Cheng's Tech & Life

你寫了一段 prompt，叫 Claude 幫你把一批客訴分類。跑出來一看，一半分錯。你回頭改措辭，把「請分類」改成「請仔細分類」，再跑，還是錯。第三次你開始加那種強調詞：「務必」「一定要」「非常重要」，彷彿多喊幾聲它就會認真一點。結果呢？該錯的還是錯。 這個場景我猜你不陌生。大部分人卡在這裡，直覺反應都是「我技巧不夠，得去學 prompt engineering」，然後收藏了一堆「50 個 prompt 咒語」的文章。但你有沒有想過，問題可能不在你會的技巧太少，而在「你在自己硬寫」這件事本身。 先試過的那幾條死路加強調詞沒用，這件事其實有道理。模型不是聽你「語氣」做事的，你把「務必」講十遍，對它來說跟講一遍差不多。真正決定輸出品質的，是 prompt 的結構。任務講清楚了嗎？輸入輸出的邊界標出來了嗎？有沒有給它一兩個範例，讓它知道「對的長什麼樣」？ 我試的第二條路是狂貼範例。這條有效一點，但很快就亂了：範例格式不統一、跟指令混在一起，prompt 變成一大坨，自己回頭看都眼花。手動整理這些結構是苦工，而且是那種「你知道該做、但很不想做」的苦工。 原來這步不用自己做轉折點是我發現...

AI 公司最愛掛在嘴邊的一句話是「我們不綁死任何單一供應商」。這一週的幾條新聞，剛好把這句話戳出幾個洞。表面上它們互不相干——一樁算力租約、一次模型跳票、幾張晶片出口許可，可是只盯著單一則，你會漏掉底下那件正在發生的事：整個產業的命脈，正一節一節收斂到少數幾個點上。 一、Anthropic 傳向 Meta 租最高 100 億美元算力據 Reuters，Anthropic 正在跟 Meta 洽談租用運算能力，兩年規模上看 100 億美元，用來撐住 Claude 的需求。談判還在早期，Meta 目前也沒有成熟的對外賣算力業務，未必談得成。 真正該注意的不是金額，是關係本身。Meta 的 Llama 和 Anthropic 的 Claude 是正面對打的競品，這筆租約會讓兩家同時變成「對手兼客戶」。當你的算力房東就是你的競爭對手，議價權、優先權、甚至斷租的風險，全都握在對方手上。這種依賴不會出現在任何一季的財報數字裡，但它是實打實的下行風險。上行有限（省點自建成本），下行卻可能是關鍵時刻被掐脖子。 來源：TechFundingNews 二、Meta 推出 Muse Spark 1.1，...

第一篇和第二篇我們把一個 agent 的骨架搭起來了：核心迴圈會呼叫模型、執行工具、把結果塞回對話，然後再問一次模型。這套流程處理「幫我讀這個檔、改那一行」綽綽有餘。但只要任務一變大，你自己在 Claude Code 裡大概都體驗過那個場景：它跑到一半開始鬼打牆，忘了三步前答應要做的事，或是對話長到某個點突然變慢、變貴，最後乾脆漏掉一半需求。 模型沒變笨，它只是扛不住了。大任務會從兩個方向壓垮一個 agent：一是沒有一份看得見的計畫，走著走著就迷路；二是 context window 被塞爆，該記住的東西被無關的雜訊擠出去。這一篇要講的 Layer 2，就是專門解決「扛不住」的四招：planning & todos、subagents、skills、context management。它們的共同目標只有一句話：讓 agent 在面對真正複雜的工作時，還能保持頭腦清醒。 第一招：planning & todos，先把大任務拆成 ticket你接到一個橫跨十幾個檔案的重構，第一件事會做什麼？不會是打開第一個檔案就開始改，而是先在 Jira 上開一串 ticket，...

先分清楚：你是坐在旁邊，還是放它自己跑Claude Code 在 v2.1.212（2026-07-17）悄悄加了三個 session 級的資源上限。官方 changelog 講得很平淡，多數人滑過去大概也不會多想。但這三個開關的價值，完全取決於你怎麼用 Claude Code，所以在講該不該動它們之前，得先把使用情境切成兩種。 第一種，你坐在終端機前面，一句一句跟它對話，它每要動一次危險操作你都看得到。這種情況下，這三個上限你幾乎可以當它不存在。第二種，你把一個任務丟給它，關掉螢幕去睡覺，或乾脆掛在排程上每天自動跑。這種情況下，這三個數字就從「裝飾」變成「保險絲」。 我用電箱裡的保險絲來想這件事最順。保險絲不是拿來限制你用電的，你想開幾盞燈、吹不吹冷氣，它一概不管。它只在一種時刻起作用：電線快要走火、整間房子有燒起來的風險時，「啪」一聲把電切掉。這三個上限的角色一模一樣。平常你感覺不到它們，它們只在 agent 陷入某種失控迴圈、準備把你的 token 額度燒到見底的那一刻，跳出來把電閘拉下。 三根保險絲各自防的是什麼火先把三個開關擺出來，順便說清楚每一根防的是哪一種走火。它們...

軍備競賽這個比喻，這禮拜開始有點不夠用了。如果只看標題，你會覺得又是一輪你追我趕：誰的模型分數高一點、誰的晶片快一點。但把這幾天的消息並排放著看，浮上來的其實是另一個字：集中。運算、模型能力、平台入口，正快速往少數幾個點聚攏。集中會讓整個系統跑得更快，也會讓它更怕單一個點出事。而有意思的是，同一批新聞裡，還藏著一股從反方向推回來的力量——開源。以下六則，就照這條線來看。 一、Kimi K3 登頂前端競技場，開源權重下週落地Moonshot AI（月之暗面）發表了 Kimi K3，一個 2.8 兆參數、支援 100 萬 token 上下文的稀疏 MoE 模型。它在 LMArena 的「前端程式競技場」以 1679 分登頂，據報壓過了 Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 與 GLM-5.2，開源權重預告在 07-27 釋出。DeepSeek 也預告 V4 穩定版將在 07-24 開源，兩波權重擠在同一週。 值得先踩一下煞車：這些名次多半來自廠商自報，獨立測試還指出 K3 的幻覺率升到約五成，權重公開前沒辦法完全驗證。所以「登頂」這件事，比較穩妥的讀法不是「它最強」，...

一張只會講話的嘴原始的模型呼叫，說穿了很無聊。你把一串訊息送進去，它吐一段文字回來，然後就沒了。你問它「台北今天要不要帶傘」，它可以回你一整段條理分明的「我得先查一下天氣預報、再看看降雨機率」，可是它連一次查詢都發不出去。它是一張很會講話的嘴，沒有手，也沒有記性。 上一篇把一台 agent 拆成兩半：model 負責推理和決策，harness 是包在模型呼叫外圍那一圈程式碼，負責遞工具、幫忙記事、必要時踩煞車。那篇講的是分工的觀念。這一篇要把手伸進去，看 harness 的心臟，也就是迴圈本身，到底怎麼一圈一圈轉起來。 我想先講一件容易被忽略的事：核心迴圈的四個零件，不是誰坐下來一次設計出來的。它是一個痛點逼出下一個零件，這樣累積出來的。看懂這個「一塊一塊長出來」的順序，比背下四個名詞有用得多。所以這篇的順序，跟著它們一個逼出一個的先後走。 先把四個名字報一下，等一下你會看到它們是怎麼接力出場的： 零件 它補上的能力 一句話類比 agent loop 反覆問模型「下一步做什麼」，直到收工 一顆會跳的心臟 tool runtime 把模型講的工具名字接到真正的程式碼...

上禮拜滑臉書，張忠謀跟他太太出現在一支影片裡，笑得很慈祥，說要送書給有緣人，順便帶大家進一個「穩健佈局」的投資群組。畫面很清楚，嘴型對得上，連那個熟悉的溫和語調都在。留言區一堆人在問怎麼加入。 你會不會點？ 先講事實：台積電早就發過聲明，張忠謀夫婦、魏哲家都沒有經營任何公開社群帳號，也沒辦過這種活動。那支影片是假的。可是它逼真到連留言區都在排隊。問題來了，真正該問的問題其實不是「這支影片做得多像」，而是你到底憑什麼決定要不要相信螢幕上的一張臉。 眼見為憑，第一次大規模失效人類幾萬年來最省成本的信任機制，就是「我親眼看到、親耳聽到」。它便宜、快、大部分時候夠用，所以我們的大腦把它設成了預設值：看到臉先信，聽到聲音先信，有懷疑再說。 deepfake 幹的事情，是第一次讓這個預設值大規模失靈。以前偽造一個名人站台要成本、要技術、要冒被抓的風險；現在生成一支假影片、複製一段聲音，幾分鐘、幾乎零成本。這裡有個很不對稱的東西：詐騙方的成本趨近於零，你的下行卻可能是畢生積蓄。 只要一件事的下行很大、上行有限，理性的做法就是別碰。你點進那個投資群組，最好的結果是「沒被騙」，也就是回到原點；最壞...

一個駭客，一份 2023 年的舊源碼，把 AI 音樂公司 Suno 的爬蟲清單攤在陽光底下：十一萬小時的 YouTube Music、Deezer、Genius，連 podcast 的 RSS 都沒放過。公司對外的說法一直是「訓練資料來自公開網路上的音樂檔」，源碼裡寫的，是另一回事。 我看這禮拜的新聞，腦子裡一直轉同一個問題。不是「誰的模型比較強」，是「這場豪賭要是賭錯了，痛的會是誰」。你會發現答案幾乎都一樣：不是按下按鈕的那個人。 一、Suno 被駭，爬蟲清單攤在陽光下404 Media 揭露了細節。駭客說他在 2025 年 11 月用一次供應鏈攻擊，拿到 Suno 一名員工的 GitHub 與雲端憑證，順著摸進源碼。裡面清清楚楚寫著要去哪裡抓資料：genius_hq、youtube_music、freesound、jamendo、deezer 一路列下去，光 YouTube Music 就標了十一萬小時，還特地去搜歌曲的 a cappella 版本，好把人聲軌拆出來訓練。順帶外洩的，還有幾十萬名付費用戶的 email、電話跟部分刷卡資料。Suno 的回應是這批是「已經沒在用的...

要讓 /users 這個網址對到一段處理程式，Servlet 時代你得先開一個 class 繼承 HttpServlet，覆寫 doGet，再翻到 web.xml 補上兩段 XML：一段 <servlet> 宣告這個 class，一段 <servlet-mapping> 把它綁到 /users。兩段分開寫，中間靠一個 <servlet-name> 字串對上。字串打錯，編譯器不會理你，Tomcat 起來之前你也不會知道，等到瀏覽器噴 404 才回頭找，原來是 mapping 裡的名字少打一個字。 同樣一件事，現在你只要在方法上面掛一行 @GetMapping("/users")。 大部分人講到這裡就結束了，結論是「註解比較簡潔，少打很多字」。這句話沒錯，但它把重點講小了。註解省下的不是那幾行 XML，是那張「哪個請求該交給哪段程式」的分派表本身。這張表以前存在你腦子裡，也散在每個 doGet 的 if-else 裡。現在它被搬走了。這篇就順著同一個動作，一段一段對照，看那張表是怎麼從你手上消失的。 掛一個網址上去，以前要動三個...

先講結論：讓 agent 會「動」的，不是那顆模型你每天用的 ChatGPT、Claude，本質上是一次問、一次答：你丟一段文字進去，它吐一段文字出來，然後就結束了。它可以在回答裡「說」自己要去查資料、改檔案、寄信，但它一件也做不了——沒有手、沒有記憶、沒有權限。 那為什麼像 Claude Code 這種東西，可以真的打開你的 repo、改十幾個檔案、跑測試、看到紅字再回頭修？ 答案不在模型身上，在模型外面那一圈程式碼。這圈程式碼有個名字，叫 harness（骨架、外層架構）。模型負責推理與決策；harness 負責給它工具、幫它記住狀態、在它闖禍前先攔一手。一句話：agent 的能動性，是 harness 給的，不是模型自帶的。 這是一個 8 篇的系列。我會帶你從最裡面那個小小的迴圈開始，一層一層把 harness 拆開，看清楚一個現代 AI agent 到底由哪些零件組成。這一篇是開篇導讀——先讓你看懂全貌，後面 7 篇再逐層鑽進去。內容全部來自一份很扎實的開源教材 hardness1020/awesome-agent-architecture，它把現代 agent 拆成 8...