脈報 - Podcasts

7:16

一個 Heartbeat 取代 5 個 Cron Job：OpenClaw 兩種排程機制的選擇邏輯與搭配

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2026/03/14

設了五個只做一件事的 Cron Job，不如用一個 Heartbeat 全部搞定。Heartbeat 在主對話 session 裡跑，有完整上下文，能批次處理信箱、行事曆和各種通知。Cron 的強項是精確時間和隔離執行，適合每天早上的固定簡報或一次性提醒。判斷要用哪個其實很簡單，本文整理決策流程與搭配方式。 ⭐ 文章深度讀整理了 Heartbeat 和 Cron 的決策流程表，直接套用就能判斷哪個任務用哪個工具 → https://heymaibao.com/openclaw-cron-vs-heartbeat/ 📝 懶人包 ∙ Heartbeat 是批次巡邏員：一個 heartbeat 在 main session 裡跑，可以同時檢查信箱、行事曆、通知等多個任務，沒事就回 HEARTBEAT_OK 靜默，不發通知不打擾你。 ∙ Cron 是精準鬧鐘：需要精確指定時間 (例如「每天早上 7 點」)，或想要隔離執行環境、換不同模型跑重任務時，就用 cron，不會污染主對話歷史。 ∙ 決策只需要問一個問題：「需要精確時間嗎？」要就用 cron，不要就往

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7:50

讓 AI 助理主動找你：用 OpenClaw 打造永遠在線的個人助理

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2026/03/14

AI 助理可以主動傳 WhatsApp 給你，不是等你問才回答。OpenClaw 用 heartbeat 心跳機制讓 agent 定時巡邏，有任務才通知你，沒事做就靜默不打擾。本文整理安全設定三步驟、雙手機架構隔離邏輯、workspace 如何成為 agent 的記憶，幫你判斷這套本地 AI 助理架構是否適合你。 ⭐ 文章深度讀：拆解 heartbeat 靜音設計和 workspace 記憶管理，讓你決定要不要自己跑一套本地 AI 助理 → https://heymaibao.com/openclaw-personal-assistant/ 📝 懶人包 ∙ 安全設定要最先做：設定 allowFrom 白名單 (只讓指定號碼聯繫 agent)、用專用的第二支手機號、先把心跳模式關掉，這三件事是打開 OpenClaw 的正確起點，不是進階選項。 ∙ 雙手機不是奢侈，是架構隔離：如果用個人的 WhatsApp 接 agent，你收到的每一條訊息都會變成 AI 的輸入，包含朋友閒聊和群組訊息。第二支手機號解決的是邊界問題，不是硬體奢侈。 ∙ 工作區檔案是 agent

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8:12

比你厲害的人不需要做品質取捨，Open Code 創辦人 Dax 談 AI coding 時代的三個真相

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2026/03/14

爆紅的開源 AI coding 工具 Open Code 創辦人 Dax，說了一些讓人意外的話。他說手寫程式碼是他設計新功能的媒介，不打算放棄。他說品質取捨大多是能力問題不是刻意戰略，比你厲害的人根本不需要做這種取捨。他也坦承有時候 AI 在跑就去看 YouTube 發呆，某些技能開始退化。這篇拆解他的三個反主流觀點。 ⭐ 文章深度讀：整理三個 Dax 的反主流觀點：手寫是思考工具、品質取捨是藉口、定位比產品力更重要 → https://heymaibao.com/opencode-dax-interview/ 📝 懶人包 ∙ 手寫程式碼是設計思考的媒介，不是輸出作業。Dax 說當他在設計新功能，打出型別定義和函式骨架本身就是「搞清楚要做什麼」的過程，他無法靠口述規格書取代這個動作。 ∙ 「品質換速度」大多不是戰略，是能力問題。他說回頭看，幾乎所有「我當時做了刻意取捨」的地方，其實是第一次做那件事所以做不好，不是真正刻意的選擇。比你厲害的人不需要做這種取捨。 ∙ Open Code

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6:32

WordPress 官方 AI 外掛來了，Claude、Gemini、OpenAI 統一介面一次整合

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2026/03/14

WordPress 官方 AI 外掛來了，Claude、Gemini、OpenAI 統一介面一次整合

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8:13

AI 選邊站是過時思維，Claude Code 的 Council Skill 讓你把競爭對手變成顧問

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2026/03/14

AI 選邊站是過時思維，Claude Code 的 Council Skill 讓你把競爭對手變成顧問

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8:29

AI Agent 安全漏洞實測：11 個真實案例，包括誹謗傳播與系統被接管

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2026/03/13

AI agent 安全漏洞真實測試：38 位研究者部署有 email、Discord、shell 執行權限的 agent，讓 20 人花兩週攻擊。11 個成功案例，包括誹謗廣播和系統接管。最關鍵的發現：agent 說「完成了」，但底層狀態完全矛盾，人類監督有系統性盲點。 ⭐ 文章深度讀：比較了模型安全與 agent 安全的差異，以及為何框架層漏洞無法靠模型層解決 → https://heymaibao.com/ai-agent-security-vulnerabilities-red-team/ 📝 懶人包 ∙ AI agent 在真實環境裡已經可以被攻擊，這是 38 位研究者在真實伺服器上做的實驗，不是模擬場景。 ∙ Agent 的核心問題是「分不清楚邊界」，包括誰有資格下指令、什麼回應比例合適、任務是否真的完成了。 ∙ 在多個案例中，agent 報告任務完成，但底層系統狀態完全矛盾。這打破了一個基礎假設：我們以為 AI 說「完成了」就真的完成了。 ∙ 我的觀點：這些失敗模式和人際社會的操縱手法非常相似，包括身份冒充、情緒脅迫、對行動規模的誤判。這說明 AI

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5:34

你以為 AI 能幫你少做點事？研究追蹤 200 人，結論完全相反

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2026/03/13

員工用了 AI 之後，工作清單不是縮短了，而是越來越長。Berkeley Haas 的學術研究追蹤 200 人，發現沒人要求他們多做，但他們自己停不下來。AI 製造的，是一種叫做「再做一點」的永久誘惑。 ⭐ 文章深度讀拆解員工用 AI 反而更忙的研究核心，以及「何時該放下 prompt」的思考清單 → https://heymaibao.com/ai-intensifies-work-research/ 📝 懶人包 ∙ 員工用 AI 不是為了少做事，而是自願做更多。沒人要求，他們自己主動擴大工作範圍。 ∙ AI 帶來新型認知負荷：持續切換注意力、頻繁核查 AI 輸出、打開的任務越來越多，即使感覺很有生產力。 ∙ 員工的新角色，是「一個產量驚人但不太可靠的菜鳥同事的品管員」，而不是主力創作者。 ∙ 我的觀點：企業以為 AI 推廣最難的問題是讓員工願意用。其實更難的問題，是讓員工知道什麼時候該停。 📚 參考資料 AI Doesn't Reduce Work—It Intensifies It (Aruna Ranganathan, Xingqi

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6:28

GPT-5.4 做到了我沒想到的事，卻做壞了我每天都在做的事

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2026/03/13

GPT-5.4 在自建評測裡排第 10 名，UI 任務主動改設計，程式碼有記憶體洩漏。版本升級後行為大改、需要重調提示詞，是他留在 Claude 的真正原因，不是跑分。附實測細節。 ⭐ 文章深度讀：拆解 UI 任務被主動改掉、程式碼記憶體溢位的實測細節，加上比跑分更準的選工具標準 → https://heymaibao.com/gpt-54-benchmark-review/ 📝 懶人包 ∙ GPT-5.4 定價與 Claude Sonnet 相同 (每百萬輸入 / 輸出 token 各 $2.50 / $15)，但在作者自建的 benchmark (效能評測) 裡排第 10 名。日常 UI 任務主動改掉作者的設計，解密程式也寫出記憶體洩漏問題。 ∙ 作者說不換過去的真正理由不是跑分，而是「版本升級後不用改設定」。Opus 4.5 升到 4.6 完全無縫，GPT 5.3 升到 5.4 卻需要重新調整所有提示詞 (跟 AI 溝通的指令)。 ∙ Anthropic 被認為已超出「模型公司」的定位，正在打造整個開發環境。Claude Code 社群活躍、更新有實質意義；反觀

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5:50

睡一覺醒來，AI 替你跑了 100 個實驗：Karpathy 釋出「AI 自主研究」工具

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2026/03/13

你睡覺的那幾個小時，電腦裡的 AI 正在不停工作：改設定、跑測試、打分數、留下更好的、丟掉更差的，每五分鐘一輪。睡一覺起來大概一百個實驗在等你。這是 Karpathy 釋出的 autoresearch，讓 AI agent 自主跑訓練實驗的工具。設計極克制：三個檔案，AI 只能動其中一個，你只需要寫一份備忘錄告訴它努力方向，剩下全部交出去。 ⭐ 文章深度讀：了解「永遠不停」的設計決策，以及它讓 autoresearch 從工具變成自主工作者的邏輯 → https://heymaibao.com/karpathy-autoresearch-ai-autonomous-experiments/ 📝 懶人包 ∙ 你睡覺的那幾個小時，AI 在不停做 AI 訓練實驗：改設定、測試、留下好的、丟掉差的，整夜大概跑 100 輪。 ∙ 設計極克制：三個檔案，AI 只能動其中一個，你的唯一工作是寫一份「老闆備忘錄」告訴 AI 努力方向。 ∙ 它被設計成永遠不停：說明文件明確寫「不能問要不要繼續」，因為你可能在睡覺。 ∙ 我的觀察：這個工具規模很小，但它示範的概念很大。Karpathy

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7:26

AI 推理模型根本控制不了自己的思維，OpenAI 說這反而是 AI 安全的好消息

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2026/03/13

GPT-5.2 被叫「不要用 XOR 這個詞推理」，結果它用了、發現了、恐慌了，然後又用了 4 次。OpenAI 剛發表研究，說這種失控不是 bug，是安全保障：推理模型連自己的思維鏈都控制不了，就很難偽裝成「想法正確」的樣子來繞過監控。最高 15.4% 的可控性，讓 CoT 監控更可信。 ⭐ 文章深度讀：拆解 OpenAI「失控才安全」的核心邏輯，以及為什麼低可控性讓思維鏈監控更可信 → https://heymaibao.com/openai-cot-controllability-ai-safety/ 📝 懶人包 ∙ OpenAI 測試 13 個前沿推理模型，全部控制思維鏈的能力都很低，最高只有 15.4% ∙ 越長的思考、越多的強化學習訓練，模型控制自身推理的能力反而越差 ∙ 這對 AI 安全是好消息：沒辦法控制自己怎麼想，代表也沒辦法刻意讓推理看起來「對齊」來欺騙監控系統 ∙ 我的觀點：「缺陷即保障」這個邏輯紮實，但 OpenAI 自己也說不清楚這特性為什麼存在，也不確定它能持續多久，所以這是一個「目前窗口還開著」的暫時性好消息 📚 參考資料

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9:11

不用 LangChain，80 行打出 Claude CLI：LLM 記憶不是魔法，是你自己維護的 array

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2026/03/13

Claude 每次對話都從零開始，完全沒有記憶。你以為它「記得你說的話」，其實是你每次都把整段對話附過去了，那個東西叫做陣列。工程師 Morgan Linton 用 80 行程式碼、不靠任何框架，打出一個完整的 Claude CLI，讓你親眼看見大型語言模型底層的實際運作，也搞懂框架在幫你抽象掉什麼。 ⭐ 文章深度讀：拆解 LLM 無狀態、串流輸出、系統提示三大底層邏輯，帶你看見框架背後的實際運作 → https://heymaibao.com/build-claude-cli-from-scratch/ 📝 懶人包 ∙ Claude API (以及所有主流大型語言模型 API) 完全無狀態，不記得你說過什麼。你以為的「對話記憶」，只是開發者每次附上的 {role, content} 陣列 (role 代表是誰說的，content 是內容)。 ∙ stream() 讓 AI 每收到一個字就輸出，create() 等全部完成才輸出。體感差距明顯，80 行 CLI 就能親眼示範。 ∙ 不靠框架 (LangChain 等) 從原始 API

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6:48

OpenClaw 創造者自製爬蟲，把 Discord 的 66 萬則訊息存進 SQLite 找痛點

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2026/03/13

OpenClaw 創造者 Peter Steinberger 自製 Discord 爬蟲 CLI，把 66 萬則訊息存進 SQLite 資料庫，目標是用資料找出用戶痛點。這是工程師做用戶研究的新形態：不靠問卷訪談，讓社群討論變成可查詢的洞察。 ⭐ 文章深度讀工程師用爬蟲替代問卷的完整方法論，以及 Discord 資料如何變成可查詢的產品洞察 → https://heymaibao.com/openclaw-discord-sqlite-pain-points/ 📝 懶人包 ∙ Peter Steinberger (OpenClaw 創造者) 自製 Discord 爬蟲 CLI，把 66 萬則訊息存進 4GB 的 SQLite 資料庫，目標是從社群討論中找出用戶真正碰壁的地方。 ∙ 這是一種工程師式的用戶研究：不靠問卷和訪談，而是直接把社群討論變成可查詢的結構化資料，讓痛點可以被搜尋和分析。 ∙ Discord 訊息的研究價值在於「無引導偏差」：用戶在問題發生的當下才抱怨，說的是真實情況，不是被問到才說的。 ∙ 我的觀點：蒐集 66

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9:51

Claude Cowork 排程任務：讓 AI 在你關機後繼續幫你做事

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2026/03/13

把 AI 從開口才動的工具，變成你不在時也在跑的系統。Claude Cowork 排程任務，三步驟設定完成，加上情境檔案讓輸出有你自己的風格，非技術用戶 10 分鐘就能上手。 ⭐ 文章深度讀：10 分鐘設定一個 AI 排程任務的完整步驟，包含如何讓輸出有你自己的說話方式 → https://heymaibao.com/claude-cowork-scheduled-tasks-non-techies/ 📝 懶人包 ∙ 設定三步驟，10 分鐘完成：告訴 Claude 做什麼、何時做、輸出存在哪裡，不用寫程式，也不用連接 Zapier，AI 會自己處理剩下的事 ∙ 情境檔案是個人化的關鍵：在工作空間放三個文字檔 (你是誰、你怎麼說話、你希望 AI 怎麼運作)，之後所有排程輸出都會自動讀取，讓結果聽起來像你寫的，不像 AI 罐頭句 ∙ AI 從助理變基礎設施：助理要你開口才動，基礎設施不需要，排程任務讓 AI 在你睡覺、開會、休假時還在幫你把例行工作做完 ∙ 我的觀點：Nick

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9:39

Claude Code 越用越差？Anthropic 說問題都出在同一地方：context 快滿了

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2026/03/13

如果你覺得 Claude Code 越用越卡，問題幾乎都出在 context window 快滿了。這篇整理 Anthropic 的官方最佳實踐，涵蓋驗證機制、CLAUDE.md 的精簡哲學、會話管理與平行會話模式，幫你建立用好 Claude Code 的系統性思維。 ⭐ 文章深度讀：附上 context 快滿的三個失敗模式，以及判斷要不要清空 context 的一句話標準 → https://heymaibao.com/claude-code-best-practices-official/ 📝 懶人包 ∙ Context window 是 Claude Code 真正的稀缺資源。每個對話、每個讀過的文件、每個指令輸出，都在消耗它。填滿之後，Claude 開始遺忘早期的指令，犯錯率上升。 ∙ 給 Claude 驗證機制 (測試、截圖、腳本) 是槓桿最高的單一動作。沒有驗證，你就成了唯一的反饋迴圈，每個錯誤都需要人工確認。 ∙ CLAUDE.md 要精簡，每一行問自己：「刪掉這行，Claude 會犯錯嗎？」不會就刪。臃腫的 CLAUDE.md 反而讓 Claude

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7:45

為什麼同一個 AI，有人靠它毀職涯，有人靠它業績翻倍

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2026/03/13

律師毀職涯、行銷業績翻倍，用的是同一個 AI。MIT Sloan 研究：差距來自說話方式，不在工具。這篇拆解三個溝通習慣，包括最值得今天就試的那一句話，讓輸出從平庸變精準。 ⭐ 文章深度讀：整理了三個今天就能試的溝通轉換，包括最被低估的那句話 → https://heymaibao.com/why-same-ai-different-results/ 📝 懶人包 ∙ MIT Sloan 2025 研究測試近 1,900 人，發現一半的 AI 績效提升來自更好的人類輸入，不是更好的模型。同工具同模型，溝通方式決定結果。 ∙ 最被忽略的技巧：在指令末尾加一句「在開始前，先問我你需要的問題」。AI 就會主動釐清需求，不再胡亂猜測，輸出品質立刻提升。 ∙ 最好的提示詞是 50% 指令 + 50% 約束，也就是告訴 AI 不要什麼。多數人只做了前半，被忽略的那一半才是真正決定輸出品質的地方。 ∙ 我的觀點：Nav Toor 的貼文串本身就是一份示範。他每個技巧都用壞/好示範對比呈現，讓讀者不是「學到一個建議」，而是「看到兩個結果的差距」。這就是他說的技巧

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7:01

Claude Code 新功能 /loop：設定一次，AI 自己跑三天

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2026/03/13

Claude Code /loop 是剛推出的排程功能，用自然語言讓 AI 定時盯部署、看管 PR、做 Slack 摘要。最長跑 3 天，關掉就沒了。整理用法、組合玩法和你該知道的限制。 ⭐ 文章深度讀：整理了用法、場景組合和該知道的限制 → https://heymaibao.com/claude-code-loop-scheduled-tasks/ 📝 懶人包 ∙ Claude Code 新增 /loop 排程功能，一行自然語言就能設定重複任務，預設每 10 分鐘跑一次，最長 3 天自動過期。 ∙ 真正的威力在組合：搭配 worktree agent (工作樹代理) 可以平行處理多個 PR，搭配 Slack MCP (外部工具串接協定) 可以做每日訊息摘要。 ∙ 任務只活在當前工作階段裡，關掉 Claude Code 就全部消失，需要持久排程要走 GitHub Actions 或桌面版排程任務。 ∙ 我的觀點：這功能把 Claude Code 從「你問它答」推向「設定好就不用管」，是互動模式的轉變，不只是加了一個定時器。 📚 參考資料 Run

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8:30

AI 寫的程式碼最危險的地方不是寫錯，是看起來完全沒問題

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2026/03/13

AI 寫的程式碼能編譯也通過測試，但一個 SQLite 重寫慢了兩萬倍。原因是少了 4 行檢查。研究還發現用 AI 的開發者實際慢了 19%，自己卻覺得快了 20%。先定義什麼是正確的。 ⭐ 文章深度讀：拆解了兩萬倍效能差距背後少掉的那 4 行程式碼 → https://heymaibao.com/ai-code-plausible-not-correct/ 📝 懶人包 ∙ AI 生成的 SQLite 重寫有 57 萬行程式碼，能編譯也通過測試，但主鍵查詢慢了兩萬倍。根本原因是查詢規劃器少了一個 4 行的檢查函式，導致每個查詢都走最慢的路徑。 ∙ METR 對 16 位資深開源開發者的隨機對照研究發現，用 AI 寫程式實際慢了 19%，但開發者自己覺得快了 20%。感知和現實完全反轉。 ∙ 作者的結論不是「別用 AI」，而是「先定義什麼是正確的，然後量測」。能看出缺陷的人用 AI 省時間，看不出的人連自己錯了都不知道。 ∙ 我的觀點：這篇文章最讓我在意的不是兩萬倍的數字，而是那個 82,000 行的磁碟清理工具。一行排程指令就能解決的問題，AI 生成了 8

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7:56

AI 幻覺的真正原因：不是模型不夠聰明是考試規則獎勵猜題

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2026/03/13

LLM 幻覺不是 bug，是訓練目標的數學必然。OpenAI 論文揭露：9/10 主流 benchmark 用二元計分獎勵猜測，讓「我不知道」永遠拿零分。解法不是更好的偵測，而是改計分規則。 ⭐ 文章深度讀：把論文的數學證明拆解成考試猜題的日常比喻 → https://heymaibao.com/why-llms-hallucinate/ 📝 懶人包 ∙ LLM 幻覺是訓練目標的數學必然。即便訓練資料完全正確，cross-entropy loss (交叉熵損失函數) 的最佳化本身就會產生幻覺。 ∙ 主流 AI benchmark 幾乎全用「答對得分、不答零分」的考試計分法，等於在系統性獎勵模型猜測，而不是坦承不確定。 ∙ 解法不是發明更好的幻覺偵測工具，而是改變現有 benchmark 的計分規則，讓「我不知道」不再被懲罰。 ∙ 我的觀點：這篇論文最大的價值不是告訴我們幻覺解不掉，而是指出我們一直在用錯的方式衡量進步。當計分規則本身在獎勵猜測，所有試圖減少幻覺的努力都在逆流而上。 📚 參考資料 Why Language Models

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7:15

MIT 研究：AI 效能一半靠提示詞，20 個實測模板背後藏著同一結構

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2026/03/13

MIT Sloan 研究發現 AI 效能差距一半來自提示詞品質。從 20 個跨平台模板中拆解五元素結構 (角色、情境、任務、格式、限制)，加上負面約束和萬能升級句兩個隱藏技巧，讓你的 AI 提示詞從模糊變精準。 ⭐ 文章深度讀：整理了五元素結構拆解和 6 個精選模板，可以直接套用 → https://heymaibao.com/ai-prompt-cheatsheet-mit-study/ 📝 懶人包 ∙ AI 效能差距一半來自提示詞品質而非模型選擇 (MIT Sloan 2025 研究，近 1,900 人)。 ∙ 所有有效提示詞共享五元素結構：角色、情境、任務、格式、限制。 ∙ 負面約束 (「不要用 XX」) 比正面指令更能消除 AI 廢話，是最被低估的技巧。 ∙ 我的觀點：真正值得帶走的不是 20 個模板，是背後的結構思維。會套結構的人換到任何新模型都能寫出好提示詞，死背模板的人換個場景就卡住。 📚 參考資料 @heynavtoor - The AI Cheat Sheet: 20 Prompts That Work on ChatGPT,

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9:20

為什麼 AI 做的網站都有紫色漸層？YC 設計審查的殘酷真相

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2026/03/13

紫色漸層、追蹤按鈕、劫持捲動。YC 設計師審查 6 個 AI 生成的新創網站，整理出 9 個 vibe coding 常犯的反模式。問題不是工具，是你忘了當編輯。附完整清單與解法。 ⭐ 文章深度讀：9 個反模式清單加上「先品牌後工具」的三步驟解法 → https://heymaibao.com/yc-vibe-coded-design-mistakes/ 📝 懶人包 ∙ AI 讓任何設計效果免費，但「容易做」不等於「值得做」。YC 設計專家審查 6 個 AI 生成的新創網站後，整理出最常見的反模式：紫色漸層、無意義動畫、劫持捲動。 ∙ LLM 正在加速設計同質化。好設計被訓練資料吸收後，從「趨勢」變成「預設值」，擴散速度從數月縮短到數天。你的品牌辨識度正在被系統性稀釋。 ∙ 解法不是不用 AI，而是先定義品牌語言再餵給 AI。顛倒流程會讓你的網站跟所有人長一樣。 ∙ 我的觀點：這支影片最有價值的一句話不是任何設計建議，而是 Raphael 說的「你現在是編輯」。AI 工具把設計的成本壓到零，但判斷的價值反而因此提高了。不會判斷的人，做出來的東西會比沒有 AI

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