脈報

By 思思主播

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脈報 episodes:

April 18, 2026 Anthropic 設計師親揭 Claude Design：別當 Figma 用

別把 Claude Design 當 Figma 用。Anthropic 設計師分享：它用 code 生成設計，和 Claude Code 互補，已有 Handoff to Claude Code feature，附 7 個實戰 tips。

⭐ 文章深度讀：整理了 7 個實戰 tips 和 Handoff 怎麼用

→ https://heymaibao.com/anthropic-designer-claude-design-tips/

⚡ 章節重點

別當 Figma 用 00:00

用 code 做設計的新眼鏡 00:49

Anthropic 設計師的 7 個實戰 tips 02:03

Claude Code 與 Claude Design 雙工具 workflow 03:51

知道何時該慢下來 04:43

📝 懶人包

∙ 作者自稱 Claude Design「更像 Claude Code 而不是 canvas-based 設計工具」，用 code 生成設計，不是畫圖。有使用者問他是畫出來還是寫 code 做的，他直接回三個字：它是寫 code 做出來的 (原文：It codes them!)。

∙ Claude Code 和 Claude Design 不是替代關係，而是互補：Claude Code 貼近 production feel，可直接存取 developer tooling，Claude Design 更適合 rapid ideation and exploration (快速發想和探索)，兩者之間已有內建的 Handoff to Claude Code feature 把設計稿直接接到工程實作。

∙ 作者一個人服務 7 條 Anthropic 產品線，他的 7 條實戰 tips 第一條就是：花一小時把 design system 和 core screens 設定好，是整組 workflow 最划算的投資。

∙ 我的觀察：agentic 設計節奏越快，設計師自己的判斷力越重要。最值得交給 AI 的是 ideation 與探索，最不該外包的是 icon、spot illustration、命名這類影響力超過尺寸的細節，這條反而是整串 tips 裡最逆勢的一條。

📚 參考資料

My tips for getting the best results out of Claude Design (Ryan Mather on X)

→ https://x.com/flomerboy/status/2045162321589252458
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6min
April 18, 2026 OpenAI 為 Claude Code 寫了 Codex Plugin，三個指令拆解

OpenAI 為 Claude Code 寫了官方 plugin codex-plugin-cc。本文拆解三個主軸 slash command 的差異，並講清楚 plugin 自動帶哪些上下文、不會帶哪些，避免你把 Claude 對話當成 Codex 知道的事。

⭐ 文章深度讀：整理了 plugin 自動帶 / 不帶上下文的完整清單

→ https://heymaibao.com/openai-codex-plugin-cc/

⚡ 章節重點

OpenAI 為什麼幫對手寫 plugin 00:00

三個 slash command 各做什麼 00:46

上下文契約：Codex 看不到你跟 Claude 的對話 01:59

從圍牆花園到整合工作流 03:26

四個重點與下一個召喚 04:32

📝 懶人包

∙ OpenAI 出了官方 Claude Code plugin `openai/codex-plugin-cc`，讓你在 Claude Code 對話裡直接叫 Codex 做 review 與委派 coding 任務。

∙ 三個主軸 slash command 各做一件事：`/codex:review` 一般 review、`/codex:adversarial-review` 會質疑設計的對抗式 review、`/codex:rescue` 把整個 coding 任務交給 Codex。

∙ 一個關鍵契約：你在 slash command 後面打的字，是直接對 Codex 下 prompt，Claude Code 跟你的對話脈絡不會被自動帶過去。plugin 帶過去的只有 repo、working tree (還沒 commit 的修改)、review target，與本機已登入的 Codex 設定。

∙ 我的觀察：OpenAI 為對手家的工具寫官方 plugin，這件事比 plugin 本身的功能更值得關注。它代表 AI coding 工具正在從封閉競爭，往「在開發者既有 workflow 內被叫到」的方向移動。

📚 參考資料

openai/codex-plugin-cc

→ https://github.com/openai/codex-plugin-cc
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6min
April 18, 2026 /rewind 就是按兩次 ESC：Claude Code checkpointing 指南

按兩次 ESC 跟 /rewind 開的是 Claude Code 同一個 checkpointing 選單。這篇拆解 5 個動作、它跟 /compact、fork-session 的界線，還有 3 個你不能忘記的邊界。

⭐ 文章深度讀：選單 5 個動作、/compact、fork-session 界線整理成可直接對照的判斷表

→ https://heymaibao.com/claude-code-checkpointing-rewind/

⚡ 章節重點

按兩次 ESC 跟 /rewind 開同一個選單 00:00

Checkpointing 就是你的自動安全網 00:42

五個動作，拆成兩種物種 01:00

它跟 /compact、fork-session 差在哪 02:22

Checkpointing 救不了的三個情況 02:57

把 Checkpoint 當短期保險，Git 當長期記錄 03:43

📝 懶人包

∙ 按兩次 `Esc` 或輸入 `/rewind` 打開的是同一個回溯選單，兩個入口完全對等，不必記哪個比較強

∙ 選單有 5 個動作，三個「恢復」會撤銷狀態，「從此處總結」不撤銷狀態，只把該點之後的對話壓成 AI 摘要

∙ 「從此處總結」跟 `/compact` 都是壓 context，差在 `/compact` 壓整段、「從此處總結」只壓指定點之後；跟 `fork-session` 也不同，總結是留在同一會話，fork 是另開分支試路

∙ 我的觀察：checkpoint 是「本地撤銷」不是「永久歷史」，Git 還是不能省

📚 參考資料

Checkpointing - Claude Code Docs

→ https://code.claude.com/docs/zh-TW/checkpointing
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5min
April 17, 2026 Claude Code 桌面版改版：同時跑多個 agent 的新工作模式

Anthropic 4 月 14 日重做 Claude Code 桌面版，sidebar 並排跑多個 session、⌘+; 的 side chat 不污染主任務。真正的訊號不在功能，是怎麼替 parallel agents 蓋章。

⭐ 文章深度讀：整理了 CLI 使用者要不要換到桌面版的判斷路徑

→ https://heymaibao.com/claude-code-desktop-parallel-agents/

⚡ 章節重點

Anthropic 替 parallel agents 蓋章的那一刻 00:00

新 sidebar：多個 session 一次管完 01:00

從 operator 到 orchestrator 02:20

side chat 單向 context，任務不被污染 04:20

桌面版追上 CLI，plugin 全 parity 05:45

這次改版真正的主角 06:55

📝 懶人包

∙ 新 sidebar 把多個 Claude sessions 集中在同一個視窗並排跑：每一個 active 與 recent session 都在 sidebar 裡，可以用 status、project 或 environment 篩選，也可以按 project 分組。更重要的是，sidebar 有生命週期，session 對應的 PR 被 merge 或 close 之後會自動歸檔，sidebar 只留下還在跑的內容，不會變成永遠開著的 tab 堆。

∙ Side chat (⌘+; 或 Ctrl+;) 是單向 context flow：任務進行中要問個問題，可以開一個 side chat 分岔。它會從主 thread 拉背景資訊，但不會把你的問答寫回主 thread。Anthropic 自己的說法是「避免誤導你的任務」。這個設計比新 sidebar 更能說明 Anthropic 是不是真的懂 parallel agents workflow。

∙ 桌面版這次被拉到跟 CLI 同級：桌面版 plugin 支援跟 CLI 對等，不管是組織中央管理還是你本地裝的 plugin 都照用。SSH 的發起端從只支援 Linux 擴到 Mac、response 即時 streaming、底層為穩定度與速度重寫了一次。對還在 CLI 跑 Claude Code 的人來說是保證，對沒用過 CLI 只打算開桌面版的人，則是一次把兩邊差距補齊的機會。

∙ 我的觀察：多數人會把焦點放在 sidebar 跟新功能上，但這次改版真正的主角是那個名字。Anthropic 花了三個英文字替一個 workflow 蓋章 (原文 for parallel agents)，而這個命名動作的後座力，會比任何一個 UI 元素都大。

📚 參考資料

Redesigning Claude Code on desktop for parallel agents

→ https://claude.com/blog/claude-code-desktop-redesign

@claudeai 官方 announcement

→ https://x.com/claudeai/status/2044131493966909862
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9min
April 17, 2026 Boris 的 Opus 4.7 實戰：6 條 Claude Code 工作流 tips

升級 Opus 4.7 卻只覺得「好一點」？Boris Cherny 列出 6 條 dogfooding tips，從 auto mode、recaps、/focus 到 /go 自驗證，教你把 Claude Code 工作流調成 4.7 的姿勢。

⭐ 文章深度讀：逐條翻成可以直接搬進 Claude Code 的設定與指令，加上會影響 token 帳單的兩個細節

→ https://heymaibao.com/bcherny-dogfooding-opus-4-7-tips/

⚡ 章節重點

升級 4.7 為什麼只有好一點 00:00

別再用 4.6 的姿勢在用它 01:31

auto mode 讓你安全放手 03:01

recaps + /focus 不守終端機 03:47

xhigh 新預設與帳單影響 05:19

/go 讓 Claude 自己驗證 06:06

先換最卡的那一條 08:23

📝 懶人包

∙ 4.7 時代的三把鑰匙：Opus 4.7 被設計成會一個人長時間跑，幾十分鐘到幾小時那種。auto mode 讓 Claude 自己放行安全指令、recaps + /focus 讓你回到長 session 不用從頭讀、/go 類的 verify skill 讓你回來時程式碼真的能跑。這三條合起來是同一件事，不讓你守在終端機前。

∙ effort 是新控制器，不是新 token 額度：Opus 4.7 換成 adaptive thinking，不再是 thinking budget。Boris 個人日常開 xhigh、最難的任務才開 max，Claude Code 的預設 effort 已經改為 xhigh。

∙ 驗證是最便宜的槓桿：Boris 說「讓 Claude 有辦法驗證自己」這件事可以把 Claude 的產出拉到 2 ~ 3 倍，這個數字比升級一整代模型還多。4.7 會跑得更久，沒有驗證機制就等於把自己押在它的自我回報。

∙ 我的觀點：升級 Opus 4.7 後只感覺「好一點點」的人，多半不是 4.7 不夠強，是還用 Opus 4.6 的姿勢在用它。真正要換的是 permission、驗證、焦點這三件事的預設，換工作流比換模型重要。

📚 參考資料

Boris Cherny @bcherny: Dogfooding Opus 4.7 🧵

→ https://x.com/bcherny/status/2044847848035156457

Boris Cherny @bcherny: 同日談 default xhigh 與 4.7 thinking token 的補充貼文

→ https://x.com/bcherny/status/2044802544896221484
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10min
April 17, 2026 Claude Code 升 Opus 4.7 不是 drop-in：五個調校方向

Opus 4.7 換到 Claude Code 要重調 prompt 與 harness。拆解官方給的五個調校方向：把 Claude 當可委派工程師、留在 xhigh、adaptive thinking、工具呼叫與子代理規則。

⭐ 文章深度讀：拆解官方給的五個調校方向可以直接搬進日常 Claude Code

→ https://heymaibao.com/claude-code-opus-4-7-best-practices/

⚡ 章節重點

升完 Opus 4.7 感覺不對勁不是 bug 00:00

Opus 4.7 為什麼不是 drop-in 升級 01:55

心態搬家把 Claude 當可委派的資深工程師 03:29

xhigh 與 adaptive thinking 的新預設 04:17

工具呼叫與子代理的新規則 05:17

寫好第一個完整提示再放手驗收 06:48

📝 懶人包

∙ Opus 4.7 換到 Claude Code 不是 drop-in：官方親口說 tokenizer 更新加上模型後段 turn 想更多，token 用量會變，prompt 跟 harness 要重調才能拿到最好效能。

∙ xhigh 是全新的預設 effort：介於 high 與 max 之間的新等級，不是舊 high 的別名，多數 agentic coding 工作留在 xhigh 最合適。

∙ Extended Thinking 的固定 thinking budget 取消：改成 adaptive thinking，模型每一步自己決定是否要思考、思考多少。

∙ 我的觀察：這篇表面上是升級手冊，底下其實是一場心態搬家。Opus 4.7 把更多決策權還給模型，把更多「把話說清楚」的責任推給你。想要更多工具呼叫、更多子代理、更長的回覆，都要在 prompt 白紙黑字寫出來。

📚 參考資料

Best practices for using Claude Opus 4.7 with Claude Code

→ https://claude.com/blog/best-practices-for-using-claude-opus-4-7-with-claude-code
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9min
April 17, 2026 Open source is dead？Cal.com 關源宣告與我的判斷框架

Cal.com 宣告結束 open source，主庫關閉、改推 MIT 的 cal.diy。AI 把開源攻擊成本壓垮，但你真的該跟進嗎？這篇用威脅模型與源碼公開貢獻兩軸，幫你判斷自己的專案。

⭐ 文章深度讀：附一張象限圖告訴你自己落在哪

→ https://heymaibao.com/calcom-open-source-is-dead/

⚡ 章節重點

「open source 已死」是誰說的 00:00

Cal.com 做了哪三件事 00:56

AI 把開源攻擊成本壓垮 5 到 10 倍 02:14

威脅模型 × 源碼公開貢獻兩軸 05:47

你落在哪個象限 07:01

open source 沒死，是分層 07:44

📝 懶人包

∙ Cal.com 共同創辦人 @pumfleet 公開宣告 Cal.com 結束 open source，主 codebase 關閉，另以 MIT 授權推出 cal.diy 給 hobbyist 與 tinkerer，同時重寫 authentication 與 data handling，持續用 AI 漏洞掃描工具測試。

∙ 他引用的產業訊號：YC 就有 6 家做 AI 漏洞掃描的新創，Hex Security 說 open source 應用被攻擊的容易度是 closed source 的 5 到 10 倍，Anthropic 的 Mythos 幾小時內就在 BSD kernel 找到一個 27 年舊的漏洞並寫出可用 exploit。

∙ 他擔心的不是現在，而是幾個月後：Anthropic 不公開 Mythos，但等中國開源模型跟上類似能力，「最聰明的駭客」就會落在任何人手上，而防禦側目前每家工具回報的漏洞都不一樣，沒有單一可信的安全基準。

∙ 我的觀點：這篇貼文的語氣是「open source 已死」，但 cal.diy 仍是 MIT，真正在變的其實是「一家 production SaaS 要不要把完整 codebase 公開」這條線，不是所有 open source。華語讀者可以帶走的，是一張「威脅模型 × 源碼公開貢獻」的判斷表，不是「我也該跟著關源」的情緒決定。

📚 參考資料

Open source is dead.

→ https://x.com/pumfleet/status/2044424163801129283
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9min
April 17, 2026 Claude Code 的 1M context 雙面刃：session 管理五個分支

Claude Code 升到 1M context 之後 session 管理反而更難。拆解團隊提出的五個分支：continue、/rewind、/clear、/compact、subagents，搞懂每一條路該什麼時候走。

⭐ 文章深度讀：拆解五個分支的使用時機與實戰判斷

→ https://heymaibao.com/claude-code-session-management-1m-context/

⚡ 章節重點

百萬 Context 的雙面刃 00:00

Context 腐化在 30 萬 Token 開始 01:30

每回合五條分支該知道的選項 02:38

走錯先 rewind 再補才乾淨 03:25

/compact 還是 /clear：信模型還是信自己 04:12

Subagents 是 Context 衛生工具 05:20

五個立刻可以改的習慣 06:12

📝 懶人包

∙ 100 萬 token 的 context window 是雙面刃：自主任務能跑更久，但 context pollution 的門檻也被推低，session 管理變得更重要，不是更輕鬆。

∙ Claude 每結束一個回合都是一個 branching point (分岔點)，你手上有五個選項：continue、/rewind (連按兩次 Esc 就是)、/clear、/compact、subagents，不只有繼續打字。

∙ 走錯方向時，rewind 比「剛剛那個不對，換一個方法」有效得多。因為污染的 context 會持續影響後面的判斷，你要回到錯誤之前，而不是在上面疊 prompt。

∙ 我的觀察：這篇貼文最有用的不是五個分支的功能列表，而是把「每個 turn 都是決策點」這個心智模型內化成日常反射。Claude Code 使用者之間最大的效率差距，通常不是 prompt 寫得好不好，而是有沒有在該換 context 的時候換 context。

📚 參考資料

Using Claude Code: Session Management & 1M Context

→ https://x.com/trq212/status/2044548257058328723?s=46
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8min
April 16, 2026 CLAUDE.md 越寫越長，Agent 卻越鈍：Resolver 是解法

你的 CLAUDE.md 越寫越長，Agent 卻越來越鈍？Garry Tan 只用 200 行 Resolver 就救回整個 Agent 系統，這篇轉譯他五層治理框架，附 3 個自檢問題立即檢查 Claude Code。

⭐ 文章深度讀：附 3 個自檢問題，今天就能檢查 Claude Code 有沒有 drift

→ https://heymaibao.com/garrytan-resolvers-routing-table/

⚡ 章節重點

為什麼 AI 越教越笨 00:00

兩萬行 CLAUDE.md 的崩潰時刻 00:37

Resolver：200 行路由表解法 01:32

沒有 Resolver，系統變 junk drawer 02:36

trigger eval 與 check-resolvable 防 drift 04:00

Resolver 是管理層，三個自檢問題 05:47

📝 懶人包

∙ 什麼是 Resolver：一張只放路由決策的小檔案，告訴 Agent「遇到 X 類任務，先去讀 Y 這份文件」。Garry Tan 把 20000 行 `CLAUDE.md` 裡的知識搬去別處，中央只留 200 行 decision tree，Agent 回應速度、精準度、幻覺都瞬間改善。

∙ 沒有 Resolver 會發生什麼：Garry Tan 去 audit 自己那些會寫入個人知識庫的 skill，13 個裡只有 3 個會先讀 Resolver，剩下 10 個各自內建 default 路徑。整套知識庫在緩慢 misfiling 中，沒爆錯，只是慢慢變成垃圾抽屜。

∙ 怎麼知道自己 Agent 沒有 drift：Resolver 寫好不會自動保持正確，需要 `trigger evals`(50 個樣本輸入對期望 skill 的測試) 加上 `check-resolvable`(走 AGENTS.md 到程式碼全鏈路找死連結的 meta-skill)，Garry Tan 首次跑就抓到 40 多個 skill 裡有 6 個完全叫不動。

∙ 我的觀察：Resolver 表面是 routing table，實際上是 Agent 組織的管理層。不只 Agent 需要它，任何把知識與流程塞進 AI 裡的創作 pipeline，沒有這一層都會慢慢退化成 junk drawer。

📚 參考資料

Resolvers: The Routing Table for Intelligence

→ https://x.com/garrytan/status/2044479509874020852?s=46

Thin Harness, Fat Skills

→ https://x.com/garrytan/status/2042925773300908103

GBrain

→ https://github.com/garrytan/gbrain

GStack

→ https://github.com/garrytan/gstack
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9min
April 16, 2026 OpenAI 打開、Anthropic 只給 50 家：AI 資安模型一週分岔

一週內 OpenAI 擴張 Trusted Access for Cyber 加開 GPT-5.4-Cyber，Anthropic 把 Mythos 鎖 50 家。同一題兩個相反答案，正在鋪下一代 AI 資安模型的准入版型。

⭐ 文章深度讀：整理組織層與身份層兩種 gating 的三個具體差異

→ https://heymaibao.com/openai-anthropic-ai-cyber-split/

⚡ 章節重點

AI 兩巨頭的一週分岔 00:00

Mythos 挖出 27 年零日漏洞 01:19

Anthropic 鎖 50 家 vs OpenAI 分層放行 01:49

真正在鋪的是 AI 管制版型 03:53

接下來要盯的四個訊號 05:07

📝 懶人包

∙ 最近一週內，Anthropic 先公告一個代號叫 Mythos 的資安用 AI 模型，走封閉路線。7 天後，OpenAI 擴張它原本就有的 Trusted Access for Cyber 計畫，也就是 OpenAI 給資安防禦者用的分級准入方案，這次新增針對已驗證防禦者的分層 tier，最高分層可申請使用 GPT-5.4-Cyber，也就是 GPT-5.4 的資安強化版。同一題，兩家給出相反答案。(據產品策略作者 Aakash Gupta 整理 + OpenAI 官方公告)

∙ 兩家其實都在做准入控管，也就是常見的英文說法 access-control，差別在把關的位置。Anthropic 在「組織層」選誰有資格，OpenAI 在「身份層」驗證誰就放行。規模、速度、透明度都跟著差很多。

∙ 這一期不是在比產品，是在替下一代更強的模型定「誰能用、怎麼用」的版型。版型一旦定下來，比產品改版更難改。

∙ 我的觀察：真正的第三個主角是競爭動態本身。兩家都聲稱要謹慎管理，但兩家同時公告這件事本身，就已經在加速這些能力擴散出去。

📚 參考資料

Aakash Gupta X 貼文

→ https://x.com/aakashgupta/status/2044206585074069713?s=46

OpenAI 官方 X 公告

→ https://x.com/openai/status/2044161906936791179?s=46
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7min

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