Cheng's Tech & Life

400 億美元。 這不是市值，是 Google 這週承諾要砸進 Anthropic 的數字。410 億台幣換算一下，台積電一季的淨利差不多這個量級。 同一週，四大科技巨頭（Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft）將在 4 月 29 日集體交出 Q1 成績單。$6,500 億美元的年度資本支出計劃擺在那裡，市場不再買「AI 投資會回本」的信仰了——它要看數字。 這兩件事看起來不相關，但它們說的是同一件事的兩面。 Google 砸 $400 億投 Anthropic：競爭還是保險？4 月 24 日，Bloomberg 報導 Google 計劃向 Anthropic 投入最高 400 億美元——先付 100 億（Anthropic 估值 3,500 億），剩下 300 億看 performance milestone 達成情況分批到位。 這筆投資有點弔詭。Google 自己有 Gemini，有 Google AI Studio，有 Vertex AI。現在又要投 Anthropic 的 Claude 系列。這不是一家公司選邊站，這是同時押所有邊。 逆向問：如果 ...

怎樣做一定會在這次財報季賠錢？ 盯著 Q1 EPS 的小數點第二位，然後在財報後第一天根據「比預期好」或「比預期差」決定買賣。 這個操作邏輯有一個根本問題：你在用短期噪音做長期決策。財報日的價格波動，大部分反映的是市場預期和實際數字的差距，而不是公司的真實價值有沒有變化。搞混這兩件事的人，很容易在對的公司上賠錢。 這週的 Mag-7 財報（4/29 Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft，4/30 Apple）值得關注，但不是因為它決定了明天要不要買。是因為它會讓幾個重要的問題變得更清楚。 AI 資本支出的回報，現在才開始被認真追問Mag-7 在 2026 年的合計資本支出預計超過 6,500 億美元，其中大部分是 AI 基礎設施（GPU、資料中心、電力）。這不是小數目——整個台灣一年的 GDP 大約是 8,000 億美元。 過去兩年，這些投資基本上是「先花再說，反正大家都在花」的邏輯。市場接受這個邏輯，因為股價在漲。 但現在有一個檢驗開始了。Google Cloud 去年 Q4 年增 47.8%，但這個增速能不能維持？AWS 的 AI...

你有沒有遇過這種情況：PostToolUse hook 用 shell script 跑 linter，邏輯一複雜，腳本就開始長成怪物。條件判斷七八層，jq 拼成一行天書，維護到後來你自己都看不懂。 或者另一種情況：你想讓 hook 判斷一件事，但那件事需要「看懂」才能決定——不是規則，是判斷。rm -rf / 要攔，但 rm -rf ./node_modules 要放行，這個差別不是 regex 能搞定的。 Claude Code Hooks 現在有三種新的 hook 類型，每一種對應一類問題。這篇文章不重複 Hooks 完整指南 裡的基礎，直接從新東西講起。 三種類型，對應三個問題先把格局建出來。Claude Code 的 hook 現在有五種 type： command：執行本機 shell 腳本（舊的，大家都在用） http：POST 事件資料到一個 URL prompt：單次 LLM 評估，回傳 yes/no agent：可以用工具的 multi-turn 子代理，跑完再回傳 yes/no mcp_tool：呼叫已連接的 MCP server 上...

先問一個問題：你覺得自己久坐的問題，是「運動量不夠」造成的嗎？ 大部分工程師的答案是「對」。所以解法是下班去健身、週末騎腳踏車、報個游泳課。 這個答案，只對了一半。 久坐是一個獨立的風險因子這是很多人沒有意識到的地方。 研究發現，即使每週運動量達到建議標準，但每天久坐超過 8 小時的人，心血管疾病風險仍然顯著偏高——比同樣有運動但坐得少的人。 用一個類比：想像你每天吸兩包菸，但每週固定跑 5K。跑步的好處是真實的，但它沒有抵銷吸菸的傷害。久坐跟吸菸在這個意義上是類似的結構——下班健身幫你打開了某些代謝開關，但打不開因為你已經連續坐了 9 小時而關掉的那些。 具體機制：當你久坐，腿部的大肌群幾乎停止收縮。這讓葡萄糖攝取效率下降最多 50%，胰島素敏感性降低，跟代謝症候群直接相關的基因表現也開始偏移。這些不是「運動不夠」的問題，是連續不動超過一定時間之後的獨立生理反應。 站立辦公桌：正確但也常常用錯站立辦公桌是目前最有研究支持的介入方式之一。 證據說什麼？sit-stand 辦公桌平均每天能減少 70-116 分鐘的坐姿時間。有研究顯示使用者的胰島素阻抗改善了 23%，頸肩背痛的...

300 萬。 這是 OpenAI Codex 的週活躍開發者數字，截至 2026 年 4 月。兩個月前，這個數字是 160 萬。翻倍，用了不到 60 天。 同一週，Anthropic 在沒有太多預告的情況下，一口氣推出了兩個新產品方向，並且更新了 Claude Code 的核心設定架構。技術圈在消化 GPT-5.5 的同時，後面還有一堆東西在安靜地落地。 Claude Code 2.1.119 — config 設定終於持久化了這個更新聽起來不大，但對每天用 Claude Code 的開發者來說，它解決了一個每次新開 session 都要重設的痛點。 從 2.1.119 開始，/config 指令的設定（主題、editor mode、verbose 輸出等）會自動寫入 ~/.claude/settings.json，並且參與 project/local/policy 的 override 優先序。換句話說，你設定一次，下次開 Claude Code 就是你的環境，不用每次重來。 同一版本還加了 prUrlTemplate 設定，讓你把 PR URL 的格式綁...

美國在 AI 上的私人投資是中國的 23.1 倍。$285.9 億 vs $12.4 億。 但截至 2026 年 3 月，美中最頂尖 AI 模型的性能差距，只剩 **2.7%**。 這個比例如果出現在工程分析報告裡，你的第一反應應該是：「這個 ROI 怎麼解釋？」Stanford HAI 的 2026 AI Index Report 在 4 月 13 日發布，整份報告將近 500 頁，但真正值得停下來想的，是幾個互相矛盾的數字。 AI 能贏奧林匹亞數學賽，但看不懂時鐘SWE-bench Verified（讓 AI 修複真實 GitHub issue 的 benchmark），去年完成率 60%，今年接近 100%。幾個頂尖模型在 PhD 等級的科學題、競技數學、多模態推理上已經超越人類。 AI agent 處理真實任務的成功率，從 2025 年的 20% 跳到 **77.3%**。資安問題的解題率從 15% 到 **93%**。 同一份報告也紀錄：AI 看類比時鐘的正確率，**50.1%**。 不是 AI 笨——是「能力分布」的問題，報告叫它 jagged frontier（鋸...

同樣的事說第三遍，通常代表有個地方沒設計好。 你跟 Claude Code 說「用 pnpm 不要用 npm」，它照做了。第二天開新 session，它又裝了 npm。你說了第二次。第三次。第四次。 這不是 Claude 記性差，是 session 的設計就是這樣——每次啟動都是乾淨的 context，不帶任何記憶。CLAUDE.md 就是專門解決這件事的機制。 兩種記憶，分工不同Claude Code 有兩套跨 session 的記憶機制，先把它們搞清楚再說怎麼用。 CLAUDE.md：你寫的，Claude 讀的。放進去的是「每個 session 都要成立的規則」——build 指令、coding style、專案架構、「一定要做 X」這種事。每次 Claude Code 啟動都會自動讀進來，不需要你再說一次。 Auto Memory：Claude 寫的，你檢查的。Claude 在工作過程中，如果遇到它判斷「下次會有用」的資訊，就會自動存進去——你糾正了一個它老是用錯的函式、跑了一個奇特的 debug 流程、說了一個這個 repo 特有的習慣，它會把這些記下來。 用一個類比：...

六週。GPT-5.4 到 GPT-5.5，就是六週。 上個月還在討論 GPT-5.4 夠不夠用，這週 GPT-5.5 已經在 ChatGPT 和 Codex 上線。AI 模型的發布週期現在短到讓人懷疑：這些版本之間的差距到底是「真進化」還是「讓人有理由繼續訂閱的節奏感」？ 同一天，DeepSeek 在台灣上午發布了 V4-Pro 和 V4-Flash。定價讓人有點沉默。 OpenAI GPT-5.5 — 「Spud」上線，主打 Agentic 能力4 月 23 日，OpenAI 推出 GPT-5.5，內部代號 Spud，向 Plus、Pro、Business、Enterprise 用戶全面開放，同時升級了 Codex 的底層模型。 API 定價：$5/百萬 input tokens，$30/百萬 output tokens，context window 1M。跟 GPT-5.4 相比，token 延遲持平，但能力更強——OpenAI 的說法是「更少 tokens 做更多事的思考者」。 重點能力是多步驟工作流的自主性：GPT-5.5 設計上可以在更少用戶介入的...

大部分 AI coding 工具解決的是「怎麼讓工程師打字打得更快」這個問題。Codex 想解決的是另一個問題——怎麼讓工程師不用打字。 這個區別看起來小，但它改變了工具的整個設計邏輯。 Codex 是什麼，不是什麼先清楚一件事：2026 年的 OpenAI Codex 跟 2021 年那個同名模型沒有直接關係。新 Codex 是一個自主 coding agent 應用程式，底層跑的是 GPT-5.5，現在已有超過 300 萬名每週活躍的開發者在用。 它的定位更接近一個「可以放在背景跑的工程師同事」——你給任務，它去幹，你去睡覺。 和 Cursor、Windsurf 這種 IDE 不同，Codex 不是在你的編輯器裡工作的。它跑在雲端的隔離容器裡，每個任務有自己的 sandbox，預先 clone 你的 repo，在裡面執行指令、跑測試、改程式碼，完成後把結果推回來給你 review。 雲端 Sandbox 的設計邏輯每個 Codex 任務都在一個乾淨的容器裡跑。這個容器： 預先載入你的 git repo（透過 GitHub 連結） 可以執行 shell 指令、跑 lint...

普通規劃和 Ultraplan 的差距，不是 Claude 有多聰明。是你等不等它想清楚。 在本地跑 plan mode 的時候，Claude 開始思考，你的終端機就被佔住了。你可以等它想，也可以去做別的事，但你不知道它什麼時候想完，也沒辦法在它思考過程中給它回饋。最後它端出一個計劃，你看了之後說「這個方向不對」，然後重來。 Ultraplan 把這個流程整個翻轉。Claude 去雲端想，你繼續在本地工作。計劃生成完，它給你一個連結，你開瀏覽器去 review，可以在特定段落留言、用 emoji 反應表示認可或疑慮、要求局部修改，最後選擇怎麼執行。整個過程 Claude 替你佔用的是雲端算力，不是你的終端機。 它在後台做什麼輸入 /ultraplan 你的任務描述 之後，會看到一個確認提示。確認之後，流程啟動： 第一步，雲端環境準備。 Claude 在 Anthropic 的雲端伺服器上配置一個臨時容器，把你的 GitHub 倉庫 clone 進去。如果你的 repo 有 setup script，它會執行來安裝依賴、建立環境。 第二步，讀懂 repo。 Claude 在雲端容...