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 12, 2026 GitLab Act 2 公告：押 agentic era 的 4 個組織重組訊號

GitLab Act 2 公告同時動了組織形狀、文化框架、商業敘事與透明度。Simon Willison 的解讀提供了一張快速判讀地圖，也提醒讀者這份 agentic era 樂觀押注該保留多少折扣。

⭐ 文章深度讀：拿這 4 個維度當檢查表，下次再看 AI 公司重組公告不會被樂觀敘事帶走

→ https://heymaibao.com/gitlab-act-2-agentic-restructure-signals/

📺 YouTube 完整解析

→ https://www.youtube.com/watch?v=Sv085Wp5veg

⚡ 章節重點

不是裁員新聞：Act 2 同時動的四件事 00:00

訊號 1：管理層厚度變成可調變數 01:30

訊號 2：CREDIT 退役與 Diversity 被降級 02:58

訊號 3：Jevons 悖論的押注與股價腰斬的提醒 04:19

訊號 4：透明度被收斂到對公司更有利的範圍 06:01

怎麼讀下一份 AI 重組公告 06:53

📝 懶人包

∙ GitLab 在部分職能拿掉最多三層管理，把 R&D 重組成約 60 個更小、端到端負責的團隊，獨立團隊數量近乎翻倍。

∙ GitLab 退役舊的 CREDIT 價值框架，改採 Speed with Quality、Ownership Mindset、Customer Outcomes 三條新價值，「Diversity」從頂層字眼降級到子句。

∙ GitLab 主張軟體生產的成本與時間限制正在崩解，需求會因此擴張，開發者平台 (dev platform) 的單一用戶每月付費，從去年的數十美元升到今年的數百美元，並朝數千美元邁進。

∙ 我的觀點：GitLab 這份樂觀押注帶有強烈商業利益偏誤，Simon 用「公司股價腰斬」與 git 歷史對照提醒讀者打折看，這個閱讀方式比公告本身更值得學起來。
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8min
May 12, 2026 X 上爆紅的 12 條 CLAUDE.md 規則，真正值得貼的只有 4 條

Claude Code 用戶該不該照貼 X 爆紅的 12 條 CLAUDE.md？我拆開 @Mnilax 的版本，只有 4 條真的補了 Karpathy 沒寫到的多 step agent 盲區，剩下與其抄不如挑自己的坑寫。

⭐ 文章深度讀：看完整 12 條清單的逐條判斷，與另外 8 條可不可以略過

→ https://heymaibao.com/claude-md-12-rules-which-to-copy/
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9min
May 12, 2026 Karpathy：在 prompt 最後加這句話，AI 回答會更好讀

Karpathy：在 prompt 最後加這句話，AI 回答會更好讀
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7min
May 12, 2026 Claude Code 推出 agent view：背景跑 AI 不再開十個視窗

Claude Code 推出 agent view：背景跑 AI 不再開十個視窗
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7min
May 11, 2026 Meta-prompting 是 2026 該學的 skill：Garry Tan 的 v27

YC 總裁 Garry Tan 的 YouTube prompt 已迭代到 v27。他把 meta-prompting 定位成 2026 該學的 AI skill — 把 prompt 當軟體版本化。本文拆解 v27 心法、model tournament，以及最反直覺的副作用：逼你說清楚自己怎麼想。

⭐ 文章深度讀：看 Garry Tan 把 prompt 從 v1 磨到 v27 的完整心法

→ https://heymaibao.com/metaprompting-is-a-skill/

⚡ 章節重點

00:00 Meta-prompting 是 2026 該學的 AI skill

02:55 多數 AI app 是「無馬馬車」

04:18 多模型 tournament 與人類 curation

05:17 Gibberish prompt 為什麼比文法正確版高 5.2pp

07:03 Model Drifting 不是反例，是它存在的理由

08:28 副作用比成品還貴：逼自己想清楚

📝 懶人包

∙ 多數人停在 blind prompting，沒有測試、沒有迴圈、沒有版本控管；同一條 prompt 換更強的模型反而可能變差。

∙ Garry Tan 的 v27 是把 prompt 當軟體做 27 輪「output → critique → refine」，外加四模型 tournament 加人類 curation，curated skills 把 agent pass rate 拉高 16.2 個百分點。

∙ Pete Koomen 的 horseless carriages：多數 AI app 把 AI 黏在舊軟體模式上，正解是讓使用者自己寫 system prompt，工具該是 agent builder 不是 agent。

∙ 副作用比成品還貴：每一次「我不會這樣講」「用短的字」都在逼你把「自己怎麼想」說清楚，這才是 meta-prompting 真正值錢的地方。

📚 參考資料

Metaprompting is a skill everyone who uses AI needs to master in 2026 (Garry Tan)

→ https://garryslist.org/posts/metaprompting-is-a-skill-everyone-who-uses-ai-needs-to-master-in-2026

Prompt Engineering vs Blind Prompting (Mitchell Hashimoto)

→ https://mitchellh.com/writing/prompt-engineering-vs-blind-prompting

Horseless Carriages (Pete Koomen)

→ https://koomen.dev/essays/horseless-carriages

Meta-Prompting (Zhang et al., 2023)

→ https://arxiv.org/abs/2311.11482

PromptBridge: Model Drifting (2025)

→ https://arxiv.org/abs/2512.01420

Meta-prompting and LLM self-optimization (IntuitionLabs)

→ https://intuitionlabs.ai/articles/meta-prompting-llm-self-optimization
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11min
May 11, 2026 Agentic Coding 是陷阱：監督 AI 的技能會被 AI 偷走

業界把 AI 主導實作包裝成「往上抽象一層」，但模糊不等於抽象。Anthropic 自家研究都承認的悖論：監督 AI 需要的判斷力正好會被 AI 萎縮。本文拆解陷阱與替代姿勢。

⭐ 文章深度讀：拆完監督悖論再給你可行替代姿勢

→ https://heymaibao.com/agentic-coding-is-a-trap/

⚡ 章節重點

開場與五大重點預告 00:00

代理寫程式的陷阱 01:24

致命的監督悖論 02:01

模糊不等於抽象 03:32

Coding 就是思考 04:47

答案是降級 AI 06:07

📝 懶人包

∙ Anthropic 自家研究承認「監督悖論」: 用 Claude 寫 code 需要的判斷力，正好會因為 AI 過度使用而萎縮，debug 能力下降 47%。

∙ 業界辯護說 AI 是「往上抽象一層」，但模糊性的提升不等於抽象層的提升。模糊性增加，不是控制粒度上升。

∙ Coding 不只是輸出 code，更是想清楚的過程本身。OpenCode 創辦人 Dax 講白了，他打字寫 code 的過程，就是他想清楚到底要做什麼的過程。

∙ 答案不是反 AI，是降級 AI: 把 LLM 當「Ship's Computer」(聽你查、聽你問的工具)，不要當「Data」(自主決策的 agent)。

📚 參考資料

Agentic Coding is a Trap, Lars Faye

→ https://larsfaye.com/articles/agentic-coding-is-a-trap

How AI is Transforming Work at Anthropic

→ https://www.anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic

AI Assistance Coding Skills (47% debug 能力下降數字)

→ https://www.anthropic.com/research/AI-assistance-coding-skills

Cognitive Debt, Simon Willison

→ https://simonwillison.net/2026/Feb/15/cognitive-debt/

Leaders Worry About Skill Atrophy Due to AI Adoption (Sandor Nyako 採訪)

→ https://www.businessinsider.com/leaders-worry-about-skill-atrophy-due-to-ai-adoption-2025-10

Dax 訪談 (OpenCode 創辦人談 Spec-Driven Development)

→ https://youtu.be/IGsbARhERqc?t=501

Primeagen 評論

→ https://www.youtube.com/watch?v=_vB0PDzaa7I&t=3299s

Your Brain on ChatGPT

→ https://www.media.mit.edu/publications/your-brain-on-chatgpt/

Microsoft Study on AI and Human Cognition

→ https://www.404media.co/microsoft-study-finds-ai-makes-human-cognition-atrophied-and-unprepared-3/

Jeremy Howard, fast.ai

→ https://www.fast.ai/about.html
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9min
May 10, 2026 AI 工作分裂成兩堆，能放手的交給 agent，要管的自己陪

Every 觀察：AI 工作正在分裂成兩堆，一邊是交給 agent 自己跑的事，一邊是要坐在模型旁邊一起做的事。新的關鍵能力是分得出哪一堆。內附 Dan Shipper 的 inbox SOP。

⭐ 文章深度讀：看 Dan Shipper 怎麼用一頁規則 doc 把 inbox 交給 agent 還能可審核可回退

→ https://heymaibao.com/ai-work-delegate-or-pair/

⚡ 章節重點

AI 工作版圖正在分裂 00:00

迷思：分配任務只對了一半 01:22

新典範：分得出該交還是該陪 02:11

Dan 的 inbox SOP 實戰 03:14

市場訊號與 Musk 五步算法 04:40

三個今天就能做的事 06:53

📝 懶人包

∙ AI 工作正在分裂成兩種姿態：交給 agent 自己跑 (delegate)，或坐在模型旁邊一起做 (stay close)。新的 meta-skill 是知道每件事屬於哪一邊。

∙ Every 自己之前提的 allocation economy 論點，這次直接被作者修正：那只說對了一半。

∙ 個人尺度的代表，是 Every CEO Dan Shipper 用 Codex + Cora + 一頁規則 doc 處理 inbox 的 SOP。企業尺度的代表，是 Airtable 開的 AI Agent Architect 職缺，以及 OpenAI 與 Anthropic 同一個月相繼推出的企業 service。

∙ 我的觀點：模型分數已經不再是這一波的勝負點。現在最稀缺的不是會用 AI 的人，是分得出兩種姿態、而且寫得出規則手冊的人。

📚 參考資料

The Dawn of Codex-Native Apps (Katie Parrott / Every)

→ https://every.to/context-window/the-dawn-of-codex-native-apps

AI Agent Architect, Customer Experience (Airtable)

→ https://job-boards.greenhouse.io/airtable/jobs/8409168002

OpenAI Frontier Alliance

→ https://openai.com/index/frontier-alliance-partners/

Anthropic enterprise services

→ https://www.anthropic.com/news/enterprise-ai-services-company

Elon Musk's Algorithm: A 5-Step Process

→ https://www.inc.com/jeff-haden/elon-musks-algorithm-a-5-step-process-to-dramatically-improve-nearly-everything-is-both-simple-brilliant.html
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9min
May 10, 2026 Harness Engineering：把 agent 每次失敗變成永久規則

Addy Osmani 把產業共識整合成 harness engineering：agent = model + harness。模型只是輸入，prompt、tools、context、hooks、sandbox、subagent 才是工程戰場。本文中文重建他的 Ratchet 紀律與七個工程支柱。

⭐ 文章深度讀：把這篇變成你下週的工程改造清單

→ https://heymaibao.com/harness-engineering/

⚡ 章節重點

開場：Agent = Model + Harness 00:00

Harness 是什麼？ 01:11

拒絕「等下個版本」的工程逃避 02:05

The Ratchet：把每次失敗變成永久規則 03:25

Harness 的七個工程支柱 05:26

HaaS 趨勢與三個可帶走判斷 08:24

📝 懶人包

∙ Agent = Model + Harness。raw model 不是 agent，外殼裡的 prompt、tools、context、hooks、sandbox、subagent 才是真正的工程戰場。

∙ The Ratchet 紀律：每次 agent 失敗都當成永久訊號，當天就把它變成 AGENTS.md 規則或 hook，不是寫進今天的 todo。

∙ Harness 的七個工程支柱：filesystem + git、bash + code、sandbox、memory + search、context rot 三招、long-horizon 三柱、hooks。

∙ 產業在從 LLM API 走向 Harness API。模型在分歧，harness pattern 在收斂。

📚 參考資料

Addy Osmani: Agent Harness Engineering

→ https://x.com/addyosmani/status/2053231239721885918

Building Claude Code with Harness Engineering (Fareed Khan)

→ https://levelup.gitconnected.com/building-claude-code-with-harness-engineering-d2e8c0da85f0

Flue harness framework (FredKSchott)

→ https://x.com/FredKSchott/status/2050274923852210397
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11min
May 10, 2026 把 Obsidian 從整齊的檔案櫃，改造成每天回話的思考夥伴

把 Obsidian 從整齊的檔案櫃改造成每天回話的思考夥伴。整理 @cyrilXBT 的 vault 設計：四層架構、CLAUDE.md 模板、daily brief 與 weekly prompt，今晚先放 5 個筆記。

⭐ 文章深度讀：看完整 CLAUDE.md 模板加 daily / weekly prompt 怎麼自然接上 vault

→ https://heymaibao.com/obsidian-claude-vault-feedback-loop/

⚡ 章節重點

整齊的遺忘機器：vault 出了什麼錯 00:00

三個讓筆記系統死掉的失敗模式 01:50

四層架構與五個資料夾的設計骨架 02:49

CLAUDE.md：整套系統最重要的一份檔 04:33

每日早報加每週綜合：vault 怎麼主動回話 06:04

今晚先放 5 個筆記就能跑 07:24

📝 懶人包

∙ 第二大腦失敗的真正原因不是收太少，是 vault 沒有主動回話的 feedback loop

∙ 四層架構加五個資料夾加 CLAUDE.md 加 daily brief 加 weekly synthesis，是把 vault 變成思考夥伴的最小骨架

∙ CLAUDE.md 是整套系統的單一最重要檔，每週一花 5 分鐘維護是真正的單點故障

∙ 起手式不是先架完整套，今晚先把 5 個筆記丟進去，讓 Claude 找連結

📚 參考資料

How to Build an Obsidian Knowledge Vault That Gets Smarter Every Day Without You Doing Anything (@cyrilXBT, 2026-05-07)

→ https://x.com/cyrilxbt/status/2052235121416188114
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9min
May 10, 2026 md 還是 html？三個問題讓 Claude Code 文件自己挑格式

Claude Code 工作流的文件選 md 或 html，別再選邊。@the_smart_ape 提了三個問題：受眾、生命週期、時間視野。再做 30 秒可逆性測試，多數文件其實想當 markdown。

⭐ 文章深度讀：完整拆解了 Claude Code 工作流的格式決策框架

→ https://heymaibao.com/smart-ape-md-html-format-framework/

⚡ 章節重點

別再吵 md 還是 html，問三個問題就好 00:00

三個問題的決策框架 00:51

第 1 題受眾：Claude 才是真正的讀者 01:35

第 2 題編幾次：標籤飄移的隱性腐爛 03:33

第 3 題活多久：grep 與 3 年存活測試 05:36

真正的 wedge：一份 md，多種 html 視圖 06:13

30 秒可逆性測試與三個合理例外 06:48

📝 懶人包

∙ md vs html 是錯題目。對的問題是 audience (誰來讀)、lifecycle (要編幾次)、horizon (活多久)。三個問題的答案如果一致，格式自動勝出；如果分裂，就走 hybrid。

∙ Claude 會反覆讀回自己寫的文件。html 在 token 成本 (約 3 倍)、retrieval 切 chunk (相關性下降 15-25%)、編輯 diff (5 行對 40-100 行) 三個維度同時懲罰你，這些都是 @the_smart_ape 自己測出來的數字。

∙ 真正帶得走的招式是 hybrid：一份 md 當 source of truth，按受眾用 10 行 script 生成多個 html view。md 留長壽性，html 做呈現工作，source of truth 永遠是文字。

∙ 我的觀點：多數 Claude Code 工作流的文件其實想當 markdown，html 反而是少數例外。下次想用 html 之前，先做 30 秒可逆性測試，能擋掉 90% 的格式誤判。

📚 參考資料

md or html? — @the_smart_ape on X

→ https://x.com/the_smart_ape/status/2053034897514660074
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10min

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