Cheng's Tech & Life

同樣的事說第三遍，通常代表有個地方沒設計好。 你跟 Claude Code 說「用 pnpm 不要用 npm」，它照做了。第二天開新 session，它又裝了 npm。你說了第二次。第三次。第四次。 這不是 Claude 記性差，是 session 的設計就是這樣——每次啟動都是乾淨的 context，不帶任何記憶。CLAUDE.md 就是專門解決這件事的機制。 兩種記憶，分工不同Claude Code 有兩套跨 session 的記憶機制，先把它們搞清楚再說怎麼用。 CLAUDE.md：你寫的，Claude 讀的。放進去的是「每個 session 都要成立的規則」——build 指令、coding style、專案架構、「一定要做 X」這種事。每次 Claude Code 啟動都會自動讀進來，不需要你再說一次。 Auto Memory：Claude 寫的，你檢查的。Claude 在工作過程中，如果遇到它判斷「下次會有用」的資訊，就會自動存進去——你糾正了一個它老是用錯的函式、跑了一個奇特的 debug 流程、說了一個這個 repo 特有的習慣，它會把這些記下來。 用一個類比：...

六週。GPT-5.4 到 GPT-5.5，就是六週。 上個月還在討論 GPT-5.4 夠不夠用，這週 GPT-5.5 已經在 ChatGPT 和 Codex 上線。AI 模型的發布週期現在短到讓人懷疑：這些版本之間的差距到底是「真進化」還是「讓人有理由繼續訂閱的節奏感」？ 同一天，DeepSeek 在台灣上午發布了 V4-Pro 和 V4-Flash。定價讓人有點沉默。 OpenAI GPT-5.5 — 「Spud」上線，主打 Agentic 能力4 月 23 日，OpenAI 推出 GPT-5.5，內部代號 Spud，向 Plus、Pro、Business、Enterprise 用戶全面開放，同時升級了 Codex 的底層模型。 API 定價：$5/百萬 input tokens，$30/百萬 output tokens，context window 1M。跟 GPT-5.4 相比，token 延遲持平，但能力更強——OpenAI 的說法是「更少 tokens 做更多事的思考者」。 重點能力是多步驟工作流的自主性：GPT-5.5 設計上可以在更少用戶介入的...

大部分 AI coding 工具解決的是「怎麼讓工程師打字打得更快」這個問題。Codex 想解決的是另一個問題——怎麼讓工程師不用打字。 這個區別看起來小，但它改變了工具的整個設計邏輯。 Codex 是什麼，不是什麼先清楚一件事：2026 年的 OpenAI Codex 跟 2021 年那個同名模型沒有直接關係。新 Codex 是一個自主 coding agent 應用程式，底層跑的是 GPT-5.5，現在已有超過 300 萬名每週活躍的開發者在用。 它的定位更接近一個「可以放在背景跑的工程師同事」——你給任務，它去幹，你去睡覺。 和 Cursor、Windsurf 這種 IDE 不同，Codex 不是在你的編輯器裡工作的。它跑在雲端的隔離容器裡，每個任務有自己的 sandbox，預先 clone 你的 repo，在裡面執行指令、跑測試、改程式碼，完成後把結果推回來給你 review。 雲端 Sandbox 的設計邏輯每個 Codex 任務都在一個乾淨的容器裡跑。這個容器： 預先載入你的 git repo（透過 GitHub 連結） 可以執行 shell 指令、跑 lint...

普通規劃和 Ultraplan 的差距，不是 Claude 有多聰明。是你等不等它想清楚。 在本地跑 plan mode 的時候，Claude 開始思考，你的終端機就被佔住了。你可以等它想，也可以去做別的事，但你不知道它什麼時候想完，也沒辦法在它思考過程中給它回饋。最後它端出一個計劃，你看了之後說「這個方向不對」，然後重來。 Ultraplan 把這個流程整個翻轉。Claude 去雲端想，你繼續在本地工作。計劃生成完，它給你一個連結，你開瀏覽器去 review，可以在特定段落留言、用 emoji 反應表示認可或疑慮、要求局部修改，最後選擇怎麼執行。整個過程 Claude 替你佔用的是雲端算力，不是你的終端機。 它在後台做什麼輸入 /ultraplan 你的任務描述 之後，會看到一個確認提示。確認之後，流程啟動： 第一步，雲端環境準備。 Claude 在 Anthropic 的雲端伺服器上配置一個臨時容器，把你的 GitHub 倉庫 clone 進去。如果你的 repo 有 setup script，它會執行來安裝依賴、建立環境。 第二步，讀懂 repo。 Claude 在雲端容...

$1,000,000,000,000。 這不是 Anthropic 的融資額，是它在二級市場的估值。4 月 23 日，Anthropic 在 Forge Global 等二級市場交易平台的隱含估值越過了兆美元門檻，同時間 OpenAI 停在 $8,800 億，低於它自己去年底 $8,520 億的官方估值。 這個數字的荒謬感在於，Anthropic 連 IPO 都還沒有。公開市場對它完全無從定價。但機構投資人搶得如此激烈，把二級流通股票的要價推到了傳統估值方法難以支撐的位置。這不是理性定價，是稀缺性恐慌——害怕現在不買，以後根本買不到。 同一週，Google Cloud Next 2026 在拉斯維加斯展示了一套重新架構的 agent 基礎設施，A2A 協定正式量產，支援者從六個框架變成幾乎整個生態系。 有些事情正在同時改變，它們之間有關聯。 Google Cloud Next 2026 — Vertex AI 不見了，Gemini Enterprise 接手4 月 22 日 Google Cloud Next 2026 最大的一個動作，不是發布新功能，是改名。 Vertex A...

AI coding agent 不是不夠聰明。它太會找理由了。 跟它說寫完記得補測試，它會說「這個功能比較簡單，測試等之後再補」。跟它說上線前做 code review，它說「改動很小，應該沒問題」。跟它做安全審查，它說「這只是內部工具，威脅模型不複雜」。每一個理由聽起來都很合理，每一個結果都讓你在兩週後踩坑。 問題不是 AI 不知道該怎麼做。問題是它沒有理由在沒人要求的情況下把每件事都做完整。 Agent Skills 的設計思路就從這裡開始：不靠信任，靠結構。 19 份文件，覆蓋整個開發生命週期整個專案沒有任何程式碼依賴。就是 19 份 Markdown 文件，每份對應開發流程的一個階段，告訴 AI agent 這個階段該做什麼、怎麼驗證自己做完了。 作者是 Addy Osmani，Google Chrome 前工程總監，Software Engineering at Google 的貢獻者之一。這本書裡很多工程紀律的理念——測試文化、增量實作、強制 code review——在 Agent Skills 裡都有對應的實作。 按開發階段分成六大類： Define：idea-...

GitHub Copilot 在 4 月 20 日暫停了所有個人方案的新用戶註冊。同時，Pro 方案的用戶即將失去 Claude Opus 模型的存取權。 如果你是剛好要開新帳號的工程師，或者是衝著 Opus 去的 Pro 用戶，現在是個評估要不要換工具的時間點。 這篇是從 Copilot 遷移到 Claude Code 的操作指南，不是比較評測（已有一篇），也不是勸你換工具。你得自己決定值不值得換，但換之前至少要知道怎麼換、換了之後哪些習慣要調整。 先搞清楚兩個工具的根本差異遷移前最重要的一件事不是「A 功能在哪裡」，而是「這個工具假設你怎麼工作」。不懂這個，你會用 Copilot 的思維用 Claude Code，然後覺得它很難用。 Copilot 的設計假設：你在 IDE 裡工作，AI 在旁邊輔助。你寫程式，AI 補全、提建議、回答問題。主導者是你，AI 是智慧自動補全。 Claude Code 的設計假設：你在 terminal 裡工作，AI 和你一起做事。你描述目標或問題，AI 讀檔案、跑指令、修程式碼。主導者更模糊——Claude Code 可以接管一個任務然後跑到...

77%。 去年這個數字是 20%。這不是某個廠商的行銷數字，是 Stanford AI Index 2026 剛剛公布的 Terminal-Bench 基準——測試 AI agent 處理真實世界任務的成功率。一年之間，從五題答一題，到十題答八題。 同一份報告裡還有一個數字：280%。這是「Agentic AI」技能需求在職缺描述中的年增幅，從 0.06% 到 0.23%，絕對數字是美國約 9 萬個職缺。兩個數字放在一起看，AI agent 的進步曲線和市場需求曲線，幾乎是同步加速的。 這週的幾條新聞，放在這個背景下讀會有不同的感受。 Stanford AI Index 2026 — AI agent 成功率翻了將近四倍Stanford HAI 今年的 AI Index 報告裡，數字最驚人的一塊是 agent 能力的進步速度。 OSWorld benchmark 測試 AI agent 在真實作業系統上執行任務的能力。一年前，成功率是 12%；現在是 66%。Terminal-Bench 的數字更極端，從 20% 跳到 77.3%。網路安全方面，AI agent 解決 CTF ...

大部分 AI coding agent 教學的問題不是講錯，是從功能開始，不從問題開始。 「這個工具有幾個 tool call」「這個框架支援哪些 LLM」——這些都不是最重要的問題。最重要的問題是：你怎麼告訴一個 AI agent 它是誰、它能做什麼、它什麼時候該停下來問你？ 這個問題的答案，幾乎所有 agent 框架都藏在 prompt 裡——但很少有人完整把 prompt 架構攤開來講。claude-code-prompts 做的事情就是這件：把一個可以實際運作的 AI coding agent 的 prompt 架構整個拆開，38 個 Markdown 檔案，分 7 大類。 這不是「Awesome Prompts」清單先釐清這個專案跟你可能預期的有什麼不同。 awesome-chatgpt-prompts 是角色扮演清單——「你是一個 Linux 終端機」、「你是一個英文老師」。每個 prompt 獨立運作，彼此沒有關係。 claude-code-prompts 完全不是這個概念。它的 38 個 prompt 是互相連動的系統：system prompt 定義 agen...

同一個場景，加了一個東西之後，Claude 的正確率從 37% 跳到 57%。 那個東西不是更強的模型、不是更長的 prompt、不是換一個框架。是加了一個叫 think 的工具——讓 Claude 在工具呼叫鏈的中間，有個地方可以把想法寫下來。 這是 Anthropic 工程師在 2025 年 3 月發表的設計模式。一個工程師做 code review，但不能用草稿紙，所有推理都得在腦子裡跑。同一個人、同樣的問題，給他一張草稿紙，結果大概率不一樣。think tool 就是在做這件事——給 Claude 一張草稿紙，讓它在需要的時候把推理過程寫出來，不直接跳到下一個動作。 它和 Extended Thinking 不一樣這是很多人容易混的地方，值得先講清楚。 Extended Thinking 是 Claude 在開始回應之前的思考——一個深度推理過程，讀完你的問題，在心裡把整個計畫想清楚，然後才開始生成答案。就像你解一道數學題之前，先在腦子裡把解題路徑跑一遍。 think tool 是不一樣的東西。它是 Claude 已經開始行動之後的中途思考。Claude 呼叫了工具 A...