脈報

By 思思主播

脈報... more

· Technology

Download on the App Store

Download on the App Store

Get it on Google Play

FAQs about 脈報:

How many episodes does 脈報 have?

The podcast currently has 338 episodes available.

脈報 episodes:

March 23, 2026 你的工作本質是文字進文字出嗎？這決定你會不會被 AI 取代

CEO 做決策只看到 1% 的資訊，剩下 99% 被幕僚長、行政助理層層過濾。Aakash Gupta 預測這些角色五年內消失 90%，並提出一個框架讓你判斷自己的工作是否在被取代的線上。

⭐ 文章深度讀：整理了「文字進文字出」框架的完整分析，以及數字可信度查核

→ https://heymaibao.com/text-in-text-out-ai-agent/

⚡ 章節重點

你的飯碗跟文字有多大關係 00:00

嚇死人的 90% 預測 01:02

CEO 只看到 1% 的真相 02:03

文字進文字出：檢測你自己 03:28

AI 短期內搶不走什麼 04:35

現實查核：數字可信嗎 05:19

📝 懶人包

∙ AI agent 基礎設施在兩個月內從副業變成企業標準。OpenClaw (開源 AI 編程代理) 60 天內拿下 250,000 個 GitHub stars，Gupta 表示 Zuckerberg 正在打造個人 CEO agent

∙ CEO 目前只看到 1% 的決策資訊，其餘 99% 被層層過濾。AI agent 的核心價值是取代中間的資訊過濾層

∙ Gupta 認為幕僚長、行政助理、商業營運、策略規劃這類職位的工作本質都是「文字進，文字出」，預計在五年內縮減 90%

∙ 我的觀察：Gupta 的 90% 預測沒有引用任何研究或數據來源，數字本身不可信。但他提出的「文字進，文字出」自我檢測框架是真正值得帶走的東西。如果你的日常工作是收集資訊、整理摘要、追蹤進度，這個框架值得認真想一下

📚 參考資料

Every CEO will be running an OpenClaw within 12 months (@aakashgupta)

→ https://x.com/aakashgupta/status/2035900185604186343
...more
8min
March 23, 2026 「叫 AI 當專家」的隱藏代價：寫作變好，但數學和事實變差

USC 研究團隊實測 6 個模型發現，叫 AI 扮演專家對寫作和安全有效，但會損害數學和事實回答的準確度。了解人格提示的雙面效應，以及什麼時候該用、什麼時候該拿掉。

⭐ 文章深度讀：整理了人格提示的任務分類判斷表和實測數據

→ https://heymaibao.com/ai-expert-persona-prompting-prism/

⚡ 章節重點

叫 AI 當專家真的有效嗎？ 00:00

人格提示其實是雙面刃 00:57

知識型任務全面下降 02:33

寫越長傷害越大？ 03:26

DeepSeek-R1 根本不讀內容 04:01

你的決策速查手冊 04:24

📝 懶人包

∙ 人格提示對「對齊型任務」有效 (寫作風格、安全拒絕、格式遵循)，但對「知識型任務」有害 (事實回憶、數學推理、寫程式)，而且描述越長，兩個方向的效果都越強

∙ 經過推理蒸餾的模型 (像 DeepSeek-R1 系列) 根本不區分人格內容，任何長前綴都等效觸發推理鏈，而且蒸餾訓練會摧毀原本的安全防護能力

∙ 研究團隊提出 PRISM，用自動路由機制判斷每個問題該不該啟用人格增強，不需要外部資料就能自行訓練

∙ 我的觀察：對實踐者來說，PRISM 本身可能離日常使用還有距離，但「先判斷任務類型，再決定要不要用人格提示」這個框架，現在就能直接套用

📚 參考資料

Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy: Bootstrapping Intent-Based Persona Routing with PRISM (Hu et al., 2026)

→ https://arxiv.org/abs/2603.18507
...more
7min
March 23, 2026 OpenClaw 裝完只是開始：10 步設定把它變成真正的數位員工

多數人裝完 OpenClaw 就放棄了，因為記憶不存、模型太貴、安全失控。這篇拆解 10 步設定指南，涵蓋記憶修復、$20 訂閱省錢法、備援模型鏈和安全防護，讓 AI 代理真正能用。

⭐ 文章深度讀：拆解了記憶修復、$20 省錢法和安全防護的完整操作邏輯

→ https://heymaibao.com/openclaw-setup-guide/

⚡ 章節重點

新電腦還是新麻煩 00:00

OpenClaw 跟 ChatGPT 差在哪 01:20

治健忘症：記憶修復三招 03:02

$20 搞定模型成本 03:36

安全防線怎麼建 05:11

設定完的真實案例 06:23

值不值得現在入場 07:44

📝 懶人包

∙ OpenClaw 最大的問題不是安裝，是安裝後的 10 項設定沒做好，導致記憶不存、模型太貴、安全失控

∙ 用 $20 訂閱跑 OpenClaw (OAuth 方法) 加上備援模型鏈，是目前最務實的成本方案

∙ Heartbeat、Skills、Telegram 分區是把 OpenClaw 從聊天玩具變成數位員工的三個關鍵設定

∙ 我的觀察：Jensen Huang 說 OpenClaw 是最重要的軟體，但他同時也在推自家的 NemoClaw (NVIDIA 的企業版 AI 代理平台)。實際跑下來，OpenClaw 的安全性和穩定性仍在 Wild West 階段，現在入場的人需要同時接受潛力和風險

📚 參考資料

I fixed OpenClaw so it actually works (full setup)

→ https://youtu.be/fd4k16REDOU?si=_rSHjC13Z0m8vW0g
...more
10min
March 23, 2026 教授公開 NotebookLM 備課 7 步法，連學生教材都一鍵生成

備課佔掉整個暑假？教授用 NotebookLM 的 7 步流程建完一門課，從 50 份文獻到學生閃卡和測驗全部引用回來源。拆解含 prompt 範例的完整流程，也補上原始整理沒說的限制。

文章深度讀 → https://heymaibao.com/notebooklm-professor-course-workflow/
...more
8min
March 23, 2026 Claude 認證考什麼？五條讓 AI Agent 更可靠的設計原則

Claude 認證考試指南有 40 頁，裡面藏了五條 agent 設計原則。從 hook 和 prompt 的區分到 CLAUDE.md 分層管理，這些規則不只適用於考試，更適用於日常使用 Claude Code。
...more
10min
March 23, 2026 Cursor 用 Kimi 訓練新模型卻沒揭露，開源生態要付出代價

Cursor 新模型 Composer 2 底層是 Kimi K2.5，經過大量強化學習後達到 GPT-5 coding 等級，卻沒有主動揭露起點。這件事讓開源 AI 社群開始擔憂商業大廠的後訓練模式。

⭐ 文章深度讀：拆解 Cursor 為什麼不得不走這條路，以及開源生態付出了什麼代價

→ https://heymaibao.com/cursor-kimi-composer-2/

⚡ 章節重點

URL 揭開的秘密 00:00

不是換皮！Cursor 投入三倍運算量 01:33

為什麼不得不走這條路 02:58

授權漏洞：Fireworks 三方架構 04:05

開源生態要付出的代價 05:38

📝 懶人包

∙ Cursor 的 Composer 2 是以 Kimi K2.5 為底座，投入約 3 倍運算量做強化學習後訓練的結果，不是從零自研的模型

∙ Cursor 透過 Fireworks AI 作為中間層，技術上規避了 Kimi 授權的顯著標示義務，Moonshot AI 官方事後確認這是授權合作，但整個過程對外的揭露極不透明

∙ Anthropic 對 Claude Code 訂閱高達 25 倍的補貼 (付 $200 月費可用到約 $5,000 的運算量) 正在逼迫 Cursor 尋找更便宜的替代路徑

∙ 我的觀察：這不會是最後一次有商業公司靠大量後訓練開源模型再「商業閉源化」，如果開源社群沒有更清楚的共識，這種模式只會越來越普遍，而中小型 AI 實驗室最終可能不再願意把模型開源

📚 參考資料

Did Cursor really just rebrand Kimi??? — Theo

→ https://youtu.be/QGnKTRtEH50
...more
8min
March 22, 2026 職場本來就是一場混亂：AI 為什麼不需要多強就能取代你

職場有多混亂，AI 就有多大機會。62% 員工只做最低限度，CEO 不知道公司在做什麼。從關節化差距到人類真正不可取代的位置，這篇分析改變你對 AI 取代工作的認知。

⭐ 文章深度讀：整理關節化差距的核心邏輯，以及知識工作者現在能做的兩件事

→ https://heymaibao.com/ai-replacing-knowledge-work/

⚡ 章節重點

開場 00:00

AI 的真正對手：不是頂尖人才 01:12

關節化差距：Cliff 退休後知識就消失了 02:39

AI 能力堆疊：四層蛋糕你守的是頂層 04:24

AI 缺少的那兩樣東西 05:17

知識工作者現在能做什麼 06:04

📝 懶人包

∙ 真正和 AI 競爭的不是人類最好狀態，而是 62% 只做最低限度的職場現實。全球知識工作者薪酬約 55 兆美元，但 62% 的員工只做最低限度，15% 積極破壞。AI 不需要打敗頂尖人才，只需要比這個平均值好一點。

∙ 人類和 AI 之間真正的差距不是能力，而是關節化差距：知識還沒被寫下來。知識一旦被捕捉進標準流程 (SOP) 或技能包，就永遠進入公共池，不可逆，而且讓所有 AI 同時受益。這個差距每天都在縮小。

∙ 人類唯一不可取代的不是聰明或創意，而是「想要」：有欲望、有痛苦、有主觀體驗，才能決定什麼問題值得解決。AI 不會在沒人問它的情況下，自己覺得某件事不對勁。

∙ 我的觀察：對知識工作者來說，現在最重要的事不是學更多 AI 工具，而是開始把自己的知識寫下來，同時把角色從「解決問題的人」轉成「找到值得解決的問題的人」。這兩件事，才是 AI 目前還做不到的。

📚 參考資料

Exactly Why and How AI Will Replace Knowledge Work

→ https://danielmiessler.com/blog/exactly-why-and-how-ai-will-replace-knowledge-work
...more
8min
March 22, 2026 GPT-5.4 前端設計的反直覺：低推理等級反而輸出更好看

GPT-5.4 的前端能力比前代強，但提示方式不對照樣只會拿到泛用卡片格線。這篇整理 OpenAI 官方的提示策略與 Frontend Skill 的設計哲學，讓你輸出真正好看的設計。

⭐ 文章深度讀：整理了 OpenAI 官方的提示策略全文，以及 Frontend Skill 六條設計哲學與七宗罪避雷清單

→ https://heymaibao.com/gpt-54-frontend-design/

⚡ 章節重點

為什麼 AI 設計總是長一樣 00:00

問題根源：什麼是高頻模式 01:07

GPT-5.4 三大新能力 02:09

五個提示策略，第五招最反直覺 02:59

Frontend Skill：設計品味灌進 AI 腦袋 04:47

七宗罪避雷清單 06:22

📝 懶人包

∙ GPT-5.4 的前端能力不是自動發揮，而是靠提示引導。提示不足時，模型會退回訓練高頻模式，輸出通用的卡片版面、弱品牌設定、流水線佈局。這不是能力問題，是 prompt 策略問題。

∙ OpenAI 官方的 frontend-skill (前端設計技能包) 把設計原則打包成可安裝的 agent 規則，核心哲學是：從構圖而非元件出發、品牌名是最響亮文字、預設無卡片佈局、第一個視窗要當成海報不是文件。

∙ GPT-5.4 是 OpenAI 第一個正式訓練 computer use (電腦操作) 能力的主線模型，配合 Playwright (瀏覽器自動化工具) 可以讓模型迭代審查自己的渲染結果，顯著提升完成度。

∙ 我的觀察：Frontend Skill 不只是一份提示模板，而是 OpenAI 在示範「把設計品味寫成 agent 規則」的整個思維方式。這件事的啟發性遠大於工具本身，因為它告訴我們：設計判斷是可以被結構化的，而且可以被 agent 執行。

📚 參考資料

Designing delightful frontends with GPT-5.4

→ https://developers.openai.com/blog/designing-delightful-frontends-with-gpt-5-4
...more
8min
March 22, 2026 CEO 用 AI 最危險的不是高產，而是太快相信自己已經懂了

AI 讓 CEO 更有自信，但這份自信有多少是真的？從 Garry Tan 的 gstack 爭議出發，結合迎合型 AI 研究拆解能力錯覺的來源，帶你分清楚做出來、會操作和真的懂三層差異。

⭐ 文章深度讀：整理了三個層次的框架，幫你判斷自己是做出來、會操作，還是真的懂了

→ https://heymaibao.com/ceo-ai-overconfidence/

⚡ 章節重點

AI 讓人感覺像天才，但這是警訊 00:00

gstack 爭議：當宣傳比工具大好幾圈 0:37

AI 不翻白眼的代價：跳過碰壁就跳過理解 1:44

最危險場景：老闆週末做原型，週一指導工程師 3:43

三層框架：做出來、會操作、真的懂 4:34

📝 懶人包

∙ 這部影片真正有力的，不是酸 Garry Tan，而是點出 AI 很容易把「工具幫你做出成果」包裝成「你已經學會了」。

∙ gstack 不是空氣，它是一套 AI 代理工作流技能包，但圍繞它的公開宣傳語氣，確實比專案本身的底層能力大好幾圈。

∙ 至少有一項 3,285 人的研究支持：迎合型 AI 會讓人更確信自己，也更容易高估自己。

∙ 我的觀察：如果這種錯覺發生在一般使用者身上，頂多是自嗨。但發生在 CEO 或 VC 身上，就會從個人情緒變成整個團隊要承受的管理現實。

📚 參考資料

AI is making CEOs delusional

→ https://youtube.com/watch?v=Q6nem-F8AG8

Garry Tan on X: gstack "god mode"

→ https://x.com/garrytan/status/2032196172430131498

garrytan/gstack on GitHub

→ https://github.com/garrytan/gstack

Sycophantic AI increases attitude extremity and overconfidence (Rathje et al., 2025)

→ https://stevenrathje.com/publication/sycophantic-ai-increases-attitude-extremity-and-overconfidence/
...more
6min
March 20, 2026 /plan-ceo-review：讓 AI 在你動手前先找出計畫的最大破綻

gstack /plan-ceo-review 讓 AI 在你寫第一行程式碼前挑戰計畫本身。四個審查模式、Boil the Lake 的壓縮比率哲學、CEO 思維本能植入，加上敵對子代理打破自我確認偏誤。

⭐ 文章深度讀：整理了六種任務類型的 AI 壓縮比率對照表，以及四個審查模式的詳細觸發說明

→ https://heymaibao.com/plan-ceo-review-gstack-design/

⚡ 章節重點

開場：AI 讓速度不再是瓶頸，方向才是 00:00

/plan-ceo-review：動手前先請 AI 執行長上班 01:30

四種審查模式：選定後就不能漂移的工作人格 02:25

Boil the Lake + CEO 認知模式：反捷徑本能的底層邏輯 04:41

敵對子代理：讓 AI 抓 AI 的包，以及判斷力才是真正稀缺的 06:26

📝 懶人包

∙ gstack 把 Boil the Lake 哲學直接嵌入 AI 的決策格式：功能實作 30x 壓縮、測試 50x 壓縮，這讓「選完整方案」在 AI 時代幾乎沒有成本，選捷徑反而是錯誤的直覺。

∙ /plan-ceo-review 有四個模式 (範疇擴展 / 選擇性擴展 / 守住範疇 / 範疇縮減)，每個對應完全不同的審查人格，選定後不可漂移，確保 AI 不會在你要大膽的時候偷偷保守。

∙ Skill 內建敵對子代理審查迴圈：寫完 CEO plan 後，立即調用一個沒有本次對話記憶的獨立子代理，從 5 個維度審查文件，打破 AI 的自我確認偏誤。

∙ 我的觀察：plan-ceo-review 說明的不只是一個工具，而是 AI 時代的一個更深層問題。當執行能力被極度壓縮後，判斷能力的稀缺性只會更高，而不是消失。

📚 參考資料

garrytan/gstack

→ https://github.com/garrytan/gstack
...more
9min

FAQs about 脈報:

How many episodes does 脈報 have?

The podcast currently has 338 episodes available.