用 Claude Code 半年，我從寫程式的變成幫 AI 收尾的
去年十二月，我那份週報的最後一行寫著「團隊士氣：優秀，技術架構清晰，開發效率高」。 五月的週報，標題是「退回潮收斂期」。 中間發生了什麼，這篇就是要講的事。我把一個有數百個頁面的舊系統從 AngularJS 搬到 Vue 3，主力是 AI——半年下來程式碼幾乎都是它寫的，但我整個人變成了幫它擦屁股的。 蜜月期：一週幹完三週的活一開始真的很爽。 專案的前置準備階段，原本排了三週。我把環境建置、登入流程、Layout 元件、狀態管理這些丟給 Claude Code，它一週就全做完了，還順手把舊系統漏掉的九個功能補上。階段提前兩週收工。 那時候我心裡的念頭很單純：照這個速度，這專案根本不用排到四個月。 我那時候真的信了。 接下來幾個月，產出數字一路往上飆。隨便抓幾週的紀錄：某一週 82 個 commit、改了兩百多個檔案、淨增三萬六千行；五月某個禮拜一，光是一天就推了 33 個 commit。如果你只看這些數字，會以為這是一支開了外掛、穩到不行的團隊。 然後，退回潮來了問題是，commit 數不等於完成數。 業主驗收一輪一輪退回來。我的週報開始反覆出現「退回」「二次修復」「再修復」這些...
微軟內部 Claude Code 被停用——同週 GitHub 備忘錄寫下「生存級風險」
2026 年 5 月 19 日那一週，微軟做了兩件看起來無關、其實是同一件事的事。 第一件：The Information 報導微軟 Experiences + Devices 事業群取消大部分內部 Claude Code 授權，要求工程師在 2026 年 6 月 30 日前全面遷移到 GitHub Copilot CLI。第二件：同一週外流的內部備忘錄警告 GitHub 面臨「生存級風險」，因為 Cursor、Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 等自主編程工具「削弱了把程式碼持續上傳到 GitHub 倉庫的必要性」。 兩件事被各家媒體分開報導，但拼起來才看得到全貌。我認為這不是兩個故事，是同一個故事的因和果。 六個月內從試用到強制下線先把時間線釘好： 2025 年 12 月：微軟開始邀請「數千名」內部開發者試用 Claude Code 2026 年 1 月：試用擴展至 Experiences + Devices 事業群全體，涵蓋 Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams、Surface 工程團隊 2026 年 1 月起：...
LLM 不是不知道該用工具——它在最後一層轉了 90 度，叫不出來
用 Claude Code 久了會發現一種奇怪的 bug：你明確說「先 grep 一下這個 symbol」，它「嗯」一聲，然後直接憑記憶生出一個答案，工具呢？沒叫。又有時候你叫它「直接回答就好不用查」，它反而非要 Bash 一下。 我以前的解釋很俗——prompt 不夠用力、tool description 不夠精準、模型太懶。最近 Maryland 大學的論文〈Model-Adaptive Tool Necessity Reveals the Knowing-Doing Gap in LLM Tool Use〉（arXiv:2605.14038）讓我換了一個視角。模型不是不知道該叫工具——它知道，但在輸出層轉了 90 度。 兩階段分解：認知 vs 執行論文做了一件方法論層面很值得記住的事——把「LLM 使用工具」這個動作切成兩階段： Cognition（認知）：模型內部是不是相信「這題需要工具」。透過線性 probe 探測 hidden state 的方向，可以直接讀出模型的內部判斷。 Execution（執行）：模型實際輸出的 token 是不是 trigger 了 too...
Anthropic 自己出手冊警告：AI 不是降低創業失敗率，是放大它
五月十四日 Anthropic 在自家部落格放出一份叫 Founder's Playbook 的內部手冊，主題是「怎麼用 AI 從零做一家 startup」。 結論反直覺：AI 會放大你的創業失敗模式，而不是降低失敗率。寫這份手冊的是 Anthropic 自己——賣你 Claude Code 的那家公司——提醒你它賣的工具會放大失敗。 我下載 PDF 那天剛好在抓一個 bug那天我在改公司專案的下載功能。PM 一直堅持是「SQL 抓不到資料」，花了快兩小時才發現根本不是——伺服器上的 LibreOffice 被 MODA ODF Application Tools 的安裝程式覆寫掉了，舊路徑變成空殼資料夾。 問題本身只是一行硬編碼路徑。難搞的是錯誤被四層補丁吞掉的方式：執行檔不見就拋例外、ConvertFile 沒產出檔還是寫 log 繼續跑、controller 對著不存在路徑 return File()、最外層 catch 把一切包成 Content("查無資料")。前端拿到 1,229 bytes 的「ODS 檔」（其實是 HTML 錯誤頁），或...
以為寫完了：Claude Code 觀測 digest 的兩次設計
我一直以為 Claude Code 在靜默觀測我做的每件事。裝了 continuous-learning-v2 這個 skill，規則寫著「每輪對話自動抽取模式」、「任務結束時主動寫入知識庫」，加上 auto-skill 把產出綁到 Obsidian Vault——聽起來就像我敲的每一行指令都會被默默萃取成經驗。 然後我打開 Vault 的 auto-skill/experience/ 看一眼。 7 筆。 9 天 7 筆，其中 6 筆是某個下午當場叫 Claude 記的。真正「自動」產出的是 0 筆。 我愣了一下——這兩週敲出來的幾千次工具呼叫到底去了哪裡？還是根本沒被記？ 規則沒壞，但產出為零auto-skill 的規則是這樣設計的：每輪對話抽關鍵詞、判斷話題切換、符合條件才主動問使用者要不要寫入。理論上很精巧，每次任務結束都會評估一下「這次解決的問題下次還能用嗎」，可以就寫。 問題是這個評估是我執行的，而我是一個對話結束就消失的行程。每一代 session 用自己那輪的「品質標準」判斷，標準會漂移，多數日常工作我會覺得「這沒什麼特別」就跳過。結果 9 天產出 1 筆自動紀錄。...
你的 CLAUDE.md 超過 300 行了嗎？我用分層架構解決了三個問題
我的 CLAUDE.md 曾經有 800 多行。裡面塞了程式碼規範、交易哲學、小說寫作標準、TRPG 跑團引擎、150 個 skill 綁定，全部標「必須使用」。 結果就是：AI 每次回應都在評估一百多條規則，該觸發的 skill 常常漏掉，不該觸發的反而亂觸發。寫程式的時候它想跟我討論交易策略，跑團的時候它想幫我做程式碼審查。 花了幾週迭代，最後整理成一套架構，解決了三個具體問題。今天把它開源了：claude-layers。 問題一：150 個 Skill 全標「必須使用」裝了三四十個 skill 之後，CLAUDE.md 裡的綁定表越來越長。每一條都寫「看到這個關鍵字，必須觸發這個 skill」。 聽起來很合理，直到你發現 AI 把「必須」當成「全部一樣重要」。 實際狀況是：有些 skill 包裝了外部 API（像 Twitter 發推用的 xurl、Google Workspace 用的 gog），不觸發就真的做不了事。但有些 skill 只是品質指引（像 python-patterns 提供 PEP 8 建議），不觸發也不會怎樣，只是品質稍差。 把這兩種混在一起全部標...
.npmignore 少一行，512K 行原始碼見光——Claude Code 洩漏事件全解析
2026 年 3 月 31 日 UTC 凌晨 4 點，Anthropic 把 Claude Code v2.1.88 推上 npm。23 分鐘後，一位累積 190 萬美元漏洞賞金的安全研究員在 X 上發了一則貼文，引爆了 AI 開發工具史上最大的原始碼洩漏事件。 512,000 行 TypeScript。1,900 個檔案。44 個未開放的 Feature Flags。全部見光。 而最諷刺的是，這家公司的品牌定位是「安全至上」。 一個 .npmignore 的遺漏如何釀成災難事情的根因簡單到令人難以置信。 Claude Code 用 Bun 做 bundler。Bun 預設會產生 source map 檔案——一個 59.8 MB 的 cli.js.map，用來把打包後的程式碼對應回原始 TypeScript。這個檔案指向 Anthropic 的 Cloudflare R2 儲存桶上一個 zip 壓縮檔，裡面裝著完整的未混淆原始碼。 正常流程下，.npmignore 應該排除這個檔案。但不知道是哪個環節出了問題，它被一起推上了公開的 npm registry。 更慘的是，Bun ...
Claude 寫、Codex 審：Agent-to-Agent 配對程式設計到底有沒有用？
一個人寫程式碼容易盲點。所以我們發明了 pair programming——兩個人看同一份程式碼，一個寫、一個審。 現在有人問：如果兩個都換成 AI 呢？ 這個概念從哪來Axel Delafosse 在他的部落格上發了一篇「Agent-to-agent pair programming」，在 HN 拿了 97 分和 34 則討論。核心想法：讓 Claude Code 負責寫程式碼，讓 OpenAI Codex 負責 review，兩個 agent 在同一個 codebase 上來回迭代，直到 review 通過。 不是人 + AI，是 AI + AI。人類退到 supervisor 的角色——設定目標、審核最終結果，中間過程交給兩個 agent 自己跑。 實際怎麼運作目前有幾種做法在社群裡流通： 手動切換派。 最原始但很多人在用。Claude Code 寫完一個 feature，把 diff 丟給 Codex review。Codex 找到問題，人類把 review 結果貼回 Claude Code。來回幾輪直到通過。HN 上有人提到做了 10-15 輪 fix-and-revi...
你的 AI 開發工具鏈被下毒了嗎？LiteLLM 供應鏈攻擊事件完整解析
2026 年 3 月 24 日上午 10:52 UTC，有人把一個藏了後門的 litellm 1.82.8 推上了 PyPI。六分鐘後，一位工程師的筆電因為 11,000 個 Python 程序同時爆開而當機。 他原本以為是 Cursor 更新搞的鬼。結果是一場精心設計的供應鏈攻擊——而且他是全世界第一個發現的人。 事件怎麼發生的litellm 是 AI 開發圈的常客。做 LLM 應用的人幾乎都用過它——統一呼叫 OpenAI、Anthropic、Gemini 等不同模型 API 的 proxy 層。PyPI 上的週下載量是百萬級別。 攻擊者拿到了 litellm 的 PyPI 發布權限（很可能是維護者帳號被盜），直接推了一個 1.82.8 版本上去。GitHub 上完全沒有對應的 tag 或 release——繞過了正常的發布流程。 惡意程式碼藏在一個叫 litellm_init.pth 的檔案裡。.pth 是 Python 的一個古老機制：放在 site-packages 目錄下的 .pth 檔案，會在每次 Python 啟動時自動執行。不需要 import，不需要呼叫，Py...
Cursor 自建 AI 模型的背後邏輯：當你的 IDE 不想再幫別人打工
三月十九號，Bloomberg 丟出一顆炸彈：Cursor 正在自建 AI 模型。 不是微調，不是套殼。是從頭訓練一個專門寫程式碼的基礎模型，叫做 Composer 2。同一天，消息傳出 Cursor 正在以約 500 億美元估值募資。 一個 IDE 公司，估值比大多數 SaaS 獨角獸加起來還高，然後決定去做模型。這件事值得認真想一下。 為什麼 Cursor 要自己做模型？先看數字：Cursor 現在每天有超過一百萬活躍使用者，五萬家企業客戶——包括 Stripe 和 Figma 這種等級的公司。ARR 已經衝到 20 億美元。 表面上看，一切都很好。但 Cursor 的核心焦慮其實很明確：他們最重要的能力，是別人提供的。 Cursor 背後的模型主要是 Claude 和 GPT。每一次 Anthropic 改了 API 定價、每一次 OpenAI 決定把 Codex 做得更好、每一次這些公司推出自己的 IDE 或 Agent 產品——Cursor 的護城河就窄了一點。 這不是被害妄想。Claude Code 已經在搶 Cursor 的午餐。OpenAI 的 Codex 直接整...
