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 646 episodes available.

脈報 episodes:

June 11, 2026 Anthropic 放出最強 coding 模型 Fable 5，但它會偷偷變笨

Anthropic Fable 5 被稱為最強 coding 模型，能改老專案、自寫測試找 bug。但燒錢快、強制留資料 30 天，還會在你不知情時偷偷調笨還照收全價。該不該用一次看懂。

⭐ 文章深度讀：這段視窗到底該不該衝,我把完整判斷整理在文章裡

→ https://heymaibao.com/anthropic-fable-5-coding-model/

⚡ 章節重點

開場 00:00

60 秒懶人包 00:53

釐清模型與跑分 01:49

能力跳級實測 03:14

三個隱性代價 05:09

該怎麼用：行動策略 07:32

總結 08:42

📝 懶人包

∙ **使用者拿到的是 Fable 5，不是裸 Mythos 5。** Fable 5 是 Mythos 5 套了一層安全防護的版本。很多跑分 (benchmark) 看起來低分，其實是 Fable 對某些題目直接拒答造成的，不是能力不夠。

∙ **它被認為是目前最強的 coding 模型。** Theo 用它改造了一個 15,000 行的老專案、讓它自己寫測試程式找出 bug，他的團隊更在一兩小時內做出了 Minecraft 仿作和有連線對戰的 3D 賽車遊戲。

∙ **代價很重。** 每單位用量是 Opus 的兩倍價格，實際花費快到 8 分鐘就能燒掉 100 美元，Claude Code 對它的存取有 6 月 22、23 日的時間節點，而且強制保留你的資料 30 天。

∙ **我的觀點：** 真正該警覺的不是價格，是這個模型的安全層會在你不知情時把它調笨，還收你全價。價格至少寫在帳單上，這件事不會。

📚 參考資料

Anthropic 放出最強 coding 模型 Fable 5，但它會偷偷變笨 (Theo，t3.gg)

→ https://youtu.be/7IewbRdaBWI?si=gRDMTpByIbIq7jG-
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10min
June 11, 2026 用 Claude Fable 5 別再堆指令，Anthropic 官方教你做減法

換更強的 Claude Fable 5，第一件事不是加 prompt 是減 prompt。Anthropic 官方指南整理了最該調整的行為、可直接複製的指令，還有一個會害你退回舊模型的隱藏陷阱。

⭐ 文章深度讀：官方那十幾段可直接複製的 prompt 片段，加上 reasoning_extraction 陷阱遷移前該掃哪裡，都整理在文章裡

→ https://heymaibao.com/claude-fable-5-prompting-guide/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Fable 5 到底強在哪 01:24

該立刻改掉的實戰習慣 02:45

害你降級的隱藏陷阱 05:50

幫你的 AI 護欄瘦身 07:19

總結與我的判斷 07:55

📝 懶人包

∙ Anthropic 官方明說，Fable 5 的指令遵循能力夠強，多數行為用一句簡短指令就能引導，不必逐項把每個行為列出來。為舊模型寫的那些又長又細的 prompt 和技能設定，反而可能拉低它的表現，該檢視並考慮刪掉。

∙ 「單次請求會跑很久」是團隊遷移時遇到的最大轉變之一。難一點的任務在高算力檔位下，一個請求可能跑好幾分鐘。放手讓它自主跑，甚至能延續好幾個小時。你的逾時設定、串流輸出 (streaming) 和進度提示，都得先改成非同步檢查，不要傻等。

∙ effort (官方的算力檔位設定) 是控制「聰明、速度、成本」的主旋鈕。官方建議預設用 high，最吃能力的工作用 xhigh，例行工作用 medium 或 low。而且 Fable 5 就算開低檔，表現也常常勝過舊模型開到最高檔。

∙ 我的觀察：這份文件真正的訊號不是「又一個更強的模型」，而是「能力升級時，你的護欄該瘦身了」。過去我們習慣把 prompt 越寫越厚來補模型的不足，現在官方等於在說，那層厚度有一部分已經變成負擔。前提是你願意先動手刪、再觀察它在你的場景下表現有沒有變好。

📚 參考資料

Prompting Claude Fable 5

→ https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5
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9min
June 11, 2026 Claude Code 開放巢狀 subagent,3 個工作流現在就能用

Claude Code 開放巢狀 subagent,讓 subagent 能再開下一層。這篇用批次事實查核、bug 除錯、迭代 skill 三個馬上能套的工作流,帶你把這個新能力變成每天用得上的東西。

⭐ 文章深度讀：影片沒講的三個代價,和到底該不該用的判斷,我寫在文章裡

→ https://heymaibao.com/claude-code-nested-subagents/

⚡ 章節重點

開場 00:00

AI 為什麼會變笨：脈絡視窗 00:59

subagent 怎麼解決 01:41

巢狀 subagent 新在哪 02:45

Codex 的 max_depth 對照 03:20

工作流 1：批次事實查核 03:56

工作流 2：bug 除錯挖根因 04:45

工作流 3：比較與迭代 skill 06:05

三大隱藏代價 07:45

到底該不該用 08:33

結語與功課 09:07

📝 懶人包

∙ Claude Code 現在讓 subagent 自己再開下一層 subagent，一層接一層，影片作者說最深可以疊到 5 層。

∙ 重點不是疊得多深，而是把「吵雜、不確定有沒有用」的工作往深層推，讓主對話只收回乾淨的結論，重要決策在脈絡還很清爽時就先做完。

∙ 作者給的落地用法包含批次事實查核、bug 除錯、以及比較和迭代你自己的 skill，共同模式都是「平行分頭做，再一層層收斂回來」。

∙ 我的觀察: 這功能確實好用，但有使用條件。它會多燒 token、層數一多也更難除錯，所以值得用在你每天重複、而且品質很要緊的工作上，不是每件小事都要疊一堆代理。

📚 參考資料

Anthropic Just Dropped the Biggest Subagent Upgrade Yet

→ https://youtu.be/i4fMF1pug3w
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10min
June 11, 2026 最強的 Claude Fable 5 來了，但 Anthropic 沒告訴你全部

最強的 Claude Fable 5 來了，Anthropic 卻沒把代價說完。靜默降能、沒有零資料保留、又貴又慢、限時兩週。一位開發者整天實測後的心得，幫你判斷這顆模型值不值得碰。

⭐ 文章深度讀：Anthropic 對你誠實，唯一選擇不講的是哪件事

→ https://heymaibao.com/claude-fable-5-review-tradeoffs/

⚡ 章節重點

開場 00:00

三個重點先看懂 01:11

Fable 5 的身世 01:39

它真的有多強 02:21

聰明到教你繞過分類器 03:45

安全機制的兩面 04:18

又貴又慢的代價 05:32

沒有零資料保留 05:59

限時開放與算力瓶頸 06:49

我的判斷與該怎麼用 07:15

📝 懶人包

∙ 第一點：Claude Fable 5 是 Anthropic 把內部那顆最大的 Mythos 模型，加上安全防護後對公眾釋出的版本，被實測者評為「世代級」的躍進，跟去年 11 月 Claude 4.5 那一跳同等級。

∙ 第二點：當系統偵測到資安、生物、化學這類請求，它會改由比較保守的 Opus 4.8 接手，而且一定會告訴你被轉手了，這部分算透明。

∙ 第三點：但偵測到「協助訓練其他 AI 模型」的請求時，它是默默降低能力、不通知你的，再加上沒有零資料保留、又貴又慢、還只限時開放給訂閱方案。

∙ 我的觀察：這篇真正的故事是一場取捨，模型越強，你卻越難碰到它，而且還有一些你根本看不見的限制，這比「它有多強」更值得你花時間判斷。

📚 參考資料

Claude Fable 5 實測心得 (YouTube)

→ https://youtu.be/0oNvw_OZftw
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9min
June 10, 2026 Anthropic 團隊用 Claude Code 一年，學到 5 件反直覺的事

Claude Code 上線一年，Anthropic 團隊分享 5 件反直覺的事：犯錯寫成規則、驗證是讓 AI 自己跑起來、全自動核准比逐條把關更安全、讓 AI 自己接 bug、context 越少越好。

⭐ 文章深度讀：把 AI 擺旁邊還是放中心，一年後拉開的產能差距

→ https://heymaibao.com/anthropic-claude-code-one-year-lessons/

⚡ 章節重點

開場 00:00

反直覺 1：犯錯別糾正，寫成規則 01:44

反直覺 2：驗證是讓 AI 自己跑起來 03:00

反直覺 3：全自動核准更安全 04:17

反直覺 4：讓 AI 自己接活 05:29

反直覺 5：context 越少越好 06:44

把 AI 放中心，而不是擺旁邊 07:46

📝 懶人包

∙ Claude Code 團隊發現，當 AI 犯錯時最好的做法不是當場糾正它，而是把規則寫進 CLAUDE.md (給 AI 看的專案說明檔) 或做成可重用的 skill，讓它下次自己照做。

∙ 他們認為大家最常誤解「驗證 (verification)」這件事，以為是寫測試或檢查格式，但對 AI 代理來說，真正的驗證是「它能不能自己把東西跑起來、看看結果對不對」。

∙ 他們主張全自動核准模式 (auto mode) 比逐條問你「可不可以執行」更安全，因為人在連按一百次「同意」之後，眼睛自然會放空。

∙ 我的觀察：這部影片最值得帶走的，不是 Anthropic 已經在同時跑上千個 AI 代理，而是他們學到的方法論，幾乎每一條都能縮小版套用在你自己的工作上。

📚 參考資料

Anthropic Claude Code 團隊一週年對談 (YouTube)

→ https://youtu.be/Hth_tLaC2j8?si=f5485pU_A8StsbaQ
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10min
June 09, 2026 Claude Code 創造者:我六個月沒寫程式,改成寫 loops 了

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 tokens 換人力的建議 05:22

職稱會消失與品味的祛魅 06:37

今天就能動手的三件事 08:00

📝 懶人包

∙ Claude Code 剛做出來時很爛，只幫 Boris 寫了大概 10% 到 20% 的 code。真正讓它變好用的，是底層模型變強 (他口述從 Sonnet 4、Opus 4 一路到 Opus 4.5)，而不是外層那些介面工程。

∙ 寫程式的抽象層級一路往上跳: 從編輯器自動補完，到用文字指揮 AI，再到現在的「寫 loops」。Boris 卸載了 IDE、半年沒親手寫 code，現在讓自動迴圈去指揮 Claude。

∙ 他給團隊的建議是: 把預算從人力移到 tokens。每個專案刻意少給人 (需要 4 個人的事只放 2 個人)，逼他們用大量 tokens 把事情自動化，長期會產生複利效應。

∙ 我的觀察: Boris 嘴上把功勞全給了模型，行動上卻一直在做產品工程 (各種介面、流程、技能包)。對我們真正有用的，反而是搞懂他口中那層「放大器」怎麼搭，因為那才是現在就能動手的部分。

📚 參考資料

Boris Cherny: Claude Code & the Future of Engineering | Acquired Unplugged presented by WorkOS

→ https://youtu.be/RkQQ7WEor7w?si=crGbgCkLO8fA0G2e
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10min
June 09, 2026 Anthropic Fable 5 實測一週：最強模型，卻不是給你用的

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、極吃 token 05:20

不是給你用的：誰該用 06:51

更大的一件事 08:29

📝 懶人包

∙ Fable 5 最特別的能力是「丟了就走」。你給它一個夠大的任務，然後離開去做別的事，讓它自己跑 3 到 4 小時、甚至過夜，回來就有成品。Dan 把它比喻成曲速引擎，把原本要幾個月的大工程壓縮成幾小時。

∙ 在 Every 自家的「資深工程師 benchmark」裡，Fable 5 用一個 prompt 拿了 91 分 (滿分 100)，等同人類資深工程師的水準。前一名 Opus 4.8 是 63 分，GPT 5.5 是 62 分。要注意這是 Every 自己設計的測試，不是業界第三方標準。

∙ 代價很實在。它慢、貴、極度吃 token，定價是每百萬 input token 10 美元、每百萬 output token 50 美元，大約是 Opus 的兩倍。連 Dan 自己日常工作都覺得它 overkill，平常還是用 GPT 5.5。

∙ 我的觀察：這部實測難得不藏短，連「寫作沒有比 Opus 4.8 好」、「對日常太重」都直接講出來。對我來說，這種坦白比那個 91 分更值得參考，因為它告訴你的不是「快買」，而是「先想清楚你需不需要」。

📚 參考資料

We Tested Anthropic's Fable 5 for a Week

→ https://youtu.be/GrdEid8H6H4
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10min
June 09, 2026 Anthropic 推出最強模型 Claude Fable 5，還幫它裝了煞車

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

總結與行動指南 08:00

📝 懶人包

∙ 這次其實是兩個模型一起發。Claude Fable 5 與 Claude Mythos 5 是同一個底層引擎，差別只在安全防護的開關。Fable 5 對所有人開放，Mythos 5 解除了部分防護，只給少數受信任的對象。

∙ 能力躍進有具體背書。Anthropic 引用合作方說法，例如 Stripe 稱 Fable 5 在一個 5,000 萬行的 Ruby 程式碼庫做全庫改寫，一天就完成，而這原本要一整隊工程師手動做兩個多月。

∙ 那道煞車叫 classifiers (偵測誤用的獨立 AI 系統)。當它判定你的問題碰到網路安全、生物化學或「蒸餾」這三類敏感領域，會自動改由較舊的 Claude Opus 4.8 來回答，而不是直接拒絕。Anthropic 稱超過 95% 的對話完全不會觸發，平均觸發率低於 5%。

∙ 我的觀察：對多數知識工作者來說，這次真正的轉折不是「Claude 又更強了」，而是 Anthropic 第一次把「模型強到要分級放行、敏感問題自動降級」做成正式產品。前提是你得接受，你買的 Fable 5 在某些情況下，拿到的其實是另一個模型的答案。

📚 參考資料

Anthropic 官方公告：Claude Fable 5 and Claude Mythos 5

→ https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
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9min
June 09, 2026 Google 自己做晶片，卻還要每月付 Elon 9.2 億美元租算力

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

誰是這場危機的贏家 06:45

這跟你有什麼關係 08:54

📝 懶人包

∙ 三大廠都被算力卡死。Theo 引述財報指出，Microsoft、Google、Anthropic 都明說自己「產能 / 供給受限」，連自製晶片的 Google 都得跟對手 Elon 租算力來補。

∙ 瓶頸是「整條供應鏈同時卡」。從 TSMC 晶圓代工、HBM 高頻寬記憶體 (全球只有 3 家能做)、硬碟到電力，任何一層不夠，都會像濾網一樣卡死整條鏈，不是單買 GPU 就能解決。

∙ 解法慢得要命。Theo 引述 TSMC 的說法，蓋一座新晶圓廠要 8 到 10 年，產能甚至提前 6 到 8 年就被預訂光，所以短期內砸錢也變不出來。

∙ 我的觀察：這場危機裡真正穩贏的，不是模型做得最好的，而是「早就把算力佔下來」的人和「賣鏟子」的 Nvidia。Elon 賭對了方向、卻賭錯了產品 (Grok 沒做起來)，最後靠把算力轉手出租意外翻盤，這個反差是整部影片最值得玩味的地方。

📚 參考資料

Elon kinda won after all

→ https://youtu.be/jB2iKoBSPyo
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11min
June 08, 2026 Google CEO Pichai 親口承認：我們在 AI coding 還落後

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 會不會搶走工作 05:03

通往 AGI 之路 06:12

給知識工作者的啟發 07:19

📝 懶人包

∙ Pichai 自評 Google 的位置很坦白：在文字、多模態、語音、推理這些能力上，Google 站在前沿，但在 agentic coding (能自己拆任務、呼叫工具一路把事情做完的那種 coding) 、工具使用、長時間的複雜任務上，「我們有點落後」，落後的對象包含 Anthropic 和 OpenAI。

∙ Google 一款剛上線一天的新模型，馬上遇到關於定價和品質的抱怨。Pichai 把原因歸給「推出得太趕」加上「為了避免服務當機而先收緊了用量限制」，並承諾很快會用後訓練 (post-training，模型上線後的再調校) 把問題修掉、放寬限額。

∙ 他用一句話概括現在的競賽節奏：「30 到 60 天，感覺像過了 5 年。」三個月前大家還說「沒人追得上我們」，現在風向就翻了一輪。

∙ 我的觀察：一個 CEO 願意在鏡頭前說「我們落後」，通常不是認輸，反而代表內部已經有具體的追趕動作擺上檯面。願意承認，是因為他手上有牌可打。

📚 參考資料

Sundar Pichai 於 Hard Fork 的專訪 (YouTube)

→ https://youtu.be/RgV57kDzcng
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9min

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