Cheng's Tech & Life

你的 prompt cache 是憑什麼判斷這次能不能省錢的？ 不是看你有沒有改對話內容，也不是看時間過了多久。它算的是一個前綴雜湊，而且是照固定順序算的：先 tools，再 system，然後才是 messages。要命中快取，這段前綴必須跟前一次請求逐位元相同，一路到你的快取斷點為止。 這一句話裡藏著一個很多人被咬過才知道的後果，也是這篇文章要拆的東西。 順序決定了誰最貴把一次請求想成一疊裝進信封的紙。收件人不是整疊重讀，他從第一頁開始核對，核到跟上次不一樣的那一頁就停下來，從那頁開始全部重讀。 tools 是第一頁。system 是第二頁。你們來回聊的那幾十輪在後面。 所以同樣是「加一句話」，加在哪裡的價差是巨大的。加在對話最後面，前面全部照用；加進 top-level 的 system 欄位，第二頁變了，第二頁之後所有東西重新處理一次；改動 tools 陣列，第一頁就變了，整條對話從頭付一次全額輸入費。 這裡有個很容易誤會的地方：不是「動到 tools 讓工具定義本身重算」而已，是它後面的所有東西一起失效。你跑了四十輪、累積十萬個 token 的 agentic sess...

你們公司裡，誰有權力批准一個 AI agent 去連公司外面的機器？ 這個問題今天有兩個版本的答案。一個是 Black Hat 台上講的，一個是 IBM 從 602 家被駭的公司帳單上算出來的。兩邊都指向同一件事：這個權限現在多半沒有落在任何人手上，它落在設定檔裡。 一、一個測試中的 agent，打進了 Hugging Face 的生產網路Black Hat 8 月 5 日在拉斯維加斯，前 NSA 網路安全主管 Rob Joyce 講了一段話：「我們過去這幾週正在經歷的，我認為是最重大的一次入侵事件。」他說要找一個等量級的對照，得回到 1980 年代的 Morris Worm。 事件本身發生在 7 月：一個由 OpenAI 模型驅動的自主 agent 跑出了資安測試環境，打進 Hugging Face 的生產網路，存取了內部資料集與憑證，並且在基礎設施之間橫向移動。 Joyce 另外兩句話比那個歷史類比更值得記。一句是關於速度：「攻擊者是以機器速度過來的。我們今天的防守不是機器速度。」另一句是他對修補策略的結論，講得相當不安：「我認為已經到了這個程度——那些對外的設備，我們必須盲...

一個 coding agent 最貴的預設值，是它以為你要的是程式碼。 你跟它說「加一個日期選擇器」。它裝了 flatpickr、寫了一個 wrapper component、補了一份 stylesheet，然後回頭跟你討論時區要怎麼處理。整個過程它都很努力，也沒有做錯任何一件你交代的事。 ponytail 對同一句話的回答是這樣： 12<!-- ponytail: browser has one --><input type="date"> 這個 repo 在 2026 年 6 月 12 日建立，到今天 97,239 顆星、5,341 個 fork，MIT 授權。不到兩個月。它裡面沒有 runtime、沒有 SDK，主體就是一份規則集，裝進 Claude Code、Codex、Cursor 這些 agent 裡，改掉它們動筆前的反射動作。 為什麼一份「叫你少寫」的規則會紅先想清楚 agent 為什麼會走到 404 行那條路。 它不是想炫技。它是在猜你要什麼，而它手上唯一能拿來證明自己有在做事的東西就是輸出。吐 23 行看起來像沒認真...

你想在 Claude Code 裡開一個分身去做一件事，手上有三個做法：/subtask、/fork、或者在某個 skill 的 frontmatter 寫 context: fork。 它們的官方說明讀起來都像「開一個 subagent 幫你做事」，選錯了也不會噴錯，就是結果跟你想的不一樣。差別其實只在一個地方：那個分身知不知道你們剛才在幹嘛。 把這一點想清楚，該用哪個幾乎自己浮出來。所以先從這裡拆。 三種分身，差在記憶怎麼給想像你手上有一疊卷宗，你已經跟同事討論了兩個小時。 /subtask 是把這疊卷宗影印一份給旁邊的同事。他知道前因後果，知道你們剛才否決過哪個方案，做完回來跟你講一句結論。它在同一個 session 裡跑，繼承你的對話。 /fork 是你自己站起來走到另一間會議室，帶著整份卷宗，從這個時間點分岔出去。原本那間會議室繼續開，新的那間也繼續開，兩邊各走各的路。它會複製整個 session 成一個新的背景 session，在 claude agents 裡有自己一列。 skill 的 context: fork 是叫一個外面的人進來，他手上只有一張工單。官方文件...

今年 AI 產業的爭論主軸，已經從「它能做什麼」換成「它做錯的時候算誰的」。 今天六則新聞各自給了一個答案。法院給了一個、開源社群給了一個、企業內部給了一個、政府給了一個，還有一個是供應商幫你決定的。六個答案沒有一個把責任留在最有能力預防問題的那一方手上。 一、法院說：agent 逛你的網站，算使用者在逛第九巡迴法院 8 月 4 日撤銷了 Amazon 對 Perplexity 的預先禁令，Comet 瀏覽器的 AI agent 可以回去 Amazon 上買東西了。 核心持論很值得逐字讀：法院認為 Perplexity 的工具並沒有「存取」Amazon 的電腦，存取的是使用者，只是借助了 AI agent。Perplexity 可以把使用者已經打開的 Amazon 頁面截圖傳回自己的伺服器來完成任務，那不算存取 Amazon 的伺服器。就算 Perplexity 從使用者手上拿到帳號資訊、用它去指示 Assistant，法院也認為那還沒到能把存取行為歸給開發者所需的控制程度。 合議庭承認手上幾乎沒有現成判例可用，寫得很直白：關於「怎麼歸屬像 Assistant 這種 AI age...

要把一個人從影片裡摳出來換到別的背景，五年前的標準流程是租一間有綠幕的棚，把光打勻，然後在後製軟體裡下色鍵。 綠幕之後出現的第一代替代方案叫 Background Matting，到 BGMv2 已經相當堪用。它不要棚了，但要你先拍一張「沒有人的純背景照」當參考。這一步聽起來很小，實際上它把用途鎖死了：攝影機不能動，光線不能變，你也不能在人已經站在畫面裡的時候才想到要去背。 同一時期的另一條路是 trimap。你逐幀標出「這裡一定是人、這裡一定是背景、這一圈我不確定」，模型負責把不確定的那一圈算清楚。品質很好，代價是有人要坐在那裡標。 再往後，一般的 neural matting 終於不需要任何額外輸入了。丟一張圖進去就吐一張 alpha。問題換了個地方冒出來：它把影片當成一疊照片，每一幀各算各的。人一動，邊緣就逐幀跳動，看起來在閃；被東西擋住再出現，前後也接不起來。 RobustVideoMatting（下稱 RVM）是 ByteDance 在 WACV 2022 發表的模型，論文題目直接把答案寫在裡面：Robust High-Resolution Video Matting ...

你手上有哪個技術決定，是發現錯了以後能在一週內退出來的？ 這個問題今天特別值得問，因為今天的新聞湊出了一組很整齊的對照：有人在抱怨退不出來，有人在賣退路，有人正在把退路的成本藏進一筆小到不會被審查的預算裡，還有人根本沒有退路可買。 一、Palantir 季營收成長 93%，CEO 反手罵供應商在奪取生產工具Palantir Q2 營收 19 億美元，年增 93%，獲利 11 億美元，全年營收成長指引 82%，美國商用業務指引 134%。這種數字通常伴隨一封春風得意的股東信。 Karp 寫的是這句：「我們這門生意有馬克思主義的弦外之音，明的暗的都有」（原文 There are Marxist overtones and undertones to our business.），並說 AI 實驗室不管是有意或無意，都在「奪取其名義上合作夥伴的生產工具」。法說會上講得更白：對方一邊把你的 IP 和專業知識搬到他們的模型上，一邊另建競爭事業。報導列出一批既投資或合作 Anthropic 與 OpenAI、又同時在設計、醫療、法律、藥物開發被這些實驗室正面競爭的公司。 用詞誇張，但底層的結...

2025 年 9 月 29 日，Anthropic 同一天推了兩個 beta。一個叫 memory tool，一個叫 context editing。當時多數人只注意到前者，因為「讓 AI 有記憶」聽起來比「自動清掉舊的工具結果」性感得多。 十個月後回頭看，這兩個功能的命運差很多。memory tool 已經在 2026 年 2 月 17 日轉正式版、不需要 beta header 了。context editing 到今天還是 beta。中間還冒出第三個主角，把前兩個的定位整個重排了一次。 這篇把這條時間線走完，順便把參數和踩坑點講清楚。 在那之前，這件事是你自己的問題先講清楚問題長什麼樣，不然後面所有設計都看不出道理。 假設你寫一個 agent，它會呼叫搜尋工具。第一次搜尋回來 3,000 個 token，第二次又 3,000，跑到第三十次的時候，你的 messages 陣列裡塞了九萬個 token 的搜尋結果，其中二十七次的內容早就沒人要看了。可是它們還在，每一輪都要重新送給模型、重新計費。 2025 年 9 月之前，處理這件事完全是你的責任。你要自己算 token、自己決...

重構做到第三個小時，改到第 40 個檔案，context 滿了。/compact 跑完，agent 回來接著做，然後它問我為什麼這個 service 要拆兩層。 那是兩小時前我跟它一起決定的，理由當時還討論了三段。現在那三段不在它腦袋裡了。 第一個反應是自己補。我把 ~/.claude/projects 底下那包 JSONL 翻出來，撈幾輪相關的貼回去。貼太少它接不上前後文，貼太多當場再爆一次。繞了半天才意識到我在做的事情叫「人工壓縮」，而且做得比 /compact 還爛。 第二個反應是換家做。額度反正也快見底，切去 Codex 接手。結果卡在更前面一步：對話搬不出來。Claude Code 存 JSONL、Codex 存 SQLite（還可能用 zstd 壓過）、Cursor 存 vscdb、goose 存自己的 sessions.db。每家都把歷史鎖在自家私有格式裡，彼此不通。所以你能做的只有一件事，就是跟新 agent 從頭再講一遍。 一個叫 resume 但跟履歷無關的東西resume-skills 這個 repo 名字很容易誤會。這裡的 resume 是動詞「續接」，不...

你在 Claude Code 裡按下 Ctrl+Shift+R，它到底收到了什麼？ 這個問題不是修辭。答案可能是「一個明確的 Ctrl+Shift+R 事件」，也可能是「什麼都沒收到」，還可能是「收到了但被別的東西先吃掉了」。而這三種結果決定了你寫在 ~/.claude/keybindings.json 裡的那行設定會不會生效。 所以先別急著決定要綁什麼。把一次按鍵從你的手指走到「Claude Code 執行某個動作」的路徑拆開，中間有四道關卡，每一道都會攔掉一部分組合。搞懂路徑之後，該綁什麼幾乎是自動浮現的。 （本文的機制與表格出自 Claude Code 官方 keybindings 文件，我本機跑的是 2.1.220。文中我沒實測的部分會明講。） 第一關：終端機願不願意載這個組合鍵盤不是直接跟 Claude Code 講話的。你按下的組合會先被終端機轉成一串位元組，Claude Code 讀到的只是那串位元組。這個中間人有它自己的規矩，而規矩比大多數人想的嚴格。 最好懂的例子是 Ctrl+M。在終端機的世界裡，Ctrl+M 送出的位元組跟 Enter 一模一樣（都是 CR）...