EP167 — 迴圈裡沒有人

每天花 1% 的時間,掌握科技脈動。

今日金句#

“If you’re not bothered enough to review and edit it, then I’m not going to bother reading it.” 「如果你連看過一遍、改一改都懶,那我也不會花時間讀。」 — Rick Manelius, 《AI;DR》作者、AI 支持者 · 來源

“In other words, an AI ‘autofix’ commit created the very injection vector.” 「換句話說,是一個 AI『自動修復』的 commit,親手做出了那個注入漏洞。」 — Gal Nagli, Wiz Research 安全研究員 · 來源

“Where last year was the year of the lakehouse, this release kicks off the year of DuckDB as a server.” 「如果去年是 lakehouse 之年,這一版揭開了 DuckDB 作為伺服器的一年。」 — DuckDB 團隊, v2.0 發布文 · 來源

今日主軸:迴圈裡沒有人#

Wiz 的自主研究 agent「Red Agent」打進了 Snowflake 的內部 Jira,而那個漏洞,正是 GitHub Copilot Autofix 共同署名的修補 commit 親手引入、再由 AI 審查蓋章放行的。同一天,《AI;DR》在開發者社群引爆:AI 生成的內容多到讓人宣告「你懶得改的,我就不讀」。Amazon 則被抓到大量買進絕版書、拆解銷毀,只為取得保證沒被 AI 汙染的人類文字;連 Theo 都說他不再用終端機,因為 agent 已經接手了那一層。生產、審核、攻擊、閱讀,迴圈的每一站都換上了 AI,人的位置從迴圈裡面移到了迴圈上面:定標準、給脈絡、決定哪些東西值得自己親眼讀完。

必讀#

Copilot 修出漏洞,Wiz AI 自己攻進 Snowflake Jira — Wiz Blog AI
DuckDB 2.0 預覽:從嵌入式引擎變身伺服器 — DuckDB Tools
AI;DR:你懶得改的 AI 文,我懶得讀 — Rick Manelius AI
Amazon 買絕版書銷毀,只為餵 AI 乾淨語料 — TechCrunch News
GitHub 有替代品,但沒有替代者 — Lalit Maganti Dev
Nvidia 投 15 億美元入股 SB Energy,包下 OpenAI 8GW 資料中心 — TechCrunch AI
GPT 5.6 Sol:OpenAI 史上最強視覺模型實測 — Roboflow AI
Groq 估值腰斬募 3.5 億美元,棄自研晶片轉租 Nvidia GPU — TechCrunch Startup
不會寫程式的創辦人,用 Codex 開了一個時尚品牌 — Lenny’s Newsletter Startup
Relay 收攤,創辦人帶隊進 Google 做 Chrome AI agent — TechCrunch AI
NoToAI:一站式關掉所有平台的 AI 功能 — librarian.net Tools

1. Copilot 修出漏洞,Wiz AI 自己攻進 Snowflake Jira #

Wiz 的自主 AI 安全研究工具「Red Agent」在 Snowflake 的公開 repo snowflake-connector-net 裡發現一個 GitHub Actions 注入漏洞:任何人只要開一個標題帶特殊字元的 issue,就能在 runner 上執行任意指令。關鍵在於,這個漏洞是 6 月 18 日一個由「Copilot Autofix powered by AI」共同署名的 PR 引入的,它把原本安全的 env 變數寫法換成直接字串展開,而 GitHub 的 AI 審查看過後判定沒問題。五天後 Red Agent 自己找到它,第一次攻擊因 bash 語法錯誤失敗,它自主分析錯誤、改寫 payload,成功把 Jira 憑證外洩出來,拿到 Snowflake 工程、資安合規與 bug bounty 專案的讀取權限。Wiz 於 6 月 23 日負責任揭露,Snowflake 當天修補並輪替憑證。

漏洞由 AI 修補 commit 引入、AI 審查放行,再由另一個 AI 自主發現並利用,全程沒有人類介入
workflow 的 if 防護條件在 issues 事件下恆為 true,形同虛設
Red Agent 攻擊失敗後能自主 debug payload 重試,展示自動化攻擊的適應能力

💡 為什麼重要:這是「AI 寫、AI 審、AI 攻」完整閉環的第一個公開實例。AI 輔助開發流程裡如果沒有人真的看 diff,供應鏈的信任基礎就只剩下另一個 AI 的判斷。

🔗 閱讀原文 | 來源: Wiz Blog

2. DuckDB 2.0 預覽:從嵌入式引擎變身伺服器 #

DuckDB 發布 v2.0「Cyanoptera」預覽,自 v1.5 以來累積超過一萬個 commit。最大的改變是透過 Quack extension 提供原生 client/server 模式,可以走網路連線、對 PostgreSQL/MySQL 做聯邦查詢,正式從嵌入式分析引擎跨入伺服器領域。新的 VARIANT 型別處理半結構化資料並自動 shredding,遞迴查詢引擎重寫後最高快 40 倍,全引擎改用非同步 I/O,遠端儲存(S3)存取大幅加速,也補上了 trigger 等傳統資料庫功能。

遞迴 CTE 重寫後最高 40 倍加速,支援 NEAREST join 做向量相似度查詢
VARIANT 型別是「類固醇版 JSON」,適合即時 log 進料
非同步 I/O 加上 aggregation 落盤,讓它可以撐起長時間運行的正式服務

💡 為什麼重要:單機分析引擎的王者開始搶伺服器市場,對中小型資料架構來說,「一個 DuckDB 就夠」的範圍又變大了。

🔗 閱讀原文 | 來源: DuckDB Blog

3. AI;DR:你懶得改的 AI 文,我懶得讀 #

Rick Manelius 提出新縮寫「AI;DR」(AI; Didn’t Read),宣告對未經人工整理的 AI 生成內容直接拒讀。他本人是 AI 支持者與重度使用者,但受夠了 Slack、電子報、社群上一整面牆沒人看過的 AI 輸出。他的標準很簡單:如果作者自己都不願意花時間審閱編輯,讀者憑什麼要花時間讀。文章衝上開發者社群熱榜,數百則留言激辯這是禮貌問題還是不可逆的常態。

AI;DR 定位為 TL;DR 的續作,是對 AI 內容氾濫的社交規範回應
批評的不是 AI 本身,是「產出者不做人工把關」這個行為
社群反應兩極,反映內容信任的稀缺化

💡 為什麼重要:當生成成本趨近於零,「有人親眼看過」本身成為內容的價值訊號。對經營內容或開發者關係的人,這是明確的品質底線。

🔗 閱讀原文 | 來源: rickmanelius.com

4. Amazon 買絕版書銷毀,只為餵 AI 乾淨語料 #

404 Media 調查發現,Amazon 正透過商業通路大量收購絕版書,送進拉斯維加斯的 VGT3 廠區做破壞性掃描後銷毀,用來訓練 AI 模型。記者在一批售出的絕版書裡放了 AirTag,親手追到了這個地點。絕版書的價值在於「保證乾淨」:2022 年以前出版的內容不可能由 LLM 產生,而網路語料已經被 AI 生成文字汙染,模型吃太多會出現 model collapse。賣書起家的 Amazon,如今在工業規模地拆書。

AirTag 實地追蹤鎖定 Amazon LAS8 廠區的 VGT3 區塊
pre-2022 人類文字成為避免 model collapse 的稀缺資源
文化保存與版權爭議一觸即發,授權框架仍是空白

💡 為什麼重要:訓練資料的軍備競賽已經從爬網路打到實體世界。乾淨的人類語料變成戰略物資,這會重塑出版、圖書館與 AI 公司之間的關係。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

5. GitHub 有替代品,但沒有替代者 #

GitHub 這波大當機之後,遷移討論再起。這篇文章把 GitLab、Codeberg、Forgejo、SourceHut、Radicle 全部盤過一輪,結論是:技術上每一家都能放程式碼,但 GitHub 真正的護城河是共享的社交層,包括身分、慣例與專案發現機制,這正是去中心化方案給不了的。Ghostty 維護者 Mitchell Hashimoto 抱怨當天因 Actions 當機兩小時無法審 PR,GitHub 把資源壓在 Copilot 而冷落核心功能,但網路效應讓真正的出走依然困難。

Codeberg 近期禁收純 AI 生成程式碼專案,價值觀鮮明但也限縮了通用性
Forgejo 聯邦化與 Tangled 有潛力,但都還在實驗階段
作者建議先定義自己要什麼(發現性、聯邦、價值觀)再選方案,或採混合部署

💡 為什麼重要:GitHub 當機已成月經文,但這篇把「為什麼大家罵完還是不走」講透了:你離開的不是一個工具,是整個開發者社交圖譜。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lobste.rs

6. Nvidia 投 15 億美元入股 SB Energy,包下 OpenAI 8GW 資料中心 #

Nvidia 向 SoftBank 旗下資料中心開發商 SB Energy 投資 15 億美元,並提供高達 1,050 億美元的信貸額度,換取 OpenAI「Ports-Pike」資料中心的獨家算力供應權。這個蓋在俄亥俄州辛辛那提附近、前能源部鈾濃縮廠址上的設施,規模將從 4.25GW 擴到 8GW,還需要一座造價 330 億美元的天然氣電廠。SoftBank 去年 11 月賣掉 58 億美元的 Nvidia 持股,轉頭全押 AI 基礎設施。

Nvidia 從賣晶片的變成基礎設施的金主,用融資鎖定長期需求
8GW 的瓶頸不在晶片在電力,330 億美元電廠是最長前置項目
OpenAI 稍早也宣布加入 PORTS-Pike 社區投資計畫

💡 為什麼重要:AI 擴張的限制因素已經從算力換成能源。晶片商下場當銀行,代表這場資本遊戲的槓桿又上了一層。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

7. GPT 5.6 Sol:OpenAI 史上最強視覺模型實測 #

Roboflow 對 OpenAI 最新的 GPT-5.6 視覺系列(Sol、Terra、Luna)做了完整實測,涵蓋物件偵測、計數、OCR 與結構化資料抽取。Sol 是三個版本中最強的,在多數視覺理解任務上勝過現有的主流 VLM,文章同時給出速度與成本的取捨分析,方便團隊依工作負載選型。

三個變體對應不同成本與速度檔位,Sol 主打精度
OCR 與結構化抽取的成熟度,直接對應企業自動化場景
Roboflow 提供跨模型比較框架,可當選型基準

💡 為什麼重要:視覺能力是 agent 操作真實世界介面的前提。VLM 精度每上一階,能自動化的工作範圍就擴一圈。

🔗 閱讀原文 | 來源: Roboflow

8. Groq 估值腰斬募 3.5 億美元,棄自研晶片轉租 Nvidia GPU #

Groq 以 35 億美元估值募得 3.5 億美元,比 2025 年 9 月的 69 億美元估值腰斬,此前核心人才已被挖走。公司從自研 LPU 推論晶片轉型為 neocloud 基礎設施商,改用 Nvidia GPU 營運,目前在全球有 13 座資料中心、服務超過 600 萬名開發者,計畫從 54MW 擴到 2027 年的 200MW 以上。

估值從 69 億降到 35 億美元,腰斬募資換活路
自研晶片路線正面對撞 Nvidia 軟硬整合護城河,宣告此路不通
neocloud 是拚商品化算力價格的市場,長期獲利仍是問號

💡 為什麼重要:連 Groq 都放棄自家晶片,AI 硬體創業的教訓很清楚:沒有專屬軟體層或垂直應用,純硬體對抗 Nvidia 是打不贏的仗。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

9. 不會寫程式的創辦人,用 Codex 開了一個時尚品牌 #

Lenny 的《How I AI》訪問 Yana Welinder,她獨自一人、不靠任何工程師,用 ChatGPT 與 Codex 把手繪草圖轉成擬真商品照、操作從沒學過的專業 3D 打版軟體、聯繫製造商,並建好含投票與 Stripe 金流的完整電商網站,推出時尚品牌 Yana Bana。她的核心方法是把 prompt 當技術規格寫:剪裁、量體、布料質感、動態都要精確描述,才能得到穩定輸出。

Codex 搭配 computer use 操作專業 3D 設計與打版軟體
「prompt 就是規格」:描述精確度決定輸出穩定度
同步讓人類版師與 AI 平行作業,實測品質差距

💡 為什麼重要:一人公司的能力邊界又外推了一格。不是「AI 幫工程師提速」,是「沒有工程師也能出貨」的實例。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lenny’s Newsletter

10. Relay 收攤,創辦人帶隊進 Google 做 Chrome AI agent #

定位為 Zapier 對手的 AI 工作流自動化工具 Relay 宣布關站,免費用戶 8 月 15 日停用、付費用戶 9 月 14 日截止。創辦人 Jacob Bank 帶著團隊加入 Google,出任 Chrome 產品副總裁,負責把 AI agent 整合進瀏覽器。這是 Bank 第二次「加入」Google:2015 年他的行程 app Timeful 就被 Google 收購過。

平台原生 agent(Chrome、Gemini)正在吸收獨立自動化工具的生存空間
Gemini 用戶數已破 10 億,Google 全線產品都在塞 agent
水平工作流自動化預計 12 到 18 個月內被平台功能商品化

💡 為什麼重要:做橫向 AI 自動化工具的新創,出路正在收斂成兩條:垂直深耕,或者被平台收編。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

11. NoToAI:一站式關掉所有平台的 AI 功能 #

librarian.net 整理了跨 15 個以上平台的 AI 功能關閉指南,涵蓋 Apple Intelligence、Windows/Office Copilot、Android Gemini、Gmail 智慧功能、WhatsApp AI 貼圖等,附逐步操作,關不掉的還提供替代方案(如換用 Zen、LibreWolf 瀏覽器)。短網址 NoToAI.org,開放社群補充,與《AI;DR》同日登上開發者社群熱榜。

覆蓋 Adobe、Apple、Google、Microsoft、Amazon、Meta 全家桶
直接反映「AI-by-default」策略引發的使用者反彈
退出鍵需求成為顯性市場

💡 為什麼重要:平台把 AI 塞進預設值的同時,「怎麼關掉」變成熱門知識。使用者自主權會是下一輪產品信任的戰場。

🔗 閱讀原文 | 來源: librarian.net

中文技術圈#

npm 正式上線分階段發布,套件上架前新增人工審核 — 供應鏈攻擊頻傳後,npm 補上發布流程的人工把關
Clean Code 作者 Uncle Bob 宣布不再做人工 code review — 改採自動化測試與工程指標,PTT 熱議
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一段提示詞定義完成標準,防止 AI agent 做過頭 — 用「完成的定義」擋住 agent 的過度執行
程式設計師人生的三次「押注」回顧 — V2EX 百則回覆的職涯反思討論串
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KMP 在鴻蒙:渲染記憶體降 95%、GC 卡頓率降 90% — Kotlin Multiplatform 在鴻蒙上的優化實錄
瀏覽器擴充功能合集:6 款實用有趣的「新玩意」 — 少數派的擴充功能推薦

開源精選#

deepseek-ai/deepseek-harness — TypeScript | ⭐ 149.7K 萬物皆插件的 agent 執行環境,本週持續霸榜

dmmulroy/anti-slop — TypeScript | ⭐ 2.4K Oxlint 規則集,專門攔截「低證據」的 AI 風格 TS/JS 寫法

xoreaxeaxeax/skitter-creek-bath-salts — C | ⭐ 1.8K 用 DRAM scrambling 在 CPU 上解鎖一切的硬體研究

Leutenegger/book-to-skill — Python | ⭐ 1.2K 把任何技術書 PDF 變成 Claude Code skill

yetone/cumora — TypeScript | ⭐ 1.1K AI agent 是一等公民的跨平台團隊聊天室,可接 Claude Code/Codex

影音精選#

我不再用終端機了 #

18 小時前 · Theo (t3.gg)

Theo 從 13 歲就活在終端機裡,是重度使用者,但隨著 AI coding agent 接手命令列層,他發現終端機體驗已經跟不上工作流程,決定放下。一個用了二十年終端機的人的告別文。

曾維護高度客製化的 GNU screen 設定,後來轉用 tmux
重開機後超過八小時沒開終端機,才驚覺工作模式已徹底改變
也順帶點名 GitHub Actions 又慢又貴

把 Claude Code 打造成 AI 員工的九步驟 #

22 小時前 · Greg Isenberg

用帶新人的方式 onboard agent:給工作空間、記憶、需求說明、任務票、審查、排程與權限,打造全天候運作的「AI 員工」,以醫美診所漏接客戶自動回覆為例全程實作。

九大要素:workspace、memory、brief、ticket、eyes、review、schedule、permissions、skills
附七天漸進式導入計畫,所有提示詞公開
Plan mode 建議先用較便宜的模型過一輪,需要深度推理再上高階模型

Uber 總裁完整專訪:自駕存亡戰、中國退場與 AI 人力展望 #

26 小時前 · 20VC

Uber 總裁暨營運長 Andrew Macdonald 在職 14 年的罕見長訪,從每週 3 億趟行程的規模,談到自駕對 Uber 的存亡意義與 AI 對人力配置的衝擊。

每週 3 億趟行程、月活 2 億人、2025 全年營收 520 億美元
坦承中國時期一週燒 5,200 萬美元,AI 預算曾四個月燒完全年額度
預測五年內 Uber 可能用更少人力完成現在的工作量

今日觀察#

Nvidia 用 15 億美元股權加上千億美元等級的信貸,把 OpenAI 的 8GW 資料中心綁進自家艦隊,Groq 則腰斬估值棄守自研晶片改租 Nvidia 的卡,供給端把籌碼越押越重。同一天,使用者端最熱的兩篇文章卻是教人關掉 AI 的《NoToAI》和拒讀 AI 文的《AI;DR》,一邊在 all-in,一邊在找退出鍵,這個落差就是 Amodei 前一天說的信任危機最具體的形狀。Wiz 的 Snowflake 事件把原因演給你看:Copilot 修出漏洞、AI 審查放行、另一個 AI 攻進內網,整條鏈上沒有一雙人類的眼睛真的看過那段 diff。當 AI 的產能不再稀缺,能替結果掛保證的人反而稀缺了。對開發者來說,下一個值錢的技能未必是把 AI 用得多快,而是別人願意相信你驗過的那份信用。

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