Cheng's Tech & Life

你叫 Claude 跑 npm run dev，畫面上那行 log 開始滾，然後就停住了。你打字，沒反應。它不是當機，它是在乖乖等這個指令跑完。可是 dev server 根本不會跑完。這一等，就是無限久。 卡住的那一秒，Claude 其實正在做一件很具體的事。搞懂那件事，解法就自己浮出來了。 對話卡住的那一秒，Claude 在等什麼Claude 跑指令的預設方式是同步的。一次工具呼叫，等於開一個 shell、把指令丟進去、站在那裡等它吐完所有輸出、拿到 exit code，這一整包收回來，這一回合才算結束。 對一個三秒跑完的 ls 來說，完全沒差。你根本感覺不到那三秒。 但 dev server 不一樣。vite、jest --watch、docker compose up 這種東西的設計就是不結束。它要一直活著監聽埠、一直重編譯、一直等下一個 request。於是那個「等它結束」的動作永遠等不到，整個對話就跟著凍在那一格。 Claude 沒壞。它只是被綁在一個永遠不會結束的指令上，動不了。 背景執行做的事：把電話改成簡訊想像同步就是講電話：你得等對方講完、掛掉，你才能做下一件...

打開螢幕，五到十個 AI agent 各自在跑，你的工作變成盯著它們別闖禍。這是 Coinbase 工程師現在的日常，也是這一週好幾則新聞底下藏著的同一個動作：把能砍的都砍掉，只留最省的那一條路。砍掉的是成本、是人力、是那些看起來多此一舉的手續。被一起砍掉的，往往是平常沒人感謝、出事時卻能救你一命的備援。省下來很爽，直到不該省的那一天。 一、Coinbase 九成五的程式碼交給 AI，但有一塊他們死都不放手Coinbase 平台負責人 Rob Witoff 給了 Cointelegraph 一個數字：公司現在 95% 到 100% 的程式碼，是 AI 寫的、或跟 AI 一起寫的。今年二月這比例還只有 40%，幾個月就翻上來。幾乎每個員工每天都在用 AI，多數工程師手上同時開著五到十個 agent，加起來做掉了大約 1,200 個人的工作量。代價也很直接，五月裁了 700 人，初階職缺被砍得最兇。 真正值得盯的不是那 95%，是他們死都不肯交給 AI 的那一小塊：核心密碼學。這部分照舊由頂尖密碼學家一行一行看過。因為那裡一旦出錯，下行是無底洞，一行寫壞，整個錢包就空了。這其實是一張...

某個週一早上，客服丟來一張截圖：一筆訂單，扣款成功，庫存卻沒扣。你點開資料庫，付款紀錄乖乖躺在那，庫存數量原封不動。這兩件事應該綁在同一個交易裡，要嘛一起成功，要嘛一起失敗，怎麼會變成一半一半。 你翻開那段 service，@Transactional 就大剌剌地掛在方法上。加了。你甚至還記得當初 review 的時候特別確認過。 這就是 @Transactional 最陰險的地方。NullPointerException 至少會當場炸給你看，逼你面對。這個註解失效卻是無聲的，等到資料對不起來、對帳表兜不攏，你才發現它從頭到尾根本沒作用。 反直覺的地方在這：@Transactional 真正的身份，是一個站在方法門口的代理人。你以為把註解貼上去，交易就自動包在方法外面了。實際上能不能包得住，全看這個代理人有沒有機會出手。多數失效的案例，不是代理人根本沒被叫到，就是被叫到了卻誤判情況。 想通這一層，接下來四個最常踩的坑，就會從「玄學」變成「意料之中」。 先搞懂那個代理人到底是誰Spring 在啟動時做了一件你八成沒留意的事。它拿到你寫的 service 之後，會偷偷在外面包一層，用...

打完 /doctor 按下 enter，畫面唰一下跳出十幾行帶顏色的檢查結果——綠的、黃的、紅的。大部分人瞄一眼「喔沒事」就關掉了。 但你有沒有想過，這短短一兩秒裡，它到底跑進你的電腦翻了哪些東西？ 先別管它能幫你修什麼。先看它收到指令之後，第一件事去看哪裡——把這個黑盒一層一層打開，你才會知道那幾行綠黃紅到底在講什麼，也才知道什麼時候該認真看它。 它做的第一件事：搞清楚你這台是怎麼裝的/doctor 開場不看你的程式碼，先看你自己。你這個 Claude Code 是用 npm 全域裝的、本地裝的、還是原生安裝？ 這像醫生問診第一句不是「哪裡痛」，而是「你平常怎麼過日子」。因為安裝方式決定了後面一整串事情：怎麼升級、權限怎麼管、更新頻道走哪條。用錯方式硬修，等於感冒吃錯藥。 緊接著它會做一件很多人沒注意的事——數一數你到底裝了幾個。你以為只有一個 Claude Code，結果 npm 全域一個、~/.claude/local 一個、Homebrew 又偷偷塞一個。這就像家裡三支長得一模一樣的遙控器，你手上按的那支到底控哪台電視，自己都說不準。/doctor 會把它們全列出來，然後...

這一週的 AI 新聞，真正值得你停下來想的，不是又有誰家的模型刷新了跑分。跑分每個月都在破，破了再破，那是背景噪音。值得追的是另一種訊號：一家公司開始把錢砸在「看起來不賺」的地方，或者一個政府第一次對某一類 AI 出手管制。前者透露它賭的是哪個未來，後者劃出一條以後大家都得繞開的紅線。用這個標準掃過這幾天的新聞，下面六則通過了篩選。 一、Claude for Teachers：免費，但真正的賣點是那句「資料不進訓練集」Anthropic 開放通過驗證的美國 K-12 教師免費使用進階版 Claude，附帶對齊全美 50 州課綱的教材連結，還找了美國教師聯盟一起訂隱私標準，先在底特律的公立學區試辦。 免費不是重點，教育產品搶市場向來靠免費開路。重點是它白紙黑字承諾「學生資料不用於模型訓練」，並比照 FERPA 的規格去簽資料處理附約。這是一步下行有限、上行很大的棋：短期它一毛錢收不到，但它換來的是把「AI 進校園等於學生資料被吃乾抹淨」這個最大的家長恐懼提前拆掉。誰先在信任這件事上立好規矩，誰就拿到往後十年教育市場的門票。這種投資帳面上不好看，卻是最划算的一種。來源：Anthrop...

2006 年以前，Java 工程師圈子裡流傳一條沒寫下來的潛規則：能不用 synchronized 就別用。不是它不安全，是它慢得讓人心痛。那個年代要在一段程式碼外面掛一把 synchronized，代價幾乎等於「每次都去敲作業系統的門」。 想像一下這個畫面。你在公司要用會議室，規定是：不管有沒有人跟你搶，每次都得先打電話給總機登記、等總機回你一個號碼，用完再打一次電話銷號。就算整層樓只有你一個人上班，這通電話也躲不掉。早期的 synchronized 就是這樣運作的——它背後直接綁著作業系統的互斥量（mutex）。執行緒一旦拿不到鎖，就得從使用者態切進核心態，被掛起、然後等別人放鎖時再被喚醒。 這個「切一趟核心態」的動作有多貴？一次執行緒的掛起與喚醒，成本大概落在一到數微秒之間。聽起來很短，但對 CPU 來說，一微秒可以跑掉好幾千條指令。你只是想保護一個小小的計數器加一，結果光是搶鎖的手續費就燒掉幾千條指令的預算。這就是為什麼那條潛規則會存在。 大家是怎麼繞過去的既然正門這麼貴，工程師就開始找旁門。JDK 5 那年，Doug Lea 把他寫的併發工具包正式收進標準函式庫，也就是...

這一週最值錢的新聞，沒有一則是關於哪個模型又刷新了跑分。真正在圈子裡被反覆轉發的，全是「誰依賴誰、誰能被誰一夜切斷」這種事。表面上大家在看熱鬧——蘋果告 OpenAI、阿里封殺 Claude Code、Google 下週要放大招——但底層其實在問同一件難堪的事：你手上這套 AI，是你自己的，還是租來的？租來的東西，房東隨時能收回。 一、蘋果控告 OpenAI 竊取營業秘密，一場口水戰底下的真問題蘋果向 OpenAI 提起營業秘密訴訟，導火線是 OpenAI 這段時間挖走逾 400 名前蘋果員工，其中不少人來自 M 系列晶片架構團隊，還有已經喊停的自駕車專案。Elon Musk 在 X 上煽風點火順便挖苦一番，Sam Altman 回擊，整個週末的話題被這齣戲主導。 熱鬧歸熱鬧，真正該盯的重點跟誰挖了誰的人無關。這件事戳破了一個很多人裝作沒看見的事實：OpenAI 在消費端最粗的一條命脈，是它跟 iOS 的整合。今天蘋果只要在談判桌上動一下——限制整合、換一家預設 AI 夥伴——ChatGPT 在幾億支手機上的位置就會鬆動。這叫下行很大、上行有限：整合順利，OpenAI 賺的是本來...

那天在調一個客服問答的小工具。一份 48 頁的產品手冊塞進 system prompt，使用者每問一句，我就把整包手冊加問題丟給 API。功能是會動，但兩件事很快就不對勁。 第一，帳單。同一份手冊，一天被重複送進去幾百次，每次都照全額計費。第二，延遲。使用者按下送出到看見第一個字，中間那三四秒的空白，長到讓人以為連線斷了。 我一開始的判斷是「模型太慢」。於是我做了兩件很直覺、但後來證明都搞錯方向的事。 先講我試錯的兩條路第一條路：把 prompt 縮短。我開始刪手冊，砍掉我覺得「應該用不到」的章節。結果呢？使用者一問到被我砍掉的那段，答案就開始亂編。原來那些內容全都有用，只是我沒本事判斷哪句話哪天會被問到。刪 prompt 等於賭運氣，而且我一定賭輸。 第二條路：換小模型。想說便宜的模型跑得快、算得省。但手冊本身沒變短，該讀的 token 一個都沒少，小模型只是讀得更吃力、答得更心虛。延遲沒改善多少，準確率倒是先掉了。 繞了一大圈才發現，我盯錯了地方。真正貴的、真正慢的，不是「模型思考」這一步，是「每次都把那 48 頁重新算一遍」這一步。 打個比方。你去便利商店影印一份 48 頁...

要讓一個 coding agent 守規矩，過去大家的做法出奇一致：找一套大框架來接管整條開發流程。GSD、BMAD、Spec-Kit 這類工具賣的都是同一個承諾——你照它鋪好的軌道走，agent 就會乖乖先規劃、再實作、再驗收。聽起來很理想。真正用過的人都懂，麻煩藏在框架自己出包的那一天。 那種框架像一台看不到引擎蓋底下的自動駕駛車。順的時候很爽，一旦它把方向盤打歪，你連它為什麼這樣決定都讀不懂，更別說改。控制權早在你裝它的那一刻就交出去了。Matt Pocock 在 2026 年開源的 mattpocock/skills 就是衝著這件事來的，repo 標語嗆得很直接：Skills for real engineers，給真工程師用的，不是拿來 vibe coding。 它換了一個完全相反的思路。與其給你一台自動駕駛車，不如給你一盒工具，每支只做一件事，而且你隨時打得開來看裡面怎麼運作。這裡的「一支工具」就是一個 skill。講白一點，skill 就是一個 SKILL.md 檔：上半是 YAML 標頭寫 name 和 description，下半是 Markdown 內文，把「...

你按下 /compact，終端機閃過一行「Conversation compacted」，然後畫面就乾淨了。它到底把你剛才那一小時的來回怎麼了？先別急著知道「什麼時候該用」，我們從更底層問起：這個指令按下去的那一瞬間，機器裡發生了什麼事。搞懂這件事，你自己就會推出該按的時機，不用背。 先搞清楚 context 是什麼想像模型每次要回你話之前，都得先把整張桌子上的紙全部重讀一遍。這張桌子就是 context——它上面攤著你打的每一句話、它讀過的每一份檔案、它自己講過的每一段回覆，還有一堆你根本沒看到的東西：系統提示、專案根目錄的 CLAUDE.md、它給自己的筆記。這些全部加起來，就是模型當下「記得」的全部。 關鍵在於，模型沒有你想像中那種「長期記憶」。它不會把昨天的事存進腦子裡，它每一輪都是把整張桌子重讀一次，才知道現在在幹嘛。所以桌子上的紙，就是它的全部世界。 為什麼桌子會滿問題來了：這張桌子有邊界。Claude Code 目前一次能攤開大約 20 萬個 token（查文件的，沒逐一實測），聽起來很多，但它消耗得比你想像快。你叫它讀一支三百行的檔案，一疊紙上桌了；跑一次測試，輸...