脈報

By 思思主播

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How many episodes does 脈報 have?

The podcast currently has 339 episodes available.

脈報 episodes:

March 13, 2026 他在新功能推出前就用手機管公司了，靠的是這三層 AI 系統

他在新功能推出前就用手機管公司了。拆解背後的三層 AI 營運系統：Context OS 讓 AI 認識你，Data OS 整合營運數據，Intel OS 匯入會議紀錄。框架好用，但門檻沒那麼低。

⭐ 文章深度讀：分析了作者沒說的門檻真相和你該從哪一層開始

→ https://heymaibao.com/aios-layers-run-business/

📝 懶人包

∙ AI 營運系統 (AIOS) 的核心是「分層堆疊」：先建脈絡層讓 AI 了解你的事業，再接數據層整合散落的營運數據，最後加情報層匯入會議紀錄。

∙ Claude Code remote control 只是介面層。遙控器沒有電視就是廢物，真正的能力取決於底下有沒有建構好系統。

∙ 三層堆疊後可以實現「每日簡報」自動化，AI 交叉比對數據和會議內容產出具體建議，不再是泛泛的通用輸出。

∙ 我的觀點：這個框架的方向是對的，但作者把門檻講得太輕了。對多數獨立工作者來說，第二層和第三層的技術門檻才是真正的卡點。

📚 參考資料

@wontdieaverage_ - How Claude Code Runs My Entire Business From My Phone

→ https://x.com/wontdieaverage_/status/2029609994543391016
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7min
March 13, 2026 GPT-5.4 操作電腦首次超越人類，但真正重要的是另一件事

GPT-5.4 操作電腦首次超越人類，知識工作跳 12%。但定價漲了 43%，coding 相比上代進步有限，前端設計落後 Gemini 和 Claude。三來源拆解帶你分辨真突破和效率話術。

⭐ 文章深度讀：拆解了 tool search 兩種模式的實作差異和選擇邏輯

→ https://heymaibao.com/gpt-54-computer-use-tool-search/

📝 懶人包

∙ GPT-5.4 在知識工作上跳幅最大 (GDPval 從 71% 升到 83%)，在桌面操作上首次超越人類 (OSWorld 75% vs 人類 72.4%)。但 coding 能力相比上一代專用模型 GPT-5.3-Codex 進步有限。

∙ 新增的 tool search 功能讓 AI agent 動態載入需要的工具，省下 47% 的 token 用量。這不只是省錢，而是讓 agent 能接入大規模工具生態的基礎設施。

∙ OpenAI 在 3-4 個月內發了三個大版本，定價漲了 (input +43%) 但用效率包裝。前端設計仍落後 Gemini 和 Claude。真正該關注的是 benchmark 快速飽和後，差異化正在轉向效率和生態。

∙ 我的觀點：GPT-5.4 最值得關注的不是任何一個分數，而是 OpenAI 正在用「三線合流」的策略重新定義通用模型該做什麼。把 coding、操作電腦、知識工作塞進同一個模型，這不是技術突破，是產品架構的轉變。

📚 參考資料

Introducing GPT-5.4

→ https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/

Tool search - OpenAI API Docs

→ https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-tool-search

GPT-5.4 發佈整理影片

→ https://youtu.be/KRK8KCY_YoE?si=Et6-rpWmJCvC5AzW
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9min
March 13, 2026 GPT 5.4 用了才知道：不是最強，但第一個讓你放心的模型

一個開發者用 3.5 億 tokens 測試 GPT 5.4，發現核心優勢不是跑分而是可靠度。但 UI 生成仍然很爛，系統提示工程只有人類寫得好。模型越強，你的指令品質越重要。

⭐ 文章深度讀：整理了 GPT 5.4 強在哪、爛在哪的完整對照

→ https://heymaibao.com/gpt-54-trust-not-strongest/

📝 懶人包

∙ GPT 5.4 的核心優勢不是跑分，而是可靠度。給了指令就正確執行，不需要反覆確認，是第一個讓重度使用者放心信任的模型。

∙ 介面生成仍是 GPT 系列的結構性弱點。同樣的提示詞下，Opus 4.6 的產出明顯更乾淨可用，短期內仍需要備用方案處理前端畫面。

∙ 系統提示工程是模型做不好的事。手寫對上讓模型寫的系統提示，效果天差地別，這是開發者必須親手掌握的技能。

∙ 我的觀察：「一個模型打天下」的願景很誘人，但介面弱點和系統提示的不可自動化性告訴我們，模型越強，人類的指揮能力反而越重要。不是模型不夠好，是好模型需要好指令才能發揮。

📚 參考資料

GPT 5.4 - My Thoughts After 350 Million Tokens

→ https://youtu.be/iBVs8dhhxLQ
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7min
March 13, 2026 一個開源框架孵出五家百萬美元公司然後後悔收費太便宜

Icon.me 三十天衝到五百萬年營收，Crayo.ai 兩位青少年創辦人月賺五十萬美元。這些公司有什麼共同點？都用了同一個開源影片框架，而框架開發者公開說他後悔沒多收一點。

⭐ 文章深度讀：拆解了五家公司的營收時間線和 Tibo 的 indie hacker 方法論

→ https://heymaibao.com/remotion-success-stories-open-source-pricing/

📝 懶人包

∙ 5 家公司用同一個開源影片框架 Remotion 各自達到 $1M 以上年營收，最快的只花 30 天

∙ AI 影片工具的爆發窗口正在壓縮，程式化影片生成已從功能變成基礎設施

∙ Remotion 幫客戶創造超過 $14M 年營收，卻自嘲「早知道會更精明地收費」

∙ 我的觀察：這些案例的成功因素在產品端，不在框架選擇。Remotion 的真正價值是證明「影片生成已經是基礎設施級別的需求」，但開源框架的價值捕捉困境是結構性的，不是 Remotion 定價策略能解決的問題

📚 參考資料

Remotion Success Stories

→ https://www.remotion.dev/success-stories
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9min
March 13, 2026 做好 SEO 就會被 ChatGPT 引用？85% 重疊率的真實與迷思

做好 SEO 就會被 ChatGPT 引用？Semrush 用品牌案例發現 85% 重疊率，但相關性不是因果。拆解 ChatGPT 的引用邏輯，找出真正的增量動作：Bing 索引和反向連結策略的微調。

⭐ 文章深度讀：拆解 85% 重疊率背後的數據與你真正需要補的兩個動作

→ https://heymaibao.com/chatgpt-seo-semrush/

📝 懶人包

∙ ChatGPT SEO 跟傳統 SEO 高度重疊。Semrush 的數據顯示，85% 被 ChatGPT 引用的頁面也在 Google 有排名。你不需要從零開始。

∙ 真正的增量動作只有兩個：確保 Bing 有索引你的網站，以及瞄準 ChatGPT 常引用的權威網站建立反向連結。

∙ 內容結構比內容本身更關鍵：清楚的標題、短段落、直接回答問題，這些讓 AI 更容易擷取你的內容。

∙ 我的觀察：85% 重疊率是相關性，不是因果。做好傳統 SEO 不保證被 ChatGPT 引用，但方向合理。別把相關性當保證，也別因為沒有保證就不做。

📚 參考資料

ChatGPT SEO: How to Show Up in ChatGPT Responses

→ https://www.semrush.com/blog/chatgpt-seo/
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9min
March 13, 2026 Goldman Sachs 交易員 600 人剩 2 個：工程師接管華爾街

600 個交易員只剩 2 個。Goldman Sachs 的故事說明華爾街要的不是更好的交易員，是工程師。金融 AI 的真相、簡單模型為什麼贏、以及你的職涯決策可能也在過擬合。

⭐ 文章深度讀：拆解了金融 AI 的三個常見迷思，以及過擬合為什麼不只是技術問題

→ https://heymaibao.com/wall-street-ml-engineers/

📝 懶人包

∙ Goldman Sachs 交易員從 600 人縮到 2 人，Two Sigma 用 1,600 名工程師管理 600 億美元。全球薪資最高的工程師不在矽谷，在避險基金，新人年薪 30-50 萬美元起跳。

∙ 金融 AI 不是預測股價，是在雜訊信號比 100:1 的環境中找結構。過擬合是唯一真正的敵人，最佳量化基金把 80% 預算花在數據取得，不是模型架構。

∙ 學習路線分五層：線性代數、機率統計、機器學習、深度學習、預測市場，約 12 個月可達面試水準。每一層都不能跳級，像策略遊戲的科技樹。

∙ 我的觀點：過擬合不只發生在模型裡。我們追逐熱門工具的方式，跟新手量化交易員對雜訊過擬合的方式一模一樣。回測看起來太好就是太好，履歷看起來太完美也是。

📚 參考資料

Wall Street Is Replacing Traders with ML Engineers

→ https://x.com/zodchiii/status/2029501247212925373
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9min
March 13, 2026 Tim Ferriss 說自我成長是陷阱，他花 20 年才想通的三件事

Tim Ferriss 寫了 20 年自助成長，現在說這套系統有個致命缺陷。他提出三個構造板塊和漢堡模型，重新定義自我改善的方向。哪些真的有用？

⭐ 文章深度讀：整理了 Tim Ferriss 的自我檢測問題清單和方向校準框架

→ https://heymaibao.com/tim-ferriss-self-help-trap/

📝 懶人包

∙ 自助成長有個內建缺陷：要持續改善自己，你必須持續找到自己哪裡壞了。這個機制本身就在製造焦慮。

∙ Maslow 需求金字塔是 1960 年代企業顧問改造的產物，Maslow 本人晚年加了第六層「自我超越」，但被刻意忽略了。

∙ Tim Ferriss 提出「漢堡模型」取代金字塔：關係才是核心 (肉)，所有自我改善都是為關係服務的麵包。

∙ 我的觀點：他提出的三個構造板塊裡，「意圖」和「觀眾」真的有用，但「假設」那塊的解法太薄，基本上是用「學會接受」取代「消除痛苦」，聽起來對，但操作性不強。

📚 參考資料

The Self-Help Trap: What 20+ Years of "Optimizing" Has Taught Me

→ https://tim.blog/2026/03/04/the-self-help-trap/
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11min
March 13, 2026 Claude Projects 完整教學：一個設定讓 AI 變成你的專屬助手

每天用 Claude 卻每次從零開始？Projects 功能讓 AI 記住你是誰、你在做什麼、你要什麼格式。這篇教學拆解正確用法、常見錯誤和五種實戰配置，20 分鐘設定換來持續回報。

⭐ 文章深度讀：五種實戰 Project 配置，附具體指令範例和品質跳升數據

→ https://heymaibao.com/claude-projects-guide/

📝 懶人包

∙ Claude Projects 三層架構 (知識庫 + 自定義指令 + 對話歷史) 讓每次對話自動繼承完整上下文，不用每次重新上傳和解釋

∙ 自定義指令不是偏好設定，是行為架構。同一個 Claude 可以為不同任務變成不同的專用助手

∙ 按工作流程分 Project (寫作、研究、客戶)，不是按主題分 (工作、個人)。這是品質跳升最大的一步

∙ 我的觀點：Projects 的真正價值不是省時間，是讓 AI 的輸出品質產生質變。當 Claude 知道你是誰、你在做什麼、你要什麼格式的回覆，它給的答案就不再是泛用的 AI 味罐頭

📚 參考資料

Claude Projects: The Feature Most People Are Sleeping On

→ https://x.com/witcheer/status/2029544309578502321
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9min
March 13, 2026 Claude Cowork 研究助理設定法：3 個檔案 + 5 種工作流程，讓 AI 幫你做完整份報告

別再把 AI 當搜尋引擎用。這篇拆解如何用 Claude Cowork 建立可重複的研究系統：3 個 context 檔案一次設定、5 種工作流程含 prompt 範本，從零研究到品質審查全覆蓋。附誠實的限制說明。

⭐ 文章深度讀：整理了 3 個 context 檔案的設定範本和 5 種工作流程的完整 prompt

→ https://heymaibao.com/claude-cowork-research-assistant-setup/

📝 懶人包

∙ Cowork 的研究價值不在「更快搜尋」，而在建立可重複執行的研究系統：讀本地檔案、自主多步執行、存檔回本機

∙ 花 20 分鐘做一次設定 (3 個 context 檔案 + Global Instructions)，之後每次研究都能直接複利

∙ 5 種工作流程從「從零深研」到「品質審查」全覆蓋，每種都有 prompt 範本可直接用

∙ 我的觀察：「投資 context 而非 prompt」這個心法確實正確，但原文對過夜自動跑的可靠度和即時資料限制輕描淡寫了，實際使用時這兩個限制比想像中更重要

📚 參考資料

How To Use Claude Cowork as a 24/7 Research Assistant

→ https://x.com/ihtesham2005/status/2029567530457563306
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11min
March 13, 2026 Qwen 團隊集體出走，開源 AI 小模型的免費午餐要結束了？

Qwen 核心團隊在新模型發佈隔天集體出走。這不只是人事問題，是開源 AI 小模型經濟學正在崩潰的訊號。了解背後的結構困境，以及為什麼小語言模型的真空可能影響到你。

⭐ 文章深度讀：拆解開源小模型經濟學崩潰的三個關鍵數字

→ https://heymaibao.com/qwen-opensource-crisis/

📝 懶人包

∙ Qwen 核心團隊在發佈最新小模型隔天集體出走，根本分歧是 Alibaba 要把垂直整合的研究團隊拆成水平模組化，VentureBeat 稱之為「Qwen 的 Gemini 化」。

∙ 開源小模型的經濟學正在崩潰：Alibaba 一邊花 4 億美元搶用戶跟字節跳動打仗，一邊用 Apache 2.0 把最好的小模型免費送出去，這筆帳算不過來。

∙ 若 Qwen 開源產出放緩，2B - 9B 小語言模型領域會出現目前沒人能填補的真空，影響範圍從 Airbnb 的客服聊天機器人到你手機上跑的本地 AI。

∙ 我的觀察：這不只是 Qwen 的問題。Meta 的 Llama 也面臨同樣的經濟學困境，開源 AI 的免費午餐正在結束。但結束不代表開源會死，而是遊戲規則要變了。

📚 參考資料

Qwen's Open Source Crisis

→ https://youtu.be/TJ5okrPNmWQ
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8min

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