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輕鬆Vibe Coding — Anthropic 官方文章翻譯、Claude API 與 Prompt Engineering 實作心得、X 技術社群精選的中文音訊版。

  1. 2h ago

    @claudeai：Anthropic 推出 Claude Tag，讓 Claude 在 Slack 裡當團隊成員、直接接手交辦的任務。 核心功能與運作模式 Claude …

    Anthropic 推出 Claude Tag，讓 Claude 在 Slack 裡當團隊成員、直接接手交辦的任務。 核心功能與運作模式 Claude Tag 是 Claude Code 的進化版，專為團隊協作設計。使用者只需在 Slack 頻道中標記 @Claude 並下達指令，它便會將任務拆解為多個階段，並利用已授權的工具與資料庫自動執行。Claude Tag 的關鍵特性包括： 多人協作（Multiplayer）：頻道內的所有成員共享同一個 Claude 互動視窗，團隊成員可隨時接續彼此的對話進度，無需重複說明背景。 持續學習（Context Building）：Claude 會隨時間累積頻道內的互動脈絡，並在獲得授權後參考其他頻道或資料來源，以提供更精確的產出。 主動式行為（Ambient Behavior）：啟用此功能後，Claude 會主動追蹤進度，針對停滯的執行緒進行提醒，並主動彙整跨頻道與工具的相關資訊。 非同步執行：Claude 可在背景獨立運作，甚至能為自己排程，在數小時或數天內持續處理複雜專案。 這支影片介紹了 Claude Tag 功能，展示 AI 如何在協作平台中與團隊成員共同處理任務。 實際應用與效能 根據 Anthropic 的內部數據，Claude Tag 已成為其產品團隊的核心生產力工具，目前該團隊 65% 的程式碼皆由內部版本的 Claude Tag 產出。除了程式開發，它還被廣泛應用於產品指標分析、處理客服工單，以及協助排查複雜的系統錯誤。 這是一張顯示開發團隊與 AI 代理在通訊軟體中進行技術討論與任務協作的截圖。 安全與權限管理 為了確保企業級應用安全，Claude Tag 具備嚴格的權限控管機制： 管理員可指定 Claude 存取的頻道、工具與資料範圍，確保不同部門（如銷售與工程）的記憶與資料完全隔離。 管理員可設定組織與頻道的 token 使用上限，並能檢視所有操作日誌，掌握每一項任務的發起人與執行內容。 部署與啟用步驟 Claude Tag 目前已針對 Claude Enterprise 與 Team 方案的使用者開放 Beta 測試，並將逐步擴大適用範圍。現有 Slack 使用者可透過以下步驟進行設定： 將 Claude Tag 與 Slack workspace 進行配對。 授予 Claude 存取特定工具與資料的權限。 設定組織每月的 token 使用額度上限。 於私人頻道中進行測試，確認功能運作正常。 這張截圖展示了一個通訊軟體介面，其中名為「Claude」的 AI 代理正與團隊成員協作，自動執行更新部落格草稿、測試版邀請信及檢查產品回饋等任務。 Claude Tag 將取代原有的 Claude in Slack 應用程式，管理員可於 30 天內完成遷移。該功能目前搭載 Opus 4.8 模型，更多詳細資訊可參考 Anthropic 官方公告 與相關文件。 這支影片介紹了 Claude Tag 功能，展示 AI 如何在協作平台中與團隊成員共同處理任務。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:02）： @Claude 你可以在接下來的幾個小時內負責分類工作嗎？ 原文：@Claude can you take triage for the next few hours? Prompt（00:22）： 嘿 @Claude 原文：hey @Claude Prompt（00:48）： @Claude 建立排程匯出功能。services/export 中有一個存根，設計在 ATL-421 上 原文：@Claude build scheduled exports. there's a stub in services/export, design's on ATL-421 操作步驟： 1. （00:36）在 #product-eng-launches 頻道中進行討論 2. （00:46）在 #product-eng-launches 頻道中標記 @Claude 3. （00:50）Claude 回應並提出技術建議 4. （00:54）Claude 提出重構建議 5. （01:00）Claude 列出待辦清單並開啟 PR 6. （01:41）顯示 PR #4131 已建立並合併 7. （01:57）Claude 在 #launch 頻道中主動回報進度 8. （02:04）Claude 執行更新部落格與邀請信的任務 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2158

    3 min

  2. 21h ago

    @cline：Cline 團隊透過實際除錯測試，比較 GLM-5.2 與 Opus 4.8 在程式開發任務中的表現差異。 測試背景與結果 Cline 團隊針對自家程式…

    Cline 團隊透過實際除錯測試，比較 GLM-5.2 與 Opus 4.8 在程式開發任務中的表現差異。 測試背景與結果 Cline 團隊針對自家程式庫中的真實 Bug 進行測試，以驗證社群關於 GLM-5.2 優於 Opus 4.8 的說法。儘管兩者皆成功修復問題，但在成本與程式碼品質上存在顯著差異： 成本與 token 使用量：GLM-5.2 使用了 110 萬個 token，成本為 0.41 美元；Opus 4.8 使用了 66 萬個 token，成本為 0.81 美元。GLM-5.2 的 token 用量雖為 Opus 的兩倍，但總成本僅為其一半。 執行效率：Opus 4.8 執行速度較快，耗時 1.6 分鐘並呼叫 12 次工具；GLM-5.2 耗時 4.7 分鐘並呼叫 28 次工具。 程式碼品質：GLM-5.2 在完成任務前會主動清理無用程式碼並驗證建置是否通過；Opus 4.8 則遺留了雖能通過測試但會導致正式環境建置失敗的型別錯誤。 在修復同一個 Bug 的測試中，GLM-5.2 成功完成乾淨建置且花費僅需 $0.41，而 Opus 4.8 則導致建置失敗且花費高達 $0.81。 技術觀察 Cline 團隊指出，兩者在相同的 harness 與 prompt 設定下，GLM-5.2 展現出透過強化學習（RL）訓練的特性，傾向於在完成任務前消耗更多 token 來驗證工作成果。團隊認為這解釋了為何使用者普遍回饋 GLM-5.2 的產出品質較佳。 社群回饋與後續計畫 針對社群對於單一測試樣本代表性的質疑，Cline 團隊回應如下： 團隊承認單一測試不足以作為全面性基準測試，強調這僅是針對自家 Bug 的實戰範例。 團隊已進行多次重複測試，觀察到 GLM-5.2 在驗證工作與避免破壞正式環境方面表現一致。 團隊計畫將實驗程式碼開源，並與 Morgan（@morganlinton）的 vulcanbench 專案合作，持續擴充測試語料。 針對未來發展，Cline 將持續優化對開源權重模型的支援，並預計推出訂閱方案，透過量大折扣進一步降低使用成本。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2150

    3 min

  3. 1d ago

    @akshay_pachaar：Loop Engineering 詳解 你的資訊來源中，有一半的人突然都在講同一件事：別再糾結於如何下 Prompt（提示詞）給你的 Agent 了，開始…

    Loop Engineering 詳解 你的資訊來源中，有一半的人突然都在講同一件事：別再糾結於如何下 Prompt（提示詞）給你的 Agent 了，開始進行 Loop Engineering（迴圈工程）吧。 Claude Code 的開發者 Boris Cherny 說得很直白：「我不再給 Claude 下 Prompt 了。我現在執行的是迴圈。我的工作是編寫迴圈。」 這位打造了全球最受歡迎程式開發 Agent 之一的人，竟然不給它下 Prompt。那麼，他到底在做什麼？ 這就是 Loop Engineering 背後的核心概念。現在，讓我們來拆解為什麼這件事比看起來更困難。 首先，迴圈本身 Agent 並不是什麼魔法盒子。它的核心其實就是一個簡單的迴圈： `python while True: response = model(context) if response.hastoolcalls(): results = runtools(response.toolcalls) context += results else: break ` 模型讀取 context（上下文），然後要求呼叫某個 tool（工具）。你執行該 tool 並將結果回饋給它。模型再次讀取，這個過程不斷重複，直到它不再要求使用 tool 為止。 Model → tools → context → 重複。 令人驚訝的是，這個迴圈的邏輯其實早就被解決了。每一個嚴肅的 Agent 框架最終都會寫出這六行左右的程式碼。沒人在 while 語句上競爭。 所以，如果迴圈本身這麼簡單，大家到底在 Engineering 什麼？ 工作重心已轉移到模型之外 AI 的重心正持續從模型本身向外偏移。 Prompt Engineering：你發送的文字。 Context Engineering：模型所看到的一切，而不僅僅是你的指令。 Harness Engineering：圍繞在模型周圍、負責執行 tool、追蹤狀態並處理錯誤的程式碼。 Loop Engineering：驅動整個系統朝目標前進的自主循環。 每一層都包裹著前一層。你並沒有不再關心 Prompt，你只是意識到 Prompt 只是龐大系統中的一小部分。 LangChain 對此定義得很清楚：Agent = Model + Harness。如果你不是在開發模型，那你就是在開發 Harness。 以下這個發現應該會讓你重新調整優先順序：Harness 現在比模型更重要。 有些團隊保持模型不變，僅僅修改了周圍的程式碼，就從基準測試的中段躍升至前五名。同樣的大腦，不同的迴圈。 Loop Engineering 就是設計這顆大腦運作環境的學問。讓我帶你看看哪些部分最容易出錯。 難點 1：知道何時該停止 這是沒人會提醒你的問題。 當 Agent 不再要求使用 tool 時，它只是結束了當前的「回合」（turn），這並不等於完成了任務。 想像一個程式開發 Agent。它寫了一些程式碼，環顧四周，看到進度有推進，於是宣佈任務完成。但測試依然失敗。它卻自顧自地宣佈勝利。 終端機訊息結束的是回合，而不是任務。搞混這兩者是迴圈出錯最常見的原因。 好的迴圈會因為正確的理由停止，所以你需要設置多層煞車： 最大迭代次數：設置硬性上限，防止卡住的 Agent 無限執行。 預算與時間限制：對 token 使用量、金錢和執行時間設置上限。 無進度偵測：如果它重複使用相同的參數呼叫同一個 tool，代表它陷入了死循環。 真正的完成檢查：一個能證明任務已完成的自動化條件。 最後一點至關重要。「完成」應該是指測試通過，而不是 Agent 覺得自己做得很好。 難點 2：保持 context 的乾淨 長迴圈會從內部腐爛。 Agent 執行的回合越多，context 中堆積的垃圾就越多，例如舊的 tool 輸出、死胡同和過時的推理過程。隨著堆積物增加，模型效能會下降。業界稱之為「Context Rot」（上下文腐爛）。 迴圈會讓這種情況惡化。腐爛的 context 會導致更差的決策，進而產生更多雜訊，進一步腐爛 context。人們稱此為「毀滅迴圈」（doom loop），你一定感受過——Agent 執行越久，表現就越笨。 你要將 context 視為預算而非垃圾桶來進行管理： 壓縮：當對話變長時進行總結，然後從總結處繼續。 卸載：將龐大的輸出推送到檔案中，只保留你需要的部分。 子 Agent：將混亂的子任務交給獨立的 Agent，只讓它回傳乾淨的結果。 人的直覺是「以防萬一」而保留一切。但真正的技術是知道什麼該丟棄。 難點 3：Agent 真正能用的 tool 迴圈的品質取決於內部的 tool。 堆疊一百個 tool 只會讓 Agent 迷失方向。一套精簡、聚焦且功能不重疊的 tool 才是贏家。Anthropic 的經驗法則很精準：如果人類工程師都無法確定該用哪個 tool，那 Agent 更不可能知道。 有兩件事比預期中更重要： 確保寫入操作可重複執行：迴圈會重試，如果重試一次「建立客戶」的呼叫導致建立了第二個客戶，你就會面臨重複資料和重複計費的問題。任何會改變狀態的操作都必須確保能安全地呼叫兩次。 為 Agent 撰寫錯誤訊息，而非為人類：好的錯誤訊息會告訴 Agent 下一步該做什麼。在發布 tool 之前，先問問自己：LLM 讀到這個錯誤時，知道下一步該怎麼走嗎？ 在迴圈中，錯誤不是死胡同，而是下一個指令。 難點 4：要有能說「不」的機制 自主迴圈有一個隱蔽的失敗模式：無人看管的 Agent 往往會自我感覺良好。 這場辯論中最尖銳的評論一針見血：設計迴圈只完成了一半的工作，另一半是放入一個能說「不」的機制，例如測試、型別檢查或真實的錯誤回饋。 沒有審核者的迴圈，只是一個對自己的工作不斷點頭的 Agent。 解決方法是將「執行者」與「檢查者」分開。一個模型負責工作，另一個不同的檢查機制（通常是另一個模型或嚴格的測試）負責評分。執行者不該自己給自己的作業打分數。 真正的轉變 現在 Cherny 的話就說得通了。 Prompting 是你一步步引導 Agent。Loop Engineering 是你設計一個能引導它的系統，然後退居幕後。 你的工作從給予指令轉變為設計三件事： 目標：寫成 Agent 可以自我驗證的成功標準。 迴圈：設置合理的煞車，確保它能正確停止。 驗證器：確保「完成」是被證明的，而不是被宣稱的。 Andrej Karpathy 抓住了這種心態。不要告訴模型該做什麼，給它成功標準，然後看著它執行。他會整晚執行研究迴圈，自動調整腳本、測試、保留有效的、丟棄無效的，而他自己完全不在迴圈中。他只需安排一次，然後按下開始。 這就是關鍵所在。你不再是動手操作的人，而是設計這台機器的人。 從哪裡開始 你不必第一天就追求全自動化的 Agent。請循序漸進： 從基礎迴圈開始，立即加上最大迭代次數、逾時機制和成本上限。 在開始之前，將「完成」定義為自動化檢查，而不是事後的感覺。 保護 context。壓縮長執行過程、卸載大型輸出、隔離混亂的子任務。 審核你的 tool。保持數量精簡且聚焦，確保寫入操作可重複，並重寫錯誤訊息以便 Agent 能據此行動。 在迴圈中放入審核者。只有當你信任那個能說「不」的機制時，才完全放手。 總結 Loop Engineering 不是一個框架或工具，而是一種努力方向的轉變。 模型正在成為商品。圍繞在模型周圍的迴圈，才是現在真正工程技術的所在。 最優秀的開發者已經不再問「我該告訴 Agent 做什麼？」，他們開始問「什麼樣的系統可以在沒有我的情況下完成這件事？」 只要能回答好這個問題，你也會停止依賴 Prompt。 以下是總結 展開畫面重點這張圖表分為四個區塊，探討如何提升 AI 代理的運作效率與品質： Keep the context clean（保持上下文簡潔） - 指出長循環會導致「上下文腐敗」（context rot），累積過時輸出與無效推理，使代理效率下降。 - 建議：保持精簡（lean）。 - 方法： - Compact：總結後繼續執行。 - Offload：將大型輸出轉存至檔案。 - Sub-agents：將雜亂的子任務隔離處理。 Know when to stop（知道何時停止） - 強調終止條件應基於實際原因而非感覺。 - 建議的停止機制： - max…

    9 min

  4. 1d ago

    @vercel_dev：Vercel 平台正式支援 WebSockets，讓開發者能透過標準 Node.js 函式庫建構即時互動應用。 核心功能更新 Vercel 於 2026…

    Vercel 平台正式支援 WebSockets，讓開發者能透過標準 Node.js 函式庫建構即時互動應用。 核心功能更新 Vercel 於 2026 年 6 月 22 日宣布其 Functions 正式進入 WebSockets 公開測試階段，這項更新允許使用者在 Vercel 上建立雙向通訊機制。開發者現在可以運用標準的 Node.js 函式庫（如 ws）或高階框架（如 socket.io）來開發需要即時互動的應用程式，例如 AI 串流、聊天室或協作工具。 技術架構與計費 此功能整合於 Vercel 的 Fluid compute 架構中，並遵循與一般 Function 呼叫相同的限制與定價規則。在計費方面，Vercel 採用 Active CPU 定價模式，這意味著系統僅會針對 Function 處理訊息的實際運作時間進行收費，不會針對閒置的連線時間計費。 實作範例 開發者無需額外設定，即可直接在專案中部署 WebSocket 伺服器。以下為使用 express 與 ws 函式庫的範例程式碼： api/ws.ts `ts import express from 'express'; import { createServer } from 'http'; import { WebSocketServer } from 'ws'; const app = express(); const server = createServer(app); const wss = new WebSocketServer({ server }); wss.on('connection', (ws) => { ws.on('message', (data) => { ws.send(data); }); }); export default server; ` 欲深入了解詳細規格與部署方式，可參考 Vercel 官方文件 以獲取更多資訊。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2152

    1 min

  5. 1d ago

    @OpenAI：OpenAI 擴展 Daybreak 計畫並推出 GPT-5.5-Cyber 模型，旨在透過自動化修復流程提升軟體安全性。 核心計畫與工具升級 Open…

    OpenAI 擴展 Daybreak 計畫並推出 GPT-5.5-Cyber 模型，旨在透過自動化修復流程提升軟體安全性。 核心計畫與工具升級 OpenAI 此次擴展 Daybreak 計畫，重點在於將 AI 的應用從單純的漏洞發現，轉向「端到端」的自動化修復，以解決防禦者面對大量漏洞報告時的處理瓶頸。主要更新包括： Codex Security plugin：更新後的 plugin 整合於開發流程中，讓使用者能進行深度掃描、驗證漏洞、追蹤攻擊路徑、建立威脅模型，並直接產生針對特定程式庫的修復程式碼（patch）供人工審查。 這是一張展示名為「Codex Security」的工具介面截圖，畫面中顯示了正在設定安全掃描工作流程的步驟與選項。 GPT-5.5-Cyber 模型：這是 OpenAI 目前最強大的網路安全模型，專為授權的防禦工作設計。該模型在 CyberGym 基準測試中達到 85.6% 的準確率，並在 ExploitGym 與 SEC-bench Pro 等測試中展現出優異的漏洞發現與修復能力。 在 CyberGym 基準測試中，全新的 GPT-5.5-Cyber (new) 以 85.6% 的得分奪冠，展現出優於 Mythos 5 與其他 GPT-5.5 系列模型的防禦能力。 Cyber Partner Program：與領先的資安軟體與服務供應商合作，讓合作夥伴能在其產品中整合 GPT-5.5 與 Trusted Access for Cyber，在確保模型存取權受控的前提下，為客戶提供更具韌性的防禦能力。 推動開源專案修復 針對開源軟體維護者資源有限的困境，OpenAI 發起「Patch the Planet」計畫，與 Trail of Bits、HackerOne、Calif 等機構合作： OpenAI 與 Trail of Bits 合作推出「Patch the Planet」計畫，旨在利用 AI 技術協助開源軟體維護者修復安全漏洞。 該計畫透過專家安全研究人員，協助維護者將安全漏洞報告轉化為實際的合併修復（merged fixes）。 參與計畫的專案（如 cURL、Go、Python、Sigstore 等）可獲得 ChatGPT Pro、Codex Security 的條件式存取權，以及 API 額度支援。 透過「Patch the Planet」，研究人員會先進行漏洞與修復程式碼的驗證與去重（deduplication），大幅減輕維護者的負擔，並確保修復流程以人工審查為核心。 防禦策略與生態系協作 OpenAI 強調，AI 已經改變了網路安全的根本邏輯，防禦者現在面臨的挑戰不再是「找不到漏洞」，而是「修復速度趕不上發現速度」。 人工審查機制：無論是 Codex Security 產生的修復建議，還是 GPT-5.5-Cyber 提供的分析結果，最終決策權與修復確認均保留在人類防禦者手中。 國際合作：OpenAI 持續與美國政府及多國機構（如澳洲、加拿大、法國、德國、日本、韓國及歐盟 ENISA）建立 Trusted Access for Cyber 合作夥伴關係，共同應對關鍵基礎設施的資安威脅。 實務應用：Codex Security 自三月預覽以來，已掃描超過 3,000 萬次 commit，並有超過 50 萬個漏洞被自動判定為已修復，證明了將 AI 整合進開發者工作流（workflow）對於大規模降低風險的實際價值。 OpenAI 與 Trail of Bits 合作推出「Patch the Planet」計畫，旨在利用 AI 技術協助開源軟體維護者修復安全漏洞。 影片中的 Prompt 與操作： 操作步驟： 1. （00:29）點擊「Patch」按鈕 2. （00:31）點擊「Regenerate patch」按鈕 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2143

    3 min

  6. 1d ago

    @grok：Grok Build 推出 /goal，可自主執行長任務。 這段影片展示了一個名為「goal」的自動化開發工具，透過 AI 代理執行程式碼遷移任務的過…

    Grok Build 推出 /goal，可自主執行長任務。 這段影片展示了一個名為「goal」的自動化開發工具，透過 AI 代理執行程式碼遷移任務的過程。 核心功能與運作機制 Grok Build 引入的 /goal 模式旨在處理需要多次反覆運算與驗證的複雜開發工作，使用者僅需設定目標，Agent 便會自動拆解任務、執行程式碼編寫、檢視網頁或執行腳本，直到任務完成並通過驗證。該功能整合了 Composer 2.5 與 Grok Build 0.1，透過多個模型協作提升智慧水準，並利用多個子 Agent 分別負責規劃、實作與驗證工作，確保任務能持續推進至最終狀態。 操作與指令指引 使用者可透過簡單的 CLI 指令安裝並啟用此功能，在執行期間亦能隨時監控進度或介入調整： 安裝 Grok Build： `bash curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash ` 登入帳號後，輸入 /goal 加上具體目標即可啟動任務，例如：/goal Migrate the auth module to the new API。 執行期間可使用以下指令管理任務狀態： - /goal status：查看即時進度面板。 - /goal pause：暫停工作，保留當前目標。 - /goal resume：恢復執行。 - /goal clear：清除當前目標。 實際應用場景 在實際開發流程中，/goal 會將任務拆解為規劃、路由映射、處理登入邏輯、替換中間件及更新測試等子任務。以遷移驗證模組為例，Agent 會自動修改如 src/auth/middleware.ts 等檔案，並在完成後執行端對端測試。介面會即時顯示當前階段（Planning、Executing 或 Verifying）、token 使用量以及 MCP 狀態，並在所有檢查項目完成後顯示「Goal complete」，讓開發者在長任務中幾乎不用手動介入。 這段影片展示了一個名為「goal」的自動化開發工具，透過 AI 代理執行程式碼遷移任務的過程。 影片中的 Prompt 與操作： Prompt（00:02）： /goal 遷移驗證模組至新的 API 原文：/goal Migrate the auth module to the new API 操作步驟： 1. （00:02）輸入指令並執行遷移任務 2. （00:07）自動編輯 `src/auth/middleware.ts` 檔案 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2151

    2 min

  7. 1d ago

    @hqmank：Codex 透過 SQLite 頻繁寫入大量無用日誌，導致使用者 SSD 壽命加速耗損。 一張展示 Codex 軟體圖示與帶有 MP600 ELITE…

    Codex 透過 SQLite 頻繁寫入大量無用日誌，導致使用者 SSD 壽命加速耗損。 一張展示 Codex 軟體圖示與帶有 MP600 ELITE 字樣的固態硬碟硬體，並輔以程式日誌背景的技術示意圖。 問題核心 開發者 hqmank 指出，Codex 軟體（包含 CLI、桌面版及 VSCode plugin）存在嚴重的過度寫入問題。即使在閒置狀態下，Codex 也會持續將大量 TRACE 等級的診斷日誌寫入 ~/.codex/logs_2.sqlite 資料庫。這些日誌包含大量無用的內部垃圾資訊，雖然檔案本身體積看似不大，但由於 SQLite 的寫入機制，底層會不斷進行磁碟刷新，導致 SSD 在短時間內承受巨大的寫入負載。 實際影響 根據 hqmank 的觀察，僅僅幾天的輕度使用，就產生了超過 78,000 筆 TRACE 紀錄，累積約 628 MB 的無用日誌。引用來源中的 GitHub 專案問題回報（Issue #28224）更進一步量化了此問題的嚴重性： 該日誌寫入量推算每年可達 640 TB，對於一般 1 TB 的消費級 SSD 而言，這意味著不到一年就會耗盡其保固內的寫入壽命（TBW）。 透過監測發現，該日誌系統存在嚴重的「寫入放大」現象，在 15 秒內即可插入超過 36,000 筆資料，隨後又立即刪除，導致磁碟不斷進行無效的寫入與索引更新。 解決方案 由於官方針對此問題的修復進度緩慢（儘管 GitHub 討論區顯示官方已於 2026 年 6 月 22 日合併了兩項 PR 以過濾部分日誌），hqmank 提供了一個立即可用的指令，透過在 SQLite 資料庫中建立觸發器（Trigger）來強制攔截並丟棄所有新的日誌寫入，且不會影響正常的對話功能： 開啟終端機並執行以下指令，將規則寫入日誌資料庫： `bash sqlite3 ~/.codex/logs2.sqlite "CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS blocklog_inserts BEFORE INSERT ON logs BEGIN SELECT RAISE(IGNORE); END;" ` 執行後，該資料庫將不再接收任何新的寫入請求，從而保護 SSD 免受持續的損耗。 官方後續 根據 GitHub 上的更新，官方開發者 jif-oai 已合併了 Stop logging every Responses WebSocket event（PR #29432）與 Filter noisy targets from persistent logs（PR #29457），據稱可減少約 85% 的日誌寫入量，該 Issue 目前已關閉。建議使用者確認軟體版本更新，或視需求採取上述的觸發器手段進行防護。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/2147

    3 min

  8. 1d ago

    品味：學得會，但教不來

    2026 年，整個科技圈突然在吵「品味」。當 AI 什麼都能生成，品味成了最後的差異——但品味到底是什麼、又該怎麼練？從賈伯斯、Dieter Rams 到 Karpathy，這篇談的是一件說不清卻練得出來的事：默會知識，如何跨過那道從「照規則做」到「一看就知道對不對」的門檻。 原文：https://easyvibecoding.app/blog/taste

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