Cheng's Tech & Life

393%。 這是 2026 年第一季，AI 驅動的流量導向美國零售網站的年增幅。不是 39.3%，是 393%。接近四倍。而且這些 AI 帶來的流量，購買轉換率比傳統管道高出 42%。 同一天，Anthropic 宣布 Claude 正式進軍法律科技，帶著 12 個法律 Plugin 和 20 多個 MCP 連接器。GitHub 把 Copilot 從月費制改成用量計費，開發者社群的反應可以用一句話總結：「付一樣的錢，拿更少的東西。」Cloudflare 發表了一個把 LLM 權重無損壓縮 22% 的技術。Cursor 推出 2.0，自研 coding model 加上八個 agent 同時平行執行。 如果你把這五條新聞疊在一起看，會發現一件事：AI 正在同時吃掉基礎設施層、工具層、和應用層。不是「即將」，是「正在」。 Claude for Legal：AI 進法律業，不是替代律師，是替代律師的工具鏈Anthropic 不做法律 AI 產品已經不可能了。 五月十二日，Anthropic 正式推出 Claude for Legal。這不是「Claude 幫你看合約」這種玩具級整合...

GitHub 全站 star 數最高的 repo，不是 React，不是 Linux kernel，不是任何一個 AI 模型。 是一份清單。 sindresorhus/awesome 拿了 46 萬顆 star，比 TensorFlow 高、比 VS Code 高、比 freeCodeCamp 高。一個沒有程式碼的 repo，打贏了所有有程式碼的 repo。這件事本身就很值得想一下。 開發者最貴的成本不是寫 code你要用 Python 做一個爬蟲。Google「python web scraping library」，前三頁是 SEO 農場的推薦文，Stack Overflow 最高票的答案是 2019 年的，有人留言說「這個 API 已經 deprecated」但沒人理。你花了兩小時比較 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium、Playwright，最後還是不確定該選哪個。 這個場景每天都在發生。技術選型的隱性成本比寫 code 本身還高。你以為你在「做研究」，其實你在被 SEO 排名牽著鼻子走。排在前面的不見得是最好的，只是最會做行銷的。 Awesome...

蓋房子的師傅不會拿到一塊地就開始砌牆。他先畫圖。樑柱位置、管線走向、承重計算——圖紙確認了，才叫水泥車進場。 你讓 AI 改程式碼的時候呢？直接下指令，它立刻開始動檔案。改了三個、砍了兩個、建了一個——你還沒搞清楚它的邏輯，事情已經做完了。運氣好，結果是對的。運氣不好，你在 git diff 裡面撈殘骸。 Plan Mode 就是那張圖紙。Claude 進入唯讀狀態——可以讀檔案、搜程式碼、分析依賴，但不能改任何東西。它把整個計畫攤開給你看，你確認了，它才動手。 為什麼「先規劃」反而更快這裡有個違反直覺的現象。 你可能覺得多一個規劃步驟會拖慢速度——原本直接做就好，現在還要先寫計畫、review 計畫、確認計畫，不是多繞了一圈？ 實際操作完全相反。Anthropic 觀察到最有效率的 AI 輔助開發者遵循一個 80/20 比例——80% 的時間花在規劃（理解需求、對應依賴、辨識邊界條件），只有 20% 的時間在監督程式碼執行。（來源：Anthropic Claude Code Best Practices） 不是因為他們動作慢。是因為計畫做好了，執行階段幾乎不需要回頭...

上週五下午三點，我在重構一個 Spring Boot 專案的認證模組。改了 service 層要跑測試，測試過了要確認覆蓋率，覆蓋率不到 80% 要補測試，補完再跑一次——每一輪我都得按 Enter 讓 Claude 繼續。四輪之後我意識到，我的工作就是一直按 Enter。 這週我用 /goal 做同一件事。打了一行字，站起來泡咖啡，回來的時候 8 個測試檔案已經改好，覆蓋率 84%，Claude 自己停了。 你缺的不是 AI，是一個完成條件想像你請一個實習生幫你整理會議室。 第一種方式：「把椅子推進去⋯⋯好，現在擦白板⋯⋯好，現在把馬克筆收好⋯⋯好，現在⋯⋯」你每講一句他做一步，你不講他就站在那邊等。 第二種方式：「整理到可以開會的狀態就好。」他自己判斷椅子要推、白板要擦、筆要收、投影機要開。你不用站在旁邊，做完他會跟你說。 Claude Code 以前的工作方式就像第一種。每做完一步，它停下來等你確認。/goal 把它切換成第二種——你給一個「完成長什麼樣子」的描述，它自己決定怎麼到達那裡。 技術上的定義：/goal 設定一個 completion condition，Cl...

52.5%。 這是 OpenAI 宣稱 GPT-5.5 Instant 在高風險 prompt——醫療、法律、金融——上幻覺減少的比例。超過一半。聽起來很棒，對吧？但反過來想：如果前一代模型在這些場景中的幻覺率高到「砍掉一半還值得慶祝」，那之前有多少人已經拿那個模型的輸出去做醫療決策了？ 同一週，OpenAI 發布了一個讓資安防守者用的 AI 模型，可以在 32 步內攻破模擬企業網路。AWS 旗下的 Kiro IDE 把任務並行化做到省 75% 時間。GitHub Copilot CLI 讓 Claude 和 GPT 互相審查彼此的程式碼。Windsurf 把 Devin agent 從付費牆後面拉出來給所有人用。 一個模式正在浮現：AI 工具不再是「能不能用」的問題，而是「誰先用、用多深、出事誰負責」的問題。能力在民主化。風險也在民主化。 GPT-5.5 Instant：幻覺砍半，但基準線在哪？五月五日，OpenAI 把 GPT-5.5 Instant 推上線，取代 GPT-5.3 Instant 成為所有 ChatGPT 免費用戶的預設模型。 數字很漂亮。高風險 promp...

大多數 AI 設計工具都在解決一個錯的問題。它們花了大量精力讓「生成」變得更快，卻把你的資料、你的 API 用量、你的設計檔案全部鎖進別人的雲端。你以為你在用工具，其實你在餵養平台。 Open CoDesign 走了相反的方向。 先講它是什麼一句話：自己架的 Claude Design。打開桌面應用，用自然語言描述你要什麼畫面，幾秒鐘後拿到一個可互動的 HTML prototype。聽起來跟 Claude Artifacts 或 v0 很像？差別在於——模型你自己選、API key 你自己帶、所有資料存在你的硬碟裡、沒有任何 telemetry 回傳。 這個專案 2026 年 4 月才公開，18 天衝上近 5,000 顆星。主要開發者是中國的 OpenCoworkAI 團隊，技術棧是 Electron + React 19 + Vite 7 + TypeScript strict mode，用 Zustand 管狀態、Biome 做 linting、Vitest 跑測試、Playwright 跑 E2E。 如果你之前用過 Claude Design 或 Bolt.new，體驗上非...

你家廚房裡的微波爐，大概有 30 個按鈕。你用過幾個？兩三個。加熱、解凍、開門。剩下的 27 個按鈕你可能從來沒按過，甚至不知道它們幹嘛。 Claude Code 也是。 大部分人的使用方式是：打開終端機、輸入需求、等 AI 回答、複製貼上。偶爾用 /help 看一下有什麼指令。但 Claude Code 裡面埋了一堆功能，不在首頁、不在教學影片裡、不會主動跳出來告訴你——除非你自己去翻文件或踩到。 這篇整理了 12 個真正實用的隱藏功能，從「怎麼少花錢」到「怎麼不炸掉你的 production」。每一個都是你今天就能用上的。 1. /cost — 即時看你燒了多少錢Claude Code 裡面有個內建的花費追蹤器。在對話中任何時候打 /cost，它會顯示這個 session 目前為止用了多少 token、花了多少錢。 12> /costSession cost: $2.47 (Input: 156K tokens, Output: 42K tokens) 為什麼這很重要？因為你不會知道一個「幫我重構這個檔案」的請求到底讀了多少檔案、消耗了多少 context。有時候一...

300 百萬瓦（Megawatt）。 這是 SpaceX 旗下的 xAI 剛簽約要交給 Anthropic 的算力容量。換算成 GPU，大約 22 萬顆 NVIDIA 晶片，承諾一個月內上線。一個月。蓋一座傳統資料中心要 18 到 24 個月，SpaceX 用一紙合約直接跳過了整段建設週期。 同一週，MCP 生態系的安全問題從「理論上的風險」變成「正在被打穿的現實」。一個 CVSS 9.8 的漏洞讓超過 2,600 台 nginx 伺服器被接管。三分之一的 MCP Server 存在 SSRF 漏洞。超過一千個惡意技能潛伏在 ClawHub 市場裡。而美國政府決定開始在 AI 模型公開之前先測試它們。 算力在指數級擴張。安全問題也在指數級擴張。治理機制試圖追上來，但它用的是線性工具。 SpaceX × Anthropic：算力軍備競賽的新玩法五月六日，xAI 宣布與 Anthropic 簽署算力合作協議。Anthropic 將獲得 Colossus 1 超級電腦的存取權——超過 300MW 的算力容量，約 22 萬顆 NVIDIA GPU。 先理解一下 300MW 是什麼概念。...

大部分用 AI 創業的人，失敗的原因不是 AI 不夠好。 是他們以為有了 AI，就可以跳過那些「不有趣」的部分——找客戶、算單位經濟、處理退款、回覆凌晨三點的客訴。AI 讓你三天做出 MVP，然後你花三個月發現沒人想付錢。工具變快了，但商業的基本功一項都沒少。 GitHub 上有個純文件 repo 叫 ClaudeBusiness，六份 Markdown 檔案，零行程式碼。它做的事情是把「用 Claude AI 創業」這個主題拆開來看，從理論框架到社群真實數據，包括那些成功故事背後沒人提的數字。 在一堆 AI 創業雞湯文裡面，這份東西算是比較清醒的。 它在研究什麼一個詞：Agentic Entrepreneurship——代理式創業。把 Claude AI（特別是 Claude Code）當成 AI 共同創辦人，讓它處理開發、行政、分析這些重複性高的工作，你專注在決策和交付。 聽起來像在賣夢？Repo 裡花了大量篇幅做的事情是潑冷水。 六份文件分別處理不同層面。理論框架（GSD Framework、Infinity Barrier）是第一份。模式分析是第二份——18 個社群資源...

124.9 億新台幣。七度流標。從最初的構想到通車，整整超過三十年。 淡江大橋在這週一（5/12）正式通車。 如果你是那種「橋就是從 A 到 B 的通道」的人，這篇可以跳過。但如果你寫過的程式有超過三年生命週期的話，你大概能理解一件事花三十年完成是什麼感覺。 一座橋的體檢報告主橋段 920 公尺。橋塔高 211 公尺。主跨距 450 公尺，背跨距 175 公尺。橋面最寬處約 70 公尺。 這些數字放在一起代表一件事：全球跨度最大的單塔不對稱斜張橋。不是台灣最大，是世界最大。CNN 在 2025 年初把它評選為年度全球重要建築，跟倫敦、巴黎、紐約的地標排在一起。 設計者是 Zaha Hadid——建築界少數拿過普立茲克獎的女性建築師。她在 2016 年驟逝，享年 65 歲。淡江大橋是她的遺作之一，由 Zaha Hadid Architects 團隊繼續完成。那個 211 公尺高的弧形橋塔，靈感來自雲門舞者跳躍向上的姿態——雙手合十，向天伸展。 你平常走的橋不會讓你抬頭看。這座會。 七度流標是什麼概念這才是有意思的部分。 淡江大橋的構想最早可以追溯到 1990 年代。規...