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 23, 2026 頂尖工程師用 AI 變更強，新手卻卡死在 MVP，差別在哪

AI 不會取代工程師，但會狠狠拉開高手和新手的差距。資深前端開發者 Josh W Comeau 用 Motion 作者 Matt Perry 與 r/vibecoding 兩個極端，解釋差別其實在使用者本身。

⭐ 文章深度讀：下次再看到「某某工程師用 AI 一個下午做完原本一季的工作」這種句子，先問自己：這是 AI 做的，還是這個工程師做的？

→ https://heymaibao.com/ai-amplifies-skilled-devs/

⚡ 章節重點

開場 00:00

高手 vs 新手：Matt Perry 與 r/vibecoding 的兩個極端 01:35

工具謬誤：我們系統性高估工具 04:15

AI 是鋼鐵裝甲，不是自主機器人 07:03

零乘上 AI 還是零：給知識工作者的建議 08:32

收尾：先升級自己，再穿上 AI 這套裝甲 10:54

📝 懶人包

∙ AI 寫程式真的好到「shockingly good」(令人吃驚地強)，連 Josh 自己都不情願地承認，他基於倫理、環境、安全的疑慮，並不開心 AI 走到這一步。

∙ Josh 引述 Matt Perry (動畫函式庫 Motion (前身為 Framer Motion) 的作者) 的話說：Matt 第一季原本目標關閉 60 個 issue，實際關掉了 160 個。原本第二季要做的 Motion 大重構，1 月某個下午就做完了。

∙ Josh 描述他在 r/vibecoding 子版看到的常見情境：沒底子的人用 LLM 寫程式，常卡在 MVP 之後就動不了，因為 LLM 是針對單一 prompt 解題，不會替整個應用做架構判斷。

∙ 我的觀點：這封信最值得收進腦袋的不是 Matt 的數字，是 Josh 對「歸功錯誤」的提醒。我們很容易把熟練者的成果，歸功給他手上的工具，這跟賣 Jordan 球鞋的邏輯一樣。

📚 參考資料

Josh W Comeau 電子報，AI 與軟體開發者職涯的反直覺觀察

→ https://www.joshwcomeau.com/email/wham-launch-005-elephant-2-p/
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12min
May 23, 2026 把 Twitter 種回本機，birdclaw 是個人 AI 記憶體的範例

@steipete 寫的 birdclaw 把 Twitter archive 與 live sync 統一塞進本機資料庫，配 --json CLI 與寫給 AI agent 看的 skill，是個人 AI 記憶體基礎設施的具體範例。

⭐ 文章深度讀：你會自己把 Twitter 拉回本機，給 AI 一份可查的個人歷史嗎？

→ https://heymaibao.com/birdclaw-local-twitter-ai-memory/

⚡ 章節重點

開場 00:00

為什麼 birdclaw 值得看 00:55

local-first 在做什麼 01:23

個人 AI 記憶體 02:46

作者怎麼劃線 04:15

給 builder 的啟發 05:38

📝 懶人包

∙ birdclaw 是 local-first 的 Twitter / X 工作站。它把官方匯出的 archive zip 與 live sync 結果都塞進一個共用的本機 SQLite，配上 Web UI 與 CLI，DB 預設放在 `~/.birdclaw/birdclaw.sqlite`。

∙ 所有 CLI 指令都有 `--json`，repo 內還附了 `.agents/skills/birdclaw/SKILL.md`，是直接寫給 Claude / Codex 看的 skill 文件。這是「給我跟我的 AI agent 用」的個人工具設計。

∙ 作者在 README 開頭老實寫「Status: WIP. Real and usable. Not done.」，版本是 0.6.1，但已經發了 Homebrew tap (`brew install steipete/tap/birdclaw`)、配了 CI 跟 playwright。是「先用起來再說」的 indie 工具姿態。

∙ 我的觀察是，birdclaw 不是「Twitter 替代品」，是個人 AI 記憶體基礎設施的範例。重點不是替你發推，是讓 AI 幫你讀懂自己的歷史、DM 噪音與身份線索。

📚 參考資料

steipete/birdclaw

→ https://github.com/steipete/birdclaw
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8min
May 23, 2026 Canvas 裡的字 AI 也讀得到：Chrome 開放新 API 試用

Chrome 新 API 讓畫進 canvas、WebGL、WebGPU 的 UI 仍能被 AI agent、瀏覽器翻譯、頁內搜尋讀到。2026 年 5 月開放 origin trial, 本文整理三步驟與 Three.js 支援

⭐ 文章深度讀：跨瀏覽器時程還是空的, 影片裡 Chrome 工程團隊只說「正在和其他瀏覽器談」, Safari、Firefox 沒有任何 ship 時程。我會繼續盯著兩邊的進度, 一有實質動作再回來補完。

→ https://heymaibao.com/chrome-html-in-canvas-api/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Canvas 對 AI 工具有多盲 01:02

API 三步驟心智模型 02:02

開發者其實不必啃底層 04:00

demo 裡真正打動我的不是 3D 04:48

採用狀態：值得試，但別當主力 07:40

我會怎麼用這個 API 08:19

總結與展望 08:57

📝 懶人包

∙ HTML in Canvas API 讓 DOM 元素 (瀏覽器把網頁變成可操作物件的內部模型) 可以被畫進 canvas、WebGL、WebGPU 的 texture，同時保留點擊判定 (hit test)、無障礙、翻譯、頁內搜尋、dark mode、autofill 這些瀏覽器原生功能。

∙ 採三步驟：在 `` 標籤宣告 `layoutsubtree` 屬性，用 `drawElementImage` (2D) / `texElementImage2D` (WebGL) / `copyElementImageToTexture` (WebGPU) 繪製，再把 API 回傳的 transform 套回 DOM 元素的 CSS transform，讓瀏覽器知道元素實際位置。

∙ Three.js 和 PlayCanvas 都加入了實驗性整合，多數開發者不必直接寫底層 API。影片公布時，這套 API 在 Chrome 仍是 origin trial，Figma、Adobe、Miro、JetBrains 在 prototyping。

∙ 我的觀察：對用 AI 工具的人，這個 API 的真正價值不是「3D UI 更炫」，而是「未來更多畫得很複雜的網頁介面，不會再對 AI agent 消失」。前提是要看 Safari、Firefox 後續會不會跟進，別把它當主力技術選型。

📚 參考資料

Build next-generation UIs with the HTML-in-Canvas API

→ https://www.youtube.com/watch?v=TUtKGTeFWjQ
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10min
May 23, 2026 Hermes Agent 怎麼用一個 AIAgent 服務 20 個聊天平台

Nous Research 的 Hermes Agent 把 CLI、IDE、批次跑跟 20 個聊天平台塞進同一個 AIAgent 類別。我讀完官方架構文件，整理出這個反主流設計選擇的賭注、收益跟代價。

⭐ 文章深度讀：對中文圈做 IM 整合的人，這篇可以直接帶走 Hermes Agent 平台覆蓋清單。

→ https://heymaibao.com/hermes-agent-architecture-20-platforms/

⚡ 章節重點

開場反主流的豪賭 00:00

一個 AIAgent 撐起五個入口 00:32

20 個聊天平台是真正的差異化 01:18

工具系統與 Profile 隔離 03:01

Cron 用全新 AIAgent 04:02

SOUL.md / MEMORY.md 命名約定 04:28

六條設計原則與張力 05:05

結語與行動建議 06:03

📝 懶人包

∙ Hermes Agent 用一個 `AIAgent` 類別 (`run_agent.py`) 服務五個入口：CLI、Gateway (聊天平台)、ACP (IDE 整合)、Batch Runner、API Server。官方文件把這個設計原則叫做 platform-agnostic core。

∙ Gateway 內建 20 個聊天平台 adapter，包含 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Mattermost、Email、SMS、BlueBubbles，以及中文圈的釘釘、飛書、企業微信、微信、QQ Bot、元寶 (yuanbao)。中文圈覆蓋這麼整齊的開源 agent 框架不多。

∙ 工具系統官方文件指出有 70+ tools、約 28 個 toolsets，每個 `tools/*.py` 在 import 時透過 `registry.register()` 自動掛上去；終端工具支援 7 種後端 (local、Docker、SSH、Daytona、Modal、Singularity、Vercel Sandbox)。

∙ 我的觀察：Hermes Agent 在賭「乾淨核心可以撐起膨脹的 surface area」。代價是 `run_agent.py`、`cli.py`、`gateway/run.py` 都標註成 large file，但收益是入口差異留在 entry point，不汙染核心 agent 邏輯。這是有意識的 trade-off，不是技術債。

📚 參考資料

Architecture | Hermes Agent

→ https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/architecture
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7min
May 23, 2026 YC Garry Tan：把 skill 當員工，把 resolver 當組織圖

Garry Tan 回 Stanford 講 AI 創業，他把 skill 翻成員工、resolver 翻成組織圖。Diana Hu 補：公司要從 open loop 切成 closed loop。我整理 mental model 跟 caveat。

⭐ 文章深度讀：這場演講對華語讀者最不直觀的，是 Garry 把 OpenClaw / Hermes / skillify 這些上週才出現的 primitive 直接當組織零件用。我接下來會盯著看，這套「skill = 員工」的心智模型，會不會被 YC 之外的團隊也採用，還是只停在 Garry 個人的 demo 階段。

→ https://heymaibao.com/yc-garry-tan-skill-resolver-org-chart/

⚡ 章節重點

開場 00:00

為什麼這場演講值得看 0:31

連 markdown 都是 code 1:01

把 skill 當員工：Garry 的 reframe 1:26

OpenClaw 跟 skillify 怎麼用 2:54

公司從 open loop 切成 closed loop 3:24

5 天重做 Posterous 跟其他嘩然的數字 5:41

taste 跟 evals 是不能自動化的 6:50

給想創業的人的 wedge 8:02

整體判斷與行動建議 9:20

📝 懶人包

∙ YC 內部觀察：portfolio 公司平均每名員工年營收落在 100 到 200 萬美元區間，是 Salesforce 等傳統 SaaS 公司六位數的 10 倍以上 (Diana Hu 在 lecture 中口頭聲明，未引外部 audit)。

∙ Garry Tan 的核心 reframe：skill 是員工的能力、resolver 是組織圖、check-resolvable 是稽核 / 合規、trigger-eval 是績效評估。他在用蓋公司的方式蓋 agent 系統。

∙ Diana Hu 主張公司運作要從 open loop 切成 closed loop：所有 artifact (GitHub、Discord、會議錄音) 都開給 agent 讀，agent 主動建議下一步並自我修復。YC 自家 engineering team 實測下來，sprint time 砍半、產出 10 倍 (Diana 口頭數字)。

∙ 我的觀察：這場演講同時是方法論、是 YC 招生、也是 Garry 自家開源工具 (Gstack、Gbrain、OpenClaw) 的導流。真正可帶走的不是任何單一條數字，而是「LLM 系統 = 組織」這個心智模型。把這層想通，你再回頭看自己手上的 agent 設計，會發現有非常多地方其實在補組織結構的洞。

📚 參考資料

Garry Tan & Diana Hu in conversation

→ https://youtu.be/Lri2LNYtERM?si=AFOxomeR91Ipj-I3
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11min
May 23, 2026 AI 沒讓你變強，只是讓你停不下來：Mo Bitar 拆解矽谷敘事

Marc Andreessen 上 Joe Rogan 講 AI 讓工程師 20 倍生產力、自願工作 20 小時。Mo Bitar 反讀：這是 AI 拉低效率的證據。整理他對矽谷 AI 敘事與 token mania 的拆解。

⭐ 文章深度讀：矽谷的 AI 敘事是賣給 enterprise 的 sales pitch，不是技術預測。我整理 Mo Bitar 的拆解，加上自己作為 AI 工作者的延伸觀察，希望你下次想「再 prompt 一次」之前，能多停三秒問自己一個問題。

→ https://heymaibao.com/ai-narrative-trap-mo-bitar/

⚡ 章節重點

開場 00:00

矽谷 AI 生產力神話 00:41

再 prompt 一次的吃角子老虎陷阱 01:42

矽谷在賣 token，不是賣事實 02:56

LLM 已是被發現的物種 04:36

你不是工程師，你是 token 篩工 06:31

奪回你的業務目標 08:34

📝 懶人包

∙ Mo Bitar 的反讀：Marc Andreessen 講「工程師 20 倍生產力、自願工作 20 小時」是 AI 上癮現象，不是效率提升的證據。

∙ AI 公司「替代人類」的敘事，本質是賣給 enterprise 的 trillion dollar sales pitch，不是技術預測。改 pitch 等於告訴客戶要付雙倍錢，所以 narrative 不會主動修正。

∙ LLM 不是在變更聰明，每次新版本發佈是 tool use 進步，base intelligence 早已是 Mo Bitar 口中「被發現的物種」。

∙ 我的觀察：把 token 量、commit 量、PR 量當生產力指標的工作流，最容易掉進這個陷阱。要看的是 business objective 有沒有達成，而不是你的指尖有沒有停。

📚 參考資料

Joe Rogan accidentally exposed AI in four words by Mo Bitar (@atmoio)

→ https://youtu.be/waFl4uBfXRA
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10min
May 23, 2026 GitHub 員工裝了一個擴充套件，4000 個內部 repo 就不見了

GitHub 2026 年 5 月承認內部 repo 遭未授權存取。破口是員工筆電上被供應鏈攻擊污染的 VS Code 擴充套件 NX Console。駭客 Team PCP 自稱拿走約 4000 個內部 repo。

⭐ 文章深度讀：完整事件時間線與三條開發者自保檢查清單，整理在文章版

→ https://heymaibao.com/github-extension-supply-chain-leak/

⚡ 章節重點

開場 00:00

GitHub 被駭與規模 01:05

時間線：從推文到承認 01:51

破口在哪：NX Console 03:42

真正的隱形殺手：自動更新 05:18

開發者自保三條 06:22

結語 08:04

📝 懶人包

∙ GitHub 在 2026 年 5 月 19 日公告內部 repo 被未授權存取，隔天承認 root cause 是一名員工裝置上的「中毒 VS Code 擴充套件 (poisoned VS Code extension)」。

∙ 駭客團體 Team PCP 在 breached 論壇貼文宣稱握有大約 4,000 個 GitHub 內部 repo，並表明「這不是勒索，若無人購買就免費釋出」；GitHub 表示這個數字與調查方向一致。

∙ 受感染的擴充套件是 NX Console，因為供應鏈攻擊 (supply chain attack，指攻擊者污染上游套件，讓使用者裝到惡意版本) 被注入惡意版本，再透過 VS Code 預設的 auto-update 自動推到使用者端。

∙ 我的觀察是，這次事件最該被記下的不是「GitHub 被駭」，而是「IDE 擴充套件的 auto-update 是一條幾乎沒有人在審稿的供應鏈」，多數開發者連自己正在跑哪個版本都不會主動檢查。

📚 參考資料

Github's Wildest Hack Yet (The PrimeTime)

→ https://youtu.be/9tcLy9TnPDU
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9min
May 22, 2026 我終於看懂，為什麼這些 AI 高手把專案改寫成 markdown

Ben Davis 把寫了幾個月的 coding agent 砍掉換成一個 markdown skill。Gary Tan 在 GStack 做同件事。判斷：skill 是用英文寫的程式，coding agent 是它的 runtime。

⭐ 文章深度讀：與其等別人寫完總結你再學，挑一個你最重複、最煩的工作流，今天就動手寫成一個 markdown skill。

→ https://heymaibao.com/markdown-replaces-coding-project/

⚡ 章節重點

開場 00:00

為什麼今天不寫程式也能搞 AI 工作流 00:46

Ben Davis 從嘲諷到改觀的故事 01:33

skill 就是程式，coding agent 就是它的 runtime 02:28

他把自家寫了幾個月的專案換成一個 markdown 04:03

Gary Tan 的五個定義翻譯給創作者聽 04:47

impeccable 在瀏覽器點元素就改 UI 05:43

你今天馬上可以動手的三個步驟 06:30

總結與行動建議 07:12

📝 懶人包

∙ Ben 把寫了幾個月、包含 TUI 介面、自寫 CLI、模型認證與 repo clone 管線的 BTCA 專案，砍到只剩一個 markdown skill。功能一樣，甚至更好用。

∙ Gary Tan 在他自己的文章「Thin Harness，Fat Skills」裡，把這套架構整理成五個名詞：skill、harness、resolver、latent vs deterministic、結構化記憶 (他自己造的詞叫 diorization)。Ben 在影片中整段引述。

∙ impeccable 這個 skill 已經做到 Theo 多年前許願的事，在瀏覽器點任何網頁元素下 prompt，agent 就幫你改頁面。它的核心大部分是 markdown，只配一個小小的 live.mjs。

∙ 我的觀察：對內容創作者、自媒體經營者來說，這代表「會不會寫 TypeScript」越來越不是門檻，會「設計 skill 工作流」反而是更早可以動手練的能力。

📚 參考資料

I Replaced the Project I Spent Months on With a Markdown File - Ben Davis

→ https://youtu.be/n6nF6jhsal4
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8min
May 22, 2026 Claude Code 偷偷上線 workflow，可串 100 個 sub agent

Anthropic 沒公告就為 Claude Code 加了 workflow，可以用 JavaScript 編排數十個 sub agent，主對話的記憶不再被沖滿。整理啟用方式、結構、三個範例與不該用的場景。

⭐ 文章深度讀：影片是 NotebookLM 旁白版，作者判斷、來源邊界與不確定的地方都收在文章裡。

→ https://heymaibao.com/claude-code-workflow/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Anthropic 偷偷上線了什麼 00:56

以前的多 agent 流程到底卡在哪 01:35

workflow.js 怎麼解這個問題 03:04

三個示範 workflow 是怎麼長的 05:26

什麼時候不該做成 workflow 06:34

我怎麼看這次更新 07:50

📝 懶人包

∙ Anthropic 為 Claude Code 加了一個叫 `workflow` 的工具，在專案的 `.claude/workflows/` 資料夾放一個 `.js` 檔就能定義 multi-agent 流程。功能目前還沒正式公告，預設關閉，需要先設一個環境變數啟用，啟用後會出現 `/workflows` 這個新指令。

∙ 核心改動是「編排者 (orchestrator) 從 LLM 換成程式碼」。以前 sub agent 的結果會回到主對話再丟給下一個 sub agent，現在直接從一個 agent 流到下一個 agent，不經過主對話。所以可以串 20、30、甚至 100 個 sub agent，主對話的記憶也不會被填滿。

∙ workflow.js 可以組裝的元件不少：agent (一次叫一個 sub agent)、parallel (一批平行跑)、pipeline (邊產邊流到下一階段)、schema (要求結構化回傳)、phase log (即時看跑到哪)、arguments (傳參數)、budgets (token 預算)、自動 retry、暫停與跳過。原作者已經組出 Sentry 自動 triage、清理死碼、leads 個人化外聯這三種範例流程。

∙ 我的觀察：這次更新真正的分流不是「會不會用 Claude Code」，而是「會不會寫 JavaScript」。workflow 的編排能力得用程式碼才打得開，靠純對話用 Claude Code 的人，下次再被「我的 sub agent 鏈又跑爛了」卡住時，會發現解法在另一個門裡。

📚 參考資料

Anthropic Just Dropped the Feature Everyone Needed

→ https://youtu.be/c0gVowvMR-g

Ray Amjad 的 YouTube 頻道

→ https://www.youtube.com/@RAmjad
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10min
May 22, 2026 GBrain 不寫稿不改稿不選題，那它到底在 AI 寫作做什麼

GBrain 把 AI 寫作拆成四個編輯室角色，每個都刻意不做最後一步。我看完 Writing 區四個能力頁，整理 GBrain 對 AI 寫作的邊界，並對照主流寫作工具的姿態與設計。

⭐ 文章深度讀：看完 GBrain 對 AI 寫作的克制設計，你下次用 Claude 或 ChatGPT 寫東西的時候，會不會也想把「最後一步留給人」？

→ https://heymaibao.com/gbrain-writing-theory/

⚡ 章節重點

開場 00:00

不替你寫整篇 01:31

不替你定 voice 02:59

不替你選題 04:12

不替你改稿 05:16

我的對照與四個可借鑑做法 06:45

留給人決定的最後一步 07:33

📝 懶人包

∙ GBrain 把 AI 寫作拆成四個編輯室角色 (drafter、voice editor、Monday list、second editor)，分別對應到不寫整篇、不替你定 voice、不替你選題、不替你改稿這四件「刻意不做」的事。

∙ 它對寫作慢的診斷是「採完訪後盯著空白頁」，AI 的工作是把已有素材組成可改的草稿，不是發想內容。

∙ 它的反幻覺機制分兩段：草稿生成時，沒對應到來源的事實直接標成「unresolved」；發佈前審閱時，再掃一次無來源的 claim。

∙ 我的觀察：這套設計把 craft 跟決定權刻意留給人，比一般 AI 工具的「事後查證」往前推了一格，也跟主流 AI 寫作工具「我幫你寫完整篇」的姿態剛好相反。

📚 參考資料

GBrain 主頁

→ https://gbrain.io/

Article drafting

→ https://gbrain.io/abilities/article-drafting

Voice matching

→ https://gbrain.io/abilities/voice-matching

Weekly essay topics

→ https://gbrain.io/abilities/weekly-essay-topics

Publication review

→ https://gbrain.io/abilities/publication-review
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