後端工程師，談論各種軟體開發與設計的大小事。更多資訊可見左上角「About」。
最近在讀 Tony Fadell 的 "Build"，作者曾經參與過 iPhone 的開發，各種經驗談讓人嘆為觀止，例如這段：「如果故事有某個部分銜接不上，那麼產品本身也會有某個地方行不通…這便是為什麼最後 iPhone 的表面是玻璃，而不是塑膠，以及為什麼 iPhone 沒有硬體鍵盤。」 好在哪呢？好在如果能掌握這個觀念，就能知道如何「閱讀」產品，看見一個產品，就像閱讀一則故事一樣，知道它的抑揚頓挫，知道它想表現的東西。我相信每個經歷過產品開發的人，看這本書都會很有感覺。 🗞️ 熱門新聞 The Go Ecosystem in 2025: Key Trends in Frameworks, Tools, and Developer Practices JetBrains 前陣子公布 Go 生態系的調查結果。
2000 年的 .com 泡沫雖然造成嚴重的經濟問題，但也給後續的網路世代留下豐富的遺產。我們現在使用的網路基礎建設，很多是因為泡沫的原因，才能一次性投資到位。而當下經歷的 AI 浪潮，在時間過去後，又會給我們留下什麼遺產呢？ 🗞️ 熱門新聞 The Benefits of Bubbles 我看 Ben Thompson 的文章通常會有兩種感受，負面是他太囉唆了，把簡單的觀念講得太長（儘管容易懂），而正面是他的觀點一向很有創造性。 這篇也是，前陣子看到有篇談 AI 泡沫後，什麼都不會留下，因為 GPU 很快會隨著時間折舊掉。我持保留態度，我認為重點不僅是 GPU（正如我認為 .com 泡沫的重點不是 CPU），還有其他的東西，至於是什麼，我沒想到。 BT 認為是晶圓製造與電力，It's amazing，
我有時會上課程網站買課，特別是國外的網站，有些課程內容品質高，而且還能無價體驗，我常常在想這在商業上怎麼行得通。Coursera 最近推出預覽功能，某方面來說，也是在宣告長期要往付費走。 網路最大的特點是開放，因為開放，我們看到不可思議的成長，也因為開放，我們有時會很惋惜理想的落幕。 🗞️ 熱門新聞 The Day MOOCs Truly Died: Coursera's Preview Mode Kills Free Learning 很有趣的一篇新聞：Coursera 的預覽模式給了 MOOC 最後一擊。 我對 Coursera 的商業模式不熟，看起來它之前是靠證書與服務營利。很難想像線上課程能用免費支撐這麼久，這幾乎是公益了，將內容鎖在付費牆後比較像可理解的商業行為。 讓我困惑的是，這些年 Coursera 是如何獲利？以及，當時投資人對它的想像是什麼？ The PSF has withdrawn
OpenAI 最近發布 AI 瀏覽器，加上稍早的 Sora 2，在技術圈中引起一些討論。 我認為 OpenAI 嘗試將模型領域的優勢帶到應用面，但這也讓它顯得更像是一家營利公司，而非研究單位（雖然現在沒人會把 OpenAI 當成研究單位了）。 🗞️ 熱門新聞 Dane Stuckey (OpenAI CISO) on prompt injection risks for ChatGPT Atlas Simon Willison 聊了他對 OpenAI Altas 的看法，主要是資安方面。 幾個點：1) 提示詞注入問題依然存在，而且還沒有好解法；2) OpenAI 設計了登出模式與監視模式，讓使用者更容易意識到安全性。 在我看來第二點很重要，好設計應該要避免使用者犯錯，如果 AI 瀏覽器可以在登出狀態下執行，能避免掉很多麻煩的狀況，當然這意味著沒辦法自動購物。
現在新創企業已經離不開 AI 了。像 n8n 這樣的自動化工具，重新用 AI 話題包裝後，可以在自由市場上募得鉅款；Postman 也需要在它的口號中，強調對 AI 的重要性。 我相信 AI 讓生活變得更方便，我剛到新國家，對任何事情都不熟時，AI 給了我很多幫助。但市場的話題像一場無差別的風暴，每個公司都面對一支麥克風，麥克風傳出的經 AI 編輯過的聲音。 🗞️ 熱門新聞 n8n raises $180m to get AI closer to value with orchestration n8n C 輪募了 180M 美元，沒想到它可以這麼值錢。 基於 zapier 只有 5B 的估值，
近期嘗試降低 AI 相關選文，主要是因為我在閱讀時，不容易判斷內容是正確還是錯誤。本次選的「AI Evals 大辯論」在這點上就做得很棒，正反意見並陳，讓讀者知道自己哪些論點也有人支持，哪些論點具有爭議。 🗞️ 熱門新聞 The Amusement Park for Engineers 原本看是 Anduril 嘀咕幾聲（我對國防工業沒興趣），但看到一半覺得太讚了，推薦所有做產品的人閱讀。 這句話開始點亮我的眼睛：「那座臨時搭建的塔，是我們自掏腰包、為了驗證可行性而做的，幫助攔截了近一千磅的大麻，並導致數十起毒品走私逮捕 」 業界都說要做 MVP，但到底什麼是 viable？沒有 viable 的 MVP 只能稱為 prototype 而已。合作的 PM 有次說的傳神：「別人要樣品屋，但我們只有沒屋頂的牆壁。」 這篇雖然沒有講到 agile，卻做到
最近安排旅遊計畫，會到 Brisbane 居住三個月，突然跟熟悉的環境分開，用陌生眼光看待周圍一切，真是個特別的體驗。 世界依然在轉動，只是用了不同速度，反映在每週週報上，是項目變少了，可是內容變長了。 🗞️ 熱門新聞 Flight Recorder in Go 1.25 Go 1.25 開始支援 Flight Recorder。 以前要抓 trace，都是要等到事發後才能抓，有沒有可能事發前抓呢？有，原理很簡單，配置一塊記憶體存放臨時的 trace，如果符合條件，輸出持久化，否則丟棄，這就是 Flight Recorder。 官方給的範例很讚，像 slow request 這類例子，常常是處理 request 時遇到問題，在沒有 Flight Recorder
近期台灣技術圈新聞應該要算 Vibe Coding，無獨有偶的是，HN 上也談到類似的議題：行銷跟技術的界線在哪？哪些東西可以包裝成商品販售，哪些則是應該要有基本的自我審核？ 🗞️ 熱門新聞 Product Hunt is Dead 有位產品創辦人寫了篇 Blog，標題比較聳動：Product Hunt 已死。 我沒特別 Follow Product Hunt，只有偶爾看看，但看完還是五味雜陳。依照文中所說，當你在 Product Hunt 發布產品後，會有一堆人來跟你說需不需要買讚，這讓我想到以前書市買榜的例子。 有人可能會覺得這是行銷，只是對我來說，行銷跟欺騙還是兩回事。我比較不確定的是，假設今天換個場景，改為無傷大雅的善意謊言，我會同意嗎？ ✨ 科技觀點 How to Lead in a Room Full of Experts
Chrome 的判決出來了，Google 不用分拆，只需要保障競爭者能跟它公平競爭。 這個判決有指標意義，所有人都知道 Google 長期利用 Chrome 數據改善它的搜尋引擎，讓其他廠商處於競爭劣勢。要解決這問題，最簡單方式是要求 Google 出售 Chrome，而法官在仔細評估後，給出相當審慎的判決。 我喜歡這種法律見解，具有實務與原則的平衡，法律條文不應該是照本宣科。 🗞️ 熱門新聞 Google Can Continue Paying for Firefox Search Deal, Judge Rules 以前很少注意 Chrome 的新聞，剛好最近判決出來了，看了一些。 最驚訝的是，Mozilla 有 85% 的年度收入是由 Google 給的，如果判決禁止 Google 出錢成為瀏覽器預設的搜尋引擎，將直接影響到 Mozilla
通常開源專案需要面對長期維護的問題，而長期維護需要人力（開發者）物力（伺服器與基礎建設），個人開發者來說是個負擔。有些專案會有企業贊助，有些專案則是替用戶提供顧問與服務來收費維持。 這期選了 Bear 修改授權的新聞，也因為這則新聞，順道看了 Sentry 的授權模式。我們都希望擁有健康的開發生態，而授權條款很大程度左右了這點。 🗞️ 熱門新聞 Bear changes license to Elastic License Blog 平台工具 Bear 修改授權，原本是 MIT，現在改用 Elastic License。 看開發者的說法，原因是有人搭便車，fork 完直接部署成服務賣錢。開源不是免費勞工，這樣確實有點過分。Elastic License 的差別是不准以託管方式提供服務，算是補上這個洞。 相對 AGPL 來講，有時這種個人開發的小型專案，也不追求產業影響力，直接用 EL
Preplexity 跟 Anthropic 等公司開始讓瀏覽器 AI 代理化，資安領域專家 Simon Willison 指出這可能會導致眾多資安漏洞出現。我建議兩邊的意見都可以看看，Anthropic 為了防堵問題，也下過不少功夫，看完後你會比較知道該如何使用 AI 代理。 另外這期特別喜歡 Mike Sun 談台灣的產品經理遇到的挑戰，我現在不太建議新人直接在台灣當產品經理，舞台太小，成長空間有限，會影響日後發展。如果真的對產品很有興趣，可以先到其他地方建立起正確的產品觀後，再回到台灣發展。 🗞️ 熱門新聞 Piloting Claude for Chrome Anthropic 最近推出 Chrome 用的 Claude 插件，但是依照說明文件：「當我們在自主模式中加入安全防護機制後，成功將 23.6%的攻擊成功率降低至 11.2%。」 儘管 Anthropic 特地專文說明它們的防護措施，
隨著 LLM 變成日常的一部分，它們也在改變原有的網路生態。Fastly 的報告顯示，AI 機器人每分鐘可對網站發起高達 39K 次請求，日後造訪網站的，可能大多是機器人，而不是真人。 🗞️ 熱門新聞 Fastly warns AI bots can hit sites 39K times per minute 繼上次 Codeberg 的新聞後，Fastly 出報告指出 AI 機器人正造成網站營運負擔。 大多觀點延續幾個月來的趨勢：「網站負載增長主要並非來自人類訪客，而是代表聊天機器人公司運作的自動爬蟲與抓取程式。 」值得注意的是，AI Fetcher 的數量也在增加中，我猜這多少暗示了用戶搜尋資料的行為正在變化。 Meta 占了所有 AI 流量的 52% 🙄 ，相對下 Anthropic 只佔 3.76%