脈報 - Podcasts

7:32

Claude Code 加 Codex：tool agnostic 是真心話還是話術｜Chase AI...

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2026/05/17

YouTuber Chase AI 主張 Claude Code 用戶要同時學 Codex。我看完整部影片後，整理 Claude Code 老手真正值得帶走的差異，並回答 tool agnostic 是真心話還是話術。 ⭐ 文章深度讀：Claude Code 老手到底要不要把 Codex 加進工作流？我整理出真正值得帶走的差異點，以及一個你可能沒想過的盲點。 → https://heymaibao.com/claude-code-codex-tool-agnostic/ ⚡ 章節重點 00:00 開場：tool agnostic 是真心話還是話術 01:41 為什麼這部影片值得 Claude Code 用戶看 02:20 Codex 對 Claude Code 老手的真正差異 04:15 Q vs Steer、context 與 /clear 細節 05:33 定價與最低成本嘗試 06:08 我對 tool agnostic 的觀察 06:50 結語：怎麼把切換選項用在你的工作流 📝 懶人包 ∙ Chase AI 給 Claude Code

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6:47

Context Forking 三個時機：幫你的 AI 對話省時間和 token

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2026/05/17

Context Forking 不是新東西，是 OpenCode、Pi、Claude Code 都有的 primitive。HumanLayer 的 Kyle 整理出三個使用時機，幫你的 AI 對話省下時間、省 token、省麻煩。 ⭐ 文章深度讀：對話被讀爆、Agent 走偏要打掉重來 → https://heymaibao.com/context-forking-three-timings/ ⚡ 章節重點 00:00 開場：對話被讀爆怎麼辦 01:33 Context Window 是一個 stack 02:44 Context Forking 是 stack 上「合法的後悔」 03:28 時機 1：rewind 修正走偏的 Agent 03:59 時機 2：Fork 多條設計路徑探索 04:27 時機 3：rewind 救回被吃爆的 context 05:10 用之前先看自家工具怎麼做 05:39 Context 是稀缺資源 📝 懶人包 ∙ Coding agent 的 context window 就像作業系統 (OS) 的

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9:15

多代理 AI 系統：三種 pattern、5 個錯誤、一個反直覺建議

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2026/05/17

X 創作者 @eng_khairallah1 把 Anthropic 多代理 orchestration 包成 7 步驟教學帖，但裡面真正可帶走的是三種 pattern、5 個錯誤，以及一個反直覺建議：從 2 個代理開始。 ⭐ 文章深度讀：今天就試一個 2 代理 pipeline (例如「擷取資料 → 寫摘要」或「研究主題 → 整理重點」)，把輸出格式跑通，再考慮加第三個代理。 → https://heymaibao.com/multi-agent-ai-three-patterns-five-mistakes/ ⚡ 章節重點 00:00 開場：今天要拆解什麼 01:11 為什麼多代理打敗單代理：不是速度，是「特化」 02:00 三種協作 pattern：Pipeline、Fan-Out、Specialist Team 02:50 Fan-Out 與 Netflix 案例 03:34 Specialist Team 與 Harvey 案例 04:18 5 個常見錯誤 (1)：每個代理太通用、沒做錯誤處理、忽略 token 成本 05:23 5 個常見錯誤

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8:04

大型 codebase 用 Claude Code 不卡 model 卡 harness

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2026/05/16

Anthropic 在官方部落格說：大型 codebase 用 Claude Code 的天花板不是 model 是 harness。這篇拆開他們列的 7 個擴充點與 3 個成功部署模式，幫你檢查自己卡在哪一層。 ⭐ 文章深度讀：先把 CLAUDE.md 從「我們蓋了什麼」改寫成「指針 + gotcha」，再挪一個 stop hook 出來，讓它在 session 結束時提案 CLAUDE.md 更新片段。這兩步是這篇文章我會建議馬上做的第一個動作。 → https://heymaibao.com/claude-code-large-codebase-harness-not-model/ ⚡ 章節重點 00:00 開場：瓶頸不是 model 01:23 五大重點地圖 01:43 第一部分：瓶頸不是 AI 模型 01:54 第二部分：為什麼捨棄 RAG 03:02 第三部分：七大 harness 擴充點 05:38 第四部分：三個成功部署模式 06:50 第五部分：適用邊界 07:23 兩個馬上可做的高投報率行動 📝 懶人包 ∙ Claude

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9:21

Codex 遠端控制怎麼選？Control devices 和 SSH 的差別

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2026/05/16

Codex 的 Control other devices vs SSH 遠端控制：用 4 個同步層級拆開兩者，幫你判斷接續任務、跑 command、長 build 各用哪種，並理解為何 UI 會卡 Working 的成因 ⭐ 文章深度讀：開幾天 Codex 遠端工作流的觀察與微調建議 → https://heymaibao.com/codex-remote-control-vs-ssh/ ⚡ 章節重點 00:00 兩台 Mac 的遠端控制痛點 01:40 痛點一：UI 卡 Working、SSH 看似同步 02:59 拆開 4 個同步層級 04:48 Control other devices 同步什麼 05:00 SSH 模式同步什麼 05:58 案發現場：Issue #18860 與 turn/completed 07:21 最終決策指南：接續任務、跑 command、SSH host 08:14 總結與一句話收斂 📝 懶人包 ∙ Codex 的 Control other devices 跟 SSH 同步的「東西」不一樣：前者共享整台

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15:01

Claude 操作電腦老是點偏？Anthropic 給了 8 條官方解法

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2026/05/16

Anthropic 公開 Claude 4.6 與 Opus 4.7 在 computer use 的 8 條最佳實踐：截圖縮放、文字在圖前、模型分工、thinking effort、injection、cache 三件套與 Teach Mode。 ⭐ 文章深度讀：Anthropic 把 Claude computer use 與 browser use 的最佳實踐壓成 8 條解法，我把每一條怎麼挑、什麼時候用，逐條拆給你看 → https://heymaibao.com/anthropic-claude-computer-use-best-practices/ ⚡ 章節重點 00:00 開場：點不準多半不是 prompt 問題 02:09 重點一：截圖先縮小才是準度王道 04:13 重點二：文字在前、座標反向 scale 05:55 重點三：模型分工 (Sonnet 4.6 vs Opus 4.7) 07:56 Thinking effort 不是越多越好 08:46 重點四：Prompt injection 的真正防線 10:09 長 session 的

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10:05

Musk 對 OpenAI 的 1340 億美元官司，結辯日他人在飛北京

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2026/05/16

Musk 對 OpenAI 的 1340 億美元官司結辯日整理。Discovery 開出 AI 圈黑歷史 (鬧鬼豪宅、Mira 簡訊、Nadella 評語)，外加 Elon 自承 xAI 蒸餾 OpenAI 的法律破口。 ⭐ 文章深度讀：不論誰贏官司，OpenAI 從慈善變 1 兆美元的劇本已經寫進 AI 治理史 → https://heymaibao.com/musk-openai-trial-closing-arguments-2026/ ⚡ 章節重點 00:00 結辯日當天 Elon 缺席現場 00:46 1340 億美元想拿回什麼 02:16 OpenAI 從慈善變 1 兆美元的時間線 03:00 Discovery 開出來的 AI 圈黑歷史 06:34 為什麼 Code Report 覺得 Elon 贏不了 08:24 我的觀點：劇本已經寫進 AI 治理史 📝 懶人包 ∙ **Elon 想要 1340 億美元，外加把 OpenAI 拆回非營利**。Code Report 整理 Elon 這一方的訴求：要 OpenAI 把 1340

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8:22

12-24 個月領先窗口：Anthropic 用兩個 2028 情境說服美國

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2026/05/15

Anthropic 在 2026 年 5 月發了一篇政策文章「2028: Two scenarios for global AI leadership」。表面是預測 2028 的兩種未來，骨子裡是寫給華府的遊說信：請現在動手堵中國，才能在 2028 鎖定 12-24 個月領先。這支影片把這封信拆開來看：它想說服誰、用什麼武器、有哪些地方該採信、有哪些地方該保留。影片重點： - 12-24 個月領先窗口怎麼算出來的 - Mythos Preview / Firefox / 全自動加特林金句的修辭學 - 三組撐起整篇文章的數字：Huawei 算力 4% vs NVIDIA、13 家中國頂尖 AI 實驗室只有 3 家公布安全評估、CAISI 測 DeepSeek R1-0528 越獄成功率 94% vs 美國模型 8% - 兩個 2028 情境的不對稱寫法 - 三條政策建議 (堵晶片漏洞、反蒸餾、推 American AI 出口) 的可信度評估 - Anthropic 為什麼要寫這篇文章 (利益相關 vs 論證強度)

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7:42

T3 Code 作者退出 Claude：第三方工具 6/15 起砍 40 倍

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2026/05/14

Anthropic 在 6 月 15 日把付費 Claude 訂閱戶的 programmatic 使用切到單獨的信用額度。 T3 Code 作者依此估算，自己這類第三方工具用戶的可用推論量大約只剩原本的 1/40，於是直接戴上 Codex 帽宣告退訂。這支影片整理三件事： 1. 6/15 新制長什麼樣 (適用範圍、額度、claim 方式、不 roll over) 2. 為什麼 T3 Code、Zed、Gene 這類「替代 UI」會被歸到第二層 (programmatic) 一起被砍 3. 你該怎麼判斷自己受不受影響、要不要跟著退訂 📚 完整文章：https://heymaibao.com/claude-third-party-40x-cut/ 📎 原始來源：[I'm done.](https://youtu.be/131yAOjxHHQ?si=S81Ry_bum8Qd4-tI) #Anthropic #Claude #Codex #T3Code #AgentSDK #AI開發

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7:55

2026 年最瘋狂的 AI 合作：Elon 用 Anthropic 鞭打 OpenAI

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2026/05/14

Elon 過去在自己的平台上把 Anthropic 罵成 misanthropic (反人類)、racist、sexist，至少數到 40 次。但 XAI 還是把整座旗艦資料中心 Colossus 1 借給 Anthropic 用，超過 22 萬張 Nvidia GPU。聽起來像和好？我看完 Nerd Snipe 第 7 集這集 podcast 後，反而越看越覺得不是和好。這是 Elon 把 Anthropic 養肥、放出去咬 OpenAI。這集會帶你看清： - Colossus 1 的物理規模 (Anthropic 自報 300 MW、XAI 自報 450 MW，兩邊不一致) - 為什麼這場合作的真實讀法是「不是和好、是鞭打 OpenAI」 - OpenAI 訴訟那條第二戰線 (Elon 在庭上承認 XAI distill OpenAI 模型輸出) - Cursor 那條第三邊 (XAI 的 100 億分手費 + 600 億買斷選擇權) 00:00 開場：這場合作不是和好 02:06 算力三角的真實樣貌 03:08 Elon

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11:01

OpenAI 開了一家「部署公司」，自己下場做企業 AI 落地

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2026/05/14

OpenAI 又開了一家公司，叫 OpenAI Deployment Company (內文簡稱 DeployCo)。它不是新研究單位，也不是 ChatGPT 衍生品。它的任務只有一個：派人進企業，把 OpenAI 模型接進真實的業務流程。宣布 day one，這家公司就有： - 超過 40 億美金的初始投資 - 19 家投資、顧問與系統整合 (SI) 合作方 (TPG 主導，Bain Capital、Brookfield、Goldman Sachs、SoftBank Corp.、麥肯錫等入股) - 同步公告收購應用 AI 顧問與工程公司 Tomoro，預計帶來約 150 名 Forward Deployed Engineers (FDE) 這集會帶你看懂 OpenAI 把「部署」這件事從研究/產品的附屬，正式升級成跟 model research 並列的獨立業務線，以及對企業客戶、顧問業、OpenAI 自己各自意味著什麼。 00:00 OpenAI 又開了一家新公司 01:23 「部署公司」這個名字怪在哪 03:39 Tomoro

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9:55

成為 AI-Native 公司的 5 個步驟：Greg Isenberg 拆解

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2026/05/14

AI-Native 公司怎麼建？Greg Isenberg 給了五步驟 playbook：挑窄工作流、map 工作流、結構化知識、放 agent 並設邊界、用業務指標衡量。我加上中文圈服務業的延伸觀察。 ⭐ 文章深度讀：為什麼「全球只有 1000 家 AI-Native 公司」這個數字是個訊號不是事實，以及中文圈哪些傳統行業最容易藏軟體毛利 → https://heymaibao.com/ai-native-company-5-steps-greg-isenberg ⚡ 章節重點開場：每家公司都在喊 AI-Native 00:00 公司對機器不可讀的真相 01:56 五步驟實戰手冊 03:28 隱藏的金礦：服務業 + 軟體毛利 06:58 收尾：LCA 揭露 + 給你的提問 09:21 📝 懶人包 ∙ Greg 的核心區分：AI-assisted 公司在邊緣加 AI 工具，AI-Native 公司重新設計核心工作流，讓 agent 能執行前 80% 的事。 ∙ 為什麼大多數公司做不到：真相散落在 CRM、Slack、收件匣、Notion

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10:03

英雄主義時代結束：訓 Claude 與 Gemini 3 的姚順禹真心話

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2026/05/14

姚順禹剛訓完 Claude 3.7 與 Gemini 3 系列，3 小時 48 分鐘的訪談裡卻反覆說 LLM 個人英雄主義時代大概已經結束了。他怎麼看 pre-training 撞牆論、Dario 反中立場、Gemini 翻身雙拳，與給年輕人的勸告。 ⭐ 文章深度讀：完整文章拆解 Boris Cherny 反例、Anthropic top-down 條件與 24 小時 RL 面試題的設計邏輯 → https://heymaibao.com/yao-shunyu-heroism-is-over/ ⚡ 章節重點開場：被 AI 跑分淹沒，我們冷靜一下 00:00 認識姚順禹：訓過 Claude 3.7 與 Gemini 3 的圈內人 00:33 第一部分：衝浪手與英雄主義的終結 01:31 第二部分：撞牆還是 bug 沒抓到 02:40 第三部分：離開 Anthropic 的真相 (Dario 反中佔四成) 04:14 第四部分：Gemini 翻身的兩張牌 06:23 第五部分：24 小時 RL 面試題 07:24 第六部分：給年輕人的勸告 08:35

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9:47

為什麼我把 Claude 工作流搬到 Codex？這 4 件事是關鍵

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2026/05/14

```text X 上自稱「非技術 AI 用戶」的 @omooretweets 把多數工作流從 Claude 與 Claude Cowork 搬到 OpenAI Codex，列出 4 件她按下切換鍵的事。我覆述她的判斷，補上對非技術知識工作者的具體建議與兩個必開 toggle。 ⭐ 文章深度讀：完整切換 4 步起手手冊與必開的兩個 toggle → https://heymaibao.com/from-claude-to-codex-prosumer-switch/ ⚡ 章節重點為什麼非技術用戶要把工作流搬到 Codex 00:00 理由 1：Codex 已經不是 Terminal 工具 01:47 理由 2：一鍵安裝的 pre-built Skills 02:37 理由 3：Codex Pets 的低摩擦狀態更新 03:27 理由 4：一致性更好、上限更高 (真正關鍵) 04:41 切換 4 步起手手冊 06:10 兩個必開的隱藏開關 (full access + Plan Mode) 07:14 誠實的期待值與 honest gap 08:07

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12:33

Google 設計 Gemini Enterprise 的 6 個關鍵 UX 決定

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2026/05/14

Sheta Chatterjee (Google Cloud AI 設計與 UX 主管) 帶領 Gemini Enterprise UX 團隊在 Figma 部落格訪談中, 拆解設計企業級 agentic 工具的 6 個關鍵 UX 決定: 從 prompt box 到 AI Inbox dashboard、Collaborative Projects 共享空間、Proactive nudge 實驗、designed friction (刻意設計的摩擦) 與 Agent Designer 的 harness, 最後到 Figma 作為 single source of truth 的 design system 工作流。文章: https://heymaibao.com/design-gemini-enterprise-six-ux-decisions/ 影片: https://www.youtube.com/watch?v=xrgs7Z5SxfM

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9:26

AI 寫程式的四個時代：Cursor 解釋下一個斷點不是模型

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2026/05/13

Cursor 在新辦公室開了第一場活動，整場 talk 只有 9 分鐘，但把 AI 寫程式這幾年的演進切得很乾淨：IDE、tab、agent、teams 四個時代。下一個斷點不是模型更強，是 agent 有沒有自己的電腦。 ⭐ 文章深度讀：用 Cursor 自家 2025 內部數據看 IDE → tab → agent → teams 四個時代的關鍵斷點在哪裡 → https://heymaibao.com/ai-coding-four-eras-cursor/ ⚡ 章節重點為什麼下一個斷點不是模型 00:00 IDE 與 Tab 時代的硬性天花板 01:21 Agent 時代的資料大翻轉 02:14 Teams 時代：agent 有自己的電腦 04:21 給知識工作者的實戰建議 07:10 📝 懶人包 ∙ Cursor 把 AI 寫程式的演進切成四段：IDE 時代、tab 時代、agent 時代、teams 時代。每一段都有對應的工具型態與工作節奏。 ∙ Cursor 公佈自家 2025 內部數據：agent requests 年增 15

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9:36

多數人用 Claude 像在用搜尋列：5 級階梯與每級的過關密語

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2026/05/13

多數人用 Claude 像在用搜尋列。Nate Herk 把使用者分 5 級，從 Enthusiast 到 Architect，每升一級解鎖不同工作類別與收費天花板，每一級都有一個過關密語可以跨過去。最後一級的卡點不是技術，是信任。完整文字版： https://heymaibao.com/claude-5-levels-cheat-codes/ YouTube 版本： https://www.youtube.com/watch?v=7hIt4SfOutw

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7:49

Claude Skills 的 7 條法則：來自 75 次測試的觀察清單

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2026/05/13

Claude Skills 寫作的 7 條法則，整理自 75 次測試的觀察：description 怎麼讓 Claude 看見、body 為什麼要去禮貌化、什麼時候該用範例蓋過規則、長度與位置怎麼決定。 ⭐ 文章深度讀：拿這 7 條法則當清單，挑你手上 3 個 skill 一邊讀一邊改，順手把 hardening prompt 跑一次 → https://heymaibao.com/claude-skills-7-laws-from-75-tests/ 📺 YouTube 完整解析 → https://www.youtube.com/watch?v=MW2k27scAvs ⚡ 章節重點 prompt library 已死，skill 上場 00:00 為什麼是現在：算力變便宜 01:08 description 寫差 = skill 看不見 01:37 祈使句、anti-trigger 與 Read-first 三欄 03:10 範例蓋過規則、控制長度與位置 05:17 用 10 個 sub-agent 自動找洞 06:31 📝 懶人包 ∙

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7:56

GitLab Act 2 公告：押 agentic era 的 4 個組織重組訊號

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2026/05/12

GitLab Act 2 公告同時動了組織形狀、文化框架、商業敘事與透明度。Simon Willison 的解讀提供了一張快速判讀地圖，也提醒讀者這份 agentic era 樂觀押注該保留多少折扣。 ⭐ 文章深度讀：拿這 4 個維度當檢查表，下次再看 AI 公司重組公告不會被樂觀敘事帶走 → https://heymaibao.com/gitlab-act-2-agentic-restructure-signals/ 📺 YouTube 完整解析 → https://www.youtube.com/watch?v=Sv085Wp5veg ⚡ 章節重點不是裁員新聞：Act 2 同時動的四件事 00:00 訊號 1：管理層厚度變成可調變數 01:30 訊號 2：CREDIT 退役與 Diversity 被降級 02:58 訊號 3：Jevons 悖論的押注與股價腰斬的提醒 04:19 訊號 4：透明度被收斂到對公司更有利的範圍 06:01 怎麼讀下一份 AI 重組公告 06:53 📝 懶人包 ∙ GitLab 在部分職能拿掉最多三層管理，把

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8:51

X 上爆紅的 12 條 CLAUDE.md 規則，真正值得貼的只有 4 條

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2026/05/12

Claude Code 用戶該不該照貼 X 爆紅的 12 條 CLAUDE.md？我拆開 @Mnilax 的版本，只有 4 條真的補了 Karpathy 沒寫到的多 step agent 盲區，剩下與其抄不如挑自己的坑寫。 ⭐ 文章深度讀：看完整 12 條清單的逐條判斷，與另外 8 條可不可以略過 → https://heymaibao.com/claude-md-12-rules-which-to-copy/

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