TimesFM — 一個模型預測所有時間序列，Google 的 Zero-Shot 基礎模型
你手上有 500 條商品的銷量歷史要預測未來三個月。依照傳統機器學習的思路，你得訓練 500 個模型——每個商品一個。資料清理 500 次、調參 500 次、上線部署 500 次。 Google Research 的 TimesFM 把這個數字劃掉，改寫成一個。 不管你有幾條時間序列，一個預訓練模型打遍天下。2024 年在 ICML 發表，論文出來一年多 GitHub 破了 12,000 顆星，Apache 2.0 授權。名字叫 Time Series Foundation Model——時間序列界的 GPT。 為什麼「預訓練 + zero-shot」在時間序列能成立聽起來有點不合理。商品銷量的波動跟伺服器流量的波動看起來完全不一樣，怎麼可能一個模型通吃？ 這也是論文出來時最被質疑的地方。但答案其實在「層級」這件事上。你看的是表面資料的不同，模型學到的是更底層的東西——上升、下降、週期、震盪、突變這些模式原型，跨領域都長一樣。把時間序列看成一種語言，那商品、氣溫、流量只是不同的「方言」，通用文法是共通的。 GPT 就是這個邏輯的先例。GPT 不是為每個問題重新訓練，它是在海量語料...
遠端工程師的居家辦公升級清單 2026 — 從桌子到椅子的真實踩坑紀錄
打字的時候螢幕在微微抖動。你以為是眼睛累，休息一下就好——結果幾個月後你發現是升降桌的問題。二節式、薄桌板、腳柱只有兩節，重手打鍵盤的時候整張桌子共振，螢幕跟著晃 0.5 公厘。眼睛每 0.2 秒重新對焦一次，一整天下來頭暈想吐。 這是真的會發生的事。而且發生的頻率比你想像中高。 遠端工作兩年多，我換過三張桌子、兩張椅子、四組螢幕支架、一堆鍵盤，還有兩台螢幕（一台因為放錯高度看肩頸報廢了）。這篇是一份花了大概 15 萬新台幣才整理出來的清單——不是推薦文，是「你應該先知道的坑」。 桌子：穩定度比你想的還重要大部分人買升降桌第一個看的是高度範圍和馬達瓦數。真正該先看的是桌子的晃動幅度。 一個簡單的現場測試：桌子調到最高的時候，用拳頭重敲一下桌面，看螢幕抖幾秒才停下。正常好桌子是一秒內止住、抖幅看不出來；爛桌子會晃三秒以上，螢幕跟著有可見的位移。 影響晃動的變數按重要性排： 腳柱節數：三節式 >>> 二節式。三節式下半部更粗，力學結構更穩。同價位選二節的省不到多少，但穩定度差一個檔次 腳柱設計：倒置式（上粗下細）比正立式穩定，因為承重點更靠近重心 桌板厚度：至少 ...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/04/18
50 種生物研究工作流。這是 OpenAI 訓練新模型 GPT-Rosalind 時直接塞進去的先備知識量——不是做 prompt 調教，是把整個藥物研發、基因體學、蛋白質結構的流程內化成模型自己的能力。合作夥伴名單打出來更嚇人：Amgen、Moderna、Thermo Fisher、UCSF 藥學院。AI 不是在學怎麼寫 code 了，它在學怎麼設計新藥。 同一週，Google 把 Gemini、Google Photos、Nano Banana 2 串成一個新的「個人智能」功能，讓你用自己的臉做 claymation。MiniMax 扔出一顆 229B 參數、能自己改自己訓練 scaffold 的開源模型。歐盟拍板 €180M 的主權雲端招標，四家歐洲供應商分食市場。Adobe Reader 的零日漏洞剛被證實正在實戰利用。AI 跟資訊主權，這兩條線正在同一個時間軸上加速。 GPT-Rosalind — OpenAI 正式進軍生技研究4 月 17 日，OpenAI 發布了第一個垂直領域專用模型 GPT-Rosalind，致敬對 DNA 結構發現有貢獻的 Rosalind Fr...
Apify Agent Skills — 用對話爬遍 55 個平台的 AI 技能包
「幫我抓台北市評分 4.5 以上的咖啡店，匯出 CSV。」 這句話是中文的，不是程式碼。但只要你電腦裡裝了 Apify Agent Skills，打完送出，AI 就會自動從 55 個平台的 Actor 清單裡挑一個 crawler-google-places、組好 input schema、跑完爬蟲、把結果存成 CSV 丟到你桌面。從頭到尾你沒寫一行 requests.get()。 這套東西的奇怪之處在於——它不是程式庫。 你以為的爬蟲工具 vs 它實際的樣子過去你要爬 Google Maps 的流程，大概是這樣：打開 Apify Store 挑一個 Actor，研究它的 input schema 要哪些欄位，寫 Python 組 JSON、呼叫 API、輪詢 run status、等結果出來再下載 dataset。光讀文件就要半小時，寫 code 又一小時。 Apify Agent Skills 把這個流程翻過來做。它裝進去後，沒有任何可以 import 的 API——skills/ 目錄下全是 Markdown 檔加幾個 Node.js 輔助腳本。AI 讀了 SKILL.md...
Claude Opus 4.7 新功能實戰 — xhigh、Task Budgets 與 /ultrareview
跑一個重構任務，Claude 花了 45 分鐘、燒掉 120K token，結果最後 5% 的改動因為 context 爆了被截斷。 如果你用 Claude Code 跑過長任務，這個場景應該不陌生。Opus 4.7 帶來的三個新功能——xhigh effort、Task Budgets 和 /ultrareview——本質上都在解決同一個問題：怎麼讓 Agent 聰明地分配有限資源。 /effort xhigh — 不想等 max 但 high 不夠的時候之前的 effort 只有三檔：low、high、max。問題是 high 和 max 之間的落差太大——high 有時候不夠仔細，max 又慢到讓你懷疑它是不是去吃飯了。 把它想成開車。low 是高速公路定速巡航，掃一眼就過；high 是市區正常開，該注意的路口會看；max 是在停車場找車位，一格一格慢慢掃。xhigh 就是「市區開但遇到複雜路口會多看兩眼」——比 high 仔細但不會像 max 那樣龜速。 在 Claude Code 裡直接用 /effort xhigh 切換。適用場景：中等複雜度的 b...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/04/17
Figma 股價一天跌了 7%。原因不是財報，是 Anthropic 發了一個新產品。 4 月 17 日，Anthropic 同時丟出 Claude Design（視覺設計工具）和 Claude Opus 4.7 GA（新旗艦模型），前一天 Project Glasswing 的 Mythos 資安模型才剛炸出數千個零日漏洞。同一時間 OpenAI 也推了自己的資安模型 GPT-5.4-Cyber，GitHub CLI 則把 Agent Skills 管理做進了命令列。AI 公司們不只在搶模型排名，還在搶「誰能吃掉更多工作流」。 Claude Design — Anthropic 跨進視覺設計領域Anthropic 發布了 Claude Design，一個讓你用對話產出視覺作品的新產品。簡報、Wireframe、行銷素材、互動式 Prototype——講一句話，Claude 生一版，你再改。 表面上看像是另一個 AI 設計工具，但幾個細節讓它跟 Canva AI 或 Figma AI 不太一樣。第一，它能讀你的 codebase 和設計檔，自動套用團隊的 design syste...
OpenAB — 在本機用 ACP 串接 Claude Code + Discord 完整教學
你有沒有想過，Claude Code 關掉終端機就下線了，但你的團隊半夜還在 Discord 問問題？ OpenAB 解決的就是這件事——它是一個用 Rust 寫的橋接服務，把 Discord 訊息透過 ACP（Agent Client Protocol）轉給 Claude Code，讓 AI 變成一個 always-on 的 Discord Bot。每個 thread 獨立一組 process，Mac 關了也沒差，Docker 裡面跑著就好。 ACP 是什麼？為什麼需要它？先講一個類比。你可以把 ACP 想成是 AI Agent 世界的 USB-C——一個統一的接頭標準。不管你的 Agent 是 Claude Code、Codex 還是 Kiro，只要支援 ACP（JSON-RPC 2.0 over stdio），就能透過 OpenAB 接上 Discord。 Claude Code 本身有 Discord Plugin，但那是「Claude 把 Discord 當 UI」。OpenAB 反過來——是「Discord 把 CLI Agent 當後端」。差別在哪？Plugin 綁...
GH-300 GitHub Copilot 認證 - 第四天課程筆記
50 個 Task。50 個 GitHub Issue。50 個 Coding Agent 各自開 Branch、各自寫 Draft PR。人類只負責最後的 Code Review。 這不是簡報上的願景圖，是 SpecKit 框架在第四天課堂上實際示範的流程。當然，現實中你可能不會真的開 50 個 Agent 同時跑，但這個架構的設計意圖很明確：開發者的角色正在從「寫程式的人」變成「定義規則讓 AI 寫程式的人」。 Coding Agent：像指派工程師一樣指派 AIGitHub 的 Coding Agent 做了一件很聰明的事——它把 AI 塞進了開發者本來就在用的工作流程裡。 你在 Issue 頁面指派 Agent（可以選 Copilot、Codex 或 Claude），它自動建立一個新的 Branch，在上面寫程式碼，完成後產出 Draft PR。整個過程跟你指派一個新進工程師做事的流程一模一樣：分配任務、獨立開發、提交 PR、等 Code Review。 有趣的是競爭模式。同一個 Issue 可以同時指派多個 Agent，各自產出方案，最後挑最好的那個 Merge。這就像...
AZ-305 Azure 架構師認證 - 第四天課程筆記
一台 VM，沒有公用 IP。它要存取同一個 Azure 帳號底下的 SQL Database。聽起來很簡單，但這兩個東西活在不同的世界——VM 是 IaaS，SQL Database 是 PaaS，中間隔著一層 REST API 公用端點。 AZ-305 第四天的考題，超過一半在考這類「東西都在你家裡，但就是走不通」的連通性問題。 打通 VNet 到 PaaS 的兩條路Service Endpoints 像是在你家社區圍牆上開一扇門，讓整條街的住戶都能走捷徑到附近的便利商店。設定在 VNet 層級，一次打通整個服務類型（例如所有 Storage 帳戶），限同區域，完全免費。缺點是粒度太粗——你打開了 Storage 的門，這個區域所有 Storage 帳戶都能存取，沒辦法指定只連某一個。 Private Endpoints 則是在你家客廳裡裝一條專線電話，直接撥到特定那間便利商店的特定櫃台。它會在你的 VNet 裡面生成一張網路介面（NIC），帶有私人 IP，可以精確鎖定到某個 Storage 帳戶的 Blob 子服務。支援跨區域，但需要額外設定私人 DNS 區域，而且要付費。 ...
AI 與科技新聞摘要 - 2026/04/16
1,300 個 PR。一週。零行人手寫的程式碼。 這是 Stripe 內部 AI Agent「Minions」的實際產出數字。同一個禮拜，Anthropic 把 Claude Code Desktop 從底層翻掉重寫，Microsoft 砸出 163 個 CVE 補丁，GitHub 對 Copilot CLI 四天內連推四版，OpenAI 則悄悄上了新的 GPT-5.3 Instant Mini。AI coding 工具的軍備競賽，這週進入了白熱化。 Stripe Minions — AI Agent 進生產線長什麼樣先講 Stripe 那個數字，因為它代表的不是 demo，是真正跑在生產環境裡的東西。 Minions 的運作方式像極了工廠的自動化產線：工程師在 Slack 丟個 emoji，Agent 就自動拉起一台隔離的雲端機器（devbox），讀文件、寫程式、跑 linter、推上 CI——全程沒人碰鍵盤。底層是基於 Block 開源的 Goose agent 改造的版本。 但真正恐怖的是它背後接了什麼。Stripe 內部有個工具系統叫 Toolshed，本質上是一台巨型 ...
