Cheng's Tech & Life

先問一個問題：你覺得自己久坐的問題，是「運動量不夠」造成的嗎？ 大部分工程師的答案是「對」。所以解法是下班去健身、週末騎腳踏車、報個游泳課。 這個答案，只對了一半。 久坐是一個獨立的風險因子這是很多人沒有意識到的地方。 研究發現，即使每週運動量達到建議標準，但每天久坐超過 8 小時的人，心血管疾病風險仍然顯著偏高——比同樣有運動但坐得少的人。 用一個類比：想像你每天吸兩包菸，但每週固定跑 5K。跑步的好處是真實的，但它沒有抵銷吸菸的傷害。久坐跟吸菸在這個意義上是類似的結構——下班健身幫你打開了某些代謝開關，但打不開因為你已經連續坐了 9 小時而關掉的那些。 具體機制：當你久坐，腿部的大肌群幾乎停止收縮。這讓葡萄糖攝取效率下降最多 50%，胰島素敏感性降低，跟代謝症候群直接相關的基因表現也開始偏移。這些不是「運動不夠」的問題，是連續不動超過一定時間之後的獨立生理反應。 站立辦公桌：正確但也常常用錯站立辦公桌是目前最有研究支持的介入方式之一。 證據說什麼？sit-stand 辦公桌平均每天能減少 70-116 分鐘的坐姿時間。有研究顯示使用者的胰島素阻抗改善了 23%，頸肩背痛的...

300 萬。 這是 OpenAI Codex 的週活躍開發者數字，截至 2026 年 4 月。兩個月前，這個數字是 160 萬。翻倍，用了不到 60 天。 同一週，Anthropic 在沒有太多預告的情況下，一口氣推出了兩個新產品方向，並且更新了 Claude Code 的核心設定架構。技術圈在消化 GPT-5.5 的同時，後面還有一堆東西在安靜地落地。 Claude Code 2.1.119 — config 設定終於持久化了這個更新聽起來不大，但對每天用 Claude Code 的開發者來說，它解決了一個每次新開 session 都要重設的痛點。 從 2.1.119 開始，/config 指令的設定（主題、editor mode、verbose 輸出等）會自動寫入 ~/.claude/settings.json，並且參與 project/local/policy 的 override 優先序。換句話說，你設定一次，下次開 Claude Code 就是你的環境，不用每次重來。 同一版本還加了 prUrlTemplate 設定，讓你把 PR URL 的格式綁...

美國在 AI 上的私人投資是中國的 23.1 倍。$285.9 億 vs $12.4 億。 但截至 2026 年 3 月，美中最頂尖 AI 模型的性能差距，只剩 **2.7%**。 這個比例如果出現在工程分析報告裡，你的第一反應應該是：「這個 ROI 怎麼解釋？」Stanford HAI 的 2026 AI Index Report 在 4 月 13 日發布，整份報告將近 500 頁，但真正值得停下來想的，是幾個互相矛盾的數字。 AI 能贏奧林匹亞數學賽，但看不懂時鐘SWE-bench Verified（讓 AI 修複真實 GitHub issue 的 benchmark），去年完成率 60%，今年接近 100%。幾個頂尖模型在 PhD 等級的科學題、競技數學、多模態推理上已經超越人類。 AI agent 處理真實任務的成功率，從 2025 年的 20% 跳到 **77.3%**。資安問題的解題率從 15% 到 **93%**。 同一份報告也紀錄：AI 看類比時鐘的正確率，**50.1%**。 不是 AI 笨——是「能力分布」的問題，報告叫它 jagged frontier（鋸...

同樣的事說第三遍，通常代表有個地方沒設計好。 你跟 Claude Code 說「用 pnpm 不要用 npm」，它照做了。第二天開新 session，它又裝了 npm。你說了第二次。第三次。第四次。 這不是 Claude 記性差，是 session 的設計就是這樣——每次啟動都是乾淨的 context，不帶任何記憶。CLAUDE.md 就是專門解決這件事的機制。 兩種記憶，分工不同Claude Code 有兩套跨 session 的記憶機制，先把它們搞清楚再說怎麼用。 CLAUDE.md：你寫的，Claude 讀的。放進去的是「每個 session 都要成立的規則」——build 指令、coding style、專案架構、「一定要做 X」這種事。每次 Claude Code 啟動都會自動讀進來，不需要你再說一次。 Auto Memory：Claude 寫的，你檢查的。Claude 在工作過程中，如果遇到它判斷「下次會有用」的資訊，就會自動存進去——你糾正了一個它老是用錯的函式、跑了一個奇特的 debug 流程、說了一個這個 repo 特有的習慣，它會把這些記下來。 用一個類比：...

六週。GPT-5.4 到 GPT-5.5，就是六週。 上個月還在討論 GPT-5.4 夠不夠用，這週 GPT-5.5 已經在 ChatGPT 和 Codex 上線。AI 模型的發布週期現在短到讓人懷疑：這些版本之間的差距到底是「真進化」還是「讓人有理由繼續訂閱的節奏感」？ 同一天，DeepSeek 在台灣上午發布了 V4-Pro 和 V4-Flash。定價讓人有點沉默。 OpenAI GPT-5.5 — 「Spud」上線，主打 Agentic 能力4 月 23 日，OpenAI 推出 GPT-5.5，內部代號 Spud，向 Plus、Pro、Business、Enterprise 用戶全面開放，同時升級了 Codex 的底層模型。 API 定價：$5/百萬 input tokens，$30/百萬 output tokens，context window 1M。跟 GPT-5.4 相比，token 延遲持平，但能力更強——OpenAI 的說法是「更少 tokens 做更多事的思考者」。 重點能力是多步驟工作流的自主性：GPT-5.5 設計上可以在更少用戶介入的...

大部分 AI coding 工具解決的是「怎麼讓工程師打字打得更快」這個問題。Codex 想解決的是另一個問題——怎麼讓工程師不用打字。 這個區別看起來小，但它改變了工具的整個設計邏輯。 Codex 是什麼，不是什麼先清楚一件事：2026 年的 OpenAI Codex 跟 2021 年那個同名模型沒有直接關係。新 Codex 是一個自主 coding agent 應用程式，底層跑的是 GPT-5.5，現在已有超過 300 萬名每週活躍的開發者在用。 它的定位更接近一個「可以放在背景跑的工程師同事」——你給任務，它去幹，你去睡覺。 和 Cursor、Windsurf 這種 IDE 不同，Codex 不是在你的編輯器裡工作的。它跑在雲端的隔離容器裡，每個任務有自己的 sandbox，預先 clone 你的 repo，在裡面執行指令、跑測試、改程式碼，完成後把結果推回來給你 review。 雲端 Sandbox 的設計邏輯每個 Codex 任務都在一個乾淨的容器裡跑。這個容器： 預先載入你的 git repo（透過 GitHub 連結） 可以執行 shell 指令、跑 lint...

普通規劃和 Ultraplan 的差距，不是 Claude 有多聰明。是你等不等它想清楚。 在本地跑 plan mode 的時候，Claude 開始思考，你的終端機就被佔住了。你可以等它想，也可以去做別的事，但你不知道它什麼時候想完，也沒辦法在它思考過程中給它回饋。最後它端出一個計劃，你看了之後說「這個方向不對」，然後重來。 Ultraplan 把這個流程整個翻轉。Claude 去雲端想，你繼續在本地工作。計劃生成完，它給你一個連結，你開瀏覽器去 review，可以在特定段落留言、用 emoji 反應表示認可或疑慮、要求局部修改，最後選擇怎麼執行。整個過程 Claude 替你佔用的是雲端算力，不是你的終端機。 它在後台做什麼輸入 /ultraplan 你的任務描述 之後，會看到一個確認提示。確認之後，流程啟動： 第一步，雲端環境準備。 Claude 在 Anthropic 的雲端伺服器上配置一個臨時容器，把你的 GitHub 倉庫 clone 進去。如果你的 repo 有 setup script，它會執行來安裝依賴、建立環境。 第二步，讀懂 repo。 Claude 在雲端容...

$1,000,000,000,000。 這不是 Anthropic 的融資額，是它在二級市場的估值。4 月 23 日，Anthropic 在 Forge Global 等二級市場交易平台的隱含估值越過了兆美元門檻，同時間 OpenAI 停在 $8,800 億，低於它自己去年底 $8,520 億的官方估值。 這個數字的荒謬感在於，Anthropic 連 IPO 都還沒有。公開市場對它完全無從定價。但機構投資人搶得如此激烈，把二級流通股票的要價推到了傳統估值方法難以支撐的位置。這不是理性定價，是稀缺性恐慌——害怕現在不買，以後根本買不到。 同一週，Google Cloud Next 2026 在拉斯維加斯展示了一套重新架構的 agent 基礎設施，A2A 協定正式量產，支援者從六個框架變成幾乎整個生態系。 有些事情正在同時改變，它們之間有關聯。 Google Cloud Next 2026 — Vertex AI 不見了，Gemini Enterprise 接手4 月 22 日 Google Cloud Next 2026 最大的一個動作，不是發布新功能，是改名。 Vertex A...

AI coding agent 不是不夠聰明。它太會找理由了。 跟它說寫完記得補測試，它會說「這個功能比較簡單，測試等之後再補」。跟它說上線前做 code review，它說「改動很小，應該沒問題」。跟它做安全審查，它說「這只是內部工具，威脅模型不複雜」。每一個理由聽起來都很合理，每一個結果都讓你在兩週後踩坑。 問題不是 AI 不知道該怎麼做。問題是它沒有理由在沒人要求的情況下把每件事都做完整。 Agent Skills 的設計思路就從這裡開始：不靠信任，靠結構。 19 份文件，覆蓋整個開發生命週期整個專案沒有任何程式碼依賴。就是 19 份 Markdown 文件，每份對應開發流程的一個階段，告訴 AI agent 這個階段該做什麼、怎麼驗證自己做完了。 作者是 Addy Osmani，Google Chrome 前工程總監，Software Engineering at Google 的貢獻者之一。這本書裡很多工程紀律的理念——測試文化、增量實作、強制 code review——在 Agent Skills 裡都有對應的實作。 按開發階段分成六大類： Define：idea-...

GitHub Copilot 在 4 月 20 日暫停了所有個人方案的新用戶註冊。同時，Pro 方案的用戶即將失去 Claude Opus 模型的存取權。 如果你是剛好要開新帳號的工程師，或者是衝著 Opus 去的 Pro 用戶，現在是個評估要不要換工具的時間點。 這篇是從 Copilot 遷移到 Claude Code 的操作指南，不是比較評測（已有一篇），也不是勸你換工具。你得自己決定值不值得換，但換之前至少要知道怎麼換、換了之後哪些習慣要調整。 先搞清楚兩個工具的根本差異遷移前最重要的一件事不是「A 功能在哪裡」，而是「這個工具假設你怎麼工作」。不懂這個，你會用 Copilot 的思維用 Claude Code，然後覺得它很難用。 Copilot 的設計假設：你在 IDE 裡工作，AI 在旁邊輔助。你寫程式，AI 補全、提建議、回答問題。主導者是你，AI 是智慧自動補全。 Claude Code 的設計假設：你在 terminal 裡工作，AI 和你一起做事。你描述目標或問題，AI 讀檔案、跑指令、修程式碼。主導者更模糊——Claude Code 可以接管一個任務然後跑到...