Cheng's Tech & Life

先別管 fork 能拿來幹嘛。 很多教學一上來就告訴你「fork 適合用在 XXX 場景」，然後你照做、有時有用、有時莫名其妙更貴，但你始終不知道為什麼。所以這篇反過來——我們先把 fork 收到任務後，第一件事在底層做了什麼拆開看。看懂那一步，它什麼時候該用、什麼時候比 subagent 便宜，你自己就推得出來，不用背。 那個底層的第一步，關鍵字只有一個：prompt cache。 先搞懂：模型每次回話，前面那一大段它怎麼處理你跟 Claude 對話時，每送出一則新訊息，模型實際收到的不是只有那一則。它收到的是「一整包」：最前面是固定的系統提示（system prompt）、接著是所有工具的定義（tool definitions），然後才是你們從頭到現在的完整對話歷史，最後接上你剛打的那句。 這一整包它每次都得重新讀一遍、算一遍，才能接話。問題是，這包的前半段——系統提示、工具定義、早期的對話——每一輪幾乎一模一樣。每次都重算，等於每次都把同一本書從第一頁朗讀到你問問題的那一頁，純粹浪費。 prompt cache 就是來解這個的。它把這包的「前綴」（prefix）算過的結果存...

這禮拜值得記下來的新聞，沒有一條是「某個模型又變聰明了」。最強的模型發了，卻被政府攔在門口只放 20 家進場；另一個模型被指控遭人偷偷蒸餾了兩千多萬次；還有一個直接開源白送，順便把成本砍半。能力這條軸線好像突然不再是重點了，所有的張力都跑到了另一個地方。 一、GPT-5.6 Sol 發表，但你大概還用不到——它得先過政府那關OpenAI 在 6/26 發表了新一代模型家族 GPT-5.6，分成三個能力層：旗艦 Sol、平衡的 Terra、低成本的 Luna。命名規則也換了——數字代表世代，Sol／Terra／Luna 代表能力層級，各自能用不同節奏進化，等於把以前 mini、nano 那套混亂的命名收乾淨。Sol 在 Terminal-Bench 2.1 這種命令列工作流的測試上創了新高，還加了「max 推理強度」和會自己派子代理的 ultra 模式。定價 Sol 是每百萬 token 輸入 5 美元、輸出 30 美元。 聽起來是場標準的旗艦發表。真正的新聞在後半段：GPT-5.6 是限定預覽，初期只開放約 20 家公司，而且這些公司的參與資格是政府核准的。這要追到 6...

你在 Claude Code 裡寫了一個 skill，把團隊的 PR 規範、commit 慣例、release notes 格式全包進去。用得很順。隔天你開 Cursor 想做同一件事，發現它不在了——skill 躺在 .claude/skills/，Cursor 根本不看那個目錄。 於是你手動複製一份到 Cursor 的目錄。過兩天 Codex 也想用，再複製一份。然後 skill 改了一版，你得回頭把三個地方各更新一次，還很容易漏掉其中一個。再然後新同事加進來，問你「這個 skill 要怎麼裝」，你開始懷疑自己是不是該寫一份安裝說明。 這整條路我走過，每一步都不難，但加起來就是一堆瑣碎到讓人不想做的搬運工。問題的形狀其實很清楚：skill 本身是可攜的，可攜的東西卻沒有一個負責搬運的工具。 試過的兩條死路第一條是手動複製。能動，但你等於把自己變成人肉同步器。三個 agent、五個專案、十個 skill，排列組合一拉開，維護成本就爆了。而且 symlink、相對路徑、版本號這些細節，手動做遲早出錯。 第二條是「那我把 skill 寫進每個工具各自的設定」。聽起來乾淨，實際上更糟...

你叫一份 180 塊的便當外送，那間店實際拿到手的，可能只剩 120。 中間那 60 塊去哪了？平台抽走了。台灣主流外送平台對店家的抽成，平均落在每單 30% 到 35%，這還沒算上架費、每月使用費、買曝光的廣告費。店家不是慈善機構，這些成本最後一定會反映在菜單價格上——所以你在外送 App 上看到的那份便當，本來就比你走進店裡點貴了一截。你以為外送費只是那筆「運費 39 元」，其實餐點本身早就被偷偷加了價。 而這筆帳，7 月之後還要更貴。 先搞懂這次到底漲什麼台灣的「外送專法」7 月正式上路。趕在新法之前，Uber Eats 先開了第一槍：7 月 21 日起調漲對商家的服務費，美食類漲 2.5 個百分點、生鮮雜貨漲 3 個百分點，設了個 35% 的上限。foodpanda 暫時按兵不動，說還在「審慎評估」——但業界普遍認為，這只是時間問題。 表面上漲的是「商家服務費」，跟你這個消費者好像沒關係。別天真。商家的成本一往上加，最後幾乎都會傳導到你點的那份餐上，差別只在多快、多明顯。 更有感的是另一件事：疊單。你可能沒注意過，平台把順路的訂單併在一起送（疊單），根據內政部統計，這個機...

想在自己的 Mac 上，把一段三小時的會議錄音變成一份能直接讀的逐字稿，過去你得先當一次系統整合商。 先抓 OpenAI 的 Whisper 來轉文字。轉完一看，中文的字錯率大概 5%，每隔幾句就要回去校一個同音字；而且它吐出來的是一坨沒有標點的長文，得再接一個標點恢復模型把句子斷開。逐字稿要標「誰在講話」，Whisper 不管這件事，你還得另外裝 pyannote 做說話人分離。錄音有三小時這麼長，丟整段進去會爆記憶體，所以前面還得先放一個 VAD 把沒人講話的空白段切掉。 四五個工具，四五種輸入輸出格式，你花在「把它們縫成一條線」的時間，比花在辨識本身還多。這才是中文語音辨識真正惱人的地方——不是哪個模型不夠強，是沒有人把這條線幫你接好。 pip install funasr。這一行，就是來把上面那整段流程收掉的。 一個容器，不是一個模型FunASR 是阿里巴巴達摩院開源的語音辨識工具包，GitHub 上 15K 顆星，程式碼走 MIT 授權。它最該先理解的一點是：它不是「又一個語音模型」，而是一個容器。 裡面裝了一整排各司其職的模型——Paraformer 負責辨識、Sen...

這禮拜值得記的新聞，沒有一條是「某個模型又變強了」。真正在動的，是一批大家以為早就焊死了的優勢——晶片的壟斷、市佔的霸主、人才的金庫——在同一個禮拜裡，一起開始鬆動。 護城河這個詞，被講得好像是一條挖好了就永遠在那裡的溝。這禮拜的幾條新聞放在一起，提醒你一件相反的事：護城河是水做的，水會被引到別的地方去。 一、高通出價百億美元，想買下 NVIDIA 看不到的那塊死角第一條，是有人準備從 NVIDIA 的盲區切進去。據《The Information》與路透 6 月 15 日的報導，高通正在深度洽談，要以 80 到 100 億美元收購 Tenstorrent——晶片界傳奇架構師 Jim Keller 帶領的 RISC-V AI 晶片新創。到 6 月 24 日高通的投資人日，這筆交易仍未獲證實，但同一天高通透露，年底前就會開始向一家大型雲端業者出貨自研晶片。 值得停下來看的是價格。一年前，Tenstorrent 募資時的估值還是 32 億美元；現在開價衝到 100 億，一年跳了快三倍。這個數字撐起來的不是它的營收——它的營收還很小——撐起來的是「稀缺性」。在一個 NVIDIA 自研晶...

先別管要不要去辦健身房。先問一個更基本的問題：你坐著寫 code 的那幾個小時，身體裡到底發生了什麼？ 大部分人對久坐的理解停在「腰會痠、肩會硬」。那只是你感覺得到的部分。真正麻煩的東西，是你完全感覺不到、卻在背景默默累積的那些。把這台機器打開來看一遍，你會對「怎麼動才有用」這件事有完全不同的想法。 久坐的第一件事：身體進入待機降頻MacBook 偵測到你閒置，會自動降頻、調暗螢幕、把風扇轉慢。它不是壞了，是「以為你不需要那麼多火力」，主動把供能調低。 人體坐久了，幹的是一模一樣的事。長時間沒有肌肉收縮，血液循環會慢下來、變得濃稠，身體判斷「這傢伙現在不太需要能量」，於是進入一種節能模式：送到大腦的氧氣和血糖效率都降低。這就是為什麼你坐了兩三個小時之後，會開始頭昏腦脹、思緒卡關、盯著同一行 code 看半天看不進去。那不是你不夠專心，是你的硬體被降頻了。 對工程師來說這特別諷刺。我們靠腦袋吃飯，卻用一種會讓腦袋供能變差的姿勢，一坐就是一整天。 第二件事：你的身體偷偷對胰島素變遲鈍降頻只是當下的事，下面這件是會累積的。 身體細胞要把血糖收進去用，靠的是胰島素發信號。肌肉是吃血糖的大...

如果「用掉多少 token」一度是團隊生產力的勳章，那當這個勳章開始變成財報上的麻煩，最先慌的會是誰？ 這週值得記的新聞，沒有一條是「某個模型又變強了」。真正在動的，是大家對「該用多少 AI」這件事的信仰。 一、tokenmaxxing 退潮：燒最多 token 曾是榮譽，現在是失控過去一年有個詞悄悄流行，叫 tokenmaxxing——員工被鼓勵盡可能多用 AI，不管產出有沒有用，把 token 消耗量當成生產力的代名詞。Meta 和 Amazon 內部甚至有排行榜，比誰燒得多。Uber 的 COO 五月公開講了重話：token 用量的成長，跟產品真的變好之間，「那條線還不存在」。 數字開始打臉這套信仰。Uber 對部分 AI 工具設了每月 1,500 美元起跳的分級額度，因為它的 CTO 四月承認，整年的 AI 預算在四個月內就燒光了。企業數據平台 Entelligence.AI 彙整 2,444 家公司的資料，算出來每花 1 美元在 token 上，真正觸及終端使用者的價值只有 0.18 美元。 最戲劇性的是新創 Lindy。它的 CEO 這個月把公司 100% 的流量從 ...

AI 設計做出來的東西很醜，但醜的原因不是它笨。 你大概看過這個畫面。叫 AI 設計一個 App，它回你紫色漸變的背景、幾個 emoji 當 icon、圓角卡片再配一條彩色的左邊框。乾淨、能看，但沒有一個真的品牌會把這種東西放上線。設計圈給它取了名字，叫 AI slop——AI 量產出來的視覺垃圾。 直覺的歸因是「模型品味差」。可是同一個模型，你叫它寫一段並發處理的程式碼，它能寫得有模有樣；你叫它幫你 debug 一個 race condition，它能講出個道理。寫程式的時候它一點都不笨，換到設計就崩。同一顆腦袋，差別到底在哪？ 差別在於：寫程式有大量明文規則，設計沒有。 醜不是審美問題，是規則缺席問題一個資深設計師看到「紫漸變加 emoji 圖示」會皺眉，但你問他為什麼不行，他多半只會說「就是不對」「沒質感」。這就是麻煩的地方——設計師的判斷力大多是隱性知識，存在他的手感裡，沒有被寫成一條條可以照做的規則。模型學不到沒被寫下來的東西。它看過的訓練資料裡，紫漸變加 emoji 出現了一百萬次，那它當然覺得這就是「設計」。 把這件事想透，AI slop 就不是模型缺陷，是知識缺陷...

Claude Code 用起來最磨人的那個瞬間，是它每跑一個 npm test、每 mkdir 一個資料夾，都要停下來問你一次 yes or no。一個任務跑下來，光是按 Enter 確認就按到手痠，那個「自己幫我把事情做完」的爽感，全被這些彈窗切碎了。 於是你一氣之下，開了 --dangerously-skip-permissions。世界瞬間清靜，它再也不問了，咻咻咻把事情做完。爽是爽，但你心裡有個聲音一直沒消失：它現在等於拿到了你整台電腦的全部權限。哪天它為了「清一下快取」，rm -rf 到一個你完全不想它碰的目錄，或者哪個被它裝下來的套件偷偷把你 ~/.ssh 裡的金鑰往外送，你連攔都沒得攔。 一邊是煩到不想用，一邊是怕到不敢放手。大部分人就在這兩個極端之間反覆橫跳。Claude Code 的 Sandbox（沙箱化 Bash 工具） 想給的，是中間那條一直缺的路。 先搞懂它跟「按 yes/no」根本不是同一回事要看懂 sandbox 為什麼能同時解掉「煩」跟「怕」，得先分清楚兩種完全不同的安全做法。 「每次問你 yes/no」這套，本質是事前審查：在...