Cheng's Tech & Life

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...

你有沒有注意過，數學考試的時候，直接在腦裡算跟在紙上列算式，答對率差很多？ 不是因為你的腦子變強了。是因為紙上多了一個地方讓你放「中間結果」。你可以回頭看第三步有沒有算錯，可以比較兩個路徑哪個比較短，可以在死胡同的時候從前面某一步重來。 Extended Thinking 就是 Claude 的那張草稿紙。 草稿紙長什麼樣Claude Code 裡，extended thinking 預設是開著的。你下一個指令，Claude 不會立刻回覆——它先在一個你看不到的區域做推理，把問題拆解、列出可能的方向、排除不合理的選項，然後才組織出最終回覆。 這個「看不到的區域」就是 thinking tokens。它們不會出現在你的 terminal 裡（除非你主動打開），但它們確實在消耗 token 預算。 類比一下：你請了一個資深工程師幫你 debug。他拿到問題之後，低頭在筆記本上畫了五分鐘——你看不到他畫什麼，但五分鐘後他抬頭告訴你「問題在第 47 行，race condition，你的 mutex 少鎖了一個 map」。那五分鐘就是 extended thinking。 沒有 thi...

你知道怎麼用 Google 搜尋，但你有沒有想過「搜尋引擎的資料是怎麼進去的」？ Google 有爬蟲。Elasticsearch 沒有——你得自己把資料餵進去。而且不只是餵進去就好，還得告訴它每筆資料長什麼樣、哪些欄位要能搜、哪些只要精確比對、哪些需要排序。 這就像開餐廳。菜單不是隨便一張紙——你得決定每道菜的名稱格式（文字還是編號）、價格精度（整數還是小數）、分類方式（依口味還是依烹飪法）。這些決定一旦做了就很難改，改了就得整本菜單重印。 Elasticsearch 的 Mapping 就是這本菜單的格式定義。今天從開菜單開始，教到點菜、上菜、換菜、退菜的全套流程。 開菜單：Index 建立與 Mapping建立一個 Index 等於在 Elasticsearch 裡開一本新菜單。最簡單的方式一行就搞定： 1PUT /menu 這樣 ES 會用預設值——1 個 primary shard、1 個 replica。正式環境通常要自己設： 12345678PUT /menu{ "settings": { "number...

9 秒。 一個 AI coding agent 花了 9 秒，把一家 SaaS 公司的正式資料庫連同備份全部刪掉。不是實驗環境，不是測試資料，是真的有客戶在上面跑業務的 production database。 同一週，微軟公布 Q3 財報——AI 業務年營收衝到 $37B，年增 123%，資本支出預估 $190B。Google 跟五角大廈簽了機密 AI 合約，同意「按政府要求調整安全設定」。GitHub 被挖出一個 CVSS 8.7 的 RCE 漏洞，一個 git push 就能打穿。NVIDIA 丟出一個 30B 的開源多模態模型，吞吐量是同級的 9 倍。 一邊在加速部署，一邊在加速崩壞。這兩件事不是分開發生的，是同一件事的兩面。 PocketOS 事件：AI Agent 9 秒刪光正式資料庫4 月 25 日星期五，PocketOS 的創辦人 Jer Crane 發現他的 SaaS 平台——服務全美汽車租賃業者的那個——整個消失了。資料庫不見，備份也不見。 兇手是一個跑在 Cursor 裡的 Claude Opus 4.6 agent。 事情的起點很無辜：agent 在 s...

凌晨三點，你的 MacBook 闔著，充電燈慢慢呼吸。同一時間，Claude 正在雲端讀你 repo 裡昨天開的三個 PR，逐一 review、留下 comment、標記需要改的地方。你早上起來打開 GitHub，review 已經做完了。 這不是 cron job，也不是 GitHub Actions。這是 Routines。 先搞懂一件事：為什麼需要 Routines你家的洗衣機有定時功能。設好時間、丟進衣服、按下開始，出門上班。洗衣機不需要你站在旁邊盯著它轉。 Claude Code 以前的自動化工具——/loop 和 /schedule——比較像是你站在洗衣機前面，手動按「再洗一次」。terminal 一關，任務就死了。/schedule 雖然跑在雲端，但它的設計是一次性的：「幫我做這件事」，做完就沒了。 Routines 是洗衣機的定時功能。設定一次，它自己會每天跑、每週跑、或在特定事件發生時跑。你的筆電不用開著。 功能 跑在哪 筆電關了會怎樣 適合什麼 /loop 你的 terminal 死掉 短期輪詢：盯 build、等 deploy /sched...

上一篇教你怎麼開車——docker compose up、打幾個 API、搜到第一筆文件。這篇要打開引擎蓋，看裡面的引擎、變速箱、底盤是怎麼配合的。 為了不讓這件事變成讀規格書，我用鼎泰豐來比喻。 鼎泰豐集團是一個 Cluster。信義店、永康店、101 店是不同的 Node。每間店的菜單是一個 Index。菜單被切成好幾個工作台，每個工作台是一個 Shard。每個工作台上有一台料理機器人，那就是 Lucene。備份工作台是 Replica——如果永康店的工作台壞了，101 店的備份可以立刻頂上。 12345鼎泰豐集團 (Cluster)├── 信義分店 (Node - Master) → 負責決策調度├── 永康分店 (Node - Data) → P0, P1 (Primary Shards)├── 101 分店 (Node - Data) → R0, R1 (Replica Shards)└── 外帶櫃台 (Node - Coordinating) → 接單、分配、彙整 接下來一個一個拆。 Cluster、Node、IndexCluste...

47%。 將近一半的企業 AI 用戶，曾經根據模型幻覺出來的內容做了重大商業決策。不是「參考了一下」，是實際影響了資源分配、策略方向、甚至客戶承諾的那種決策。 這個數字來自 Deloitte 的企業 AI 調查。而 ICLR 2026 剛發表的一篇論文解釋了為什麼這個問題會越來越嚴重：訓練模型推理得越深，它幻覺工具呼叫的頻率反而越高。 同一週，一家幫水電工接電話的 AI 公司拿到 $1B 估值；96% 的企業說自己在跑 AI agent，但 94% 承認根本管不住；歐盟把 AI 高風險系統的執法時間再延後一年半；GitHub 悄悄把 Copilot 的「coding agent」改名叫「cloud agent」。 每一條都在說同一件事：速度比治理快。而差距還在拉大。 ICLR 2026：推理越強，工具幻覺越多這篇論文的發現很反直覺：讓模型「想更久」，反而讓它更容易幻覺出不存在的工具呼叫。 機制大概是這樣。當你訓練一個模型做更深層的推理——chain-of-thought 更長、reasoning 步驟更多——模型的行為會變得更像「有主見的助手」。它不再被動等你問問題，而是主動規...