Cheng's Tech & Life

打開 Claude Code 輸入 /powerup，終端機裡跑出一段互動式動畫教學。不用開瀏覽器、不用翻文件，在你寫程式的地方直接學怎麼用這個工具。這是 v2.1.89 加進來的新功能，搭配同一時期的 MCP 500K 上限、headless defer 機制和 /cost 增強，四月的第一週就塞了四個版本更新。 /powerup：終端機裡的互動教學/powerup 的設計哲學很明確——新手不需要離開終端機就能學會 Claude Code 的核心功能。每個 lesson 都有動畫示範，不是只給你看文字說明，而是實際在終端機裡播放操作過程。 12345# 啟動 Claude Code 後直接打/powerup# 會看到課程選單，選你想學的功能# 每個課程有互動式的 step-by-step 引導 跟一般文件的差別在哪？文件告訴你「你可以用 /loop 設定排程」，/powerup 則是在終端機裡示範整個設定流程，讓你跟著操作。學習曲線直接壓平一截。 對比一下其他 AI coding 工具的新手引導：Cursor 靠的是 GUI 裡的 to...

/buddy 敲下去，跳出一隻 common 的 snail。你盯著那隻蝸牛三秒鐘，心想：我想要的是 legendary shiny dragon，不是這個。 問題是，官方沒有給重新 Roll 的入口。寵物的外觀、物種、稀有度全部由 hash(userID + SALT) 確定性生成——同一個 userID 永遠會得到同一隻寵物。想換？得從底層動手。 這篇把整個寵物系統的原理拆給你看，然後教你怎麼用腳本暴力搜尋到你想要的組合，最後寫進設定檔完成替換。手動派和懶人派的方法都有。 寵物系統長什麼樣兩層架構：骨架跟靈魂寵物分成兩層，儲存方式完全不同： Bones（骨架）——外觀、物種、稀有度、屬性值。不存在任何檔案裡，每次都是由 hash(userID + SALT) 即時計算出來的。換句話說，只要 userID 一樣，骨架就永遠一樣。 Soul（靈魂）——名字和性格。存在 ~/.claude.json 的 companion 欄位裡。這部分可以隨便改。 1234567// src/buddy/companion.tsconst SALT = 'friend-2026-401...

754 億參數、MIT 授權、跑八小時不斷線——中國智譜 AI 的 GLM-5.1 直接在 SWE-Bench Pro 上壓過 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4。同一天 Anthropic 把「太危險不能公開」的 Mythos 模型丟上 Vertex AI 給特定客戶用，微軟開源了 AI agent 的治理工具包，n8n 又爆一個 CVSS 10.0 滿分，然後 GitHub Copilot 悄悄改了資料政策。 GLM-5.1 開源：MIT 授權的 754B 參數模型，八小時自主編碼智譜 AI（Z.ai）在 4/7 正式發布 GLM-5.1，用的是 MIT License——不是什麼「非商業研究限定」，是真的可以下載、客製化、商用的 MIT。754 億參數，202,752 token context window，在 SWE-Bench Pro 上拿到的分數超過 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4。 但真正讓這個模型跟其他開源模型拉開差距的，是它的「八小時自主任務」能力。Scenario 3 測試裡，GLM-5.1 花八小時從零建出一個...

740 個職缺，四天之內全部評估完畢，最後拿到 Head of Applied AI 的 offer。這不是什麼招募平台的廣告詞，而是一個工程師用 Claude Code 搭出來的求職自動化管線——Career-Ops。 不是投遞工具，是篩選器先釐清一件事：Career-Ops 不會幫你自動投履歷。它的定位比較像是求職版的 CI/CD pipeline——你丟一個職缺 URL 進去，它幫你跑完評估、產生客製化 CV、登錄追蹤器，所有產出都要經過你人工審查才送出。 整個系統建構在 Claude Code CLI 上面，但有趣的地方在於它的邏輯不是寫在程式碼裡，而是寫在 Markdown 檔案中。CLAUDE.md 加上 14 個 modes/*.md 定義了所有行為——評估框架、評分公式、PDF 格式、外聯訊息模板。如果你想客製化，改 Markdown 就好，不用動程式碼。 作者把這個設計叫做「Prompt-as-Code」。類比的話，傳統軟體是「用程式碼寫邏輯」，Career-Ops 是「用 Markdown 寫邏輯，讓 AI 當執行引擎」。 評估系統：六個區塊，十個維...

凌晨兩點，手機跳了通知：有人在 PR 留言 @claude fix the TypeError in the dashboard component。你翻了個身繼續睡。早上起來打開 GitHub，Claude 已經改好了、推了 commit、還在 comment 裡解釋了根本原因。 這不是科幻。Claude Code GitHub Actions 就是在做這件事——把 Claude 塞進你的 CI/CD pipeline，讓它在 GitHub 上自動回應 PR、修 bug、寫測試、甚至從 issue 直接生出整個 PR。 它能幹嘛？一句話：在 GitHub 的 issue 或 PR 裡 @claude 就能觸發 AI 幫你做事。 具體來說： 從 issue 自動建 PR：描述需求，Claude 分析 codebase 後產出完整的 PR 自動 code review：PR 開出來或更新時，Claude 自動分析 diff 並留下 review comments 回應 @claude 指令：在任何 comment 裡 @claude，它會根據上下文回應 修 bug：貼上...

打開 PR review，看到 800 行 AI 產出的變更。你盯著螢幕三十秒，腦袋浮出那個每次都會出現的問題：這東西能信嗎？ Thoughtworks 的 Distinguished Engineer Birgitta Bockeler 在 Martin Fowler 網站上丟出了一篇重量級文章（2026-04-02 發表），直接正面回答這個問題。她的答案不是「可以」或「不可以」，而是：你需要建構一套系統化的控制機制，叫做 Harness。 Harness 是什麼？一句話講完Harness = AI Agent 中除了模型本身以外的所有東西。 人類工程師寫 code 的時候，其實自帶一套「隱性 harness」——多年累積的編碼慣例、對複雜度的直覺痛感、「這段寫太爛了我自己看不下去」的美學標準。Agent 沒有這些。它能吐出幾乎任何程式碼，但沒有品味判斷、沒有組織記憶、沒有那種「雖然能跑但三個月後一定出事」的第六感。 所以你得把這些隱性知識外顯化成可執行的控制系統。人類的角色從「寫程式碼」變成「迭代改進 harness」——harness 的品質直接決定你能對 Age...

Cursor 把編輯器砍掉重練、GitHub Copilot CLI 多了個會自動抓 bug 的 Critic agent、Jack Dorsey 的 Block 丟出開源 AI agent「Goose」、Fortinet 又爆一個被打到進 CISA 黑名單的零日漏洞，然後 Flowise 那邊直接 CVSS 滿分 10.0。AI 工具越來越強的同時，攻擊面也在同步擴大。 Cursor 3 發布：編輯器不見了，Agent 才是主角4 月 2 日，Cursor 團隊做了一件很大膽的事——把整個 IDE 介面砍掉重寫，從零打造一個「agent-first」的開發環境。傳統的檔案樹、tab 列、編輯區？還在，但已經不是視覺中心了。 新介面的核心是一個 Agent 面板。你可以同時跑多個 agent 跨不同 repo，本地和雲端無縫切換，甚至從手機、Slack、GitHub、Linear 啟動 agent session。內建 Git 操作（staging、commit、PR 管理），不用再切到終端機。 背後更有趣的是技術：Cursor 導入了 real-time RL for Comp...

天氣冷，但矽谷的火鍋可是滾得飛快。OpenAI 的 GPT-5.5 完成預訓練、NVIDIA 狂押 AI 晶片、ChatGPT 寫入功能全開，同時資安界也傳出好幾個有夠猛的漏洞。一邊是生成式 AI 的新高峰，一邊是全球數十億台 IoT 裝置在踩坑。這週的科技圈真的就是這樣卷——沒有人能獨善其身。 GPT-5.5「Spud」完成預訓練，Q2 發布在即OpenAI 的下一代旗艦模型 GPT-5.5（內部代號「Spud」）已經完成預訓練，目前進入安全評估和紅隊測試階段。根據釋出的資訊，Q2 2026 將正式向公眾宣布。同時，GPT-4 Mini 的改進版本也已開始在 ChatGPT Free 和 Go 用戶之間推出。 從技術角度來看，GPT-5.5 代表著 OpenAI 在訓練效率和模型容量上的新里程碑。去年的爭議主要集中在訓練成本和資源消耗，今年看起來他們找到了更優雅的解法。預計這次發布會直接對 Claude、Gemini 和其他競爭對手形成壓力。 原文來源：OpenAI Updates NVIDIA 狂卷 AI 晶片，今年遊戲顯卡叫停重磅消息：NVIDIA 在 2026 年完全...

有夠猛的事情發生了。Anthropic 工程師最近用 16 個並行的 Claude 實例，花兩週時間寫出了一個能編譯 Linux Kernel 的 Rust 版 C 編譯器，十萬行程式碼，花費還不到兩萬美金。這不是什麼魔法，而是一個叫做 Agent Teams 的功能。 如果你之前用過 Claude Code，你可能知道 Sub-agents 的概念 — 主 Agent 生出幾個子 Agent，各自做各自的工作，最後把結果回報。Agent Teams 完全不一樣。這次是多個獨立的 Claude Code 會話彼此協作、互相溝通、共享發現、甚至互相挑戰。想像 16 個聰明的工程師同時打開他們的筆電，各自認領任務列表上的工作，邊做邊討論。 Sub-agents vs Agent Teams先釐清概念。Sub-agents 是從主 Agent 衍生出來的，做完工作回報摘要就結束了，彼此沒有交流。Agent Teams 才是真正的協作 — 每個成員都是完整的 Claude Code 會話，有自己的上下文視窗，能認領共享任務、分享發現、指出彼此的問題。這波操作才叫無敵。 怎麼啟動設定很簡單...

前陣子在看 University of Glasgow 的研究，發現一個有夠猛的方向：AI Agent 能夠自己進化，不用人類干預就越來越強。以前我們都以為模型 deploy 下去就固定了，沒想到還有這麼多角度可以自我優化。 Agent 自己進化，到底在進化什麼？Self-Evolving Agent 的核心概念其實很簡單：讓系統在運作過程中自動改善自己。但「改善」這個詞太寬泛了。這波操作跨越 4 個維度： 第一個維度是 LLM 本身的行為。透過 Reinforcement Learning 和 self-play 這類技巧，模型能從自己的嘗試裡學習。STaR（Self-Taught Reasoner）就是代表作，它讓模型從推理過程中的成功案例自動學習。Absolute Zero 是今年新出的，直接從零資料開始自我對弈，效果炸了。 第二個維度是 Prompt 優化。有人用進化演算法，有人用梯度下降，用 TextGrad 或 OPRO 這樣的框架，系統能自動調整提示詞。不用人類手工調整，程式自己試出更有效的 prompt。 第三個維度是記憶機制。A-MEM 和 Mem0 專注在怎麼...