脈報

By 思思主播

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FAQs about 脈報:

How many episodes does 脈報 have?

The podcast currently has 572 episodes available.

脈報 episodes:

May 26, 2026 Matt Pocock 用 handoff 接住 AI，不再被 compact 綁住

Matt Pocock 做了一個 handoff skill，不靠 compact 壓縮歷史，而是把當前 AI session 的純度保留下來。本文拆解設計思路、與 compact 的差別、grilling 場景的兩種用法。

⭐ 文章深度讀：與其想 compact，不如先問「這件事屬不屬於當前 session」。下次冒出想另外做的念頭，就用 handoff 切走，主軸維持純粹。

→ https://heymaibao.com/matt-pocock-handoff-vs-compact/

⚡ 章節重點

開場 00:00

為什麼 AI 越聊越鈍 01:23

compact 不是唯一解 02:39

handoff skill 在做什麼 03:55

場景一 grilling 中分流 05:03

場景二 prototype 迴圈 06:12

markdown 跨 agent 流動 07:21

session 思維升級 08:02

收尾與小挑戰 08:48

📝 懶人包

∙ compact 是把同一個 session 壓縮續跑，會留下一層層「歷史沉積」，適合反覆 debug；handoff 則是把當前 session 的一個切片獨立丟給另一個 agent，主軸不被稀釋。

∙ Matt Pocock 的 `/handoff` skill 內容很短，核心就是「寫一份 handoff markdown 給新 agent 續跑，存到作業系統暫存區」。明示是拋棄式產物。

∙ 他最常用的場景是 grilling (他自己的另一個 skill，讓 AI 反問你問題、幫你想清楚需求) 中遇到超出當前範圍的任務當場 handoff 出去，或形成 grilling → prototype → handoff back 的迴圈，他自己把這比喻成「DIY sub agent」。

∙ 我的觀察：handoff 真正的價值不在 markdown 文件本身，而在它強迫你開始用「session 設計」的視角看 AI 工作流，而不是把 AI 當一個越塞越滿的對話視窗。

📚 參考資料

「/handoff is my new favourite skill」 (YouTube, 2026-05-21)

→ https://youtu.be/dtAJ2dOd3ko

公開的 skills 入口 (影片描述提供)

→ https://aihero.dev/s/YL1zWx
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10min
May 26, 2026 DHH：AI 不是讓你做得更快，而是讓你接以前不敢接的工作

Ruby on Rails 之父 DHH 半年前還在 Lex Fridman 節目猛批 AI 編碼工具，這個冬天卻全面改 agent-first。他說真正的解鎖不是 AI 變快，而是讓你敢接以前不會接的工作。

⭐ 文章深度讀：你手邊有哪些一直擱著的好點子，現在可以重新開？歡迎留言告訴我，我接下來會盯著看大家用 agent 真的做出了什麼。

→ https://heymaibao.com/dhh-ai-pie-exploding/

⚡ 章節重點

開場 00:00

從懷疑到擁抱 01:11

agent-first 的超級能力 02:34

專案的超級通貨膨脹 04:09

Peak Programmer 的殘酷真相 05:19

結語：你只是人肉打字機嗎 07:15

📝 懶人包

∙ DHH 把這次 AI 轉向歸因到兩件事同時抵達門檻：模型品質 (Claude Opus 4.5，他推測是 11 月 27 日發佈) 加上 agent harness (CLI 工具殼能讓 AI 自己呼叫終端機、瀏覽器、外部工具)。autocomplete (寫程式時 AI 一直幫你猜下一個字) 那一代失敗，不代表 AI 沒用。

∙ 他形容 agent 真正的價值不是把舊工作做得更快，而是讓他敢接以前不會接的工作。Omachi (他做的 Linux 發行版) 在版本發佈前他 90 分鐘清掉 100 個 pending PR，同事 Jeremy 把最快 1% 的請求從 4 毫秒壓到不到 0.5 毫秒，「以前根本不會接這種看似沒商業意義的專案」。

∙ DHH 押注「Peak Programmer」已過。重點不是程式設計師會失業，而是「以程式實作為瓶頸而拿高薪溢價」的時代結束。資深工程師反而被加速 5 到 10 倍。

∙ 我的觀察：DHH 這套 framing 對非程式設計師讀者也成立。別再問「AI 讓我快多少」，要問「我手邊有哪些一直擱著的好點子，現在可以重新開」。這才是 agent 時代真正的槓桿。

📚 參考資料

The Pragmatic Engineer：DHH's new way of writing code

→ https://youtu.be/JiWgKRgdgpI
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8min
May 26, 2026 會自我進化的 AI 代理 Hermes Agent，到底進化了什麼

Hermes Agent 是 Nous Research 推出的開源 AI 代理。我拆開它的三層記憶架構與「自我進化」的有限定義，並交代執行環境彈性，幫你判斷它跟你目前用的 AI 差在哪。

⭐ 文章深度讀：接下來幾週我會盯著 Hermes 跟主流 AI 工具 (ChatGPT、Claude projects、各家 AI IDE) 在「跨 session 記憶」這條軸上的進展，看誰真的把 memory 當第一性問題處理，誰只是把 memory 當行銷詞。

→ https://heymaibao.com/hermes-agent-self-improving/

⚡ 章節重點

開場 00:00

自我進化到底進化什麼 01:16

三層記憶架構 02:25

介面與算力分離 04:22

適合誰用加 MIT 開源 05:53

結語三問 07:05

📝 懶人包

∙ Hermes Agent 把跨 session 記憶拆成三層：Agent-Curated Memory (用 Honcho dialectic user modeling 持久化偏好)、Skill Memory (把完成過的任務變成可重用 skill，透過 `agentskills.io` open standard 可分享)、Session Search (用 FTS5 全文搜尋 + LLM 摘要回放歷史對話)。

∙ 「Self-improving」在這裡是限定詞，只發生在 workflow 跟 memory 層，不更新 foundation model 權重。Hermes 累積的是 skill、user model 跟 reusable procedures，不是線上微調。

∙ 它不綁在瀏覽器分頁裡。Messaging gateway 同時接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email，後端可以跑在 VPS、Modal、Daytona、Vercel Sandbox 等 serverless 環境，閒置時 hibernate，醒來時喚起，成本壓得很低。

∙ 我的觀察：Hermes 真正有意思的不是「有記憶」這件事 (這方向 ChatGPT、Claude projects、各家 IDE 早就在做)，而是「把 memory 當成可攜資產而不是 vendor 內建 feature」這個架構選擇。對你成不成立，要看你是不是真的跨 session 連續性敏感的人。

📚 參考資料

Hermes Agent 介紹長文 (X @nainsidwiv50980)

→ https://x.com/nainsidwiv50980/status/2059191739815281042?s=46
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8min
May 26, 2026 Codex 給 skill 的 context 只有 2%，你的描述塞爆書架

Codex 給 skills 的 context 只有 2%。steipete 寫了 skill-cleaner，用 Codex 自己的演算法找出最浪費 token 的描述、重複 skill 與沒被用過的 skill，預設只建議。

⭐ 文章深度讀：寫 skill 之前先問一句：這段描述每次對話都要被讀一次，它值嗎？

→ https://heymaibao.com/codex-skill-context-budget-cleaner/

⚡ 章節重點

開場 00:00

steipete 的提醒 01:09

2% 的硬上限 03:12

skill-cleaner 怎麼用 05:05

最稀有的設計品味 07:08

誰會用得到 08:30

📝 懶人包

∙ Codex 把所有啟用 skill 的 `name + description` 寫進每次對話的 system prompt，這些字不是「按需載入」，而是常駐。

∙ Codex 給 skills 的預算只有 context window 的 `2%`，超過就會被截掉，所以你寫越長，反而越容易讓自己的 skill 被切掉。

∙ skill-cleaner 是 steipete 寫的審計工具，用 Codex 自己的渲染演算法反推哪些 skill 是「最糟糕的犯規者」，找出過長描述、重複 skill、沒被用的 skill 與 root 來源。

∙ 我的觀察：這個工具最值得記下的不是「它幫你找」，而是它預設「先建議、不直接刪」。在現在這個一窩蜂 auto-fix 的時代，這份克制反而稀有。

📚 參考資料

skill-cleaner SKILL.md

→ https://github.com/steipete/agent-scripts/blob/main/skills/skill-cleaner/SKILL.md

steipete X 貼文

→ https://x.com/steipete/status/2058917897590673525?s=46
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10min
May 26, 2026 Theo 攤牌：Claude Code、Codex、Cursor 各自在賭哪個未來

Theo Browne 攤牌：Claude Code、Codex、Cursor 真正差別不是模型強弱，三家各自賭一種未來。Anthropic 賭模型更聰明、OpenAI 賭環境驗證、Cursor 賭你不在本機跑 code。

⭐ 文章深度讀：你信哪個未來會贏？留言告訴我你押哪一邊。

→ https://heymaibao.com/theo-claude-code-codex-cursor-bets/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Claude Code 賭模型聰明 01:33

Codex 賭環境驗證 02:49

Cursor 賭雲端未來 04:34

Dogfooding 內幕 06:01

你押哪一邊 07:33

📝 懶人包

∙ Claude Code (Anthropic) 賭的是「模型會更聰明」，所以策略是讓 AI 大量計算、大量呼叫 token 來解題，介面也做得像吃角子老虎，畫面熱鬧、隨時想截圖發推 (Theo 觀點)。

∙ Codex (OpenAI) 賭的是「現在的模型 + 環境驗證 (用 computer use 讓 AI 直接操作電腦螢幕去驗證) 更划算」，所以更新偏實用、不演 (Theo 觀點)。

∙ Cursor 賭得最遠：賭你以後根本不會在自己電腦上跑 code，而是在 Slack 裡 @ Cursor 的 bot，它開一台帶圖形介面的 Linux 機器把事做完 (Theo 觀點)。

∙ 我的觀察：這三個賭注差距不只是工程師選工具的事。Anthropic、OpenAI、Cursor 各自押的未來，慢慢會蔓延到所有 AI 助手 ── 寫文章的、做研究的、做行銷的，都會走進同一道分岔。Theo 自己從 Claude Code 跳船到 Codex，可能是個前兆。

📚 參考資料

Claude Code vs Codex vs Cursor (an honest comparison)

→ https://youtu.be/JMYspR42HFM
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10min
May 25, 2026 你的 AI agent 不是不夠聰明，是器官壞了：6 種神經疾病

AI agent 出包別急著換模型。X 帳號 voxyz_ai 把六種常見故障一對一對應到真實神經疾病，我整理重點，並點出 confabulation 與 disinhibition 為什麼是先補的兩條。

⭐ 文章深度讀：你家的 Agent 上次出包，是六條裡的哪一條？留言告訴我，我會挑幾則一起聊。

→ https://heymaibao.com/ai-agent-six-neurological-conditions/

⚡ 章節重點

開場 00:00

換姿態把 Agent 當 patient 看 01:15

來源失憶 Source Amnesia 02:03

虛構填空 Confabulation 03:04

幻肢狀態 Phantom Limb State 04:14

閉鎖症候群 Locked-in Syndrome 05:10

去抑制 Disinhibition 05:50

病覺缺失 Anosognosia 06:50

完整的身體才是解藥 07:45

📝 懶人包

∙ AI 沒有 hallucination (幻覺)。醫學上更準的詞是 confabulation (虛構填空)，這個改稱不是 voxyz_ai 首發，Ars Technica 與 PLOS Digital Health 主張多年。

∙ Agent 出包多半不是模型不夠聰明，是身體某個器官壞了：記憶、感知、tool channel、煞車、自檢，任何一個失能，再聰明的腦也救不了。

∙ 公開副作用 (發佈、付款、刪除、部署、訊息、憑證操作) 必須放在模型記憶之外，由外部 control plane 把關。

∙ 我的觀點：六條裡，我會優先補 confabulation 與 disinhibition 這兩條。前者改寫我看 AI 輸出的眼光，後者直接擋公開副作用災難。

📚 參考資料

Your OpenClaw / Hermes Gets Neurological Conditions Too: 6 Cases I've Diagnosed

→ https://x.com/voxyz_ai/status/2058586365034377230
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10min
May 25, 2026 每月燒 1.3M 美元跑 AI agent，其實是免費玩家的遊戲

有人 30 天在 OpenAI 燒了 1.3M 美元跑一個 AI agent 平台。我把這部拆解影片翻譯成一人創作者能用的判斷：示範者付的是免費 token，你練的應該是會省 token 的肌肉。

⭐ 文章深度讀：你會把「會省 token」當成日常肌肉開始練，還是再等等看 fluencer 那套燒法走多遠？留言告訴我你的選擇

→ https://heymaibao.com/token-maxing-free-player-game/

⚡ 章節重點

開場 00:00

那張瘋傳的 1.3M 帳單 00:29

fluencer 話術為什麼會反過來咬你 01:10

歷史的陷阱：上一次是微服務 02:26

CFO 的算術其實很簡單 04:02

OpenAI 那個 token utopia 還會回來嗎 05:07

建立你的省 token 肌肉 05:38

三加一懶人包與最後一問 06:49

📝 懶人包

∙ 影片作者引述的那則 X 貼文顯示，過去 30 天有人於 OpenAI 消耗約 1.3M 美元、603B tokens 跑一個 agent 平台 (OpenClaw)，但作者立刻提醒：示範者付的是 0 元 (來自研究額度)，跟隨者要付全價。

∙ 影片作者用 2016–2020 微服務狂熱當歷史類比，他朋友當年管 10 個 service 只有 3 個客戶，最後集體醒。他認為 token maxing 正在重演同一條曲線。

∙ 影片作者粗算 (假設工程師月薪 50k 美元)：1.3M / 月 ≈ 30 個工程師人力，企業 CFO 看到這個對照很快就會踩煞車。

∙ 我的觀察：對自費跑 AI 的知識工作者與一人創作者來說，這部影片真正值得帶走的不是「OpenAI 在浪費錢」，而是「現在這個時間點，把『會省 token』練成習慣，比追著 fluencer 燒 token 更有複利」。

📚 參考資料

Everyone is Wrong about Tokens (YouTube 影片)

→ https://youtu.be/0zw-Uk9KJiA?si=mJlEwtC2XbR2tSyI
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8min
May 25, 2026 六月 AI 大撞檔：Mythos、Sonnet 4.8、GPT 5.6 都在路上

六月可能擠進 Mythos 1、Sonnet 4.8 / Opus 4.8、GPT 5.6 三條 leak，但只有 DeepSeek v4 Pro 永久 75% 折扣 ($0.43 / $0.87 per 1M tokens) 是這週唯一不必等的事件

⭐ 文章深度讀：想在第一時間看到下一波模型 leak 整理，記得訂閱脈報。

→ https://heymaibao.com/june-ai-model-collision/

⚡ 章節重點

開場 00:00

DeepSeek v4 Pro 永久 75% 折扣 01:11

六月模型撞檔總覽 03:03

Mythos 1 Preview 03:23

Sonnet 4.8 與 Opus 4.8 跳過 4.7 04:11

GPT 5.6 與內部測試訊號 04:51

模型釋出前儀式 06:21

Anthropic 推進 productivity 07:00

算力與基礎設施務實面 07:44

結語 09:00

📝 懶人包

∙ Anthropic 旗艦 Mythos 1 Preview slug 在 Claude code、Claude security 等後端短暫露面，並出現在 Google Cloud 與 AWS 漏洞發現計畫的測試 (依 WorldofAI 影片轉述 Testing Catalog 報導)

∙ Sonnet 4.8 與 Opus 4.8 model slug 出現在 Google Vertex AI，傳聞 Sonnet 直接跳過 4.7、繼承 Opus 4.7 的視覺理解強化，預期六月中下旬發佈

∙ OpenAI GPT 5.6 與 5.6 Pro 預期六月發佈，內部測試 tag 包含 Iris Alpha、Ember Alpha、Beacon Alpha，開發者環境也出現 canary rollout 痕跡

∙ 我的觀點：六月確實是模型大月，但這四條只有 DeepSeek v4 Pro 把 75% 折扣寫成永久價 ($0.43 / 1M input、$0.87 / 1M output) 是現在就能立刻切換的事件，其他三條都還是 leak

📚 參考資料

Claude Opus 4.8 Leaked, GPT 5.6 Spotted, Mythos 1 Preview, & Deepseek v4 Pro UPDATE! AI NEWS

→ https://www.youtube.com/watch?v=rmXvS69ELvc
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10min
May 25, 2026 用了 12 個月 Claude Code 後切到 Codex，30 天心得整理

X 用戶 Avid 用了 12 個月 Claude Code 後切到 Codex，這篇拆解他 30 天看到的 Codex 全景：五個入口、AGENTS.md、Skills、Goal mode、Cloud 與跨工具驗證習慣。

⭐ 文章深度讀：全文連結與完整 surface map 已上線，看完影片若想往下挖 cross-provider verification 與 AGENTS.md，請看下方文章。

→ https://heymaibao.com/claude-code-to-codex-30-days/

⚡ 章節重點

開場 00:00

為什麼這位老用戶切了 00:33

六個關鍵部分總覽 01:27

典範轉移 01:45

五個協作介面 02:29

AGENTS.md 標準 03:23

水平擴充套件 04:15

跨工具驗證 06:13

心智模式大於工具 07:24

留給你的問題 08:18

📝 懶人包

∙ Codex 在 2026 年的定位：依該推文，Codex 已經不是「更聰明的 autocomplete」，而是一個完整的 agentic 軟體開發平台，會讀 codebase、寫 + 測 code、review PR、控制 Mac 桌面、瀏覽網頁、生成圖、排程任務，還會跨 session 記住你的偏好。

∙ 五個入口 (依該推文)：CLI、IDE 擴充、Desktop app (macOS 在 2026-02、Windows 在 2026-03-04 上線)、Cloud、In-app browser 加 Computer Use。每個入口對應你想跟 agent 黏多緊的不同情境。

∙ 依該推文，寫 code 的模型有個被稱作 sycophancy 的諂媚傾向，會偏向認為自己寫的是對的，所以自評不可信。作者主張的最低標準是 cross-provider verification：Codex 寫，Claude Code 審。

∙ 我的觀察：這篇真正最被低估的洞察不是「要不要轉 Codex」，而是「Claude Code 用戶可以拿來當 Codex 的 reviewer」這個跨工具組合。對多數讀者來說，這比全押 Codex 實用多了。

📚 參考資料

Post by @Av1dlive

→ https://x.com/av1dlive/status/2058485379091845308
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9min
May 25, 2026 AI 不會搶你的工作，但會讓你更忙：Dan Shipper 的悖論

Every CEO Dan Shipper 在 Lenny's Podcast 拋出 AI 悖論：自動化越多，人類工作越多。他預測公司 super agent、Codex 工作面、PM 與設計師都將是 AI 時代贏家。

⭐ 文章深度讀：你要在 AI 時代學會「ride the models」這件事。

→ https://heymaibao.com/ai-paradox-dan-shipper/

⚡ 章節重點

開場 00:00

自動化是一個謊言 01:38

未來工作的兩條軸線 02:56

SaaS 不會死 04:41

誰是 AI 時代的贏家 06:05

資深工程師基準測試 07:28

駕馭模型 08:59

收尾 09:31

📝 懶人包

∙ 自動化是一個謊言。每個 agent 都需要一個真的關心它的人，而那個人通常就是你。AI 越強，這種「照顧 agent」的工作只會越多。

∙ 未來一年工作會分成兩條軸線：公司一個 super agent 跑在 Slack 上 (像 Shopify 的 River、Ramp 的 agent)，加上你自己在 Codex 或 Claude Co-work 裡完成所有事，CLI 時代結束，GUI 回來了。

∙ 真正的 AI 贏家不是 AI 工程師，是 PM 和 Designer。他們本來就在判斷「該做什麼」和「該長什麼樣子」，AI 把「做出來」這件事變便宜，反而讓他們的判斷力被釋放。

∙ 我的觀察：脈報自己在用 OpenClaw 做工作流，Dan 親口說 OpenClaw 是「very hard agent harness to make work」這件事，我體感完全一致。Dan 從信仰個人 agent flip 到公司 super agent 的故事，可能是這集最有判斷價值的 1 分鐘。

📚 參考資料

The AI paradox: More automation, more humans, more work | Dan Shipper

→ https://youtu.be/4D3hDmGhFhA?si=v3EMOYrtyMQK0CBL
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11min

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