Cheng's Tech & Life

先別管限流能擋掉多少惡意流量、能不能防雪崩。先看一件事：一個限流器收到請求之後，第一步到底在幹嘛。 答案短到有點掃興——它在數數。數某一段時間裡進來了幾個請求，超過門檻就擋。就這樣。 聽起來三行 code 就寫得完，對吧？if (counter++ > limit) reject()。問題是，這行 code 藏了一個你沒注意到的假設：「某一段時間」到底是哪一段？時間怎麼切，決定了你的限流器是穩如泰山還是形同虛設。市面上四種主流演算法，差別幾乎全在這一刀切在哪裡。我們就從最笨的那一種切法開始，一路把它逼到極限，看它在哪裡崩掉、下一種演算法又是怎麼補上來的。 第一刀：固定視窗，最直覺也最好騙最容易想到的切法：把時間切成固定的格子。每分鐘一格，格子裡放一個計數器，來一個請求加一，到 60 就擋，整分鐘一到，計數器歸零重來。 12345678910111213141516// 最樸素的固定視窗計數器（單機、非執行緒安全版，只為說明機制）class FixedWindowLimiter { private long windowStart = System.curre...

這禮拜的 AI 新聞，你隨便挑一條，問它一個問題：這件事的決定權，到底握在幾個人手上？答案會安靜得有點嚇人。旗艦模型能不能上線，一個政府說了算；近九成的錢，流進同一個國家的同兩家公司；連做晶片這種重資本的生意，新玩家的入場券今年直接發完了。每一條單獨看都是好消息或中性新聞，但把「決定權在誰手上」這條線拉出來，你會看到一個系統正在快速收攏它的節點——而節點越少的系統，看起來越強，摔起來越狠。 一、一紙命令讓旗艦模型下架三週，然後又上架Anthropic 在 7 月 1 日重新部署了它的 Mythos 級旗艦 Claude Fable 5。這條新聞的重點不在模型本身，在它為什麼消失、又為什麼回來：6 月 12 日美國政府一道出口管制令，讓這顆模型直接下線將近三週；管制一解除，它才重新上架。 值得停下來想一秒的是這個因果的乾淨程度。不是技術故障、不是資安事件、不是商業決策——是一道行政命令，就能讓一家市值近兆美元公司的旗艦產品說沒就沒。這在傳統軟體業幾乎沒有對應物：沒人能一句話讓一套已經部署的資料庫從全世界消失。AI 模型變成了一種主權可以直接開關的資產，而你如果把產品的核心能力綁在單...

Claude Code 在 7 月初的更新裡多了一個內建技能，叫 /dataviz，官方一句話帶過：提供圖表與儀表板的設計指引，附一支可以實際執行的色板驗證器。 大部分人看到「幫 AI 加畫圖表的能力」，直覺會以為 Anthropic 是在教模型畫得更漂亮、更花俏。但你只要請 Claude 畫過幾張圖就知道——它從來不缺畫的能力。你叫它畫長條圖，它畫得出來；叫它做儀表板，它也拼得出來。真正的問題不在會不會畫，在畫出來的東西為什麼總有一股說不上來的塑膠味。所以這個技能真正有意思的地方在於它補的東西：與其說是繪圖能力，不如說是判斷力。它教 Claude 的第一課，是認得出「哪些畫法直接別碰」。 先搞懂：AI 畫的圖表為什麼會醜想像一個什麼都學過、但完全沒被人帶過品味的實習生。你叫他做一張圖，他會怎麼做？他會把學過的東西全部用上——調色盤裡有幾十種顏色，那就多用幾種；能加漸層就加漸層；圓餅圖看起來很豐富，那就切它十塊;軸從哪開始無所謂，反正線拉得越陡看起來越有戲。他不是不努力，恰恰相反，他太努力了，努力到把每一個「我會」都塞進同一張圖裡。 AI 畫圖表醜，就是這麼來的。它的毛病不是懶，...

先問你自己一個問題：終端機不小心關了，或電腦重開，那段跟 AI 弄到一半的對話——你想怎麼把它接回來？ 大部分人卡住的地方，不是「不知道有沒有辦法接回來」，而是「辦法太多，不知道該用哪個」。Claude Code 至少有四條路可以帶你回到過去的對話，而它們解決的其實是不同的問題。搞混了，你會用挖地道的力氣去開一扇本來就開著的門。 所以這篇不從「怎麼操作」開始，從「你到底想接回什麼」開始。把這件事想清楚，該走哪條路自己就浮出來了。 先搞懂一件事：對話是被存下來的在挑路之前，先拆開一個很多人沒意識到的機制：你跟 Claude Code 的每一段對話，都被完整存在硬碟上。 它存在 ~/.claude/projects/ 底下，用你當前目錄的雜湊分資料夾，一段對話一個 .jsonl 檔，檔案裡一行是一個事件——一則訊息、一次工具呼叫、一個結果。另外還有一份全域索引在 ~/.claude/history.jsonl，記著每段對話的 session id 和它是從哪個專案開出來的。 打個比方，這就像你講過的每通電話都被自動錄音存檔了。所以「找回對話」這件事，本質上不是「把消失的東西變回來」，...

打開編輯器，寫幾行 code，npm install 拉幾個套件，右上角選一個模型，送出。這一連串動作，是每個工程師再平常不過的一天。 問題是，這條動作鏈上的每一環——你用的工具、你裝的套件、你選的模型、模型跑的晶片——這個月都發生了大事。而且你完全沒感覺。編輯器照樣打得開，套件照樣裝得起來，模型照樣會回話。表面一切正常，底下的板塊卻在整片移動。 這禮拜就把這幾塊移動中的板塊擺在一起看。 一、你天天在用的 Cursor，換老闆了——而且你的 code 成了訓練別人的料先講所有權這一層。SpaceX 敲定以 600 億美元全股票收購 Cursor 的母公司 Anysphere，交易預計第三季完成。這是史上最大的創投支持新創收購案，發生在 SpaceX 那場 750 億美元、史上最大 IPO 之後短短四天。 單看金額只是新聞，真正該讓工程師停下來的是後面這句：SpaceX 早在二月就把 xAI（Grok 的母公司）併了進來，所以買下 Cursor 的不只是火箭公司，是一家火箭加 AI 的集團。而 Cursor 每天累積的、超過一百萬名開發者的真實工作流資料，正是拿來訓練 Grok 的...

打開電腦，第一件事不是工作。是打開四個分頁，拼湊出「今天到底要做什麼」。 行事曆看一遍，哪幾個會議、幾點、跟誰。信箱掃一遍，昨晚有沒有人丟東西進來、哪封是急的。專案看板點開，我手上那幾張卡現在卡在哪。然後在腦袋裡把這三份東西疊起來，排出一個順序。等這套動作做完，通常已經過了十分鐘，而我一行 code 都還沒寫。 這十分鐘每天都在發生。它不難，但它很煩——煩的地方在於它是純搬運：把散在三個地方的資訊集中到一個地方，再做一次判斷。搬運這件事，本來就不該由你來做。 舊做法：你是那個把資料撈出來的人先看清楚舊做法到底在做什麼，才知道哪裡可以換掉。 早上這十分鐘，你其實同時在扮演兩個角色。一個是「資料撈取員」——去日曆、信箱、看板各撈一份出來。另一個是「判斷者」——把三份資料合起來，決定今天先做哪個、哪個有風險、哪個可以晚點。 問題是，這兩個角色的價值天差地遠。撈資料是機械動作，換誰做結果都一樣；判斷才是只有你能做的事，因為只有你知道這週的重點、哪個客戶不能拖、哪個會議其實可以掛著聽。 舊做法把你 90% 的時間花在那個換誰做都一樣的角色上。你不是在早上做決策，你是在早上做資料庫查詢，查完...

你叫 Claude 開一個 subagent 去跑整套測試，心想趁這空檔先去改另一個檔案——結果游標卡住了。你打字沒反應，整個對話凍在那裡，畫面上就一行「subagent running…」。測試跑三分鐘，你就盯著螢幕乾等三分鐘。 這個情境每個重度用 subagent 的人都遇過。而它有解，解法叫「背景執行」。這篇就從這個卡死的現場講起，把它怎麼解、解到什麼程度、又得付出什麼代價，一次說完。 先搞懂：為什麼開一個 subagent 會把你整個卡住要解這個問題，得先知道它為什麼會發生。 預設情況下，Claude Code 開出來的 subagent 是「前景」執行的。前景的意思是——它佔住了你跟主對話之間那條唯一的通道。subagent 在忙的時候，主對話被擋住，你送不了新訊息，因為那條線正被它佔線。 打個比方。你是辦公室主管，手下有個實習生。你叫他去檔案室找一份三年前的合約，然後你做了一件有點蠢的事：你跟著走到檔案室門口，站在那裡，什麼都不做，等他翻箱倒櫃找出來。他找十分鐘，你就在門口站十分鐘。這就是前景 subagent——你明明可以回座位繼續做自己的事，卻選擇站在門口等。 問...

「開源」這兩個字，這禮拜到底站在哪一邊？ 如果你三年前問這個問題，答案很清楚：開放的是 Meta、是新創、是想挑戰大公司的那群人；封閉的是握著最強模型不放的巨頭。這禮拜的新聞，幾乎是把這張地圖整個翻了過來——當年扛開源大旗的轉身關門，被當成追趕者的反而接過旗子，而你天天在用的工具，有的連名字都換掉了。一條一條看，會發現它們其實在問你同一件事。 一、開源旗手 Meta，悄悄把門關上了最反直覺的一條，來自最不該發生的地方。Meta 推出了 Muse Spark，這是 Meta Superintelligence Labs 的第一個對外發布——而它是閉源的。 這件事的份量，得放回脈絡才看得出來。過去兩年，「開源 LLM」這個詞幾乎跟 Llama 是同義詞，Meta 靠著開放權重，把自己塑造成對抗 OpenAI、Anthropic 的那一方，整個開源社群都建在 Llama 的地基上。現在第一個新品牌的旗艦，直接選了關門。產業媒體把這解讀成一次明確的轉向——不是這一代剛好閉源，是策略層級的調頭。 為什麼值得記？因為它戳破了一個很多人沒意識到的假設：你以為某家公司「開源」是它的本性，其實那只...

想把 Claude Code 接上 Notion，第一個該做的決定，是跳過 Notion 官方那個 OAuth 外掛。 這句話聽起來不太對。官方推薦的、長得最正規的、會自動幫你管 token 的那個接法，怎麼會是最不該選的？但你真的去接一次就知道了——那條看起來最體面的路，會在三個不同的地方斷給你看，而旁邊那條土到不行、要你自己去後台複製一串鑰匙的路，三步就接上，而且接上之後再也不掉線。 這篇就是要講為什麼。順便把接上之後你還會踩的幾個坑，一次說完。 那個體面的接法，是怎麼一步步斷掉的先還原現場。你照官方文件走，用 OAuth 外掛（plugin:Notion:notion）連，瀏覽器跳出來叫你授權，你按下「允許」——然後第一個東西就炸了： Internal Server Error。Notion 的 OAuth 回呼在這一步直接掛掉，連錯誤訊息都懶得給你細節。 你想說可能是一時的，重試。這次走得遠一點，到了 token 交換階段，跳出來的是 MCP OAuth requires a redirect_uri (invalid_grant)。翻成人話：拿授權碼去換正式 token...

先別管 fork 能拿來幹嘛。 很多教學一上來就告訴你「fork 適合用在 XXX 場景」，然後你照做、有時有用、有時莫名其妙更貴，但你始終不知道為什麼。所以這篇反過來——我們先把 fork 收到任務後，第一件事在底層做了什麼拆開看。看懂那一步，它什麼時候該用、什麼時候比 subagent 便宜，你自己就推得出來，不用背。 那個底層的第一步，關鍵字只有一個：prompt cache。 先搞懂：模型每次回話，前面那一大段它怎麼處理你跟 Claude 對話時，每送出一則新訊息，模型實際收到的不是只有那一則。它收到的是「一整包」：最前面是固定的系統提示（system prompt）、接著是所有工具的定義（tool definitions），然後才是你們從頭到現在的完整對話歷史，最後接上你剛打的那句。 這一整包它每次都得重新讀一遍、算一遍，才能接話。問題是，這包的前半段——系統提示、工具定義、早期的對話——每一輪幾乎一模一樣。每次都重算，等於每次都把同一本書從第一頁朗讀到你問問題的那一頁，純粹浪費。 prompt cache 就是來解這個的。它把這包的「前綴」（prefix）算過的結果存...