Cheng's Tech & Life

閉源。Meta 決定把新模型鎖起來——這家公司花了三年建立開源生態，然後在一個早上放棄了。 Muse Spark 是 Meta 第一個閉源 AI 模型，由 Alexandr Wang 帶領的 Superintelligence Labs 開發。同一週，Cursor 3.0 推出 Design Mode 讓你用手指直接點 UI 元素改 code，年化營收衝到 $2B。Microsoft 把 MCP 整合正式塞進企業級 Fabric 平台，月下載量兩個月內從 97M 漲到 164M。 而在另一面，Apache ActiveMQ 的漏洞被列入 CISA 已知被利用目錄，一個標榜「Cybersecurity AI」的框架自己被挖出最基本的指令注入 RCE。 建設的速度在加快。崩壞的方式也在進化。 Meta Muse Spark：三年開源信仰，一夕翻盤4 月 8 日，Meta 發布了 Muse Spark。 這是一個原生多模態推理模型，支援工具使用、視覺推理鏈、多 agent 協作。性能在 GPT-5.4 和 Claude Sonnet 4.6 的區間，不算頂尖但也沒有掉隊。它已經部署在...

你以為 token 是被 AI 的思考燒掉的。其實不是。 跑一個長時間的 Claude Code 會話，打開帳單看一下，你會發現大部分 token 花在「讀」而不是「想」。更精確地說，花在讀 shell 吐回來的那坨東西——git diff 的路徑前綴、pytest 的進度條、docker logs 的時間戳、一堆空行跟重複行。這些資訊對 LLM 來說毫無意義，但每一個字元都在燒你的錢。 118k token 的會話，真正有用的資訊大概只有 24k。 剩下的 94k 是噪音。 RTK 在幹嘛RTK（Rust Token Killer）是一個用 Rust 寫的 CLI 代理層，架在 Claude Code 跟你的 shell 之間。想像一下你家水管接了一個濾水器——水還是會流過去，但泥沙會被擋住。RTK 就是那個濾水器，只是它過濾的不是泥沙，是 token。 每次 Claude Code 要執行 shell 指令，RTK 會先攔截輸出，用針對特定指令的壓縮模組把冗餘資訊砍掉，只留下 LLM 真正需要的部分，再傳回 context window。壓縮率大概在 60-90%，取決於指令...

你家一定有 USB 轉接頭。Type-C 轉 HDMI、Lightning 轉 3.5mm、各種奇奇怪怪的接頭。轉接頭本身不做任何事，它只是讓兩個本來講不同語言的東西能接上。螢幕不需要知道你的筆電是什麼牌子，筆電也不需要知道螢幕的解析度怎麼設定 — 轉接頭搞定一切。 MCP（Model Context Protocol）就是 AI 世界的 USB 轉接頭。 Anthropic 開發了這個開放協定，現在已經捐給 Linux Foundation AAIF。它讓 AI model 連接外部工具和資料來源，不管是資料庫、API、檔案系統，接上就能用。目前生態系已經長到 164M 月下載量、超過 2,400 個 server，Microsoft、GitHub、Cloudflare、Stripe 都在用。Claude Code、Cursor、Kiro 這些 AI coding 工具也全部支援。 這不是什麼還在實驗階段的新玩意。這已經是事實標準了。 MCP 的三個核心原語在寫 code 之前，先搞懂 MCP 的三個核心概念。我用遙控器來比喻： Tools（工具） — 遙控器上的按鈕。按下「計...

下午兩點，午餐後的血糖高峰。你盯著螢幕上的 stack trace，同一行看了三遍，腦袋像灌了水泥。 這個場景每天都在上演。不是你不夠努力，是你的身體正在拿所有的能量去消化那碗滷肉飯。 Reddit 的 r/Biohackers 最近有一串討論特別有意思：有人問「斷食最大的好處是什麼？」，底下的回覆不是講減肥，是講專注力。一個軟體工程師在 Dev.to 上寫了一篇長文，說他開始 168 斷食之後，上午的 coding session 從平均專注 45 分鐘拉長到 2 小時不中斷。 這引起了我的好奇：為什麼「不吃東西」反而讓大腦跑得更快？ 先講機制，不然聽起來像邪教168 斷食就是一天 24 小時裡，16 小時不吃東西，8 小時內把三餐吃完。 聽起來很極端，但其實大部分人本來就在做 12 小時的斷食——晚餐到隔天早餐的時間。168 只是把早餐往後推到中午而已。 身體在斷食狀態下會發生幾件事。第一，血糖穩定下來。吃東西會讓血糖飆高然後掉下來（那個掉下來的時段就是你想睡覺的時候）。不吃東西，血糖就像一條平的線，沒有雲霄飛車。 第二，大約斷食 12-14 小時後，身體開始燒脂...

你的 Claude Code session 裡，每一次工具呼叫都用 Opus。讀一個 5 行的 config 檔？Opus。跑一個 ls 指令？Opus。改一個 typo？還是 Opus。 這就像叫一個年薪千萬的 CTO 去影印文件。他當然做得到，但你的預算會先陣亡。 Claude Code 其實內建了三種模型可以切換——Haiku、Sonnet、Opus。差異不只是「聰明程度」，是整個成本結構不同。Haiku 的 token 價格大概是 Opus 的十分之一，但處理日常任務的能力有 Sonnet 九成水準。 關鍵不是「哪個模型最好」，而是「哪個任務配哪個模型最划算」。 三種模型像三種員工先用一個類比把基本概念打通。 想像你開了一間軟體公司，有三種角色可以指派任務： Haiku 是剛畢業的工程師。 速度快、成本低、日常任務處理得不錯。寫個腳本、跑個指令、讀個檔案回報內容——這些事交給他完全沒問題。但你不會讓他做架構決策。 Sonnet 是資深工程師。 寫 code 品質穩定，能處理中等複雜度的 bug，理解上下文的能力強。大部分日常開發工作交給他就對了。 Opus 是技術長。...

你的 headless Chrome 每開一個 tab 吃掉 300 MB RAM。十幾個同時跑，OOM killer 就來敲門了。 這件事荒謬的地方在於：你根本不需要一個「瀏覽器」。你需要的是 DOM 樹、JavaScript 引擎、還有網路請求能力。螢幕渲染、GPU 合成、真皮座椅級的 Web API——這些東西在 headless 模式下全是死重。 Lightpanda 就是把這個死重砍乾淨的產物。GitHub 上 26,000 顆星，用 Zig 從零寫的 headless browser，記憶體是 Chrome 的十六分之一，速度快九倍。 它不是「更輕的 Chrome」。它是一台只剩引擎和輪子的車。 為什麼不「改良」headless Chrome 就好想像你要搬家。你需要一台貨車。但你手上只有一台全配的賓士 S-Class——真皮座椅、Burmester 音響、12 吋螢幕儀表板，全都佔空間。你當然可以把後座拆了硬塞箱子進去，但不管怎麼拆，底盤設計就不是給載貨用的。 headless Chrome 就是那台拆了座椅的 S-Class。 它的架構天生就是多進程的：每個 t...

1,000 份解僱通知。同一份公告裡寫著：AI 現在寫了 65% 的新 code。 Snap 在 4 月 15 日裁掉 16% 的員工。CEO Evan Spiegel 說這是「AI 帶來的新工作方式」，預計下半年省下超過 $5 億美元營運成本。股價？當天上漲。 這不是效率故事。這是一面鏡子——照出來的是整個軟體產業正在經歷的結構性位移。同一週，JetBrains 的萬人調查說 74% 開發者已經在用 AI coding 工具，Kiro CLI 推出 2.0 正式支援 headless 模式，而 Stanford 的年度報告寫著：AI agent 在真實電腦任務的成功率從 12% 跳到 66%。 每一條單獨看都是一則新聞。放在一起看，是一整個系統在加速重組。 Snap 裁員 1,000 人：AI 寫 65% 的 code，人寫剩下的4 月 15 日早上，大約 1,000 名 Snap 員工收到了解僱信。 Spiegel 的內部信很直白：AI 讓更小的團隊能做更多事。Snap 把更多「非核心」的 coding 工作丟給 AI agent，保留的人力集中在高判斷力的任務——架構決策...

一張 settings page 的 wireframe，從零到互動 prototype，花了多少時間？ 如果你用 Figma，大概半天。如果你先開 Figma 再開 Slack 跟 PM 對齊需求，加上來回三輪修改，一天。如果你是後端工程師被臨時抓去做 internal tool 的 UI，那個時間乘以三，因為你要先搞懂 Figma 怎麼用。 Claude Design 的答案：一段對話。 4 月 17 日，Anthropic Labs 推出 Claude Design，目前是 research preview 狀態。底層用的是 Claude Opus 4.7。功能一句話：你用文字描述你要什麼，它生成可互動的視覺稿，你透過對話修改，改到滿意後可以匯出成 PDF、PPTX、HTML，或者直接交接給 Claude Code 實作。 這不是「AI 生成圖片」那個路線。不是 Midjourney 不是 DALL·E。這更像是一個聽得懂人話的 Figma，但你永遠不用碰它的工具列。 第一步：理解 Claude Design 在做什麼在打開 Claude Design 之前，先理解它的定...

27%。 這是 LLM 在推薦套件時「幻覺」的比例——每四個套件推薦裡，有一個可能根本不存在、已經被棄用，或者含有已知漏洞。 你可能會想：「有那麼嚴重嗎？跑個 npm install 失敗我就知道了啊。」問題不在不存在的套件——那種最好處理，裝不了就算了。真正危險的是那些「名字很像真的」的套件，裝得下去、跑得起來，但背後是 typosquatting 或已被 compromise 的版本。 Sonatype Guide 要解決的就是這件事：在 AI coding assistant 推薦任何依賴的當下，即時檢查這個推薦是否安全。 為什麼現有流程不夠傳統的依賴安全檢查長這樣：寫完 code → commit → CI 跑 SAST/SCA → 發現問題 → 修。整個循環可能是幾小時到幾天。 但 AI coding agent 改變了時間軸。一個 Claude Code session 可能在 20 分鐘內生成 15 個檔案，引入 30 個新依賴。等 CI 跑完才發現問題，你已經在那個有問題的依賴上搭了三層邏輯了。拆的成本比一開始就攔住高十倍。 這個時間差就是 Sonat...

400 億美元。 這不是市值，是 Google 這週承諾要砸進 Anthropic 的數字。410 億台幣換算一下，台積電一季的淨利差不多這個量級。 同一週，四大科技巨頭（Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft）將在 4 月 29 日集體交出 Q1 成績單。$6,500 億美元的年度資本支出計劃擺在那裡，市場不再買「AI 投資會回本」的信仰了——它要看數字。 這兩件事看起來不相關，但它們說的是同一件事的兩面。 Google 砸 $400 億投 Anthropic：競爭還是保險？4 月 24 日，Bloomberg 報導 Google 計劃向 Anthropic 投入最高 400 億美元——先付 100 億（Anthropic 估值 3,500 億），剩下 300 億看 performance milestone 達成情況分批到位。 這筆投資有點弔詭。Google 自己有 Gemini，有 Google AI Studio，有 Vertex AI。現在又要投 Anthropic 的 Claude 系列。這不是一家公司選邊站，這是同時押所有邊。 逆向問：如果 ...