在 `.devcontainer/devcontainer.json` 加一行 Anthropic 官方 Dev Container Feature（`ghcr.io/anthropics/devcontainer-features/claude-code:1.0`），三步驟——寫設定、rebuild 容器、跑 `claude` 登入——就能讓團隊每個人的 Claude Code 跑在同一份容器定義裡；同一份定義也能餵給 GitHub Codespaces 和 CI，rollout 五步可落地。
Dynamic workflows 讓 Claude 把多代理編排寫成 JavaScript 腳本、交給 runtime 在背景執行，單次最多 1,000 個 agent、可存成 /<name> 指令重跑。本文拆解觸發方式、儲存流程、codebase audit／大遷移／交叉查證研究三種場景，以及與 Agent Teams 的分工和成本陷阱。
Claude Code 的核心是一個 agentic loop：蒐集 context、採取行動、驗證結果，循環直到任務完成。本文拆解它的五大類內建工具、模型與 harness 的分工，以及 checkpoints 和 permission modes 兩道安全防線，作為整個系列的閱讀地圖。
官方文件把 Claude Code 的平行工作分成 4 種方式：subagents 在同一個 session 內委派、agent view 讓你自己盯多個背景 session、agent teams 由 lead 協調一群工人、dynamic workflows 用腳本跑大量 subagent 交叉驗證；檔案衝突一律靠 worktree 隔離。本文附官方比較表中譯與三題決策指引。
Claude Code on the web 把任務丟到雲端環境執行，預設是 Anthropic 託管 VM，也可由組織路由到 self-hosted environment：GitHub 授權後從瀏覽器或手機派工，`--cloud` 從終端機開雲端 session，`--teleport` 把雲端 session 拉回本地續作。目前是 Pro/Max/Team 的 research preview，不另收運算費用但共享帳號 rate limit。
Claude Code 共有六個 permission mode，日常主要在 Manual、Accept edits、Plan、Auto 四個之間用 Shift+Tab 切換；Pro／Max／Team 的互動終端機與 VS Code session 在條件符合時預設進入 auto mode，由背景分類模型審查多數動作，預設攔下 force push、`curl | bash`、production deploy 等風險操作。本文講四個模式的取捨、permission rules 的寫法，以及組織層的 trust config。
Claude Code 的 prompt caching 靠 prefix 完全匹配運作：命中時重讀計費約為標準 input 的 10%，但換模型、改 effort、開 fast mode、連斷 MCP server、整工具 deny 都會讓下一輪整段重算。TTL 預設五分鐘，訂閱方案的主對話與少數 helper requests 用一小時。
Claude Code 把每個 session 逐行寫進 ~/.claude/projects/ 底下的 JSONL 檔，預設保留 30 天。本文拆解 --continue 與 --resume 的差異、session 命名規則、/branch 分岔語意，以及 transcript 匯出與清理的設定。
Apple Foundation Models（AFM）是 Apple 自研的封閉生態 AI 家族，三代演進從 2024 年的 3B dense + LoRA adapter，到 2026 年的五個模型。AFM 3 Core Advanced 用 IFP 稀疏架構把 20B 跑在手機上（只啟動 1–4B），雲端最強的 Cloud Pro 跑在 Google Cloud NVIDIA GPU、用 Gemini 蒸餾精煉。沒有公開 API 定價，沒有第三方 benchmark，只透過 Foundation Models framework 給 iOS/macOS 開發者使用。
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 的開源 LLM 推論庫（Apache 2.0），用離線編譯把模型權重與計算圖轉成最佳化的 TensorRT engine，再用自訂 CUDA kernel、in-flight batching 與多種平行化壓出硬體極限。代價是只支援 NVIDIA GPU、編譯要數十分鐘、換模型或量化就要重新 build。
Text Generation Inference（TGI）是 HuggingFace 自家的 LLM 推論伺服器，用 Rust + Python 實作，率先在開源推論引擎裡引入 continuous batching 與 Flash Attention。2026 年 3 月 GitHub 倉庫歸檔進入維護模式，官方建議遷移到 vLLM 或 SGLang。了解 TGI 仍然重要：它定義了後繼引擎的架構基線，而且許多 HuggingFace Inference Endpoint 上的既有服務仍在跑它。
Claude 是 Anthropic 推出的閉源 LLM 家族，以 Constitutional AI 訓練、Agent 能力和 Coding 表現聞名。2026 年 7 月的 Opus 5 以 SWE-bench Verified 96% 拿下 coding 冠軍，Fable 5 則以 LiveBench 83% 領跑通用能力。四層產品線（Fable / Opus / Sonnet / Haiku）從 $1 到 $10 覆蓋不同場景，是系列裡唯一完全沒有開放權重的家族。
Cohere 是唯一把生成、檢索、重排、多語言四條線都做成產品的模型家族。Command A 111B 以兩張 GPU 跑 256K 上下文、Embed v4 支援圖文混合檢索、Rerank v4 32K 處理半結構化資料、Aya 覆蓋 101 種語言——四件套為 RAG 而生，這篇拆開每一塊的定位、授權與選型。
DeepSeek 用 MLA + MoE 兩項架構創新把推論成本壓到業界最低，V4 Flash 以 13B 活躍參數跑出接近前端模型的品質，成為 OpenRouter 用量第一。這篇追蹤從 V1 到 V4 的演化、R1 推理線的分叉、以及每個版本該怎麼選。
Gemini 是 Google DeepMind 推出的原生多模態 LLM 家族，以 1M context window、原生影片/語音輸入和科學推理能力聞名。3.1 Pro 在 GPQA Diamond 94.1% 和 ARC-AGI-2 77.1% 拿下科學推理雙冠，定價 $2/$12 只有 Claude 的 1/6。3.8 Flash 以 $0.75/$3.75 提供追平 frontier 的 agentic coding 能力（Terminal-Bench 2.1 89.4%、DeepSWE v1.1 73.7%），且 3.6／3.7／3.8 連續三代不漲價。
GLM 是智譜 AI（Z.ai）推出的開源 LLM 家族，源自清華大學 KEG 實驗室。GLM-5.3（2026/08）在 coding benchmark 比前代提升 50%，CyberGym 84.5% 超過 Anthropic Mythos 5 與 OpenAI GPT-5.6 Sol，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 60 與 Kimi K3 並列開源第一。它是目前唯一完全在華為昇騰晶片上訓練出的前沿開源模型。
GPT 是 OpenAI 推出的 LLM 家族，從 2018 年的 117M 參數到 2026 年的 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 三層產品線，擁有超過 10 億使用者和 200 萬企業客戶。GPT-5.6 Sol 在 LiveBench 81.1%、Terminal-Bench 2.1 88.8%、Artificial Analysis Coding Agent Index 80 等多項 benchmark 領先，同時首次推出開源模型 GPT-OSS（Apache 2.0）。
Grok 是 xAI 的 LLM 家族，2023/07 成立、2024/03 以 314B MoE Apache 2.0 開源起手，兩年半迭代到 Grok 4.6（500K、$2/$6、四檔推理）與 2M 的 Grok 4 Fast；另有 Imagine 圖像/影片與 Grok Build 終端 coding agent——護城河在分發（X / grok.com / Tesla / Bedrock），而非單點模型能力。這篇追蹤 Grok 1→4.6 的演化、子線定位、定價與授權陷阱。
Kimi 是月之暗面（Moonshot AI）推出的 LLM 家族，以超長 context 起家。2026 年 7 月發布的 Kimi K3 是全球首個開源 3T 級模型——2.8T 參數、104B 活躍、1M context，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 60 與 GLM-5.3 並列開源第一。其 Kimi Delta Attention 架構帶來 2.5 倍 scaling 效率提升。
Llama 是 Meta 推出的開源 LLM 家族，以企業部署量最大、生態最成熟聞名。Llama 4 Scout（10M context）和 Maverick（17B active / 400B total MoE）是目前的開源多模態標竿，但 Meta 已在 2026 年 4 月轉向閉源 Muse Spark——Llama 4 很可能是最後一個主要的開源 Llama，且授權不是真正的開源（Llama 4 Community License，月活超 7 億需另外授權）。