這篇只拆 Looplane 的 tool executor 如何把一次呼叫安全落地：`SafePathPolicy` 限制 path 並阻擋 symlink escape，`VerificationCommand` 固定 argv 且使用 `shell=False`，subprocess 只拿清理過的 env，寫入走 read-version hash 與 atomic replace，timeout 會終止整個 process group。權限決策、OS sandbox 與 tool program 各留給後續專篇。
Looplane 只平行執行同時標成 read-only、concurrency-safe 與 READ effect 的 tool call；tool_program 提供有界的 read-only repeat/branch，tool_transaction 則對可能碰到的 workspace files 做 snapshot 與失敗 rollback。它不是外部副作用的通用交易系統。
Looplane 的 TUI 與 plain CLI 是同一套 runtime 的兩種使用者介面。CLI 先依 TTY 與旗標選擇呈現方式，runner 再送出事件；TUI 把事件投影成 thinking、tool、approval、verification 與終態。使用者能從畫面分辨 native 與 external runtime，但 UI 不替底層能力背書。
Lec 4 核心重點：為什麼 CNN 是處理網格資料的最佳選擇——卷積、平移等變性、池化與經典架構一次掌握
從 SGD 到 Adam，用縮放規則一次搞懂深度學習優化器怎麼選、學習率怎麼調
手寫 NumPy MLP + 反向傳播 → PyTorch Autograd 驗證，完整複現 OCW HW1 核心考點
正則化不只是防過擬合——Weight Decay、Dropout、BN、Label Smoothing 的機制與組合策略一次看懂
前身 AutoRAG 的託管搜尋原語：丟文件進內建儲存或綁 R2／網站，自動走 Markdown 轉換、切分與向量加 BM25 索引，透過 hybrid 加 RRF 加 rerank 檢索，並以 namespace 與 instance 兩種綁定或 REST 與 MCP 在 Worker 與 Agent 內查詢。
GPUtw.ai 是台灣在地的短租 GPU 雲端，核心不是最大規模的算力，而是台灣機房、預付點數、Jupyter/ComfyUI/Ollama/vLLM 範本、Vault 與團隊帳務。公開資料足夠做服務介紹，還不足以當正式採購或 production 背書。
Moshi 是一款 iOS/Android 終端機 app（另有免費的 Moshi Desktop 網頁版），透過 SSH/Mosh 直連你自己的機器遙控 Claude Code、Codex 等 coding agent；免費版就是完整終端機，Pro（$7.99/mo 起）解鎖 Mosh 斷線續傳、tmux 深度整合與 diff viewer。
FLUX 是 Black Forest Labs 的圖像模型家族——2024 年 8 月由 Stability AI 的 Stable Diffusion 原班人馬創立後首發，12B rectified flow transformer 一戰成名；兩年後家族已長成五層：klein 4B（$0.014 起、家族新一代唯一的 Apache 2.0）/9B、pro（$0.03）、flex（$0.05）、max（$0.07、可即時搜尋網路 grounding），外加 32B 開放權重的 dev；2026 年 8 月更用 FLUX 3 把影片＋同步音訊＋機器人動作收進同一個 Self-Flow 架構。這篇追蹤從 FLUX.1 到 FLUX 3 的演化、授權三層制與選型建議。
語音模型分兩條線：ASR 線由 Whisper 主導——2022/09 以 MIT 開源 1.55B 模型把轉錄成本打到趨近於零，v2→v3→turbo（decoder 32 層砍到 4 層）之後 OpenAI 轉閉源推 gpt-4o-transcribe；TTS 線則是 ElevenLabs 用品質與生態從新創做到 $11B 估值、$500M ARR，開源陣營靠 Kokoro（82M、Apache 2.0）與 Chatterbox 守住自架陣地。即時對話已被 speech-to-speech 的 Realtime API 重寫遊戲規則。
2024 年 2 月 Sora 預覽震撼業界，兩年半後格局翻轉：OpenAI 於 2026 年 4 月關閉 Sora 消費者 App、API 排定 9 月 24 日退役；Veo 3.1 以原生音訊與 Flow 工具鏈成為敘事首選；快手 Kling 3.0 轉型統一多模態、年化營收 2.4 億美元；Runway Gen-4.5 曾登頂 Artificial Analysis 榜（2025-11 快照）、靠企業工作流站穩專業市場。這篇以家族×世代時間線拆解四大家的演化、規格定價對照與選型建議。
MiniMax 從消費級聊天 App 起家，M2.5 在 SWE-bench Verified 拿 80.2% 但 API 價格只有 Claude Opus 的 1/10-1/20；M3（456B 總量 / 45.9B 啟用）是首個在 SWE-bench Pro 突破 59% 的開源權重模型，還有 1M context。
Nous Research 不預訓練，只做 fine-tuning 和 RL——Hermes 4 在 MATH-500 拿 96.3%，NousCoder-14B 只用 24K 樣本就把 Qwen3-14B 的 coding 能力拉高 7%。但真正的護城河是 Hermes Agent 框架：236K GitHub stars，全球第 19 名，3,000 位貢獻者。
DeepReinforce 用 self-improvement RL 訓練的 Ornith 1.5 家族：397B 旗艦在 SWE-bench Verified 拿 86.0 追平 Claude Opus 4.8，35B-A3B 每 token 只啟用 3B 參數卻在同量級 coding benchmark 全面領先，9B 版本可以跑在手機上。MIT 授權、完全開源。
`claude agents` 一個畫面列出所有背景 session，把 Needs input、Ready for review、Working、Completed 等狀態排在一起管理，Space 鍵偷看、Enter 接手。搭配 cross-session messaging（ListAgents／SendMessage，v2.1.224+），session 之間還能自己互傳訊息；同機傳訊走本機 socket，不經 Anthropic 伺服器。
Claude Code 的設定分散在專案 `.claude/` 與家目錄 `~/.claude/` 兩層，共 20 多個檔案位置。關鍵分野只有兩條：settings 是跨層合併的強制設定，CLAUDE.md 和 rules 是串接進 context 的指引；committed、gitignored、Claude 自寫三種身分各不相同。
GitHub PR 審查設定好後，由一隊 agent 依 repo 觸發模式審查，平均 20 分鐘、每則約 15–25 美元，findings 以 inline comments 貼在問題行上；改動夠大時用 /code-review ultra 開雲端深審，5–10 分鐘回報每條都經獨立驗證的 bug，單次約 5–25 美元、Pro/Max 有 3 次免費。
Claude Code 成本隨 context 大小累積：企業部署平均每位開發者每個活躍日約 $13、每月 $150–250。本文整理 /usage 與 /insights 追蹤、六種省 token 手段，以及「該用哪個模型」的系統性答案：provider-dependent model aliases、effort levels、fast mode（Opus 5/4.8 每 MTok $10/$50）與 advisor 工具。