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美股量化開發:為何實盤交易必須同時接入即時報價與委託深度數據?

當初在佈建美股量化行情系統時,我陸續測試過市面上各式金融數據API,反覆比對各供應商的延遲表現與長期穩定性。外在看來,所有行情源都只是不斷跳動的價格數字,但實際...

AI Agent 時代的下一個問題:當第 101 次決策出錯時,誰來負責?

最近有部分 Claude 使用者收到了一封來自 Anthropic 的通知郵件。 內容看起來只是一次普通的隱私政策更新。 其中新增了: Identity V...

奧創與幻視是同卵雙胞胎—從漫威看 AI 對齊這件事

一個被善意的目標推到要滅絕人類,一個有同樣的能力卻選擇站在人這邊。差別不在算力,在對齊。而 Anthropic 那句「Fable 5 與不能公開的版本是同一個...

我不信任 AI 的自律,所以把「限制」寫死在資料庫裡

起點:盯著 AI Agent 生態,我看到三個坑 現在的 AI 助理大多是黑箱:它到底記住了你什麼、背地裡做了哪些動作、呼叫了什麼工具,使用者看不到、也無法稽核...

ERP 該為哪一代前端技術下注?

我把核心押在後端與定義,前端當一層可換的皮 做 ERP 系統這些年,有一件事再清楚不過:真正的核心資產是後端邏輯。業務規則、流程、資料結構的生命週期動輒十...

【用10年COBOL魂與vi,刻了20+年的雲端系統(DoesERP)】

好久沒來這平台了, 先來回顧自己的技術生涯. ★1991 – 2001:SCO-UNIX、vi 與 COBOL 的十年剛性內功1991 年,我從東海資訊畢業。1...

把 Claude Dispatch 反過來用 — 手機版遠端預掛工單測試

我同時開兩個 Claude app(代稱:工地):一個手機版 Claude chat,拿來速記、腦力激盪;一個桌機版 Cowork,跑比較重的工程。某天我冒出一...

面對幾百萬行程式碼,你怎麼知道從哪裡下手? 交給 Source Insight 定位

前言 接手一個幾十萬行的舊專案,是很多開發者都經歷過的困境。文件不齊、前人離職、程式碼跨越十幾個檔案互相呼叫,光是弄清楚「這個函式到底被誰呼叫、又呼叫了誰」就要...

AI 時代死掉的不是隱私,是「隱蔽」— 把彙整一個人的成本,砍到剩一句話

有一個下午,我請 AI 幫我分辨 Google 評論有沒有灌水。我出題,它作答:丟一家店的連結給它,讓它去讀評論的時間分布、負評的資訊量、業主回覆的誠意、評論者...

當 AI 能力開始受到出口管制,我們還能把 AI 視為一般工具嗎?

最近 Anthropic 宣布將部分 Frontier Model 能力(Fable 與 Mythos)納入存取限制。 乍看之下,這似乎只是一次產品政策調整。...

[gem5][arm] configs/example/arm/starter_fs.py (一)

系列文章 : simulation / emulation 學習筆記 在前一篇文章,我們可以在 gem5 上 boot 一個 ARM 的 linux kerne...

在 Angular 中使用相依性注入 (Dependency Injection) 遷移至 Firebase Server Prompt Templates

Firebase 推出了伺服器端提示詞範本(Server Prompt Templates),以在其基礎設施中代管提示詞範本。此範本遵循 DotPrompt 格...

AI 對話換場接力(handoff)少了一層熱快取 —— 主流寫法沒補的 5 個縫

handoff 這題目,2026 上半年已經被寫到爛了 —— CLAUDE.md、/handoff skill、各種 handover prompt 模板,社群...

Cowork 的記憶會無聲截斷,而 UI 不會告訴你 —— 拆兩層 Claude 記憶的踩雷筆記

你有沒有遇過這種狀況:Anthropic 的 Cowork(桌面 agent 工具)用了一陣子,某天突然發現 Claude 開始漏規則 —— 上一場明明交代過的...

為何行情 API 會回傳重複的 K 線資料?高頻交易開發的踩坑與解法

長期投入高頻量化交易與行情串接開發,我對於 K 線資料重複的狀況特別敏感。一剛開始接觸即時行情串接時,每當 API 拋出數筆內容幾乎一致的 K 線紀錄,我都會先...

從靜態履歷庫到人才智慧平台:AI 如何重塑企業招募?

在數位化招募成為主流的今日,企業每天透過求職網站、校園徵才、內部推薦與社群平台等管道,接收並累積了數以萬計的履歷資料。然而,當新職缺釋出時,人資部門卻常面臨一個...

由機器人發出的網路請求流量首度超越人類

網站開發領域最近有一個值得注意的進展。 標題是「由機器人發出的網路請求流量首度超越人類」。 描述是這樣的:Cloudflare資料顯示,目前網站HTML內容的H...

AGENTS.md 不是提示詞備忘錄,而是 repo 的新基礎設施

如果一個檔案會改變 agent 怎麼讀你的 repo、怎麼下手改 code、怎麼判斷任務完成,這個檔案就已經不是提示詞備忘錄了。 它是基礎設施。 這件事一開始很...

網路擁塞拖慢業務? 瞭解SD-WAN 自動最佳化頻寬

軟體定義廣域網路(SD-WAN)的商業價值與技術優勢在過去,企業若要串接跨國辦公室或分支機構,往往高度依賴昂貴的MPLS專線。這類硬體導向的傳統網路,就像是早期...

大家都怕依賴 AI,但真正天天用 AI 的人似乎沒那麼怕

最近 Anthropic 公布了一份大型 AI 民眾調查報告。 裡面有很多有趣的數據,但有一組結果特別吸引我的注意。 超過一半的受訪者認為: AI 可能會讓人...

從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering:AI 寫程式真正缺的不是靈感,是驗證

Vibe coding 最危險的地方,不是它太隨便。 真正危險的是,它太容易讓人產生一種錯覺:只要 AI 跑得出一版東西,工程就往前推進了。 在 demo、si...

AI Agent 時代的企業風險:當洩漏的不再只是資料

從 OpenAI 的租用戶事件,談未來企業該保護的是什麼 近幾年,生成式 AI 的發展速度遠超過許多人的預期。 從 ChatGPT、Claude、Gemini,...

[6.1810][lab] Xv6 and Unix utilities (二)

系列文章 : [6.1810] 跟著 MIT 6.1810 學習基礎作業系統觀念 大綱 find (moderate) exec (moderate) fi...

[論文學習]聯邦學習:隱私保護協作智能之調查論文深度分析

Federated Learning: A Survey on Privacy-Preserving Collaborative Intelligence (a...

AI 時代的新能力:定義問題,而不是尋找答案

最近的一年多裡,因為工作和研究的關係,我幾乎每天都在使用各種大型語言模型(LLM)。 從 GPT、Claude、Gemini,到各種本地模型,我發現了一個很有趣...

💫 WordPress Reader 在 2026 年 5 月 28 日正式把 Bluesky、Mastodon 與聯邦宇宙 (Fediverse) 收進服務範圍內

 WordPress Reader 讓網站內容、社交互動與發佈流程整合在同一個空間介面裡,對設計師與內容創作者來說,這不只是多一個功能,而是 WordPress...

AI coding agent 的差別,不在誰最聰明,而在你怎麼分派任務

問「哪個 AI coding agent 最好」其實有點偷懶。 這個問題聽起來很工程,實際上常常是在逃避更難的事:這個任務到底能不能交出去?要交給誰?交出去之後...

不只是 AI 幫你寫程式 — — OpenAI Codex 在做的是另一件事

從 ChatGPT 的附屬功能到獨立 Agent 平台,Codex 的定位和使用邏輯 很多人對 Codex 的第一印象是「ChatGPT 的程式碼版本」,但這...

IT Diagnostic Agent 開發日誌 #2 為什麼我原本不打算公開這個工具?

很多人看到 IT Diagnostic Agent 後,可能的第一個反應是: 為什麼不早點公開? 其實答案很簡單。 因為它一開始根本不是一個產品。 甚至也不...