ORM 效能調整，心法沒變，只是更快了
我覺得 ORM 效能調整，我的心法一直都一樣，有 AI 只是做得更有效率。

核心步驟就是把查詢條件都測試一下，發現很慢的，就直接 Log ORM 轉譯的執行計劃，然後調整。聽起來簡單，但以前每個步驟都要自己來，每個環節都得思考很久。

現在可快了——
發覺慢，請 AI 幫我 Log 執行計劃（我自己順便學一下 .NET 8 怎麼錄製），然後直接丟給 AI，讓他去看執行計劃哪邊有問題、調整 LINQ 語法，最後再跑一次效能測試。他還能順便檢查哪個查詢條件要加 Index，完美。

你說測試？
沒錯，這是 TDD 開發，調整完再跑一次 TDD 驗收，完全沒問題。
以前人工時代這些步驟非常費時——我要自己看 LINQ、自己猜可能哪個環節有問題，根本不會特地寫 SQLite 去針對資料查詢寫測試。現在這些都有了，這真的是很棒的世代。

心法不變，效率大增。
設計架構、思考整體軟體架構、學習各種設計模式，這些還是很重要。

每個功能在開發、討論規格的時候，整體架構都已經在腦中浮現了，剩下就是跟 AI 說明一下，順便看看大數據跟自己想的是否一樣。當然，也是在這個過程中慢慢跟大數據學習，持續增強。

話說，以前手刻更容易寫出 N+1，因為演殘或是分心，但 AI 還真的都沒寫出什麼 N+1——可能因為我常常跟他碎念別這樣幹吧 XD

邀請所有朋友來參加 WeHelp Demo Day 第七屆的專案技術分享會。

5/17 週日晚上，8 點鐘，線上直播網址
https://youtube.com/live/OqcxlklFYto

了解學員們如何從無到有，成為具備良好基礎，能掌握雲端系統維運能力，開發 AI 應用的軟體工程師，詳細的活動和專案介紹，請參考以下活動網頁：
https://wehelp.tw/academy/demo-day

微軟開始取消Claude Code的許可證
Microsoft starts canceling Claude Code licenses
Source: https://www.theverge.com/tech/930447/microsoft-claude-code-discontinued-notepad

根據最新消息，微軟已開始取消其員工使用的 Claude Code 授權。Claude Code 是由 Anthropic 開發的命令行介面（CLI）AI 輔助編程工具，具備自動化執行任務與修復程式碼的能力。此舉被視為微軟加強內部資訊安全控管，並強制要求員工回歸使用自家 GitHub Copilot 生態系的訊號，反映出科技巨頭在 AI 開發工具領域的競爭已從技術面延伸至企業內部的工具鏈限制。


歷史背景：
微軟與 OpenAI 擁有深厚的戰略合作夥伴關係，並將其 GPT 模型深度整合至 GitHub Copilot 中，使其成為市場領先的 AI 程式碼輔助工具。然而，Anthropic 作為 OpenAI 的主要競爭對手，其推出的 Claude 系列模型在程式碼生成與邏輯推理能力上獲得了開發者社群的高度評價。近期 Anthropic 推出的 Claude Code 代理工具，因其能直接在終端機執行複雜任務而迅速走紅，甚至吸引了大量微軟內部工程師試用。過去微軟對員工使用第三方工具有一定的容忍度，但隨著 AI 競爭進入白熱化階段，數據安全風險以及對自家產品市佔率的保護，促使微軟採取更強硬的立場。


未來這可能導致大型科技公司內部對第三方 AI 工具的審查更加嚴格，形成更封閉的「圍牆花園」生態，開發者在企業環境下使用工具的自由度將受限。此外，這將迫使微軟加速升級 GitHub Copilot 的功能，特別是針對終端機代理（Agent）能力的強化，以彌補與 Claude Code 之間的競爭差距。長遠來看，這類授權取消事件可能預示著 AI 工具市場將從早期的開放探索期，轉向由少數巨頭主導的排他性競爭階段，企業內部的工具選型將更具政治與戰略色彩。

WhatsApp推出基於Meta AI的隱身聊天功能
WhatsApp introduces incognito chats with Meta AI
Source: https://www.gsmarena.com/whatsapp_introduces_incognito_chats_with_meta_ai-news-72812.php

WhatsApp 最近推出了與 Meta AI 對話的「無痕模式」（incognito chats）。這項功能允許用戶在與 AI 互動時，系統不會記錄或儲存該次對話的上下文。這意味著當對話結束後，AI 將無法回溯之前的訊息內容，為使用者提供更高層次的隱私保護，特別是在處理敏感資訊或不希望留下紀錄的查詢時。

自 Meta 在 2023 年全面推動生成式 AI 整合以來，隱私權一直是 WhatsApp 使用者最關心的核心議題。WhatsApp 長期以來以端到端加密（E2EE）作為主要賣點，但 AI 模型的運作通常需要收集大量數據進行訓練。隨著全球各國對於人工智慧監管與數據隱私的法規（如歐盟的 GDPR）日益嚴格，加上用戶對個人資料被用於 AI 訓練的擔憂增加，Meta 必須在提供智慧功能與維持隱私承諾之間取得平衡，這才促成了無痕對話功能的誕生。

未來這項功能可能促使更多用戶在 WhatsApp 上處理更私密的事務，如初步的醫療諮詢或財務規劃，進而提升 Meta AI 的日常使用頻率。同時，這也可能引發其他 AI 助手平台（如 ChatGPT 或 Claude）跟進推出更直觀且嚴格的隱私控制選項，將「隱私保護」視為 AI 服務的標準配置。然而，若大量對話進入無痕模式，Meta 在獲取高品質訓練數據方面可能會面臨挑戰，這將迫使該公司開發更先進的去識別化技術，或尋求在不侵犯隱私的前提下優化模型的方法。

怎麼用好 AI？
現在各種新流派出來真的不需要 FOMO
也不用什麼都會
目前我看起來都在做一樣的事情
也就是

『邊界控制』

只是方法和流程有差別
所以找到屬於自己當下該專案要的方法就好
不要被那些新名詞嚇到

以下跡象表明，Google正在準備推出「人物查找」模式，以對抗蘋果的精準搜尋功能。
Here are the hints that Google is preparing "People Finding" mode to counter Apple's Precision Finding
Source: https://www.phonearena.com/news/here-are-the-hints-that-google-is-preparing-people-finding-mode_id180386

根據最新的程式碼分析與技術傳聞，Google 正致力於為其「尋找我的裝置」（Find My Device）網路開發一項名為「人物尋找」（People Finding）的新功能。這項功能顯然是為了對標 Apple 的「精確尋找」（Precision Finding）技術，利用超寬頻（UWB）技術提供公分級的定位精度，讓 Android 用戶能夠更準確地在擁擠場所或室內找到彼此。

歷史背景：
過去幾年，Apple 憑藉 AirTag 與 iPhone 內建的 U1/U2 晶片，在失物招領與近距離定位領域取得領先地位。Google 雖然擁有龐大的 Android 裝置基數，但其定位網路長期以來僅限於粗略的 GPS 或藍牙訊號。直到 2024 年，Google 才正式推出升級版的「尋找我的裝置」群眾外包網路，並與 Apple 合作制定了跨平台的防止惡意追蹤標準。隨著越來越多 Android 旗艦機（如 Pixel 與 Galaxy 系列）開始搭載 UWB 硬體，Google 整合軟體功能以實現精確的人員定位，被視為完善其生態系統競爭力的關鍵一步。

這項功能的推出將進一步縮小 Android 與 iOS 生態系統的功能差距，提升跨裝置定位的實用性，特別是在大型活動或交通樞紐中的尋人需求。未來，這可能帶動更多穿戴式裝置與中階手機普及 UWB 技術，使其成為行動裝置的標配。然而，隨著定位精度提升至「人對人」的層次，Google 將面臨更嚴峻的隱私保護挑戰，必須在便利性與防止濫用追蹤之間取得平衡，以贏得使用者的信任。此外，這也可能促使第三方配件商開發更多相容於 Android 網路的精確定位裝置。

OpenAI 現在希望 ChatGPT 能夠存取您的銀行帳戶
OpenAI now wants ChatGPT to access your bank accounts
Source: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/931122/openai-chatgpt-financial-accounts-plaid-connection

OpenAI 正尋求讓 ChatGPT 接入使用者的銀行帳戶資訊，這主要透過與金融科技服務（如 Plaid）的整合來實現。這項功能旨在讓 AI 能夠分析個人的收支狀況、提供客製化的理財建議、追蹤預算，並協助使用者更直觀地管理財務。這標誌著 ChatGPT 從單純的資訊檢索工具，轉向具備實際執行能力與深度個人化數據處理的「AI 代理人」。

歷史背景：
這一發展源於 OpenAI 持續推動的「外掛程式」（Plugins）與「函數調用」（Function Calling）技術。過去兩年，ChatGPT 已從單純的文本對話演進到能透過第三方 API 進行操作。在此之前，金融領域已存在「開放銀行」（Open Banking）的趨勢，允許第三方應用在用戶授權下存取金融數據。OpenAI 藉由與金融數據服務商合作，將這項成熟的基礎設施與大型語言模型的分析能力結合，試圖解決傳統理財軟體互動性不足的痛點。

未來，這可能導致個人理財顧問行業的全面自動化，AI 將能根據即時市場變動與個人財務狀況，自動執行避稅策略或投資組合調整。然而，這也引發了極大的安全與隱私疑慮，一旦帳戶存取權遭破解，損失將難以估計。此外，這可能促使金融監管機構制定更嚴格的 AI 金融法規，以界定 AI 在提供財務建議時的法律責任，並確保數據在傳輸過程中不會被用於訓練模型以外的非法用途。

谷歌更新了垃圾郵件規則，將試圖「操縱」人工智慧的行為納入其中。
Google updates its spam rules to include attempts to ‘manipulate’ AI
Source: https://www.theverge.com/tech/931416/google-ai-search-spam-policy

Google 宣布針對搜尋引擎的垃圾內容政策進行重大更新，核心目標是打擊利用自動化工具（特別是生成式 AI）大規模生產低質量內容以操縱搜尋排名的行為。此次更新特別鎖定三種濫用模式：第一是「規模化內容濫用」，即利用 AI 產出大量無用資訊以佔據搜尋結果；第二是「網站聲譽濫用」，防止高權重網站出租頻道給第三方發布低質內容（寄生式 SEO）；第三是「過期網域濫用」，禁止購買舊網域來寄生垃圾內容。Google 旨在透過演算法優化，減少搜尋結果中 40% 的非原創與低質量內容。

過去幾年，隨著 ChatGPT 等大型語言模型（LLM）的普及，產製文字內容的門檻與成本大幅下降，導致網路上出現大量旨在迎合搜尋引擎演算法而非服務真實讀者的「內容農場」。Google 過去的政策主要強調內容的有用性，並未明文禁止 AI 生成，但隨著 AI 操縱手段日益進化，許多自動化網站透過洗稿、拼湊資訊等方式嚴重干擾了搜尋生態。這迫使 Google 必須從政策層面重新定義「垃圾內容」，將焦點從「內容如何產出」轉向「產出內容的意圖是否為了操縱排名」。

未來，單純依賴 AI 快速產出文章的 SEO（搜尋引擎最佳化）策略將面臨全面失效，創作者必須更深層地展現專業性、經驗與權威性（E-E-A-T）才能獲得青睞。這可能引發一場 AI 生成技術與偵測過濾技術之間的「軍備競賽」，迫使 AI 內容轉向更高質量的產出。對於一般用戶而言，搜尋結果的精準度與原創性有望提升，但對於小型獨立網站來說，在演算法嚴格審查下證明自身內容的「人類原創價值」將成為更嚴峻的生存挑戰。

以下是薩姆·奧特曼的 OpenAI 突然出現的所有問題
Here’s Everything That’s Suddenly Going Wrong For Sam Altman’s OpenAI
Source: https://www.forbes.com/sites/alisondurkee/2026/05/14/openais-bad-month-apple-partnership-reportedly-in-peril-sora-shutters-and-musk-attacks-in-court/

OpenAI 目前正陷入多重危機的交織中，最顯著的是核心領導層的大規模流失，包括技術長 Mira Murati 等多位高階主管接連宣布離職。與此同時，公司正計劃進行重大的企業結構轉型，試圖從非營利性質轉向營利性企業，這引發了內部與外部對於公司初衷的質疑。此外，OpenAI 還面臨著來自馬斯克（Elon Musk）的法律訴訟、高昂的人工智慧開發成本，以及與日俱增的市場競爭壓力。

歷史背景：OpenAI 成立於 2015 年，最初是一家以確保通用人工智慧（AGI）造福全人類為宗旨的非營利研究機構。為了應對開發 AI 所需的龐大資金，公司在 2019 年轉型為「利潤上限」模式，並接受了微軟的巨額投資。2023 年 11 月，執行長山姆·阿特曼（Sam Altman）突然遭董事會解僱後又迅速復職，這一事件成為了公司內部分裂的轉折點，導致許多重視 AI 安全性的創始成員與研究員因理念不合而相繼離開。

未來 OpenAI 若成功轉型為營利性實體，雖然能吸引更多投資者並簡化融資流程，但也可能徹底喪失其作為公益研究機構的信譽，並面臨更嚴格的政府監管與反壟斷審查。人才持續流向 Anthropic 或 Google 等競爭對手，可能會削弱其技術領先優勢。此外，如何在追求商業利潤與維持 AI 安全開發之間取得平衡，將成為阿特曼領導下的最大挑戰，若處理不當，可能會引發新一輪的治理危機。

台積電預測，受人工智慧的影響，到2030年全球晶片市場規模將達到1.5兆美元。
TSMC predicts that the global chip market will reach $1.5 trillion by 2030 because of AI
Source: https://www.gsmarena.com/tsmc_predicts_that_the_global_chip_market_will_reach_15_trillion_by_2030_because_of_ai-news-72820.php

台積電近期對半導體產業前景發表樂觀預測，認為在人工智慧（AI）浪潮的強力推動下，全球半導體市場產值有望在2030年達到1.5兆美元。這一預測反映了AI技術對高效能運算（HPC）晶片的龐大需求，將使半導體產業從過去的週期性波動轉向更長期的結構性成長。


回顧半導體發展史，產業成長動能曾歷經個人電腦（PC）與智慧型手機兩大階段。然而，隨著2022年底生成式AI的爆發，市場對運算能力的需求呈現指數型成長。台積電憑藉領先的製程技術（如3奈米及未來的2奈米）以及先進封裝技術（CoWoS），已成為全球AI晶片供應鏈的核心。過去幾年，雖然全球經歷了疫情導致的供應鏈混亂與庫存調整，但AI技術的突破為產業注入了全新的成長動能。


未來幾年，半導體產業將面臨技術與地緣政治的雙重變革。首先，台積電在先進製程的領先地位將進一步鞏固，吸引更多如NVIDIA、AMD及蘋果等大廠的訂單。其次，為了支撐1.5兆美元的市場規模，研發投入與資本支出將持續攀升，推動2奈米甚至更先進製程的商業化。此外，AI晶片的需求將從雲端資料中心延伸至邊緣運算（Edge AI），帶動各行各業的數位轉型。最後，半導體作為戰略物資的地位將更加凸顯，引發各國政府加大對本土半導體產業的補貼與競爭。