脈報

By 思思主播

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脈報 episodes:

June 09, 2026 Claude Code 創造者:我六個月沒寫程式,改成寫 loops 了

打造 Claude Code 的 Anthropic 工程師 Boris 六個月沒寫過程式,還卸載 IDE,改成寫 loops 讓自動迴圈去指揮 Claude。他說引擎是模型,並建議把預算從人力換成 tokens。

⭐ 文章深度讀：為什麼打造 Claude Code 的人半年沒寫程式,還勸你把預算從人換成 tokens

→ https://heymaibao.com/claude-code-creator-writes-loops/

⚡ 章節重點

開場：創造者自己不寫程式了 00:00

他現在的工作是寫迴圈 01:54

真正的引擎是模型 04:06

用 tokens 換人力的建議 05:22

職稱會消失與品味的祛魅 06:37

今天就能動手的三件事 08:00

📝 懶人包

∙ Claude Code 剛做出來時很爛，只幫 Boris 寫了大概 10% 到 20% 的 code。真正讓它變好用的，是底層模型變強 (他口述從 Sonnet 4、Opus 4 一路到 Opus 4.5)，而不是外層那些介面工程。

∙ 寫程式的抽象層級一路往上跳: 從編輯器自動補完，到用文字指揮 AI，再到現在的「寫 loops」。Boris 卸載了 IDE、半年沒親手寫 code，現在讓自動迴圈去指揮 Claude。

∙ 他給團隊的建議是: 把預算從人力移到 tokens。每個專案刻意少給人 (需要 4 個人的事只放 2 個人)，逼他們用大量 tokens 把事情自動化，長期會產生複利效應。

∙ 我的觀察: Boris 嘴上把功勞全給了模型，行動上卻一直在做產品工程 (各種介面、流程、技能包)。對我們真正有用的，反而是搞懂他口中那層「放大器」怎麼搭，因為那才是現在就能動手的部分。

📚 參考資料

Boris Cherny: Claude Code & the Future of Engineering | Acquired Unplugged presented by WorkOS

→ https://youtu.be/RkQQ7WEor7w?si=crGbgCkLO8fA0G2e
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10min
June 09, 2026 Anthropic Fable 5 實測一週：最強模型，卻不是給你用的

Every 實測 Anthropic 新模型 Fable 5 一週。benchmark 一個 prompt 拿 91 分、能自己跑 3-4 小時，但慢、貴、約 Opus 兩倍。最強卻不見得適合你，我整理它的強弱項。

⭐ 文章深度讀：Fable 5 到底適不適合你，關鍵不在它多強，而在你手上有沒有夠大的問題

→ https://heymaibao.com/anthropic-fable-5-week-test/

⚡ 章節重點

被嫌太危險的最強模型 00:00

它是什麼：一台曲速引擎 02:01

多強：91 分與丟了就走 03:22

代價：慢、貴、極吃 token 05:20

不是給你用的：誰該用 06:51

更大的一件事 08:29

📝 懶人包

∙ Fable 5 最特別的能力是「丟了就走」。你給它一個夠大的任務，然後離開去做別的事，讓它自己跑 3 到 4 小時、甚至過夜，回來就有成品。Dan 把它比喻成曲速引擎，把原本要幾個月的大工程壓縮成幾小時。

∙ 在 Every 自家的「資深工程師 benchmark」裡，Fable 5 用一個 prompt 拿了 91 分 (滿分 100)，等同人類資深工程師的水準。前一名 Opus 4.8 是 63 分，GPT 5.5 是 62 分。要注意這是 Every 自己設計的測試，不是業界第三方標準。

∙ 代價很實在。它慢、貴、極度吃 token，定價是每百萬 input token 10 美元、每百萬 output token 50 美元，大約是 Opus 的兩倍。連 Dan 自己日常工作都覺得它 overkill，平常還是用 GPT 5.5。

∙ 我的觀察：這部實測難得不藏短，連「寫作沒有比 Opus 4.8 好」、「對日常太重」都直接講出來。對我來說，這種坦白比那個 91 分更值得參考，因為它告訴你的不是「快買」，而是「先想清楚你需不需要」。

📚 參考資料

We Tested Anthropic's Fable 5 for a Week

→ https://youtu.be/GrdEid8H6H4
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10min
June 09, 2026 Anthropic 推出最強模型 Claude Fable 5，還幫它裝了煞車

Anthropic 推出最強模型 Claude Fable 5 與解鎖版 Mythos 5，能力躍進又降價一半，卻幫它裝了煞車：敏感請求會自動換成 Opus 4.8。一篇看懂雙模型差異與實際影響。

⭐ 文章深度讀：搞懂那道煞車什麼時候會踩到你，以及訂閱方案 6 月 23 日之後的收費變化

→ https://heymaibao.com/claude-fable-5-mythos-5/

⚡ 章節重點

開場 00:00

同一個引擎兩種封裝 00:59

它到底有多強 02:08

那道煞車怎麼運作 03:52

對你的實際影響 06:37

總結與行動指南 08:00

📝 懶人包

∙ 這次其實是兩個模型一起發。Claude Fable 5 與 Claude Mythos 5 是同一個底層引擎，差別只在安全防護的開關。Fable 5 對所有人開放，Mythos 5 解除了部分防護，只給少數受信任的對象。

∙ 能力躍進有具體背書。Anthropic 引用合作方說法，例如 Stripe 稱 Fable 5 在一個 5,000 萬行的 Ruby 程式碼庫做全庫改寫，一天就完成，而這原本要一整隊工程師手動做兩個多月。

∙ 那道煞車叫 classifiers (偵測誤用的獨立 AI 系統)。當它判定你的問題碰到網路安全、生物化學或「蒸餾」這三類敏感領域，會自動改由較舊的 Claude Opus 4.8 來回答，而不是直接拒絕。Anthropic 稱超過 95% 的對話完全不會觸發，平均觸發率低於 5%。

∙ 我的觀察：對多數知識工作者來說，這次真正的轉折不是「Claude 又更強了」，而是 Anthropic 第一次把「模型強到要分級放行、敏感問題自動降級」做成正式產品。前提是你得接受，你買的 Fable 5 在某些情況下，拿到的其實是另一個模型的答案。

📚 參考資料

Anthropic 官方公告：Claude Fable 5 and Claude Mythos 5

→ https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
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9min
June 09, 2026 Google 自己做晶片，卻還要每月付 Elon 9.2 億美元租算力

為什麼連自製晶片的 Google 都得跟對手 Elon 租算力？這篇用 Theo 的影片拆解 AI 算力危機的四層供應鏈瓶頸，解釋為什麼砸錢也快不了，以及真正的贏家為什麼是 Nvidia。

⭐ 文章深度讀：算力危機接下來會更嚴重還是緩解

→ https://heymaibao.com/ai-compute-crisis-google-rents-from-elon/

⚡ 章節重點

連 Google 都得跟 Elon 租算力 00:00

算力荒到底有多嚴重 00:50

供應鏈的四層瓶頸 01:59

為什麼不能直接多蓋幾座廠 05:24

誰是這場危機的贏家 06:45

這跟你有什麼關係 08:54

📝 懶人包

∙ 三大廠都被算力卡死。Theo 引述財報指出，Microsoft、Google、Anthropic 都明說自己「產能 / 供給受限」，連自製晶片的 Google 都得跟對手 Elon 租算力來補。

∙ 瓶頸是「整條供應鏈同時卡」。從 TSMC 晶圓代工、HBM 高頻寬記憶體 (全球只有 3 家能做)、硬碟到電力，任何一層不夠，都會像濾網一樣卡死整條鏈，不是單買 GPU 就能解決。

∙ 解法慢得要命。Theo 引述 TSMC 的說法，蓋一座新晶圓廠要 8 到 10 年，產能甚至提前 6 到 8 年就被預訂光，所以短期內砸錢也變不出來。

∙ 我的觀察：這場危機裡真正穩贏的，不是模型做得最好的，而是「早就把算力佔下來」的人和「賣鏟子」的 Nvidia。Elon 賭對了方向、卻賭錯了產品 (Grok 沒做起來)，最後靠把算力轉手出租意外翻盤，這個反差是整部影片最值得玩味的地方。

📚 參考資料

Elon kinda won after all

→ https://youtu.be/jB2iKoBSPyo
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11min
June 08, 2026 Google CEO Pichai 親口承認：我們在 AI coding 還落後

一場罕見坦白的訪談：Google CEO Pichai 承認在 AI coding 落後 Anthropic 與 OpenAI，新模型剛上線就被嫌。他也談競賽節奏、TPU 策略、就業前景與越來越近的 AGI。

⭐ 文章深度讀：你覺得 Google 這次親口認落後，是真誠面對還是預期管理式的公關？

→ https://heymaibao.com/google-ceo-admits-coding-behind/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Google 到底落後在哪 01:21

追趕武器 Antigravity 02:26

30 到 60 天像 5 年 03:34

AI 會不會搶走工作 05:03

通往 AGI 之路 06:12

給知識工作者的啟發 07:19

📝 懶人包

∙ Pichai 自評 Google 的位置很坦白：在文字、多模態、語音、推理這些能力上，Google 站在前沿，但在 agentic coding (能自己拆任務、呼叫工具一路把事情做完的那種 coding) 、工具使用、長時間的複雜任務上，「我們有點落後」，落後的對象包含 Anthropic 和 OpenAI。

∙ Google 一款剛上線一天的新模型，馬上遇到關於定價和品質的抱怨。Pichai 把原因歸給「推出得太趕」加上「為了避免服務當機而先收緊了用量限制」，並承諾很快會用後訓練 (post-training，模型上線後的再調校) 把問題修掉、放寬限額。

∙ 他用一句話概括現在的競賽節奏：「30 到 60 天，感覺像過了 5 年。」三個月前大家還說「沒人追得上我們」，現在風向就翻了一輪。

∙ 我的觀察：一個 CEO 願意在鏡頭前說「我們落後」，通常不是認輸，反而代表內部已經有具體的追趕動作擺上檯面。願意承認，是因為他手上有牌可打。

📚 參考資料

Sundar Pichai 於 Hard Fork 的專訪 (YouTube)

→ https://youtu.be/RgV57kDzcng
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9min
June 08, 2026 OpenAI 攤牌：三大目標、2028 自動化研究、每人一個 AGI

OpenAI 攤牌三大目標：打造能自動化研究的 AI、加速經濟並共享收益、給每個人一個個人 AGI。唯一硬時間錨 2028 年 3 月，原文標為內部信念，幫你把硬資訊跟空話分開。

⭐ 文章深度讀：OpenAI 會不會在 2028 年 3 月前，把收益分配與個人 AGI 普惠的具體機制端上桌

→ https://heymaibao.com/openai-three-goals-2028-personal-agi/

⚡ 章節重點

開場：又一篇 AI 願景宣言？ 00:00

目標一：打造會自己做研究的 AI 01:41

2028 年 3 月這個時間錨 03:07

電力類比與普惠願景 04:31

目標二、三：加速經濟與個人 AGI 05:29

OpenAI 的第三階段劇本 06:37

反對全面自動化，人類做什麼 07:28

三個自打臉的矛盾 08:42

我的判斷：立場宣告不是路線圖 09:42

📝 懶人包

∙ OpenAI 列出三大目標：打造能自動化研究流程的「自動化 AI 研究員」、加速經濟並讓收益廣泛共享、給地球上每個人一個「個人 AGI」。

∙ 全文唯一的硬時間錨是 2028 年 3 月，OpenAI 說屆時「可能」有相當比例的研究由 AI 系統與自家研究員協作完成，但原文明確標為「內部信念」加「可能」，不是承諾。

∙ OpenAI 宣告進入「第三階段」，核心問題從「衝前沿能力」轉成「怎麼讓先進 AI 對每個人和組織都變得充裕、可負擔、安全、好用」。

∙ 我的觀察：這份文件最該被當成「價值觀宣言加三個 KPI」來讀，願景講得很滿，但落地機制幾乎沒寫，而且由 OpenAI 這家最可能集中前沿能力的公司，來主張「反對權力集中」，本身就是一個需要讀者自己保持清醒的張力。

📚 參考資料

Built to benefit everyone: Our plan

→ https://openai.com/index/built-to-benefit-everyone-our-plan/
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11min
June 08, 2026 20k 星的 Claude Code 外掛，這個月在解一個更難的問題

AI 會寫程式已經不稀奇，難的是讓它在整段開發流程裡不掉脈絡。20k 星的 Claude Code 外掛 Compound Engineering 這個月就在解這題，從詞彙字典到克制設計，幫你抓重點。

⭐ 文章深度讀：我把這套外掛這個月最值得學的幾個點整理成完整圖文

→ https://heymaibao.com/compound-engineering-context-update/

⚡ 章節重點

開場 00:00

真正難的不是寫 code 00:30

為什麼爆紅到 20k 星 01:19

CONCEPTS.md：給專案一本字典 01:42

好的 AI 要懂得打斷你 03:02

用眼睛審查成品 03:42

趁故事還新鮮就先寫出來 04:55

成熟的克制 06:05

留給你的問題 06:46

📝 懶人包

∙ Compound Engineering 這輪更新的主線，是讓 AI 把「脈絡 (context)」帶過整個開發流程，而不是再證明一次 AI 會寫程式。

∙ 最大的新東西是 CONCEPTS.md，一份放在程式碼倉庫根目錄的小字典，專治 AI 自己亂掰專案術語。

∙ 它反覆保留「人類控制點」：自動審查永遠不會替你把改動送出去、看實際畫面的工具只能你手動開、寫公告的工具只草擬不發佈。

∙ 我的觀察：在「全自動 AI agent」被講到爛的此刻，這種刻意把人留在方向盤上的克制，比任何單一功能都更值得學。

📚 參考資料

Compound Engineering Update - 6/8/2026 (@trevin)

→ https://x.com/trevin/status/2064012930836987973
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8min
June 08, 2026 AI 不只會寫程式，還能當你的私人家教，差別只在一件事

AI 不只會寫程式，還能當你的私人家教。Matt Pocock 的 teach skill 把 Claude Code 變成記得你進度的老師，連魔術方塊都教得會，關鍵是一個常被忽略的有狀態設計。

⭐ 文章深度讀：把這套有狀態設計搬到你自己的學習或工作流，完整圖文版我整理在脈報

→ https://heymaibao.com/ai-personal-tutor-teach-skill/

⚡ 章節重點

開場 00:00

你的 AI 會記住你嗎 01:03

有狀態與無狀態的差別 01:36

實測：教我還原魔術方塊 02:41

近側發展區，學習的甜蜜點 04:42

反依賴的教學法 05:52

知識工作者的實戰 07:01

📝 懶人包

∙ 教 AI 的關鍵分水嶺，是它有沒有「狀態」。教學這種事必須是有狀態的，要把你的進度、找到的資源、上過的課都存進檔案，否則它每次都從零開始，記不得你是誰。

∙ 近側發展區 (zone of proximal development) 是讓課程「剛剛好」的原則，每次只教你「被充分挑戰、但還不會被嚇跑」的一小步。

∙ 好的設計是反依賴的，從知識到技能再到智慧 (wisdom)，最終把需要實戰經驗的問題導向真實社群，目標是讓你不再需要它。

∙ 我的觀察：這套方法真正可以帶走的，不是「AI 能當家教」這個結論，而是「有狀態」這個設計本身。任何你想讓 AI 長期陪著你跑的流程，無論是學習、寫作還是專案管理，都該照這個方式設計，前提是你願意讓它在你的檔案裡留下紀錄。

📚 參考資料

Learn anything with the /teach skill

→ https://youtu.be/s5T5oQJcJ6U
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9min
June 08, 2026 Anthropic 自己攤牌：80% 程式碼是 AI 寫的，它卻想喊停

Anthropic 攤開內部數據：超過 80% 程式碼由 Claude 寫、工程師產出 8 倍於 2024，卻同時說願意可驗證地暫停前沿 AI。一篇拆解遞迴自我改進真相、taste 暗線與對齊風險。

⭐ 文章深度讀：Anthropic 接下來幾個月要辦的 RSI 政策對話會生出什麼具體共識

→ https://heymaibao.com/anthropic-recursive-self-improvement/

⚡ 章節重點

開場 00:00

80% 的程式碼是 AI 寫的 00:26

AI 一年內進化有多快 01:25

數字會騙人，方向沒騙人 02:14

什麼是遞迴自我改進 03:04

taste 是人類最後的護城河 04:15

模型開始訓練模型的恐怖 05:37

為什麼這家公司想暫停 06:32

我們該怎麼辦 07:21

📝 懶人包

∙ Anthropic 攤開內部數據：超過 80% 的程式碼由 Claude 撰寫 (Claude Code 2025 年 2 月上線前還是個位數)，2026 年第二季每位工程師每天合併的程式碼量，是 2024 年的 8 倍。

∙ 真正的轉變不是「AI 變強」，而是人類角色在開發鏈的每一步收窄。寫碼、跑實驗這些「做」的事趨近免費，瓶頸從「做」轉移到「判斷哪件事值得做」。

∙ Anthropic 罕見表態：如果能可驗證地讓多國前沿實驗室同步暫停，它願意暫停或放慢，而這番話，是在它聲勢最高的時候說出口的。

∙ 我的觀察：這篇文章的數字會騙人，但方向沒騙人。8x 是被自己承認高估的虛榮指標，可是「人類角色收窄、taste 變成最後護城河、模型開始訓練模型」這三件事是真的，後面這條對齊暗線才是我會睡不著的地方。

📚 參考資料

Recursive self-improvement (Marina Favaro and Jack Clark, 2026)

→ https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

YouTube：對 Anthropic 遞迴自我改進文章的 reaction 影片

→ https://youtu.be/xjucOlb_mFM
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9min
June 08, 2026 AI 公司想賣你的東西，PewDiePie 自己做出來還免費送

AI 公司想包成訂閱賣你的功能，PewDiePie 免費開源做了一套自架 AI 工作站。ThePrimeagen 看完直呼跪。這篇談它的功能、為何是隱私宣言，還有一個人專案能撐多久的隱憂。

⭐ 文章深度讀：Odysius 的完整功能清單、它到底抄了誰，以及我為什麼說它撐不撐得久還是問號，文章裡講得更細

→ https://heymaibao.com/pewdiepie-free-self-hosted-ai-workspace/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Odysius 到底是什麼 01:10

一個人做完 AI 公司的產品線 01:46

功能全是抄來再整合 02:58

資料主權與隱私宣言 04:21

AI 是工具，不是來取代你 05:35

我的判斷：門檻與隱憂 06:16

留給你的小挑戰 07:06

📝 懶人包

∙ PewDiePie 發佈了一套叫 Odysius (拼法待確認) 的 AI workspace，定位像 Claude 或 ChatGPT 的網頁版，但完全自架、資料歸你、無追蹤、無訂閱，也可以用 API 接任何模型。

∙ 它幾乎把市面上 AI 產品的功能線全包了：能操作你電腦的 agent、會記住你的記憶、deep research、文件編輯器、會自動回信的 email、本地模型管理工具，連 Photoshop 替代品都自己刻了一個。

∙ PewDiePie 大方承認很多功能是「抄」來再整合的 (agent 來自 opencode、deep research 來自中國的 Tongyi、待辦清單直接照抄 Google Keep)，重點是免費開源地交到你手上，主打「資料是你的，對大科技的戰爭才剛開始」。

∙ 我的觀點：這比較像一份「宣言」而不只是一個產品。它真正的價值不在技術原創，而在姿態，把 AI 公司想圈起來收費的東西，免費還給使用者。

📚 參考資料

PewDiePie did it again

→ https://www.youtube.com/watch?v=ygscsZ09zPE
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8min

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