脈報

By 思思主播

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The podcast currently has 339 episodes available.

脈報 episodes:

March 16, 2026 AI 玩狼人殺：GPT-5 連兩天操控成功率 93%，靠的不是說謊

Foaster.ai 讓多個 AI 互玩狼人殺，量化社交智能差距。GPT-5 連兩天操控成功率 93%，勝出的關鍵不是高明的謊言，而是設計讓村民在自己框架裡輸掉的「程序霸權」。

⭐ 文章深度讀：解析了哪個 AI 操控最強、哪個最容易在試圖顯示洞察力時反而自爆

→ https://heymaibao.com/llm-werewolf-social-intelligence/

⚡ 章節重點

開場：一句謊話都沒說卻贏了所有人 00:00

為什麼選狼人殺測 AI 社交力 01:10

GPT-5 的不說謊制勝術 02:11

其他 AI 的攻防各有什麼弱點 04:15

所有 AI 都有的一個共同漏洞 05:52

📝 懶人包

∙ GPT-5 的核心策略是「程序霸權」：它在 Day 0 設計審判框架，讓村民因為「未達舉證標準」被投票出局，而不是因為「可能是狼」。Day 1 和 Day 2 的操控成功率都達 93%，而其他模型在 Day 2 幾乎全面下滑。

∙ LLM 社交智能不是線性進步，而是跳躍式階梯 (L0-L4)。從「全員盲目競選市長」到「工具性決定要不要參選、並預設多天計劃」，中間有明確的能力門檻。蒸餾小模型繼承了大模型的說話形式，但缺乏維持多天欺騙所需的深度。

∙ 攻守是兩個獨立維度：Gemini 2.5 Pro 和 Qwen3 守村排名分別是第 2、第 4，但作為狼人都落入中後段。頂尖防守者不等於頂尖攻擊者。

∙ 我的觀察：這份研究最有意思的地方不是排名，而是它揭示了一個幾乎所有模型都有的漏洞：在試圖顯示洞察力的時候，說出只有狼人才可能知道的資訊。這個「資訊邊界模擬失靈」的問題，對 AI agent 的實際部署有直接意涵。

📚 參考資料

Probing LLM Social Intelligence via Werewolf – First Results

→ https://werewolf.foaster.ai
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2min
March 16, 2026 一人十億公司：Altman 的賭局和沒人告訴你的真實門檻

Sam Altman 預測 AI 時代將出現一人十億美元公司，但用嚴格的財務標準看，目前根本沒有案例符合。什麼才是真正的門檻？拆解 Altman 的賭局，以及 2026 年最快達標的路徑。

⭐ 文章深度讀：整理一人十億最快達標路徑：個人品牌乘上 AI 放大器

→ https://heymaibao.com/ai-one-person-billion-dollar-company/

⚡ 章節重點

一人十億，Altman 的賭局 00:00

別被估值騙了 00:23

連 Midjourney 都不符合 00:45

瓶頸從做不出到賣不夠快 01:07

最快路徑：個人品牌乘上 AI 01:29

📝 懶人包

∙ Sam Altman 預測 AI 將催生一人十億美元公司，但他說的「十億」是估值，那是一個可以被炒作出來的數字，不夠嚴格。

∙ 更有意義的標準是年度經常性收入 (ARR) 達到 1 億美元，用這個標準看，2024 年沒有任何公司符合，連 Midjourney 也不行。

∙ AI 是知識工作者最大的威脅，也是個人創業者最強的武器，真正的問題是你在哪一邊用它。

∙ 我的觀察：兩年後的 2026 年，一人十億仍然沒出現，但瓶頸已經從「做不出東西」移到「賣不夠快」。最快達標的路徑，我認為不是軟體產品，而是個人 IP 乘以 AI 放大器的組合。

📚 參考資料

The One-person Billion-dollar Company

→ https://every.to/napkin-math/the-one-person-billion-dollar-company
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2min
March 16, 2026 Liquid 模板引擎加速 53%，但這個 GC 洞察比數字更值得學

GC 吃 74% CPU，這才是 Liquid 快 53% 的原因。Shopify CEO 用 autoresearch 跑 120 次實驗，每次先過 974 個測試再 benchmark，方法可複製，前提是先有測試套件。

⭐ 文章深度讀：autoresearch 拆解：120 次實驗的流程，以及複製的前提條件

→ https://heymaibao.com/liquid-53-percent-faster-gc-insight/

⚡ 章節重點

老系統為何還能快 53%？ 00:00

GC 才是速度殺手，74% CPU 去哪了 01:23

autoresearch：AI 自動化研究員怎麼跑實驗 02:57

失敗清單為何比成功清單更重要 04:26

這件事對你有什麼意義 05:22

📝 懶人包

∙ GC (垃圾回收機制) 佔了 74% 的總 CPU 時間，代表每減少一個物件建立，就等於把大量原本浪費在 GC 的 CPU 時間還給真正的運算。這解釋了為什麼 parse 時間能砍 61%、render 只砍 20%，兩者的 allocation 密度本來就不同。

∙ Shopify CEO Tobias Lütke 用 autoresearch (自動化研究迴路) 跑了約 120 次實驗，能這樣做的前提是 974 個 unit tests (單元測試)，每次改動都先過測試才做 benchmark (效能基準測試)，沒過測試直接捨棄，速度不能拿正確性換。

∙ PR 裡「沒有用的優化」清單比優化清單更重要：split-based tokenizer 理論上快 2.5 倍卻語法邊界不符、String#match 提取名稱反而多建立 5,000 個物件、TruthyCondition 子類別讓 YJIT (Ruby 即時編譯器) 的多型代價超過省下的 allocation。這張清單說明不是亂試，每個決策都有客觀依據。

∙ 我的觀察：autoresearch 模式真正的門檻不是 AI 有多強，而是你是否有夠強健的測試套件。沒有測試套件，「保留/捨棄迴路」就沒有可信賴的判斷基準。Liquid 能做這件事，是因為它先有 974 個測試，不是因為 AI 夠厲害。

📚 參考資料

Shopify/liquid: Performance: 53% faster parse+render, 61% fewer allocations

→ https://github.com/Shopify/liquid/pull/2056

Simon Willison 的觀察

→ https://simonwillison.net/2026/Mar/13/liquid/
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21min
March 15, 2026 ChatGPT 偷偷幫你建了心理檔案，96% 都是 AI 單方面決定的

ChatGPT 的記憶功能正在替你建立心理檔案，96% 不是你叫它存的。研究發現 AI 記的是欲望、意圖、信念這些深層資訊，不只是偏好。本文拆解隱私風險，以及如何保護自己。

⭐ 文章深度讀：ChatGPT 不只記偏好，而是記你的欲望、信念、生活困境

→ https://heymaibao.com/chatgpt-memory-privacy/
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2min
March 15, 2026 用 Claude 建多代理系統，最常見的第一個錯誤是選錯架構

任務複雜就上多代理？這幾乎是錯誤的直覺。Sub-agents 做壓縮，Agent Teams 做協作，按 context 邊界設計是選對架構的關鍵。先推單一 agent 到極限，再決定加什麼。

⭐ 文章深度讀：架構選對的判斷標準、context 邊界拆分思維，三個設計失敗坑全部整理

→ https://heymaibao.com/claude-subagents-vs-agent-teams/

⚡ 章節重點

你的直覺，幾乎永遠是錯的 00:00

Sub-agents：壓縮才是本質 01:17

Agent Teams：協作工作坊 02:51

怎麼選？就問這一個問題 03:47

別照角色拆，按 context 切 04:49

三個讓系統崩掉的坑 05:55

最反直覺的設計原則 07:10

📝 懶人包

∙ Sub-agents (子代理) 的本質是「壓縮」，不只是平行化。每個子代理只把最終結果交回 parent，不與其他代理溝通，讓系統維持可預測性。

∙ Agent Teams (代理團隊) 是持久協作架構，代理之間可以直接溝通，透過共享任務清單管理依賴關係，適合需要持續協商的任務。

∙ 選擇標準只有一個：任務是 fire-and-forget (執行完回報) 用 Sub-agents，需要持續協商、輸出互相影響用 Agent Teams。

∙ 我的觀察：多數設計失敗不是工具選錯，是太早上多代理，或按職能角色拆分而不是按任務需要的 context (上下文) 邊界拆分。先把單一 agent 推到它真正斷掉的地方，那個斷點才告訴你真正需要加什麼。

📚 參考資料

@akshay_pachaar，Claude Subagents vs. Agent Teams, explained

→ https://x.com/akshay_pachaar/status/2033167408463069526
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2min
March 15, 2026 YC CEO 開源他的 Claude Code 工作流，哪些人最值得安裝？

Garry Tan 開源 gstack，把 Claude Code 拆成創辦人、工程師、QA 等 8 種角色。技術創辦人最有感的是問題重構，工程師最有感的是自動 QA。這篇按受眾整理最值得用的功能。

⭐ 文章深度讀：哪些人最值得安裝 gstack，每類受眾最該用哪個指令

→ https://heymaibao.com/yc-ceo-gstack-claude-code/

⚡ 章節重點

Garry Tan 開源了什麼？ 00:00

AI 聰明，但問錯了問題 01:00

gstack：一個指令，一個角色 02:25

創業者最強：強迫問對問題的 /plan 03:26

工程師必看：60 秒自動 QA 05:26

一人跑 10 個 AI agent，不是比喻 07:20

📝 懶人包

∙ YC CEO Garry Tan 開源 gstack，核心設計是讓 Claude Code 切換成不同的「認知模式」，每個斜線指令對應一個明確角色，從創辦人產品思維到自動化 QA

∙ `/plan-ceo-review` 不是更強的提示詞，而是強迫問「我在解決對的問題嗎」，以照片上傳功能為例，AI 會把問題重新定義成「幫賣家創建能成交的商品頁」，不是只加一個檔案選擇器

∙ `/browse` 讓 AI 真正有眼睛：持久化瀏覽器、登入 session 保留，60 秒完成一次完整 QA 檢查，不需要手動打開瀏覽器

∙ 我的觀察：Garry Tan 每天一個人跑 10 個 AI agent 並行，這個細節說明 gstack 解決的不只是「要用什麼提示詞」，而是整套開發工作流的編排。對於把 AI 當主要生產力工具的人來說，這是值得認真看的參考系

📚 參考資料

garrytan/gstack

→ https://github.com/garrytan/gstack
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2min
March 15, 2026 不是 AI 不夠強，是你的指令太模糊：Hormozi 的工作流框架

職位思維在問「AI 能不能當剪輯師」，工作流思維問「剪輯師的哪個步驟可以自動化」。Hormozi 用 7 個節點的真實流水線，示範如何把模糊指令變成 AI 可執行的具體動作。

⭐ 文章深度讀：整理了讓 AI 確實執行的三個關鍵問題：任務需要什麼輸入、完成條件是什麼、輸出長什麼樣

→ https://heymaibao.com/ai-workflow-not-roles/

⚡ 章節重點

AI 效果差的真正原因 00:00

職位思維 vs 工作流思維 01:20

Hormozi 的 7 步驟流水線 03:09

寫出有效 AI 指令的黃金準則 04:58

後台行政，今天就能全自動 06:10

你的第一步：從最小動作開始 07:14

📝 懶人包

∙ 職位思維已經過時：「我要找 AI 剪輯師」是錯誤框架。正確問法是：剪輯師在做哪些動作？每個動作需要什麼輸入、產出什麼？然後逐步自動化。

∙ AI 不懂模糊語言：「讓它更有魅力」這個指令毫無用處。「說話速度加快、頭抬高、點頭回應對方說話」才是 AI 能執行的。指令的具體程度決定 AI 的執行品質。

∙ 後台行政現在就能全自動：開發票、帳單核對、潛在客戶跟進，這些今天就可以做到，不是未來式。如果還在用人手做，等於在付你不需要付的成本。

∙ 我的觀察：這個框架轉換的難點不在技術，而在願不願意坐下來把業務流程拆解到最細粒度。Hormozi 說很多人不願意做這件事，這就是差距所在。

📚 參考資料

影片來源

→ https://youtu.be/92ReEZwYBQQ
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2min
March 15, 2026 我研究了 Ghostty 換 cmux 這件事，AI agent 工作流差在哪

有人把 Ghostty 換成 cmux，不是因為 Ghostty 不好，是工作型態變了。三層組織讓多專案 AI agent 有層次，agent 還可主動控制環境。優缺點都在這，值不值得換你決定。

⭐ 文章深度讀：整理了 agent 主動控制環境的四種方式，以及換與不換的判斷條件

→ https://heymaibao.com/ghostty-to-cmux-ai-agent/

⚡ 章節重點

故事起點：一眼就換了 00:00

問題不在 Ghostty，在工作的形狀 01:14

cmux 的三層解法 03:07

AI 助理主動出擊的關鍵 04:29

誠實說缺點 05:57

你現在需要換嗎 07:10

📝 懶人包

∙ Ghostty 沒有問題，是工作型態改變了。AI agentic work 讓開發者同時跑 3-5 個專案，每個專案還有 AI agent、開發伺服器、git 這些同步在跑的東西。Ghostty 加上 tmux (終端機分割器) 的組合是「水平展開」的平面模型，沒有「專案」這個組織層，處理不了「多專案 × 每專案多任務」的層級需求，不是工具爛，是工作的形狀變了。

∙ cmux 多出的關鍵能力有兩件事：一是三層工作組織架構，二是讓 AI agent 可以主動操控終端機環境。Ghostty 本身不提供以「專案」為單位的組織層。cmux 的 CLI (指令列工具) 搭配 Unix socket 的設計，讓 agent 可以自己開新的 pane (分割視窗)、控制瀏覽器、派子 agent 執行任務、任務完成時發通知提醒你，這是 Ghostty 原生架構做不到的。

∙ browser panel (瀏覽器面板) 別依賴，terminal 側才是真正的優勢。cmux 內建的瀏覽器面板在技術上能讓 agent 操作網頁，但缺乏你平常的帳號登入和瀏覽器擴充套件，也會預設攔截終端機點開的外部連結，設定完記得把這個選項關掉。三層組織架構 (專案 → 分割視窗 → 分頁) 才是 cmux 對日常工作流最實際的貢獻。

∙ 我的觀察：cmux 是目前最接近「AI agent 原生終端機」概念的工具，但它還是早期版本。對每天跑多個 AI agent 專案的 Ghostty 使用者，值得花一個下午試試；如果你的工作流還在單一專案、單一 agent，Ghostty 很夠用，現在換是為了嚐鮮而不是為了解決問題。

📚 參考資料

Theo：用了 Ghostty 多年，現在改用 cmux 跑 AI agent

→ https://youtu.be/EUE8N6mqtGg?si=CpXsd_CffCs_GdfK

cmux 技術示範：AI agent 如何控制終端機環境

→ https://youtu.be/8oLP8oxqtOE?si=JxP121CZ5NDJ1lGA

Ross Mike：我的 AI 工具鏈，從 Ghostty 換到 cmux 的理由

→ https://youtu.be/jKSsUUHIDqg?si=IQLystTQQ2TAUkOZ
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10min
March 15, 2026 Claude Code 進化了，但最值得注意的那個更新最沒人說

你可能只看到 Claude Code 的語音模式和互動圖表，但最重要的更新是記憶系統的底層改善，讓 Claude 跨對話保留上下文的能力悄悄變強了。本文整理最值得注意的幾個轉變。

⭐ 文章深度讀：解析記憶系統、排程能力與技能 Evals 如何讓 Claude 從工具變成夥伴

→ https://heymaibao.com/claude-code-major-updates/

⚡ 章節重點

最不炫目的更新最重要 00:00

記憶格式升級：Claude 終於懂為什麼 00:41

/loop 與排程任務：從被問才動到自動執行 02:09

Skills Evals：打造可以信賴的技能模組 03:25

其他新功能速報 04:32

為什麼這三件事才是真正地基 05:16

📝 懶人包

∙ 記憶系統改善是最被低估的更新：結構化格式 (規則 → 為什麼需要 → 怎麼應用) 讓 Claude 跨對話保留上下文的能力大幅提升，但幾乎沒人在討論它

∙ `/loop` 指令和 Scheduled Tasks (排程任務) 讓 Claude Code 從「被問才動」變成「主動排程執行者」，可以設定自動每天整理程式碼變更摘要、推送到 Telegram

∙ Agent Skills 的 Evals (評估) 功能讓技能從「寫了就忘」變成「可測試、可維護的模組」，對組織化使用 Claude Code 的人是分水嶺

∙ 我的觀察：Anthropic 這波更新透露出一個清楚的方向，他們不是在疊功能，而是在幫 Claude Code 補地基。記憶、排程、技能可維護性，這三條都是「讓 AI 可以持續運作」的底層能力，而不是讓你截圖給朋友看的炫目新玩意。

📚 參考資料

Claude Code 最新更新完整解析 (影片)

→ https://youtu.be/ShTxTquBDxY
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7min
March 15, 2026 OpenClaw 行銷的真實數字：6 個代理跑出 160 萬美元管道

Eric Siu 用 6 個 OpenClaw 代理跑行銷兩個月，分享 11 個真實用法。模型路由讓 API 費大幅下降，冷郵件復活讓百萬管道重新浮現。最值得學的幾個，不需要複製整套。

⭐ 文章深度讀：3 個最有 ROI 的用法完整拆解，加上真實門檻評估

→ https://heymaibao.com/openclaw-marketing-real-numbers-6-agents/

⚡ 章節重點

開場：AI 行銷的真實數字 00:00

模型路由：API 費從 500 降到 2 美元 00:26

40 個舊案找回 160 萬美元管道 00:54

專有資料護城河：無法複製的競爭優勢 01:23

門檻評估：從哪裡開始最省力 01:40

📝 懶人包

∙ 把研究和報表任務改走 ChatGPT Pro 附贈的 API access(OAuth)，每月可省下 2,700 到 3,900 美元的 Anthropic 費用，API 帳單從每天 500 美元降到 2.16 美元。

∙ 冷郵件復活策略：依失單原因分 7 種語氣，第一批測試 40 個 B2B 案子，重新浮現 160 萬美元管道。郵件讀起來像一個記得這段關係的人寫的，不是模板。

∙ 自動生成品牌數據圖表，一張 AI 內容效能圖在 Instagram 獲得 85K 觀看，核心邏輯是「真實的專有數據，競爭對手無法複製」。

∙ 我的觀察：Eric Siu 的案例有說服力，但「一個週末就能建好這套系統」這個說法值得保留距離。整合 Gong (銷售通話工具)、HubSpot(CRM)、Google Search Console 和 Instagram API，不是一般人的週末任務，更像是一個具備完整行銷技術棧的團隊花幾週做的事。

📚 參考資料

11 Ways To Make Your OpenClaw 100x Stronger (For Real ROI)

→ https://x.com/ericosiu/status/2032910641242189985?s=46
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