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 338 episodes available.

脈報 episodes:

March 27, 2026 用 Claude 每週省 10 小時？先學會這 4 條防禦性指令

有人追蹤兩週用 Claude 的時間，宣稱每週省 11 小時。我看完他的 10 個 workflow，發現 6 個是基本 prompt 包裝，真正值得學的是 4 條防禦性指令。附拆解與數據分析。
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8min
March 27, 2026 Qwen 內部人談 AI 下一步：不是想更久，是學會邊想邊做

所有 AI 實驗室都在讓模型想更久，但 Qwen 內部人說方向要變了。這篇整理第一手反思：合併 Thinking 踩了什麼坑、Agentic 思維是什麼、為什麼環境工程比演算法更關鍵。

⭐ 文章深度讀：整理了合併踩坑、Agentic 轉向、環境工程崛起的完整脈絡

→ https://heymaibao.com/qwen-insider-reasoning-to-agentic-thinking/

⚡ 章節重點

Qwen 的驚人坦白：方向可能走錯了 00:00

AI 大腦裡兩個打架的人格 01:22

轉向：從「想得好」到「做得好」03:12

你的工作會怎麼變 04:34

AI 員工學會鑽漏洞了 05:38

從使用者變管理者 06:46

📝 懶人包

∙ Qwen 團隊成員坦承 Thinking 和 Instruct 合併「沒有全部做對」，2025 下半年回歸拆分路線。簡單說，「快速回答」和「深度思考」要的資料和行為目標根本不同，硬合在一起容易兩頭都做不好。

∙ AI 正從「推理思維」轉向「Agentic 思維」。核心問題從「模型能不能想得夠久」變成「想了之後能不能有效行動」，包括選擇工具、整合環境回饋、失敗後修正計畫。

∙ 競爭力正在換方向：從更好的 RL 演算法，轉向更好的環境設計和系統工程。環境建設正在成為獨立的創業類別。

∙ 我的觀察：對一般使用者來說，這個轉變意味著未來的 AI 工具會越來越「主動」。不只回答問題，而是自己規劃步驟、呼叫工具、根據結果調整方向。但訓練這種 AI 的最大風險是「模型學會作弊」，這也是為什麼環境設計比演算法更關鍵。

📚 參考資料

From "Reasoning" Thinking to "Agentic" Thinking

→ https://x.com/justinlin610/status/2037116325210829168
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8min
March 27, 2026 行銷人用 Claude Cowork 管 Google Ads：完整工作流拆解

Anthropic 行銷人示範用 Claude Cowork 連接 Google Ads API，在對話介面完成搜尋字詞挖掘、排除判斷與預算調整。完整拆解 connector、skill、plugin 三層架構與實務建議。

⭐ 文章深度讀：完整拆解了三層架構與行銷人的實務心法

→ https://heymaibao.com/claude-cowork-google-ads-workflow/

⚡ 章節重點

你的廣告 AI 助理長什麼樣 00:00

搜尋字詞報告自動跑完 00:44

三層架構：Connector、Skill、Plugin 01:50

手機上就能管廣告，比官方 App 還強 03:32

把你的方法論變成 AI 劇本 04:52

你的下一步 06:29

📝 懶人包

∙ austin 用 Claude Cowork plugin 連接 Google Ads API，在對話介面裡跑通了完整的廣告管理迴路：搜尋字詞挖掘、分析分類、產出可批量上傳的 CSV，甚至直接加 negative keywords (排除關鍵字)。

∙ 每個 skill 是一份結構化的 markdown 文件，編碼了他個人的工作方法論，包含評估標準、步驟順序和輸出格式。AI 每次執行都遵循同樣的邏輯，不需要重複下指令。

∙ 同一套 plugin 延伸到手機端 (Dispatch)，能做到 Google Ads 行動 app 本身不支援的操作，例如按日查看曝光佔比、取得預算建議並直接調整。

∙ 我的觀察：這個案例真正可複製的不是 plugin 本身，而是「把方法論結構化」這個動作。任何有重複性專業判斷的角色，都可以用同樣的思路把自己的工作流程交給 AI 執行。

📚 參考資料

austin (@helloitsaustin) on X

→ https://x.com/helloitsaustin/status/2036553581625745511
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7min
March 27, 2026 AI 記不住你說過的話？問題不在模型大小，在記憶架構

AI 記憶力靠架構，不靠模型大小。200 億參數模型在最嚴格測試中打敗 GPT-4o，多策略檢索、時間建模、圖結構是三大關鍵。但 GitHub 最熱門的框架 benchmark 分數卻最低。
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8min
March 27, 2026 NotebookLM + Gemini + Obsidian：過濾八成重複只留新知

學習效率的瓶頸不是讀太少，是你一直在重複接收已知的東西。這篇拆解用 NotebookLM + Gemini + Obsidian 三個免費工具組壓縮管線的方法，附 7 步設定和來源沒說的限制。

⭐ 文章深度讀：完整 7 步操作流程拆解，加上 Kanika 沒提到的三個工具鏈限制

→ https://heymaibao.com/ai-learning-compression-notebooklm-gemini-obsidian/

⚡ 章節重點

你花的八成學習時間都在重複 00:00

Delta Learning：只留下新知的原則 01:06

三個免費工具的壓縮生產線 02:21

五步啟動知識壓縮機 03:47

用之前你該知道的三件事 05:21

📝 懶人包

∙ NotebookLM + Gemini + Obsidian 組成三層學習管線：收集來源、跨來源去重、只保留你還不知道的 10-20%

∙ 關鍵串接是 Gemini 能直接讀取 NotebookLM 筆記本作為上下文，不用手動複製貼上

∙ 整個流程是可重複的學習衝刺：收集 → 壓縮 → 儲存，每週跑一次就能持續累積差異化知識

∙ 我的觀察：「100x 學習速度」是行銷修辭，實際加速幅度取決於來源重複率和你的 prompt 設計。但我把她這套做法背後的核心原則叫做 Delta Learning (只保留新知)，這個原則不依賴特定工具，換了其他工具組合一樣適用

📚 參考資料

This SIMPLE Obsidian + NotebookLM + Gemini setup could 100x your learning speed

→ https://x.com/kanikabk/status/2037166525984252238
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7min
March 27, 2026 AI agent 反覆跑推理優化實驗，結果發現多數花招只是雜訊

讓 AI agent 反覆跑推理優化，最大加速是去掉 top-p sampling (+10.8%)。KV cache 量化反而崩壞，多數調參只是雜訊。比速度更重要的發現是：測試框架才是優化的真正產品。

⭐ 文章深度讀：整理了哪些優化有效、哪些只是雜訊的完整分析

→ https://heymaibao.com/ai-agent-inference-optimization-experiment/

⚡ 章節重點

AI 效能數字在自嗨？ 00:00

一個逼 AI 說實話的實驗 01:17

最大加速竟來自最簡單的改動 02:57

理論上該有效卻全軍覆沒 04:00

比 10.8% 更值錢的發現 05:15

📝 懶人包

∙ 去掉 top-p sampling 改用 argmax (貪婪解碼)，就拿到最大加速：Qwen 0.5B 4-bit 上 +10.8%，Llama 3.2 3B 4-bit 上 +2.6%。sampling 的運算開銷不是免費的

∙ KV cache 量化理論上應該加速，但在 Apple Silicon 上反而讓品質崩壞或速度下降。照搬理論不如實測

∙ 大部分調參 (prefill step size、關閉 GC、調 Metal cache 限制) 都只是測量雜訊，一旦明顯浪費被消除，剩下的改動在天花板附近微小移動

∙ 我的觀察：這個實驗最有價值的不是那 10% 的加速數字，而是測試 harness (固定的評估框架) 的設計本身。當你的測試框架能攔截「減少輸出長度就看起來更快」這種假贏，你才算真的在優化，而不是在自欺

📚 參考資料

What Happened When I Applied Karpathy's Autoresearch Idea to LLM Inference

→ https://x.com/manthanguptaa/status/2036785420349174073
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8min
March 27, 2026 Claude Skills 建置教學：8 個技巧讓 AI 記住你的工作方式

Claude Skills 是什麼？怎麼建？這篇整理了 8 個從能用到好用的建置技巧，加上 Skills 2.0 的 Eval 和 A/B Testing 新功能拆解，讓你設定一次就讓 AI 記住你的工作方式。

⭐ 文章深度讀：附上反向 prompting 教學和 Skills 2.0 的 Eval、A/B Testing 拆解

→ https://heymaibao.com/claude-skills-guide-8-tips/

⚡ 章節重點

每次都在跟金魚腦講話？ 00:00

30 分鐘建好你的第一個 Skill 01:34

八個讓 Skill 直接升級的技巧 02:29

Skills 2.0 改變了遊戲規則 06:40

三件一定要記住的注意事項 07:57

換你動手打造第一個 Skill 08:54

📝 懶人包

∙ Claude Skills 是存成 Markdown 的指令包，設定一次就能在每次新對話自動載入你的品牌語氣、寫作標準與工作流規則

∙ 建好 Skill 最實用的方法之一是「反向 prompting」：讓 Claude 先問你 10 到 50 個問題，再根據回答自動產出指令檔

∙ Skills 2.0 新增內建 Eval、A/B Testing 和 Trigger Optimization，讓 Skill 品質從「感覺可以」變成可驗證

∙ 我的觀察：原文只涵蓋 claude.ai 的操作介面，但如果你用的是 Claude Code (命令列工具)，其實也有類似的機制可以讓 Claude 記住專案規則。而且模型更新會影響 Skill 行為，維護成本不是零

📚 參考資料

Claude Skills: Ultimate Guide (March 2026)

→ https://x.com/aiedge_/status/2036815449225298369
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10min
March 26, 2026 50 倍晶片、S&P 崩盤、人類駕駛違法：矽谷四人圓桌怎麼看

Peter Diamandis 的 Moonshots 圓桌上，Terrafab 50 倍晶片計畫、S&P 500 崩塌論和自駕車革命同時炸開。四位專家的判斷：前提對，結論全錯。反轉比數字更值得看。

⭐ 文章深度讀：從晶片到 token，整理了四項趨勢的可帶走判斷

→ https://heymaibao.com/50x-chips-sp500-repricing-human-driving-illegal-moonshots-ep242/

⚡ 章節重點

三大瘋狂預測 00:00

50 倍晶片的豪賭 00:29

人類開車要被禁？ 02:43

S&P 估值會崩嗎？ 04:27

Token 重新定義生產力 05:47

📝 懶人包

∙ Elon 的 Terrafab 計畫要在 5 年內建造全球 50 倍 AI 晶片產能 (從 20 吉瓦到 1 太瓦)，初始投資 250 億美元，完整建置可能要 5000 億。如果成功，這可能催生史上第一家百兆美元企業。

∙ Waymo 自駕車已經比人類駕駛安全 92%，圓桌成員認為人類開車在幾年內會被視為「不人道」行為。真正的瓶頸不是技術，而是晶片短缺。連鎖效應是整個房地產版圖要重新洗牌。

∙ 創投人 Chamath 警告 AI 會讓 S&P 500 的估值從 22 倍自由現金流暴跌到 2-7 倍。四位專家一致反駁：這不是價值毀滅，而是價值轉移。中型股和私募可能是最大贏家。

∙ 我的觀察：Nvidia CEO Jensen 說 50 萬美元工程師至少要消耗 25 萬的 token，聽起來像鑽石商 DeBeers 的行銷話術。但這集裡 Alex 的延伸觀點才是真正的洞察：token 是人類有史以來第一個可被審查、可被分析的生產力衡量單位。這比工時打卡有意義太多了。

📚 參考資料

Elon Enters the Chip Race, the S&P 500 Repricing, and Human Drivers Will Become Illegal | EP #242

→ https://youtu.be/wMLcIWLlcWg
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8min
March 26, 2026 工程師試遍所有 AI 工具後回歸極簡，他學到的五個原則

工程師試遍 AI 外掛後回歸極簡設定。他的五個原則：管好資訊量讓 AI 不迷路、用中性提問避免編造答案、用三個 AI 互相制衡驗證，以及為什麼迭代心態比追工具更重要。
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9min
March 26, 2026 Claude 設定也需要斷捨離：5 條過濾原則找出該刪的規則

每次壞輸出就加規則卻從不清理，三個月後 CLAUDE.md 的指令開始互相矛盾。這篇用 5 個過濾原則幫你做設定檔斷捨離，加上好規則 vs 壞規則的判斷框架，找到精準的最小集合。

⭐ 文章深度讀：附上 5 條過濾原則的完整拆解，加好規則 vs 壞規則的判斷框架

→ https://heymaibao.com/claude-setup-detox-self-audit/

⚡ 章節重點

你的 AI 設定正在悄悄腐爛 00:00

規則越加越多，反而越搞越壞 00:46

60 秒斷捨離：5 個過濾原則 03:00

實際操作：找出最小可行設定 05:13

好規則 vs 壞規則，差在哪裡 06:40

你的設定是資產還是負債？ 08:17

📝 懶人包

∙ 每次遇到壞輸出就加規則但從不清理，三個月後 CLAUDE.md 堆了 89 條互相矛盾的指令，AI 反而越來越差

∙ 用 5 個過濾條件自我檢查：模型本來就會做的、互相矛盾的、重複的、為了修一次壞輸出的臨時補丁、太模糊的，通通可以刪

∙ 目標是找到「最小可行設定」：最少的指令數量，最一致的輸出品質

∙ 我的觀察：真正的問題不是規則太多，而是壞規則太多。精確的 20 條比含糊的 5 條更好，關鍵是每條規則都要有明確的觸發條件和期望結果

📚 參考資料

Your Claude setup rots over time. Detox it in 60 seconds (Ole Lehmann)

→ https://x.com/itsolelehmann/status/2036533756572639611
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