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2030年會怎麼樣呢？
我身邊，已經有一堆人某天早上照常去上班，然後突然發現——欸？我是不是不被需要了？事情沒了，位置也沒了。那些「死掉的9成工程師」，幾乎沒有一個是不用AI的。大家都有用，而且還用得很認真。
那怎麼會這樣？？？
現在進入 2026，像 Red Hat 在 OpenShift AI 推出 llm-d 之後，整個企業級玩法直接升級一波。所以我就整理了一下目前最常見的方法給你
Anthropic 的 AI coding 工具 Claude Code整包原始碼直接在網路上外流了！！！
而且原因竟然不是什麼駭客入侵，本文跟你說細節。
最近 Northwestern University 的工程師做了一個很猛的突破：他們居然在一般我們平常在用的網路光纖上，成功實現了「量子傳送（quantum teleportation）」！ 而且不是那種實驗室專用的乾淨線路喔，是真的有在跑日常網路流量的那種線欸～
傳統 AI 模型測試僅能發現已知風險，對於未知和新生的行為難以捕捉。本文介紹「Model Diffing」技術，借鏡軟體工程的 Diff 工具概念，透過比較模型差異而非全面審查。研究更發現如「中國共產黨對齊」、「美國優越論」及「版權拒絕」等具影響力的特徵，解決傳統測試無法觸及的盲點。
很多人會直覺覺得：「欸～MCP 出來了，那 Function Calling 是不是就過時了？」
但其實完全不是這樣耶！這兩個東西不是競爭關係！！
功能一次看懂＋超好用的 Claude Code 技巧解說
如果你平常有在 terminal 裡面工作，然後又很常寫 code、修 bug、改專案，其實 Claude Code 真的會有一種「欸這工具也太懂我了吧」的感覺。
本文讓你一次了解 Anthropic 官方推出的 Claude技巧
這篇想聊一個我自己覺得在 AI 時代超實用的工作習慣：
就是把個人用文件放在專案附近，但不要把它 commit 進 Git。
現在做開發，很多時候你不是只丟程式碼給 AI 就夠了。
真正有幫助的，常常還包括一些周邊脈絡，這時候就需要本文提供的管理機制。
2030年會怎麼樣呢？
我身邊，已經有一堆人某天早上照常去上班，然後突然發現——欸？我是不是不被需要了？事情沒了，位置也沒了。那些「死掉的9成工程師」，幾乎沒有一個是不用AI的。大家都有用，而且還用得很認真。
那怎麼會這樣？？？
現在進入 2026，像 Red Hat 在 OpenShift AI 推出 llm-d 之後，整個企業級玩法直接升級一波。所以我就整理了一下目前最常見的方法給你
Anthropic 的 AI coding 工具 Claude Code整包原始碼直接在網路上外流了！！！
而且原因竟然不是什麼駭客入侵，本文跟你說細節。
最近 Northwestern University 的工程師做了一個很猛的突破：他們居然在一般我們平常在用的網路光纖上，成功實現了「量子傳送（quantum teleportation）」！ 而且不是那種實驗室專用的乾淨線路喔，是真的有在跑日常網路流量的那種線欸～
傳統 AI 模型測試僅能發現已知風險，對於未知和新生的行為難以捕捉。本文介紹「Model Diffing」技術，借鏡軟體工程的 Diff 工具概念，透過比較模型差異而非全面審查。研究更發現如「中國共產黨對齊」、「美國優越論」及「版權拒絕」等具影響力的特徵，解決傳統測試無法觸及的盲點。
很多人會直覺覺得：「欸～MCP 出來了，那 Function Calling 是不是就過時了？」
但其實完全不是這樣耶！這兩個東西不是競爭關係！！
功能一次看懂＋超好用的 Claude Code 技巧解說
如果你平常有在 terminal 裡面工作，然後又很常寫 code、修 bug、改專案，其實 Claude Code 真的會有一種「欸這工具也太懂我了吧」的感覺。
本文讓你一次了解 Anthropic 官方推出的 Claude技巧
這篇想聊一個我自己覺得在 AI 時代超實用的工作習慣：
就是把個人用文件放在專案附近，但不要把它 commit 進 Git。
現在做開發，很多時候你不是只丟程式碼給 AI 就夠了。
真正有幫助的，常常還包括一些周邊脈絡，這時候就需要本文提供的管理機制。
