Cheng's Tech & Life

76%。 2025 年，只有 26% 的企業設有 Chief AI Officer。2026 年，76%。一年之內，三倍。 IBM 今天發布的 CEO 調查說，2,000 位全球 CEO 裡有 64% 表示他們「對 AI 產出的策略建議感到自在」。不是用 AI 整理會議紀錄、不是拿 AI 寫行銷文案——是讓 AI 參與「要不要進入新市場」「要不要裁掉一個部門」這種層級的決策。 同一天，五角大廈正式簽下七家 AI 公司的機密合約。Google 580 位員工（包括 DeepMind 研究員）簽公開信反對，管理層連眼皮都沒抬一下。 信任在加速建立。而驗證，跟不上。 IBM 調查：76% 企業有 CAIO，AI 正式進入決策核心IBM Institute for Business Value 這份調查的樣本不小：2,000 位 CEO，橫跨 33 國、21 個產業，時間是 2026 年 2 月到 4 月。 幾個數字一起看。 76% 的受訪企業已經設立 CAIO（Chief AI Officer），2025 年這個數字是 26%。不是「計劃設立」，是已經到位。一年內從四分之一跳到四分之...

你在公司裡遇到一個問題，不會直接叫全公司的人一起來看。你會找特定的人——資料庫有問題找 DBA、API 設計要討論找架構師、程式碼寫完找資深工程師 review。每個人有自己的專長、自己的看事情的角度、自己負責的範圍。 Claude Code 的自訂 Agent 就是同一件事。你用一份 Markdown 檔案定義一個 AI 隊友——它擅長什麼、能用什麼工具、遇到什麼情況該叫它出場。之後 Claude Code 會自動判斷什麼時候把任務委派給它。 不是「讓 AI 扮演某個角色」那種表演。是真的把工作拆開，讓不同的 agent 負責不同的事。 一份 Agent 檔案長什麼樣子打開 ~/.claude/agents/ 隨便看一個檔案，結構很簡單： 12345678910111213141516171819202122---name: code-reviewerdescription: "程式碼品質審查。寫完 code 後自動觸發，檢查命名、錯誤處理、效能、安全。"tools: Read, Bashmodel: sonnet---你是一位資深工程師，專門做 code...

蓋房子之前要先畫藍圖。這個道理大家都懂，但很多人用 Elasticsearch 的時候選擇跳過這一步——直接丟資料進去，讓 Dynamic Mapping 自己猜型別。 一開始很順。直到某天你寫入一筆小數，系統跟你說：「不行，這個欄位是整數。」 第一筆資料進來的那一刻，型別就鎖死了。之後想改？只能砍掉重建。沒有 ALTER TABLE。 Dynamic Mapping：方便的糖衣，危險的炸彈Elasticsearch 的 Dynamic Mapping 會在你第一次寫入資料時自動推斷欄位型別。你丟 "hello"，它猜 text + keyword；你丟 123，它猜 long；你丟 "2026-04-29"，它猜 date。 聽起來很聰明。問題是，它只看第一筆。 五個一定會爆的地雷第一筆決定命運。你的第一筆訂單 price: 100 → 欄位被設為 long。第二筆 price: 99.5 → 直接報 mapper_parsing_exception。long 欄位塞不下 float。事後想改？砍 Index 重建。 字串自動雙倍空間。...

65%。Snap 的 CEO Evan Spiegel 站上台，告訴投資人 AI 現在寫了公司 65% 的新程式碼。同一天，他裁了大約 1,000 人，佔公司 16% 的員工。 股價漲了。 這個畫面很殘酷，但它精準地描繪了 2026 年軟體工程師面對的情緒——一個數字可以同時是公司的利多和工程師的噩耗。Dcard 軟工版有一串討論標題寫得很直白：「軟工就業市場好像沒有任何樂觀理由。」PTT Tech_Job 也在問：「十年內會被 AI 取代的工程師有哪些？」 Reddit 有人做了一份調查，20.57% 的受訪者認為軟體開發是最容易被 AI 取代的職業。不是卡車司機，不是客服，是軟體開發。我們自己人投自己的票。 恐慌有它的道理先面對不舒服的數據。 JetBrains 的 AI Pulse 萬人開發者調查顯示，74% 的開發者已經在用 AI coding 工具。不是「有興趣」，是「已經在用」。四分之三。這個滲透速度比任何一個 framework 都快——React 花了多少年才到這個覆蓋率？ Stanford 2026 AI Index 丟出一個更驚人的數字：AI agent 在真...

732 bytes。 一個 732 bytes 的 Python 腳本，可以在過去九年出貨的每一台 Linux 機器上拿到 root。Ubuntu、RHEL、SUSE、Amazon Linux——全部中獎。不需要特殊權限，不需要社交工程，任何 local user 跑一下就是 root。 這個漏洞叫 Copy Fail，CVE-2026-31431，CVSS 7.8。藏在 Linux kernel 的 algif_aead 模組裡，一個處理加密操作的角落，從 2017 年就存在。九年。而截至 5 月 1 日，部分主流發行版還沒修補。 同一天，Mistral 丟出 128B dense model 拿下 SWE-Bench 77.6%。Google 把 Gemini 推到 2M token context window。NVIDIA 發布了史上第一個開源量子 AI 模型。OpenAI 完成今年第七次收購，買了一家做個人理財的新創。 AI 產業正在同時擴張模型能力、應用範圍、以及——攻擊面。 CVE-2026-31431 “Copy Fail”：732 Bytes 換一個 Root...

你打開搜尋框，輸入「小籠包」。系統回傳所有包含「小」、「籠」、「包」的結果——小學、鳥籠、背包全跑出來。 這不是 bug。這是你的搜尋引擎不會「讀中文」。 英文有空格，dog 就是 dog，切詞天生容易。中文沒有這種天然分隔符。「台北市政府捷運站」到底是「台北市 / 政府 / 捷運站」，還是「台 / 北 / 市 / 政 / 府 / 捷 / 運 / 站」？Elasticsearch 預設的 standard analyzer 選了後者——逐字切，簡單粗暴，但搜尋品質慘不忍睹。 要讓搜尋引擎真正讀懂中文，得先搞懂 Analyzer 這條流水線。 洗衣店的三道工序Analyzer 的運作像一家洗衣店。髒衣服進來，經過三道工序，變成乾淨的衣服掛上架。文字進來，經過三道處理，變成可搜尋的 token 存入倒排索引。 第一道：Char Filter（預處理）。衣服進門先掃一遍——有沒有口袋裡忘了掏的衛生紙、有沒有掛在上面的名牌。對文字來說，就是去掉 HTML 標籤、替換特殊字元、用正則做初步清理。可以...

2,500 萬。 這不是某個 App 的 DAU，是日本黃金週期間「正在移動中」的人數。新幹線滿載、高速公路塞到地圖變紅、迪士尼排隊三小時進門。然後你看到廉航特價，手很癢，點下去——恭喜，你即將成為 2,500 萬分之一。 今年的黃金週從 4/29 一路放到 5/6，整整八天。如果你夠敢請假（4/30、5/1 請兩天），可以拉到 12 天連休。台灣工程師的年假時數稀缺得像 context window——每一天都要用在刀口上。 這篇不是「日本十大必去景點」那種清單文。是一套讓你花更少錢、排更短隊、吃到更好東西的系統。 第一件事：理解日本人的移動模式要避開人潮，先搞懂人潮往哪走。 黃金週的日本人移動有一個非常清楚的模式：前半段出城，後半段回城。4/29-5/1 是「下り」（從東京往外跑），5/4-5/6 是「上り」（從外面回東京）。高速公路的塞車方向會在 5/2-5/3 交叉反轉。 這個模式的實用意義是：如果你 5/1 之前抵達東京，你會撞上出城人潮的尾巴，但東京市區反而...

$1.1B。 這不是某家獨角獸的 Series D，不是某個收購案的溢價——這是一筆 Seed Round。史上最大的種子輪。 拿到這筆錢的人叫 David Silver。你可能不認識這個名字，但你一定知道他的作品：AlphaGo、AlphaZero——那個不需要人類棋譜就自學成為地球最強棋手的 AI。 Silver 離開 DeepMind 創了 Ineffable Intelligence，拿了 Sequoia、Lightspeed、NVIDIA、Google 的錢。他要做的事只有一件：造一個完全不依賴人類數據的 AI。 同一週，KKR 砸了 $100 億請前 AWS CEO 來蓋 AI 電廠。Google DeepMind 用一個「香蕉」模型打趴了所有專用視覺 AI。Cursor 被挖出一個 clone repo 就能 RCE 的漏洞。微軟的 AI Agent 框架被證實可以被完全劫持。 今天這五條新聞的共同結構：每個人都在加速蓋樓，但地基的裂縫正在同步擴大。 Ineffable Intelligence：AlphaGo 之父拿 $1.1B 賭強化學習所有人都在堆人類數據訓...

你打一行 POST /menu/_doc，ES 回你一個 201 Created。中間發生了什麼？ 如果你的回答是「存進去了」，那你只看到表面。從 HTTP 請求到資料真正可搜尋，中間至少經過六個階段、跨越記憶體和磁碟兩個世界。每個階段的設計決策都直接影響效能天花板。 今天把引擎蓋打開，逐個零件看。 寫入：一筆資料的旅程一筆文件從 client 送出到「可被搜尋」，經過的站點比大多數人想的多。 第一站：Coordinating Node 派工請求打到叢集中任一個 Node，這個 Node 自動成為本次請求的 Coordinating Node。它不存資料，只做一件事——算出這筆資料該去哪個 shard。 1shard_number = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 預設是文件的 _id，hash 用的是 MurmurHash3。為什麼不用 SHA-256？因為這裡不需要加密等級的安全性，只需要分布均勻且計算快。MurmurHash3 在這兩點上幾乎是最佳選擇。 Custom routing 有一個很實用的場景...

supply chain risk。 五角大廈今天把 Anthropic 貼上這個標籤，正式禁止國防部和所有承包商使用 Claude。同一天，另外七家 AI 公司——SpaceX、OpenAI、Google、NVIDIA、Reflection、Microsoft、AWS——拿到了機密網路的通行證。 一家公司因為堅持底線被踢出去。七家公司因為配合條件被放進來。市場不會管你的底線有多崇高——它只看你有沒有拿到合約。 同一週，Mag-7 財報全部出爐：Amazon、Alphabet、Meta 三家在同一個晚上交卷，四家合計營收超過 $430B，全部上調 AI 資本支出。OpenAI 找了 MediaTek 和 Qualcomm 做一支「沒有 App」的 AI 手機。中國的電動車不打價格戰了，改打 AI 功能戰——700 萬台車已經跑著 ByteDance 的模型。Amazon 則讓你對著商品頁面開口問問題，AI 即時回答。 今天這五條新聞的共同主題：規則正在被重新談判，而談判的籌碼不是技術，是配合度。 五角大廈 7 家 AI 合約：Anthropic 被列供應鏈風險七家進來，一家被趕...