Cheng's Tech & Life

以前你想在 Claude Code 裡自訂一個 /指令，做法很單純：在 .claude/commands/ 底下丟一個 markdown 檔，寫好你要它做的事，存檔，下次打 /那個檔名 就會跑。很多人——包括我——的 .claude/commands/ 裡都躺著一疊這種小抄：/commit、/review、/standup，各自包一段你懶得每次重打的 prompt。 現在你打開官方文件想找 commands 那一頁，會發現它不見了。不是被砍掉，是被併進了另一個東西——Skill。官方很明確地講了這句話：commands 跟 skills 現在是同一個東西了。你舊有的那些自訂指令，沒有消失，它們全都「變成」skill 了。 這個合併乍看只是改名換湯，但搞懂它為什麼要合併，比記住新語法有用得多。 先用一個比方說清楚差在哪把 Claude 的工作空間想成你的辦公桌。 舊的 command，像是你貼在螢幕邊框上的便利貼。它有個好處：隨時看得到，伸手就用。但壞處是——不管你今天用不用得到，它都一直黏在那裡佔著視線。十張便利貼貼上去，螢幕邊框就被塞滿了，每一張都在分掉你（其實是分掉 Clau...

過去這幾天，幾家 AI 工具不約而同動了同一個地方——不是功能，是帳單。 能力線還是照常往上爬，誰家又快了幾趴、benchmark 又刷新了，這種新聞每週都有。但真正值得停下來看的，是另一條更安靜的線：你用這些工具到底要付多少錢、錢怎麼算、以及這些錢一路往上游流，最後押在了誰身上。把這禮拜的幾條排開來，主角全是「錢」。而錢的事，往往比功能的事更早決定你明年還用不用得起手上這套工具。 一、GitHub Copilot 改成用量計費，用戶在吵「幾個 prompt 就燒光了」從 6 月 1 日起，GitHub Copilot 全面轉成用量計費（usage-based billing）。每個付費方案改成附一筆月度的 AI Credit 額度——Pro 方案 10 美元、Pro+ 39 美元——超過就按各模型的 token 費率往下扣，連 Copilot 幫你 review code 都要額外吃掉 GitHub Actions 的分鐘數。同時官方準備收掉年費方案，社群討論區一片哀號，不少人反映那點月額度「跑幾個比較重的 prompt 就見底了」。 數字上 Copilot 還是巨無霸——超過...

想讓 AI 給你高手等級的建議，最沒效的一招，就是叫它「扮演一個高手」。 你大概都試過。在 system prompt 裡塞一句「你是查理·蒙格，請用他的智慧回答」，然後問它一筆投資該不該做。它回你一段四平八穩的話，提到護城河、提到能力圈、引了兩句聽起來很蒙格的格言。讀起來很像那麼回事，但你再追問一句「那如果這家公司的護城河正在被 AI 侵蝕呢」，它就露餡了——它只會把剛剛那幾個詞換個順序再講一遍。它記得這個人講過什麼，但完全不知道這個人遇到新問題時會怎麼想。 這就是模仿語氣跟移植思考的差別。而 nuwa-skill（女媧.skill）這個 Claude Code Skill，整個設計就是衝著後者去的。 它提取的不是金句，是「決策的骨架」先把這件事講清楚，因為它是整個工具的地基。 一般的角色扮演，提取的是表層：語氣、口頭禪、招牌名言。這些東西在網路上一抓一大把，AI 學起來毫不費力，但也毫無用處——因為名言是結論，不是推導過程。你拿到結論卻拿不到那條導向結論的路，下次換個題目，你就接不上了。 女媧提取的是推導過程本身。同樣問「蒙格怎麼看這個投資」，它不會直接吐護城河三個字，而是先...

你寫了一條規矩想叫 Claude 遵守——比方說「改完程式碼一定要跑 lint」。問題來了：這句話到底該寫在哪？ 寫進 CLAUDE.md？做成一個 skill？還是設一個 hook？大部分人卡住的地方不是「指令寫得好不好」，是根本沒意識到「放哪裡」本身就是一個決定，而且這個決定常常比措辭重要得多。同一句話，放對地方它每次都生效，放錯地方它可能整場對話都沒被讀到一次。 6 月 18 日 Anthropic 出了一篇官方文章，把引導 Claude 行為的方法整理成七種：CLAUDE.md、rules、skills、subagents、hooks、output styles，還有直接改系統提示。乍看像七個功能等你挑，其實不是——它們是七個抽屜，每個抽屜裝的東西、開的時機都不一樣。搞懂該往哪個抽屜放，這篇就值了。 先用一個比方把七個抽屜串起來想像你開了一家公司，今天進來一個新員工，你要讓他照規矩做事。你會怎麼傳達？ 最基本的，你給他一本員工手冊，放在桌上，每天上班都看得到——公司在幾樓、用什麼打卡系統、程式碼風格長怎樣。這就是 CLAUDE.md：它在每次對話一開始就載入，整場都待在那...

你有沒有想過，當一個工具強到可以「自己跑下去不用你盯」的時候，出事的責任算誰的？ 這禮拜的幾條新聞排開來，主角不是哪個模型又刷新了哪個分數。能力線一如往常往上爬，真正在動的，是「讓 AI 自己動手、自己跑久一點、自己決定下一步」這件事——而且是各家一起往這個方向推。問題在於，油門踩得越深，那個「萬一它跑歪了誰來踩煞車」的位子，反而越來越空。 一、OpenAI 讓 Codex 自己跑到目標達成才停6 月 22 日，OpenAI 一口氣給 Codex 加了幾個讓它「更會自己跑」的功能。Goal mode 全面開放——你給它一個結果跟成功條件，它就一輪一輪做下去，不用你每一步都下指令，直到它自己判斷達標。同時上的還有 macOS 的 Appshots：一個快捷鍵就能把某個 app 視窗連同截圖跟可讀文字塞進 Codex 的對話，讓它直接「看到」你在看什麼，省掉一長串描述。再加上專為長時間任務優化的 Codex-Maxxing，整套更新的方向只有一個——把人從迴圈裡拿掉得越多越好。 這跟 Claude Code 早就在做的事是同一條路。值得記下來的不是「誰抄誰」，而是這個產業已經悄悄達成...

「有人在旁邊一起讀，你就比較坐得住」這件事，比任何一款專注 app 都老。 考前去圖書館佔位、跟同學約咖啡廳寫報告、甚至只是把書攤在客廳讓家人看得到——你做這些，理由其實一樣：你知道自己一個人關在房間，十分鐘就會摸到手機。旁邊有個人在認真，你會莫名其妙也跟著認真起來。心理學給這個現象取了個名字，叫 body doubling，但名字不重要，重要的是它真的有效，而且每個準備過考試的人都親身驗證過。 問題是，這幾年大家越來越多時間是一個人待在家裡的。圖書館遠、咖啡廳吵、同學各自在不同城市。於是有人想把「旁邊有人」這件事搬到線上——最直接的做法是開視訊，像 Focusmate 那樣，跟一個陌生人對著鏡頭各讀各的五十分鐘。能用，但總覺得哪裡怪：你得一直開著鏡頭，怕自己看起來在發呆，那份壓力跟「專注」其實是兩回事。 StudyClassRoom 是另一種切法。它沒有用視訊，而是用一個遊戲引擎。 把自習室做成一款 2D 遊戲它是用 Godot 4.4 做的——對，就是那個做獨立遊戲的引擎。你跟朋友連進同一個 2D 虛擬教室，每個人在裡面有個角色，設定好自己要專注的時間（1 到 180 分鐘，...

事情是這樣的。你花了一個下午用 Claude Code 追一個詭異的 bug，查了五六個檔案、比對了 git log、最後定位到某個 race condition。事情解掉了，但同事問你「怎麼查到的」，麻煩來了。 你試了三種方式。第一種是截圖貼 Slack——terminal 的輸出又長又黑，截出來一張比一張醜，貼了五張之後對方已經滑過去了。第二種是把 terminal 內容複製貼上——一坨純文字，沒有重點、沒有顏色、沒人想讀。第三種是認命開一頁 Notion，手動把調查過程重打一遍、貼上關鍵 diff——花的時間比 debug 本身還久，而且你隔天就不想維護它了。 問題的本質是：你手上有一堆「看比讀快」的東西（標註過的 diff、一張錯誤次數的圖、幾個方案的對照），但你只有「純文字」跟「截圖」兩種爛掉的容器可以裝它們。Claude Code 在 6 月 18 日加進來的 Artifacts，補的就是這個洞——它讓 Claude 把這次 session 的成果，直接發布成一頁可以分享的網頁。 先弄懂一件事：它是「快照」，不是「應用程式」在學怎麼用之前，得先把一個觀念擺正，不然你會...

一個前同事兩年前幫你發過幾個套件，後來離職、帳號沒人記得去關。兩年後，有人撿起那把還插在門上的鑰匙，把你整個 npm scope 重新發了一遍——程式碼一行沒動，但每次有人安裝，都會順手幫攻擊者裝一個後門。這禮拜真實上演了。把這幾天的新聞排在一起看，你會發現它們有個共同點：沒有一條是「某個模型被攻破了」。能力線還是穩穩往上走，真正在搖的，是模型周邊那些你以為早就鎖好的東西——一個舊帳號、一個跳槽的人、一條電網、一紙政府公文。 一、Mastra 的 npm 套件被整碗端走，破口是一個沒人記得關的舊帳號6 月 17 日凌晨，有人把整個 @mastra/* 的 npm scope 重新發布了一輪，143 個套件全中，包括月下載量約 400 萬次的 @mastra/core。手法陰險的地方在於：Mastra 自己的程式碼從頭到尾乾乾淨淨，攻擊藏在一個被偷塞進依賴清單的套件 easy-day-js 裡——它假冒熱門的 dayjs，在安裝時跑 postinstall 腳本，先關掉 TLS 憑證驗證、再去攻擊者的伺服器拉第二段程式，最後落地一個跨平台的資訊竊取器，專偷瀏覽器資料和加密貨幣錢包，...

先講以前怎麼找素材。 你拍了一整天的訪談，回來十幾個 GB 的檔案躺在硬碟裡，檔名是相機自動編的 C0042.MP4、C0043.MP4。剪接師記得「有一段受訪者講到產品定價講得特別好」，但不記得是哪一支、第幾分鐘。於是接下來兩三個小時，他做的事情是：開檔、快轉、聽、關掉、開下一檔。找一句話，翻一座山。 這件事荒謬的地方在於——素材裡明明已經有答案了，受訪者真的講了那句話，聲音就錄在檔案裡。問題不是資訊不存在，是你沒有辦法「用意思去問它」。你只能用檔名問，而檔名什麼都沒說。 arkiv 就是把這個「用什麼去問」整個換掉的工具。它跑在你自己的電腦上，用 Whisper 把每段影片的聲音轉成文字、用視覺模型看過每個畫面、再把這些都丟進向量資料庫。換完之後，你找素材的方式從「翻檔名」變成「打一句話問它」：搜「受訪者談到定價」、搜「戶外、有 Logo 出現的鏡頭」，它直接把對應的片段撈給你。 同一個動作，舊做法 vs 新做法把「找素材」這個動作拆開來看，你會發現新舊兩種做法，差的不是速度，是你跟素材之間用什麼語言溝通。 舊做法裡，檔案系統只認得兩種東西：資料夾的位置，跟檔名的字串。你想找...

晚上十一點半，手環震了一下：「今天還差 3,200 步。」於是你嘆口氣，套上拖鞋，下樓繞社區走兩圈，把數字湊到一萬，回家洗洗睡。那一刻你心裡其實沒在想心血管、沒在想血糖，你只想把那個紅色的圈圈補成綠色。 我也幹過這種事。直到有天我繞著停車場走第三圈的時候忽然卡住：我到底在追什麼？一萬，這個數字到底哪來的，憑什麼是它？ 先試著回答：一萬步是誰規定的第一個想法是——這應該是哪個權威醫學機構算出來的吧，世衛還是哪個心臟學會。我去查了。結果不是。 「一萬步」這個目標，源頭在 1960 年代的日本。當時有家公司推出第一款賣給大眾的計步器，產品名字叫「萬步計」。一萬步是個好記、好行銷、寫在外殼上很漂亮的數字——它從頭到尾是個商品名，不是研究結論。我們全民拜了半世紀的這尊神，本體是一句廣告標語。 知道這件事的當下有點荒謬，但更重要的是它戳破了一個我自己的盲點：我以為我在「做對健康有益的事」，其實我只是在「完成一個我沒查證過的數字」。知道一件事叫什麼，跟真的懂它，是兩回事。我連這數字打哪來都不知道，卻拿它來指揮我每天晚上的行程。 那真正有用的門檻在哪換個方式問才對：走路對身體的好處，到底從第幾步...