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Claude Code 的 MCP，你大概只用了三分之一：把被冷落的 Prompts 和 Resources 撿回來
先別管 MCP 能接多少工具、能串多少服務。先問一件更基本的事：當你接上一個 MCP server 的那一刻，Claude Code 到底從它那裡拿到了幾種東西？ 大部分人的答案是「一種」——工具。你接了 GitHub server，就叫它開 PR；接了資料庫 server，就叫它查資料。工具（Tools）確實是 MCP 最常被用到的部分。但如果你只用到工具，那你手上這台機器，其實只發動了三分之一。 把 MCP 拆開，裡面有三個抽屜MCP 這個協定，設計上暴露給你的不是一種介面，是三種。官方把它們叫做三個 primitives：Tools、Resources、Prompts。它們最關鍵的差別不在「能做什麼」，而在一個你大概沒想過的問題上——這東西是誰決定要用的？ 工具（Tools），是模型決定要不要用的。你說「幫我開個 PR」，Claude 自己判斷「這需要呼叫 GitHub 的 create_pr 工具」，然後就去按了。決定權在 AI 手上。 資源（Resources），是你或應用程式決定要不要用的。它是一份唯讀的資料——一個檔案、一張資料表的 schema、一則 issue ...
AI 與科技新聞摘要 20260706：當實驗室開始賣「還沒到手的成果」
把這週的幾則新聞攤在同一張桌上，會看到一個不太舒服的共同點：越來越多前沿實驗室，開始把「還沒發生的成果」拿出來當「已經到手的成果」講。有人是對股東講，有人是對員工講，有人是對整個市場講。差別只在——誰的牛皮還撐得住外界去戳。 一、Anthropic 不只賣鏟子了，它自己下海挖金礦Anthropic 在舊金山發表了 Claude Science，一個給科學家的 AI 工作台，整合了 60 幾個科學資料庫，每個產出都帶著「可稽核歷史」讓人重現。這部分是好事，一位 UCSF 的研究者用它幾分鐘就揪出一個資料集裡的病毒污染——那個東西他們用傳統方法找了一年沒找到。 真正值得盯著看的是第二件事：Anthropic 同時宣布自己要做新藥開發，專攻傳統藥廠不想碰的「被忽視疾病」。這是頂尖模型實驗室第一次，從「賣工具給藥廠」跨到「自己找藥」。 賣鏟子的人開始自己挖金礦，聽起來很勵志，但地基裡埋了一個問題。藥廠把最敏感的研究資料交給這個平台的同時，這個平台自己也想做藥。今天沒事，是因為大家還在蜜月期；哪天利益真的撞上，你會希望自己不是那個把家當都搬進去的客戶。消息一出，Schrödinger 盤中...
hermes-hudui：把 AI Agent 的碎片變成一塊即時儀表板，但先搞清楚你是不是需要它的人
先問你一個問題，答對了下面都不用看：你手上那隻 AI agent，現在到底記得多少東西、學會了哪些技能、這個月燒了你幾塊美金——你答得出來嗎？ 如果你答得出來，或者你根本不在乎，那這篇可以關掉了。真正會被 hermes-hudui 打中的，是另一種人：agent 已經跑了一陣子，~/.hermes/ 這個資料夾越長越大，裡面塞著 session 紀錄、記憶、技能、排程，散成一地碎片，你隱約覺得該有個地方能一眼看懂它在幹嘛——但又懶得為了這件事去接一套監控平台。 它做的事，比你想的少大部分監控工具的思路是這樣：讓被監控的對象「主動回報」。裝一個 SDK、埋幾個 telemetry 點、把資料送到某個後台，然後你在儀表板上看。LangSmith、LangFuse 都是這條路，做 trace、做 debugging，很強，但你得先改 agent 的程式碼。 hermes-hudui 反過來。它一行 agent 的程式碼都不碰，只做一件事：盯著 ~/.hermes/ 這個資料夾。agent 把資料寫在哪，它就去讀哪。本質上它不是「AI agent 監控工具」，而是「一個資料夾的即時視覺化...
這個暑假，連日本人自己都不出國了 — 旅遊從報復性反彈滑回精打細算
連最愛飛出國的日本人，這個暑假都決定待在家了。 日本最大旅行社 JTB 預估，7 月 15 日到 8 月 31 日這段暑假旺季，日本人出國大約 217 萬人次，比去年少 9%——是疫情後復甦以來，六年來第一次不增反減。更誇張的是「今年完全不打算旅遊」的比例，一口氣衝到 69%。連國內旅遊人數都掉了 4%，只是每個人花的錢反而變多。（來源：JTB 2026 暑假動向、風傳媒） 這個訊號有點刺眼。因為就在兩三年前，畫面完全相反。 以前是「多貴都飛」，現在是「算了吧」2022 到 2024 那幾年，是報復性出國的高峰。悶了兩三年，一解封大家像被放出來一樣，機票再貴照刷，飯店再滿照訂，行事曆一有連假就往機場衝。那時候的心態是「先飛再說，錢再賺就有」。 2026 的心態換了。同一批人，現在打開訂票頁面會先停三秒。不是不想飛，是那個數字讓人手抖了一下。 那到底是什麼變貴了？大家在新聞上罵最兇的，是日本從 7 月 1 日起把國際觀光旅客稅從 1,000 日圓漲到 3,000 日圓，整整三倍。（來源：Trip.com）聽起來很兇，但攤開來算，一個人多繳大概新台幣 600 元——說真的，這在整趟旅...
AI 與科技新聞摘要 20260705 — 模型一週比一週快，量它的那把尺卻越來越短
週五晚上，OpenRouter 的排行榜又洗了一次牌。這次把 Anthropic 幾個模型擠下去的，是一個很多人叫不出全名的名字，來自北京。 過去一整年，AI 新聞的節奏大概是「這個月誰又刷新了跑分」。這禮拜也是——更快的模型、更便宜的推理、更密集的發布。表面上全是好消息。但如果把這幾則排在一起，會浮出一條讓人不太舒服的線：能力衝得越快，我們手上那把「用來量它、看懂它、對它負責」的尺，反而越縮越短。快，正在把「看不清楚」這件事一起加速。 下面五則，就順著這條落差往下看。 一、中國 GLM-5.2 開源，能力逼近 Opus，價格只有六分之一先講讓排行榜換血的那則。北京的 Z.ai（前身智譜）丟出旗艦模型 GLM-5.2，直接用 MIT 授權把權重公開，沒有地區限制。7,440 億總參數的 MoE 架構、100 萬 token 脈絡窗口，在 SWE-bench Pro 拿到 62.1 分——Claude Opus 4.8 是 69.2，差距沒有想像中大。價格更狠：每百萬 token 輸入約 1.4 美元、輸出 4.4 美元，大概是美國封閉模型的六分之一。（來源：Euronews，20...
為什麼要在系統中間放一個 Kafka — 訊息佇列買的不是速度，是兩邊不必同時在線
很久很久以前——大概就是你第一份工作那個系統——兩個服務要溝通，做法只有一種：A 想通知 B，就直接呼叫 B 的 API。再土一點的，A 直接把資料寫進 B 的資料庫。能動，就先這樣。 這條線一開始很好用。直到系統長大。 直連的甜蜜期，跟它後來的帳單A 直接呼叫 B，問題不會馬上出現，會慢慢長出來。 第一個坑：B 掛了，A 跟著卡住。你只是想通知一聲「有筆新訂單」，結果 B 剛好在重啟，A 這邊的請求就卡在那裡等超時，甚至整條流程失敗。兩個本來各自獨立的服務，命被綁在一起了。 第二個坑：B 忙不過來，A 會把它打爆。促銷一開，A 每秒送一萬筆過去，B 只能處理三千，剩下七千不是排隊排到天荒地老，就是直接被拒。A 完全不知道 B 的死活，只管一直塞。 第三個坑，是最陰的。今天除了 B，C 也想知道「有新訂單」，明天又多一個 D。每加一個下游，你就得回去改 A 的程式碼，讓它「認識」C、認識 D，一個個去呼叫。三個服務要互相通知，你要拉三條線；十個服務，理論上要拉將近一百條。這團線最後會纏成一坨沒人敢動的毛球。 說穿了，直連真正的成本不在「慢」，在耦合——A 得認識每一個要通知的對象...
高股息還是 0050？先別問哪個賺，先問你缺的是現金流還是紀律
先問你自己一個問題，別急著往下看：如果從今天起五年內你都不會賣掉手上的 ETF，你會買高股息，還是市值型？ 會停頓一下，代表你其實沒想清楚。而大部分人選 ETF 的時候，都沒想清楚這題，就先被「月月配」「被動收入」這幾個字勾走了。 風向確實變了，但風向不是拿來跟的2026 年台股的存股圈出現一個明顯的轉折。元大台灣 50（0050）重新奪回規模與人氣的雙料冠軍，資產規模衝到 8,414 億元、受益人數 170 萬，正式超車前兩年高股息的招牌國泰永續高股息（00878，規模 4,539 億、受益人約 168 萬）。連定期定額都出現鬆動——證交所公布元月定期定額前 20 大交易戶數全面下滑，PTT 股板上一片「高股息只會跟跌不跟漲，報酬輸 0050、006208」的聲音。 看到這種數據，很多人的第一反應是：那我是不是該把高股息換成市值型？ 慢著。這正是最該踩剎車的地方。兩年前風向完全相反，那時滿街都在喊「存高股息領息安心」，現在漲上來了又變成「市值型才是王道」。跟著風向換來換去的人，通常是每個轉折點都恰好站錯邊。真正的問題從來不是「現在流行哪個」，而是「這個東西適不適合此刻的你」。要...
AI 與科技新聞摘要 20260704
這禮拜把 AI 新聞攤開來看，會發現一件有點反常的事：幾乎沒有一則是在講「哪個模型又變強了」。跑分榜那一欄安靜得不像話。 真正在動的，是這些公司踩在底下的那層東西——電從哪裡來、晶片誰供、錢跟誰要、要不要乾脆去抱政府的大腿。模型能力像露出水面的冰山，大家平常盯著看的就那一角；這幾天集中冒出來的新聞，全是水面下那塊。而水面下那塊有個討厭的性質：它撐著整座冰山，但它出事的時候，你往往是最後一個知道的。 下面五則，就照這條線往下挖。 一、OpenAI 想把 5% 送給美國政府，還要同業一起交先講最讓人愣住的那則。根據英國《金融時報》、CNBC 轉述，OpenAI 正在跟川普政府談，打算把公司大約 5% 的股權交給美國政府——以三月那輪 8,520 億美元投後估值換算，這 5% 值大約 426 億美元。而且 Sam Altman 不只想自己交，他把這個構想直接向川普、商務部長 Lutnick、財政部長 Bessent 提了一輪，還希望 Anthropic、Google、Meta 也各交一份，湊成一個類似阿拉斯加永久基金（1976 年成立、拿石油盈餘發全民股利的那個）的公共財富工具。 聽起...
一個 AI 扮 12 個工程師：真正值錢的不是人多，是它逼你把問題拆開
有個反直覺的事實，先放在這裡：如果你把一個 AI 拆成 12 個角色，它們背後其實是同一顆模型。沒有真的多請 11 個人，沒有多花 11 份腦力。那為什麼「一個 AI 扮 12 個工程師」這件事，做出來的東西反而會比「一個全能 AI 一次搞定」更靠譜？ my-claude-devteam 這個 Claude Code 外掛，就是把這個問題攤開來給你看。它把單一的 Claude 擴充成一支模擬的軟體開發團隊——產品經理幫你把需求拆成任務、架構師做技術選型、前端寫 UI、後端寫 API、QA 寫測試、資安審查員抓漏洞。聽起來像行銷話術，一堆頭銜疊上去顯得很厲害。但頭銜不是重點。重點是它逼你、也逼 AI，做了一件平常會偷懶跳過的事。 來源：my-claude-devteam GitHub repo（andrewgcodes/my-claude-devteam），內容為個人學習筆記整理，實際功能以官方 repo 為準。 你平常用 Claude Code，其實是「一個人校長兼撞鐘」想像一間只有一個員工的公司。這個人早上是業務、中午變工程師、下午當會計、晚上還要自己稽核自己的帳...
Claude Code 接管瀏覽器完整教學 — 讓 AI 自己開分頁，去看它剛寫好的頁面到底長怎樣
先講一個你八成很熟的畫面。 你請 Claude Code 幫你刻一個頁面，它劈哩啪啦改了五六個檔案，最後回你一句「完成了，頁面已經照你的需求調整好」。然後呢？然後你就得自己 alt-tab 切到瀏覽器，重新整理，瞇著眼睛看版有沒有跑掉、按鈕會不會點、F12 打開看 console 有沒有紅字。有紅字的話，你還得把那串錯誤複製起來，切回終端機，貼給它：「欸你這邊噴 error 了」。它再改，你再切過去看。改一次、看一次、貼一次。 這個迴圈跑個幾輪，你就會發現一件很微妙的事：真正在「測試」的人是你，不是它。 Claude 負責寫，你負責看。它像一個手很快但眼睛蒙著布的工人，你則是全程站在它旁邊當那雙眼睛，一邊看一邊回報「往左一點、這裡歪了、那顆按鈕死掉了」。 卡住的到底是哪一步我們把這個卡點拆開看，會清楚很多。 一個 coding agent 要能「自己把事情做完」，最少要能做三件事：寫（build）、跑（test）、確認結果對不對（verify）。Claude Code 在「寫」這件事上已經很猛了，它讀得到你的檔案、跑得動終端機指令、npm test 這種純文字的驗證它也接得住——...
