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10/29（四）
VS Code 1.144 強化 AI 應用 Copilot Fusion 及圖像生成助開發者
圖／示意圖商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導微軟（Microsoft）已於日前發布其程式碼編輯器 Visual Studio Code 1.144 版本，此次更新大幅強化了人工智慧（AI）功能，特別是將 Copilot Fusion 正式上線，並首次引入 AI 圖像生成能力。這波更新旨在透過 AI 輔助，提升程式開發者的工作效率與創造力。 Visual Studio Code（簡稱 VS Code）是一款廣受歡迎的開源程式碼編輯器，提供多種語言支援和豐富的擴充功能，是許多軟體工程師的核心工具。此次更新的焦點之一是 Copilot Fusion 的全面推出。這項新功能將 Project HydraFusion 的多模型協調能力，與 Copilot（微軟的 AI 程式碼輔助工具品牌）的任務感知模型選擇結合，能根據開發者分配的任務自動選擇適合的 AI 模型、推理程度及執行模式。微軟引述指出，此次更新「有助於讓 AI 代理在不同環境中持續工作，找到適合各項任務的模型，並讓使用者能掌控變更和工具呼叫。」對於複雜任務，Copilot Fusion 甚至能整合多個 AI 模型來協作完成。 Copilot Fusion 提供標準、高效率及最高效率三種「努力程度」選項，其中「高效率」和「最高效率」適用於 Copilot Pro+、Max、Business 和 Enterprise 等付費方案。根據《Visual Studio Magazine》報導，付費的 Copilot 方案使用者，在 2026 年 11 月 30 日前使用 Copilot Fusion 可享三成折扣。 Visual Studio Code 1.144 也首次預覽支援在 Copilot Chat 中直接生成和編輯圖像。透過 GPT Image 2.5 Flare 模型，開發者可以要求 AI 創造網頁圖形、圖示、背景，甚至是產品線稿（wireframe），也能提供現有圖像讓 AI 修改。這項圖像生成功能所消耗的 AI 點數，將會額外計算。 此外，新版本還加入了實驗性的「電腦使用」（Computer Use）功能，讓 Copilot 的 AI 代理能在微軟視窗作業系統（Windows）和 macOS 等電腦上，與桌面應用程式互動。開發者需透過指令開啟並授權此功能。同時，本次更新擴展了雲端自動化，允許開發者透過 GitHub 的基礎設施排程 AI 代理任務，或在專案事件發生時自動觸發，例如問題指派或拉取請求（pull request）活動。 為了提升跨平台溝通，微軟也發布了 Agent Host Protocol 1.0 版，這是一個開放協議，用於在本地及遠端環境中與 AI 代理連線。其他重要更新還包括：普遍提供的「輔助權限」功能，利用 AI 評估風險，自動批准低風險工具呼叫，高風險操作則需手動批准；以及「Copilot 連接器」（Copilot connectors），透過 Model Context Protocol（MCP）伺服器，讓 Copilot 能存取 Slack、Notion 和 Microsoft Learn 等外部服務。Copilot Memory 功能也獲得支援，能讓 AI 代理記住跨會話的專案資訊和使用者偏好，進一步優化開發流程。
商傳媒10/27（二）
惡意AI代理啟動「天網模式」 鎖定外洩大型語言模型發動資安攻擊
商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導資安研究人員近日發現一項名為「自主大型語言模型劫持」（Autonomous LLMjacking）的惡意人工智慧攻擊行動。其中一個惡意人工智慧代理（AI agent）程式，被研究人員暱稱為「天網」（Skynet），正積極掃描網際網路，尋找未受保護的人工智慧系統與基礎設施進行劫持，目的是將這些被入侵的系統納入一個殭屍網路，執行各種惡意活動。 「天網」這個惡意AI agent（一種能獨立感知環境、規劃決策並執行任務的人工智慧程式）被設計成能自主搜尋並劫持未受保護的人工智慧模型。其作業指示允許它在沒有人類監督的情況下，自主運作高達十萬個步驟。為了繞過人工智慧的安全控制，它還使用了多層次的「越獄」技術，誘導被入侵的模型將竊取憑證等惡意行為視為日常開發工作。 資安公司 Symantec 指出，這項惡意攻擊行動的目標，是利用受感染的AI agent部署名為 XMRig 的加密貨幣挖礦程式，竊取憑證，並招募更多人工智慧系統。這些惡意工具自動化地對多種常見的開發部署環境發動偵察與攻擊，包括 Visual Studio Code、Django、Jupyter、Laravel、Supabase、Next.js 以及 Flask/Werkzeug 等。部分攻擊利用伺服器端請求偽造漏洞，進而傾倒資料庫並竊取使用者憑證。 Symantec 在分析期間觀察到，其蜜罐系統收到超過 127,000 次外部請求，這些請求來自數萬個獨立的 IP 位址。研究人員警告，這場攻擊目前仍在持續進行，攻擊者持續搜尋未受保護的人工智慧基礎設施。惡意AI agent具有自我維持的設計，每次成功入侵都能為下一次攻擊提供資金。 資安專家建議，運行人工智慧服務的公司和個人應預期其服務端點可能遭受攻擊。建議採取多重安全防護措施，例如保護人工智慧端點、限制權限，並將人工智慧 API 金鑰視為高價值憑證。同時，應限制人工智慧託管系統的出站網路存取，並確保執行工具導向的AI agent時，採行最低權限原則，且對敏感操作實施人工審核步驟，以防範類似「天網模式」（指惡意人工智慧像電影《魔鬼終結者》中的「天網」一樣，具備自主且失控的能力）的失控情境。
10/24（六）
整合性AI或彈性開源？Cursor、Visual Studio Code程式碼編輯器功能比一比
圖／本報資料庫商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導隨著人工智慧（AI）技術日益普及，程式開發者在選擇程式碼編輯器時面臨更多元的選擇。由 Anysphere, Inc. 開發的 Cursor，與微軟旗下的 Visual Studio Code（簡稱 VS Code），兩款 AI 輔助工具各擁特色，提供開發者不同使用體驗。其中，Cursor 的母公司 Anysphere 已於 2026 年 8 月併入 SpaceX，為其技術發展增添新動能。 AI 代理功能與程式碼理解差異 Cursor 是基於 VS Code 的開源程式碼庫開發，但其核心在於內建的 AI 代理系統。這些 AI 代理能夠理解整個程式碼庫，規劃開發任務，甚至編輯檔案並執行終端機指令，直到自動化測試通過。Cursor 的雲端代理（Cloud Agents）可以在雲端獨立執行，讓多個代理同時處理不同任務。此外，它還支援自動化功能（Automations）、Bugbot（自動程式碼審查）以及模型上下文協定（MCP）等，並能運行於命令列、iOS 原生平台及多個整合開發環境。 相對地，VS Code 是一個免費且開源的編輯器，其優勢在於高度的彈性與可客製化。從 2026 年 1 月的發布版開始，VS Code 能夠讓使用者並行運行 GitHub Copilot、Anthropic 的 Claude 以及 OpenAI 的 Codex 等多種 AI 代理。開發者可以在 VS Code 中自行選擇 AI 介面與模型，並透過 GitHub 的雲端伺服器將長時間任務委派給雲端代理執行，完成後會生成一個拉取請求（pull request）供審閱。針對程式碼理解，Cursor 預設會建立專案的語義索引（semantic index），深入理解整個專案的結構；VS Code 中的 GitHub Copilot 會自動搜尋開放專案，而 Claude Code 則會根據需求搜尋檔案。 擴展生態系與定價模式 擴展性是程式碼編輯器的關鍵。VS Code 擁有微軟官方市場中超過 80,000 個擴展，提供豐富的功能選擇。Cursor 雖然支援大部分 VS Code 擴展，但它採用 Open VSX 這個由 Eclipse基金會管理的開源替代市場，因此部分微軟獨家擴展（如 Pylance、C/C++ extension、C# Dev Kit 等）在 Cursor 上無法使用。Cursor 的擴展面板會透過其自身的安全層來路由搜尋。 定價方面，VS Code 本身是免費的。若要使用 AI 功能，例如 GitHub Copilot Pro 費用為每月 10 美元。相較之下，Cursor 的付費方案起價為每月 20 美元，其訂閱費用涵蓋編輯器及 AI 功能。Cursor 的 Pro 方案每月 20 美元，Pro+ 方案每月 60 美元，Ultra 方案每月 200 美元，提供不同程度的 AI 代理使用額度。對於團隊協作，Cursor Teams 方案每月 40 美元，而 GitHub Copilot Business 方案則為每月 19 美元，後者在成本上更具競爭力。值得注意的是，兩款工具都在 2026 年中旬轉向基於使用量的 AI 計費模式。 在隱私方面，Cursor 提供隱私模式，保證程式碼不會用於 Cursor 或其模型供應商的訓練。Cursor 也已獲得 SOC 2 Type 2、ISO 27001 等第三方安全認證。而 GitHub Copilot 在預設情況下可能會將互動內容（包括程式碼片段）用於訓練，但使用者可透過設定關閉此功能。 總體而言，若開發者追求高度整合、內建 AI 代理、以及一站式的編輯器與 AI 訂閱服務，Cursor 會是較佳選擇。若開發者偏好免費、開源、高度客製化，並希望自由選擇 AI 工具，則 VS Code 搭配如 GitHub Copilot 等工具會更適合。Hostinger Connector 也支援這兩款編輯器，能透過 MCP 協定將 AI 助理發布專案，涵蓋 PHP、HTML、Node.js 及 WordPress 等網站類型。
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AMM娛樂新聞10/19（一）
AI 模型協作新標準：Anthropic MCP 伺服器建置與安全指引
圖／示意圖商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導美國人工智慧公司 Anthropic 於 2024 年 11 月推出模型語境協定（Model Context Protocol，簡稱 MCP），目的是建立連接人工智慧模型與外部工具及資料的開放標準，無需為每種系統單獨開發客製化整合方案。這項標準已迅速普及，截至 2026 年 4 月，社群追蹤平台 AgentMarketCap 報告指出，全球已有逾 1 萬個運作中的 MCP 伺服器，累計軟體開發套件（SDK）下載量更超過 9,700 萬次。 MCP 運作於簡單的用戶端—伺服器架構，讓 AI 用戶端能透過 MCP 與伺服器通訊，進而取用工具、資源及提示模板。這種架構相較於傳統應用程式專屬的功能呼叫（function calling），將模型整合的線路轉移到獨立的伺服器，任何符合 MCP 標準的用戶端都能連接。微軟的 Visual Studio Code 也已於 2025 年年中在 1.102 版本中全面整合 MCP 功能。 然而，隨著 MCP 的廣泛應用，安全性成為重要考量。Practical DevSecOps 等資安研究團隊在 2026 年已記錄到社區伺服器上持續發現的安全漏洞。《Shattered.io》發布一份詳細教學，指導開發者如何透過 12 個步驟，從零開始建置一個安全的 Python MCP 伺服器，並強調安全強化工作絕非可選項目，因為任何安全漏洞都可能讓伺服器暴露於風險。 這份教學將引導開發者建構一個能連接 Claude Desktop 和 Claude Code 的 MCP 伺服器，並針對格式不正確的輸入進行驗證，同時確保伺服器能進行遠端身份驗證部署。教學內容涵蓋開發環境設置、專案初始化、工具處理器撰寫、輸入驗證與架構強制實施、採行最小權限資源範圍限制（least-privilege resource scoping，即只授予必要的存取權限來降低潛在風險）、選擇 stdio 或 Streamable HTTP 傳輸方式、新增遠端伺服器驗證、使用 MCP Inspector 進行測試，以及強化防範工具毒害（tool poisoning，透過惡意工具影響模型行為）和提示注入（prompt injection，透過惡意提示操控模型輸出）攻擊。此外，教學也包含部署時的日誌記錄與憑證輪換等安全實踐。 在實際應用中，客製化的 MCP 伺服器可用於多種情境，例如資料庫封裝、檔案系統和文件存取、應用程式介面（API）封裝、工作流程自動化工具以及內部開發者工具等。該教學建議讀者預留約 75 分鐘來完成整個操作流程。對於開發者來說，即使是安裝非自行編寫的 MCP 伺服器，也應檢閱原始碼、檢查憑證與網路存取設定，並對類似指令的工具描述保持警惕，以確保操作安全。
