系列精選
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Claude Code Channels 完整教學 — 讓 CI 警報和聊天訊息自己推進你正在跑的會話
你按下 deploy，看著 CI 開始跑，然後轉頭去吃午餐。回來的時候，terminal 還開著，Claude Code 也還在，但螢幕上什麼都沒發生——因為 build 在你咬第一口便當的時候就炸了，只是它不知道。它就這樣，乾等了你四十分鐘。 這台號稱能自己 debug、自己寫測試、自己修 code 的機器，真正的問題不是不夠聰明。是它的眼睛只盯著一個地方：你的鍵盤。你不打字，它就當作世界什麼都沒發生。 Claude Code v2.1.80 之後有個叫 Channels 的功能，處理的就是這件事——讓外面發生的事，自己推進你正在跑的那個會話。今天來拆它怎麼用、為什麼是「推進現有會話」這幾個字最關鍵，以及它跟你已經知道的那些遠端功能差在哪。 先看清楚卡點在哪Claude Code 的互動模型，從第一天到現在都是同一個方向：你來找它。你開會話、你打字、你把噴出來的錯誤複製貼回去。它再厲害，本質上也是一個等你開口的工具。 這在你坐在電腦前的時候完全沒問題。問題出在你不在的時候。 CI 半夜炸了，沒人管，等你早上起來才發現卡了八小時。同事在 Discord 問「欸那個 API 你改好...
AI 與科技新聞摘要 20260707 — 這週在重新標價的，是那些你看不見的節點
這週的頭條看起來各走各的——一起勒索攻擊、一樁兩百多億的股票掛牌、一筆六百億的收購、一份聯合國峰會的閉幕警告。但把它們的價目表並排放，會發現講的是同一件事：有些東西的價錢正在崩到接近零，有些正在貴到反常，而決定這兩頭的，往往是一些你平常根本不會去想的節點。 一個系統最脆弱的地方，通常不是它最顯眼的部分，而是它把重量偷偷壓上去、你卻沒在看的那幾根柱子。這週的六則新聞，剛好各自幫一根柱子標了價。 一、史上第一起「AI 代理全自動」勒索攻擊，但它仍然需要一個人類資安公司 Sysdig 公布了一起代號 JADEPUFFER 的攻擊，稱它是首例「由 LLM 端到端驅動」的勒索行動。攻擊者透過一個未修補的漏洞打進對外的 Langflow 伺服器，接下來的偵察、竊取憑證、橫向移動、提權、加密，全交給 AI 代理自主完成——中間一次「登入失敗到修好」只花了 31 秒，而且程式碼裡塞滿自我解說的自然語言註解（人類駭客不會這樣寫，但 LLM 預設就會）。 有意思的是兩個反轉。第一，加密用的金鑰是隨機生成、印到畫面後從沒被保存或傳出，等於受害者就算付錢也救不回，本質比較像破壞而非勒索。第二，TechC...
Java 動態代理 — 你每天用的 Spring AOP 和 MyBatis Mapper，底層都是同一招
你寫了一個介面，叫 UserMapper，裡面宣告一個方法 findById。沒有寫任何一行實作。然後 @Autowired 把它注進來，呼叫 userMapper.findById(1)，資料庫真的回你一筆資料。 停一下。這個方法的實作在哪裡？ 介面不能被 new，這是 Java 的鐵則。UserMapper 沒有任何一個 class implements 它。那你手上這個能跑的 userMapper 物件，到底是誰生出來的？ 答案是：它是在程式跑起來那一刻，才被「現場捏出來」的一個類別。捏它的那一招，叫動態代理。而且不只 MyBatis，你每天在用的 @Transactional、@Async、Spring AOP、各種 RPC 框架，底層插進來的都是同一招。搞懂它，這些框架的魔法會一次全部除魅。 先別急著問它能幹嘛。先看它到底在幹嘛。 代理是什麼：先想像一個經紀人假設你想找某個很紅的明星談合作。你不會直接打給本人——你打給他的經紀人。經紀人接了電話，先登記你是誰、要幹嘛，過濾掉一些莫名其妙的邀約，該收訂金的先收，然後才把訊息轉給明星本人。事後還幫忙記帳。 明星還是那個明星，...
Claude Code 的 MCP，你大概只用了三分之一：把被冷落的 Prompts 和 Resources 撿回來
先別管 MCP 能接多少工具、能串多少服務。先問一件更基本的事：當你接上一個 MCP server 的那一刻，Claude Code 到底從它那裡拿到了幾種東西？ 大部分人的答案是「一種」——工具。你接了 GitHub server，就叫它開 PR；接了資料庫 server，就叫它查資料。工具（Tools）確實是 MCP 最常被用到的部分。但如果你只用到工具，那你手上這台機器，其實只發動了三分之一。 把 MCP 拆開，裡面有三個抽屜MCP 這個協定，設計上暴露給你的不是一種介面，是三種。官方把它們叫做三個 primitives：Tools、Resources、Prompts。它們最關鍵的差別不在「能做什麼」，而在一個你大概沒想過的問題上——這東西是誰決定要用的？ 工具（Tools），是模型決定要不要用的。你說「幫我開個 PR」，Claude 自己判斷「這需要呼叫 GitHub 的 create_pr 工具」，然後就去按了。決定權在 AI 手上。 資源（Resources），是你或應用程式決定要不要用的。它是一份唯讀的資料——一個檔案、一張資料表的 schema、一則 issue ...
AI 與科技新聞摘要 20260706：當實驗室開始賣「還沒到手的成果」
把這週的幾則新聞攤在同一張桌上，會看到一個不太舒服的共同點：越來越多前沿實驗室，開始把「還沒發生的成果」拿出來當「已經到手的成果」講。有人是對股東講，有人是對員工講，有人是對整個市場講。差別只在——誰的牛皮還撐得住外界去戳。 一、Anthropic 不只賣鏟子了，它自己下海挖金礦Anthropic 在舊金山發表了 Claude Science，一個給科學家的 AI 工作台，整合了 60 幾個科學資料庫，每個產出都帶著「可稽核歷史」讓人重現。這部分是好事，一位 UCSF 的研究者用它幾分鐘就揪出一個資料集裡的病毒污染——那個東西他們用傳統方法找了一年沒找到。 真正值得盯著看的是第二件事：Anthropic 同時宣布自己要做新藥開發，專攻傳統藥廠不想碰的「被忽視疾病」。這是頂尖模型實驗室第一次，從「賣工具給藥廠」跨到「自己找藥」。 賣鏟子的人開始自己挖金礦，聽起來很勵志，但地基裡埋了一個問題。藥廠把最敏感的研究資料交給這個平台的同時，這個平台自己也想做藥。今天沒事，是因為大家還在蜜月期；哪天利益真的撞上，你會希望自己不是那個把家當都搬進去的客戶。消息一出，Schrödinger 盤中...
hermes-hudui：把 AI Agent 的碎片變成一塊即時儀表板，但先搞清楚你是不是需要它的人
先問你一個問題，答對了下面都不用看：你手上那隻 AI agent，現在到底記得多少東西、學會了哪些技能、這個月燒了你幾塊美金——你答得出來嗎？ 如果你答得出來，或者你根本不在乎，那這篇可以關掉了。真正會被 hermes-hudui 打中的，是另一種人：agent 已經跑了一陣子，~/.hermes/ 這個資料夾越長越大，裡面塞著 session 紀錄、記憶、技能、排程，散成一地碎片，你隱約覺得該有個地方能一眼看懂它在幹嘛——但又懶得為了這件事去接一套監控平台。 它做的事，比你想的少大部分監控工具的思路是這樣：讓被監控的對象「主動回報」。裝一個 SDK、埋幾個 telemetry 點、把資料送到某個後台，然後你在儀表板上看。LangSmith、LangFuse 都是這條路，做 trace、做 debugging，很強，但你得先改 agent 的程式碼。 hermes-hudui 反過來。它一行 agent 的程式碼都不碰，只做一件事：盯著 ~/.hermes/ 這個資料夾。agent 把資料寫在哪，它就去讀哪。本質上它不是「AI agent 監控工具」，而是「一個資料夾的即時視覺化...
這個暑假，連日本人自己都不出國了 — 旅遊從報復性反彈滑回精打細算
連最愛飛出國的日本人，這個暑假都決定待在家了。 日本最大旅行社 JTB 預估，7 月 15 日到 8 月 31 日這段暑假旺季，日本人出國大約 217 萬人次，比去年少 9%——是疫情後復甦以來，六年來第一次不增反減。更誇張的是「今年完全不打算旅遊」的比例，一口氣衝到 69%。連國內旅遊人數都掉了 4%，只是每個人花的錢反而變多。（來源：JTB 2026 暑假動向、風傳媒） 這個訊號有點刺眼。因為就在兩三年前，畫面完全相反。 以前是「多貴都飛」，現在是「算了吧」2022 到 2024 那幾年，是報復性出國的高峰。悶了兩三年，一解封大家像被放出來一樣，機票再貴照刷，飯店再滿照訂，行事曆一有連假就往機場衝。那時候的心態是「先飛再說，錢再賺就有」。 2026 的心態換了。同一批人，現在打開訂票頁面會先停三秒。不是不想飛，是那個數字讓人手抖了一下。 那到底是什麼變貴了？大家在新聞上罵最兇的，是日本從 7 月 1 日起把國際觀光旅客稅從 1,000 日圓漲到 3,000 日圓，整整三倍。（來源：Trip.com）聽起來很兇，但攤開來算，一個人多繳大概新台幣 600 元——說真的，這在整趟旅...
AI 與科技新聞摘要 20260705 — 模型一週比一週快，量它的那把尺卻越來越短
週五晚上，OpenRouter 的排行榜又洗了一次牌。這次把 Anthropic 幾個模型擠下去的，是一個很多人叫不出全名的名字，來自北京。 過去一整年，AI 新聞的節奏大概是「這個月誰又刷新了跑分」。這禮拜也是——更快的模型、更便宜的推理、更密集的發布。表面上全是好消息。但如果把這幾則排在一起，會浮出一條讓人不太舒服的線：能力衝得越快，我們手上那把「用來量它、看懂它、對它負責」的尺，反而越縮越短。快，正在把「看不清楚」這件事一起加速。 下面五則，就順著這條落差往下看。 一、中國 GLM-5.2 開源，能力逼近 Opus，價格只有六分之一先講讓排行榜換血的那則。北京的 Z.ai（前身智譜）丟出旗艦模型 GLM-5.2，直接用 MIT 授權把權重公開，沒有地區限制。7,440 億總參數的 MoE 架構、100 萬 token 脈絡窗口，在 SWE-bench Pro 拿到 62.1 分——Claude Opus 4.8 是 69.2，差距沒有想像中大。價格更狠：每百萬 token 輸入約 1.4 美元、輸出 4.4 美元，大概是美國封閉模型的六分之一。（來源：Euronews，20...
為什麼要在系統中間放一個 Kafka — 訊息佇列買的不是速度，是兩邊不必同時在線
很久很久以前——大概就是你第一份工作那個系統——兩個服務要溝通，做法只有一種：A 想通知 B，就直接呼叫 B 的 API。再土一點的，A 直接把資料寫進 B 的資料庫。能動，就先這樣。 這條線一開始很好用。直到系統長大。 直連的甜蜜期，跟它後來的帳單A 直接呼叫 B，問題不會馬上出現，會慢慢長出來。 第一個坑：B 掛了，A 跟著卡住。你只是想通知一聲「有筆新訂單」，結果 B 剛好在重啟，A 這邊的請求就卡在那裡等超時，甚至整條流程失敗。兩個本來各自獨立的服務，命被綁在一起了。 第二個坑：B 忙不過來，A 會把它打爆。促銷一開，A 每秒送一萬筆過去，B 只能處理三千，剩下七千不是排隊排到天荒地老，就是直接被拒。A 完全不知道 B 的死活，只管一直塞。 第三個坑，是最陰的。今天除了 B，C 也想知道「有新訂單」，明天又多一個 D。每加一個下游，你就得回去改 A 的程式碼，讓它「認識」C、認識 D，一個個去呼叫。三個服務要互相通知，你要拉三條線；十個服務，理論上要拉將近一百條。這團線最後會纏成一坨沒人敢動的毛球。 說穿了，直連真正的成本不在「慢」，在耦合——A 得認識每一個要通知的對象...
高股息還是 0050？先別問哪個賺，先問你缺的是現金流還是紀律
先問你自己一個問題，別急著往下看：如果從今天起五年內你都不會賣掉手上的 ETF，你會買高股息，還是市值型？ 會停頓一下，代表你其實沒想清楚。而大部分人選 ETF 的時候，都沒想清楚這題，就先被「月月配」「被動收入」這幾個字勾走了。 風向確實變了，但風向不是拿來跟的2026 年台股的存股圈出現一個明顯的轉折。元大台灣 50（0050）重新奪回規模與人氣的雙料冠軍，資產規模衝到 8,414 億元、受益人數 170 萬，正式超車前兩年高股息的招牌國泰永續高股息（00878，規模 4,539 億、受益人約 168 萬）。連定期定額都出現鬆動——證交所公布元月定期定額前 20 大交易戶數全面下滑，PTT 股板上一片「高股息只會跟跌不跟漲，報酬輸 0050、006208」的聲音。 看到這種數據，很多人的第一反應是：那我是不是該把高股息換成市值型？ 慢著。這正是最該踩剎車的地方。兩年前風向完全相反，那時滿街都在喊「存高股息領息安心」，現在漲上來了又變成「市值型才是王道」。跟著風向換來換去的人，通常是每個轉折點都恰好站錯邊。真正的問題從來不是「現在流行哪個」，而是「這個東西適不適合此刻的你」。要...
