第二十六期
2026-02-28
一. Claude更新4.6版本 Opus
作者：Lhs
2月5日，Anthropic 發佈了 Claude 4.6 Opus ，並讓claude進行了全方面的進化，接下來就讓我們看看他究竟有那些升級吧
(圖片由NotebookLM協助統整生成)
自適應思考 (Adaptive Thinking)
這是本次最重要的推理模式變革。 機制：過去使用者需手動設定「思考預算 (budget tokens)」，現在模型能根據問題的難度，動態決定何時需要思考以及思考的深度。 控制權：開發者可透過effort參數「Low, Medium, High, Max」來調整模型的思考力度，以在成本與品質間取得最佳平衡。 變動：舊有的budget_tokens參數已被棄用。
Agent Teams (多 Agent 協作)
針對複雜任務的處理邏輯進行了架構級的更新，此功能多用於 Claude Code。 平行處理：不再由單一 Agent 線性執行任務，而是能組建「Agent 團隊」，將大型專案拆解給多個 Agent 平行協作。 實例能力：能管理跨多個程式庫（repo）的專案，自動分配 Issue 給適合的成員，甚至能判斷何時將問題升級轉交人類處理。
超長文脈與輸出 (Capacity Upgrades)
這次更新使claude能夠摘要的文本更長，最長甚至能支援至75萬字，在長文脈檢索測試（MRCR v2）中得分高達 76% 128K 最大輸出：輸出上限翻倍至 128,000 tokens，這意味著模型可以一次生成更完整的程式碼模組或長篇報告，減少因長度限制被截斷的情況
Compaction API (無限對話)
自動壓縮：這是一個 Beta 功能。當對話長度接近視窗上限時，系統會自動在伺服器端將早期的對話內容進行「摘要壓縮」。 效益：使用者可以進行實質上「無限」的對話，而不會因為上下文超載而被迫中斷或遺失脈絡 搭配上述第三項更新，想必能發揮處良好的效果
應用程式整合 (Claude in PowerPoint)
側邊欄助手：Claude 直接整合進 PowerPoint 介面。 功能：使用者無需在網頁版生成內容後再複製貼上，可以直接在 PPT 內要求 Claude 根據指定的配色、字型與版面風格自動生成簡報頁面
另外，在和其他AI的比較測試中，結果得出Claude 4.6 Opus 在程式撰寫方面成功取得業界最高分，在其他方面也表現不凡。
(資料取自設計師Riven)
更值得高興的是，本次升級並不會使付費方案漲價，各位有興趣的讀者也不妨參考看看喔!
資料來源: Claude官方介紹 設計師Riven
二. Claude Code Security 震撼資安界！股價重挫的背後真的會取代工程師嗎?
作者:YD
八年前台灣吧對未來的想像，一週前 Claude 4.6 推出，而今天我們或許正在見證資安領域的一個里程碑。人工智慧領域巨頭 Anthropic 上線 Security 功能，能夠自主掃描儲存庫的程式碼並提供修補程式，大大加速了過去的人工推理過程。這項工具標榜能像人類資安專家一樣「推理」程式碼脈絡，在測試中已成功挖掘出超過 500 個高風險漏洞，其中包含多個潛伏數十年的 0-Day 威脅。
超越規則比對：AI 具備「資安研究員」的推理能力
傳統的資安工具多依賴「靜態分析」或「模糊測試」，透過既定規則比對已知漏洞模式。然而 Claude Code Security 的核心差異在於其具備推理能力。它不只是比對模式，而是能像人類研究員一樣閱讀 Git 提交歷史、追蹤跨模組的資料流向，並理解複雜的商業邏輯。
在 Anthropic 公布的實測案例中，Claude 展現了驚人的洞察力：GhostScript 案例：Claude 透過閱讀 Git 歷史記錄，發現某個安全補丁在特定路徑漏掉了邊界檢查，隨即構建出證明漏洞存在的 PoC（概念驗證）檔案。CGIF 案例：Claude 展現了對 LZW 壓縮演算法的深層理解，意識到特定輸入可能導致壓縮後的資料大於原資料，進而觸發緩衝區溢位。這種涉及特定演算法邏輯的漏洞，傳統工具極難偵測。
「強大但需監督的實習生」：堅持人工審核機制
儘管 AI 展現了卓越的漏洞發現能力，Anthropic 仍強調人工審核的必要性。Claude Code Security 會針對掃描結果提出具體的修補程式，但官方明確表示：「在未經人工核准的情況下，不會套用任何修正」。
這種設計是為了平衡 AI 帶來的效率與潛在的誤報風險。每一項漏洞發現都會經過 Claude 特別設計的對抗性流程，嘗試否定自己的判斷以降低誤報，最後才提交給人類工程師進行最終決策。
雖然當前的 Claude Code 看起來像是資安界的實習生，但相信不久的將來就會升職成為一個稱職中階乃至專業資安工程師。
展望未來：AI 攻防的新常態
Anthropic 警告，雖然 AI 能幫助防禦者強化程式碼庫，但攻擊者同樣也會利用 AI 更快速地尋找弱點。資安攻防的計算方式正在改變，未來的軟體開發與安全審查界線將趨於模糊。對於企業而言，這不僅是工具的升級，更是資安治理思維的轉折點。
目前 Claude Code Security 僅開放給企業與團隊客戶進行有限研究預覽，企業客戶可申請加入候補名單以獲取早期存取權限。
資料來源: https://code.claude.com/docs/en/security https://www.anthropic.com/news/claude-code-security https://red.anthropic.com/2026/zero-days/
三. 台灣吧 8 年前對 AI 的想像，正在成為現實
作者:Ke.H
圖片來源：『AI人工智慧！機器學習 & 突如其來的危機』芬特克 FinTech EP3 - YouTube
在 8 年前（2018 年），台灣吧推出 「『芬特克 FinTech』－探索金融科技文明！」系列動畫，其中有一集說到 AI 與 FinTech 的關聯，片中出現的 AI 就像是現在的 ChatGPT 等大語言模型，可以回答各種大小事，並且可以透過了解使用者的投資與消費習慣，產生最適合使用者的資產配置，提供個人化的服務。
當年筆者看到這部影片時，其實抱著懷疑，認為 AI 應該很難做到這樣的事，就算能做到，也應該是一般人難以取得的技術。但看向現在，OpenAI、Google 等大公司雖然確實掌握了部分大模型，但很多研究也是開源的，就像 Google 在 9 年前（2017 年）發表 Transformer 架構的論文，名稱為 《Attention Is All You Need》 （注意力就是你所需要的一切），這是大部分大語言模型的理論基礎。
除了文獻，DeepSeek 與 Moonshot 等公司也開源自家的大模型，其效能足以媲美閉源模型，其中 DeepSeek V3 的訓練成本與推理成本甚至低於 ChatGPT 等主流大模型。Moonshot 也在今年推出 Kimi K2.5 號稱是全球最強開源模型。
隨著許多公司願意開源模型或提供免費/訂閱服務，讓大眾取得大模型的門檻降低了許多，現在的時代已經十分接近當年「芬特克 FinTech」動畫所描述的每個人都有自己的 AI ，並且可以讓 AI 代理執行的情景。
台灣吧當年看似未來的想像，如今已不再遙遠。這背後很大一部分要歸功於開源文化的推動——從 Google 公開 Transformer 架構，到 DeepSeek、Moonshot 釋出自家模型，正是這種共享與協作的精神，讓 AI 不再是少數大公司的專利，而是每個人都能取用的工具。每個人都有自己的 AI，不再只是動畫裡的想像。
資料來源 ：