Cheng's Tech & Life

上禮拜滑臉書，張忠謀跟他太太出現在一支影片裡，笑得很慈祥，說要送書給有緣人，順便帶大家進一個「穩健佈局」的投資群組。畫面很清楚，嘴型對得上，連那個熟悉的溫和語調都在。留言區一堆人在問怎麼加入。 你會不會點？ 先講事實：台積電早就發過聲明，張忠謀夫婦、魏哲家都沒有經營任何公開社群帳號，也沒辦過這種活動。那支影片是假的。可是它逼真到連留言區都在排隊。問題來了，真正該問的問題其實不是「這支影片做得多像」，而是你到底憑什麼決定要不要相信螢幕上的一張臉。 眼見為憑，第一次大規模失效人類幾萬年來最省成本的信任機制，就是「我親眼看到、親耳聽到」。它便宜、快、大部分時候夠用，所以我們的大腦把它設成了預設值：看到臉先信，聽到聲音先信，有懷疑再說。 deepfake 幹的事情，是第一次讓這個預設值大規模失靈。以前偽造一個名人站台要成本、要技術、要冒被抓的風險；現在生成一支假影片、複製一段聲音，幾分鐘、幾乎零成本。這裡有個很不對稱的東西：詐騙方的成本趨近於零，你的下行卻可能是畢生積蓄。 只要一件事的下行很大、上行有限，理性的做法就是別碰。你點進那個投資群組，最好的結果是「沒被騙」，也就是回到原點；最壞...

一個駭客，一份 2023 年的舊源碼，把 AI 音樂公司 Suno 的爬蟲清單攤在陽光底下：十一萬小時的 YouTube Music、Deezer、Genius，連 podcast 的 RSS 都沒放過。公司對外的說法一直是「訓練資料來自公開網路上的音樂檔」，源碼裡寫的，是另一回事。 我看這禮拜的新聞，腦子裡一直轉同一個問題。不是「誰的模型比較強」，是「這場豪賭要是賭錯了，痛的會是誰」。你會發現答案幾乎都一樣：不是按下按鈕的那個人。 一、Suno 被駭，爬蟲清單攤在陽光下404 Media 揭露了細節。駭客說他在 2025 年 11 月用一次供應鏈攻擊，拿到 Suno 一名員工的 GitHub 與雲端憑證，順著摸進源碼。裡面清清楚楚寫著要去哪裡抓資料：genius_hq、youtube_music、freesound、jamendo、deezer 一路列下去，光 YouTube Music 就標了十一萬小時，還特地去搜歌曲的 a cappella 版本，好把人聲軌拆出來訓練。順帶外洩的，還有幾十萬名付費用戶的 email、電話跟部分刷卡資料。Suno 的回應是這批是「已經沒在用的...

要讓 /users 這個網址對到一段處理程式，Servlet 時代你得先開一個 class 繼承 HttpServlet，覆寫 doGet，再翻到 web.xml 補上兩段 XML：一段 <servlet> 宣告這個 class，一段 <servlet-mapping> 把它綁到 /users。兩段分開寫，中間靠一個 <servlet-name> 字串對上。字串打錯，編譯器不會理你，Tomcat 起來之前你也不會知道，等到瀏覽器噴 404 才回頭找，原來是 mapping 裡的名字少打一個字。 同樣一件事，現在你只要在方法上面掛一行 @GetMapping("/users")。 大部分人講到這裡就結束了，結論是「註解比較簡潔，少打很多字」。這句話沒錯，但它把重點講小了。註解省下的不是那幾行 XML，是那張「哪個請求該交給哪段程式」的分派表本身。這張表以前存在你腦子裡，也散在每個 doGet 的 if-else 裡。現在它被搬走了。這篇就順著同一個動作，一段一段對照，看那張表是怎麼從你手上消失的。 掛一個網址上去，以前要動三個...

先講結論：讓 agent 會「動」的，不是那顆模型你每天用的 ChatGPT、Claude，本質上是一次問、一次答：你丟一段文字進去，它吐一段文字出來，然後就結束了。它可以在回答裡「說」自己要去查資料、改檔案、寄信，但它一件也做不了——沒有手、沒有記憶、沒有權限。 那為什麼像 Claude Code 這種東西，可以真的打開你的 repo、改十幾個檔案、跑測試、看到紅字再回頭修？ 答案不在模型身上，在模型外面那一圈程式碼。這圈程式碼有個名字，叫 harness（骨架、外層架構）。模型負責推理與決策；harness 負責給它工具、幫它記住狀態、在它闖禍前先攔一手。一句話：agent 的能動性，是 harness 給的，不是模型自帶的。 這是一個 8 篇的系列。我會帶你從最裡面那個小小的迴圈開始，一層一層把 harness 拆開，看清楚一個現代 AI agent 到底由哪些零件組成。這一篇是開篇導讀——先讓你看懂全貌，後面 7 篇再逐層鑽進去。內容全部來自一份很扎實的開源教材 hardness1020/awesome-agent-architecture，它把現代 agent 拆成 8...

你在 Slack 頻道打一句「@Claude 幫我把這個 timeout 的 bug 查一下」，然後回去喝咖啡。三分鐘後，thread 裡多了一個 PR 連結。 這中間發生了什麼？先別急著問它能拿來幹嘛。先看它收到你這句話之後，第一件事做什麼，把這條流程拆開，什麼時候該用、什麼時候不該用，答案自己會浮出來。 第一步：它先判斷你到底想幹嘛你 @Claude 的那句話進來，它做的第一件事不是動手寫 code，是分類。判斷你這句是要它「寫程式」，還是只是要它「聊聊、分析一下」。 管這件事的設定叫 Routing Mode，有兩種。Code only 很單純，不管你說什麼都當成 coding 任務丟給 Claude Code。Code + Chat 聰明一點，會自己分流：像在寫程式的丟去 Claude Code，像在問問題的就當一般對話回。萬一它判斷錯了，把你的 coding 需求當成閒聊，你可以按一個「Retry as Code」把它掰回來。 拿生活場景比喻，這就是公司前台。你進門，前台先問你「找工程部，還是諮詢櫃台？」，問對了，後面才不會把你帶錯地方。Routing Mode 就是在...

同一個禮拜，一家公司靠著「市場終於相信它會賺到 AI 的錢」衝上全球市值第一，另一家只因為一個模型晚交了幾週，一天蒸發掉快兩千億美元。市場到底在為哪一種東西付錢？ 答案比大家願意承認的難聽：付的是敘事，不是地基。敘事漲得快、崩得也快；真正抽不走的那部分，藏在沒人愛看的營收數字裡。這禮拜六條新聞，剛好把這條縫拉開給你看。 一、Apple 市值一度超車 Nvidia，重登全球第一07-17 盤中，Apple 股價衝到 332 美元附近，市值逼近 4.88 兆美元，一度壓過 Nvidia 的 4.84 兆，兩邊當天多次互換第一名，收盤 Nvidia 才小幅反超。Apple 今年以來漲了約 23%，市場對它的說法從「AI 落後者」翻成「AI 變現受益者」。 值得盯的不是誰第一，是這個位子換人坐的理由。Apple 這半年沒推出什麼驚天動地的模型，漲的是「敘事」，大家開始相信它能把 AI 塞進十幾億台裝置去收錢。股價領先於事實，這在多頭裡是常態。但要記得，靠敘事撐起來的領先，跟靠出貨撐起來的領先，是兩種東西。前者換個故事就會掉下來。（來源：CNBC） 二、Google Gemini 3.5 ...

在一個你沒寫過的 codebase 裡搞懂某個功能怎麼實作，這件事一直被當成搜尋問題。開 grep、打關鍵字、翻結果。但它其實不是搜尋問題，是一張圖的問題。 grep 一次只回答一件事：哪幾行出現了這個字串。可是你翻 codebase 的時候，腦子裡真正想知道的通常不是「這個字在哪」，是「這個函式被誰呼叫、它又呼叫了誰、我改它會炸到哪裡」。那是關係，不是字串。grep 看得到點，看不到線。 你其實一直在用腦袋拼一張圖回想一下上次接手別人的專案。你打開一個 controller，看到它注入了一個 service，跳過去；service 又依賴三個 repository，再跳過去；其中一個 repository 繼承了某個 base class，藏在另一個目錄。翻到第七個檔案的時候，前三個檔案的關係你已經記不清了，得往回捲。 你在做的事，是拿肉眼跟短期記憶，手動把一張依賴關係圖拼出來。拼得慢、還很容易漏。graphify 做的，就是把這張你本來要用腦拼的圖，先幫你建好。 它的做法不玄。用 tree-sitter 把大約 40 種語言的原始碼解析成 AST，從裡面抓出 import、呼...

以前想在腳本裡用 Claude Code，流程大概是這樣：claude -p 丟一個 prompt 進去，它吐回一段文字，然後你寫一串 grep 加 sed，從那段文字裡把你真正要的那個答案撈出來。 能跑。但每次跑起來心臟都懸著。因為那段文字是「講給人聽的」——它今天回「結果是 42」，明天心情好一點回「經過分析，我認為結果應該是 42 喔」，你的 grep '結果是 ([0-9]+)' 就當場失效。你不是在解析資料，你是在猜 AI 這次會怎麼講話。 這篇要講的，就是怎麼把這件事從「猜」變成「讀」。 口頭報告 vs 填好的表格先用一個生活場景把問題講清楚。 你向路人問路，他跟你講一長串：「你先直走，看到那個很大的全家左轉，走一小段有間麵店再右轉……」你得一邊聽一邊在腦子裡記路口。他要是換個講法、順序調一下，你就記錯。這是純文字。 換個方式：他直接給你一張紙，上面第一格寫「第 1 個路口：左轉」、第二格寫「第 2 個路口：右轉」。你不用聽懂他整段話，你只要看第幾格。這就是結構化輸出。每個資訊有固定的位置，你按位置去取，不管對方今天話多話少，那一格永遠在那裡。 Cla...

這禮拜打開 AI 新聞，主詞悄悄換人了。 上禮拜大家還在比哪個模型跑分高，這禮拜檯面上站著的，全是國家。中國在上海辦大會、南韓端出快九千億美元的十年計畫、黃仁勳飛去日本組產業聯盟。模型照樣一個接一個出，但決定這張牌桌多大的，已經不是實驗室，是政府。而在國家忙著蓋地基的同時，另一頭有人反過來把「模型本身」愈送愈便宜。這兩股力量把 AI 產業往兩個方向扯，值得一條一條看。 一、WAIC 2026 在上海開幕，習近平自 2018 年來首次親自出席世界人工智慧大會（WAIC）2026 以「AI Partnership for a Brighter Future」為題在上海開幕，習近平是 2018 年首屆以來第一次親自到場；前一天（07-16）並舉行「世界人工智慧合作組織」的成立簽署儀式。 一個技術大會辦到國家元首親自站台、還催生出一個國際級的合作組織，訊號不在技術，在定位。當 AI 被綁上「國際治理」跟「主權敘事」，它就從一個產業問題，變成一個誰也不敢先鬆手的政治問題。這裡真正的下行風險，不是哪個模型失控，是各國一旦把 AI 寫進國家戰略，往後任何一次技術合作或斷供，都會被放大成外交事件...

2026 年 7 月初，Anthropic 訂閱制裡一個叫 Fable 5 的模型，被公告要下架。 模型下架這種事，通常沒人會多看一眼。換一個更新更強的頂上，舊的就讓它走。但這次有人做了件反過來的事：趁它還在線上，逼它把「自己到底是怎麼解題的」一五一十講出來，然後把這套心法蒸餾成一組任何模型都能照著跑的 Claude Code skill。 這東西叫 fable-method。它的賭注一句話就講完：一個照著結構化 loop 走的中階模型，會贏過一個自由發揮的更強模型。品質不是靠模型多聰明堆出來的，是靠結構、證據、跟誠實這三件事。 聽起來像雞湯？剛好相反。這套規則裡沒有一條是拍腦袋想出來的，每一條後面都拖著一個會打自己臉的失敗測試。這點後面會講。 在打卡鐘出現之前先把時間往回拉一點，看看 fable-method 出現以前，大家是怎麼跟弱模型相處的。 便宜的、地端的、半夜沒人盯著的模型，最常出包的地方其實不是「題目太難算不出來」。是程序上的偷懶：需求還沒看完就開工、修好一個 bug 就宣告全部完成、測試根本沒跑卻寫下一行漂亮的 all tests pass、沒人叫它做的動作它自己跑...