Cheng's Tech & Life

AWS 在 IDE 工具上持續砸錢，微軟把 agent 框架搞成 production-ready，WordPress 官方終於出 MCP Server，而 PraisonAI 又爆出第二個高危漏洞，GitHub Copilot 則推出公開預覽版 SDK。這禮拜 agent 生態真的在加速，但安全議題也跟著浮出檯面。 Kiro CLI v1.0.23：新增 agent 模式快速啟動AWS 的 Kiro IDE 最近釋出了新的 CLI 版本，重點是加入了 --autopilot、--mode 和 --plan 這三個參數，讓使用者可以直接跳到特定的 agent 模式工作，不用每次都從零開始。以前的 /agent generate 流程現在也整合進 /agent create，預設就會開啟 AI 輔助模式。 Kiro 的策略很清楚：先寫 spec，再生成程式碼。跟 Cursor、Windsurf 這些編輯器比起來，Kiro 更強調規格驅動，這對團隊協作來說還滿實用的，尤其是當你需要在代碼生成之前確認需求的時候。新的 CLI 改動看起來不大，但減少了使用者的操作步數，這種 fricti...

你有沒有想過，你的 AI Agent 在幹什麼？它現在在想什麼？記得了哪些東西？花了多少錢？ Hermes Agent 跑在背景裡，靜靜地執行各種工作。但它的大腦到底存了什麼資料、記憶怎麼組織、成本怎麼算，這些都藏在 ~/.hermes/ 這個資料夾的各種檔案裡——SQLite、Markdown、YAML、JSON 一堆。要看懂這些原始資料，真香的辦法就是一個視覺化的監控面板。這就是 Hermes HUD Web UI 登場的時刻。 瀏覽器裡的 Agent 意識監控Hermes HUD Web UI 是 Hermes HUD 的網頁版本。TUI 版本給你命令列的純粹感，Web 版本就更直覺、更適合長期監看。它用圖表、卡片、即時更新，把 Agent 的內部世界呈現出來。 這個面板不是簡單的可視化工具。設計上採用了 讀寫分離 的思路——你只能看，不能改。這聽起來像是限制，其實是保護。Agent 執行中如果面板能隨意修改狀態，那踩坑的機會太多了。只讀設計確保你的監控動作絕不會搞亂 Agent 的運作。 10 個監控面板包括：Dashboard（總覽）、Memory（記憶體系）、Skil...

連續 sprint 三個禮拜，站起來的時候腰發出了一聲脆響。不是那種「咔」一聲很爽的感覺，是真的有點痛。那時我才發現，自己對著螢幕坐了十四個小時，中間只離開過一次，還是去廁所。 這個問題有多嚴重？某次 slack 裡同事分享了一篇研究，久坐超過 9 小時，死亡風險增加 22%。如果每天坐滿 10 小時以上，心血管死亡風險更直接升到 34%。我看著自己的工時紀錄，有點破防。 竹科現在已經不流行「爆肝」了。台積電蓋了兩座運動館、十六面球場，聯發科還有職籃等級的籃球場。這不是公司在做善事，是他們發現工程師坐死了比坐出 bug 更划不來。看看大廠都在轉型健身，我們這些每天和 code 黏在一起的人該認真了。 為什麼坐著會這麼糟有夠誇張的是，久坐不只是單純的腰痛。血液循環變差、肌肉萎縮、代謝下降，整個身體系統都在罷工。最絕的是，再怎麼健身房練習也補不回來。根據 Applied Ergonomics 2021 的研究，他們比較了全坐、全站、交替三個方案： 全坐：認知測試最差，大概就是一邊 debug 一邊變笨 全站：腿會廢掉，員工投訴聲不絕於耳 交替模式：工作記憶、執行功能、創意思考全面勝...

自己搭 AI agent 的基礎設施有多痛？沙箱要做、狀態要管、retry 要寫、工具執行要安全隔離、觀測性要加、容器要維護。光這些就能吃掉幾週的開發時間，而且你真正想解決的業務問題一行 code 都還沒寫。 4/8 Anthropic 推出 Claude Managed Agents，把上面這些全包了。你只要定義「agent 要做什麼」，基礎設施的部分 Anthropic 幫你扛。目前是公開測試版，所有 API 帳號都能用。 四個核心概念在動手之前，先搞清楚四個東西的關係： 概念 是什麼 類比 Agent 模型 + system prompt + 工具 + MCP servers 職位說明書 Environment 容器設定（套件、網路規則、檔案掛載） 辦公室環境 Session 一個正在跑的 agent 實例 一次工作任務 Events 你跟 agent 之間的訊息交換 對話和指令 Agent 定義一次，可以跨多個 Session 重複使用。Environment 也是——配好一個環境，所有 Session 都能引用。Session 是實...

Anthropic 把 AI agent 的基礎設施直接打包成代管服務、OpenAI 推出 $100 中間價位搶 Claude 的客群、GitHub Copilot 在 VS Code 加入全自主 Autopilot 模式、又一個 AI 框架被打穿 CVSS 9.9，然後 Cowork 終於從 research preview 畢業了。 Claude Managed Agents：Anthropic 幫你跑 AI Agent 的代管服務4/8 Anthropic 推出 Claude Managed Agents 公開測試版。核心概念：你定義 agent 要做什麼（system prompt、工具、模型），Anthropic 負責跑起來——沙箱執行、狀態管理、agent loop、工具呼叫全部代管。 用法分四步：建立 Agent 定義 → 設定 Environment（預裝套件、網路規則、掛載檔案）→ 啟動 Session → 透過 SSE 串流互動。內建工具包含 bash、檔案操作、網頁搜尋、程式碼執行。整個流程可以用 Claude Console 操作，也可以用新推出...

PDF 丟進 LLM 前要先做什麼？轉文字。Word 呢？也是轉文字。PowerPoint？一樣。問題來了：轉成純文字會丟掉所有結構——標題層級沒了、表格扁平化了、清單變成一坨散文。LLM 拿到這種東西，理解力直接打折。 微軟的 MarkItDown 就是為了解決這個前處理痛點而生的。一行指令，把幾乎任何格式的檔案轉成 Markdown，保留標題、表格、清單的結構。97K+ stars，MIT 授權，三行 code 就能用。 為什麼是 Markdown 而不是純文字主流 LLM 的訓練資料裡大量包含 Markdown。對模型來說，收到一份有 ## 標題和 | 表格的 Markdown，比收到一坨沒結構的純文字好懂太多，token 數也不會明顯增加。 MarkItDown 的定位很明確：不做高保真的文件格式互轉（那是 Pandoc 的事），專門為 LLM 管線設計的前處理工具。犧牲排版的視覺還原度，換取語意結構的完整保留。 支援哪些格式覆蓋面有夠廣： 文件類：PDF、Word（.docx）、PowerPoint（.pptx）、Excel（.xlsx / .xls） 網頁...

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...