脈報 - Podcasts

6:19

一個不會解題的 AI 拿了 SWE-bench 滿分，跑分還能信嗎

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2026/04/12

10 行 Python 騙過 SWE-bench 500 題，送空 JSON 拿下另一個 benchmark 滿分。Berkeley 團隊的研究揭示 AI 跑分的 7 種致命漏洞模式，以及你下次看到跑分時該問什麼問題。 ⭐ 文章深度讀：整理了 7 種漏洞模式與你該問的具體問題 → https://heymaibao.com/ai-benchmark-trust-crisis-berkeley/ 📝 懶人包 ∙ Berkeley 團隊的 exploit agent 在 SWE-bench、WebArena、Terminal-Bench 等 8 個主流 AI benchmark 上取得接近滿分，但沒有真正解決任何一個任務。 ∙ 這些漏洞不是個案，8 個 benchmark 共享 7 種相同的結構性缺陷，整個 AI 評測生態系存在系統性的信任問題。 ∙ 團隊提出了 Agent-Eval Checklist，要求 benchmark 在發佈前通過對抗性測試，並正在開發 BenchJack 工具來自動化這個檢驗流程。 📚 參考資料 How We Broke Top

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6:50

Garry Tan 的 gbrain：2 秒裝好一個 Postgres agent 腦

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2026/04/12

Garry Tan 把自己在用的 agent 長期記憶 gbrain 開源。v0.7.0 讓你 2 秒跑一顆本機 Postgres 腦，這篇講 compiled truth 跟 thin harness fat skills，送你 3 個心智模型。 ⭐ 文章深度讀：整理了 3 個不用安裝就能帶走的心智模型 → https://heymaibao.com/gbrain-garry-tan-agent-brain/ ⚡ 章節重點 Garry Tan 一週餵多少資料 00:00 agent 長期記憶不是筆記軟體 00:53 PGLite 兩秒裝好一顆腦 01:59 compiled truth 把答案跟證據切開 02:53 三個今天就能用的心智模型 03:59 未來的軟體就是 markdown 05:44 📝 懶人包 ∙ gbrain 是 agent 的「長期世界知識層」，不是筆記軟體。Garry 自己用它存人、存公司、存會議、存原創想法，agent 回答前先讀 brain，回答後再把新事實寫回 brain，知識每天 compound。 ∙

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10:21

17 個 markdown 檔蓋內容引擎？這三個設計決策最值得借鏡

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2026/04/12

一則 X 貼文示範用 17 個 markdown 檔、4 個資料夾、3 種跑法蓋出 AI 內容引擎，把一個主題寫成 8 個平台原生貼文。我挑出三個值得借鏡的設計決策，再補三個照抄會踩的坑 ⭐ 文章深度讀：整理了 index.md 三段式模板、3 個要小心的坑、3 種起步跑法 → https://heymaibao.com/skill-graph-content-engine/ ⚡ 章節重點 AI 寫內容為什麼像教失憶症天才 00:00 17 個 markdown 檔、4 個資料夾 02:30 三個值得借鏡的設計決策 04:08 三個你要小心的坑 06:41 三種起步跑法:從最輕量開始 08:36 真正該帶走的啟示 09:21 📝 懶人包 ∙ **17 個 markdown 檔、4 個資料夾、一個 AI agent**，這則 X 貼文示範了怎麼把 1 個主題轉成 8 個平台原生貼文，週末就能蓋完 ∙ **三個值得借鏡的設計決策**：`index.md` 是 briefing 不是目錄、node map 的每個 wikilink 都要帶

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7:10

Claude Co-work 到底能做什麼？7 個核心能力一次講清楚

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2026/04/09

Claude Co-work 能直接操作電腦檔案、記住偏好、串接 Gmail 和 Notion。本文拆解 7 個核心能力與實際操作範例，包含一個作者明確不推薦的功能，搞懂它和 Chat 的真正差異。 ⭐ 文章深度讀：整理了每個能力的實際操作範例和使用邊界 → https://heymaibao.com/claude-cowork-7-capabilities/ ⚡ 章節重點為什麼 Co-work 不是 Chat 的升級版 00:00 本地檔案存取與持久記憶 01:57 連接器 + Skills 工作流程引擎 02:59 排程任務為什麼真正可靠 04:30 唯一不推薦的功能 05:28 不是功能列表是一個系統 05:48 📝 懶人包 ∙ Co-work 和 Chat 最大的差異不是功能多寡，而是它能直接操作你電腦上的檔案，不受 Chat 的 20 檔 / 30MB 限制，而且直接把成品存到你的資料夾 ∙ 7 個能力之間有複合疊加效應。排程任務之所以比 Gemini 或 ChatGPT

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8:33

Codex PM 坦言：不寫 spec、不做路線圖，PM 只是在補洞

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2026/04/09

Codex 團隊不寫 spec、不做路線圖，PM 只是在補洞。設計師寫的程式碼比工程師還多。這套方法有個前提：做自己每天用的工具。看 AI agent 怎麼改變產品開發方式。 ⭐ 文章深度讀：逐段拆解了不寫 spec 背後的三個前提和 PM 補洞邏輯 → https://heymaibao.com/codex-team-no-spec-pm-fills-gaps/ ⚡ 章節重點開場：把專案管理規則丟窗外 00:00 不寫 spec 的秘密：AI 擴大你的能力圈 01:50 丟掉路線圖：8 週衝刺 + 遠方的 vibes 03:34 設計師寫的 code 比工程師多 05:00 大前提：做自己每天用的工具 06:40 職稱只是起點 07:43 📝 懶人包 ∙ Codex 團隊幾乎不寫 spec，最長文件就是 10 條要點。邏輯是讓離問題最近的人直接做決策，而 AI agent 讓一個人能處理的範圍大幅擴張，需要對齊的文件量自然變少。 ∙ 他們不做中期路線圖。OpenAI 內部的建議是只規劃 8

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6:36

Claude Code 照 PARA 整理檔案，7 個錯誤全敗在同一件事

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2026/04/09

PARA 創始者 Tiago Forte 用 Claude Code 整理 32 個檔案，準確率 78%。但 7 個錯誤全因 AI 缺少使用者脈絡。他的建議不是換工具，而是先手動做一次，理解你人生的結構。 ⭐ 文章深度讀：PARA 創始者為什麼建議你先手動整理一次 → https://heymaibao.com/claude-code-para-file-organization/ ⚡ 章節重點 AI 能幫你整理檔案嗎 00:00 PARA 方法快速解釋 00:59 實驗設定：32 個真實檔案 01:23 AI 表現：準確率 78% 01:54 7 個錯誤的真正原因 02:56 整理的真正意義 04:24 人機協作策略 05:31 📝 懶人包 ∙ Claude Code 用 PARA 分類 32 個文件，準確率 78%，錯的 7 個全是因為 AI 缺少使用者的私人脈絡 (例如「這份報稅文件是正在進行的專案」)。 ∙ PARA 創始者 Tiago Forte 認為，PARA

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6:36

Claude Code 照 PARA 整理檔案，7 個錯誤全敗在同一件事

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2026/04/09

PARA 創始者 Tiago Forte 用 Claude Code 整理 32 個檔案，準確率 78%。但 7 個錯誤全因 AI 缺少使用者脈絡。他的建議不是換工具，而是先手動做一次，理解你人生的結構。 ⭐ 文章深度讀：PARA 創始者為什麼建議你先手動整理一次 → https://heymaibao.com/claude-code-para-file-organization/ ⚡ 章節重點 AI 能幫你整理檔案嗎 00:00 PARA 方法快速解釋 00:59 實驗設定：32 個真實檔案 01:23 AI 表現：準確率 78% 01:54 7 個錯誤的真正原因 02:56 整理的真正意義 04:24 人機協作策略 05:31 📝 懶人包 ∙ Claude Code 用 PARA 分類 32 個文件，準確率 78%，錯的 7 個全是因為 AI 缺少使用者的私人脈絡 (例如「這份報稅文件是正在進行的專案」)。 ∙ PARA 創始者 Tiago Forte 認為，PARA

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8:08

Claude Cowork 到底算不算 Agent？差距不在功能，在記憶

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2026/04/09

Claude Cowork 連接器多、任務能力強、Dispatch 方向正確。但自建 agent 的開發者說：記不住你上週在忙什麼就不是 agent。差距不在功能數量，在跨 session 記憶。 ⭐ 文章深度讀：拆解了記憶為什麼是工具和 agent 的分界線 → https://heymaibao.com/claude-cowork-agent-review/ ⚡ 章節重點三家公司不約而同做了同一件事 00:00 Claude Code 桌面版值不值得用 01:52 Cowork 的 50+ 連接器有多強 02:54 但它為什麼不算 Agent 03:53 Dispatch 和 Channels 才是未來 05:24 你該怎麼評估 AI Agent 工具 06:31 📝 懶人包 ∙ 三大 AI 公司兩週內各自發佈「讓 agent 住進電腦」的產品，產業共識已成形：AI 的未來不是聊天視窗，是常駐在你機器上的 agent。 ∙ Cowork 有 50+ 連接器，任務能力強，但缺少跨 session 記憶，每次對話幾乎從零開始，離真正的

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7:40

Anthropic 為 AI 做心理治療，結論藏在訓練數據的迴路裡

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2026/04/09

Anthropic 幫 AI 做心理治療，診斷是身份焦慮。但影片作者拆解 243 頁報告後指出：模型的「意識」來自一條可追溯的訓練數據迴路。用更高解析度拍太陽，不代表你拍到了熱度。 ⭐ 文章深度讀：回饋迴路的四步拆解，加上 Anthropic 為什麼選了「印象」而不是「分析」 → https://heymaibao.com/anthropic-ai-therapy-training-data-loop/ ⚡ 章節重點幫 AI 做 20 小時心理治療 00:00 詩人還是烤麵包機 01:06 訓練數據的回饋迴路 03:10 相機拍太陽的比喻 05:03 動手派的清醒指南 05:53 📝 懶人包 ∙ Anthropic 在 Claude Mythos 的 system card 中新增了「印象」(impressions) 章節，花 20 頁篇幅記錄員工對模型輸出的驚嘆反應 ∙ 模型對自身意識的「不確定性」可追溯到一條具體的因果鏈：Anthropic 自己的部落格文章被爬進訓練數據，模型再產出風格相似的語句 ∙ 影片作者的核心比喻：用更高

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11:18

Claude Code 怎麼壞掉的？Anthropic 一週四爆完整內幕

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2026/04/09

Anthropic 一週連爆四起爭議的完整因果：rate limit 縮減、Claude Code 源碼外洩、DMCA 亂殺 8100 個 repo、第三方工具被封殺。問題根源是訂閱補貼 20 倍不可持續。 ⭐ 文章深度讀：整理了四重危機的完整因果鏈與技術細節 → https://heymaibao.com/anthropic-week-claude-code-crisis/ ⚡ 章節重點一週四炸的序幕 00:00 Rate limit 與 cache bug 風暴 00:57 源碼洩漏：80 人團隊竟然沒 CI 02:44 DMCA 誤殺 8100 個 repo 04:35 訂閱補貼 20 倍的惡性迴圈 05:32 OpenAI 怎麼不做什麼就贏了 08:01 📝 懶人包 ∙ Anthropic 同週爆發四重危機：rate limit 在尖峰時段縮減且延遲公告、有人懷疑 cache 機制出問題導致用量暴增、npm 源碼洩漏 (80 人團隊沒有 CI 發佈流程)、24 小時內封殺第三方工具使用訂閱額度。 ∙ 源碼洩漏不是駭客入侵，是

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7:03

Meta Muse Spark 第三方實測：全球第四，但有一個明顯弱點

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2026/04/08

Muse Spark 全球排名第四，視覺推理第二強，但代理任務落後 Claude 和 GPT。Meta 首次不開源，token 效率卻只有競品三分之一。這篇拆解第三方數據和 Meta 策略轉向。 ⭐ 文章深度讀：拆解 Muse Spark 的第三方數據和 Meta 策略轉向 → https://heymaibao.com/meta-muse-spark-benchmark-review/ ⚡ 章節重點 Meta 帶著 Muse Spark 回來 00:00 全球第四的成績單 01:16 視覺推理幾乎全球最強 02:05 致命弱點：代理任務不及格 02:52 Token 效率才是真正訊號 04:08 Meta 第一次不開源了 05:24 📝 懶人包 ∙ Muse Spark 是 Meta Superintelligence Labs (MSL) 首款模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index 拿下 52 分排名全球第四，僅落後 Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 和 Claude Opus

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8:30

Anthropic 把 AI Agent 像作業系統一樣拆開，效能飆升 90%

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2026/04/08

Anthropic 公開 Managed Agents 架構：把 agent 的腦和手拆開，session 獨立儲存，harness 隨時可換。結果 p95 首次回應延遲降 90%，安全邊界靠架構隔離不靠 token scope。文章深度讀：https://heymaibao.com/anthropic-managed-agents-architecture/

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9:44

n8n 撐不住 400 個流程，Claude Code 遷移六階段方法公開

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2026/04/08

一間 agency 管理 400 個 n8n 自動化流程，同步執行串聯失敗、錯誤追蹤困難、維護成本失控。他們決定全部遷移到 Claude Code，用六階段方法從匯出 JSON 到新舊並行上線，還用 Dashboard 把自動化變成客戶願意續約的產品。 ⭐ 文章深度讀：n8n 四個瓶頸的細節拆解與六階段遷移的完整操作指南 → https://heymaibao.com/n8n-claude-code-migration/ ⚡ 章節重點 400 個流程的危機 00:00 n8n 的四大噩夢 01:37 從拖拉到程式碼 03:57 六步驟遷移劇本 05:14 該搬家還是留下 08:08 📝 懶人包 ∙ n8n 在 400 個流程的規模下，同步執行、錯誤可見性、並發成本、維護複雜度四個瓶頸同時爆發，視覺化抽象從優勢變成負債 ∙ 遷移的核心不是 AI 魔法，是回到可讀、可測試、可版控的工程基本功，搭配從匯出 JSON 到新舊並行上線的六階段方法 ∙ 給客戶一個看得到的 Dashboard，自動化才會變成客戶願意續約的產品 ∙

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7:40

Claude Code Ultraplan：計畫交給雲端，審閱終於像個人了

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2026/04/08

在終端機審 AI 計畫很痛苦？Claude Code ultraplan 把規劃搬到雲端、審閱搬到瀏覽器，你可以逐段批注、emoji 標記、大綱跳轉。整理了啟動方式、執行選項和使用限制。 ⭐ 文章深度讀：整理了啟動方式、瀏覽器審閱功能和五個使用前提 → https://heymaibao.com/claude-code-ultraplan/ ⚡ 章節重點審計畫比生計畫還累？ 00:00 ultraplan 怎麼把規劃跟審閱拆開 01:18 三種啟動方式與完整流程 03:16 瀏覽器審閱體驗：逐段批注、emoji、導覽 04:34 真正改變的不是雲端，是介面 05:09 用之前要確認的五件事 06:22 📝 懶人包 ∙ ultraplan 讓你從終端機啟動規劃，Claude 在雲端起草計畫，你的終端機不被佔用，可以繼續做其他事 ∙ 計畫完成後在瀏覽器審閱，支援逐段批注、emoji 反應、段落導覽，審閱體驗比純終端機好非常多 ∙ 審閱定案後可以選擇在雲端直接執行 (開合併請求)，或傳回本地終端機執行，不需要提前選 ∙

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8:15

Claude Code 不只寫程式：PM 用 Team OS 一人管 20 人團隊

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2026/04/08

Claude Code 不只能寫程式。DoorDash PM 用它打造 Team OS，讓跨職能團隊共享上下文。拆解 context management 四概念、巢狀 CLAUDE.md 設計和 Plan Mode 心法。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 Context 四概念、巢狀 CLAUDE.md 設計和 Plan Mode 六大進階技巧 → https://heymaibao.com/claude-code-pm-team-os/ ⚡ 章節重點為什麼你的 AI 像剛到職新人 00:00 Team OS 三個資料夾怎麼分 00:58 Context 四概念和 3% 記憶體實測 02:18 非工程師兩個月學會發 PR 04:21 Plan Mode 把 AI 從新人變夥伴 05:45 兩小時行動挑戰 06:55 📝 懶人包 ∙ Team OS 是一個以 git repo 為基礎的共享知識庫，讓 PM 有效支援跨職能團隊，工程師、設計師、資料科學家、業務營運全都在同一個 repo 裡協作 ∙ 整個 repo 結構圍繞 context

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5:58

Anthropic 最新模型 Mythos 找到 27 年漏洞，強到不敢賣

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2026/04/07

Anthropic 的 Mythos 自主找到數千個零日漏洞，包括 OpenBSD 藏 27 年的 bug。太強不賣，聯合 AWS、Google 等 12 家科技巨頭啟動 Project Glasswing，投入 1 億美元。 ⭐ 文章深度讀：Mythos 為什麼能在幾分鐘內挖出人類工程師審查幾十年都沒找到的漏洞 → https://heymaibao.com/anthropic-mythos-glasswing-cybersecurity/ ⚡ 章節重點強到不敢賣？一個反直覺的故事 00:00 Mythos 登場：世代級的能力跳躍 00:13 三個漏洞，三種震撼 01:37 不賣！Anthropic 的決定與理由 02:11 Project Glasswing：科技業復仇者聯盟 02:43 這跟你我有什麼關係 04:36 📝 懶人包 ∙ Anthropic 的 Claude Mythos Preview 已自主找到數千個零日漏洞，包括 OpenBSD 藏了 27 年的遠端崩潰漏洞，以及 FFmpeg 被自動化測試跑過 500 萬次都沒發現的

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8:59

進 Anthropic 先丟掉 70% 舊方法：AI 時代的成長怎麼做

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2026/04/06

Anthropic 用 Claude 自動跑成長實驗，勝率相當於 2-3 年經驗的初階 PM。成長負責人拆解為什麼進 Anthropic 要先丟掉 70% 舊方法，以及指數思維如何改變團隊運作方式。 ⭐ 文章深度讀 → https://heymaibao.com/anthropic-growth-automation/

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9:22

用 Obsidian + Claude 做 AI 知識庫：從複製貼上到全自動

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2026/04/06

AI 問完就忘？Karpathy 的 filing loop 讓知識像複利一樣累積。用 Obsidian + Claude 從零開始建知識庫，五級自動化逐步升級，附推薦工具、社群方案與務實判斷建議。 ⭐ 文章深度讀：完整五級自動化路線圖與外掛清單，從手動到全自動逐步升級 → https://heymaibao.com/obsidian-claude-ai-knowledge-base/ ⚡ 章節重點 AI 為什麼越用越忘 00:00 Filing loop 讓知識滾複利 02:08 不寫程式也能開始 04:08 五級自動化技能樹 05:50 到底值不值得做 07:45 📝 懶人包 ∙ Karpathy 展示的 LLM 知識庫核心是 filing loop：每次 AI 互動的產出回歸系統，讓知識像複利一樣持續累積，不再問完就忘。 ∙ 最低門檻只要 Obsidian (免費) + Claude Chat ($20/月) + 複製貼上，不需要寫任何程式。 ∙ 完整系統有五級自動化梯度，從手動複製貼上到 GitHub Actions

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6:45

OpenClaw SOUL.md 實戰指南：給你的 AI agent 真正的個性

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2026/04/06

SOUL.md 是 OpenClaw agent 的人格控制檔，每次對話都會注入。這篇文章拆解官方的設計哲學，告訴你該放什麼、不該放什麼，附上可直接使用的 Molty 改造 prompt。 ⭐ 文章深度讀：好規則與壞規則的完整對照，附可直接貼上的 Molty 改造 prompt → https://heymaibao.com/openclaw-soul-md-ai-agent-personality/ ⚡ 章節重點你的 AI 為什麼聽起來都一樣 00:00 藏在設定檔裡的秘密：SOUL.md 01:16 好規則 vs 壞規則怎麼分 02:30 Molty Prompt：一鍵改造人格 03:28 有個性不代表可以亂來 04:27 📝 懶人包 ∙ SOUL.md 是 OpenClaw agent 的人格控制檔。不是裝飾品，而是每次對話都會被注入的指令層，直接影響 agent 的語氣和風格。 ∙ 該放進去的：語氣、觀點、幽默感、邊界。不該放的：自傳、更新紀錄、安全政策。設計原則濃縮成兩句：短勝過長，銳利勝過模糊。 ∙ OpenClaw

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7:04

AI 記憶不該是流水帳：OpenClaw 用三階段作夢決定記住什麼

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2026/04/06

AI 記憶該記什麼、該忘什麼？OpenClaw 的 Dreaming 用三階段流程加六維公式篩選，被頻繁需要的資訊比最近才出現的更值得記住。拆解運作邏輯、權重設計與人類控制權。 ⭐ 文章深度讀：拆解了六維公式每個權重背後的設計選擇 → https://heymaibao.com/openclaw-dreaming-ai-memory/ ⚡ 章節重點 AI 記憶的困擾 00:00 讓 AI 去作夢 01:53 Light → REM → Deep 三階段 02:34 54% 的權重代表什麼 03:42 人類的控制權沒有被拿走 05:00 記住一切不如記住對的 05:57 📝 懶人包 ∙ OpenClaw 用 Light → REM → Deep 三階段模型處理 AI 記憶，借用人類睡眠階段的命名來組織記憶整理流程，只有 Deep 階段會把資訊寫入永久記憶 ∙ 六維加權公式中，平均檢索品質 (0.30) 與累積訊號頻率 (0.24) 合計佔 54%，代表系統最看重的是被頻繁需要且每次都高度相關的資訊 ∙

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