Cheng's Tech & Life

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...

這禮拜值得記下來的新聞，沒有一條是「某個模型又變聰明了」。最強的模型發了，卻被政府攔在門口只放 20 家進場；另一個模型被指控遭人偷偷蒸餾了兩千多萬次；還有一個直接開源白送，順便把成本砍半。能力這條軸線好像突然不再是重點了，所有的張力都跑到了另一個地方。 一、GPT-5.6 Sol 發表，但你大概還用不到——它得先過政府那關OpenAI 在 6/26 發表了新一代模型家族 GPT-5.6，分成三個能力層：旗艦 Sol、平衡的 Terra、低成本的 Luna。命名規則也換了——數字代表世代，Sol／Terra／Luna 代表能力層級，各自能用不同節奏進化，等於把以前 mini、nano 那套混亂的命名收乾淨。Sol 在 Terminal-Bench 2.1 這種命令列工作流的測試上創了新高，還加了「max 推理強度」和會自己派子代理的 ultra 模式。定價 Sol 是每百萬 token 輸入 5 美元、輸出 30 美元。 聽起來是場標準的旗艦發表。真正的新聞在後半段：GPT-5.6 是限定預覽，初期只開放約 20 家公司，而且這些公司的參與資格是政府核准的。這要追到 6...

你在 Claude Code 裡寫了一個 skill，把團隊的 PR 規範、commit 慣例、release notes 格式全包進去。用得很順。隔天你開 Cursor 想做同一件事，發現它不在了——skill 躺在 .claude/skills/，Cursor 根本不看那個目錄。 於是你手動複製一份到 Cursor 的目錄。過兩天 Codex 也想用，再複製一份。然後 skill 改了一版，你得回頭把三個地方各更新一次，還很容易漏掉其中一個。再然後新同事加進來，問你「這個 skill 要怎麼裝」，你開始懷疑自己是不是該寫一份安裝說明。 這整條路我走過，每一步都不難，但加起來就是一堆瑣碎到讓人不想做的搬運工。問題的形狀其實很清楚：skill 本身是可攜的，可攜的東西卻沒有一個負責搬運的工具。 試過的兩條死路第一條是手動複製。能動，但你等於把自己變成人肉同步器。三個 agent、五個專案、十個 skill，排列組合一拉開，維護成本就爆了。而且 symlink、相對路徑、版本號這些細節，手動做遲早出錯。 第二條是「那我把 skill 寫進每個工具各自的設定」。聽起來乾淨，實際上更糟...

你叫一份 180 塊的便當外送，那間店實際拿到手的，可能只剩 120。 中間那 60 塊去哪了？平台抽走了。台灣主流外送平台對店家的抽成，平均落在每單 30% 到 35%，這還沒算上架費、每月使用費、買曝光的廣告費。店家不是慈善機構，這些成本最後一定會反映在菜單價格上——所以你在外送 App 上看到的那份便當，本來就比你走進店裡點貴了一截。你以為外送費只是那筆「運費 39 元」，其實餐點本身早就被偷偷加了價。 而這筆帳，7 月之後還要更貴。 先搞懂這次到底漲什麼台灣的「外送專法」7 月正式上路。趕在新法之前，Uber Eats 先開了第一槍：7 月 21 日起調漲對商家的服務費，美食類漲 2.5 個百分點、生鮮雜貨漲 3 個百分點，設了個 35% 的上限。foodpanda 暫時按兵不動，說還在「審慎評估」——但業界普遍認為，這只是時間問題。 表面上漲的是「商家服務費」，跟你這個消費者好像沒關係。別天真。商家的成本一往上加，最後幾乎都會傳導到你點的那份餐上，差別只在多快、多明顯。 更有感的是另一件事：疊單。你可能沒注意過，平台把順路的訂單併在一起送（疊單），根據內政部統計，這個機...

想在自己的 Mac 上，把一段三小時的會議錄音變成一份能直接讀的逐字稿，過去你得先當一次系統整合商。 先抓 OpenAI 的 Whisper 來轉文字。轉完一看，中文的字錯率大概 5%，每隔幾句就要回去校一個同音字；而且它吐出來的是一坨沒有標點的長文，得再接一個標點恢復模型把句子斷開。逐字稿要標「誰在講話」，Whisper 不管這件事，你還得另外裝 pyannote 做說話人分離。錄音有三小時這麼長，丟整段進去會爆記憶體，所以前面還得先放一個 VAD 把沒人講話的空白段切掉。 四五個工具，四五種輸入輸出格式，你花在「把它們縫成一條線」的時間，比花在辨識本身還多。這才是中文語音辨識真正惱人的地方——不是哪個模型不夠強，是沒有人把這條線幫你接好。 pip install funasr。這一行，就是來把上面那整段流程收掉的。 一個容器，不是一個模型FunASR 是阿里巴巴達摩院開源的語音辨識工具包，GitHub 上 15K 顆星，程式碼走 MIT 授權。它最該先理解的一點是：它不是「又一個語音模型」，而是一個容器。 裡面裝了一整排各司其職的模型——Paraformer 負責辨識、Sen...

這禮拜值得記的新聞，沒有一條是「某個模型又變強了」。真正在動的，是一批大家以為早就焊死了的優勢——晶片的壟斷、市佔的霸主、人才的金庫——在同一個禮拜裡，一起開始鬆動。 護城河這個詞，被講得好像是一條挖好了就永遠在那裡的溝。這禮拜的幾條新聞放在一起，提醒你一件相反的事：護城河是水做的，水會被引到別的地方去。 一、高通出價百億美元，想買下 NVIDIA 看不到的那塊死角第一條，是有人準備從 NVIDIA 的盲區切進去。據《The Information》與路透 6 月 15 日的報導，高通正在深度洽談，要以 80 到 100 億美元收購 Tenstorrent——晶片界傳奇架構師 Jim Keller 帶領的 RISC-V AI 晶片新創。到 6 月 24 日高通的投資人日，這筆交易仍未獲證實，但同一天高通透露，年底前就會開始向一家大型雲端業者出貨自研晶片。 值得停下來看的是價格。一年前，Tenstorrent 募資時的估值還是 32 億美元；現在開價衝到 100 億，一年跳了快三倍。這個數字撐起來的不是它的營收——它的營收還很小——撐起來的是「稀缺性」。在一個 NVIDIA 自研晶...

先別管要不要去辦健身房。先問一個更基本的問題：你坐著寫 code 的那幾個小時，身體裡到底發生了什麼？ 大部分人對久坐的理解停在「腰會痠、肩會硬」。那只是你感覺得到的部分。真正麻煩的東西，是你完全感覺不到、卻在背景默默累積的那些。把這台機器打開來看一遍，你會對「怎麼動才有用」這件事有完全不同的想法。 久坐的第一件事：身體進入待機降頻MacBook 偵測到你閒置，會自動降頻、調暗螢幕、把風扇轉慢。它不是壞了，是「以為你不需要那麼多火力」，主動把供能調低。 人體坐久了，幹的是一模一樣的事。長時間沒有肌肉收縮，血液循環會慢下來、變得濃稠，身體判斷「這傢伙現在不太需要能量」，於是進入一種節能模式：送到大腦的氧氣和血糖效率都降低。這就是為什麼你坐了兩三個小時之後，會開始頭昏腦脹、思緒卡關、盯著同一行 code 看半天看不進去。那不是你不夠專心，是你的硬體被降頻了。 對工程師來說這特別諷刺。我們靠腦袋吃飯，卻用一種會讓腦袋供能變差的姿勢，一坐就是一整天。 第二件事：你的身體偷偷對胰島素變遲鈍降頻只是當下的事，下面這件是會累積的。 身體細胞要把血糖收進去用，靠的是胰島素發信號。肌肉是吃血糖的大...