今年一月，Tailwind 的框架愈用愈多，公司卻裁走了四分之三的工程師。文檔流量跌了大約 40%，收入跌了接近八成——文檔本來是通往付費產品的唯一一條路。九月，公司加入 Shopify，OpenAI 則開始把訪客變成廣告位，賣回給商戶。如果你的網站替你帶來客人，先數一數：有多少收入，要靠有人真的上門。
寫《Clean Code》的 Robert C. Martin 說，他不讀自己 agent 寫的代碼。他改為靠一整套 unit tests、質素指標和 QA 關卡去換信心。Grady Booch 早已反駁：那些指標證明得到功能正常，證明不到沒有漏洞。Z.ai 自己公布，旗下模型在開源項目找到 2,436 個漏洞，平均潛伏 26.6 年，最舊一個追到 1981 年——廠商自測自報的數字，要打個折看。打折之後仍然成立的是：這些漏洞在廣泛使用的軟件裡，幾十年來無人發現。
由 8 月 2 日起，Claude 寫的字帶上一個記號。歐盟 AI Act 第 50 條要求 AI 生成的內容機器讀得出，Anthropic 一次過全球開啟。但記號只說明機器碰過：校對、翻譯、寫摘要，一樣會留下。同一時間，採購合約開始加入 AI 披露條款。一個講機會率的訊號，快要被當成一句判詞。
Anthropic 把 Claude Code 的 auto mode 設為預設，同時公開了理由。在實際使用中，用戶對確認框的批准率是 97%。另一項研究裡，人手只攔下 13.6% 的危險指令，分類器攔下 89%。前後兩星期，幾家實驗室發現，自己劃下的安全邊界，多數只是一句說話。
因為 AI 而裁員、之後又請人回來的公司，比例已經高到量得出來。理由每次一樣：自動化拿走的例行工作，本來就是老手的養成過程。梯子最底幾級鋸掉了，幾年之後才發現，當年人人都是踩着那幾級爬上頂。真正的問題不是那 94% 能不能自動化，而是餘下的 6% 將來由誰接。
半個互聯網會在同一個下午一起熄燈，因為大家租的都是同樣那三家公司。三家都示範過：不用黑客出手，一個例行改動就足以令自己癱瘓。你揀不到一個更安全的業主，但你可以趁早決定：業主出事那日，你的生意怎樣運作下去。
六月，Stripe 在一個五千萬行的 Ruby 代碼庫裡，一日完成一次全庫遷移。改動軟件最貴的部分，從此不再是動手改。頂上來的，是一個幾乎無人量度的數字：你的驗證機器，一日吞得下多少變更。
AI 工具每幾個月換一輪。用的人那份工夫不會換。一場對話值不值得，看兩件事：放對上下文進去，認真查證出來。兩件事，模型都替你做不來。
一個小網站可以零元放上網，載入比付費版本更快，流量突然湧來也撐得住。這篇講三件事：中間發生了甚麼變化、免費那一層甚麼時候會用完，以及為甚麼那麼多人仍然每月付三十美元，換來一個比較慢的版本。
Vite+ 把運行環境、軟件包管理、開發伺服器、打包、測試、Lint、格式化，連同 monorepo 編排，全部塞進同一個執行檔。真正有趣的問題不是這套整合行不行得通，而是你下注的同時，究竟放棄了甚麼。