Cheng's Tech & Life

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...

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。 ...

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 ...

你有沒有想過，為什麼有人用 Claude 幾個月就超牛逼，但有人用了一年還在重複踩坑？差別不在天分，而在於有沒有學對方式。 最近 Anthropic 發佈了一份有夠猛的研究成果——他們分析了超過 50,000 場 Claude 對話，從中找出了人們如何逐步掌握 AI 協作的規律。不是靠猜、不是靠碰運氣，而是實實在在的數據驅動的學習路徑。今天就來拆解一下這套課程到底在教什麼，以及你應該如何應用。 為什麼多數人卡在「新手天花板」說實話，很多人用 Claude 的方式就是：丟一個需求進去、看結果、複製貼上。有時候能用，有時候垃圾。然後就以為自己「會用 Claude」了。 但真相是，你根本沒有在學習。你只是在透支運氣。 Anthropic 的研究發現，使用者的進度通常沿著兩條軌道發展，但這兩條軌道的成長邏輯完全不同： 某些技能會自然成長——只要一直用，經驗累積就會進步 某些技能則需要刻意教學和反覆練習，不然永遠改不了 這個發現改變了整個 Claude 的教育設計，也應該改變你的學習策略。 50,000 場對話說出的真相研究數據涵蓋了 Claude Chat、Claude Code 和...

你有沒有想過，招聘真的那麼難嗎？最近看到一句話：「Your next 10 hires won’t be human.」當時笑了一下，覺得有點誇張，直到我試玩了 Multica。 不是框架，是人力資源管理軟體網路上 AI 框架有夠多，但 Multica 走的是另一條路。它不是讓你寫複雜的 prompt 或組建管道線的工具，而是一個真實的 專案管理層 — 你可以把 Claude Code、Codex、OpenClaw 這些 coding agent 當成正式隊友，在看板上指派任務、追蹤進度、看他們的進展。 這很重要，因為現在的痛點不是「怎樣讓 AI 聽懂我」，而是「怎樣管理好這群虛擬員工」。 想像一下：上午 standup 會議，你把 bug fix 指派給 Claude Code agent、文檔更新給 OpenClaw、技術債清理給 Codex，他們各自在 kanban board 上移動卡片，實時更新進度。這不是科幻，Multica 已經做到了。 核心特色一次說清楚首先，Agent 檔案系統。每個 agent 可以設定名字、大頭貼、專業技能標籤，就像真的員工檔案。這聽起來小，...

CPU 使用率 100%。老闆說加硬體。加了，還是 100%。 講師上課分享了這個真實案例。客戶砸錢升級 CPU，問題紋風不動。最後去查應用程式碼，發現有一段邏輯接近死循環。問題從來不在硬體，是應用層的 Bug 把 CPU 吃死了。 第四天的核心就一句話：性能問題的第一責任人是開發者，不是 DBA。 但偏偏每次系統一慢，所有人第一個找的就是 DBA。所以這天整堂課都在講——怎麼用數據證明問題不在你這裡，以及如果真的在你這裡，該怎麼修。 基準線：你得先知道「正常」長什麼樣子想像你每天量體溫。37°C 是正常值，如果某天突然飆到 39°C，你知道出問題了。但如果你從來不量，39°C 來的時候你連「異常」都無法判斷。 資料庫的性能基準線就是這個體溫計。要追蹤的關鍵指標有幾個： 緩衝區命中率是記憶體夠不夠用的直接指標。超過 95% 代表記憶體充足，如果一直維持在很高的數字，甚至可以考慮降規格省錢。低於 90%，性能就會明顯掉下去。 磁碟佇列長度不是看讀寫速度，而是看排隊的人有多長。機械硬碟 2-3 是合理值，SSD 可以到 100+ 都還正常——因為 SSD 處理速度夠快，排隊再長也消化...

「VPN Gateway vs ExpressRoute，百分之百會考。」 講師在講到網路設計那段的時候直接講明了。AZ-305 第三天涵蓋三大主題：身分驗證（Entra ID）、監視（Azure Monitor）、網路設計。其中網路是整個考試裡最難的部分，特別是本地與雲端的混合連接場景。 零信任模型 - 假設你已經被入侵第三天一開始就講 Zero Trust。核心原則就一句：Assume Breach——假設已經被入侵，所有存取請求都需要驗證，不管是從內網還是外網來的。 零信任透過 Microsoft Entra ID（前身是 Azure Active Directory）來實現，涵蓋存取控制、身分治理、身分保護、外部系統整合。 Entra ID 三種部署情境雲端優先：帳號主要在 Entra ID，適合新創和雲原生企業。混合式：本地 AD 透過 Entra Connect 同步到雲端，適合傳統企業。外部標識（B2C）：使用者自行註冊，面向消費者的應用在用。 Entra Connect 的同步不是單純的帳密複製，有嚴格的規則和路徑。同步前要在雲端先配好接收端。 四大考點條件式存取...

「從寫程式碼轉向定義規範讓 AI 寫程式碼。」 第三天課程開場，講師丟了這句話。聽起來像口號，但整天下來把 TDD 和 SDD 跟 Copilot 結合的實作流程走了一遍之後，這句話的份量就不一樣了。 前兩天快速回顧前兩天的核心是上下文工程（Context Engineering）。Copilot 的輸出品質直接取決於你給它的上下文品質。三種機制要記住： Instructions（.github/instructions/*.md）是全域或目錄層級的編碼規範，透過 applyTo 自動匹配。Prompts（.github/prompts/*.md）是封裝好的提示詞，用 /slash 指令調用。Agents（.github/agents/*.md）定義推理環境和思考方式，切換整個對話模式。 一個重要觀念：結構化提示詞不直接用在對話裡，而是放進 Instructions / Prompts 這些檔案。你跟 Copilot 的日常對話就用自然語言，結構化的東西讓檔案系統處理。 Instructions 的上下文管理也有意思——它不是略讀，而是完整讀取。反覆被匹配到的內容會保留...

用戶發現 Claude 變笨了，Fortune 一篇報導把 Anthropic 推上風口浪尖。同一時間，AI coding 工具的軍備競賽繼續加速：Kiro CLI 2.0 進 headless 和 Windows、Gemini CLI 玩出 Chapters 新概念、OpenAI Codex 的 MCP 整合終於像樣了、Claude Cowork 悄悄 GA。週三早上的重點整理。 Anthropic 被抓包偷降 Claude 運算量 - 用戶信任危機Fortune 昨天（4/14）發了一篇長文，標題很直接：Anthropic 正面臨用戶反彈潮。 事情的起因是越來越多重度用戶反映 Claude 的表現變差了——不遵守指令、走捷徑、複雜任務的錯誤率明顯上升。社群開始挖原因，有人丟出了一個數據聲稱效能下降 67%，雖然方法論有爭議，但引爆了大量共鳴。 VentureBeat 跟進報導揭露了核心問題：Anthropic 悄悄調低了 Claude 的預設「effort」層級來節省 token 消耗。翻譯成白話就是——為了省運算成本，讓模型預設用比較少的算力回應。Anthropi...

硬碟被偷走的那一刻，你的資料庫有幾層保護？ DP-300 第三天的主題只有一個字：安全。從最基礎的「誰可以連進來」到「DBA 自己都解不開的加密」，一整天下來把 SQL Server 的安全體系從頭到尾走了一遍。這篇筆記整理了考試會考的重點，也記錄了一些實務上容易搞混的觀念。 安全主體 - 搞清楚 Login、User、Role 的關係授權的第一步是搞清楚「你是誰」。SQL Server 把身份分成三層： Login 是伺服器層級的門票，讓你進入 SQL Server 的第一關。User 是 Login 映射到特定資料庫後產生的身份。Role 等同群組概念，你不直接對 User 授權，而是把 User 加進 Role，再對 Role 授權。 ⚠️ AWS 的 Role、Azure RBAC 的 Role、SQL Server 的 Role 雖然名稱都叫 Role，含義完全不同。踩過這個坑的人應該不少。 Contained Database User - 雲端時代的解法傳統模式下 Login 跟 User 是分開的，遷移資料庫的時候 Login 不會跟著走，結果 AlwaysO...