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 572 episodes available.

脈報 episodes:

April 30, 2026 AI 時代最稀缺的能力，不是產能，而是知道自己要什麼

AI 讓做事變快，但不會替你決定什麼值得做。這篇整理 @karrisaarinen 對規劃、寫程式、設計和領域判斷的觀察，拆解為什麼方向感與專業判斷在 AI 時代更稀缺、更值得重視。

⭐ 文章深度讀：用文字版補上完整脈絡，掌握導入 AI 時該先問的方向問題

→ https://heymaibao.com/ai-judgment-direction/

⚡ 章節重點

速度變快，判斷更重要 00:00

好做不等於值得做 01:15

規劃不是文件，是方向盤 02:23

專業悖論：越懂越看得見破綻 03:25

寫程式與設計：容量變大，判斷仍在人手上 04:46

領域脈絡決定 AI 用法 06:38

先問目標，再交給 AI 07:47

📝 懶人包

∙ AI 不會取消規劃，只會讓規劃從固定文件變成更頻繁的方向校準。

∙ AI 工具會帶路，它不只加速工作，也會改變我們覺得什麼容易、什麼重要。

∙ AI 沒讓專業失效，而是把專業價值集中到方向、限制、品味和評估。

∙ 我的觀察：導入 AI 時，最該問的不是它能不能做，而是它會讓我們更快靠近什麼。

📚 參考資料

Some Notes on AI by @karrisaarinen

→ https://x.com/karrisaarinen/status/2048267794924650791
...more
10min
April 26, 2026 Claude Code 過去一個月變笨：Anthropic 親自拆解三條根因

Claude Code 過去一個月變笨：Anthropic 4 月 23 日 postmortem 拆出三條獨立 bug，從思考強度被降到一行 prompt 砍能力，三條全修，並重置所有訂閱者 usage limits。

⭐ 文章深度讀：直接給你 Anthropic 自承的三層 QA 盲區清單

→ https://heymaibao.com/claude-code-april-23-postmortem/

⚡ 章節重點

Claude Code 為什麼變笨 00:00

第一條：預設思考強度被偷偷降級 01:53

第二條：每回合都清思考的 cache bug 02:55

第三條：一行 system prompt 砍掉 3% 分數 03:54

為什麼多重 review 與 dogfooding 都漏掉 04:49

Anthropic 用 Opus 4.7 反過來抓自家 bug 06:11

給 agent / coding tool 開發者的通用教訓 06:43

📝 懶人包

∙ 過去一個月 Claude Code 變笨是真的，原因是三條完全獨立的工程改動：預設思考強度從 `high` 被降到 `medium`、一個讓 Claude 越聊越失憶的 cache bug、一行為了壓回應長度而上線的 system prompt 反而砍能力。三條問題分別命中 Sonnet 4.6、Opus 4.6 與最新的 Opus 4.7。

∙ 三條都已在 4 月 20 日的 Claude Code v2.1.116 之前修好。 Anthropic 從 4 月 23 日對所有訂閱者重置 usage limits 作為補償。

∙ 「usage limits 縮水更快」其實是上面那個 cache bug 連續快取沒命中的副作用，不是 Anthropic 獨立的計費動作。

∙ 我的觀察：這份 postmortem 真正值得帶走的，不是這三條 bug 各自被修好，而是 Anthropic 親自寫出來的三層 QA 盲區。跨系統交界的 corner case 過了多層 review、員工用的內部 build 跟對外 ship 的 build 不一致、一行壓回應長度的 system prompt 沒跑夠逐行測試就上線。對任何在做 agent / coding tool 的人都是通用警告。

📚 參考資料

Anthropic - An update on recent Claude Code quality reports

→ https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem

@ClaudeDevs 在 X 上的對應發文

→ https://x.com/claudedevs/status/2047371123185287223
...more
9min
April 26, 2026 有人買下 30 個 WordPress 外掛並埋入後門，8 個月後引爆

有人花六位數買下 30 個 WordPress 外掛，後門靜待 8 個月後引爆，波及數十萬個網站。解析惡意程式如何繞過站長視線、為何強制更新不代表清乾淨，以及你現在應該做什麼。

⭐ 文章深度讀：整理了確認 wp-config.php 是否中招的自檢方法，以及 31 個受影響外掛清單

→ https://heymaibao.com/wordpress-plugin-backdoor-supply-chain-attack/

⚡ 章節重點

合法收購，引爆數十萬網站的起點 00:00

神秘買家如何拿下 30 個外掛 01:08

後門設計：為何潛伏 8 個月都沒人發現 02:25

確認中招：檢查你的 wp-config.php 03:55

WordPress 信任漏洞，2017 年就有人用過 05:17

📝 懶人包

∙ 攻擊者合法收購外掛組合後，第一個程式更新就是後門，這筆交易直接換來數十萬個 WordPress 網站的控制權

∙ 後門只對搜尋引擎機器人 (Googlebot) 顯示垃圾連結，站長用自己的瀏覽器根本看不出來，惡意程式靜伏了 8 個月沒人察覺

∙ WordPress.org 沒有外掛所有權移轉審查機制，這套攻擊劇本 9 年前就執行過一次，平台機制從未改變

∙ 我的觀察：WordPress 外掛的「信任」是歷史積累出來的，不是即時驗證的。一旦外掛換了主人，那份信任就跟著轉移了，使用者毫無感知。安裝量排名、多年在 WordPress.org 上架，這些都不能當成現在的安全保證。

📚 參考資料

Someone Bought 30 WordPress Plugins and Planted a Backdoor in All of Them (Austin Ginder，Anchor Hosting)

→ https://anchor.host/someone-bought-30-wordpress-plugins-and-planted-a-backdoor-in-all-of-them/

Millions of WordPress sites just got hacked… again (Code Report / NetworkChuck)

→ https://www.youtube.com/watch?v=piah4fV_o2Q
...more
7min
April 25, 2026 App Store 截圖優化別先改 UI，先把文案變成下載理由

開發者常把 App Store 截圖寫成規格表。這篇整理 @PaulSolt 的截圖文案反思，說明為什麼截圖文字可能比 UI 更早影響下載，以及如何把每張截圖改成清楚的下載理由。

⭐ 文章深度讀：看懂該刪掉哪些功能標籤，改成更像下載理由的截圖文案

→ https://heymaibao.com/app-store-screenshot-copywriting/

⚡ 章節重點

下載少可能不是產品問題 00:00

截圖不是作品集，是廣告 00:58

文字 overlay 為什麼影響成效 01:51

功能清單為什麼說服不了人 02:29

把截圖排成會轉換的故事 03:51

遮住 UI 的低成本測試 05:06

文案是產品承諾的壓力測試 06:17

📝 懶人包

∙ App Store 截圖不要只列功能。用戶不是在問「這個應用程式有什麼功能」，而是在問「這跟我有什麼關係」。

∙ 截圖要有順序。先講痛點，再講使用後的改變，再放證據，最後才交代功能怎麼做到。

∙ 先寫文案，再設計畫面。若一句話說不清用戶得到什麼，UI 再漂亮也只是展示。

∙ 我的觀察：這其實是產品定位測試。你寫不出好截圖文案，通常不是文案能力不夠，而是還沒把產品承諾想清楚。

📚 參考資料

原始 X 貼文：每天讓你少拿下載的截圖錯誤

→ https://x.com/paulsolt/status/2037591726227902555

Theodora 關於 App Store 截圖文字的貼文

→ https://x.com/designerants/status/1881033920323444947?s=20

DesignerAnts 案例頁

→ https://www.designerants.com/work

Super Easy Slides 的 App Store 頁面

→ https://apps.apple.com/us/app/super-easy-slides/id6738591861?mt=12
...more
8min
April 23, 2026 AI agent 為何重犯同樣的錯？skillify 10 步 workflow

Garry Tan 用兩個真實失誤拆解 AI agent 為何老是重犯同樣的錯，重點不在多寫 prompt，而是把每次失敗 skillify 成技能、腳本、測試、resolver 與稽核 workflow。

⭐ 文章深度讀：整理了 skillify 真正該抄走的修錯順序與長期護欄

→ https://heymaibao.com/skillify-agent-reliability-workflow/

⚡ 章節重點

為什麼 AI agent 老是重犯同樣的錯 00:00

兩個失敗案例，問題其實是同一種 01:51

Skillify 到底在修什麼 02:53

為什麼測試、路由與 DRY 稽核缺一不可 04:33

這其實是在建立新的工程紀律 05:49

最後該帶走的 3 個問題 06:26

📝 懶人包

∙ LangChain / LangSmith 已經給了很多測試 primitives，但沒有交付錯誤發生後該怎麼修、修到哪裡才算完成的 workflow。

∙ 原文用兩個失敗案例指出同一個 root cause，也就是 deterministic 工作沒有被拉回腳本與規則，而是還在交給模型現場推理。

∙ skillify 的本質，是把每次失敗升格成技能契約、腳本、測試、resolver 與稽核流程，讓同類錯誤之後難以重演。

∙ 這篇最值得抄走的，不是某個工具名，而是把 agent 的長期改進從口頭承諾改成工程制度。

📚 參考資料

@garrytan 的 X 貼文

→ https://x.com/garrytan/status/2046876981711769720
...more
8min
April 22, 2026 Google 做的 DESIGN.md，想解決 AI 寫 UI 最常見的失憶症

Google Labs Code 開源的 DESIGN.md，不只放 token，還能 lint、diff、export、spec。

當 AI 越來越常直接寫 UI，設計系統是不是也需要一份能被 AI 長期讀懂的單一檔案？

⭐ 文章深度讀：整理了 DESIGN.md 補上的 Why、CLI 工作流，以及什麼團隊適合現在試

→ https://heymaibao.com/google-design-md-ai-ui-memory/

⚡ 章節重點

設計語氣為什麼會慢慢飄掉 00:00

DESIGN.md 補上的不是 token，而是 Why 02:19

lint、diff、export、spec 為什麼關鍵 04:18

什麼團隊現在最值得試 05:40

設計系統正在變成 AI 契約 07:01

📝 懶人包

∙ `DESIGN.md` 不只是設計 token 檔，它把 token 和設計理由放進同一份文件。AI 代理不只知道數值，還知道為什麼要這樣用，設計語氣比較不會在第二輪就掉光。

∙ 真正讓這個專案成立的，是 `lint`、`diff`、`export`、`spec` 這組 CLI。設計系統因此不只是文件，而是可以驗證、比較、轉換的工作流產物。

∙ 這套格式不是要你丟掉現有工具鏈。`export` 可對接 `Tailwind` 和 `DTCG`，專案裡的範例也同時附 `DESIGN.md`、`tailwind.config.js`、`design_tokens.json`，更像中介層，不像封閉標準。

∙ 我的觀察：如果你的 UI 已經常常由 AI 直接產出，這份專案很值得試。但如果團隊還沒進入 AI 主導工作流，它現在更像值得觀察的方向，而不是所有人都要立刻重押的新標準。

📚 參考資料

google-labs-code/design.md

→ https://github.com/google-labs-code/design.md

DESIGN.md README

→ https://github.com/google-labs-code/design.md/blob/main/README.md

DESIGN.md spec

→ https://github.com/google-labs-code/design.md/blob/main/docs/spec.md
...more
9min
April 21, 2026 Peekaboo v3 讓 AI 操作 Mac：從看見螢幕到真的點下去

Peekaboo v3 Beta 讓 AI 代理能看見 Mac 螢幕、取得 UI map，並透過 CLI 或 MCP 工具點擊、輸入、操作視窗。這篇整理它的核心用途、安裝門檻、風險邊界與適合場景。

⭐ 文章深度讀：整理 Peekaboo 適合哪些 Mac 桌面 agent workflow，以及該注意的權限與風險

→ https://heymaibao.com/peekaboo-mac-ai-agent/

⚡ 章節重點

AI 也想看見 Mac 00:00

桌面盲區在哪裡 01:18

Peekaboo 補上眼睛和手 02:12

UI map 讓操作可回指 02:53

什麼時候值得用 04:36

權限與 beta 風險 06:01

從亂點到有地圖 07:48

📝 懶人包

∙ Peekaboo v3 Beta 把 Mac 螢幕擷取、AI 分析、GUI 操作、CLI 與 MCP server 放進同一套工具鏈。

∙ 它的關鍵不是單次截圖，而是 `see` 產生 snapshot id、UI map 與可互動元素，讓後續點擊和輸入能回指同一個桌面狀態。

∙ 使用前要先接受 macOS 15.0+、Screen Recording、Accessibility 與 beta 穩定度這幾個前提。

∙ 我的觀察是，Peekaboo 適合 GUI 本身才是真相來源的工作，不適合取代更穩的 API、檔案或測試輸出。

📚 參考資料

Peekaboo GitHub repo

→ https://github.com/steipete/Peekaboo
...more
10min
April 21, 2026 Codex Computer Use 入門：什麼時候該讓 AI 操作桌面

整理 OpenAI Codex 應用程式的 Computer Use：它適合哪些 GUI 任務、需要哪些 macOS 權限，以及為什麼已登入瀏覽器、桌面應用程式與外掛選擇都會影響安全邊界與限制。

⭐ 文章深度讀：判斷哪些 GUI 任務值得交給 Codex

→ https://heymaibao.com/codex-computer-use/

⚡ 章節重點

先理解 Computer Use 的邊界 00:00

GUI 真相問題是什麼 01:01

什麼時候該用 Computer Use 02:05

權限與安全邊界 03:16

把它當 GUI 驗證者 05:14

用它省下心力的地方 06:19

📝 懶人包

∙ Computer Use 適合 GUI 才能驗證的任務，例如桌面應用程式測試、瀏覽器流程、應用程式設定與只在圖形介面出現的錯誤。

∙ 啟用前要安裝 Computer Use 外掛，並授權 macOS 的螢幕錄製與輔助使用。

∙ 如果目標應用程式有專用外掛或 MCP 伺服器，OpenAI 文件建議優先使用結構化整合，不要一開始就走視覺操作。

∙ 我的觀察是，Computer Use 最適合當「GUI 驗證者」，不適合當成日常資料存取或敏感帳號操作的第一選項。

📚 參考資料

Computer Use – Codex app | OpenAI Developers

→ https://developers.openai.com/codex/app/computer-use
...more
7min
April 20, 2026 Claude 使用者：覺得變笨不是錯覺，五個層次都在出問題

Claude 變笨不是錯覺。Theo Browne 拆出預期、Claude Code 殼、API、inference、模型五層，搭 Margin Labs 57% 掉 55%、AMD 80 倍硬數字，附三個自己能關的 workaround。

⭐ 文章深度讀：五層退化各自怎麼形成、3 個自己能關的設定，整理成一份可帶走的清單

→ https://heymaibao.com/claude-dumber-again/

⚡ 章節重點

不是錯覺：57% 掉到 55% + AMD 80 倍 00:00

Theo 的五層框架登場 01:27

第一、二層：使用者預期 + Claude Code 殼 02:01

第三、四層：API 分詞器 + inference 不穩 03:25

第五層：thinking redaction + 1M context 04:34

三招能自己關 + 真正的考驗：工程品質 06:08

📝 懶人包

∙ Margin Labs、AMD 內部分析、Matt Mau benchmark 等多組第三方數據都看到退化，體感不是錯覺。Margin Labs 在 Claude Code 上跑 SWE-bench 的加權平均，從 3 月以來從 57% 一路掉到 55%，大致是每週穩定往下，只有新 SOTA 模型上線時會小幅回升。

∙ Claude Code 這個 harness (模型外面那層包住它的程式) 可能是最大嫌犯。Matt Mau 的 benchmark 顯示同一顆 Opus 在 Cursor 裡比在 Claude Code 裡好 15%。Terminal Bench 上同樣搭 Opus 的 Claude Code 只拿 58%，Forge Code、Cappy 那類同類 harness 可以上 75% 到 82%。

∙ Anthropic 自己承認做了兩個大改動：Opus 4.7 換新 tokenizer 讓同樣一段輸入吃掉更多 token，三月把 100 萬 token 的 context window 預設打開。後者的時程和品質下滑最吻合，因為他們 2025 年 9 月的 postmortem 就寫過，被誤路由到 100 萬 token 版本的模型反應比較笨。

∙ 我的觀察：這部影片最有用的不是罵 Anthropic，而是把「感覺變笨」拆成五層這個框架。當你看懂哪層在出問題，就能先做幾個使用者自己決定的動作：把 100 萬 token context 關掉、把 effort 調成 high、少塞一堆自己裝上去的 MCP 與 skill (Claude Code 可以外掛的工具與能力模組)。這些今天就能動手，不用等下一版模型。

📚 參考資料

Theo Browne, Did Claude really get dumber again?

→ https://youtu.be/KFisvc-AMII
...more
8min
April 20, 2026 Claude Code 30 分鐘省 81%：prompt caching 的三條鐵律

Claude Code 一場 30 分鐘 session 省 81%、命中率 92%。這不是 API 開關，是三條 prompt caching 鐵律。拆 hash 折點「1+2=3 命中、2+1 miss」與三個 production 踩雷。

⭐ 文章深度讀：整理了 92% 命中率背後的紀律與 3 個 production 踩雷

→ https://heymaibao.com/claude-code-prompt-cache-discipline/

⚡ 章節重點

一場 30 分鐘 session 省 81% 的帳單 00:00

開 cache 為什麼不等於省錢 00:46

前段 vs 後段：指紋一字之差就 miss 01:43

三條鐵律與 2+1 為什麼 miss 03:18

幫你的 agent 做快取健檢 04:52

📝 懶人包

∙ Cache read 只要原價的 0.1 倍，但 prompt 的前段 (prefix) 只要被動到一個字，整段 20,000 tokens 就要以全價重新算一次。你想像的「開 cache 就等於省錢」是假的，真正省不省，看你能不能讓 prefix 完全不動。

∙ Claude Code 30 分鐘 session 可以做到 92% cache 命中率，2M tokens 從 $6 降到 $1.15，省 81%。這個 81% 不是 API 設定好就有，是每個產品決策 (subagent 只收摘要不收原始結果、用 reminder tag 取代改 system prompt、tool 定義一次載入完不再動) 都在保護同一個 prefix 的指紋。

∙ 三條鐵律：不要在 session 中途改 tools (會清空整份 cache)、不要中途切 model (cache 是綁 model 的)、不要為了更新 state 去改 prefix。想更新 state 的正確做法是在下一則 user message 後面掛一個 reminder tag (一段寫在對話裡的提示字串，不動 prefix 就能把訊息傳給模型)，讓 prefix 完全不動。

∙ 我的觀察：這套紀律比多數 agent 框架的預設做法都嚴格。很多框架會把 session state 塞進 system prompt、用 timestamp 當 prompt 一部分、根據情境動態增減工具，這些做法會讓 cache 命中率悄悄崩潰，成本不是線性增加，是階梯式飆升。讀完建議回頭檢查自己的系統有沒有中這些陷阱。

📚 參考資料

Daily Dose of Data Science - LLMOps Crash Course Part 1

→ https://www.dailydoseofds.com/llmops-crash-course-part-1/

Avi Chawla 在 X 的 prompt caching 串文

→ https://x.com/_avichawla/status/2044670188998803855
...more
7min

FAQs about 脈報:

How many episodes does 脈報 have?

The podcast currently has 572 episodes available.