Cheng's Tech & Life

你按下 /compact，終端機閃過一行「Conversation compacted」，然後畫面就乾淨了。它到底把你剛才那一小時的來回怎麼了？先別急著知道「什麼時候該用」，我們從更底層問起：這個指令按下去的那一瞬間，機器裡發生了什麼事。搞懂這件事，你自己就會推出該按的時機，不用背。 先搞清楚 context 是什麼想像模型每次要回你話之前，都得先把整張桌子上的紙全部重讀一遍。這張桌子就是 context——它上面攤著你打的每一句話、它讀過的每一份檔案、它自己講過的每一段回覆，還有一堆你根本沒看到的東西：系統提示、專案根目錄的 CLAUDE.md、它給自己的筆記。這些全部加起來，就是模型當下「記得」的全部。 關鍵在於，模型沒有你想像中那種「長期記憶」。它不會把昨天的事存進腦子裡，它每一輪都是把整張桌子重讀一次，才知道現在在幹嘛。所以桌子上的紙，就是它的全部世界。 為什麼桌子會滿問題來了：這張桌子有邊界。Claude Code 目前一次能攤開大約 20 萬個 token（查文件的，沒逐一實測），聽起來很多，但它消耗得比你想像快。你叫它讀一支三百行的檔案，一疊紙上桌了；跑一次測試，輸...

上禮拜茶水間的話題有點怪。平常大家爭的是哪個模型比較會寫程式，這週卻變成「你有沒有看台積電幾號要開財報」。一家做晶圓的公司，什麼時候變成整個 AI 圈的心跳監測器了？答案是——當一整個產業的信心都靠同一批供應商撐著的時候。這週的幾則新聞，其實都在講同一件被歡呼聲蓋過去的事：我們正把越來越多的雞蛋，放進越來越少的籃子。 一、台積電六月營收暴衝，一場財報成了整個 AI 圈的體檢台積電公布六月營收年增約 68%、月增 6.2%，今年上半年營收年增 35.6%。市場現在幾乎把 7 月 16 日的季報，當成判斷 AI 晶片需求是否開始降溫的關鍵指標。同一時間，先進節點與 CoWoS 封裝產能依然吃緊，晶片廠仍在缺貨，需求外溢到後段封測與海外廠。 值得警覺的不是這個數字多漂亮，而是「一家公司的月營收被當成整個產業的風向球」這件事本身。這代表這條供應鏈已經瘦到只剩一根主樑。當所有人盯著同一個數字屏息，這個數字就同時是體溫計，也是傳染源——任何一次產能誤判、一次天災、一次地緣政治意外，衝擊都不再是它一家的事，而是整條鏈一起打噴嚏。健康的系統會留冗餘，脆弱的系統則是把生死交給單一節點。越多人用同一...

先回答一個問題：你手上現在跑著幾隻服務？ 如果答案是一隻，或是兩三隻互相之間根本不太講話，那底下這篇你可以直接關掉，去做點別的。API Gateway 不是你現在該煩惱的東西，硬擺一個只會多養一個要顧的元件。真正需要它的人，通常是在某個下午突然發現：同一段「檢查這個 token 有沒有過期」的程式碼，已經被複製貼上到第七隻服務裡了。 那一刻你才會懂 Kong 這種東西為什麼存在。 重複的不是功能，是責任想像一棟辦公大樓。裡面十幾間公司，每一間都要驗訪客身份、都要管誰能進誰不能進、都要記錄今天誰來過。你有兩種蓋法。 一種是每間辦公室門口各自裝一台門禁機、各請一個櫃檯小姐、各自記一本訪客簿。聽起來很獨立、很自主，但你只要站在一樓抬頭看，就知道哪裡不對——同一件事被幹了十幾遍，而且每一台門禁機的規則還都長得不太一樣。哪天公司規定「訪客一律要戴證」，你得跑十幾間去改。 另一種蓋法是：一樓擺一個大廳，所有人先過這關。驗證、放行、登記，全部在這裡做完，做完了再讓你上樓找對應的公司。 API Gateway 就是那個一樓大廳。你的每一隻後端服務是樓上的公司，Gateway 是那個誰都躲不掉的入...

居家辦公值得砸錢的地方，是那些你坐下來之後就再也不會多看它一眼的東西。 聽起來很怪。我們對「值得買」的直覺，通常是那些看得到、摸得到、可以拍張照發限動的：一台曲面螢幕、一把青軸機械鍵盤、桌角那盞會呼吸的氣氛燈。這些東西的共通點是——它們負責被看見。而真正決定你一整天狀態的那幾樣，剛好都躲在你的視線之外。 先講一個算術。 一天幾塊錢的東西，你卻用一次的標準在挑一張椅子，你一天坐八小時，用五年。八乘以三百六十五乘以五，一萬四千多個小時。你人生清醒的時間，有一大塊是壓在那張椅子上度過的。 現在把兩個數字擺在一起。一把撐得住的人體工學椅，抓兩萬塊好了，攤到五年，一天不到十二塊。而你那杯順手買的手搖，一天可能就六十。 問題來了：你買手搖的時候不會猶豫，買椅子的時候卻要考慮三個禮拜。這件事本身就說明我們的尺是壞的。 判斷一樣東西該不該花錢，用的不是它的標價，是「你要跟它相處多久」。相處的時數越長、用的年數越多，這筆錢就越該花下去，因為它是被攤平的。一天喝一次的東西，貴了就是純粹的貴；一天用十小時的東西，貴一點分到每小時根本感覺不到。這是複利最樸素的樣子——不是錢滾錢，是「一次決定，重複收割」...

這禮拜真正值得看的公告，沒有一則是在講模型又變聰明了。全在講另一件事：當這些東西出包的時候，帳單和責任落在誰頭上。上市、裁員、延後生效的法規、悄悄進到正式環境的 agent——表面上各走各的，底下問的是同一個問題。 一、OpenAI 把三個 app 綁成一個，順便準備上市OpenAI 這波動作很大。GPT-5.6（Sol、Terra、Luna）7 月 9 日全面開放，直接變成 ChatGPT 預設；同一時間它把 Codex 跟 ChatGPT 的桌面 app 合併成單一入口，讓你在 Codex、Chat、還有新的 Work 之間切換，主打一個 agent 化的工作台。business 那一側更猛，S-1 已經祕密送件，市場點名的上市窗口最早落在 9 月，估值傳過 8500 億美元，弄不好變成史上最大 IPO 之一。 把入口收成一個，體驗確實順。問題是順的代價。當你的 coding、對話、跑任務全走同一個殼、綁同一組帳號，你就從「用工具」變成「住在別人家裡」——哪天定價調整、免費額度縮水、某個功能被塞進更貴的方案，你沒有第二扇門可以走。上市又把這件事的方向鎖死了：公開發行之後，季度...

打開任何一個上了年紀的 Spring 專案，翻到 controller，你大概會撞見這種東西： 123456789101112131415@PostMapping("/users")public ResponseEntity<?> create(@RequestBody UserDto dto) { if (dto.getName() == null || dto.getName().trim().isEmpty()) { return ResponseEntity.badRequest().body("姓名不能空白"); } if (dto.getEmail() == null || !dto.getEmail().contains("@")) { return ResponseEntity.badRequest().body("email 格式錯誤"); } if (dto.ge...

運動對身體好，這句話大概是這世界上最沒爭議的一句。麻煩的是，它到底哪裡好、是哪個環節在起作用，很少有人講得清楚。你去問十個有在動的人，大概會得到十種說法：燃脂、排毒、流汗、練心肺、練線條。聽起來都對，但沒有一個真的打開了那個黑盒子——你動了三十分鐘，身體裡到底發生了什麼，讓你三十年後比較不容易掛掉。 我一直覺得，一件事如果你只會照著做、卻講不出它為什麼有效，那你其實沒有真的懂它。減肥、養生、運動這種領域尤其危險，因為「看起來很努力」跟「真的有用」中間隔了一條很寬的河，而流汗這個動作又太有欺騙性了——它會讓你覺得自己一定有在進步。 所以先別急著問「我該做幾組、跑幾公里」。先把箱子拆開。 先講一個聽起來很硬、但其實是整件事核心的東西：VO2max，最大攝氧量。白話講，就是你在拼命動的時候，身體每分鐘能抓進來、送到肌肉、燒掉的氧氣上限。它一次考了你的心臟、肺、血管、還有肌肉裡的粒線體——任何一環偷懶，這個數字就上不去。 奇怪的地方在這裡：這個數字，是目前已知最強的死亡率預測指標之一。2018 年克里夫蘭醫學中心分析了 12 萬名做過跑步機測試的成年人（發表在 JAMA Network ...

這禮拜的頭條清一色在比模型：誰的跑分高、誰的幻覺低、誰又降價。但把鏡頭往下拉一層，會發現真正決定這整套東西會不會出事的，根本不在模型本身，而在那些平常沒人會多看一眼的地方——一道背段製程、一個放金鑰的代理、一張被排版成系統指令的圖片。錘子越舉越高，大家都在看錘頭有多亮，很少人低頭看那根釘子扎在哪。 一、台積電先進製程賣到 2028 年，卡住 AI 的不是晶片，是那道看不見的封裝台積電這季把日本正式升格成第三個先進製程基地，熊本第二廠在蓋，2028 要在當地跑 3 奈米。理由很直白：光靠台灣加美國的產線，已經接不住 AI 的胃口。CEO 直接講，未來好幾年晶片供給都會落後於需求，就算美國廠開好開滿也吃不下所有訂單——產能已經賣到 2028 年。Q1 獲利年增 58%，全年營收看漲超過三成。 有意思的是真正的瓶頸不在「刻晶片」這一段。矽晶圓良率再好，沒有經過 CoWoS 這道先進封裝，那片矽就只是一片矽，變不成能出貨的 AI 加速器。而這道製程的產能，早就被一家 GPU 大廠訂走了大半。 這裡藏著一個很典型的隱藏極端值。大家盯著算力、盯著奈米數字，覺得 AI 的地基是「晶片夠不夠強」...

上線那天早上十點，行銷把活動連結丟進各大群組。前五分鐘一切正常，你甚至有點得意。第八分鐘，監控面板那條原本貼著底的回應時間曲線開始往上爬，慢慢翹起來，然後直接戳到天花板。使用者的截圖進來了：轉圈圈、504、一片白。 你打開伺服器看，CPU 沒滿、記憶體還有、資料庫連線數也沒爆，但服務就是卡在那裡不動。你心裡只有一個問題：到底是多少人同時進來，把它壓垮的？ 問題在於，這個問題你現在才問，已經太晚了。它應該在上線前的兩個禮拜就被問過一遍。 憑感覺加機器，跟 curl 一發很快，都在騙自己第一個直覺通常是加機器。服務會掛，那就多開兩台、把 instance 拉到四個，總行了吧。這招有時候真的有效，但你其實不知道為什麼有效、也不知道加到第幾台會失效。更慘的情況是加了機器一樣掛，因為瓶頸根本不在應用層，而是在後面那個所有 instance 共用的資料庫，或某個第三方 API 的連線上限。加機器只是把錢燒得更快，問題原封不動。 第二個直覺是自己測一下。你打開終端機，curl 打一發 API，200 毫秒回來，漂亮。再打一發，還是很快。於是你安心了。 但你剛剛測的東西，跟上線那天發生的事情完全...

終端機裡我打了一句「幫我看一下登入那段為什麼會噴 401」，Claude 開始 grep。第一次找到 auth.js，第二次跑去讀 authMiddleware，第三次翻 routes——三趟 tool call 過去，它讀的檔案沒一個是我心裡想的那個。我要它看的是 packages/mobile 底下那份，它一直在 web 那邊繞。 問題不在它笨。問題在我根本沒告訴它是哪個檔，只丟了一句「登入那段」，然後期待它通靈。 先講兩條死路第一條：我自己複製。打開檔案、全選、貼進 prompt。兩百行 code 灌進終端機，畫面瞬間被洗版，而且我還得手動打字說明「這是 mobile 的 login.ts」。醜歸醜，至少它看到了。但下一個檔案呢？我要它比對 web 跟 mobile 兩份登入邏輯的差異，難道兩份都這樣貼？貼完 prompt 已經滑到看不到我最初問的問題。 第二條：叫它自己找。這條剛剛示範過了，它繞了三趟還找錯。每一趟 grep、每一次 read，都在燒 token、燒時間，最後燒出一個錯的檔案。 繞了一大圈才發現，我在做一件很蠢的事：我知道檔案在哪，卻硬要它去猜。這就像你明...