脈報 - Podcasts

6:45

Obsidian 搭 Claude Code，打造不會半途而廢的第二大腦

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2026/03/17

知識管理一直失敗，問題往往不是你沒毅力，而是維護成本高到某天就自然放棄了。Claude Code 搭 Obsidian 讓這件事變容易，這篇文章說明原因以及最低成本的起步方式。 ⭐ 文章深度讀：說明為什麼這次 Obsidian 不再廢棄，以及最低成本的起步方式 → https://heymaibao.com/obsidian-claude-code-second-brain/ ⚡ 章節重點工具都廢了？你不是唯一一個 00:00 問題根源：不是意志力，是維護成本 01:08 Claude Code 怎麼把 95 個指令壓成 0 02:14 vault setup 到日常指令：知識自動累積 03:14 舊文件整合 + 今天就能開始的四步驟 05:24 📝 懶人包 ∙ Obsidian 有 95 個 CLI (命令列) 指令，但使用者不需要自己學，Claude Code 可以自動讀懂並操作這些指令，你只需要用中文說需求 ∙ `vault setup` 斜線指令問 4 個問題，5 秒內生成適合你的個人化資料夾結構，把初始設置的門檻壓到最低 ∙

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9:19

AI 研究員集體出走背後，是一場商業利益與安全文化的戰爭

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2026/03/17

從 Geoffrey Hinton 到 Yann LeCun，建造現代 AI 基礎的人正在一個一個離開。背後是商業利益與安全文化之間拉鋸多年的矛盾，不是個別事件，而是一種系統性的警告。 ⭐ 文章深度讀：整理了 2017 到 2026 年出走潮的時間線與背後結構性原因 → https://heymaibao.com/ai-researcher-exodus-safety-vs-profit/

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5:00

Codex 多 AI 分工不是為了速度，是讓每個 AI 專注一件事

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2026/03/17

Codex 的 subagent 不是加速工具，是讓每個 AI 的工作背景保持乾淨的機制。這篇拆解設定方式、三角色分工範例、token 成本考量，說清楚什麼情況值得用、什麼情況不值得。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 context 不污染的設計邏輯，整理出值得用 vs. 不值得用的判斷條件 → https://heymaibao.com/codex-subagent-ai-role-isolation/ ⚡ 章節重點分工不加速：Subagent 的真正威力 00:00 上下文汙染是什麼 00:52 一個純文字檔定義 AI 角色 01:47 什麼時候值得用（速查表） 02:44 費用、上限與適用判斷 03:22 📝 懶人包 ∙ Codex 的 subagent 是「說一句才動」的設計，不會自動派生，你明確要求才會開出新的 AI 工作執行緒 ∙ 定義一個 AI 角色只需要一個 TOML 設定檔 (純文字設定格式)，三個必填欄位：名稱、說明、執行指令 ∙ 多個 AI 同時跑，會消耗更多 token (API 使用費)，不一定比較省 ∙

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7:04

沒有 AI 的醫師更危險？OpenAI 的奈洛比實驗給出了答案

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2026/03/16

OpenAI 在奈洛比的臨床研究讓診斷錯誤率顯著下降，研究結束後合作方認為讓醫師不用工具太危險。整理 ChatGPT 醫療功能、HealthBench 評估框架與三個未解的系統整合挑戰。 ⭐ 文章深度讀：拆解 AI 真正的瓶頸：為什麼模型已經不是問題，系統整合才是 → https://heymaibao.com/no-ai-doctor-more-dangerous-openai-nairobi/ ⚡ 章節重點引言：讓醫師不用 AI 太危險？ 00:00 每天 4000 萬次醫療問診 01:23 奈洛比 20 家診所的實驗 03:01 讓研究者猶豫的那個瞬間 03:44 HealthBench：超越考試分數 04:54 📝 懶人包 ∙ OpenAI 在奈洛比進行臨床實驗，AI 副駕駛讓醫師的診斷與治療錯誤率出現統計顯著下降，研究結束時合作方認為讓對照組不使用 AI 已是不道德的 ∙ ChatGPT 每週有 9 億人使用，其中 1/4 有醫療相關查詢，換算下來每天約有 4000 萬次醫療問診，醫療 AI 的大規模普及是現在進行式 ∙

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8:15

MCP 被宣判死亡的那週，Uber 正在用它管理數千個 AI agent

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2026/03/16

MCP、CLI、skills、AGENTS.md，都是讓 AI agent 取得正確資訊的方式，但適用場景完全不同。本文從 Uber 企業案例與 Vercel 基準測試拆解三者差異，幫你搞清楚該用哪個。 ⭐ 文章深度讀：整理了三個判斷題，讓你在一分鐘內找到適合自己場景的工具 → https://heymaibao.com/mcp-not-dead-uber-ai-agent/ ⚡ 章節重點開場：MCP 被宣判死亡，但 Uber 不這樣想 00:00 你以為 MCP 死了？先看看當初的邏輯 00:45 Uber 的啟示：企業規模讓所有規則都變了 02:39 Skills 的盲點：那 44% 的情況讓你吃虧 04:02 三個問題選對工具，不被口水戰帶偏 06:16 📝 懶人包 ∙ MCP 的核心護城河是企業規模的集中式基礎設施。Uber 的 MCP gateway 讓任何 ProtoBuf 或 HTTP 端點用一個簡單的 config 設定就能包成 MCP server，而 auth (身份驗證)、telemetry (遙測數據)、logging

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6:59

不只是寫 spec：Superpowers 的 AI 自動化工程工作流

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2026/03/16

不只是給 AI 一份 spec，Superpowers 讓它知道整個工程流程怎麼走。這套工具用 composable skills 架構，帶 AI agent 從構思到交付，Claude Code 和 Cursor 都可以用。 ⭐ 文章深度讀：解析 Superpowers 與 spec 工具的核心差異，以及 composable skills 架構怎麼讓 AI 從執行者升級成工程協調者 → https://heymaibao.com/superpowers-ai-workflow/ ⚡ 章節重點 AI 做複雜任務為什麼容易迷路？ 00:00 Spec 工具對了一半，剩下那半呢？ 00:45 Superpowers 的核心：讓 AI 當總指揮 02:17 可組合技能：給工具箱，不給待辦清單 03:09 Landing Page 示範：整個流程實際跑起來 04:10 適合你嗎？直接說清楚 05:42 📝 懶人包 ∙ Superpowers 採用 composable skills (可組合技能) 架構，跟 spec-only

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6:36

AI 工具的 package.json：跨裝置同步 Skills 和 Prompts

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2026/03/16

AI 工具的版本管理問題，有工程師用一個 YAML 指標檔解決了：Library Meta-Skill 讓 Skills、Agents 和 Prompts 跨裝置同步，還支援私密分發，不讓你的核心工具外流。 ⭐ 文章深度讀：拆解四個讓 AI 工具跨裝置同步的核心指令（add / use / push / sync） → https://heymaibao.com/ai-tools-package-json-skills-prompts-sync/ ⚡ 章節重點工具版本失控的根源 00:00 Library Meta-Skill：AI 工具的 package.json 02:00 四個指令讓所有工具保持同步 03:42 純 agentic 應用：沒有程式碼的應用程式 05:11 📝 懶人包 ∙ AI 工具的版本失控問題不是懶，是架構問題。只要你開始在多個代碼庫間「複製貼上」Skills 和 Prompts，它們就會快速失去同步。 ∙ Library Meta-Skill 的設計像 package.json，YAML 只存「這個工具在哪裡」的

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7:38

幾十行程式就能做 AI Coding Agent，但讓它好用是另一回事

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2026/03/16

Coding agent 不是黑盒。拆解 Claude Code 的內部機制：LLM 補全、token 快取設計動機、工具呼叫流程。了解為何 AI 寫程式工具的好用程度取決於工程打磨，而非模型本身。 ⭐ 文章深度讀：拆解 token 快取、工具呼叫和系統提示的設計動機，看懂為什麼好用的 coding agent 難以複製 → https://heymaibao.com/how-coding-agents-work/ ⚡ 章節重點 AI 助理的魔法，是什麼做的？ 00:00 LLM 核心：補全機器，不是預言機 00:56 記憶幻覺：越聊越貴的真相 02:58 工具呼叫：讓 AI 從說說到真的動手 04:37 系統提示：每個 AI 看不見的劇本 05:20 📝 懶人包 ∙ Coding agent 不是神秘黑盒，而是「LLM (大型語言模型) + 看不見的行為指令 + 可呼叫的工具」在一個迴圈裡跑。理解這個結構，就能更清楚為什麼它會做出某些決定。 ∙ LLM

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1:22

Claude 架構師要學什麼？五個核心領域一次看懂

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2026/03/16

Claude 架構師認證考試合作夥伴才能報考，hooeem 把五個核心領域的知識整個開放了。子代理記憶隔離、工具描述設計、CLAUDE.md 三層架構，每個領域附反模式清單與學習路徑。 ⭐ 文章深度讀：整理了每個領域的教學 Prompt，貼進 Claude 就能讓它按你的程度客製化教學 → https://heymaibao.com/claude-architect-certification-knowledge-map/ ⚡ 章節重點那份不對外公開的官方說明書 00:00 Claude 認證架構師考試是什麼 00:43 Domain 1：多代理記憶隔離，最多人踩的大坑 01:21 快轉：工具設計、CLAUDE.md、Prompt 精華 03:08 讓 Claude 直接當你的 24 小時家教 05:57 📝 懶人包 ∙ Claude 有官方架構師認證考試，但合作夥伴才能報考。hooeem 把整份考試指南拆解成學習課程，五個領域等於是建構 production-grade Claude 應用的完整知識地圖。 ∙ 最值得記的一個規則：子代理

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1:39

Prompting 已死，Context 稱王：Claude Cowork 設定全攻略

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2026/03/16

大多數人試用 Claude Cowork 十分鐘後就放棄，原因是跳過了設定。這篇整理完整設定包：4 個必裝插件、3 個讓 AI 認識你的情境檔案，以及 4 個對應真實重複任務的工作流程。 ⭐ 文章深度讀：具體的設定步驟、各插件的斜線指令說明，以及行政助理 Meta-Prompt 的完整提示詞文字 → https://heymaibao.com/prompting-context-claude-cowork/ 📝 懶人包 ∙ 大多數人裝了 Claude Cowork，試用 10 分鐘後就回去用 ChatGPT，原因是跳過了設定，不是工具本身不夠強 ∙ 三個 context files(about-me.md、brand-voice.md、current-projects.md) 是整套設定中成本最低、報酬最高的槓桿，讓 AI 在每次回應前都先認識你是誰 ∙ 在執行任何工作流程前，先用一個「行政助理」框架提示詞，能防範 90% 的常見錯誤 (包含誤刪、誤傳、誤寫) ∙ 我的觀察：context files 這個概念不限於 Claude

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1:13

最讓你卡住的不是運氣，是你頭腦裡那套看不見的程式碼

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2026/03/16

那個讓你卡住的，不是運氣，是你頭腦裡無意識寫下的程式碼。潛意識替你做了所有決定，包括讓你凍住的「聰明」。來看看這套程式碼的組成，以及兩個可以改寫它的出口。 ⭐ 文章深度讀：拆解困住你的心智程式碼，以及兩個改寫它的出口 → https://heymaibao.com/mind-matrix-invisible-code/ ⚡ 章節重點你的監獄是自己蓋的 00:00 心智牢籠的三個組件 02:25 聰明反而讓你輸的真相 04:18 改寫大腦的兩條路 06:00 脫開濾鏡後，真正活著是什麼感覺 07:35 📝 懶人包 ∙ 你的潛意識在替你做所有決策，所有你以為的「壞運氣」，其實是你自己寫的程式碼。 ∙ 聰明是一種保護策略，讓你避免被看見失敗，代價是你在起跑線就凍住了。 ∙ 神經可塑性不分好習慣和壞習慣，都會強化，所以你重複什麼，腦子就成為什麼。 ∙

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1:10

Claude MCP 讓 SEO 分析變成一句話的事，但有件事別誤會

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2026/03/16

Claude 透過 MCP 直連 Ahrefs、SEMRush、Zutrix、Firecrawl，把 SEO 分析壓縮成一個 prompt。看完你會知道哪些用例好用，以及什麼時候不該直接採信 Claude 的分析。 ⭐ 文章深度讀：四個 MCP 用例的操作邏輯，以及「AI 輸出是假說」這個原則的實際意涵 → https://heymaibao.com/claude-mcp-seo-analysis-automation/ ⚡ 章節重點痛點：工具買了，資料看不懂 00:00 MCP 是什麼？一句話連上所有 SEO 工具 01:42 四個實際案例：關鍵字、反向連結、排名、AI 引用 02:34 最關鍵的事：AI 輸出是假說，不是結論 05:45 快速總結：判斷力才是新時代的核心價值 07:22 📝 懶人包 ∙ Claude 現在可以透過 MCP (Model Context Protocol，讓 AI 工具直接連接外部服務的協定) 連接

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1:04

47 個 micro-SaaS 工具實測：什麼樣的工具才真的賺錢？

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2026/03/16

47 個 micro-SaaS 工具實測，找出賺錢的共同規律。選題方向決定一切，不是工具本身。行業垂直工具收入是 AI 內容工具三倍以上，公開五維評分公式與各類別完整數據。 ⭐ 文章深度讀：讓選題從直覺變成可計算，附五維公式與六大類完整數據 → https://heymaibao.com/47-micro-saas-tool-experiment/ ⚡ 章節重點開場：47 個工具中只有 1 個勝出 00:00 五維評分公式：建之前就能預測成敗 01:14 六大類成績單：行業垂直工具完勝 02:28 拆解冠軍：承包商工具的五個勝出條件 03:36 先廣後深：什麼時候才應該「專注」 05:41 📝 懶人包 ∙ 90 天、47 個工具、不到 1,000 美元成本 (Claude API + 主機 + 域名)，總營收 11,340 美元。38 個工具賺不到 100 美元，一個賺到每月 4,200 美元訂閱收入。(以上數字均為 Sukh 自述，未經第三方驗證。) ∙ 針對特定職業的行業垂直工具，90 天收入是泛用 AI 工具的 3 倍以上，月流失率只有

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1:38

AI 玩狼人殺：GPT-5 連兩天操控成功率 93%，靠的不是說謊

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2026/03/16

Foaster.ai 讓多個 AI 互玩狼人殺，量化社交智能差距。GPT-5 連兩天操控成功率 93%，勝出的關鍵不是高明的謊言，而是設計讓村民在自己框架裡輸掉的「程序霸權」。 ⭐ 文章深度讀：解析了哪個 AI 操控最強、哪個最容易在試圖顯示洞察力時反而自爆 → https://heymaibao.com/llm-werewolf-social-intelligence/ ⚡ 章節重點開場：一句謊話都沒說卻贏了所有人 00:00 為什麼選狼人殺測 AI 社交力 01:10 GPT-5 的不說謊制勝術 02:11 其他 AI 的攻防各有什麼弱點 04:15 所有 AI 都有的一個共同漏洞 05:52 📝 懶人包 ∙ GPT-5 的核心策略是「程序霸權」：它在 Day 0 設計審判框架，讓村民因為「未達舉證標準」被投票出局，而不是因為「可能是狼」。Day 1 和 Day 2 的操控成功率都達 93%，而其他模型在 Day 2 幾乎全面下滑。 ∙ LLM 社交智能不是線性進步，而是跳躍式階梯

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1:43

一人十億公司：Altman 的賭局和沒人告訴你的真實門檻

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2026/03/16

Sam Altman 預測 AI 時代將出現一人十億美元公司，但用嚴格的財務標準看，目前根本沒有案例符合。什麼才是真正的門檻？拆解 Altman 的賭局，以及 2026 年最快達標的路徑。 ⭐ 文章深度讀：整理一人十億最快達標路徑：個人品牌乘上 AI 放大器 → https://heymaibao.com/ai-one-person-billion-dollar-company/ ⚡ 章節重點一人十億，Altman 的賭局 00:00 別被估值騙了 00:23 連 Midjourney 都不符合 00:45 瓶頸從做不出到賣不夠快 01:07 最快路徑：個人品牌乘上 AI 01:29 📝 懶人包 ∙ Sam Altman 預測 AI 將催生一人十億美元公司，但他說的「十億」是估值，那是一個可以被炒作出來的數字，不夠嚴格。 ∙ 更有意義的標準是年度經常性收入 (ARR) 達到 1 億美元，用這個標準看，2024 年沒有任何公司符合，連 Midjourney 也不行。 ∙ AI

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20:37

Liquid 模板引擎加速 53%，但這個 GC 洞察比數字更值得學

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2026/03/16

GC 吃 74% CPU，這才是 Liquid 快 53% 的原因。Shopify CEO 用 autoresearch 跑 120 次實驗，每次先過 974 個測試再 benchmark，方法可複製，前提是先有測試套件。 ⭐ 文章深度讀：autoresearch 拆解：120 次實驗的流程，以及複製的前提條件 → https://heymaibao.com/liquid-53-percent-faster-gc-insight/ ⚡ 章節重點老系統為何還能快 53%？ 00:00 GC 才是速度殺手，74% CPU 去哪了 01:23 autoresearch：AI 自動化研究員怎麼跑實驗 02:57 失敗清單為何比成功清單更重要 04:26 這件事對你有什麼意義 05:22 📝 懶人包 ∙ GC (垃圾回收機制) 佔了 74% 的總 CPU 時間，代表每減少一個物件建立，就等於把大量原本浪費在 GC 的 CPU 時間還給真正的運算。這解釋了為什麼 parse 時間能砍 61%、render 只砍 20%，兩者的 allocation

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1:49

ChatGPT 偷偷幫你建了心理檔案，96% 都是 AI 單方面決定的

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2026/03/15

ChatGPT 的記憶功能正在替你建立心理檔案，96% 不是你叫它存的。研究發現 AI 記的是欲望、意圖、信念這些深層資訊，不只是偏好。本文拆解隱私風險，以及如何保護自己。 ⭐ 文章深度讀：ChatGPT 不只記偏好，而是記你的欲望、信念、生活困境 → https://heymaibao.com/chatgpt-memory-privacy/

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1:08

用 Claude 建多代理系統，最常見的第一個錯誤是選錯架構

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2026/03/15

任務複雜就上多代理？這幾乎是錯誤的直覺。Sub-agents 做壓縮，Agent Teams 做協作，按 context 邊界設計是選對架構的關鍵。先推單一 agent 到極限，再決定加什麼。 ⭐ 文章深度讀：架構選對的判斷標準、context 邊界拆分思維，三個設計失敗坑全部整理 → https://heymaibao.com/claude-subagents-vs-agent-teams/ ⚡ 章節重點你的直覺，幾乎永遠是錯的 00:00 Sub-agents：壓縮才是本質 01:17 Agent Teams：協作工作坊 02:51 怎麼選？就問這一個問題 03:47 別照角色拆，按 context 切 04:49 三個讓系統崩掉的坑 05:55 最反直覺的設計原則 07:10 📝 懶人包 ∙ Sub-agents (子代理) 的本質是「壓縮」，不只是平行化。每個子代理只把最終結果交回 parent，不與其他代理溝通，讓系統維持可預測性。 ∙ Agent Teams (代理團隊)

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1:59

YC CEO 開源他的 Claude Code 工作流，哪些人最值得安裝？

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2026/03/15

Garry Tan 開源 gstack，把 Claude Code 拆成創辦人、工程師、QA 等 8 種角色。技術創辦人最有感的是問題重構，工程師最有感的是自動 QA。這篇按受眾整理最值得用的功能。 ⭐ 文章深度讀：哪些人最值得安裝 gstack，每類受眾最該用哪個指令 → https://heymaibao.com/yc-ceo-gstack-claude-code/ ⚡ 章節重點 Garry Tan 開源了什麼？ 00:00 AI 聰明，但問錯了問題 01:00 gstack：一個指令，一個角色 02:25 創業者最強：強迫問對問題的 /plan 03:26 工程師必看：60 秒自動 QA 05:26 一人跑 10 個 AI agent，不是比喻 07:20 📝 懶人包 ∙ YC CEO Garry Tan 開源 gstack，核心設計是讓 Claude Code 切換成不同的「認知模式」，每個斜線指令對應一個明確角色，從創辦人產品思維到自動化 QA ∙ `/plan-ceo-review`

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1:38

不是 AI 不夠強，是你的指令太模糊：Hormozi 的工作流框架

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2026/03/15

職位思維在問「AI 能不能當剪輯師」，工作流思維問「剪輯師的哪個步驟可以自動化」。Hormozi 用 7 個節點的真實流水線，示範如何把模糊指令變成 AI 可執行的具體動作。 ⭐ 文章深度讀：整理了讓 AI 確實執行的三個關鍵問題：任務需要什麼輸入、完成條件是什麼、輸出長什麼樣 → https://heymaibao.com/ai-workflow-not-roles/ ⚡ 章節重點 AI 效果差的真正原因 00:00 職位思維 vs 工作流思維 01:20 Hormozi 的 7 步驟流水線 03:09 寫出有效 AI 指令的黃金準則 04:58 後台行政，今天就能全自動 06:10 你的第一步：從最小動作開始 07:14 📝 懶人包 ∙ 職位思維已經過時：「我要找 AI 剪輯師」是錯誤框架。正確問法是：剪輯師在做哪些動作？每個動作需要什麼輸入、產出什麼？然後逐步自動化。 ∙ AI 不懂模糊語言：「讓它更有魅力」這個指令毫無用處。「說話速度加快、頭抬高、點頭回應對方說話」才是 AI 能執行的。指令的具體程度決定 AI 的執行品質。 ∙

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