沒輸入任何指令，光是 boot 起來這層 context window 就已經吃掉了——多少？ 預設安裝一個 CLAUDE.md、五個 MCP server、幾個 skills，根據 Claude Code 官方文件的估算，起跳就要五萬個 token。其中光 GitHub MCP 一個就佔了一半以上。 這還是「什麼都還沒做」的數字。 5 月的 /usage 升級之後，這層消耗變得可見了——指令會把 skills、subagents、plugins、每個 MCP server 各自吃掉多少額度列成一張表。本來這層是黑盒子，現在打開了。 這篇拆解三件事：/usage 報表怎麼看、看到之後該怎麼動手減重、為什麼這個指令的設計值得抄到自己的工作流。 /usage 跟 /cost 跟 /stats 不是同一件事先把容易混淆的三個指令分開： 指令 看什麼 適用對象 /usage Pro / Max 訂閱的額度還剩多少、各 category 吃掉多少 訂閱戶 /cost 這個 session 跑下來花了多少美金 用 API key 的...

300 億美金。這是 Anthropic 5 月底坐穩的 run-rate 數字，跟 2025 年底的 90 億比，14 個月翻了 3 倍。再往前抓 18 個月，2024 年底是 10 億——也就是說，從 10 億跑到 300 億，Anthropic 用了一年半，翻了 30 倍。 這不是「成長很快」，這是「曲線換了一條」。 同一週，Mistral 宣布要自己設計晶片、推出企業 agentic 平台 Vibe；OpenAI 把廣告收入目標寫進了內部簡報——2026 年 25 億、2030 年 1000 億。 把這幾條放在一張桌上看，一個分岔點越來越清楚：有些公司在賣信任，有些公司在賣注意力。短期內兩條曲線都會漲，長期會分開來看。下行風險也會分開——一條被監管追，一條被基礎設施成本追。 一、Anthropic 一年 80 倍：從新創公司變成基礎設施5 月底數字底定：Anthropic 的 annualized run-rate 達到 300 億美金，相比 2024 年底的 10 億，14 個月翻了將近 30 倍。從另一個角度抓，2024 年 1 月 run-rate 才 8700 ...

寫一個禮拜的 Claude Code 你會發現一件事：你一直在重複貼類似的提示。 「幫我寫個 conventional commit」、「用 Five Whys 找根因」、「幫我審 PR 邊界條件」、「先寫 failing test 再修」——每天從零開始打一遍，品質還飄。 agent-rules 解的就是這個。它的觀點很單純：prompt 不該每次重打，prompt 該被當成設定檔。 5.7k stars / 514 forks，是目前 Claude Code 規則集合裡名氣最大的之一。作者 Peter Steinberger 是 PSPDFKit 創辦人，習慣把工程紀律寫死成可執行的東西。這個 repo 把工程師日常會反覆下的提示，整理成 22 個 markdown 檔案，丟進 ~/.claude/commands/，之後在 Claude Code 裡打 /commit、/bug-fix、/pr-review 就會跑。 跟 Linux command 同一個直覺。 為什麼這件事不顯而易見大部分人用 AI 寫 code 的工作流是這樣的：開 chat、貼程式碼、口頭...

10 分鐘。這是 /loop 沒指定間隔時的預設值——每 10 分鐘它會把你交代的任務重跑一次。 聽起來像 cron，但 cron 不會「理解」任務。/loop 在 Claude Code 的 session 裡跑，意思是它每次重跑時都帶著完整的對話脈絡。 打個比方就懂了。傳統的 cron 是個鬧鐘——時間到了它響，響完它不管事；/loop 是個記得你昨天交代什麼、今天問你「上次那件事好了沒」的助理。差別就在這。 這篇講怎麼用 /loop 跟 /schedule 把 AI 變成會自己排程的工程助手——從最簡單的「每 5 分鐘檢查 CI」到「指定時間跑部署」，把實務上會踩的坑一次列清楚。 先搞懂三個東西的差別/loop、/schedule、Desktop scheduled tasks——這三個東西常常被搞混，先把它們的定位拉開： /loop 是 session 內的重複觸發。你在當前對話裡叫它每 X 分鐘做一件事，session 還開著它就會跑。關掉 terminal、關電腦、session 結束，它就沒了。 /schedule 是 session 內的一次性定時觸發。在指定時...

10 萬人。這不是某個科技巨頭的員工總數，是 Fujitsu 一家公司打算在 5/27 之後把 Claude 部署到的內部員工數量。 同一天，Anthropic 把 Claude Code 升級成「自帶資安守門員」的 IDE——一個會即時看你的 diff、看你的 commit、自動標記危險 pattern 的內建插件。 同一週傳出來的另一條新聞風味就完全不同：Pentagon 正在測試 OpenAI 跟 Google 的模型，準備在某些國防工作流裡替代 Claude。 把這三件事放在一張桌上看，是一個正在加速的系統性錯位：企業用戶在加大押注，國防客戶在分散押注。下行不對稱的風險，往往就藏在這種錯位裡。 一、Fujitsu × Anthropic：10 萬員工 + 1000 人工程隊伍，日本企業 AI 全面押注5/27 Fujitsu 正式公告：與 Anthropic 簽下策略合作，將 Claude 部署到全集團約 10 萬名員工，並組建 1000 人規模的工程團隊把這套能力交付給日本企業客戶。 部署的範圍跨度極大——政府、金融、醫療、關鍵基礎設施。這幾個領域...

四個 app 同時失去存在理由。 CleanMyMac 一年 89 美金、AppCleaner、DaisyDisk、iStat Menus——這四個 Mac 上最常駐的清理 / 監控 GUI，加起來年費可以買半張 RTX 5070。Mole 用一個 Shell + Go 寫的 binary 把它們的核心功能全壓進去，CLI 永遠免費，可以丟進腳本、可以塞進排程、可以串 Raycast。 GitHub 上 38K+ stars，安裝指令一行：brew install mole。它不是「又一個 cleaner」——它是一個反向證明：那些賣你年訂閱的功能，其實本來就該是 CLI。 為什麼會冒出來這個工具Mac 用一兩年之後一定會撞到三件事：硬碟空間不知道被誰吃光、卸載 app 留下一堆殘骸、機器變慢但又找不到原因。 市面上的解法分兩派。一派是付年費的 GUI（CleanMyMac X 一年 89 美金、Setapp 一個月 9.99 美金），另一派是 GUI 工具又肥又愛背景常駐——CleanMyMac 自己就會吃 300MB+ 記憶體，諷刺得很。 Mole 走完全反方向：...

打開 PR review，1200 行變更，今天不用吃午飯了。 這是台灣工程師每週都會遇上的場景。然後你看著 diff 想：「能不能把這事丟給 AI？」——可以，但 Claude Code 之前的 /review 命令，不是太囉嗦（順手幫你改 code）就是太保守（只列 nit）。 直到五月中，Anthropic 把它整個換過。原本叫 /simplify 的命令改名為 /code-review、移除「順手修補」的行為、改成四個平行 agent 掃 diff、confidence ≥ 80 才出聲、加上 --comment 直接把 inline 評論發到 GitHub PR。 這個改動的好玩在於——不是新增功能，是刪除功能。Anthropic 把命令收窄到「只做一件事」：找 correctness bug。其他的事它不做。 這是這篇要拆給你看的：為什麼這樣設計、怎麼用、什麼時候別用。 三秒先講結果把這個指令背起來： 12345# 在 PR 分支上，輸出到終端機/code-review high# 在 PR 分支上，把問題用 inline comment 發到 GitHub/code...

兩個三萬。一週內，PwC 用 3 萬名顧問押注 Claude；Bristol Myers Squibb 用 3 萬名員工押注 Claude。沒有人押注 OpenAI。 同一週，GitHub 宣布 Copilot 六月一號全部改用 AI Credits 計費；Cursor 估值飆到 500 億美元、SpaceX 留了 600 億的收購選項——AI IDE 從補貼戰打進燒錢戰。 同一週，一個叫 PraisonAI 的開源 agent 框架被公告漏洞，四小時內就有掃描器探到了。 這五件事連起來，是一個正在加速的趨勢：企業 AI 的採用從「試點」進入「全員部署」階段，模型供應商從「賣 token」進入「綁定客戶」階段，而底層的攻擊面才剛開始有人盯。下行的風險，正以遠快於上行收益的速度長大。 一、PwC 把 3 萬人押在 Claude 上：四大會計事務所第一個正式入場5/14 公布、5/15 開始鋪：PwC 與 Anthropic 擴大合作，三萬名顧問做 Claude 認證，並設立聯合 Center of Excellence。 具體動作不只是「導入工具」這麼簡單。C...

9 美金跟 200 美金。同一個模型、同一個 prompt，做同一個 2D retro game editor。 裸跑那次跑了 20 分鐘，產出一個跑不動的東西。加上 planner / generator / evaluator 完整馬具的那次跑了 6 小時，做出一個能玩的遊戲。模型沒換，prompt 沒改，差別只在外面包了一層工程環境。 這個對照實驗是 Anthropic 自己做的，數字寫得很乾淨：環境的價值是模型的 22 倍。 大部分人在用 Claude Code 不順的時候，第一反應是換更大的模型、寫更長的 prompt、加更多 example。這就像馬不會拉車的時候，你想換一匹更貴的馬，而不是去買馬具。 walkinglabs/learn-harness-engineering 在解的，剛好就是這個。 馬具到底是什麼Harness 這個詞在軟體圈被用爛了。Harness.io 是 CI/CD 平台、test harness 是測試骨架、LLM eval harness 是評估管線——這門課裡的 harness 跟以上都沒關係。 它指的是包覆...

你要跑一個 Claude agent 自動處理 Jira ticket。 問題是這個 Jira 在公司 VPN 後面、沒有 public endpoint，外面打不進來。傳統做法你會做什麼？開個反向代理、租個跳板機、塞個 OAuth proxy 在 DMZ、然後跟資安部門吵兩個月。最後上線時候那個架構複雜到沒人敢動。 Anthropic 5 月 19 日為 Claude Managed Agents 加了兩個東西，讓上面那段話可以縮成「裝個 daemon、跑一個指令、收工」：Self-hosted sandboxes（自架沙箱）和 MCP Tunnels（私有通道）。前者把 tool 執行搬回你自己的機房，後者讓 Anthropic 那邊的 agent 不開外網就能連你內網的 MCP server。 要看懂這兩個功能設計上的精巧之處，要先把「Claude agent 到底由幾塊組成」這件事拆開來。 一個 AI Agent 拆成兩塊：思考 vs 動手把 agent 想成餐廳： 主廚坐在中央廚房想菜單、看訂單、決定接下來該炒哪盤——這是 agent loop，負責 orchestr...