Cheng's Tech & Life

講師第一句話就打破了一個常見誤解：Copilot 的輸出品質不是取決於你 prompt 寫得多好，而是你給的上下文夠不夠精準。Day 1 整天的核心只有一件事——上下文工程（Context Engineering）。 自然語言描述就好，不需要寫什麼 role/workflow/markdown 結構化 prompt。關鍵在你有沒有把對的東西餵進去。 AI / LLM 的基本概念先快速帶過幾個底層概念： Token 是 LLM 處理的最小單位。中文大約 1 字 = 1-2 tokens。Tokenization 就是把你的輸入拆成 token 序列的過程。 Embedding 是把 token 映射成高維向量，語意接近的詞在向量空間裡距離也近。這是模型理解語意的基礎。 上下文窗口是模型單次能處理的 token 上限。超過之後品質會下降，所以管理上下文的用量很重要。講師建議使用量到 70-80% 就該主動處理——合併提示詞、回退 checkpoint，不要等系統自動壓縮。 Copilot 支援多模型切換GitHub Copilot 不只用一個模...

DBA 這個角色，在現在的企業裡已經不是只管資料庫了。精簡人力之後，你可能同時要兼資料工程師、分析師，搞不好連 BI 都要你碰。DP-300 就是在這個背景下設計的——它不從零教你 SQL，而是假設你有基礎，直接教你怎麼在 Azure 上管理資料庫。 SQL Server 不只是一顆引擎很多人對 SQL Server 的印象還停留在「資料庫」，但從 2008 版開始它就不是了。現在的 SQL Server 是一個完整的資料平台，裡面包了四大服務： 服務 縮寫 功能 雲端對應 Database Engine SSDE 核心資料庫引擎 Azure SQL Integration Services SSIS ETL 資料整合 Azure Data Factory Analysis Services SSAS 資料分析（BI） Power BI Reporting Services SSRS 報表服務 Power BI 新版還內建了 Machine Learning Services，可以直接對資料庫的資料跑機器學習。版本一路從 7.0 → 2000 → 20...

五天的課，第一天就佔考試 35%。講師開場直接說「今天最重要」——治理、計算、非關係性存儲，三個模塊一次塞完。 AZ-305 是微軟認證裡面的三星等級（最高級），全名叫 Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions。不是叫你去按按鈕建 VM，而是要你在各種場景下選出「最適合的架構」。考試題目幾乎都是情境題，給你一堆需求讓你挑方案。 Azure 四層管理架構Azure 的資源管理長這樣： 12345Tenant（租戶） └── Management Group（管理組） └── Subscription（訂閱）= 計費單元 └── Resource Group（資源組） └── Resource（資源）= 實際服務 上面兩層考定義跟功能，下面兩層考 Policy 跟 RBAC 怎麼控制。 幾個容易搞混的點： Management Group 是拿來模擬企業組織架構的，可以巢狀嵌套。你有三個部門、每個部門底下有區域團隊，就用 Management ...

你有算過自己一天切換幾次 AI coding 工具嗎？根據開發者調查，有經驗的工程師平均同時用 2.3 個。不是選擇障礙，是它們的甜蜜點根本不一樣——大部分人最後會同時用兩個。 以下從架構哲學、定價、核心功能、實際使用體驗四個面向拆開來比，最後給出不同情境的推薦搭配。 架構哲學：三種完全不同的設計思路先搞清楚一件事：這三個工具的「形狀」完全不同。 Cursor 是一個獨立的 IDE。它 fork 了 VS Code，然後把 AI 塞進編輯器的每一個角落。你打開的不是 VS Code + 外掛，而是一個從頭為 AI 輔助開發設計的編輯器。Supermaven 的自動補全、Composer 的多檔案編輯、Background Agent 的非同步任務——全都是原生功能。 Claude Code 是一個終端機工具。沒有 GUI，沒有編輯器，就是一個跑在 terminal 裡面的 AI agent。你用自然語言告訴它要做什麼，它自己去讀程式碼、改檔案、跑測試。設計哲學是「讓 AI 自己動手」，而不是「AI 在旁邊提建議」。 GitHub Copilot 是一個 IDE 外掛。它不挑編輯...

這個頁面整理了我寫過的所有 Claude Code 相關文章，從完全不懂到能拿它做正經事，按照學習路徑排好了。 如果你是第一次接觸，從「入門與基礎」開始看；如果已經在用了想挖更多玩法，直接跳到你有興趣的段落。文章持續更新中，有新的會往上加。 入門與基礎還不確定 Claude Code 是什麼、跟 Chat 和 Cowork 差在哪的，先看這幾篇。 Claude Desktop 三種模式怎麼切？Chat、Cowork、Code 完整導覽 — Chat、Cowork、Code 三種模式的定位與切換時機 Claude Cowork 入門指南 — 讓 AI 在你電腦上自己幹活 — Cowork 模式怎麼用、能做什麼 Claude Code Auto Mode — 讓 AI 自己決定該不該執行指令 — 自動核准指令，不用一直按 y Claude Code /powerup 互動式教學與 April 2026 重點更新完整指南 — 用 /powerup 學功能，順便看四月更新了什麼 核心功能這幾篇是用 Claude Code 做事的基本功，搞懂這些效率差很多。 ...

75% 的 AI 經濟收益被 20% 的公司拿走、Visa 讓 AI Agent 自己結帳買東西、OpenAI 花了幾億美金買一個科技脫口秀、GitHub Copilot 一邊砍模型一邊暫停免費試用、Apple 智慧眼鏡的設計細節流出來了。週一早上的新聞密度有點高。 PwC 報告：AI 經濟紅利集中在兩成企業手上PwC 今天（4/13）發布的 AI Performance 研究報告丟了一個蠻驚人的數字：AI 帶來的經濟收益，有 75% 被前 20% 的企業吃掉了。這份報告調查了 25 個產業、1,217 位總監級以上的高管。 關鍵發現不是「AI 有沒有用」——這已經不是問題了——而是「誰真的從 AI 賺到錢」。跑在前面的企業不只是拿 AI 來提升效率，而是用它重塑商業模式。報告說這些領先者「用 AI 改造商業模式的可能性」是同業的 2.6 倍。換句話說，只把 AI 當省成本工具的公司，正在被當它是成長引擎的公司甩開。 產業邊界模糊化（industry convergence）帶來的成長機會，是影響 AI 財務表現最強的因素，比單純的效率提升還重要。這對還在觀望的企業來說...

打了三個小時的 prompt，手指已經不是自己的了。這時候你的同事走過來：「欸你幹嘛不用說的？」 Claude Code 從 v2.1.69 開始支援 Voice Mode。按住空白鍵說話，放開就變成文字指令。聽起來簡單，但裡面有不少細節值得搞懂。 啟用方式一行指令： 1/voice 第一次啟用時，Claude Code 會跑一次麥克風檢查。macOS 使用者會看到系統權限彈窗，允許你的終端機存取麥克風就好。 啟用後，輸入區底部會出現 hold Space to speak 的提示。Voice Mode 是持久設定，關掉終端機下次開還在。要關掉就再打一次 /voice。 也可以直接寫進設定檔 ~/.claude/settings.json： 123{ "voiceEnabled": true} 按住、說話、放開操作流程： 按住空白鍵 — 底部會先顯示 keep holding...（這是暖機階段，偵測你是長按還是短按） 開始說話 — 暖機結束後出現波形動畫，語音即時串流到 Anthropic 伺服器做轉錄 放開空白鍵 — 語音轉文字...

三個 Agent 走進一間 bar。Researcher 說：「我找到十篇最新論文。」Analyst 說：「其中三篇有嚴重方法論問題。」Writer 說：「報告寫好了，要不要配個 meme？」 這不是笑話，這是 CrewAI 在做的事。 不只是 chatbot，是一整支團隊單一 LLM 能力再強，碰到需要多角色分工的複雜任務還是會力不從心。你叫同一個 Agent 又搜資料又分析又寫報告，context window 塞爆是遲早的事，而且角色切換之間的指令混亂很難避免。 CrewAI 的思路很直接：把多個 LLM Agent 組成一支「團隊」（Crew），每個成員有自己的角色、目標和工具，彼此接力完成工作。Python 生態系裡做多 Agent 協作的框架不少，但 CrewAI 目前 GitHub 將近 4.9 萬 Stars，社群活躍度算是頂尖那批。 核心架構：Agent、Task、Crew、Flow把 CrewAI 想成組建一個專案團隊： Agent 就是團隊成員。每個人有 role（角色）、goal（目標）、backstory（背景設定），甚至可以用不同的 LLM。你可以讓 ...

凌晨三點，你盯著股市看盤軟體，想著「我到底是誰，為什麼在看這支股票」。如果有一群投資大師能幫你分析呢？不過不是去請他們本人，而是用 19 個 AI Agent 來模擬他們的思維方式——這就是 AI Hedge Fund 要幹的事。 什麼是 AI Hedge Fund這是 GitHub 上一個有 50K+ 星星的開源專案，核心概念超狂：把華倫・巴菲特、彼得・林區、凱西・伍德這些傳奇投資家的投資理念寫成 AI Agent，讓他們獨立分析同一支股票，最後由一個「投資組合經理」整合所有意見，決定買還是賣。 聽起來像科幻小說，但實際上它展示了 LangGraph 這套框架有多扯。這不是什麼「自動賺錢機」——完全不會執行真實交易，純粹拿來學習投資哲學和回測的工具。 19 個 Agent 的陣容架構分兩層： 投資家智能體（13 個）：每個都用大語言模型來推理 價值投資派：巴菲特、蒙格、葛拉漢、林區、費雪 特化派：麥可・貝瑞（看次級房貸的那位）、伍德（科技狂魔）、阿克曼（激進投資人） 宏觀派：德魯肯米勒、塔勒布、達摩德仁、帕布萊、君君 每個代理人有自己的風格。巴菲特會問「這家公司有沒有競爭護...

最近 AI 跟科技圈的動靜挺多的。Google Gemini 在視覺化這塊有新突破、Cursor 的商業表現有夠猛、漏洞資料庫面臨 AI 報告暴增的挑戰、歐盟 AI 法案即將硬上，Meta 也在醞釀開源新模型。今天就來看看這些新聞各自在搞什麼。 Google Gemini 推出互動式 3D 模擬功能Google 在 4 月 10 號給 Gemini 加了新功能，現在可以生成互動式 3D 模擬和模型。使用者只要下個提示詞，像是「幫我視覺化看看」之類的，Gemini 就能把概念變成可以轉動、調整的 3D 模型。舉例來說，可以讓它模擬雙裂縫實驗的動畫版，還能即時調整各種變數。 這功能對教育和概念驗證來說真的蠻有用的。不用自己寫程式或摸其他工具，直接跟 AI 對話就能出來一個可視化的東西。當然，生成速度和準度還是會有起伏，但整個方向是對的。目前在 gemini.google.com 上可以用，需要 Pro 版本。 原文來源：Google launches interactive 3D simulations for Gemini chatbot Cursor AI 達到 $2B AR...