開源工具

前幾天一個剛開始用 AI 寫程式的學妹問我一個很好的問題：她讓 AI 直接開她的瀏覽器做事，可是密碼都存在瀏覽器裡，這樣到底安不安全？ 我覺得這個問題值得拆成兩層來看，因為大家常常把它們混在一起擔心。認真查完之後，我把答案做成了一個開源工具，文末會介紹。 第一層：密碼存在哪裡 這層其實好解決。不管你是用 Apple 鑰匙圈還是 Bitwarden，只要是專門的密碼管理器，加上重要帳號都開了兩階段驗證（2FA），密碼本身就是安全的。別把密碼記在記事本、別用同一組打天下，這層就過關了。 順帶一提，如果你是把密碼存在 Chrome、靠 Google 帳號同步，要小心：只要有人能登入你的電腦帳號，就能把你存的密碼全部看光，這其實滿危險的。學妹用的是鑰匙圈，這層沒問題。 第二層才是重點：你讓 AI「控制」了你的瀏覽器 這代表它是用你已經登入的身分在操作。你的網銀、你的信箱、你的券商，對它來說都是開著的門。 我用的那套是 Kimi WebBridge。工具本身通常是乾淨的，我實際查過它的控制端：daemon 只綁在本機 127.0.0.1，區網或外網的其他機器連不到；沒有任何對外連線，不會把資料往外送；帶惡意來源的網頁想從瀏覽器裡偷呼叫它，會被擋掉。這部分可以放心。 真正的風險是另一件事，叫 prompt injection：AI 拿著你的登入身分，萬一去讀到一個藏了壞指令的網頁，有可能被牽著鼻子走。它不是被駭，它是太聽話。而它手上握著你所有登入中的網站。 平心而論，這類 AI（像 Claude）本身對 prompt injection 是相當警覺的，最近甚至容易反過來疑神疑鬼、動不動覺得自己被下指令了。但與其把要害帳號的安全全押在它每次都判斷正確，不如多加一道機械上的鎖：把最要命的幾個網站（網銀、券商、Gmail）直接擋在 AI 碰不到的地方，讓它就算被騙也走不進去，其他日常網站照常幫我做事。 直覺的做法沒有用：網站存取權白名單 瀏覽器的擴充套件設定裡有一個「網站存取權」，可以把擴充限制成「只能在特定網站」運作。直覺上把它設好就安全了。 實測結果：攔不住。設好白名單之後，叫 AI 開一個清單外的網站，它照樣進得去、讀得到內容、跑得了 JavaScript。 原因在技術層：這類 AI 瀏覽器控制工具走的是瀏覽器的偵錯介面（chrome.debugger API）在驅動頁面，而「網站存取權」那層設定只管一般的內容注入，管不到偵錯介面。所以那個設定頁面會讓你以為有圍籬，實際上這類工具根本不從那道門走。 順帶說明一下，不是每套工具都這樣：像 Claude in Chrome 是逐個網站問你同意的設計。但只要擴充的權限清單裡有 debugger（WebBridge 這類全站授權的工具就是），逐站白名單就是裝飾品。 真正有效的那道鎖：瀏覽器政策層 往下挖一層，答案在企業環境常用的瀏覽器政策（policy）：ExtensionSettings 裡的 runtime_blocked_hosts，可以對指定的擴充封鎖指定的網站。 這道是真的擋得住的。我把自己的網銀、券商、Gmail 一共 13 個登入網址設進去實測：AI 一碰被封的網站就直接吃到 Cannot attach to this target，連頁面都讀不到；沒被封的網站則完全不受影響，日常那些自動化照常跑。兩個方向都要測，這道鎖才算數。 兩個實作上的細節： 只封精確的網址，不用 *.整個網域 這種萬用字元。 封 *.esunbank.com.tw 會連信用卡活動頁一起封掉，而信用卡活動頁、線上表單這類，往往正是你想留給 AI 幫忙的地方。要封的是「登入後能動錢的那個網址」，不是整家銀行。 macOS 有一個陷阱：defaults write 寫進去的政策沒有用，而且是無聲失敗。 實測它在 chrome://policy 會顯示「有效」，但等級只是「建議採用」，AI 照樣進得去；政策要放在 /Library/Managed Preferences 底下、等級顯示「強制」，才真的擋得住。驗證標準要看等級，不是看政策有沒有出現。 做成開源工具：kimi-webbridge-lockdown 這個設定要手動改登錄檔（Windows）或系統政策檔（macOS），有點門檻。所以我把它做成了一鍵設定的工具，開源出來： ...

先說結論 我們自己的做法是：月薪 5 萬的人，借 100 萬、10 年期、利率 2.5%，一次全部投入，配置抓 80:20 股債比，其中 0050 佔總資產一成，其餘是全球股債 ETF。假設是這樣抓的：這個配置的歷史序列（1997 年起、含亞洲金融風暴與網路泡沫，後面方法段會講）實質年化報酬是 5.72%，我們抓 6%，比歷史略高一點；通膨歷史平均 1.4%，我們抓 3%。這兩個假設各自把勝率往哪邊推，文章後面會誠實拆開來給你看。評估年限跟貸款年限一樣，10 年。 用真實市場資料模擬兩萬條路徑，結果是： 89.6% 的路徑，最後贏過「不借錢、把同樣月付金拿去定期定額」 中位數淨賺 83 萬，最好的 5% 淨賺 241 萬，最差的 5% 是倒賠 7 萬 而最值得看的是這個：就算落到最差的 5%，也只比定期定額少 10 萬；而最好的 5% 是多 145 萬 下檔輸的幅度很小，上檔贏的幅度很大——這才是這件事真正的樣子，不是「勝率九成」四個字。 先講清楚這個 89.6% 該怎麼讀 它是兩萬條隨機路徑跑出來的估計值，本身帶有抽樣誤差：二項標準誤約 ±0.2 個百分點，95% 區間大約是 89.2% 到 90.0%。換一組亂數種子，小數點後那一位就會跳動。所以請把它讀成「約九成」，不要讀成精確到 0.1%。這篇文章後面所有的數字都適用同一句話。 以下先把完整的報告講完（我們的條件、結果全貌、方法與前提、誰不該做），最後再講這題我是怎麼用 AI 算了三遍、又怎麼發現 AI 算錯的。 完整報告 結果全貌：從最好到最差，一次攤開 先看這筆交易到底賺不賺。下圖的淨損益 ＝ 期末實質資產 − 你為貸款付出的實質成本，從最差的 5% 到最好的 5% 整個範圍攤開（都是換算成今天購買力的實質金額）： ...

之前分享過幫 AI 裝省錢儀表板，那時候主要在看「花了多少錢」。用到現在，我發現真正會痛的其實不是錢，是額度：Claude Code 的訂閱制有 5 小時和 7 天兩個滾動視窗，用滿就是停給你看。 這篇來分享我們為此做的開源小工具：claude-pacer（github.com/drpwchen/claude-pacer）。 為什麼會想做這個？ 起點是好幾次的半夜斷頭。 我很常睡前丟一個長任務給 Claude：批次整理講座逐字稿、跑論文雷達、掃描教科書轉筆記。想說睡醒收成果，結果凌晨兩點撞到 5 小時上限，任務被硬生生停掉，隔天起來看到的是做一半的殘局，還要幫它收拾。 AI 工作起來不知道累，但它完全沒有「額度快用完了，該先存檔」的概念。 另外還有幾個多工時的日常小困擾： 開了四五個視窗，忘記哪個在做什麼：每個終端長得一模一樣，切過去要先滾一下對話才想起來。 不知道還剩多少可以跑：現在派一批 agent 下去，會不會跑到一半全家斷頭？ 忘記模型切在哪一個：早上開 Opus 處理難題，下午拿它跑雜事，額度就這樣蒸發了。 市面上不是已經很多狀態列工具了嗎？ 對，而且都很好！ccusage、ccstatusline、CCometixLine 都是很成熟的作品，用它們完全沒問題。自動續跑的腳本也找得到，不過它們的做法是盯著畫面等「撞到上限」的訊息出現，再自動幫你按 continue：任務死在哪就斷在哪，檔案改到一半也照斷。 但我想要的多一點：狀態列是做給「人」看的，人半夜在睡覺；真正需要看到警戒的，是還在跑的那個 AI。撞牆之前它的行為就該先改變：85% 起不再開新的大工程，93% 把手上的步驟收乾淨再停，然後自己排好額度恢復後從同一個對話接續。所以 claude-pacer 是三層設計： 第一層：狀態列，給人看 一行看完所有狀態： 對話主題 │ 5h ▓▓▓┃░░ 42%·剩2h13m │ 7d ▓▓▓▓┃▓░ 71% │ Ctx ▓▓░░░░ 34% │ Fable 5·high 對話主題：用 Claude Code 自己生成的 session 標題，多開視窗每個都有名牌。 用量長條上疊一個時間記號 ┃：實心條超過記號，代表你燒得比時鐘快，該收手了；還沒到記號，就可以放心繼續派工。 Ctx：context window 滿度，快被 compact 之前先心裡有數。 模型＋推理強度掛在最右邊，忘記切回來之前就會先看到。 寬度是自適應的，終端變窄會自動換緊湊版，手機上看也不會爆版。 第二層：budget-guard，給 AI 看 這層是整個工具的起心動念 ...