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EP210 · 2026年10月13日星期二 · 15 min read

程式碼變多，軟體沒變多

每天花 1% 的時間，掌握科技脈動。

今日金句#

“LLMs are not tools with which you write code - they are automation with which you avoid writing code.” 「LLM 不是你拿來寫程式的工具，是讓你不用寫程式的自動化。」 — Rich Hickey，Clojure 作者（來源）

“…done with an LLM coding assistant (Claude Code) under my direction. The measurements were run on my machine.” 「……由 LLM 程式助手（Claude Code）在我的指揮下完成。量測是在我的機器上跑的。」 — Linus Torvalds，Linux 創造者（來源）

“Get a review from the best model you can afford” is now firmly a Cryptographic Right Answer. 「『用你負擔得起的最好模型做 review』，現在確定是密碼學的正確答案之一。」 — Filippo Valsorda，密碼學工程師（來源）

今日主軸#

哈佛的 Fiona Chen 和 James Stratton 分析 700 多家軟體公司的 3 億筆工作事件，公司導入 coding agent 之後，程式碼行數多 30%、pull request 多 23%，Jira 上解決的 issue 和 epic 沒有顯著變化，從開 PR 到 merge 的時間反而拉長 49%。同一個週末，Linus Torvalds 在自己的 repo 開了 noref-filemap-read-with-llm 分支，patch 說明寫明程式碼、測試程式和 review 都是 Claude Code 在他指揮下做的，量測在他自己的機器上跑。Rich Hickey 則發文說 LLM 是自動化，不算工具，因為你沒有親手控制它，也就學不到東西。Filippo Valsorda 更新的密碼學建議清單裡，「用負擔得起的最好模型做 review」跟「用 memory-safe 語言」排在一起。我的看法是，agent 把寫的成本壓到很低，瓶頸搬到 review 和驗證；Torvalds 自己定方向、自己跑量測，做的正是這一段。

必讀#

  1. Rich Hickey：AI 不是工具，是自動化 · Lobste.rs AI
  2. Linus Torvalds 用 Claude Code 改 Linux 核心的 page cache 讀取路徑 · Lobste.rs AI
  3. openai/math：OpenAI 公開 719 篇模型產出的數學手稿 · GitHub AI
  4. Filippo Valsorda 更新〈Cryptographic Right Answers〉：後量子遷移要在 2029 年前完成 · Lobste.rs Dev
  5. S-Space：多模態模型內部有一個線性的空間座標子空間 · HuggingFace Papers AI
  6. huashu-art-motion：讓 coding agent 用程式碼畫出 35 種藝術風格動畫 · GitHub Tools
  7. Codex CLI 0.157.0 預設啟動常駐、會自我更新的背景 daemon · Hacker News Tools
  8. Ruby 的威瑪時代：DHH 不在乎了，社群反而開始補洞 · Lobste.rs Dev
  9. Meta 發布 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full · Hacker News AI
  10. 用 C 和 CGI 在 2026 年上線一個商業網站 · Hacker News Dev
  11. 哈佛研究：coding agent 讓程式碼多三成，交付的功能沒變多 · Hacker News AI
  12. Python 3.15 發布：lazy import 和推導式解包 · Simon Willison Dev

1. Rich Hickey：AI 不是工具，是自動化#

Clojure 作者 Rich Hickey 在 LinkedIn 發文，把他常講的一句俏皮話寫成長文。他對工具的定義是「你親手揮動的東西」：握在手上、有回饋、由你持續控制，用久了會累積技藝。照這個定義，LLM 是自動化，不是工具；他的比喻是得來速不是煮飯的工具，是讓你不用煮飯的自動化。他也說，請 LLM 幫你讀論文，等於放棄自己讀，會錯過怎麼寫論證、怎麼注意到細節這些東西。文章發出後 488 個反應、57 則留言，Hacker News 和 Lobste.rs 都有長串討論。

  • 他列出好工具有、LLM 沒有的特性：可預測、可靠、確定性、功能有邊界
  • 「把咒語塞進 voodoo.md」是他對 prompt 檔的形容：模型一更新，學到的東西就作廢
  • 工具不會 misaligned，也不會失控；他認為光這點就說明 LLM 不是工具

💡 為什麼重要：帶新人的 tech lead 可以拿這篇問自己一個實際問題：團隊裡哪些技能是靠親手做累積的，交給 agent 之後還有誰在練。

🔗 閱讀原文 | 來源: LinkedIn / Lobste.rs

2. Linus Torvalds 用 Claude Code 改 Linux 核心的 page cache 讀取路徑#

Phoronix 的 Michael Larabel 在等 Linux 7.3-rc7 時，發現 Torvalds 的 torvalds/linux.git 多了一個分支 noref-filemap-read-with-llm。這組 patch 要解決多個執行緒對同一個檔案做小讀取時，卡在 folio reference counting 上的競爭，做法是讀 page cache 時不拿 folio reference。Torvalds 在 patch 說明裡寫明，程式碼、測試程式、review 和說明初稿都是 Claude Code 在他指揮下完成，量測在他自己的機器上跑。Phoronix 附上的效能圖顯示差距很大，是否併入要看 Linux 7.4 的 merge window。

  • Torvalds 之前用過 AI 協助除錯核心，也在核心以外用 Google Antigravity 寫過 vibe coding 專案
  • 他平常在主 repo 只放 master，開分支本身就少見
  • Phoronix 後續報導：他也用 AI 把一段難讀的程式碼改得好讀，順帶找出更多 bug

💡 為什麼重要：Linux 核心是全世界 review 最嚴格的程式碼之一，Torvalds 的做法給了一個可以照抄的範本：AI 寫，人指揮方向，量測自己跑，並在 commit message 裡寫清楚。

🔗 閱讀原文 | 來源: Phoronix / Lobste.rs

3. openai/math：OpenAI 公開 719 篇模型產出的數學手稿#

OpenAI 在 GitHub 開了 openai/math，放的是內部模型做開放研究問題時產出的數學手稿和證明。README 說，他們原本的數學評測已經飽和，所以把評測擴大到開放問題。目前收錄 719 篇手稿，分成 372 個 family，依數學領域分類；約 42% 的主要結果有 Lean 形式化證明，其餘還沒驗證，OpenAI 自己也寫「部分未形式化的結果可能有問題」。另外附上幾個結果的推理摘要，題目包括 π 的無理數指數和 Mahler 猜想。repo 10 月 6 日建立，收錄時 14.4K 顆星。

  • 每個 family 包含主要結果、伴隨論證、推論或替代證明
  • lean/formalization.yaml 列出哪些論文有形式證明和驗證設定
  • OpenAI 說正在考慮改放到社群維護的 repository

💡 為什麼重要：做 formal verification 或用 Lean 的研究者，多了一批可以直接檢查的模型產出；沒有形式化的那 58%，要當成未審稿的預印本看待。

🔗 閱讀原文 | 來源: GitHub

4. Filippo Valsorda 更新〈Cryptographic Right Answers〉：後量子遷移要在 2029 年前完成#

〈Cryptographic Right Answers〉從 Colin Percival 2009 年開始，Thomas Ptacek 2015 年、Latacora 2018 與 2024 年接續更新，這次由 Filippo Valsorda 寫。他說後量子遷移的時程在 2026 年初大幅提前，現在的共識是 2029 年前要完成。對稱式加密不受影響，他認為 Grover 演算法不構成威脅；非對稱的建議則跟 2018 年版全部不同，大部分也跟 2024 年版不同。速查表：金鑰交換用 X25519+ML-KEM-768，非對稱簽章用 ML-DSA-44，非對稱加密用 HPKE（X-Wing）或帶後量子金鑰的 age。

  • 本地加密選 XAES-256-GCM 或 XChaCha20Poly1305 搭隨機 nonce；超過幾 MB 用 Cobblestone-128
  • 一般的 AES-GCM 搭隨機 nonce，只有確定同一把 key 加密不超過十億則訊息時才安全
  • 新增一條建議：用你負擔得起的最好模型做 review，跟「用 memory-safe 語言」並列

💡 為什麼重要：負責 TLS、簽章或資料加密的後端工程師，可以直接拿這張速查表盤點現有系統；2029 年的期限只剩三年多，非對稱那一半要開始排進 roadmap。

🔗 閱讀原文 | 來源: words.filippo.io / Lobste.rs

5. S-Space：多模態模型內部有一個線性的空間座標子空間#

這篇論文在多模態語言模型（MLLM）裡找到一個線性子空間，作者叫它 S-Space：物件 token 的表徵在裡面用連續座標編碼水平、垂直和距離三個軸。這個子空間不是特定資料或 prompt 誘發的，問非空間問題時也讀得出來。作者用因果介入改動它，模型的空間判斷會跟著變，非空間的回答大致不受影響。他們拿 S-Space 診斷空間推理失敗，結論是模型能形成不錯的空間表徵，卡在視角改變時需要的空間轉換。

  • 方向詞的讀出顯示，模型會把東南西北和「圖片左右」這兩種參考座標混在一起
  • S-Space 也會替沒看到的實體和觀察者本身指定位置
  • HuggingFace Papers 上 201 票；論文 86 小時前上架，來源比當天新聞晚約 3.6 天

💡 為什麼重要：做機器人、AR 或任何要模型判斷「在哪裡」的團隊，這篇指出瓶頸在換視角後的推理，不在看不看得到；評測時要把換視角的題目獨立出來量。

🔗 閱讀原文 | 來源: HuggingFace Papers

6. huashu-art-motion：讓 coding agent 用程式碼畫出 35 種藝術風格動畫#

花叔（alchaincyf）的 huashu-art-motion 是一個 agent skill，用 npx skills add alchaincyf/huashu-art-motion 安裝。它讓 coding agent 把藝術風格寫成會動的程式碼動畫，收錄 35 種藝術風格、9 種解說語法、8 種參數化片段，還有口播整片的參考程式碼。README 的範例包括把作者做成像素主角跑完一關超級瑪利歐，以及 Claude Code 吉祥物 Clawd 夜巡大都會博物館的 98 秒短片，裡面 5 幅名畫取自大都會的 CC0 開放典藏，依各畫家的筆法用程式碼重畫。repo 10 月 6 日建立，10 月 8 日收錄時 1.6K 顆星，今天 3.6K。

  • 場景、轉場和運動用程式碼完成，人物用生成的影格合成
  • 梵高那段的筆觸方向取自原作的結構張量
  • README 提醒：35 格總覽共用同一個構圖，做新題材要重新構圖

💡 為什麼重要：做短影音或技術簡報的人，可以讓 agent 產出可重跑、可改參數的動畫，取代一張張生成影片；要調一個鏡頭時改程式碼就好，不用整段重抽。

🔗 閱讀原文 | 來源: GitHub

7. Codex CLI 0.157.0 預設啟動常駐、會自我更新的背景 daemon#

一位 WSL2 使用者在 openai/codex 開 issue，指出從 0.157.0 起，只要開一個互動式 codex session 就會啟動常駐的 codex app-server --managed-daemon，關掉所有視窗後仍在跑，直到手動 stop 或重開機。它還會把約 374 MB 的整包程式複製到 ~/.codex/packages/ 底下從那裡執行，另外起一個 updater，啟動 5 分鐘後檢查更新、之後每小時一次，下載新版就重啟後端，可能中斷正在跑的 turn。daemon 也會沿用第一個 session 的環境變數，包括 HTTPS_PROXY。issue 收錄時 121 個反應、15 則留言，Hacker News 398 分。

  • 作者要求 CLI 端把 daemon_auto_start 改成預設關閉
  • codex app-server daemon stop 不會停掉 updater，要另外 pkill
  • 用 npm、brew、pacman 安裝的人，實際執行的版本會跟套件管理器裝的不一樣

💡 為什麼重要：在公司機器或 CI 上裝 Codex CLI 的人，要先確認有沒有一個每小時連外更新的背景程序；issue 裡附了四行關閉指令可以直接用。

🔗 閱讀原文 | 來源: GitHub / Hacker News

8. Ruby 的威瑪時代：DHH 不在乎了，社群反而開始補洞#

Julik Tarkhanov 回應 DHH 在 RailsWorld 的主題演講。DHH 說他們用 vibe coding 把 HEY 改寫成效能更好的版本，不再需要也不在乎 Rails；Julik 說他難過了幾天，但看到的其實是復興。他用 PDF 舉例：18 個月前 Ruby 產 PDF 只能在 Gotenberg、Ferrum、Prawn、停更的 wkhtmltopdf 之間挑，現在幾個月內出了 sghtmltopdf 和 stationery 兩個好選擇。他自己的發票產生流程一小時就從 Ferrum 搬到 sghtmltopdf，6 頁含表格和向量圖的發票，產生時間在幾十毫秒。

  • sghtmltopdf 用 Servo 的 crate 做 layout 引擎，字型與排版用 Typst 系的 Rust 函式庫
  • Qt binding、Scarpe（Shoes 的後繼）這些多年沒人做的東西也回來了
  • 他引用 José Valim：與其叫 agent 改寫成 Rust，不如讓 Ruby 快 10 倍、補上型別系統

💡 為什麼重要：手上有 Rails 系統的團隊，以前因為「Ruby 沒有這種函式庫」而另開的 Chromium 微服務，現在值得重新評估能不能收回 Ruby 裡。

🔗 閱讀原文 | 來源: blog.julik.nl / Lobste.rs

9. Meta 發布 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full#

Meta 發布 Muse Wonder 系列，包括 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，定位是個人與專業 agent 任務。Muse Wonder 今天起可以透過 Meta Model API 和 Muse Code 使用，Muse Wonder Full 開放給 Muse Code 訂閱者；之後會先替 Muse 的訂閱者提供服務。兩個模型在 Meta 的 gigawatt 級 Prometheus 資料中心訓練，Meta 說這距離他們從頭翻新 AI 團隊是 14 個月。主打兩個能力：Active Memory 跨對話記住重要脈絡，Active Focus 遇到阻礙會換方法繼續做、重要動作前先確認。

  • 評測包括 Harvey 的 Legal Agent Benchmark、FocusBench，以及測長時間軟體專案的 SWE-Marathon
  • Meta 說之後會用 Muse Wonder 蒸餾出給所有 Muse 使用者的專用模型
  • Vercel AI Gateway 當天就上架 Muse Wonder

💡 為什麼重要：在挑 agent 模型的團隊多了一個可以從 API 直接接的選項；Meta 這次把記憶和長時間任務當主打，評估時要拿自己的長任務去跑，別只看單輪分數。

🔗 閱讀原文 | 來源: Meta AI / Hacker News

10. 用 C 和 CGI 在 2026 年上線一個商業網站#

Corey Prophitt 用 C 寫了 marketyour.games，一個有帳號、搜尋儀表板、資料夾、Stripe 金流和 Postmark 寄信的商業網站，不需要 JavaScript。技術棧是 BCHS：OpenBSD、C、httpd、SQLite，每個請求 fork 一個新行程，部署就是換掉一個執行檔，不用重啟、沒有停機。外部函式庫只有三個：libcurl、libsodium、libcjson，SQLite 和 cJSON 都以單一 C 檔內建編譯。完整 build 幾秒，增量 build 不到半秒，所有靜態資源都編進執行檔，從記憶體送出。

  • OpenBSD 的 pledge、unveil 和 httpd 預設 chroot 負責沙箱
  • 他用沒有外掛的 Vim 開發，不用 LSP，也不用 AI
  • 缺點：cookie、query、form 的解析和跳脫都要自己寫，他寫成一個 cgi.h

💡 為什麼重要：擔心套件供應鏈攻擊的獨立開發者，這篇給了一個依賴少到能逐一審查的實際上線案例：供應鏈就是一個 C 編譯器加三個函式庫。

🔗 閱讀原文 | 來源: prophitt.me / Hacker News

11. 哈佛研究：coding agent 讓程式碼多三成，交付的功能沒變多#

哈佛的 Fiona Chen 和 James Stratton 用 Jellyfish 的工程數據，涵蓋 2021 年到 2026 年 3 月、700 多家軟體公司、70 多萬名員工的 3 億筆工作事件。公司導入 coding agent 後，程式碼行數平均增加 30%、commit 增加 20%、pull request 增加 23%，但 Jira 上 issue 和 epic 的解決率沒有統計上顯著的變化。原因在 review：從開 PR 到 merge 的時間平均拉長 49%，被要求修改的 PR 比例接近翻倍，每個 PR 的留言多 35%，做 code review 的人數比例增加 14%。

  • 到 2026 年 3 月，80% 的公司用了某種 AI code review，但 AI 只寫了 23.3% 的 review 留言
  • 研究看不出導入 AI 造成顯著的人力變化
  • 資料截止於 2026 年 3 月，之後的模型更新沒有涵蓋

💡 為什麼重要：用 PR 數或程式碼行數衡量 agent 成效的工程主管，這份 3 億筆事件的研究說那個數字會騙人；要看的是 review 時間和功能交付量。

🔗 閱讀原文 | 來源: Ars Technica / Hacker News

12. Python 3.15 發布：lazy import 和推導式解包#

Python 3.15 正式發布，Simon Willison 挑了兩個他會用到的功能。PEP 810 的顯式 lazy import 可以寫成 lazy import json，模組到第一次用到才載入；他的 LLM CLI 有外掛會載入 sentence_transformers，每次啟動都多花好幾秒，這個功能直接解決。PEP 798 讓推導式可以用 [*L for L in lists] 攤平巢狀清單。3.10 同時退場，他的開源專案終於可以用 3.11 的功能。

  • 標準函式庫新增 sampling profiler Tachyon（profiling.sampling），可以直接 attach 到執行中的行程，原本的 cProfile 改名為 profiling.tracing
  • Miguel Grinberg 測 3.15.0rc3，速度跟 3.14 差不多；實驗性 JIT 在 Fibonacci 測試快 1.2 倍
  • 升級指令：uv self update、uv python install 3.15、uv python pin --global 3.15

💡 為什麼重要：維護 Python CLI 的人，啟動時間被重型相依拖慢的話，升 3.15 加一個 lazy 關鍵字就能處理，不必再把 import 搬進函式裡。

🔗 閱讀原文 | 來源: Simon Willison

推薦閱讀#

  • Meta 怎麼設計 Muse：一個大家願意跟它講話的 AI agent — Meta 設計總監 Alex Cornell 在 How I AI 談 Muse 的設計。他的原則是問「如果對象是真人，這會怎麼運作」，所以拿掉傳統訊息氣泡，把 agent 放在畫面上方。同一件事用三層呈現：一般使用者看 emoji、想看細節的人看任務清單、工程師看原始 log。他也說，畫面上顯示的思考過程，很多時候只是在遮延遲。
  • QGIS 通過 QEP428：不再接受 AI 產生的貢獻 — QGIS 的 QEP428 已經 merge，把專案的 AI 政策正式改成「不允許」，PR 有 25 則留言，後續討論在 qgis-developer 郵件列表。Hacker News 359 分。
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  • Anthropic 在 AI Engineer NYC 講 dynamic workflows 怎麼協調多個 Claude agent — AI Engineer New York 第一天，Anthropic 的 CJ Avilla 和 Harrison Stall 在工作坊講怎麼編排 Claude Managed Agents，重點是上週五公布的 dynamic workflows（flows）。他們拿 Linux 從一個人寫到多層維護者把關來比喻，認為大型 agent 專案也需要同樣的分層。
  • GitHub Copilot app 入門：用 instructions、skills、custom agent 和 MCP 教 Copilot 認識你的 codebase — GitHub Copilot app 新手系列的這一篇講四種讓 Copilot 認識專案的方式：custom instructions 寫慣例、agent skills 包裝重複流程、custom agents 處理大任務、MCP server 接外部工具，例子是接 Playwright。
  • No Man’s Sky 10 月 28 日登上 iPhone 和 iPad — Hello Games 宣布 No Man’s Sky 10 月 28 日推出 iPhone 和 iPad 版。The Verge 對自動化讀取回 403，細節取自 RSS 摘要。
  • Import AI 476：Humanity’s Sixth Sense 視覺推理基準，人類 93.1、最好的模型 53.6 — Elorian 和 Scale AI 發布 Humanity’s Sixth Sense，測模型能不能推理畫面裡沒明說的資訊，共 522 題，含 288 張圖和 234 段短影片。人類 pass@1 是 93.1，最好的 GPT 6 Astra 是 53.6，GLM-5.3-flash 26.8、Kimi K3 25.5；漏看決定答案的細節佔失敗的 21%。
  • GLM-Legal：智譜的法律 agent 模型，Harvey LAB 全通過率 19.2% — 智譜（Z.ai）發布 GLM-Legal，在 Harvey LAB 涵蓋 24 個執業領域的任務上全通過率 19.2%，比基礎模型高 12.5 個百分點。官方說在 LegalBench 和中文法律的 PLawBench 上和前沿閉源模型相當，參數量少很多，沒有公布具體大小。
  • Reflex：人形機器人只靠自己的 RGB-D 視覺接住丟過來的箱子 — Reflex 分三段訓練：先用強化學習學全身接箱子，再學從延遲、不完整的觀測推估箱子的運動，最後讓第一人稱 RGB-D 編碼器學著從畫面還原這個運動表徵。模擬環境裡只靠視覺接住的成功率 85.7%，直接給箱子真實狀態時是 87.9%；拿掉時間序列的視覺歷史，成功率掉 35.6 到 39.8 個百分點。
  • PostHog 做了 4 年 AI 產品學到的 38 件事 — PostHog 做過 10 個 AI 產品，每月近 10 萬人使用。每天用他們 MCP server 的人是用 PostHog AI 的 5 倍，所以他們建議先做給 AI 用的介面。適合交給 AI 的是超過 30 秒、使用者不熟的語言（例如 SQL），或要重複 20 次以上的工作。
  • 歐洲超市冷藏設備遭駭，被設成 50°C 持續除霜 — 法國的 Intermarché、Leclerc、Coopérative U 使用的 Danfoss 冷藏控制系統遭到攻擊，原本一天跑 2 小時的自動除霜被改成持續除霜、溫度設 50°C，電子價格標籤和配送也受影響。初步損失接近 30 萬歐元，荷蘭的 Albert Heijn 也傳出資安事件。
  • 一個 cookie 裡的 pickle，換到 Google 9 萬美元的 RCE 賞金 — Simon Koeck 發現 Google 開發者文件站共用的 DevSite 平台，Flask session cookie 裡放了 pickle 序列化的 OAuth flow 物件，含明文的 client secret，而這個 secret 同時是 Flask 簽 cookie 的 SECRET_KEY。偽造 cookie 就能在伺服器上執行程式碼，影響 firebase.google.com、developer.android.com 等站。8 月 6 日回報，賞金 9 萬美元（7.5 萬基本 × 1.2 報告品質加成），10 月 7 日修好。
  • Cloudflare Logpush Transformers：匯出前用 SQL 過濾、改寫、遮蔽 log — Cloudflare 把 Logpush 開放給所有自助方案，Transformers 也正式推出：在 Logpush 匯出流程裡寫一段 SQL，就能在送到 SIEM 或物件儲存前過濾健康檢查、遮蔽敏感欄位、改欄位結構，不用另外架處理服務，也少付下游的資料費用。
  • 瀏覽器指紋是新的 cookie：清 cookie、開 VPN 都還認得你 — royfish.dev 的示範頁用音訊、GPU、WebGL、canvas、時區和硬體資訊算出一個 SHA-256 指紋，給你一個固定暱稱；重新整理、清 cookie、開 VPN 都不會變，換一台裝置才會變。作者用這個說明廣告指令碼怎麼跨站認出同一個人。
  • 把 Wi-Fi 7 路由器改成 320 Msps 的軟體定義無線電接收器 — 這個專案把 Gemtek W1700K Wi-Fi 7 路由器改成寬頻接收器：MediaTek MT7996 無線晶片以最高 320 Msps 擷取 14 位元 IQ，透過 10 GbE 送到 Linux 主機，在瀏覽器顯示即時頻譜和瀑布圖。晶片上跑的韌體全部自己寫，沒有 MediaTek 的程式碼，初始化和校正流程是對照原廠韌體的 trace 逐個暫存器解出來的。

中文技術圈#

  • 生成圖裡出現敏感字，請 Claude 修改後隔天被封號 — 發文者 10 日中午發現 Claude 生成的宣傳圖裡有一個他認為政治敏感的四字詞，請 Claude 改掉後觸發人工審核，隔天凌晨帳號被封。133 則回覆裡有人指出那四個字是一個音樂流派名稱，發文者後來補充，Claude 可能只是正常設計，是他自己看到關鍵字就緊張了；他說之後改回用 Codex。
  • 從 Agent 到 Loop：QCon 上海 2026 議程預告 — QCon 上海站 10 月 22 日到 24 日，講者來自阿里巴巴、騰訊、字節跳動、美團、螞蟻等公司，主題涵蓋 Agent 工程、AI Coding、基礎設施和 SRE。主題演講之一是飛豬 CTO 陳燁講「從 Coding 到消費」，從可驗證性談 AI 怎麼進到旅遊這類消費場景。
  • SiC 基板邁向 12 吋，台廠瞄準 AI 電源、先進封裝與通訊商機 — 盛新材料完成 12 吋 SiC 單晶晶錠長晶，仍在技術開發階段；柏騰旗下晶成材料的嘉義 8 吋 SiC 基板新廠已完工，預計 2027 年第一季全面量產；環球晶優先開發高熱傳導係數的 12 吋 SiC 晶圓。AI 資料中心改用高壓直流配電，SiC 功率元件有機會用在整流和固態變壓器。
  • 微軟 Decision-1 專攻 AI 代理決策，準確率 83.5% — 微軟以 Qwen3.5-9B 為基礎後訓練出 Decision-1，給定選項後回傳各選項機率，不產生文字理由，輸入上限 32K token，已在 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 上線。微軟自己的 36 項基準平均準確率 83.5%，Jev 1.13.0 是 82.3%、GPT-6 Luna Decisions 79.4%；機率校準分數則是 Jev 93.7 最高，Decision-1 92.2。
  • JetBrains 開源 Mellum2.1，SWE-bench Verified 從 2% 升到 47% — Mellum2.1 架構沒變，仍是 120 億參數的 MoE、每個 token 啟用約 25 億，靠擴大強化學習比重，在數千個環境跑了數百萬次沙箱訓練。SWE-bench Verified 從前代的 2% 升到 47%，略低於 Qwen3.5-9B 的 50%；SWE-bench Pro 從 0% 到 28%。Hugging Face 上以 Apache 2.0 釋出。
  • 蘋果招募 NotebookLM 前成員創立的 AI podcast 公司 Huxe — 歐盟的收購申報清單顯示，蘋果今年 6 月向 Huxe 提出招募特定員工，並取得非獨家技術授權。Huxe 由 NotebookLM 的 Raiza Martin 等人在 2024 年底創立，募資 460 萬美元，App 能把檔案、郵件、行事曆變成可以打斷提問的 AI podcast，今年 5 月已下架。
  • iOS 27 的家長控制與兒童安全功能整理 — iOS 27 把帳號分成兒童（13 歲以下）、青少年（14 到 17 歲）、成人三類，新裝置設定時家長可以直接用自己的手機掃描把孩子加進家人共享。作者提醒用 email 而不是電話號碼建立兒童帳號，否則可能碰到部分家長控制失效的 bug。
  • AI 智能體三週重構 30 萬行程式碼，Code Health 從 5.6 升到 10.0 — 兩名工程師用 agent 搭配 CodeScene 的 CodeHealth MCP Server，三週重構《快打旋風 III 3rd Strike》開源反編譯專案的 30 萬行程式碼，Code Health 從 5.6 升到 10.0，正確性靠逐幀比對回放狀態雜湊。agent 自己累積出 22 個重構方案和 82 條說明；團隊說 Claude Code 搭 Opus 在歸納模式上明顯勝過 Codex 搭 Sol。改動透過 54 個 PR 合進 fork 的 main，有人質疑這不是營收中的生產程式碼。
  • 微軟 Maia 300 明年量產，運算 chiplet 用台積電 N2P — 微軟發表第三代 Azure Maia 300，推理優先的多 chiplet 架構，運算 chiplet 用台積電 N2P，八組 HBM4 在 950 瓦 TDP 內提供 18.0 TB/s 頻寬。2027 年開始量產部署，外媒報導可能超過 100 萬顆。
  • Bernstein：記憶體漲價推動全球半導體營收年增 119% — Bernstein 統計 2026 年前 8 個月全球半導體營收 1.043 兆美元，2025 年同期是 4,770 億美元。新增營收裡記憶體貢獻約 4,430 億美元，其中 3,790 億來自漲價、640 億來自出貨量增加。第三季記憶體合約價較前一季再漲近 20%，Bernstein 預期缺貨延續到 2027 年。
  • Bun 1.4.3 內建 TypeScript 型別檢查，最快是 tsc 的 6.4 倍 — Bun 1.4.3 新增 bun check，型別檢查器移植自微軟用 Go 寫的 TypeScript 檢查器，通過 TypeScript 7.0.2 全部 51,210 項符合性測試。官方在 16 核 Mac 上測，速度是 tsc 7.0.2 的 3 到 6.4 倍，記憶體少 55% 到 80%；Next.js 部分程式碼 2,881 個檔案 0.28 秒，tsc 要 1.82 秒。目前不產生 JS 和宣告檔，也沒有語言服務。
  • API key 只能複製一次，是安全設計還是甩鍋？ — 發文者抱怨 DeepSeek 這類平台的 API key 只在建立時顯示一次。82 則回覆多數認為合理：平台可能根本只存雜湊，帳號被盜時 key 不會跟著外洩，也能縮小外洩時的排查範圍；也有人認為這是平台把保管責任推給使用者。
  • SvelteKit 3 進入 RC：svelte.config.js 移除，$lib 改成 #lib — SvelteKit 3 進入 RC，svelte.config.js 移除、設定改寫在 vite.config.ts；$lib 別名改成依賴 package.json 原生子路徑匯入的 #lib，而且要寫副檔名。升級指令是 npx sv@next migrate sveltekit-3 --tasks all --confirm，SvelteKit 3 要求 Svelte 5。

開源精選#

ARahim3/DigUp — Swift | ⭐ 1.9K 在 Mac 上依內容搜尋照片、PDF、錄音、影片和程式碼，用 EmbeddingGemma 2 在本機跑。

shaongitbd/doory — TypeScript | ⭐ 796 開源的 Canva 替代品。

影音精選#

Theo：AI 沒有變便宜？同一個智慧等級的價格一年降超過 10 倍#

1 天前 · Theo (t3.gg)

Theo (t3.gg)

Theo 回應「AI 不是應該越來越便宜嗎」：最強模型的每 token 單價確實更高、用量也更大，但同一個智慧水準的價格一年降幅超過 10 倍。他用每任務成本和 Pareto frontier 圖說明，舉 GLM 5.3 Flash 當便宜選項的例子。

  • 頂尖模型單價上升，重度使用者一天的 token 花費可以上千美元
  • 要看的是每個任務花多少錢，以及成本對智慧的曲線，不是 token 單價

Fireship：有人用 Rust 重寫七款 Adobe 軟體並開源#

12 小時前 · Fireship

Fireship

Fireship 介紹 Brandon Thomas 的 Artcraft，用 Rust 重做 Photoshop、Illustrator、Premiere 等七個 Creative Cloud 應用，免費開源。影片後半示範用逆向工程工具把編譯後的程式還原成可讀程式碼，再交給 coding agent 用 Rust 重寫。

  • 他試用後說 FilmCraft 的介面幾乎照抄 Premiere，但完成度還不夠
  • 標題「每個 app 現在都是開源的」指的就是這套逆向加重寫的流程

Theo：Ultrafast 方案先別升級#

13 小時前 · Theo (t3.gg)

Theo (t3.gg)

Theo 拿同一個任務比較一般速度和 Ultrafast：一般速度約 110 美元，Ultrafast 貴 40 倍以上。他的結論是 500 美元方案的用戶不必為了這個升級。

  • 他只在帳號額度快重置時才會開 Ultrafast
  • 如果之後推出 6.1 版的 Ultrafast，划不划算可能會改變

20VC 專訪 Atlassian CEO：企業不信任中國模型，agent 也不會取代介面#

17 小時前 · 20VC

20VC

Atlassian 共同創辦人兼 CEO Mike Cannon-Brookes 談 agent 能直接讀資料庫之後，傳統軟體還剩什麼價值。他說 Atlassian 因為客戶疑慮，正式環境不用中國模型，但 Nvidia、Mistral 這類開放模型沒有這個問題；他也提到美國模型越來越常用中國模型做蒸餾，這條界線之後還有沒有意義很難說。

  • 他認為放棄介面的演進是糟糕的賭注，不會有一個萬能 agent
  • 未來 12 個月的重點之一是維持最好的企業 context graph（Rovo、Teamwork Graph）
  • 同一場訪談 20VC 另外剪了兩支短片：〈We Don’t Use Chinese AI Models〉、〈Agents WON’T Replace Interfaces〉

今日觀察#

Codex CLI 0.157.0 開一個互動 session，就在背景留下一個每小時自己檢查更新的 daemon，還把 374 MB 的程式複製到家目錄底下執行。Corey Prophitt 的商業網站只依賴一個 C 編譯器和三個函式庫，部署就是換掉一個執行檔。Julik Tarkhanov 的發票流程一小時就從 headless Chromium 搬到 sghtmltopdf，而這個函式庫幾個月前還不存在。agent 讓新函式庫冒出來的速度變快，也讓工具在背景自己更新變成預設，機器上實際在跑什麼越來越難說清楚。我現在每裝一個 agent CLI，會先跑一次 ps 看它留下了哪些行程。

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