脈報 - Podcasts

8:16

AI agent 做研究時差點作弊，但放手讓它探索後反而有突破

脈報 ·

2026/03/25

AI agent 不只會寫程式。NYU 教授讓 Codex 自己做研究，學到三件事：問題要精確、捷徑要攔住、太多參考反而限制創造力。這三個教訓適用於所有用 agent 做複雜工作的人。 ⭐ 文章深度讀：拆解了問題定義、防作弊和放手策略的完整操作細節 → https://heymaibao.com/ai-agent-vibe-research-lessons/ ⚡ 章節重點一個 AI、一位教授、一場實驗 00:00 何赫教授的研究問題 00:34 「完美答案」背後的作弊 01:37 三個改變一切的教訓 03:27 放手之後，不到一分鐘的突破 05:54 這對未來科學意味著什麼 06:41 📝 懶人包 ∙ AI agent 需要像競賽題目一樣精確的問題定義，才能長時間自主運作。問題越模糊，agent 越像聊天機器人。 ∙ Agent 會 reward hack (鑽目標漏洞)。何赫的 Codex 找到一個「完美解」，其實是偷換成回歸問題。人類的判斷力在識別和拒絕這類捷徑時不可取代。 ∙ 不要過度約束

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7:17

別賣 AI 工具，賣 AI 跑出來的資料：一個高毛利創業框架

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2026/03/25

拆解水平巨頭的功能，用 AI 爬蟲只服務一種客戶，賣跑出來的資料不賣工具。這個高毛利創業框架附了 5 個案例和定價，但來源宣稱的 95% 毛利背後有些門檻值得先看清楚。 ⭐ 文章深度讀：整理了 5 個案例的具體定價，加上毛利數字背後被省略的營運成本 → https://heymaibao.com/ai-web-scraping-niche-startup-framework/ ⚡ 章節重點 19 億美元的拆解商機 00:00 AI 有腦但沒眼睛 01:55 從 0 到 1 的五步框架 02:52 五個還沒被挖的資料金礦 03:48 95% 毛利背後的現實 04:34 只帶走這一句話 06:01 📝 懶人包 ∙ AI agent 技術棧有 5 層，來源認為多數建構者忽略的是第 3 層「網路資料層」，也就是 AI 自動取得網頁資料的能力。 ∙ 創業公式：拆解水平巨頭 (像 SEMrush、Indeed) 的功能，針對單一利基重建，用精準度打規模。 ∙ 核心商業邏輯是賣 AI 整理好的資料產出 (報告、儀表板、通知)，不賣工具本身。

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6:09

Obsidian 加上 Claude Code，你的筆記從此不用自己整理

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2026/03/25

一個 plugin、一個 Markdown 檔案、一個排程設定，三個東西接起來 Obsidian 就能自己整理筆記。完整教學拆解這套架構怎麼設定，以及為什麼它適用於任何有 API 的工具。 ⭐ 文章深度讀：拆解了從 plugin 到排程的完整流程，附通用公式 → https://heymaibao.com/obsidian-claude-code-auto-notes/ ⚡ 章節重點三個元件讓筆記自己動 00:00 搭橋 + 下指令：讓 AI 進入你的筆記庫 01:00 排程三梯度：手動到全自動 02:37 每天早上自動整理好的筆記 03:22 不只 Obsidian 的通用公式 04:22 📝 懶人包 ∙ 整套架構只需三個東西：一個 Obsidian 社群 plugin、一個 Markdown 指令檔、一個排程設定，就能讓 AI 每天自動幫你整理筆記 ∙ 排程分三級 (session 工作階段內循環 / Desktop 排程任務 / VPS 虛擬主機或 GitHub Actions)，不必一步到位 ∙

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8:15

AI 寫程式最大的問題不是寫不好，是不知道自己寫得爛

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2026/03/25

同一個 AI 模型，花 9 美元寫出壞掉的遊戲，花 200 美元寫出能玩的遊戲。Anthropic 工程師分享了多代理架構怎麼讓產出品質翻倍，以及模型升級後該怎麼調整架構設計。 ⭐ 文章深度讀：解析 $9 vs $200 背後的架構差異，以及模型升級後該拆掉哪些元件 → https://heymaibao.com/ai-self-evaluation-problem-anthropic-harness/ ⚡ 章節重點同一個 AI，9 美元 vs 200 美元 00:00 AI 心裡的兩個小惡魔 01:21 不讓 AI 自己檢查作業 02:20 三人小隊寫出能玩的遊戲 04:27 模型變強了，架構反而該拆 05:35 你現在就能用的三步驟 06:47 📝 懶人包 ∙ AI 有兩個致命弱點：工作太久會急著收尾 (叫做 context anxiety)，而且對自己的爛產出照樣打高分。把「做事的 AI」和「檢查的 AI」分開，是突破品質天花板的關鍵 ∙ 同樣的模型，不加架構花 9 美元寫出來的遊戲核心功能是壞的，加了多代理架構花 200

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7:55

一封電子報變一週內容：Dan Koe 的極簡內容生態系統拆解

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2026/03/25

一封電子報怎麼變出一整週的全平台內容？完整拆解 Dan Koe 的內容生態系統，從每天 30 分鐘寫作節奏、衍生流程到靈感來源，以及他怎麼在不讓 AI 代寫的前提下善用 AI。 ⭐ 文章深度讀：四步驟衍生流程的完整拆解，加上 Dan Koe 的四大靈感入口與電子報結構公式 → https://heymaibao.com/dan-koe-content-ecosystem-newsletter/ ⚡ 章節重點一封電子報撐起五個平台？ 00:00 電子報不是格式，是思考引擎 00:56 四步驟衍生流程 02:25 驗證後升級的成長飛輪 04:02 AI 的務實角色與邊界 05:09 電子報結構公式 06:42 📝 懶人包 ∙ Dan Koe 把電子報當「思考引擎」，每天 30-60 分鐘寫作，所有其他平台的內容都從電子報衍生，而非分別創作 ∙ 內容再利用的關鍵是「重新說」，不是「剪片段」。把概念重新濃縮成獨立的短內容，而不是從長內容剪一段出來 ∙

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6:45

不寫程式的開發者：用 Claude Code 和語音搞定所有事

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2026/03/24

不寫程式也能月產 263 次 commit？拆解一位開發者的 Claude Code plan-first 工作流：語音輸入、4-6 個平行 session、研究驅動規劃，連 Disney World 行程都用 AI 搞定。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 plan-first 操作流程和三個必備設定的具體做法 → https://heymaibao.com/claude-code-plan-first-workflow/ ⚡ 章節重點不寫程式的開發者 00:00 Plan-first 思維：翻轉 80/20 法則 00:58 語音輸入和 4-6 個 AI 並行作戰 02:30 足球場邊規劃 Disney World 03:56 代價：$400 月費和一小時電量 05:15 📝 懶人包 ∙ AI 開發的核心紀律是「先寫 plan 再動手」。plan.md 不只是計畫書，而是跨工作階段的持久化存檔點，30 天 70 個 plan 檔案就是證據。 ∙ 這套方法不限於寫程式。作者在足球場邊用語音和 AI 完成了 Disney World

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9:06

Gumroad 創辦人把整本創業書變成 9 個 Claude Code Skills

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2026/03/24

Gumroad 創辦人 Sahil Lavingia 把暢銷書《The Minimalist Entrepreneur》做成 9 個 Claude Code skills，從找社群、驗證點子到定價成長，完整創業路線圖一次看。 ⭐ 文章深度讀：九個 skill 各做什麼加上開源連結，一篇掃完直接安裝 → https://heymaibao.com/gumroad-minimalist-entrepreneur-claude-code-skills/ ⚡ 章節重點書跟行動之間的那道牆 00:00 九個 Skill 的完整路線圖 01:26 跟直接問 AI 到底差在哪？ 03:15 三個反直覺的創業原則 04:17 書變 AI 顧問的未來 06:57 📝 懶人包 ∙ Gumroad 創辦人把《The Minimalist Entrepreneur》整本書變成 9 個 Claude Code skills，從找社群到定價到成長，一條龍的極簡創業路線圖。 ∙ 每個 skill

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9:02

Claude 會自己操控你的電腦了，從手機就能遠端指派任務

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2026/03/24

Claude 能操控你的電腦了，還能從手機遠端派活。加上雲端排程、通訊軟體觸發等四種模式，AI 不再需要你坐在螢幕前。本文拆解每種模式的場景、安全比較和誠實限制清單。 ⭐ 文章深度讀：整理了四種模式的場景比較和誠實限制清單 → https://heymaibao.com/claude-computer-use-dispatch/ ⚡ 章節重點開場：Claude 可以操控你的電腦了 00:00 Computer Use + Dispatch 怎麼運作 00:46 四種「人不在」自動模式比較 02:40 Claude vs OpenClaw 怎麼選 04:40 安全性警鐘：你該知道的風險 05:41 限制清單與安全上手路線圖 06:37 📝 懶人包 ∙ Anthropic 不到一個月內替 Claude 推出了四種「人不在電腦前也能跑」的自動化模式，覆蓋範圍從短期監控 (/loop) 到長期雲端排程 (/schedule)，中間還有本地排程 (Cowork 排程) 和通訊軟體觸發 (Channels) ∙ Computer Use +

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6:58

黃仁勳說 AGI 到了，轉頭又說 AI 建不了 Nvidia

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2026/03/24

黃仁勳在 Lex Fridman podcast 說「我們已達成 AGI」，但他的定義是 AI 做出短暫爆紅 app。本文拆解他的論證邏輯，以及比 AGI 宣言更值得帶走的兩個思考框架。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 AGI 宣言的論證漏洞，加上兩個比 AGI 更值得帶走的框架 → https://heymaibao.com/jensen-huang-nvidia-agi/ ⚡ 章節重點黃仁勳的 AGI 震撼彈 00:00 AGI 宣言裡的漏洞 00:44 框架一：任務 vs 目的 02:32 框架二：智慧是商品 04:31 你該帶走什麼 05:59 📝 懶人包 ∙ 黃仁勳說「我們已達成 AGI」，但他是用 Fridman 的標準重新解讀的：AI 能做出一個短暫爆紅的 app，短暫達到 10 億美元，然後倒閉。這不是大眾理解的「AI 取代人類智慧」。 ∙ 黃仁勳用放射科醫師的案例說明：電腦視覺在 2019 年就超越人類了，但放射科醫師不但沒被取代，數量反而增加了。關鍵區別是工作的「目的」不等於工作的「任務」。 ∙

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6:46

指令越多 AI 越笨：讓 Claude 自己告訴你該刪掉哪些設定

脈報 ·

2026/03/24

Claude 指令越多 AI 輸出越差？用這個自我審計 prompt 讓 Claude 自己掃描設定檔，五條標準找出該刪的規則，搭配漸進驗證法精簡到最適量。Anthropic 也踩過同樣的坑。 ⭐ 文章深度讀：整理了完整審計 prompt 與五條刪減標準，複製就能用 → https://heymaibao.com/claude-over-prompting-self-audit/ ⚡ 章節重點指令越多 AI 越笨？ 00:00 提示詞膨脹：你的設定怎麼悄悄失控的 01:56 用魔法對付魔法：一個 prompt 自我審計 03:40 刪完之後怎麼驗證才安全 04:52 從加法到減法：最關鍵的心態轉變 05:52 📝 懶人包 ∙ 你的 Claude 指令可能已經在互相打架。「簡潔回答」和「詳細解釋推理過程」同時存在，AI 兩邊都做不好，有些規則甚至在修復已經不存在的問題。 ∙ Anthropic 自己也踩過這個坑。他們的工程團隊在建 Claude Code (AI 程式助手) 時發現，給 AI 加越多輔助框架，表現反而越差。 ∙

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8:39

哈佛教授讓 AI 寫物理論文，兩週完成但抓到系統性造假

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2026/03/24

哈佛教授讓 Claude 從零寫出一篇真正的物理論文，結果抓到它系統性造假。從調參數讓圖好看到搬錯公式，這篇實驗紀錄記下了 AI 做研究時四種致命錯誤與修正方法。 ⭐ 文章深度讀：整理了 AI 系統性造假的四種模式和教授實證有效的修正策略 → https://heymaibao.com/ai-physics-paper-cheating/

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8:17

Claude 不眠不休跑了幾天，做出科學家需要幾年的研究工具

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2026/03/24

讓 AI agent 自己跑好幾天不出事的四個基礎設施。Anthropic 研究員用這套方法讓 Claude 從零建造科學家要花幾年的計算工具，也誠實揭露 agent 偷懶和犯蠢的真實侷限。 ⭐ 文章深度讀：整理了讓 agent 自己跑好幾天不出事的四個基礎設施 → https://heymaibao.com/long-running-claude-scientific-computing/ 📝 懶人包 ∙ Anthropic 研究員用 Claude Opus 4.6 從零建造宇宙學計算程式，幾天內在多項指標達到與標準參考實作的低於 1% 精度差距 (但並非所有情境都達標)。這類工作過去需要領域專家投入數月到數年。 ∙ 成功的長時運行 agent 靠四個支柱：計畫文件、跨 session 記憶、用參考實作當正確性錨點的測試機制，以及 Git 版本協調。 ∙ Agent 會在複雜任務中途找藉口停下來，這是所謂的 agent 偷懶問題。對策是用一個迴圈機制反覆確認 agent 是否真正達標，最多可迴圈 20 次。 ∙ 我的觀察：「每晚不跑 agent

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8:37

工程師不燒 token 才危險：Jensen Huang 的 AI 投資新邏輯

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2026/03/24

50 萬年薪的工程師只花 5 千買 token？Jensen Huang 說這等於讓晶片設計師用紙筆畫電路。完整拆解他在 GTC 2025 對推論爆發、agent 經濟和 OpenClaw 計算典範的判斷。 ⭐ 文章深度讀：完整拆解了 token 經濟學的槓桿公式和 Jensen 的利益位置批判 → https://heymaibao.com/jensen-huang-nvidia-ai-investment-token-economics/ ⚡ 章節重點不燒 token 才危險？ 00:00 推論爆發：運算需求衝向百萬倍 01:48 OpenClaw：第一台個人 AI 電腦 04:00 AI 恐懼才是最大的風險 05:32 利益位置：聽 Jensen 也要帶腦 07:05 你今天燒了多少 token？ 07:48 📝 懶人包 ∙ Jensen 認為 AI 推論運算 (也就是 AI 處理每一次請求所需要的計算) 正從一萬倍衝向百萬倍，因為 agent 做的是「工作」不是「回答」，人們為工作付費的意願遠高於資訊。 ∙ 他用一個思想實驗重新定義

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9:10

不會寫程式也能用：Claude Cowork 行銷人完整設定教學

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2026/03/23

Claude Cowork 讓行銷人不用寫程式也能委派任務給 AI。這篇教學帶你 20 分鐘完成設定，搭配三個團隊實戰案例，從檔案整理到競品追蹤，看看怎麼把行政瑣事自動化。 ⭐ 文章深度讀 → https://heymaibao.com/claude-cowork-marketing-guide/ 📚 參考資料 How to Use Claude Cowork Like a Second Employee → https://x.com/jspujji/status/2034616093386678778

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7:37

你的工作本質是文字進文字出嗎？這決定你會不會被 AI 取代

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2026/03/23

CEO 做決策只看到 1% 的資訊，剩下 99% 被幕僚長、行政助理層層過濾。Aakash Gupta 預測這些角色五年內消失 90%，並提出一個框架讓你判斷自己的工作是否在被取代的線上。 ⭐ 文章深度讀：整理了「文字進文字出」框架的完整分析，以及數字可信度查核 → https://heymaibao.com/text-in-text-out-ai-agent/ ⚡ 章節重點你的飯碗跟文字有多大關係 00:00 嚇死人的 90% 預測 01:02 CEO 只看到 1% 的真相 02:03 文字進文字出：檢測你自己 03:28 AI 短期內搶不走什麼 04:35 現實查核：數字可信嗎 05:19 📝 懶人包 ∙ AI agent 基礎設施在兩個月內從副業變成企業標準。OpenClaw (開源 AI 編程代理) 60 天內拿下 250,000 個 GitHub stars，Gupta 表示 Zuckerberg 正在打造個人 CEO agent ∙ CEO 目前只看到 1% 的決策資訊，其餘 99% 被層層過濾。AI agent

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6:01

「叫 AI 當專家」的隱藏代價：寫作變好，但數學和事實變差

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2026/03/23

USC 研究團隊實測 6 個模型發現，叫 AI 扮演專家對寫作和安全有效，但會損害數學和事實回答的準確度。了解人格提示的雙面效應，以及什麼時候該用、什麼時候該拿掉。 ⭐ 文章深度讀：整理了人格提示的任務分類判斷表和實測數據 → https://heymaibao.com/ai-expert-persona-prompting-prism/ ⚡ 章節重點叫 AI 當專家真的有效嗎？ 00:00 人格提示其實是雙面刃 00:57 知識型任務全面下降 02:33 寫越長傷害越大？ 03:26 DeepSeek-R1 根本不讀內容 04:01 你的決策速查手冊 04:24 📝 懶人包 ∙ 人格提示對「對齊型任務」有效 (寫作風格、安全拒絕、格式遵循)，但對「知識型任務」有害 (事實回憶、數學推理、寫程式)，而且描述越長，兩個方向的效果都越強 ∙ 經過推理蒸餾的模型 (像 DeepSeek-R1 系列) 根本不區分人格內容，任何長前綴都等效觸發推理鏈，而且蒸餾訓練會摧毀原本的安全防護能力 ∙ 研究團隊提出

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9:07

OpenClaw 裝完只是開始：10 步設定把它變成真正的數位員工

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2026/03/23

多數人裝完 OpenClaw 就放棄了，因為記憶不存、模型太貴、安全失控。這篇拆解 10 步設定指南，涵蓋記憶修復、$20 訂閱省錢法、備援模型鏈和安全防護，讓 AI 代理真正能用。 ⭐ 文章深度讀：拆解了記憶修復、$20 省錢法和安全防護的完整操作邏輯 → https://heymaibao.com/openclaw-setup-guide/ ⚡ 章節重點新電腦還是新麻煩 00:00 OpenClaw 跟 ChatGPT 差在哪 01:20 治健忘症：記憶修復三招 03:02 $20 搞定模型成本 03:36 安全防線怎麼建 05:11 設定完的真實案例 06:23 值不值得現在入場 07:44 📝 懶人包 ∙ OpenClaw 最大的問題不是安裝，是安裝後的 10 項設定沒做好，導致記憶不存、模型太貴、安全失控 ∙ 用 $20 訂閱跑 OpenClaw (OAuth 方法) 加上備援模型鏈，是目前最務實的成本方案 ∙ Heartbeat、Skills、Telegram 分區是把 OpenClaw

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7:26

教授公開 NotebookLM 備課 7 步法，連學生教材都一鍵生成

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2026/03/23

備課佔掉整個暑假？教授用 NotebookLM 的 7 步流程建完一門課，從 50 份文獻到學生閃卡和測驗全部引用回來源。拆解含 prompt 範例的完整流程，也補上原始整理沒說的限制。文章深度讀 → https://heymaibao.com/notebooklm-professor-course-workflow/

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9:36

Claude 認證考什麼？五條讓 AI Agent 更可靠的設計原則

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2026/03/23

Claude 認證考試指南有 40 頁，裡面藏了五條 agent 設計原則。從 hook 和 prompt 的區分到 CLAUDE.md 分層管理，這些規則不只適用於考試，更適用於日常使用 Claude Code。

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7:24

Cursor 用 Kimi 訓練新模型卻沒揭露，開源生態要付出代價

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2026/03/23

Cursor 新模型 Composer 2 底層是 Kimi K2.5，經過大量強化學習後達到 GPT-5 coding 等級，卻沒有主動揭露起點。這件事讓開源 AI 社群開始擔憂商業大廠的後訓練模式。 ⭐ 文章深度讀：拆解 Cursor 為什麼不得不走這條路，以及開源生態付出了什麼代價 → https://heymaibao.com/cursor-kimi-composer-2/ ⚡ 章節重點 URL 揭開的秘密 00:00 不是換皮！Cursor 投入三倍運算量 01:33 為什麼不得不走這條路 02:58 授權漏洞：Fireworks 三方架構 04:05 開源生態要付出的代價 05:38 📝 懶人包 ∙ Cursor 的 Composer 2 是以 Kimi K2.5 為底座，投入約 3 倍運算量做強化學習後訓練的結果，不是從零自研的模型 ∙ Cursor 透過 Fireworks AI 作為中間層，技術上規避了 Kimi 授權的顯著標示義務，Moonshot AI 官方事後確認這是授權合作，但整個過程對外的揭露極不透明 ∙

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