脈報

By 思思主播

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脈報 episodes:

March 28, 2026 Claude Code 兩大免費 Plugin：gstack 求快、CE 求複利

gstack 用虛擬團隊幫你一次做完所有事，CE 用經驗累積讓每次寫 code 更好。這篇比較兩個免費 Claude Code plugin 的核心差異和適用場景，也分享組合使用的方法。

⭐ 文章深度讀：整理了兩個 plugin 的核心差異和 7 步組合流程

→ https://heymaibao.com/claude-code-gstack-vs-compound-engineering-plugin/

⚡ 章節重點

兩種 AI 哲學的碰撞 00:00

gstack：把湖水煮沸的速度派 01:15

Compound Engineering：越做越好的複利派 02:44

速度 vs 複利：一張表看懂差異 04:36

七步組合技：兩個都用的聰明玩法 05:22

📝 懶人包

∙ gstack 是 Y Combinator (YC) CEO Garry Tan 的 Claude Code 完整設定，核心哲學是「做完所有事」，12 天拿下 40,000+ 顆 GitHub star，適合 solo builder (一人開發者) 快速出貨。

∙ Compound Engineering (CE) 是 Every.to 的工程作業系統，核心是 Plan → Work → Review → Compound 四步循環，每次任務結束都捕捉經驗存進專屬資料庫，讓下一次做同類事情更快更好，像複利一樣累積。

∙ 兩個 plugin 都是免費開源 (MIT 授權)，而且可以組合使用。

∙ 我的觀察：選哪個取決於你現在需要「一次做完所有事」還是「每次做得比上次好」，兩種需求不衝突，但切入點不同。

📚 參考資料

@ksimback 的 X 貼文

→ https://x.com/ksimback/status/2037168696259403929
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8min
March 28, 2026 用 Claude 當免費私人教練：7 個 prompt 打造完整健身計畫

請私人教練做 12 週計畫要花幾百英鎊，有人用 Claude 7 個 prompt 號稱 10 分鐘搞定。我拆開看了這些 prompt 的設計邏輯，也補上了原作者沒提到的使用成本與安全邊界。

⭐ 文章深度讀：

https://heymaibao.com/claude-fitness-prompts-personal-trainer/

📚 參考資料：

7 Claude prompts to level up your fitness (@hawks0x)

https://x.com/hawks0x/status/2037283568150594028
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7min
March 28, 2026 Codex Hooks 是什麼？5 種讓 AI 寫程式自動加護欄的新功能

Codex 新增 5 種 Hooks，在 AI 工作流程的關鍵時間點自動插入腳本。拆解每種 Hook 的用途和設計哲學，以及為什麼這個分工模式正在成為 AI coding 工具的標準做法。

⭐ 文章深度讀：拆解了每種 Hook 的用途和三步起手式

→ https://heymaibao.com/codex-hooks-ai-coding-guardrails/

⚡ 章節重點

給 AI 裝安全帶 00:00

一個指令毀掉整個專案 00:18

Hooks：AI 的自動護欄 01:18

五種 Hook 怎麼分工 02:58

不只 Codex 在做 04:35

三步開始你的第一條護欄 05:55

📝 懶人包

∙ Codex 新增 5 種 Hooks，讓使用者在 AI 工作流程的關鍵時間點插入自動化腳本

∙ 核心設計哲學是「AI 負責推理，Hook 負責保障」，不犧牲彈性就能加入確定性護欄

∙ 5 種 Hook 覆蓋了一個 AI 寫程式工作階段的完整生命週期，從啟動到結束都能控制

∙ 我的觀察：這個「AI 推理 + 腳本護欄」的分工模式不只 Codex 在做，Claude Code 也有類似的 Hooks 機制，正在成為 AI 寫程式工具的標準架構

📚 參考資料

Codex Just Quietly Released Hooks

→ https://x.com/llmjunky/status/2037570098756489284
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8min
March 28, 2026 Claude Code 變強的關鍵：.claude 資料夾 7 組件一次搞懂

完整拆解 Claude Code .claude 資料夾 7 組件的串聯邏輯。CLAUDE.md 當 Router 不當百科全書，Rules 按需載入，Skills 主動監聽。一篇搞懂怎麼設計你的 AI 工作流。
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8min
March 28, 2026 Claude Code 變強的關鍵：.claude 資料夾 7 組件一次搞懂

完整拆解 Claude Code .claude 資料夾 7 組件的串聯邏輯。CLAUDE.md 當 Router 不當百科全書，Rules 按需載入，Skills 主動監聽。一篇搞懂怎麼設計你的 AI 工作流。
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8min
March 28, 2026 AI 寫程式太快，人類審核跟不上：三種解法與一個悖論

AI 讓寫程式翻倍加速，審核卻成了新瓶頸。業界三種賭注：用 AI 改善審核、消滅審核、重建平台。但最值得建的東西幾乎確定是暫時的，你卻不能跳過它。完整分析在這。

⭐ 文章深度讀

整理了業界三種解法賭注的完整分析與一個你不能跳過的悖論

→ https://heymaibao.com/ai-coding-agent-pr-review-bottleneck/

⚡ 章節重點

AI 讓寫程式翻倍，但審核也翻倍 00:00

PR 為什麼正在變成塞車瓶頸 01:25

三種解法賭注：改善、消滅、重建 02:20

這跟非工程師的你有什麼關係 04:31

最值得建的東西注定是暫時的 06:19

📝 懶人包

∙ AI 讓程式碼的產出量暴增 (合併量多 98%)，但工程師每天花在審核的時間也多了 91%。瓶頸從「寫程式」轉移到了「審核程式」

∙ 業界出現三種解法賭注：用 AI 改善審核流程、直接消滅審核環節、重建整個開發平台。三者的共同方向是把人類的價值往上游推，從「逐行檢查」轉向「定義意圖」

∙ 現在最值得投入的解法幾乎確定是暫時的 (模型進步會吃掉它)，但你不能跳過這一步，因為 scaffolding (過渡性工具架構) 本身就是學習過程

∙ 我的觀察：這不只是工程師的事。任何用 AI 工具產出內容的人，都在經歷同樣的瓶頸遷移，差別只是你審核的對象從程式碼變成文案、圖片或策略

📚 參考資料

What Comes After the Pull Request

→ https://x.com/thenoahhein/status/2037573208707137639

Devin Review

→ https://cognition.ai/blog/devin-review

AI Software Engineering (Faros AI)

→ https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering

Code Review is Dead (Latent Space)

→ https://www.latent.space/p/reviews-dead

Harness Engineering (OpenAI)

→ https://openai.com/index/harness-engineering/

Symphony (OpenAI)

→ https://github.com/openai/symphony/blob/main/SPEC.md

The Harness Problem (Can Boluk)

→ https://blog.can.ac/2026/02/12/the-harness-problem/

Devin Annual Performance Review 2025 (Cognition)

→ https://cognition.ai/blog/devin-annual-performance-review-2025
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9min
March 28, 2026 每天用 AI 不代表你是 AI 原生：5 級自評框架看你在哪一級

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 年的核心能力不是寫好 prompt (提示詞)，而是 context engineering：管理 AI 運作的整個資訊環境，包含記憶、規則和檢索上下文。

∙ 我的觀察：這個框架清晰好用，但現實比二分法更複雜。多數人不是純增強或純原生，而是混合體。與其焦慮自己「還不夠原生」，不如盤點手上的流程，找出最值得重新設計的那一個。

📚 參考資料

How to become AI native

→ https://x.com/nyk_builderz/status/2037419750351839241
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9min
March 28, 2026 別再換模型了：同一個 AI 調 5 個設定，準確率直接翻倍

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 AI 犯錯，就把修正編碼進系統，讓它再也不犯同樣的錯」

∙ 我的觀察：harness engineering 這個詞是新的，但背後的思維不新。真正有價值的不是這個名詞本身，而是它把「改善系統而非更換工具」的直覺，變成了一套可重複、可累積的做法

📚 參考資料

Harness Engineering: Why the Best AI Engineers in 2026 Stopped Writing Code

→ https://x.com/heynavtoor/status/2037200578842157462
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9min
March 28, 2026 Paperclip 教你用 AI 開公司：CEO 到 QA 全部交給 Agent

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 Problem：AI agent 每次啟動都有能力但不知道自己是誰。你要用 heartbeat checklist 告訴它身份、任務和品質標準，就像管理一個很能幹但每天都失憶的員工。

∙ Dotta 的核心主張：AI 什麼都能做，除了知道你的價值觀。品味傳遞是 AI 時代創辦人不能外包的技能。

∙ 我的觀察：3 週 30K stars 反映的是市場對 agent 編排的渴望，不是產品成熟度的證明。Dotta 自己也坦承 sharable companies「完全未經驗證」，零人公司是 aspirational 標語。但 Paperclip 提出的問題是真的：如果你要管 10 個甚至 100 個 AI agent，你確實需要一套看得見、追得到的管理工具。

📚 參考資料

How to build an AI Agent company using Paperclip — The Startup Ideas Podcast

→ https://youtu.be/C3-4llQYT8o

How to build an AI Agent company using Paperclip — @startupideaspod

→ https://x.com/startupideaspod/status/2037247132927926452
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7min
March 27, 2026 Claude 2026 已上線功能太多？我幫你挑出最該先學的幾個

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 Cowork 用得好不好，關鍵不在 prompt 寫得多精，而在你有沒有花 45 分鐘建好 context files (上下文檔案)。建好之後，10 個字的指令就能產出可交付的成果。

∙ Claude 的開發者工具 Claude Code，真正差異化的不是命令列介面本身，是上面的擴展層：Skills、Hooks、MCP、Channels。配置完整的 Claude Code 跟只打字聊天，根本是兩個不同的工具。

∙ 我的觀察：功能清單看完，最大的陷阱是什麼都想試。真正能帶走的不是知道有哪些功能，而是從中挑 3-4 個串成自己的工作系統。

📚 參考資料

@kloss_xyz - Everything Claude Has Shipped in 2026 and How to Actually Use It

→ https://x.com/kloss_xyz/status/2036356467629162772
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10min

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