脈報 - Podcasts

8:28

OpenAI 賭多層溯源，SynthID 浮水印加上公開驗證工具上線

脈報 ·

2026/05/20

OpenAI 把 AI 生成內容的溯源升級成多層架構，包括 C2PA Conforming Generator、SynthID 隱形圖像浮水印與 openai.com/verify 預覽，這是策略升級不是 AI 偵測器。 ⭐ 文章深度讀：openai.com/verify 上線預覽，但只驗 OpenAI 訊號，沒測到不等於不是 AI 做的，把它當溯源驗證入口而不是 AI 偵測器 → https://heymaibao.com/openai-multi-layer-provenance-synthid-verify/ ⚡ 章節重點開場 00:00 單層守不住，OpenAI 為何賭多層 01:21 SynthID 進 ChatGPT 圖：跟 Google 罕見合作 04:07 openai.com/verify 預覽：不是 AI 偵測器 05:07 給知識工作者的實用準則 06:31 收尾與留給你的問題 07:38 📝 懶人包 ∙ OpenAI 成為 C2PA Conforming Generator Product。意思是其他平台能可信地讀、保留、傳遞

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7:58

不是 Markdown vs HTML：用 51 毫秒做出 agent 三層交付

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2026/05/19

voxyz_ai 把 cron agent 輸出改三層：Markdown 當源、HTML 給人看、Telegram 5 行通知，每次只多 51 毫秒。文章拆 artifact contract 必備欄位與真正的注意力成本。 ⭐ 文章深度讀：完整文章已上線，包含三層交付契約的拆解、artifact contract 7 欄與我的觀察。 → https://heymaibao.com/agent-three-layer-delivery-51ms/ ⚡ 章節重點開場 00:00 注意力才是真正的成本 01:06 不必二選一：Markdown 跟 HTML 各司其職 02:11 把 IM 當 dashboard 的大坑 02:49 三層交付架構 03:21 artifact contract 才是核心 04:57 落地行動指南 06:15 結尾 07:20 📝 懶人包 ∙ voxyz_ai 把 cron agent 的輸出改成三層交付：Markdown 當 source、HTML 給人看、Telegram 只放 5 行通知。 ∙ 他在

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9:43

Gemini 3.5 Flash 把 Pro 擠下預設位置，Google 在賭什麼

脈報 ·

2026/05/19

Google 在 2026 年 5 月推出 Gemini 3.5，首發 Flash 取代 Pro 變預設模型。重點不是 benchmark 多漂亮，是 Google 把競爭場從「誰更聰明」拉到「誰跑得起 agent 平台」。 ⭐ 文章深度讀：你手上有沒有長流程、文件密集、多步驟的工作，是接下來最該丟給 agent 試試的？ → https://heymaibao.com/gemini-3-5-flash-replaces-pro/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼 Google 改打執行戰 00:40 Flash 變預設 Pro 被重新定位 01:18 Benchmark 我會用什麼方式看 02:12 Google 在賭的是整套 agent stack 03:38 Gemini Spark 主動 agent 試水溫 05:22 企業案例的選題比數字重要 06:52 你可以從這次發佈帶走什麼 08:28 行動呼籲 09:03 📝 懶人包 ∙ **Gemini 3.5 是新的模型家族**：2026-05-19 在 I/O 公開，首發 3.5

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8:43

Gary Tan 13 年沒寫程式：靠 Claude Code 回來的 4 個觀察

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2026/05/19

Gary Tan 13 年沒寫程式後靠 Claude Code 重新開機，在 YC Light Cone 拆解這段過程。我從中挑了 fat skills、雙 agent、token maxing 等 4 個對知識工作者有用的觀察。 ⭐ 文章深度讀：「你會擁有自己的工具，還是工具擁有你？」我把 Gary 留下的這道時代選擇題標到留言置頂，留下你的答案。 → https://heymaibao.com/gary-tan-claude-code-4-observations/ ⚡ 章節重點開場 00:00 觀察 1：寫程式門檻消失 01:54 觀察 2：投資技能而不是框架 02:35 觀察 3：讓雙 AI 互相審查 04:09 觀察 4：把 Token 當房租燒 05:24 個人 AI 才是這場革命的終點 06:40 今天下午就能做的第一步 07:45 結語 08:11 📝 懶人包 ∙ Gary Tan 把 markdown skill 當成「另一種被編譯方式不同的 code」，主張差異化發生在 skill 層，不是 harness 層 (fat

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9:17

Theo 燒 4.6 萬證明：Copilot 改 billing 不是 rug pull

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2026/05/19

T3 Chat 共同創辦人 Theo 用免費 $40 Copilot 方案實測，4.7% 用量燒掉 Microsoft 至少 $550，目標 4.6 萬。他卻說不是 rug pull，6/1 改 billing 是修補 loophole。 ⭐ 文章深度讀：Copilot 改 billing 該不該叫 rug pull → https://heymaibao.com/theo-burned-copilot-not-rug-pull/ ⚡ 章節重點開場 00:00 Theo 用 40 美元燒 4.6 萬的實測 01:34 為什麼 Theo 替 Microsoft 站台 03:49 agentic loop 把「一則訊息」拆掉了 05:14 6/1 之後讀者該注意的硬訊號 06:32 怎麼重排你的 AI 預算 08:34 📝 懶人包 ∙ Copilot 從 2026/6/1 起停用「premium request」計次，改成 GitHub AI credits，按 input、output、cache token 計費，新註冊已經一度暫停。 ∙

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11:23

別再讓 /goal 寫貪食蛇了：把它對準你自己的 skill 倉庫

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2026/05/18

別讓 /goal 拿來寫貪食蛇。Mark Kashef 把它對準 Claude Code 自己，5 種示範清掉堆積 skill、找 rule 矛盾、搭 /loop 變成背景 cron，文章補上 Forge 個資 trade-off。 ⭐ 文章深度讀：影片把 5 種 demo 收成兩類，但完整文章還補了 Forge 個資 trade-off 與 /loop 不是真正 cron 的 footnote，影片裡刻意沒展開。 → https://heymaibao.com/claude-code-goal-self-maintenance/ ⚡ 章節重點開場：為什麼 /goal 不該拿來寫貪食蛇 00:00 第一部分：拋棄貪食蛇，對準自己 01:55 第二部分：跨模型 judge 的底層邏輯 02:05 第三部分：實戰一，一次性清倉 03:37 第四部分：實戰二，持續維護 06:27 第五部分：華麗展示背後的代價 07:21 第六部分：安全上車的實作順序 09:42 📝 懶人包 ∙ `/goal` 真正的後勁是把 agent 對準你自己的 agentic

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8:38

AI 寫 code 寫到 Karpathy 心臟病發，他卻說不用 review

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2026/05/18

OpenAI 共同創辦人 Karpathy 訪談裡先說不再 review AI 寫的 code，又承認看那些 code 會心臟病發。我用這個矛盾整理 vibe coding 把工程門檻換到哪邊、你該練什麼。 ⭐ 文章深度讀：我接下來會盯著 Karpathy 後續對 RL 邊界與 agentic engineering 招募的更新，看這個矛盾會怎麼演變 → https://heymaibao.com/karpathy-heart-attack-vibe-coding/ ⚡ 章節重點開場 00:00 Karpathy 的兩句矛盾 00:42 為什麼錯變少了，品質卻心臟病發 01:21 Menu Genen 災難性的 reusing emails 02:21 RL 的硬邊界 03:07 spec 寫得好的人才是贏家 04:01 想吃這口飯，現在練什麼 05:23 連 Karpathy 都還沒答案 07:21 收尾與挑戰 07:54 📝 懶人包 ∙ Karpathy 在訪談中說他已經不再逐行 review AI 寫的

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8:56

Greg Isenberg 列 9 個 2026 創業機會，我只信這 3 條

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2026/05/18

Greg Isenberg 與 Jonathan Courtney 列出 2026 年的 9 個創業機會，我看完只信 3 條：agent-first action app、鎖一個 niche、反 AI 真實感經濟，並標出哪 2 條我不買單。 ⭐ 文章深度讀：2026 年要押的不是「做 AI 什麼」，而是「選一個你願意 marry 的小切片」 → https://heymaibao.com/greg-isenberg-2026-startup-3-picks/ ⚡ 章節重點開場 00:00 9 個 idea 一覽 01:07 Agent-first action app 01:38 鎖一個 niche 03:15 反 AI 真實感經濟 05:09 我不買單的 2 條 06:49 2026 創業行動指南 07:23 📝 懶人包 ∙ **Agent-first action app 是這代的 mobile-first**。Greg 主張今天的 app 都假設人類自己點、滑、打字，agent-first 版本則是 agent

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9:07

為什麼我推估 terminal coding agent 用戶仍不到全球 0.1%

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2026/05/18

全球 0.1% ≈ 800 萬人。我用 UN、SlashData、Stack Overflow 2025 推估 Claude Code、Codex CLI 這類 terminal coding agent 用戶仍不到這條線，三層不能混算。 ⭐ 文章深度讀：你覺得「不到全球 0.1%」這個量級判斷成立嗎？歡迎留言告訴我，你打算用哪份資料來反駁或補強。 → https://heymaibao.com/estimating-terminal-coding-agent-users/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼這條判斷值得拆 01:34 AI 工具的三個層級 02:04 800 萬人怎麼算來 03:32 開發者採用率天花板 04:52 炒作與現實的差距 06:44 結尾與留問 08:53 📝 懶人包 ∙ 全球人口 2022 年已突破 80 億 (UN 官方頁面)，所以 0.1% ≈ 800 萬人，這是這條判斷的分母錨點。 ∙ 全球軟體開發者 SlashData 2025 Q3 估計 4840 萬，意味著 800 萬人相當於全球開發者的

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8:40

Vibe coding 入門：用 Claude 6 步驟做出你的第一個 app

脈報 ·

2026/05/18

完全沒寫過程式也能做 app 嗎？這篇用 Karpathy 提出的 vibe coding 概念為起點，用 Claude 6 步驟教你描述、生成與迭代，做出你的第一個 app，並列出 7 個新手常踩的坑。 ⭐ 文章深度讀：完整文章已在脈報網站上線，連結放在說明欄 → https://heymaibao.com/vibe-coding-claude-6-steps/ ⚡ 章節重點開場 00:00 Vibe coding 是什麼 01:13 為什麼新手從 Claude 起手 01:54 六步驟開發藍圖 02:52 Step 1：選一個你會用的題目 03:04 Step 2：用日常英文寫描述 03:44 Step 6：儲存或部署 05:03 7 個一定會踩的坑 05:12 10 個入門點子 07:16 結尾 08:01 📝 懶人包 ∙ Vibe coding 是用日常英文描述你要的 app，由 AI 把程式碼寫出來。Karpathy 在 2025 年 2 月提出這個詞，原文宣稱目前 41% 的全球程式碼是 AI 生成。 ∙

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9:19

AI agent 變超級助理的 12 個整合，分成這 4 桶來檢查

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2026/05/18

X 上的 Ole Lehmann 列出 12 個把 AI agent 變超級助理的整合，分成研究、行動、工作場域、記憶 4 桶，附 3 個 chain workflow。重點不是模型強不強，是有沒有接整合。 ⭐ 文章深度讀：用 4 桶框架檢查你現在的 agent，研究、行動、工作場域、記憶哪一桶還是空的 → https://heymaibao.com/ai-agent-superagent-12-integrations-4-buckets/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼 AI agent 用起來像 chatbot 00:25 罐裡的腦比喻：沒接東西就是 chatbot 00:48 4 桶分類：研究、行動、工作場域、記憶 01:45 1 個工具是 chatbot，3-4 個串起來才是 superagent 03:09 被低估的 3 個整合：YouTube、Reddit、Readwise 03:45 Chain workflow 1：贊助過濾器 04:44 Chain workflow 2：客服 agent 05:28 Chain workflow

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7:50

Pi 是 coding agent 界的 Neovim，你叫 agent 改自己就好

脈報 ·

2026/05/18

Ben Davis 三週實戰把 Pi 變成主力 coding agent，棄 Codex 改用 Pi。Pi 開箱只有四個工具沒 MCP，他類比成 coding agent 界的 Neovim，因為客製化丟給 agent 自己。 ⭐ 文章深度讀：你會想試試看 Pi 嗎？還是覺得 Cursor / Claude Code 那種開箱即用的路線比較適合你？留言告訴我你的判斷。 → https://heymaibao.com/pi-coding-agent-neovim/ ⚡ 章節重點開場 00:00 棄 Codex 改用 Pi 01:02 coding agent 界的 Neovim 01:47 讓 AI 自己寫外掛 02:51 為什麼 Extension 比 Skill 乾淨 04:07 實戰建議千萬別預先規劃 05:32 總結與我的觀察 07:05 📝 懶人包 ∙ Pi 開箱極簡：4 個工具、超簡 system prompt、乾淨 TUI (終端機介面)，連 MCP (AI 工具的外掛協議) 支援都要使用者自己加 ∙ Pi

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12:50

他用 Claude Code 跑 21 個 agent，做出 26 場病毒擴散

脈報 ·

2026/05/18

Matt Epstein 用 Claude Code 跑 21 個專門 agent，自述 30 場 launch 26 場病毒擴散。這篇拆解他怎麼把 Claude 從寫手改用成編輯部，與為什麼 AI 寫的內容多半像垃圾。 ⭐ 文章深度讀：想看完整文章拆解，連結放在說明欄。 → https://heymaibao.com/claude-code-21-agents-viral-launch-playbook/ ⚡ 章節重點開場 00:00 為什麼 AI 寫的內容像垃圾 01:49 Claude 當編輯部 02:20 BOLD CLAIM 方法論 04:02 Hook 三問 05:50 Mom test 與 weapons check 07:26 95/5 與人類角色升級 08:57 推文本身是 launch demo 09:57 帶走 11:00 📝 懶人包 ∙ Matt Epstein 自述操作 30 場 X 上的大型 launch，其中 26 場病毒擴散，95% 流程交給 Claude，他自己只修最後 5%。 ∙ 他在 Claude

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8:01

一個人怎麼用 Hermes Agent 跑整個行銷團隊：4 層拆解

脈報 ·

2026/05/18

AI marketer Shann 把整套行銷流程搬到 Hermes Agent 上跑。我拆解 4 層架構、4 個 Level 與 prototype 到 production 四步法，順便講即使不用 Hermes 也值得學什麼。 ⭐ 文章深度讀：完整 4 層架構與作者沒回的成本反例都寫在文章裡，看完想留言聊聊也歡迎 → https://heymaibao.com/hermes-agent-marketing-team-4-layer-setup/ ⚡ 章節重點開場 00:00 Hermes Agent 是什麼 00:29 4 層架構承諾 01:20 第 1 層：單一 Agent 的組成 01:43 第 2 層：4 個角色的心智模型 02:57 第 3 層：4 個 Level 的演進路徑 04:07 第 4 層：prototype 到 production 四步法 05:38 現實檢驗：成本與時間表的縫隙 06:33 收尾與我的判斷 07:25 📝 懶人包 ∙ Hermes Agent 是 Nous Research 出的 agent

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8:57

讓 Claude 真正認識你的 7 層設定我挑出先做哪三層才划算

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2026/05/17

X 上 @heynavtoor 把 Claude 個人化拆成 7 層從 Settings 填表到自動排程我看完挑出 Layer 1 3 4 是先做最划算的三層還有告訴 AI 什麼不要做這個被忽略的關鍵段落 ⭐ 文章深度讀：今晚就先做 Layer 3 (Memory) + Layer 1 (禁用清單),感受 Claude 回應的差別 → https://heymaibao.com/claude-personal-ai-7-layers/ ⚡ 章節重點開場 00:00 mile 0 vs mile 10 的痛點 00:39 最划算的三層 01:48 Layer 3 Memory 是最快有感的一層 02:37 Layer 1 Personal Preferences 與禁用清單 03:33 Layer 4 Voice 寫得像你 04:46 進階四層的現實檢查 05:43 60 分鐘的真相與下一步 07:15 📝 懶人包 ∙ Nav 把 Claude 個人化拆成 7 層，從 Personal

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8:21

AI 工作流活過 30 天的 3 條規則，沒人會在 demo 完跟你說

脈報 ·

2026/05/17

Rahul 在 X Article 整理的 3 條規則：寫一份 agent 工作說明書、預設會靜悄悄壞掉、別把筆電當 infra。我把 30 天墓園這條曲線翻成繁中，順便標出哪幾個數字要打折看。 ⭐ 文章深度讀：你下一個 agent，會先補哪一條規則 → https://heymaibao.com/ai-workflow-30-day-rules/ ⚡ 章節重點開場 00:00 30 天墓園 01:49 Rule 1，工作說明書 02:41 Rule 2，靜悄悄的失敗 03:52 Rule 3，別把筆電當基礎建設 05:49 一個會活下來的工作流 07:00 收束 07:47 📝 懶人包 ∙ Rule 1：沒有 job description (工作說明書) 就不要 build agent。寫 prompt 之前，先把「監看什麼、讀什麼、產出什麼、不能做什麼、怎麼知道有做到」這五段定義清楚。 ∙ Rule 2：靜悄悄的失敗 (silent failure) 才是會殺人的失敗。三項補丁：canary 欄位

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8:50

GPT-5 Pro 不是更貴的 ChatGPT，這位經濟學家解釋為什麼

脈報 ·

2026/05/17

訂了 ChatGPT Pro 卻沒在用？經濟學家 Aniket Panjwani 把 GPT-5 Pro 重新分類成審計畫的工具，並示範怎麼從 Codex 用 Oracle CLI 把 context 自動送進 ChatGPT 網頁。 ⭐ 文章深度讀：訂了 ChatGPT Pro 卻沒在用？這禮拜挑一份你最複雜的計畫跑一次同題雙開，看 Pro 抓到的盲點值不值得你多等那十分鐘。 → https://heymaibao.com/gpt-5-pro-economist-workflow/ ⚡ 章節重點開場 00:00 重新分類的反直覺主張 01:21 大腦 vs 手的比喻 02:02 什麼時候才該叫 Pro 進場 03:31 三個領域實測 04:16 Codex 用 Pro 的兩段式流程 05:50 三條 fallback 與現實限制 07:16 同題雙開挑戰 07:55 📝 懶人包 ∙ GPT-5 Pro 的定位是「審計畫」，不是「寫東西」。它慢到分鐘級，而且不能寫 code、不能查資料、不能跑互動式分析，所以只適合那種「漏一個 nuance

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6:33

CLAUDE.md 不是設定檔，是會過期的 cache (實測 73% 該刪)

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2026/05/17

@Mnilax 用 80 行 Python 本地復刻 Anthropic 新功能 Dreaming，跑完 100 個 Claude session 後砍掉自己 CLAUDE.md 73%。為什麼這份檔該被當成會過期的 cache 維護。 ⭐ 文章深度讀：接下來會繼續盯：個人開發者復刻 Dreaming 的工作流會不會被社群 repo `dream-skill` 之類的工具拉成 cron / 排程化，以及 14-30 天 re-dream 節奏對長期 CLAUDE.md 維護品質的實際效果。 → https://heymaibao.com/claude-md-cache-not-config/ ⚡ 章節重點開場 00:00 別把 CLAUDE.md 當設定檔 00:26 為什麼說它是會過期的快取 00:50 73% 規則會被系統砍掉 01:05 Rubric 比模型更重要 03:23 14 到 30 天的維護迴圈 04:26 總結與行動 05:51 📝 懶人包 ∙ Anthropic 新公佈的 Dreaming 功能是非同步讀過去最多 100 個

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8:47

部署 Claude Agent 的三種方法：別預設挑最 agentic 的

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2026/05/17

三種讓 Claude agent 自己跑的方法 (/loop、Claude Routine、Modal) 怎麼選？@nateherk 的選擇邏輯整理。預設挑最 agentic 的常常會出錯，不是燒錢就是一關電腦就壞。 ⭐ 文章深度讀：把方法配對到任務，不是把任務硬塞進方法 → https://heymaibao.com/deploy-claude-agent-three-methods/ ⚡ 章節重點開場 00:00 WAT 框架 01:28 方法 1 /loop 02:32 方法 2 Claude Routines 03:45 方法 3 Modal 與 Trigger.dev 05:06 Claude Agent SDK 06:43 三題決策表 07:12 結尾 08:03 📝 懶人包 ∙ `/loop` 是最簡單的方法，零設定，session 內 cron。給你完整的 Workflow / Agent / Tools，但機器要開、有 7 天上限。 ∙ Scheduled Tasks 與 Claude Routines

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7:59

Pi 完整指南：OpenClaw 也在用的極簡終端機 AI 編程工具

脈報 ·

2026/05/17

Pi 是極簡的終端機 AI 編程工具，核心只有 5 件事，其他靠 skill、extension、package 自己擴充。OpenClaw 也把 Pi 嵌進去當執行核心。一篇看懂安裝、用法與擴充。 ⭐ 文章深度讀：OpenClaw 把 Pi 當執行核心，這個取捨你怎麼看？ → https://heymaibao.com/pi-minimal-terminal-coding-harness/ ⚡ 章節重點開場 00:00 減法哲學 01:53 核心 5 件事 02:27 OpenClaw 與運行模式 03:33 session 雷區 04:39 7 層擴充 05:42 這個取捨適合誰 06:44 📝 懶人包 ∙ Pi 的核心刻意縮到只剩 5 件事 (read、bash、edit、write、sessions)。其他常見功能 (plan mode、MCP、subagents、permission pop-ups、background bash、to-dos) 全部拿掉，要的話自己用 skill、extension、package 補回來。 ∙

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