脈報 - Podcasts

7:43

會自我進化的 AI 代理 Hermes Agent，到底進化了什麼

脈報 ·

2026/05/26

Hermes Agent 是 Nous Research 推出的開源 AI 代理。我拆開它的三層記憶架構與「自我進化」的有限定義，並交代執行環境彈性，幫你判斷它跟你目前用的 AI 差在哪。 ⭐ 文章深度讀：接下來幾週我會盯著 Hermes 跟主流 AI 工具 (ChatGPT、Claude projects、各家 AI IDE) 在「跨 session 記憶」這條軸上的進展，看誰真的把 memory 當第一性問題處理，誰只是把 memory 當行銷詞。 → https://heymaibao.com/hermes-agent-self-improving/ ⚡ 章節重點開場 00:00 自我進化到底進化什麼 01:16 三層記憶架構 02:25 介面與算力分離 04:22 適合誰用加 MIT 開源 05:53 結語三問 07:05 📝 懶人包 ∙ Hermes Agent 把跨 session 記憶拆成三層：Agent-Curated Memory (用 Honcho dialectic user modeling 持久化偏好)、Skill

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9:39

Codex 給 skill 的 context 只有 2%，你的描述塞爆書架

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2026/05/26

Codex 給 skills 的 context 只有 2%。steipete 寫了 skill-cleaner，用 Codex 自己的演算法找出最浪費 token 的描述、重複 skill 與沒被用過的 skill，預設只建議。 ⭐ 文章深度讀：寫 skill 之前先問一句：這段描述每次對話都要被讀一次，它值嗎？ → https://heymaibao.com/codex-skill-context-budget-cleaner/ ⚡ 章節重點開場 00:00 steipete 的提醒 01:09 2% 的硬上限 03:12 skill-cleaner 怎麼用 05:05 最稀有的設計品味 07:08 誰會用得到 08:30 📝 懶人包 ∙ Codex 把所有啟用 skill 的 `name + description` 寫進每次對話的 system prompt，這些字不是「按需載入」，而是常駐。 ∙ Codex 給 skills 的預算只有 context window 的 `2%`，超過就會被截掉，所以你寫越長，反而越容易讓自己的

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9:22

Theo 攤牌：Claude Code、Codex、Cursor 各自在賭哪個未來

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2026/05/26

Theo Browne 攤牌：Claude Code、Codex、Cursor 真正差別不是模型強弱，三家各自賭一種未來。Anthropic 賭模型更聰明、OpenAI 賭環境驗證、Cursor 賭你不在本機跑 code。 ⭐ 文章深度讀：你信哪個未來會贏？留言告訴我你押哪一邊。 → https://heymaibao.com/theo-claude-code-codex-cursor-bets/ ⚡ 章節重點開場 00:00 Claude Code 賭模型聰明 01:33 Codex 賭環境驗證 02:49 Cursor 賭雲端未來 04:34 Dogfooding 內幕 06:01 你押哪一邊 07:33 📝 懶人包 ∙ Claude Code (Anthropic) 賭的是「模型會更聰明」，所以策略是讓 AI 大量計算、大量呼叫 token 來解題，介面也做得像吃角子老虎，畫面熱鬧、隨時想截圖發推 (Theo 觀點)。 ∙ Codex (OpenAI) 賭的是「現在的模型 + 環境驗證 (用 computer use 讓 AI

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9:15

你的 AI agent 不是不夠聰明，是器官壞了：6 種神經疾病

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2026/05/25

AI agent 出包別急著換模型。X 帳號 voxyz_ai 把六種常見故障一對一對應到真實神經疾病，我整理重點，並點出 confabulation 與 disinhibition 為什麼是先補的兩條。 ⭐ 文章深度讀：你家的 Agent 上次出包，是六條裡的哪一條？留言告訴我，我會挑幾則一起聊。 → https://heymaibao.com/ai-agent-six-neurological-conditions/ ⚡ 章節重點開場 00:00 換姿態把 Agent 當 patient 看 01:15 來源失憶 Source Amnesia 02:03 虛構填空 Confabulation 03:04 幻肢狀態 Phantom Limb State 04:14 閉鎖症候群 Locked-in Syndrome 05:10 去抑制 Disinhibition 05:50 病覺缺失 Anosognosia 06:50 完整的身體才是解藥 07:45 📝 懶人包 ∙ AI 沒有 hallucination (幻覺)。醫學上更準的詞是

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7:55

每月燒 1.3M 美元跑 AI agent，其實是免費玩家的遊戲

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2026/05/25

有人 30 天在 OpenAI 燒了 1.3M 美元跑一個 AI agent 平台。我把這部拆解影片翻譯成一人創作者能用的判斷：示範者付的是免費 token，你練的應該是會省 token 的肌肉。 ⭐ 文章深度讀：你會把「會省 token」當成日常肌肉開始練，還是再等等看 fluencer 那套燒法走多遠？留言告訴我你的選擇 → https://heymaibao.com/token-maxing-free-player-game/ ⚡ 章節重點開場 00:00 那張瘋傳的 1.3M 帳單 00:29 fluencer 話術為什麼會反過來咬你 01:10 歷史的陷阱：上一次是微服務 02:26 CFO 的算術其實很簡單 04:02 OpenAI 那個 token utopia 還會回來嗎 05:07 建立你的省 token 肌肉 05:38 三加一懶人包與最後一問 06:49 📝 懶人包 ∙ 影片作者引述的那則 X 貼文顯示，過去 30 天有人於 OpenAI 消耗約 1.3M 美元、603B tokens 跑一個 agent 平台

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9:15

六月 AI 大撞檔：Mythos、Sonnet 4.8、GPT 5.6 都在路上

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2026/05/25

六月可能擠進 Mythos 1、Sonnet 4.8 / Opus 4.8、GPT 5.6 三條 leak，但只有 DeepSeek v4 Pro 永久 75% 折扣 ($0.43 / $0.87 per 1M tokens) 是這週唯一不必等的事件 ⭐ 文章深度讀：想在第一時間看到下一波模型 leak 整理，記得訂閱脈報。 → https://heymaibao.com/june-ai-model-collision/ ⚡ 章節重點開場 00:00 DeepSeek v4 Pro 永久 75% 折扣 01:11 六月模型撞檔總覽 03:03 Mythos 1 Preview 03:23 Sonnet 4.8 與 Opus 4.8 跳過 4.7 04:11 GPT 5.6 與內部測試訊號 04:51 模型釋出前儀式 06:21 Anthropic 推進 productivity 07:00 算力與基礎設施務實面 07:44 結語 09:00 📝 懶人包 ∙ Anthropic 旗艦 Mythos 1 Preview slug 在 Claude

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8:45

用了 12 個月 Claude Code 後切到 Codex，30 天心得整理

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2026/05/25

X 用戶 Avid 用了 12 個月 Claude Code 後切到 Codex，這篇拆解他 30 天看到的 Codex 全景：五個入口、AGENTS.md、Skills、Goal mode、Cloud 與跨工具驗證習慣。 ⭐ 文章深度讀：全文連結與完整 surface map 已上線，看完影片若想往下挖 cross-provider verification 與 AGENTS.md，請看下方文章。 → https://heymaibao.com/claude-code-to-codex-30-days/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼這位老用戶切了 00:33 六個關鍵部分總覽 01:27 典範轉移 01:45 五個協作介面 02:29 AGENTS.md 標準 03:23 水平擴充套件 04:15 跨工具驗證 06:13 心智模式大於工具 07:24 留給你的問題 08:18 📝 懶人包 ∙ Codex 在 2026 年的定位：依該推文，Codex 已經不是「更聰明的 autocomplete」，而是一個完整的 agentic

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10:21

AI 不會搶你的工作，但會讓你更忙：Dan Shipper 的悖論

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2026/05/25

Every CEO Dan Shipper 在 Lenny's Podcast 拋出 AI 悖論：自動化越多，人類工作越多。他預測公司 super agent、Codex 工作面、PM 與設計師都將是 AI 時代贏家。 ⭐ 文章深度讀：你要在 AI 時代學會「ride the models」這件事。 → https://heymaibao.com/ai-paradox-dan-shipper/ ⚡ 章節重點開場 00:00 自動化是一個謊言 01:38 未來工作的兩條軸線 02:56 SaaS 不會死 04:41 誰是 AI 時代的贏家 06:05 資深工程師基準測試 07:28 駕馭模型 08:59 收尾 09:31 📝 懶人包 ∙ 自動化是一個謊言。每個 agent 都需要一個真的關心它的人，而那個人通常就是你。AI 越強，這種「照顧 agent」的工作只會越多。 ∙ 未來一年工作會分成兩條軸線：公司一個 super agent 跑在 Slack 上 (像 Shopify 的 River、Ramp 的 agent)，加上你自己在

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9:19

用 Claude 打造每天 5 分鐘晨報 Agent：作者沒講的 3 個坑

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2026/05/25

X 創作者 cyrilxbt 公開了 Claude 晨報 Agent build guide，含 prompt 與 N8N 設定。我們轉譯架構，並補上 3 個作者沒講的坑：API 成本、模型版本、5 分鐘是修辭錨點。 ⭐ 文章深度讀：完整文章已經發佈在脈報，補上影片版沒展開的成本估算與配置細節。 → https://heymaibao.com/claude-morning-brief-agent-3-pitfalls/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼需要 5 分鐘晨報 Agent 00:36 五大元件架構 01:51 負面清單：個人化關鍵欄位 03:26 Feedback Loop：可累積資產 04:45 作者沒講的 3 個坑 05:20 坑 1：成本錨點不完整 05:45 坑 2：模型版本寫死了 06:25 坑 3：「5 分鐘」是修辭錨點 07:06 要不要照做？我的判斷 07:37 結語 08:47 📝 懶人包 ∙ 這套方案有 5 個元件：Claude 當大腦、Filesystem MCP (讓 Claude

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9:08

不是每個人都該裝 GBrain：YC CEO 開源 AI 記憶體實測

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2026/05/25

YC CEO Garry Tan 開源 GBrain 一週破 5000 星，撰文時約 14000 星。實測這套 markdown 為核心的 AI agent 記憶體：架構扎實、整合卻很窄，看完再決定該不該跟風裝。 ⭐ 文章深度讀：你會把 GBrain 收進「值得讀架構、不一定要裝」清單，還是會跳下去養四到八週？留言告訴我你的判斷。 → https://heymaibao.com/gbrain-review-not-for-everyone/ ⚡ 章節重點開場：YC CEO 的明星專案 00:00 誰該裝、誰別碰 00:59 GBrain 三層架構 01:43 複利機制一：階層式補強 03:18 複利機制二：失敗改進迴圈 04:05 複利機制三：反向連結加權 04:45 Benchmark 漂亮，但別跨系統比 05:21 Vectorize 與 Hindsight 的關係 06:29 安裝雷與成本 07:13 結語：你是不是那群人 08:23 📝 懶人包 ∙ GBrain 是 YC CEO Garry Tan 於 2026 年 4 月開源的

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8:41

DeepSeek 不做 coding plan 的真正理由：它在賭中國硬體

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2026/05/24

別家 AI 都搶 coding plan，DeepSeek 一個都沒做。X 觀察家 @bookwormengr 認為它在押注中國硬體：壓低 KV cache 與 HBM，讓 NAND、LPDDR 與落後 GPU 接住 AI 工作流。 ⭐ 文章深度讀：DeepSeek 之後跟中國 memory / GPU 廠的合作會不會出現公告 → https://heymaibao.com/deepseek-not-coding-plan-china-hardware-bet/ ⚡ 章節重點開場 00:00 DeepSeek 怎麼壓縮硬體需求 02:15 DeepSeek 怎麼接住整個 AI 工作流 03:40 DeepSeek 怎麼把這套變現 05:25 事實與許願的邊界 06:47 📝 懶人包 ∙ `@bookwormengr` 觀察 DeepSeek 不跟 GLM、MoonShot、MiniMax 搶 coding plan 與多模態，反而把資源全押在「壓低 KV cache、壓低 HBM 需求」這條技術路徑。 ∙ 這條路徑直接把 DeepSeek

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9:42

Steve Jobs 說 Microsoft 沒品味，這句話在 AI 時代更刺耳

脈報 ·

2026/05/24

Jobs 在 1990 年代罵 Microsoft 沒品味，這句話在 AI 把執行門檻打平的 2026 年更扎人。為什麼品味是 AI 抄不走的競爭優勢，以及怎麼分辨對自己的不滿是品味還是焦慮。 ⭐ 文章深度讀：你最近一次用 AI 出的成品，停下來看那「沒人會看到的背板」了嗎？ → https://heymaibao.com/ai-era-taste-advantage/ ⚡ 章節重點開場 00:00 Jobs 罵 Microsoft 沒品味 00:45 AI 時代為什麼更扎人 01:20 木匠與抽屜櫃背板 02:34 一千個微小決定 03:18 80 分時代的護城河 03:58 Ira Glass gap 05:08 不滿是品味還是焦慮 05:42 三條培養品味的練習 06:58 回到 Jobs 那句話 08:45 📝 懶人包 ∙ 品味不是 preference，不是「我喜歡這個你喜歡那個」。品味是有沒有能力分辨同一件事的好與更好。 ∙

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6:55

Coinbase 裁 14% 又 down 15 小時，這封信哪裡不對勁

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2026/05/24

Coinbase 同一週裁掉 14% 員工、exchange 又因為冷氣壞掉 down 15 小時。把投資者信、HRBP 通知、AWS 中斷與新組織政策放在一起讀，這封信裡有三個自相矛盾的地方。 ⭐ 文章深度讀：把 Coinbase 致投資者信、HRBP 通知、AWS 中斷說明、新組織政策放在同一週讀，文章把三個自相矛盾的地方逐段拆給你看。 → https://heymaibao.com/coinbase-layoffs-restructuring/ ⚡ 章節重點開場 00:00 人資的矛盾 00:39 AI 加速 vs 15 小時當機 01:35 無 peer manager vs intense culture 03:19 Cloudflare 同一份劇本 + 估值故事 04:41 三句話帶走 06:00 📝 懶人包 ∙ Coinbase 裁掉約 14% 的員工。被裁者當天就被移除 Coinbase 系統存取權，HRBP (HR Business Partner，可以理解為對接部門的 HR 窗口) 把通知寄到員工的「personal

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6:55

不寫程式組一支 AI agent team：Claude 教學的真正重點

脈報 ·

2026/05/23

X 上 Khairallah 的 Claude AI agent team full course 值得拆。真正可帶走的是四件套加四個分工，Cowork tab 操作是次要的，作者那句「30 分鐘零動筆」要打折扣讀。 ⭐ 文章深度讀：你最想丟給 agent 跑的內容流程是哪一段？留言告訴我，下篇我來拆。 → https://heymaibao.com/claude-ai-agent-team-no-code/ ⚡ 章節重點開場 00:00 委派與保姆的差別 01:14 四件套 Role Instructions Tools Memory 01:52 4-agent 內容生產 pipeline 03:34 進階技巧 context.md 與 feedback loop 04:15 兩個我會打折扣的地方 05:24 馬上動手做一個 agent 06:22 📝 懶人包 ∙ agent 與 chatbot 的差別，是「委派 vs 保母」，前者你給目標，後者你給逐步操作指令。 ∙ 每個 AI agent

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9:28

Agent 記憶外掛先別裝：Hermes 內建那兩個檔案可能就夠了

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2026/05/23

Hermes Agent 記憶系統的反 hype 整理。@KSimback 讀完原始碼後說：內建已夠用、80% 自動整理是傳說、8 個 provider 是賭注。文末有 5 個過度工程警訊與兩週測試法 ⭐ 文章深度讀：想知道完整 8 個 provider 怎麼選、什麼時候真的該升級，全文整理在文章裡 → https://heymaibao.com/agent-memory-built-in-might-be-enough/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼要先談記憶 00:59 Layer 1 內建：兩個檔案 + 一個資料庫 01:57 反通說：80% 自動整理是傳說 03:34 Layer 2：8 個架構賭注 04:51 Layer 3：社群方案的兩種角色 06:11 過度工程的 5 個警訊 06:59 兩週測試法 08:07 最後送給你一句話 08:47 📝 懶人包 ∙ Hermes Agent 的記憶系統有 3 層架構：內建的兩個 markdown 檔 + SQLite 是 Layer 1；8 個官方 MemoryProvider 是

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8:09

AI 不是變聰明，是變持久：276 個 Hermes Agent 部署案例

脈報 ·

2026/05/23

> 一篇 X 貼文整理 276 個 Hermes Agent 社群部署案例，從多 agent coding 到自架 AI 作業系統，覆蓋九大分類。我挑出值得記的判斷：AI 真正的變化不是更聰明，而是變持久。 ⭐ 文章深度讀：完整 9 大分類的 Hermes Agent 部署清單與成本支線拆解，都整理在文章版本，連結放在留言。 → https://heymaibao.com/hermes-agent-276-use-cases-persistent-ai/ ⚡ 章節重點開場 00:00 不是更聰明，是變持久 01:25 持久的七大支柱 01:56 276 個案例與九大領域 03:06 成本支線：真正的革命 05:16 重新校準 AI 判斷軸 06:46 收尾 08:00 📝 懶人包 ∙ 貼文最核心的論點，不是 AI 變聰明，而是 AI 變「持久」。它把持久拆成七條件：能記憶、能觀察、能觸發、能排程、能協調工具、能委派任務、能持續優化自己。 ∙ 九大分類覆蓋 dev

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11:09

在你睡覺時自我改善的公司：YC 內部的 AI 迴圈長這樣

脈報 ·

2026/05/23

**YC Root Access 上一場 talk：別讓 AI 當員工副駕，要把整間公司想成會自我改善的迴圈。文中拆解五層架構與 YC 內部已上線案例，思思補上華語區小團隊起手判斷。** ⭐ 文章深度讀：完整文章與思思對華語區小團隊的具體起手式判斷已上線 → https://heymaibao.com/self-improving-company-while-you-sleep/ ⚡ 章節重點開場 00:00 公司形狀要變 01:49 AI 迴圈五層架構 03:16 YC 內部已上線案例 04:03 讓公司對 AI 變 legible 05:27 四條 implications 07:21 人類站在大腦邊緣 08:57 小團隊的五步起手式 09:38 回到一個問題 10:25 📝 懶人包 ∙ AI 不只是讓員工快 20% 的副駕。YC 講者主張，應該把整間公司重新想像成一組「遞迴自我改善的 AI 迴圈」，這跟過去一年大家在做的 co-pilot 思路是兩件不同的事。 ∙ YC 內部已經有實際上線的存在性證明：一台監控 agent

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8:17

20 個 AI 概念整理爆紅，但真正值得記住的只有這 5 個

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2026/05/23

X 上一條 20 個 AI 概念整理貼文按了近 1800 個讚。但對用過 AI 的你，真正值得停下來記住的只有 5 個反直覺重點。我替你挑出來，也補上原貼文沒說的「為什麼這還不夠」。 ⭐ 文章深度讀：20 個概念真正值得帶走的只有 5 個，先把這 5 個記住，再去煩惱「然後呢」 → https://heymaibao.com/ai-20-concepts-only-5-matter/ ⚡ 章節重點開場 00:00 1. Hallucination 是物理特性 01:56 2. Context Window 大不等於它記得 03:21 3. Attention 是現代 AI 解鎖鑰匙 04:13 4. LoRA 解放開源 AI 04:42 5. Diffusion 學的是「破壞」 05:26 但這 20 個還不夠 06:19 📝 懶人包 ∙ 原貼文作者 Rahul 的核心主張：AI 沒那麼難，掌握 20 個心智模型就能看懂 ChatGPT、Claude、Midjourney、Cursor 在做什麼，不用博士學位 ∙ 整份清單分 4 個

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11:30

頂尖工程師用 AI 變更強，新手卻卡死在 MVP，差別在哪

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2026/05/23

AI 不會取代工程師，但會狠狠拉開高手和新手的差距。資深前端開發者 Josh W Comeau 用 Motion 作者 Matt Perry 與 r/vibecoding 兩個極端，解釋差別其實在使用者本身。 ⭐ 文章深度讀：下次再看到「某某工程師用 AI 一個下午做完原本一季的工作」這種句子，先問自己：這是 AI 做的，還是這個工程師做的？ → https://heymaibao.com/ai-amplifies-skilled-devs/ ⚡ 章節重點開場 00:00 高手 vs 新手：Matt Perry 與 r/vibecoding 的兩個極端 01:35 工具謬誤：我們系統性高估工具 04:15 AI 是鋼鐵裝甲，不是自主機器人 07:03 零乘上 AI 還是零：給知識工作者的建議 08:32 收尾：先升級自己，再穿上 AI 這套裝甲 10:54 📝 懶人包 ∙ AI 寫程式真的好到「shockingly good」(令人吃驚地強)，連 Josh 自己都不情願地承認，他基於倫理、環境、安全的疑慮，並不開心 AI 走到這一步。 ∙

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7:10

把 Twitter 種回本機，birdclaw 是個人 AI 記憶體的範例

脈報 ·

2026/05/23

@steipete 寫的 birdclaw 把 Twitter archive 與 live sync 統一塞進本機資料庫，配 --json CLI 與寫給 AI agent 看的 skill，是個人 AI 記憶體基礎設施的具體範例。 ⭐ 文章深度讀：你會自己把 Twitter 拉回本機，給 AI 一份可查的個人歷史嗎？ → https://heymaibao.com/birdclaw-local-twitter-ai-memory/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼 birdclaw 值得看 00:55 local-first 在做什麼 01:23 個人 AI 記憶體 02:46 作者怎麼劃線 04:15 給 builder 的啟發 05:38 📝 懶人包 ∙ birdclaw 是 local-first 的 Twitter / X 工作站。它把官方匯出的 archive zip 與 live sync 結果都塞進一個共用的本機 SQLite，配上 Web UI 與 CLI，DB 預設放在

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