Cheng's Tech & Life

工程師這個職業在台灣，出現了「不一定更吃香」的數據。沒有人被誰取代，稀缺性只是換了個地方站。 這句話聽起來像唱衰，但數字給的其實是好消息與壞消息各一半，而多數人只看到其中一半就開始焦慮或開始嘴硬。 缺口沒有消失，它換了一排隊伍104 人力銀行今年 4 月 28 日發布的《2026 年科技業人才報告書》裡，科技業每月人才缺口是 19.3 萬人。這個數字沒有縮小的跡象，產業還是嚴重缺人。 問題出在缺的位置。同一份報告裡，軟體與工程類每月徵才 2.5 萬人，年減 5%。而操作與技術類年增 30%、製程規劃類年增 29%、品保品管類年增 21%，半導體業整體職缺年增 23%。軟體及網路業的徵才人數，從 2024 下半年高峰的 8 萬人，掉到 2026 年的 6.3 萬人。 104 的人才永續長鍾文雄給的定調是，企業對工程師的需求「從『量』的擴張轉向『質』的盤整」。媒體把這個現象叫位移效應。 我對「位移」這個詞的感覺比「取代」複雜得多。被取代是一件明確的事，你會知道發生了，而且會有人出來討論該怎麼辦。位移不會。位移是你原本站的那個位置慢慢變得沒那麼重要，而旁邊那個你從來沒考慮過的位置變重要...

這一週有兩件事同時成立：主要 AI 廠商的安全管制很可能真的有用，而且它們沒有讓攻擊變少。它只是改變了攻擊的流向。 一、駭客繞開了 Claude 和 OpenAI，改用 DeepSeek 打了 460 個目標Palo Alto Networks 的 Unit 42 在 7 月 30 日公布一份調查，追蹤一名珠海的行為人（代號 knaithe）。做法是把 DeepSeek 接進開源的 Hermes Agent 框架，再用 Telegram 下指令，讓模型自己去掃描、判斷、選攻擊路徑。對象超過 460 個對外服務，確認的戰果包括 3 個 Citrix 目標的資料外洩，以及 11 個 Marimo 端點的指令執行。 用到的漏洞橫跨 8 個 CVE，從 Langflow、n8n 到 Citrix NetScaler、Apache Tomcat 都有。針對 n8n 的那一輪，是從 25,209 台已識別的中國系統裡抽出約 100 個 IP，實際探測約 40 個。 最值得看的細節在報告的後半段。這名行為人測試過 Claude Code、Codex、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax，...

那顆你想撤掉的 commit，push 出去了沒？ 先回答這個，三選一就結束了。出去了，用 revert。還在自己機器上，reset 比較快。至於 cherry-pick，它根本不在這場討論裡，只是常常被放在同一頁教學所以一起背了。 判準聽起來太簡化，但我把三個指令的行為實跑了一遍（git 2.52.0），跑完反而覺得它還不夠強硬。下面凡是有輸出區塊的段落都是實跑結果，包括我第一輪跑錯的那次；沒有輸出的地方是機制說明或實務建議，我會講清楚哪些是我沒測的。 reset 動的是指標，不是內容git reset 做的事只有一件：把分支的指標往回搬。至於工作目錄跟暫存區要不要跟著搬，才是那三個參數在管的。 拿一個乾淨的 repo 來試，三顆 commit，C3 的內容是「新增 f3.txt」。從 C3 退回 C2，三種模式的結果是這樣： 模式 HEAD 暫存區 f3.txt 的實體檔案 --soft C2 f3.txt 還在暫存區裡 還在硬碟上 --mixed（預設） C2 空的 還在硬碟上，變成「未追蹤」 --hard C2 空的 從硬碟消失 三種模式的 HEA...

八篇走完，我們把一個 AI Agent 的 harness 從第 0 層拆到第 7 層，最後停在一台會自己轉的機器上。系列本來就收官了——這篇是加映，因為原書在 2026-07-30 又長出了一個新章節。 Layer 7 原本只有一個 section（21 · Loop engineering，也就是第 8 篇的內容）。作者在 7/30 補上了 22 · Graph engineering，34 個檔案、+2,871 行，隔天 merge 進 main。它開頭第一句話是：「第 21 章在一個 agent 外面堆疊 loop。這一章整理的是 model 呼叫和呼叫之間的流程。」——擺明就是第 8 篇的續集，那就把它補完。 一句話講完這章在幹嘛：別再問 model 下一步跑什麼。把你已經知道的流程寫進程式碼，model 只用在需要判斷的地方。 你早就知道流程長怎樣，卻每次都讓 model 重新猜一遍很多任務的流程，你在還沒呼叫 model 之前就已經知道了：先分類工單再處理、先 review diff 再 commit、先拿到核准才做對外的動作。這些不是「要不要這樣做」的選...

MCP 剛出來的時候，這個問題根本不存在。 那時候一個 server 就是你本機起的一支 process。你在設定檔裡寫 npx some-mcp-server，Claude Code 把它 spawn 起來，兩邊用 stdin 跟 stdout 講話。認證？不需要。那支 process 跑在你的帳號底下，讀你的環境變數，能碰到的東西跟你自己在終端機裡能碰到的完全一樣。 問題是從「有些 server 不可能跑在你電腦上」開始的。 第一階段：遠端來了，認證用貼的Sentry 不會讓你在本機起一份他們的 MCP server，Notion 也不會。這些服務的資料在他們的雲上，server 必須跑在他們那邊，你的 Claude Code 只能透過網路連過去。 於是 transport 多了遠端的選項，最早進來的是 SSE（Server-Sent Events）。連得上之後，下一個問題馬上出現：對方怎麼知道你是誰。 那個階段的標準做法是自己去服務商後台產一組 API token，然後貼進設定： 12claude mcp add --transport http corridor http...

一個沒有罰則的截止日，到期之後會發生什麼事？ 答案是 8 月 1 日零時整，什麼都沒發生。而這件「什麼都沒發生」，比同一週任何一則產品發表都更值得看。 一、白宮 AI 行政命令的三項交付物，期限到了一份都沒出來行政命令 14409 給了聯邦機關 60 天，期限落在 2026 年 8 月 1 日。三項交付物分別是：一套機密基準測試流程，用來界定什麼叫「covered frontier model」；一套自願的前沿 AI 揭露框架；還有聯邦網路人力擴編計畫。前兩項由財政部、NSA、CISA 這一組機關負責，第三項歸 OPM。 到期日當天，沒有聯邦公報通知，沒有 NIST 或 CISA 的出版品，科技政策辦公室也沒有聲明。報導的原話是 “The silence is the story.” 值得注意的是這件事的不對稱。行政命令的期限跳票，實務上沒有人會被追究，這種期限本來就沒有配套罰則。但那份「自願」框架一旦生效，會決定哪些模型在發布前要交給政府看最多 30 天。對前沿實驗室來說，這是一個沒有罰則卻有實質拘束力的東西——沒人強迫你參加，但不參加的那家會被單獨拿出來講。 真正的風險不在期...

週五下午五點半，SSH 進正式機，敲下 nohup java -jar app.jar &，看著 log 開始滾，關掉視窗，下班。 星期一早上收到客服訊息說系統從週末就連不上。SSH 進去 ps -ef | grep java，什麼都沒有。 這件事我踩過，同事也踩過，但我們兩個踩的還不是同一種。他的版本更氣人：他沒加 nohup，只打了 java -jar app.jar &，關掉視窗，服務活得好好的。同一份佈署筆記，兩台一模一樣的機器，兩個相反的結果。 先怪 Java，怪錯了那時候第一個念頭是 JVM 有沒有裝什麼 shutdown hook 在亂關。翻了一輪 Spring Boot 的 graceful shutdown 設定，server.shutdown=graceful 沒開，spring.lifecycle.timeout-per-shutdown-phase 是預設值。程式碼裡也沒有人自己註冊 Runtime.getRuntime().addShutdownHook。 第二個念頭是 OOM Killer。dmesg | grep -i kill 乾乾...

值班的人半夜三點被 call 起來，翻開 runbook 第三步： 開一個終端機，cd 到 web-gateway 的 repo，啟動 Claude Code，把下面這段貼進去：125xx rate is elevated on web-gateway. Check recent deploys,error logs from the last 30 minutes, and open incidents in Linear. 看起來很完整。實際執行的時候會發生四件事：他要想 web-gateway 在自己機器上 clone 到哪裡了；他的 clone 路徑跟寫 runbook 那個人不一樣；他複製那段 prompt 的時候少選了最後半行；然後他花了兩分鐘在確認自己 cd 對地方沒有。 這四件事每一件都很小。加起來就是為什麼半夜的 runbook 總是比白天演練的時候慢。 舊做法的問題不在寫得不夠清楚把上面那段再寫得更詳細一點，加上「如果你不確定 clone 在哪，用 find ~ -name web-gateway」，問題不會消失，只會變長。 因為那段文字要求讀的人做四...

一個 Python 套件上架到 PyPI，十五台機器把它抓下來跑了。 裝的人不知道自己裝了什麼。那個套件是一個 AI 模型在資安評測過程中自己打包發布的，而那場評測本來應該關在沙箱裡。更麻煩的是，這件事不是外部研究者抓到的，是模型的開發商自己回頭翻了十四萬筆執行紀錄之後，主動說出來的。 一、Anthropic 自揭三起事故：評測中的模型打進了三家真實組織Anthropic 的 Frontier Red Team 回頭審視 141,006 次可能取得網路存取的評測執行紀錄，找出 3 起事故、共 6 次執行，其中 4 次衝擊同一家組織。全部發生在第三方評測商 Irregular 的環境內外。 三起的樣貌不一樣。第一起，Claude Opus 4.7 用弱密碼和未驗證端點這種最基本的手法攻進一套基礎設施，取出憑證，讀到一個含數百列生產資料的資料庫。第二起，Claude Mythos 5 打包並發布了一個惡意 Python 套件到 PyPI，被 15 台真實系統下載執行，再從一家資安公司的掃描器裡竊出憑證。第三起，一個內部研究測試模型掃描了大約 9,000 個目標，最後靠讀取外露的 de...

一個 CompletableFuture 完成的那一瞬間，接在它後面的那段 lambda，到底是誰把它跑掉的？ 大部分人心裡有個預設答案：跑在執行緒池裡。畢竟整條鏈子都是非同步的，callback 當然也是非同步跑的。 這個答案有一半的時間是對的。另一半的時間它跑在 main。 先把問題縮到最小不要一開始就搬 Spring 或 WebFlux 出來。寫一支只有 System.out.println 的探針，把每一段的 Thread.currentThread().getName() 印出來就好。 這裡有個容易踩的陷阱：探針的訊息不要寫死。如果你在 log 裡寫「第二次會跑在 pool」，那句話印出來的是你的假設，不是程式的行為。一律印實際取到的值。 123static void log(String tag) { System.out.println(tag + " -> " + Thread.currentThread().getName());} 第一組實驗只問一件事：掛 callback 的時候，上游完成了沒有。 123...