Cheng's Tech & Life

下午兩點，午餐後的血糖高峰。你盯著螢幕上的 stack trace，同一行看了三遍，腦袋像灌了水泥。 這個場景每天都在上演。不是你不夠努力，是你的身體正在拿所有的能量去消化那碗滷肉飯。 Reddit 的 r/Biohackers 最近有一串討論特別有意思：有人問「斷食最大的好處是什麼？」，底下的回覆不是講減肥，是講專注力。一個軟體工程師在 Dev.to 上寫了一篇長文，說他開始 168 斷食之後，上午的 coding session 從平均專注 45 分鐘拉長到 2 小時不中斷。 這引起了我的好奇：為什麼「不吃東西」反而讓大腦跑得更快？ 先講機制，不然聽起來像邪教168 斷食就是一天 24 小時裡，16 小時不吃東西，8 小時內把三餐吃完。 聽起來很極端，但其實大部分人本來就在做 12 小時的斷食——晚餐到隔天早餐的時間。168 只是把早餐往後推到中午而已。 身體在斷食狀態下會發生幾件事。第一，血糖穩定下來。吃東西會讓血糖飆高然後掉下來（那個掉下來的時段就是你想睡覺的時候）。不吃東西，血糖就像一條平的線，沒有雲霄飛車。 第二，大約斷食 12-14 小時後，身體開始燒脂...

你的 Claude Code session 裡，每一次工具呼叫都用 Opus。讀一個 5 行的 config 檔？Opus。跑一個 ls 指令？Opus。改一個 typo？還是 Opus。 這就像叫一個年薪千萬的 CTO 去影印文件。他當然做得到，但你的預算會先陣亡。 Claude Code 其實內建了三種模型可以切換——Haiku、Sonnet、Opus。差異不只是「聰明程度」，是整個成本結構不同。Haiku 的 token 價格大概是 Opus 的十分之一，但處理日常任務的能力有 Sonnet 九成水準。 關鍵不是「哪個模型最好」，而是「哪個任務配哪個模型最划算」。 三種模型像三種員工先用一個類比把基本概念打通。 想像你開了一間軟體公司，有三種角色可以指派任務： Haiku 是剛畢業的工程師。 速度快、成本低、日常任務處理得不錯。寫個腳本、跑個指令、讀個檔案回報內容——這些事交給他完全沒問題。但你不會讓他做架構決策。 Sonnet 是資深工程師。 寫 code 品質穩定，能處理中等複雜度的 bug，理解上下文的能力強。大部分日常開發工作交給他就對了。 Opus 是技術長。...

你的 headless Chrome 每開一個 tab 吃掉 300 MB RAM。十幾個同時跑，OOM killer 就來敲門了。 這件事荒謬的地方在於：你根本不需要一個「瀏覽器」。你需要的是 DOM 樹、JavaScript 引擎、還有網路請求能力。螢幕渲染、GPU 合成、真皮座椅級的 Web API——這些東西在 headless 模式下全是死重。 Lightpanda 就是把這個死重砍乾淨的產物。GitHub 上 26,000 顆星，用 Zig 從零寫的 headless browser，記憶體是 Chrome 的十六分之一，速度快九倍。 它不是「更輕的 Chrome」。它是一台只剩引擎和輪子的車。 為什麼不「改良」headless Chrome 就好想像你要搬家。你需要一台貨車。但你手上只有一台全配的賓士 S-Class——真皮座椅、Burmester 音響、12 吋螢幕儀表板，全都佔空間。你當然可以把後座拆了硬塞箱子進去，但不管怎麼拆，底盤設計就不是給載貨用的。 headless Chrome 就是那台拆了座椅的 S-Class。 它的架構天生就是多進程的：每個 t...

1,000 份解僱通知。同一份公告裡寫著：AI 現在寫了 65% 的新 code。 Snap 在 4 月 15 日裁掉 16% 的員工。CEO Evan Spiegel 說這是「AI 帶來的新工作方式」，預計下半年省下超過 $5 億美元營運成本。股價？當天上漲。 這不是效率故事。這是一面鏡子——照出來的是整個軟體產業正在經歷的結構性位移。同一週，JetBrains 的萬人調查說 74% 開發者已經在用 AI coding 工具，Kiro CLI 推出 2.0 正式支援 headless 模式，而 Stanford 的年度報告寫著：AI agent 在真實電腦任務的成功率從 12% 跳到 66%。 每一條單獨看都是一則新聞。放在一起看，是一整個系統在加速重組。 Snap 裁員 1,000 人：AI 寫 65% 的 code，人寫剩下的4 月 15 日早上，大約 1,000 名 Snap 員工收到了解僱信。 Spiegel 的內部信很直白：AI 讓更小的團隊能做更多事。Snap 把更多「非核心」的 coding 工作丟給 AI agent，保留的人力集中在高判斷力的任務——架構決策...

一張 settings page 的 wireframe，從零到互動 prototype，花了多少時間？ 如果你用 Figma，大概半天。如果你先開 Figma 再開 Slack 跟 PM 對齊需求，加上來回三輪修改，一天。如果你是後端工程師被臨時抓去做 internal tool 的 UI，那個時間乘以三，因為你要先搞懂 Figma 怎麼用。 Claude Design 的答案：一段對話。 4 月 17 日，Anthropic Labs 推出 Claude Design，目前是 research preview 狀態。底層用的是 Claude Opus 4.7。功能一句話：你用文字描述你要什麼，它生成可互動的視覺稿，你透過對話修改，改到滿意後可以匯出成 PDF、PPTX、HTML，或者直接交接給 Claude Code 實作。 這不是「AI 生成圖片」那個路線。不是 Midjourney 不是 DALL·E。這更像是一個聽得懂人話的 Figma，但你永遠不用碰它的工具列。 第一步：理解 Claude Design 在做什麼在打開 Claude Design 之前，先理解它的定...

27%。 這是 LLM 在推薦套件時「幻覺」的比例——每四個套件推薦裡，有一個可能根本不存在、已經被棄用，或者含有已知漏洞。 你可能會想：「有那麼嚴重嗎？跑個 npm install 失敗我就知道了啊。」問題不在不存在的套件——那種最好處理，裝不了就算了。真正危險的是那些「名字很像真的」的套件，裝得下去、跑得起來，但背後是 typosquatting 或已被 compromise 的版本。 Sonatype Guide 要解決的就是這件事：在 AI coding assistant 推薦任何依賴的當下，即時檢查這個推薦是否安全。 為什麼現有流程不夠傳統的依賴安全檢查長這樣：寫完 code → commit → CI 跑 SAST/SCA → 發現問題 → 修。整個循環可能是幾小時到幾天。 但 AI coding agent 改變了時間軸。一個 Claude Code session 可能在 20 分鐘內生成 15 個檔案，引入 30 個新依賴。等 CI 跑完才發現問題，你已經在那個有問題的依賴上搭了三層邏輯了。拆的成本比一開始就攔住高十倍。 這個時間差就是 Sonat...

400 億美元。 這不是市值，是 Google 這週承諾要砸進 Anthropic 的數字。410 億台幣換算一下，台積電一季的淨利差不多這個量級。 同一週，四大科技巨頭（Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft）將在 4 月 29 日集體交出 Q1 成績單。$6,500 億美元的年度資本支出計劃擺在那裡，市場不再買「AI 投資會回本」的信仰了——它要看數字。 這兩件事看起來不相關，但它們說的是同一件事的兩面。 Google 砸 $400 億投 Anthropic：競爭還是保險？4 月 24 日，Bloomberg 報導 Google 計劃向 Anthropic 投入最高 400 億美元——先付 100 億（Anthropic 估值 3,500 億），剩下 300 億看 performance milestone 達成情況分批到位。 這筆投資有點弔詭。Google 自己有 Gemini，有 Google AI Studio，有 Vertex AI。現在又要投 Anthropic 的 Claude 系列。這不是一家公司選邊站，這是同時押所有邊。 逆向問：如果 ...

你有沒有遇過這種情況：PostToolUse hook 用 shell script 跑 linter，邏輯一複雜，腳本就開始長成怪物。條件判斷七八層，jq 拼成一行天書，維護到後來你自己都看不懂。 或者另一種情況：你想讓 hook 判斷一件事，但那件事需要「看懂」才能決定——不是規則，是判斷。rm -rf / 要攔，但 rm -rf ./node_modules 要放行，這個差別不是 regex 能搞定的。 Claude Code Hooks 現在有三種新的 hook 類型，每一種對應一類問題。這篇文章不重複 Hooks 完整指南 裡的基礎，直接從新東西講起。 三種類型，對應三個問題先把格局建出來。Claude Code 的 hook 現在有五種 type： command：執行本機 shell 腳本（舊的，大家都在用） http：POST 事件資料到一個 URL prompt：單次 LLM 評估，回傳 yes/no agent：可以用工具的 multi-turn 子代理，跑完再回傳 yes/no mcp_tool：呼叫已連接的 MCP server 上...

怎樣做一定會在這次財報季賠錢？ 盯著 Q1 EPS 的小數點第二位，然後在財報後第一天根據「比預期好」或「比預期差」決定買賣。 這個操作邏輯有一個根本問題：你在用短期噪音做長期決策。財報日的價格波動，大部分反映的是市場預期和實際數字的差距，而不是公司的真實價值有沒有變化。搞混這兩件事的人，很容易在對的公司上賠錢。 這週的 Mag-7 財報（4/29 Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft，4/30 Apple）值得關注，但不是因為它決定了明天要不要買。是因為它會讓幾個重要的問題變得更清楚。 AI 資本支出的回報，現在才開始被認真追問Mag-7 在 2026 年的合計資本支出預計超過 6,500 億美元，其中大部分是 AI 基礎設施（GPU、資料中心、電力）。這不是小數目——整個台灣一年的 GDP 大約是 8,000 億美元。 過去兩年，這些投資基本上是「先花再說，反正大家都在花」的邏輯。市場接受這個邏輯，因為股價在漲。 但現在有一個檢驗開始了。Google Cloud 去年 Q4 年增 47.8%，但這個增速能不能維持？AWS 的 AI...

先問一個問題：你覺得自己久坐的問題，是「運動量不夠」造成的嗎？ 大部分工程師的答案是「對」。所以解法是下班去健身、週末騎腳踏車、報個游泳課。 這個答案，只對了一半。 久坐是一個獨立的風險因子這是很多人沒有意識到的地方。 研究發現，即使每週運動量達到建議標準，但每天久坐超過 8 小時的人，心血管疾病風險仍然顯著偏高——比同樣有運動但坐得少的人。 用一個類比：想像你每天吸兩包菸，但每週固定跑 5K。跑步的好處是真實的，但它沒有抵銷吸菸的傷害。久坐跟吸菸在這個意義上是類似的結構——下班健身幫你打開了某些代謝開關，但打不開因為你已經連續坐了 9 小時而關掉的那些。 具體機制：當你久坐，腿部的大肌群幾乎停止收縮。這讓葡萄糖攝取效率下降最多 50%，胰島素敏感性降低，跟代謝症候群直接相關的基因表現也開始偏移。這些不是「運動不夠」的問題，是連續不動超過一定時間之後的獨立生理反應。 站立辦公桌：正確但也常常用錯站立辦公桌是目前最有研究支持的介入方式之一。 證據說什麼？sit-stand 辦公桌平均每天能減少 70-116 分鐘的坐姿時間。有研究顯示使用者的胰島素阻抗改善了 23%，頸肩背痛的...