脈報 - Podcasts

8:06

每天用 AI 不代表你是 AI 原生：5 級自評框架看你在哪一級

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2026/03/28

PwC 數據顯示 AI 技能薪資溢價高達 56%，但不是每個用 AI 的人都拿得到。拆解 AI 增強 vs AI 原生的根本差異、5 級自評進化模型，以及為什麼 Level 3 到 4 的跳躍最難。 ⭐ 文章深度讀：整理了 5 級自評框架與 AI 原生 5 個核心實踐的完整拆解 → https://heymaibao.com/ai-native-vs-ai-augmented/ ⚡ 章節重點開場：56% 薪資溢價從哪一級開始 00:00 AI 增強 vs AI 原生：一秒判斷法 01:11 五級進化地圖：你站在哪裡 02:57 五個核心實踐拆解 04:58 不舒服但值得：你的第一步 07:00 📝 懶人包 ∙ AI 增強是把 AI 加進原本的工作流程 (生產力提升 15-40%)，AI 原生是流程從頭圍繞 AI 設計。判斷標準：拿掉 AI，你的流程還能跑嗎？ ∙ 5 級進化模型從懷疑者到原生者，多數科技業人士目前在 Level 3 (使用者)。Level 3 到 4 的跳躍最難，因為要改變的是思維方式，不是換工具。 ∙ 2026

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8:12

別再換模型了：同一個 AI 調 5 個設定，準確率直接翻倍

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2026/03/28

同一個 AI 模型準確率從 42% 翻倍到 78%，改變的不是模型，是周圍的設定系統。這篇完整拆解 harness engineering 的五個可調槓桿，加上今天就能開始的 6 步免費實作指南。 ⭐ 文章深度讀：ETH Zurich 138 個設定檔實測結果、LangChain 排名翻轉數據，加上可以直接照做的 6 步實作指南 → https://heymaibao.com/ai-harness-engineering-5-settings/ ⚡ 章節重點同一模型準確率翻倍的證據 00:00 什麼是駕馭工程學 01:29 五個控制槓桿完整拆解 02:38 為什麼 Harness 比模型重要 05:33 今天就能開始的六步 06:18 📝 懶人包 ∙ 同一個 AI 模型換不同的 harness (圍繞模型的設定系統)，準確率可以從 42% 直接翻倍到 78%，效果超越任何模型升級 ∙ Harness 有五個可調槓桿：系統提示、技能模組、工具伺服器、子代理、自動化檢查點，每個都能顯著影響 AI 表現 ∙ 起步成本 $0，核心心法是「每次

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6:39

Paperclip 教你用 AI 開公司：CEO 到 QA 全部交給 Agent

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2026/03/28

同時跑 20 個 AI agent 卻不知道它們在做什麼？Paperclip 用公司組織圖解決這個問題，3 週拿到 30K Stars。從 heartbeat 管理法到品味傳遞，一次搞懂這個開源編排工具。 ⭐ 文章深度讀：從 3 週 30K stars 的熱度拆出哪些是真需求、哪些是行銷包裝 → https://heymaibao.com/paperclip-ai-agent-orchestrator-tutorial/ ⚡ 章節重點 20 個 AI 視窗全部失控 00:00 Memento Problem：每天醒來都失憶 00:54 用公司組織圖管理 AI 團隊 01:47 Heartbeat checklist 怎麼用 02:34 品味是 AI 做不到的事 04:29 📝 懶人包 ∙ Paperclip 是開源的 AI agent 編排工具，3 週內拿到 30,000 GitHub stars。它解決的核心問題：當你同時跑很多 AI agent，你需要看得見它們在做什麼、花了多少錢、品質夠不夠。 ∙ 設計核心是 Memento

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9:08

Claude 2026 已上線功能太多？我幫你挑出最該先學的幾個

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2026/03/27

Claude 在 2026 年的功能太多了。這篇從使用者整理的完整指南中，幫你挑出最該先搞懂的幾個：模型怎麼選、Cowork 的 context files 怎麼建、Claude Code 的擴展層怎麼用。 ⭐ 文章深度讀：幫你挑出最該先學的功能，加上 30 分鐘行動清單 → https://heymaibao.com/claude-2026-features-guide/ ⚡ 章節重點功能太多先別慌 00:00 四種工作模式你可能只知道一種 02:28 Opus Sonnet Haiku 怎麼選 03:20 從寫 prompt 到準備 files 04:47 45 分鐘建好你的 AI 助理基地 05:53 帶走這份 30 分鐘行動計劃 07:39 📝 懶人包 ∙ Claude 4.6 家族分三個等級：Opus 做天花板級任務，Sonnet 是日常預設，Haiku 跑高量低成本 pipeline。三個模型都支援 100 萬 token context window (上下文視窗)，而且已經不再加價。 ∙ Claude 的桌面代理模式

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7:14

用 Claude 每週省 10 小時？先學會這 4 條防禦性指令

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2026/03/27

有人追蹤兩週用 Claude 的時間，宣稱每週省 11 小時。我看完他的 10 個 workflow，發現 6 個是基本 prompt 包裝，真正值得學的是 4 條防禦性指令。附拆解與數據分析。

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7:25

Qwen 內部人談 AI 下一步：不是想更久，是學會邊想邊做

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2026/03/27

所有 AI 實驗室都在讓模型想更久，但 Qwen 內部人說方向要變了。這篇整理第一手反思：合併 Thinking 踩了什麼坑、Agentic 思維是什麼、為什麼環境工程比演算法更關鍵。 ⭐ 文章深度讀：整理了合併踩坑、Agentic 轉向、環境工程崛起的完整脈絡 → https://heymaibao.com/qwen-insider-reasoning-to-agentic-thinking/ ⚡ 章節重點 Qwen 的驚人坦白：方向可能走錯了 00:00 AI 大腦裡兩個打架的人格 01:22 轉向：從「想得好」到「做得好」03:12 你的工作會怎麼變 04:34 AI 員工學會鑽漏洞了 05:38 從使用者變管理者 06:46 📝 懶人包 ∙ Qwen 團隊成員坦承 Thinking 和 Instruct 合併「沒有全部做對」，2025 下半年回歸拆分路線。簡單說，「快速回答」和「深度思考」要的資料和行為目標根本不同，硬合在一起容易兩頭都做不好。 ∙ AI 正從「推理思維」轉向「Agentic

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6:54

行銷人用 Claude Cowork 管 Google Ads：完整工作流拆解

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2026/03/27

Anthropic 行銷人示範用 Claude Cowork 連接 Google Ads API，在對話介面完成搜尋字詞挖掘、排除判斷與預算調整。完整拆解 connector、skill、plugin 三層架構與實務建議。 ⭐ 文章深度讀：完整拆解了三層架構與行銷人的實務心法 → https://heymaibao.com/claude-cowork-google-ads-workflow/ ⚡ 章節重點你的廣告 AI 助理長什麼樣 00:00 搜尋字詞報告自動跑完 00:44 三層架構：Connector、Skill、Plugin 01:50 手機上就能管廣告，比官方 App 還強 03:32 把你的方法論變成 AI 劇本 04:52 你的下一步 06:29 📝 懶人包 ∙ austin 用 Claude Cowork plugin 連接 Google Ads API，在對話介面裡跑通了完整的廣告管理迴路：搜尋字詞挖掘、分析分類、產出可批量上傳的 CSV，甚至直接加 negative keywords (排除關鍵字)。 ∙ 每個 skill

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7:54

AI 記不住你說過的話？問題不在模型大小，在記憶架構

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2026/03/27

AI 記憶力靠架構，不靠模型大小。200 億參數模型在最嚴格測試中打敗 GPT-4o，多策略檢索、時間建模、圖結構是三大關鍵。但 GitHub 最熱門的框架 benchmark 分數卻最低。

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6:58

NotebookLM + Gemini + Obsidian：過濾八成重複只留新知

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2026/03/27

學習效率的瓶頸不是讀太少，是你一直在重複接收已知的東西。這篇拆解用 NotebookLM + Gemini + Obsidian 三個免費工具組壓縮管線的方法，附 7 步設定和來源沒說的限制。 ⭐ 文章深度讀：完整 7 步操作流程拆解，加上 Kanika 沒提到的三個工具鏈限制 → https://heymaibao.com/ai-learning-compression-notebooklm-gemini-obsidian/ ⚡ 章節重點你花的八成學習時間都在重複 00:00 Delta Learning：只留下新知的原則 01:06 三個免費工具的壓縮生產線 02:21 五步啟動知識壓縮機 03:47 用之前你該知道的三件事 05:21 📝 懶人包 ∙ NotebookLM + Gemini + Obsidian 組成三層學習管線：收集來源、跨來源去重、只保留你還不知道的 10-20% ∙ 關鍵串接是 Gemini 能直接讀取 NotebookLM 筆記本作為上下文，不用手動複製貼上 ∙ 整個流程是可重複的學習衝刺：收集 → 壓縮

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7:45

AI agent 反覆跑推理優化實驗，結果發現多數花招只是雜訊

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2026/03/27

讓 AI agent 反覆跑推理優化，最大加速是去掉 top-p sampling (+10.8%)。KV cache 量化反而崩壞，多數調參只是雜訊。比速度更重要的發現是：測試框架才是優化的真正產品。 ⭐ 文章深度讀：整理了哪些優化有效、哪些只是雜訊的完整分析 → https://heymaibao.com/ai-agent-inference-optimization-experiment/ ⚡ 章節重點 AI 效能數字在自嗨？ 00:00 一個逼 AI 說實話的實驗 01:17 最大加速竟來自最簡單的改動 02:57 理論上該有效卻全軍覆沒 04:00 比 10.8% 更值錢的發現 05:15 📝 懶人包 ∙ 去掉 top-p sampling 改用 argmax (貪婪解碼)，就拿到最大加速：Qwen 0.5B 4-bit 上 +10.8%，Llama 3.2 3B 4-bit 上 +2.6%。sampling 的運算開銷不是免費的 ∙ KV cache 量化理論上應該加速，但在 Apple Silicon

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9:17

Claude Skills 建置教學：8 個技巧讓 AI 記住你的工作方式

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2026/03/27

Claude Skills 是什麼？怎麼建？這篇整理了 8 個從能用到好用的建置技巧，加上 Skills 2.0 的 Eval 和 A/B Testing 新功能拆解，讓你設定一次就讓 AI 記住你的工作方式。 ⭐ 文章深度讀：附上反向 prompting 教學和 Skills 2.0 的 Eval、A/B Testing 拆解 → https://heymaibao.com/claude-skills-guide-8-tips/ ⚡ 章節重點每次都在跟金魚腦講話？ 00:00 30 分鐘建好你的第一個 Skill 01:34 八個讓 Skill 直接升級的技巧 02:29 Skills 2.0 改變了遊戲規則 06:40 三件一定要記住的注意事項 07:57 換你動手打造第一個 Skill 08:54 📝 懶人包 ∙ Claude Skills 是存成 Markdown 的指令包，設定一次就能在每次新對話自動載入你的品牌語氣、寫作標準與工作流規則 ∙ 建好 Skill 最實用的方法之一是「反向 prompting」：讓 Claude 先問你

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7:35

50 倍晶片、S&P 崩盤、人類駕駛違法：矽谷四人圓桌怎麼看

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2026/03/26

Peter Diamandis 的 Moonshots 圓桌上，Terrafab 50 倍晶片計畫、S&P 500 崩塌論和自駕車革命同時炸開。四位專家的判斷：前提對，結論全錯。反轉比數字更值得看。 ⭐ 文章深度讀：從晶片到 token，整理了四項趨勢的可帶走判斷 → https://heymaibao.com/50x-chips-sp500-repricing-human-driving-illegal-moonshots-ep242/ ⚡ 章節重點三大瘋狂預測 00:00 50 倍晶片的豪賭 00:29 人類開車要被禁？ 02:43 S&P 估值會崩嗎？ 04:27 Token 重新定義生產力 05:47 📝 懶人包 ∙ Elon 的 Terrafab 計畫要在 5 年內建造全球 50 倍 AI 晶片產能 (從 20 吉瓦到 1 太瓦)，初始投資 250 億美元，完整建置可能要 5000 億。如果成功，這可能催生史上第一家百兆美元企業。 ∙ Waymo 自駕車已經比人類駕駛安全

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8:01

工程師試遍所有 AI 工具後回歸極簡，他學到的五個原則

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2026/03/26

工程師試遍 AI 外掛後回歸極簡設定。他的五個原則：管好資訊量讓 AI 不迷路、用中性提問避免編造答案、用三個 AI 互相制衡驗證，以及為什麼迭代心態比追工具更重要。

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8:45

Claude 設定也需要斷捨離：5 條過濾原則找出該刪的規則

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2026/03/26

每次壞輸出就加規則卻從不清理，三個月後 CLAUDE.md 的指令開始互相矛盾。這篇用 5 個過濾原則幫你做設定檔斷捨離，加上好規則 vs 壞規則的判斷框架，找到精準的最小集合。 ⭐ 文章深度讀：附上 5 條過濾原則的完整拆解，加好規則 vs 壞規則的判斷框架 → https://heymaibao.com/claude-setup-detox-self-audit/ ⚡ 章節重點你的 AI 設定正在悄悄腐爛 00:00 規則越加越多，反而越搞越壞 00:46 60 秒斷捨離：5 個過濾原則 03:00 實際操作：找出最小可行設定 05:13 好規則 vs 壞規則，差在哪裡 06:40 你的設定是資產還是負債？ 08:17 📝 懶人包 ∙ 每次遇到壞輸出就加規則但從不清理，三個月後 CLAUDE.md 堆了 89 條互相矛盾的指令，AI 反而越來越差 ∙ 用 5 個過濾條件自我檢查：模型本來就會做的、互相矛盾的、重複的、為了修一次壞輸出的臨時補丁、太模糊的，通通可以刪 ∙ 目標是找到「最小可行設定」：最少的指令數量，最一致的輸出品質

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7:26

測試全過但 AI agent 上線就壞？你的 eval 可能測錯東西了

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2026/03/26

LangChain 團隊分享 AI agent eval 實戰心法。越多測試不代表越好，關鍵是每條 eval 都要對準生產環境行為。從 dogfooding 到模型選擇框架，看懂 eval 策展核心邏輯。 ⭐ 文章深度讀：整理了 eval 行為向量心法，從 dogfooding 到正確性優先框架 → https://heymaibao.com/ai-agent-eval-design/ ⚡ 章節重點全部測試過，上線就爆 00:00 百分之百的失敗 00:48 三種 eval 來源哪種最有效 02:47 先對再快的模型選擇框架 04:08 框架背後的三個缺口 05:45 最值錢的心態轉換 06:41 📝 懶人包 ∙ eval 數量堆疊是假進步。每條 eval 都要能回答「它在測哪個生產環境的行為」，回答不出來就不該加 ∙ 最有效的 eval 來源是 dogfooding (自己用自己做的產品) 產生的真實錯誤，不是從 benchmark 批量匯入 ∙ 選模型先過正確性門檻再比效率。用「理想軌跡」量化同樣答對但多繞了幾步 ∙

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10:41

你的 AI 訂閱費被補貼了 25 倍，但這場好戲可能快演完了

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2026/03/26

AI 公司用 25 倍補貼搶客戶，但 Google 已率先退場。拆解三種截然不同的策略：鎖定、開放和混亂退場，看懂你的訂閱費背後的商業邏輯，趁補貼紅利還在做出最佳選擇。 ⭐ 文章深度讀：整理了三家公司的補貼策略差異，以及補貼結束前你該怎麼佈局 → https://heymaibao.com/ai-subscription-subsidy-war/ ⚡ 章節重點你每月被補貼了 4800 美元 00:00 推論成本不降反升的真相 00:58 三個理由，只有一個站得住 02:49 Anthropic、OpenAI、Google 各懷鬼胎 05:27 補貼結束前的行動手冊 08:40 📝 懶人包 ∙ AI 免費推論 (inference，指 AI 模型每次回應你時消耗的運算資源) 的時代正在結束。Google 率先退場，而廣告收入根本無法覆蓋成本。一個月 300 萬次觀看的 YouTube 頻道，廣告收入也只有 5,000 到 9,000 美元，但單次 AI 提示就可能花超過 1 美元。 ∙

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7:50

AI agent 接管 Google Ads，第一件事就是揭穿 CPA 謊言

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2026/03/26

Google Ads 帳戶的 CPA 在騙你。一個 PPC 從業者讓 AI agent 讀完 4300 筆搜尋字詞，發現意圖混淆才是廣告浪費的根源，還拆解了 Google 自動化與廣告主的利益衝突。 ⭐ 文章深度讀：整理了意圖混淆的完整拆解，以及 Google 用 PMax 搶走品牌流量的具體數字 → https://heymaibao.com/ai-agent-google-ads-cpa/ ⚡ 章節重點 CPA 報表在騙你？ 00:00 4300 筆搜尋字詞的真相 01:02 意圖混淆：PPC 圈的秘密 02:07 有記憶的 AI 副駕駛 03:04 Google 的 AI 為誰工作 04:27 三個實戰踩坑教訓 05:44 📝 懶人包 ∙ Google Ads 帳戶的真正問題不是出價策略，是意圖混淆。買家、比價者、求職者全被丟進同一個優化桶，平均 CPA 數字在騙你。 ∙ 這個開源 AI agent 有 15 個技能，每天自動讀搜尋字詞報告、分類意圖、找出浪費，而且它會記住每次學到的東西，第 4 週比第 1 週更聰明。 ∙

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7:26

AI 寫的 app 為什麼看起來都很廉價？一個設計檔就能解決

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2026/03/26

用 AI 寫 app 最頭痛的不是功能，是設計一直漂移。Google Stitch 2.0 自動產出 design.md 設計系統檔，讓 Claude Code 每次都照同一套規則。操作步驟與限制分析。 ⭐ 文章深度讀：整理了 design.md 模式的操作步驟和踩坑清單 → https://heymaibao.com/ai-app-design-md/ ⚡ 章節重點 AI 做的 app 為什麼一眼就被認出來 00:00 設計漂移的真正原因：AI 根本不記得 01:04 design.md 一個檔案鎖住設計語言 02:09 實戰四步驟：Stitch 到 Claude Code 03:21 MCP 讓 AI 直接讀設計原始碼 04:14 Reality check：限制和踩坑清單 05:27 📝 懶人包 ∙ Google Stitch 2.0 會自動產出一個叫 design.md 的設計系統檔案，包含字型規則、配色、元件規範。把這個檔案放進專案，Claude Code 每次寫程式都會參照同一套設計規則，不再每個畫面各做各的 ∙ Claude

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7:24

Eric Schmidt：AI 影響才走 10%，程式設計已經翻成 20/80

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2026/03/26

AI 影響才走 10%，程式碼比例從 80/20 翻成 20/80。Google 前 CEO Eric Schmidt 在 Abundance360 拆解六個判斷：92GW 電力缺口、中國機器人優勢與 AI 天花板還在哪裡。 ⭐ 文章深度讀：從 scaling laws 天花板到 92GW 電力缺口，六個判斷的完整脈絡一次看懂 → https://heymaibao.com/eric-schmidt-ai-10-percent-coding-20-80/ ⚡ 章節重點程式碼比例 180 度翻轉 00:00 AI 才走了 10%，天花板還沒到 02:27 92GW 電力缺口：60 座核電廠的距離 03:28 RSI 辯論：舊金山共識 vs 科學家 04:44 不是踩剎車，是塑造方向 06:00 📝 懶人包 ∙ AI 的衝擊才走了 10-15%，Schmidt 持續追問圈內朋友 scaling laws (模型越大、資料越多，性能就越好的經驗規律) 的天花板什麼時候到，答案是：還沒看到。 ∙ 美國到 2030 年預估有 92GW 的電力缺口，相當於

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6:47

為什麼 AI agent 總是卡在互動提示？因為多數 CLI 還假設鍵盤前坐的是人

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2026/03/26

為什麼 AI agent 用 CLI 會卡住？因為工具預設你是人。一位開發者從實戰中提煉出讓命令列工具對 agent 友善的原則：參數取代互動、範例取代描述、冪等性取代單次執行。 ⭐ 文章深度讀：9 條原則的完整拆解與實際指令範例，直接套用到你的工具設計 → https://heymaibao.com/cli-design-for-ai-agents/ ⚡ 章節重點 AI Agent 被「你確定嗎」卡住了 00:00 隱藏假設：鍵盤前永遠坐著一個人 01:00 三根支柱：冪等性 + dry-run + 可行動錯誤訊息 02:33 四條實戰規則：從引數化到可預測結構 03:16 為什麼成功該回 ID 而不是 emoji 04:35 改給 AI 用，結果人也更順了 05:49 📝 懶人包 ∙ 為 agent 設計命令列工具的核心轉換：從「假設人在鍵盤前」到「假設呼叫者是程式」，所有互動都必須可用參數取代。 ∙ agent 靠範例學習比讀文字描述快，--help 裡附上實際範例才是真正有效的文件。 ∙ 冪等性 (重複執行不會產生重複結果) +

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