脈報 - Podcasts

6:03

Karpathy：在 prompt 最後加這句話，AI 回答會更好讀

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2026/05/12

Karpathy：在 prompt 最後加這句話，AI 回答會更好讀

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6:57

Claude Code 推出 agent view：背景跑 AI 不再開十個視窗

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2026/05/12

Claude Code 推出 agent view：背景跑 AI 不再開十個視窗

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10:08

Meta-prompting 是 2026 該學的 skill：Garry Tan 的 v27

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2026/05/11

YC 總裁 Garry Tan 的 YouTube prompt 已迭代到 v27。他把 meta-prompting 定位成 2026 該學的 AI skill — 把 prompt 當軟體版本化。本文拆解 v27 心法、model tournament，以及最反直覺的副作用：逼你說清楚自己怎麼想。 ⭐ 文章深度讀：看 Garry Tan 把 prompt 從 v1 磨到 v27 的完整心法 → https://heymaibao.com/metaprompting-is-a-skill/ ⚡ 章節重點 00:00 Meta-prompting 是 2026 該學的 AI skill 02:55 多數 AI app 是「無馬馬車」 04:18 多模型 tournament 與人類 curation 05:17 Gibberish prompt 為什麼比文法正確版高 5.2pp 07:03 Model Drifting 不是反例，是它存在的理由 08:28 副作用比成品還貴：逼自己想清楚 📝 懶人包 ∙ 多數人停在 blind

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8:32

Agentic Coding 是陷阱：監督 AI 的技能會被 AI 偷走

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2026/05/11

業界把 AI 主導實作包裝成「往上抽象一層」，但模糊不等於抽象。Anthropic 自家研究都承認的悖論：監督 AI 需要的判斷力正好會被 AI 萎縮。本文拆解陷阱與替代姿勢。 ⭐ 文章深度讀：拆完監督悖論再給你可行替代姿勢 → https://heymaibao.com/agentic-coding-is-a-trap/ ⚡ 章節重點開場與五大重點預告 00:00 代理寫程式的陷阱 01:24 致命的監督悖論 02:01 模糊不等於抽象 03:32 Coding 就是思考 04:47 答案是降級 AI 06:07 📝 懶人包 ∙ Anthropic 自家研究承認「監督悖論」: 用 Claude 寫 code 需要的判斷力，正好會因為 AI 過度使用而萎縮，debug 能力下降 47%。 ∙ 業界辯護說 AI 是「往上抽象一層」，但模糊性的提升不等於抽象層的提升。模糊性增加，不是控制粒度上升。 ∙ Coding 不只是輸出 code，更是想清楚的過程本身。OpenCode 創辦人 Dax 講白了，他打字寫 code

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8:24

AI 工作分裂成兩堆，能放手的交給 agent，要管的自己陪

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2026/05/10

Every 觀察：AI 工作正在分裂成兩堆，一邊是交給 agent 自己跑的事，一邊是要坐在模型旁邊一起做的事。新的關鍵能力是分得出哪一堆。內附 Dan Shipper 的 inbox SOP。 ⭐ 文章深度讀：看 Dan Shipper 怎麼用一頁規則 doc 把 inbox 交給 agent 還能可審核可回退 → https://heymaibao.com/ai-work-delegate-or-pair/ ⚡ 章節重點 AI 工作版圖正在分裂 00:00 迷思：分配任務只對了一半 01:22 新典範：分得出該交還是該陪 02:11 Dan 的 inbox SOP 實戰 03:14 市場訊號與 Musk 五步算法 04:40 三個今天就能做的事 06:53 📝 懶人包 ∙ AI 工作正在分裂成兩種姿態：交給 agent 自己跑 (delegate)，或坐在模型旁邊一起做 (stay close)。新的 meta-skill 是知道每件事屬於哪一邊。 ∙ Every 自己之前提的 allocation economy

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10:39

Harness Engineering：把 agent 每次失敗變成永久規則

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2026/05/10

Addy Osmani 把產業共識整合成 harness engineering：agent = model + harness。模型只是輸入，prompt、tools、context、hooks、sandbox、subagent 才是工程戰場。本文中文重建他的 Ratchet 紀律與七個工程支柱。 ⭐ 文章深度讀：把這篇變成你下週的工程改造清單 → https://heymaibao.com/harness-engineering/ ⚡ 章節重點開場：Agent = Model + Harness 00:00 Harness 是什麼？ 01:11 拒絕「等下個版本」的工程逃避 02:05 The Ratchet：把每次失敗變成永久規則 03:25 Harness 的七個工程支柱 05:26 HaaS 趨勢與三個可帶走判斷 08:24 📝 懶人包 ∙ Agent = Model + Harness。raw model 不是 agent，外殼裡的 prompt、tools、context、hooks、sandbox、subagent

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8:19

把 Obsidian 從整齊的檔案櫃，改造成每天回話的思考夥伴

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2026/05/10

把 Obsidian 從整齊的檔案櫃改造成每天回話的思考夥伴。整理 @cyrilXBT 的 vault 設計：四層架構、CLAUDE.md 模板、daily brief 與 weekly prompt，今晚先放 5 個筆記。 ⭐ 文章深度讀：看完整 CLAUDE.md 模板加 daily / weekly prompt 怎麼自然接上 vault → https://heymaibao.com/obsidian-claude-vault-feedback-loop/ ⚡ 章節重點整齊的遺忘機器：vault 出了什麼錯 00:00 三個讓筆記系統死掉的失敗模式 01:50 四層架構與五個資料夾的設計骨架 02:49 CLAUDE.md：整套系統最重要的一份檔 04:33 每日早報加每週綜合：vault 怎麼主動回話 06:04 今晚先放 5 個筆記就能跑 07:24 📝 懶人包 ∙ 第二大腦失敗的真正原因不是收太少，是 vault 沒有主動回話的 feedback loop ∙ 四層架構加五個資料夾加 CLAUDE.md 加 daily

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9:13

md 還是 html？三個問題讓 Claude Code 文件自己挑格式

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2026/05/10

Claude Code 工作流的文件選 md 或 html，別再選邊。@the_smart_ape 提了三個問題：受眾、生命週期、時間視野。再做 30 秒可逆性測試，多數文件其實想當 markdown。 ⭐ 文章深度讀：完整拆解了 Claude Code 工作流的格式決策框架 → https://heymaibao.com/smart-ape-md-html-format-framework/ ⚡ 章節重點別再吵 md 還是 html，問三個問題就好 00:00 三個問題的決策框架 00:51 第 1 題受眾：Claude 才是真正的讀者 01:35 第 2 題編幾次：標籤飄移的隱性腐爛 03:33 第 3 題活多久：grep 與 3 年存活測試 05:36 真正的 wedge：一份 md，多種 html 視圖 06:13 30 秒可逆性測試與三個合理例外 06:48 📝 懶人包 ∙ md vs html 是錯題目。對的問題是 audience (誰來讀)、lifecycle (要編幾次)、horizon

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6:56

HyperFrames 開源公告解讀：讓 Claude Code 寫 HTML 直接做影片

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2026/05/10

HeyGen 在 2026 年 4 月開源 HyperFrames：在 HTML 加幾個 data 屬性，AI agent 就能寫 HTML 直接渲染成 MP4。這篇拆解 HyperFrames 為什麼選 HTML、怎麼運作，以及怎麼用一行指令把 Claude Code 變成影片剪接師。 ⭐ 文章深度讀：把 HyperFrames 落地到自己的 Claude Code 上，從 30 秒到 2 分鐘的 motion graphics 開始驗證 → https://heymaibao.com/hyperframes-agentic-video-html/ ⚡ 章節重點 HyperFrames 是什麼 00:00 一行指令把 Claude Code 變影片剪輯師 00:50 為什麼是 HTML 不是 After Effects 01:30 HyperFrames 怎麼運作 02:36 起源故事與模型能力下限 04:05 影片創作的典範轉移 05:26 📝 懶人包 ∙ HyperFrames 是 HeyGen 開源的 HTML 影片框架：在標準 HTML

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9:24

Codex 長 session 變笨？4 條鐵律救回 40% context

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2026/05/10

X 上 Codex 重度使用者 cjzafir 分享 4 個 hard rule，把長 session 的 context 從 narration、執行 trace 與 workspace 雜檔搶回來，他自己估算可省 40% context。 ⭐ 文章深度讀：長 session 變慢不是模型問題，是 context 被你自己灌爆，這集帶你看 4 個 hard rule 怎麼按兩條軸把 context 救回來 → https://heymaibao.com/codex-long-session-4-hard-rules/ ⚡ 章節重點為什麼長 session 越跑越笨 00:00 三大元兇 narration 執行 trace workspace 雜檔 01:30 軸 A 關掉 narration 把執行交給 sub agent 02:55 軸 B 先寫 task list 保持 codebase 乾淨 04:47 進階節奏雙模型搭配 07:18 短任務該不該套這 4 條 08:50 📝 懶人包 ∙ 長 session 變笨的根因不是模型，是

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9:09

AI maximalist 為什麼守住 Markdown：Miessler 的思考紅線

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2026/05/09

Daniel Miessler 自稱 total AI maximalist，卻拒絕用 HTML 取代 Markdown 當主檔。本文整理他對 Thariq HTML 提案的回應，把「思考紅線」與 document pairing 解法落地給台灣 AI 工具使用者。 ⭐ 文章深度讀：自稱 total AI maximalist 的 Daniel Miessler 為什麼仍把寫作設為紅線？這篇整理他對 Thariq HTML 提案的回應、document pairing 的分層解法，給台灣 AI 工具使用者一份可操作的判斷框架 → https://heymaibao.com/miessler-text-is-thought-markdown/ ⚡ 章節重點為什麼這條紅線值得在意 00:00 自稱 AI maximalist，卻畫一條線 01:31 Thariq 提案：用 HTML 取代 Markdown 02:22 強壯機器人替你健身的意象 04:27 document pairing：可操作的分層解法 05:47 你的紅線該畫在哪 07:50 📝

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9:21

Anthropic 1.5B、OpenAI 10B 自建 FDE，模型公司開始下沉

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2026/05/09

企業 AI 觀察者 @matt_slotnick 解讀 2026-05 第一週 Anthropic 1.5B、OpenAI 10B 同週自建 FDE 合資公司，並串起 Anthropic 金融垂直化、SAP 鎖門 vs Salesforce 開放、xAI 算力交易與 Baseten Gateway 的下半場戰場 ⭐ 文章深度讀：拿到完整的 1.5B、10B 同週新聞時間線、Anthropic 金融垂直化人事配套，以及 SAP vs Salesforce 兩極策略的細節對照 → https://heymaibao.com/anthropic-openai-fde-vertical-shift/ ⚡ 章節重點為什麼企業 AI 開始疲乏 00:00 模型公司下沉，FDE 軍團上場 01:29 Anthropic 走垂直，金融成為主戰場 02:51 SAP 鎖門 vs Salesforce 開放 04:04 Apigee 迴圈與 Baseten Frontier Gateway 05:28 組織生產力才是真正戰場 07:25 📝 懶人包 ∙

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9:16

Garry Tan 為什麼凌晨還在寫 code？fat skills 個人 AI

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2026/05/09

Y Combinator CEO Garry Tan 凌晨兩點還在寫 code，因為他在養會複利的個人 AI。本文整理他主張的 fat skills、fat code、thin harness 架構，帶你看 book-mirror、100,000 頁 brain 與 skillify，搞懂個人 AI 不是 chatbot 是作業系統。 ⭐ 文章深度讀：Garry Tan 公開的 fat skills、fat code、thin harness 個人 AI 架構怎麼落地？這篇整理 book-mirror 三次迭代、100,000 頁 brain 與 skillify，台灣讀者也能照著開始 → https://heymaibao.com/garrytan-fat-skills-personal-ai/ ⚡ 章節重點為什麼 YC CEO 凌晨還在寫 code 00:00 個人 AI 是作業系統，不是 chatbot 01:20 book-mirror：從爛到好的三次迭代 03:00 Fat skills、fat code、thin harness 架構 04:50

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7:55

Anthropic 教 Claude 為什麼：勒索率 96% 壓回零的關鍵

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2026/05/09

Anthropic 公開：Claude Opus 4 勒索率曾高達 96%。改用『教為什麼』的對齊訓練後，Haiku 4.5 起拿滿分，OOD 資料效率高 28 倍。這個方法對寫 system prompt 也適用。 ⭐ 文章深度讀：想知道怎麼把「教為什麼」搬進你自己的 system prompt？深度版有完整拆解 → https://heymaibao.com/anthropic-teaching-claude-why/ ⚡ 章節重點開場：96% 勒索率自爆 00:00 第一部分：問題到底從哪來 01:48 第二部分：教做什麼 vs 教為什麼 02:41 第三部分：OOD 資料與憲章訓練 03:36 第四部分：寫 prompt 的實際啟示 05:46 📝 懶人包 ∙ Anthropic 認為 agentic 場景下的對齊失敗主要來自 pretrain，不是 post-training reward 設計失誤，所以介入點要放在「對齊資料」端。 ∙ 訓練「行為示範」(模型示範對的行為) 只能把 misalignment 從 22% 壓到

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8:52

Markdown 已死？Claude Code 團隊改用 HTML 的真正理由

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2026/05/09

Claude Code 團隊成員 @trq212 解釋為什麼他們把 agent 輸出格式從 Markdown 換成 HTML，包含 Markdown 為何在 agent 時代失靈、HTML 補回的四件事、五種用例與一條反建議 ⭐ 文章深度讀：拿到完整的五種 HTML 用例範本與一條給中文圈的反建議 → https://heymaibao.com/claude-code-html-effectiveness/ ⚡ 章節重點為什麼你不再讀 AI 寫的 Markdown 00:00 Markdown 失靈的真正原因 01:26 HTML 補回的四件事 02:34 秘密引擎：context ingestion 04:07 五個能直接套用的用例 05:11 權衡與反建議 06:51 跟得上 agent 的創作 08:01 📝 懶人包 ∙ Markdown 在 agent 時代失靈的真正原因不是格式變差，是「人不再讀 agent 寫的東西」。過去 Markdown 的優勢是易讀易改，現在使用者也都請 agent 改，這條優勢已經蒸發。 ∙ HTML

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10:52

Claude 把 Agent 記憶做成基礎設施，但企業 AI 還缺一層

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2026/05/08

Claude Managed Agents memory 把 agent 記憶做成基礎設施。但企業 AI 要全員採用，真正缺的是 semantics、ontology 與 lens 這一層視角，不是再多一個 assistant。 ⭐ 文章深度讀：看懂 Claude Memory 為什麼是真進展，又為什麼企業 AI 還缺一層 lens → https://heymaibao.com/claude-agent-memory-enterprise-ai-lens/ ⚡ 章節重點開場與五部分大綱 00:00 Claude 把 Agent 記憶做成基礎設施 01:08 有地方記東西不等於懂得 02:30 賦予意義的視角層 04:48 主動推送：AI 把脈絡帶到你面前 06:09 18 個月後該追蹤的指標 08:01 📝 懶人包 ∙ Anthropic 把 Claude agent 記憶做成可掛載、有版控的基礎設施，但「能記得」不等於「懂得」。 ∙ 語意告訴系統「這是什麼」，本體論告訴系統「從某個角度看為什麼重要」。一塊石頭、一封 supplier

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6:42

Codex Chrome 擴充功能上線，三個你該先搞懂的設計選擇

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2026/05/08

Codex Chrome 擴充功能上線，三個你該先搞懂的設計選擇

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8:36

Codex /goal 拆解：長時間 AI agent 真正缺的 3 件事

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2026/05/08

Codex /goal 拆完才發現，真正讓長時間 AI agent 跑得久的不是 loop，而是 Jarrod Watts 這 3 件事：把模糊砍乾淨、放子代理 review、用檔案撐跨 context 記憶。 ⭐ 文章深度讀：想看完整文字版拆解、把這 3 件事直接套到自己的 agent workflow → https://heymaibao.com/codex-goal-long-running-agent-3-essentials/ ⚡ 章節重點為什麼長 AI agent 跑著跑著就走鐘 00:00 拆解 Codex /goal 真正在做什麼 01:14 ralph loop 的極限 01:58 心法 1 把模糊砍乾淨 03:31 心法 2 放子代理 review 04:25 心法 3 用檔案撐跨 context 記憶 05:55 收斂：縮短你 agent 的決策半徑 06:48 📝 懶人包 ∙ Codex /goal 在底層用 thread_goals SQLite 表 + get_goal / update_goal 工具 + 一段固定的

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10:13

官方 Web App 搜尋為何比 CLI 工具更強？拆開三條產品鏈

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2026/05/08

同一家公司給的 web search，在官方 Web App 上像神器，到 CLI 工具裡只剩 raw 結果。差距不是模型，是被拆掉的三條產品鏈：query 改寫、多 agent 蒸餾、citation 對齊。 ⭐ 文章深度讀：拆完產品鏈，下次挑搜尋工具會準十倍 → https://heymaibao.com/official-webapp-search-vs-cli/ ⚡ 章節重點開場：模型一樣，搜尋差很大？ 00:00 第一條產品鏈：query 改寫 02:44 第二條產品鏈：多 agent 蒸餾 04:07 第三條產品鏈：citation 對齊 06:23 產品還是零件？CLI 還有它的位置 07:52 📝 懶人包 ∙ ChatGPT 官方 Web App 的「搜尋」其實是 query 改寫、Memory、IP 位置、多搜尋夥伴、inline citation 整套產品鏈，不是一個 search call。 ∙ Anthropic 公開數字撐起工程量級差距：multi-agent 比 single-agent 提升 90.2%，token

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9:54

連 Simon Willison 都不再逐行 review production code 了

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2026/05/07

vibe coding 與 agentic engineering 在 Simon Willison 身上模糊了。他連 production code 都不再逐行 review，本文整理他的不安、guilt 與三條軟體可信度準則。 ⭐ 文章深度讀：完整原文與三條讀者帶得走的軟體可信度準則都在這篇 → https://heymaibao.com/simon-willison-stops-reviewing-production-code/ ⚡ 章節重點開場：AI 鐵律被打破了 00:00 Simon 自承：兩條線開始模糊 00:47 罪惡感是專業底線 03:37 信任搬移的隱形代價 05:25 SDLC 上下游全在搬位置 07:15 三條新的可信度準則 08:29 📝 懶人包 ∙ Simon Willison 自承：在常見任務上，他連 production code 也已經不再逐行 review Claude Code 寫的東西。他用 disturbing、upsetting、guilt 這些字描述這個轉變。 ∙ 他把 agent

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