脈報

打造 Claude Code 的 Anthropic 工程師 Boris 六個月沒寫過程式,還卸載 IDE,改成寫 loops 讓自動迴圈去指揮 Claude。他說引擎是模型,並建議把預算從人力換成 tokens。 ⭐ 文章深度讀：為什麼打造 Claude Code 的人半年沒寫程式,還勸你把預算從人換成 tokens → https://heymaibao.com/claude-code-creator-writes-loops/ ⚡ 章節重點 開場：創造者自己不寫程式了 00:00 他現在的工作是寫迴圈 01:54 真正的引擎是模型 04:06 用 token...

Every 實測 Anthropic 新模型 Fable 5 一週。benchmark 一個 prompt 拿 91 分、能自己跑 3-4 小時，但慢、貴、約 Opus 兩倍。最強卻不見得適合你，我整理它的強弱項。 ⭐ 文章深度讀：Fable 5 到底適不適合你，關鍵不在它多強，而在你手上有沒有夠大的問題 → https://heymaibao.com/anthropic-fable-5-week-test/ ⚡ 章節重點 被嫌太危險的最強模型 00:00 它是什麼：一台曲速引擎 02:01 多強：91 分與丟了就走 03:22 代價：慢、貴...

Anthropic 推出最強模型 Claude Fable 5 與解鎖版 Mythos 5，能力躍進又降價一半，卻幫它裝了煞車：敏感請求會自動換成 Opus 4.8。一篇看懂雙模型差異與實際影響。 ⭐ 文章深度讀：搞懂那道煞車什麼時候會踩到你，以及訂閱方案 6 月 23 日之後的收費變化 → https://heymaibao.com/claude-fable-5-mythos-5/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 同一個引擎兩種封裝 00:59 它到底有多強 02:08 那道煞車怎麼運作 03:52 對你的實際影響 06:37 總結...

為什麼連自製晶片的 Google 都得跟對手 Elon 租算力？這篇用 Theo 的影片拆解 AI 算力危機的四層供應鏈瓶頸，解釋為什麼砸錢也快不了，以及真正的贏家為什麼是 Nvidia。 ⭐ 文章深度讀：算力危機接下來會更嚴重還是緩解 → https://heymaibao.com/ai-compute-crisis-google-rents-from-elon/ ⚡ 章節重點 連 Google 都得跟 Elon 租算力 00:00 算力荒到底有多嚴重 00:50 供應鏈的四層瓶頸 01:59 為什麼不能直接多蓋幾座廠 05:24 誰是...

一場罕見坦白的訪談：Google CEO Pichai 承認在 AI coding 落後 Anthropic 與 OpenAI，新模型剛上線就被嫌。他也談競賽節奏、TPU 策略、就業前景與越來越近的 AGI。 ⭐ 文章深度讀：你覺得 Google 這次親口認落後，是真誠面對還是預期管理式的公關？ → https://heymaibao.com/google-ceo-admits-coding-behind/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 Google 到底落後在哪 01:21 追趕武器 Antigravity 02:26 30 到 60 天像 5 年 03:34 AI 會不會...

OpenAI 攤牌三大目標：打造能自動化研究的 AI、加速經濟並共享收益、給每個人一個個人 AGI。唯一硬時間錨 2028 年 3 月，原文標為內部信念，幫你把硬資訊跟空話分開。 ⭐ 文章深度讀：OpenAI 會不會在 2028 年 3 月前，把收益分配與個人 AGI 普惠的具體機制端上桌 → https://heymaibao.com/openai-three-goals-2028-personal-agi/ ⚡ 章節重點 開場：又一篇 AI 願景宣言？ 00:00 目標一：打造會自己做研究的 AI 01:41 2028 年 3 月...

AI 會寫程式已經不稀奇，難的是讓它在整段開發流程裡不掉脈絡。20k 星的 Claude Code 外掛 Compound Engineering 這個月就在解這題，從詞彙字典到克制設計，幫你抓重點。 ⭐ 文章深度讀：我把這套外掛這個月最值得學的幾個點整理成完整圖文 → https://heymaibao.com/compound-engineering-context-update/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 真正難的不是寫 code 00:30 為什麼爆紅到 20k 星 01:19 CONCEPTS.md：給專案一本字典 01:42 好的 AI...

AI 不只會寫程式，還能當你的私人家教。Matt Pocock 的 teach skill 把 Claude Code 變成記得你進度的老師，連魔術方塊都教得會，關鍵是一個常被忽略的有狀態設計。 ⭐ 文章深度讀：把這套有狀態設計搬到你自己的學習或工作流，完整圖文版我整理在脈報 → https://heymaibao.com/ai-personal-tutor-teach-skill/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 你的 AI 會記住你嗎 01:03 有狀態與無狀態的差別 01:36 實測：教我還原魔術方塊 02:41 近側發...

Anthropic 攤開內部數據：超過 80% 程式碼由 Claude 寫、工程師產出 8 倍於 2024，卻同時說願意可驗證地暫停前沿 AI。一篇拆解遞迴自我改進真相、taste 暗線與對齊風險。 ⭐ 文章深度讀：Anthropic 接下來幾個月要辦的 RSI 政策對話會生出什麼具體共識 → https://heymaibao.com/anthropic-recursive-self-improvement/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 80% 的程式碼是 AI 寫的 00:26 AI 一年內進化有多快 01:25 數字會騙人，方向沒騙人 02:...

AI 公司想包成訂閱賣你的功能，PewDiePie 免費開源做了一套自架 AI 工作站。ThePrimeagen 看完直呼跪。這篇談它的功能、為何是隱私宣言，還有一個人專案能撐多久的隱憂。 ⭐ 文章深度讀：Odysius 的完整功能清單、它到底抄了誰，以及我為什麼說它撐不撐得久還是問號，文章裡講得更細 → https://heymaibao.com/pewdiepie-free-self-hosted-ai-workspace/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 Odysius 到底是什麼 01:10 一個人做完 AI 公司的產品...

最近 AI 圈很流行一句話：別再 prompt agent，去設計 loop。可是 loop 到底是什麼、你需不需要學？這篇用 Claude Code 和 openclaw 兩套做法解釋清楚，再給你務實判斷。 ⭐ 文章深度讀：到底該不該動手做 loop，我把判斷標準和務實做法整理在文章裡 → https://heymaibao.com/what-are-agent-loops/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 別再 prompt AI，兩段爆紅的話 00:36 loop 到底是什麼 01:48 你需不需要 loop 03:31 Boris 與 Peter 兩套做...

Remotion 還是 HyperFrames？社群早就不打這場仗。拆解 agent 影片工具的媒介之爭、one-shot 神話與 pacing 天花板，附兩套 prompting 心法，幫你按手邊的活選對工具。 ⭐ 文章深度讀：選工不選邊的完整判斷框架，加兩套 prompting 心法逐條拆解 → https://heymaibao.com/remotion-vs-hyperframes-ai-video/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 社群早就不打這場仗 00:42 媒介之爭：HTML 對 React 01:31 打破 one-shot 神話 02:29 節奏是品質...

OpenClaw 頂端玩家悄悄跳槽 Hermes，攤開一套讓 AI agent 帳單變便宜又能賺錢的工作流，涵蓋 context 衛生、依模型分 profile、cron 全天候商機掃描與本地模型成本。 ⭐ 文章深度讀：省 AI 帳單的 context 衛生三步驟，加上那個全天候商機掃描 cron 的設定邏輯 → https://heymaibao.com/ai-agent-cost-cutting-workflow/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 OpenClaw 高手為何跳槽 Hermes 00:44 為什麼你的 AI 帳單會爆 01:50 依模型分工，別...

YC 執行長炫耀靠 AI 一天寫 37000 行程式碼，但頂尖工程師其實都很懶。從 Theo 與 Brian Cantrill 的角度，看為何行數崇拜正在讓軟體變糟，以及 AI 時代我們該守住什麼。 ⭐ 文章深度讀：完整版多了我對行數崇拜與「爛軟體不再自然死亡」的判斷 → https://heymaibao.com/ai-erodes-programmer-laziness/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 一天 37000 行的數字反差 00:40 行數崇拜的謬誤 02:19 懶惰為什麼是工程師的美德 03:27 為什麼 AI 天...

一位 YC 創辦人示範他幾乎不寫程式碼的工作流：用語音把任務派給多個並行 AI agent，卻同時設「AI 禁區」防爛碼、堅持不讓 AI 當架構師，token 全開卻刻意少寫 code。 ⭐ 文章深度讀：完整圖文版和我整理的適用邊界都在文章裡 → https://heymaibao.com/yc-founder-barely-writes-code-voice-agents/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 不寫 code 的工程師日常 01:15 token 隨便燒，行數卻要省 02:45 在 codebase 劃出 AI 禁區 04:43 code 變...

多數人一開 plan mode 就讓 AI 直接 build，模型只能亂猜。這位創作者先多輪對話把 context 和取捨聊清楚，才進 plan mode、生成計畫檔再 build。看他的四步流程。 ⭐ 文章深度讀：plan mode 之前那段對話到底要聊什麼才不會白規劃 → https://heymaibao.com/planning-before-plan-mode/ ⚡ 章節重點 plan mode 被你用錯了 00:00 薄用法為何常常翻車 00:34 顛覆認知的四步流程 02:17 實戰：Expo 還是原生 Swift UI 03:26 計畫檔才是...

把 Claude Code 變成替你工作的 AI 作業系統，關鍵不是模型而是分層餵 context。四個層級加一個 agent 寄爆 15 萬個信箱的教訓：指令不等於能力，授權要一階一階給。 ⭐ 文章深度讀：影片講完四個層級的觀念，但每一層實際怎麼一步步接上工具、又怎麼設好護欄，我整理在文章裡。 → https://heymaibao.com/claude-code-ai-operating-system/ ⚡ 章節重點 開場：模型不是護城河 00:00 為什麼是 Claude Code 不是 Chrome 00:39 先做一...

一位開源高手攤開他的 AI 工作流：有想法先讓 AI 寫計畫但自己不讀，多開分頁並行，把人當成下判斷的訊號。我挑出哪些心法值得學、哪些別照抄，還有他誠實的上癮警告。 ⭐ 文章深度讀：這套裡你最想先試哪一招，還是覺得哪一招其實不可行？ → https://heymaibao.com/agentic-engineering-workflow-mindset/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 不寫程式卻擠進開源前段班 00:37 心法一 計畫先行 02:22 心法二 做計畫但不讀計畫 03:14 心法三 極...

新 benchmark DeepSWE 顯示 GPT 5.5 領先 Opus 4.8，更快也更便宜。但主持人最值得記住的判斷是：你嫌 Opus 4.8 慢又愛幻覺時，問題可能出在 Claude Code，不是模型。 ⭐ 文章深度讀：Opus 4.8 到底是不是被 Claude Code 拖累，我把整集的判斷拆成一篇 → https://heymaibao.com/opus-4-8-held-back-by-claude-code/ ⚡ 章節重點 你以為在罵模型，其實在罵介面 00:00 跑分的真相：DeepSWE 與 SWE-bench Pro 01:07 問題真的出在介面...

Claude Code 新功能 dynamic workflows 讓 Claude 即時自寫工作框架，把活拆給多個分身。但寫這功能的 Anthropic 技術成員反而叫你想清楚再用，因為它很吃 token。 ⭐ 文章深度讀：六種 pattern 怎麼組、什麼時候反而別開 workflow，完整判斷都整理在文章裡 → https://heymaibao.com/claude-code-dynamic-workflows-when-to-use/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 官方的反常警告 00:39 認識動態工作流 01:42 破解三大失敗模式 03:16 實用的...

YouTuber Craig Hewitt 拆穿 always-on AI agent (Hermes、OpenClaw) 的 6 個迷思，從要花多少錢買電腦到「整個事業靠 agent 跑」的幻覺，幫你判斷它真正該用在哪。 ⭐ 文章深度讀：影片拆了 6 個迷思，但「哪些事該丟給 always-on agent、哪些該自己坐在鍵盤前做」這條判準，我在文章裡用一句話加實例講得更細 → https://heymaibao.com/ai-agent-six-lies/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 先記住這條判準 01:01 硬體沒那麼貴 01:26 便宜...

Microsoft SkillOpt 把調 agent skill 從手感試錯變成可量測訓練，模型凍結，被優化的是文字檔。一次看懂它的運作、論文報的效果，以及為何只在有標準答案的任務才適用。 ⭐ 文章深度讀：SkillOpt 的完整運作、論文數字與我說的硬邊界，影片沒講完的都整理在這篇 → https://heymaibao.com/microsoft-skillopt-self-evolving-agent-skills/ ⚡ 章節重點 開場 手動調 skill 的無限輪迴 00:00 SkillOpt 到底在訓練什麼 01:18 效果有多...

AI agent 並行工作時,難的不是排任務,是它們會失敗、當機、被退件。Hermes 的 Kanban 把每次嘗試、重試和交接都寫進資料模型,用四個場景看懂它跟普通待辦清單差在哪。 ⭐ 文章深度讀：你還在手動翻 log,救那些失敗的 AI 任務嗎? → https://heymaibao.com/hermes-kanban-ai-agents/ ⚡ 章節重點 開場:AI agent 真的需要看板嗎 00:00 為什麼傳統清單會崩 01:13 run-based 模型:把失敗當一等公民 01:49 三個操作面與六欄看板 02:19 場...

多代理 AI 老是互相踩線、崩潰全毀？這位 YouTuber 用一塊共享看板當協調層，讓最多 18 個 AI agent 平行接力做研究、判斷、產出，整條流程只留一個人類核可閘門。 ⭐ 文章深度讀：我把「協調為什麼才是多代理真正的瓶頸，以及這套看板設計哪裡值得抄、哪裡只是噱頭」整理進文章，用脈報的角度拆得比影片更白。 → https://heymaibao.com/multi-agent-kanban-workflow/ ⚡ 章節重點 開場：多代理為什麼老是壞掉 00:00 核心結論：別...

他剛蓋完 54 萬行程式碼，卻說那是替 AI agent 蓋的富士康工廠。Garry Tan 公開認錯：AI 時代狂寫 code 是過時本能，真正稀缺的是判斷力。本文拆解他的反省與爭議。 ⭐ 文章深度讀：走一遍你自己的專案，數數看有多少行 code 只是因為你不信任 AI 才寫的 → https://heymaibao.com/stop-building-foxconn-factory-for-agents/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 稀缺的是判斷力 00:55 54 萬行白工的代價 01:45 替 AI 蓋富士康工廠 03:29 skill...