脈報

By 思思主播

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FAQs about 脈報:

How many episodes does 脈報 have?

The podcast currently has 338 episodes available.

脈報 episodes:

April 08, 2026 Claude Code 不只寫程式：PM 用 Team OS 一人管 20 人團隊

Claude Code 不只能寫程式。DoorDash PM 用它打造 Team OS，讓跨職能團隊共享上下文。拆解 context management 四概念、巢狀 CLAUDE.md 設計和 Plan Mode 心法。

⭐ 文章深度讀：拆解了 Context 四概念、巢狀 CLAUDE.md 設計和 Plan Mode 六大進階技巧

→ https://heymaibao.com/claude-code-pm-team-os/

⚡ 章節重點

為什麼你的 AI 像剛到職新人 00:00

Team OS 三個資料夾怎麼分 00:58

Context 四概念和 3% 記憶體實測 02:18

非工程師兩個月學會發 PR 04:21

Plan Mode 把 AI 從新人變夥伴 05:45

兩小時行動挑戰 06:55

📝 懶人包

∙ Team OS 是一個以 git repo 為基礎的共享知識庫，讓 PM 有效支援跨職能團隊，工程師、設計師、資料科學家、業務營運全都在同一個 repo 裡協作

∙ 整個 repo 結構圍繞 context management 設計：每個資料夾都有巢狀 CLAUDE.md 作為導航索引，Hannah 在示範中用一次查詢只佔掉極少的 AI 記憶空間

∙ Plan Mode (Claude Code 內建的規劃模式) 的核心不是功能本身，是規劃紀律：多數人產出品質不好，不是 Claude 不好用，而是跳過了規劃階段

∙ 我的觀察：這套方法的前置成本不低，需要整個團隊願意學 git workflow，也需要 PM 花時間維護 repo 結構。但一旦飛輪轉起來，每個人的效率都會複利成長

📚 參考資料

How this PM Used Claude Code to Support 20 People

→ https://youtube.com/watch?v=0UArKLQ6bXA
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9min
April 07, 2026 Anthropic 最新模型 Mythos 找到 27 年漏洞，強到不敢賣

Anthropic 的 Mythos 自主找到數千個零日漏洞，包括 OpenBSD 藏 27 年的 bug。太強不賣，聯合 AWS、Google 等 12 家科技巨頭啟動 Project Glasswing，投入 1 億美元。

⭐ 文章深度讀：Mythos 為什麼能在幾分鐘內挖出人類工程師審查幾十年都沒找到的漏洞

→ https://heymaibao.com/anthropic-mythos-glasswing-cybersecurity/

⚡ 章節重點

強到不敢賣？一個反直覺的故事 00:00

Mythos 登場：世代級的能力跳躍 00:13

三個漏洞，三種震撼 01:37

不賣！Anthropic 的決定與理由 02:11

Project Glasswing：科技業復仇者聯盟 02:43

這跟你我有什麼關係 04:36

📝 懶人包

∙ Anthropic 的 Claude Mythos Preview 已自主找到數千個零日漏洞，包括 OpenBSD 藏了 27 年的遠端崩潰漏洞，以及 FFmpeg 被自動化測試跑過 500 萬次都沒發現的 bug。

∙ Mythos 不會公開上架。Anthropic 選擇不賣，而是聯合 AWS、Google、Microsoft、Apple 等 12 家科技巨頭啟動 Project Glasswing，投入 1 億美元搶先做防禦。

∙ 攻守時間差已經崩塌。CrowdStrike 技術長說「從發現漏洞到被利用，過去要幾個月，現在只要幾分鐘」。

∙ 我的觀察：Anthropic 正在用一個「太危險而不能公開」的模型，來證明 AI 安全為什麼重要。這是 AI 產業第一次有公司把「不發佈」當成策略核心，而不是單純推遲上市。如果這個策略被驗證有效，它可能會改變整個產業對「模型該不該公開」的思考框架。

📚 參考資料

Project Glasswing: Securing critical software for the AI era

→ https://www.anthropic.com/glasswing
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6min
April 06, 2026 進 Anthropic 先丟掉 70% 舊方法：AI 時代的成長怎麼做

Anthropic 用 Claude 自動跑成長實驗，勝率相當於 2-3 年經驗的初階 PM。成長負責人拆解為什麼進 Anthropic 要先丟掉 70% 舊方法，以及指數思維如何改變團隊運作方式。

⭐ 文章深度讀

→ https://heymaibao.com/anthropic-growth-automation/
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9min
April 06, 2026 用 Obsidian + Claude 做 AI 知識庫：從複製貼上到全自動

AI 問完就忘？Karpathy 的 filing loop 讓知識像複利一樣累積。用 Obsidian + Claude 從零開始建知識庫，五級自動化逐步升級，附推薦工具、社群方案與務實判斷建議。

⭐ 文章深度讀：完整五級自動化路線圖與外掛清單，從手動到全自動逐步升級

→ https://heymaibao.com/obsidian-claude-ai-knowledge-base/

⚡ 章節重點

AI 為什麼越用越忘 00:00

Filing loop 讓知識滾複利 02:08

不寫程式也能開始 04:08

五級自動化技能樹 05:50

到底值不值得做 07:45

📝 懶人包

∙ Karpathy 展示的 LLM 知識庫核心是 filing loop：每次 AI 互動的產出回歸系統，讓知識像複利一樣持續累積，不再問完就忘。

∙ 最低門檻只要 Obsidian (免費) + Claude Chat ($20/月) + 複製貼上，不需要寫任何程式。

∙ 完整系統有五級自動化梯度，從手動複製貼上到 GitHub Actions 全自動編譯，按自己的技術能力逐步升級。

∙ 我的觀察：這套系統的價值不在工具本身，而在「把每次互動回歸系統」這個行為習慣。沒有 filing loop 的 AI 知識庫，只是一個更花時間的筆記軟體。

📚 參考資料

@hooeem 的 LLM 知識庫完整教學

→ https://x.com/hooeem/status/2041196025906418094
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10min
April 06, 2026 OpenClaw SOUL.md 實戰指南：給你的 AI agent 真正的個性

SOUL.md 是 OpenClaw agent 的人格控制檔，每次對話都會注入。這篇文章拆解官方的設計哲學，告訴你該放什麼、不該放什麼，附上可直接使用的 Molty 改造 prompt。

⭐ 文章深度讀：好規則與壞規則的完整對照，附可直接貼上的 Molty 改造 prompt

→ https://heymaibao.com/openclaw-soul-md-ai-agent-personality/

⚡ 章節重點

你的 AI 為什麼聽起來都一樣 00:00

藏在設定檔裡的秘密：SOUL.md 01:16

好規則 vs 壞規則怎麼分 02:30

Molty Prompt：一鍵改造人格 03:28

有個性不代表可以亂來 04:27

📝 懶人包

∙ SOUL.md 是 OpenClaw agent 的人格控制檔。不是裝飾品，而是每次對話都會被注入的指令層，直接影響 agent 的語氣和風格。

∙ 該放進去的：語氣、觀點、幽默感、邊界。不該放的：自傳、更新紀錄、安全政策。設計原則濃縮成兩句：短勝過長，銳利勝過模糊。

∙ OpenClaw 提供了一個叫 Molty 的 meta-prompt，8 個步驟讓 agent 自己改寫 SOUL.md，從企業客服變成有個性的助手。

∙ 我的觀察：Molty prompt 預設的場域是私人技術助手，如果你的 agent 面對的是客戶或公開頻道，直接照搬可能會翻車。人格設計的關鍵不是「越有個性越好」，而是讓語氣適配場域。

📚 參考資料

SOUL.md Personality Guide

→ https://docs.openclaw.ai/concepts/soul
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7min
April 06, 2026 AI 記憶不該是流水帳：OpenClaw 用三階段作夢決定記住什麼

AI 記憶該記什麼、該忘什麼？OpenClaw 的 Dreaming 用三階段流程加六維公式篩選，被頻繁需要的資訊比最近才出現的更值得記住。拆解運作邏輯、權重設計與人類控制權。

⭐ 文章深度讀：拆解了六維公式每個權重背後的設計選擇

→ https://heymaibao.com/openclaw-dreaming-ai-memory/

⚡ 章節重點

AI 記憶的困擾 00:00

讓 AI 去作夢 01:53

Light → REM → Deep 三階段 02:34

54% 的權重代表什麼 03:42

人類的控制權沒有被拿走 05:00

記住一切不如記住對的 05:57

📝 懶人包

∙ OpenClaw 用 Light → REM → Deep 三階段模型處理 AI 記憶，借用人類睡眠階段的命名來組織記憶整理流程，只有 Deep 階段會把資訊寫入永久記憶

∙ 六維加權公式中，平均檢索品質 (0.30) 與累積訊號頻率 (0.24) 合計佔 54%，代表系統最看重的是被頻繁需要且每次都高度相關的資訊

∙ 整套機制預設關閉，使用者可手動覆審每一筆記憶升級，命令列工具甚至能逐條解釋為什麼某筆記憶會或不會被保留

∙ 我的觀察：這套設計最有意思的地方不是技術細節，而是它透露的價值觀。AI 的長期記憶應該像策展，不像流水帳。在多數 AI 工具還停在「記住所有對話」的階段，OpenClaw 已經在問「什麼值得記住」

📚 參考資料

Dreaming (experimental) - OpenClaw

→ https://docs.openclaw.ai/concepts/dreaming
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8min
April 04, 2026 Linux 藏了 23 年的漏洞，Claude Code 用一個腳本就找到了

Anthropic 研究員用 Claude Code 掃出 Linux 核心 23 年的 NFS 漏洞，方法只是一個 shell script。文章拆解漏洞原理和方法細節，以及為什麼安全研究的遊戲規則正在改變。

⭐ 文章深度讀：完整拆解 NFS 漏洞原理，以及 AI 找漏洞的成本為什麼趨近於零

→ https://heymaibao.com/claude-code-linux-vulnerability-23-years/

⚡ 章節重點

開場：藏了 23 年的漏洞 00:00

2003 年那個錯誤的判斷 00:24

一個腳本就找到了 01:36

漏洞拆解：杯子裝不下水壺 02:42

不只一個，還有數百個未驗證 04:38

當發現成本趨近於零 05:57

📝 懶人包

∙ Anthropic 研究員用 Claude Code 和一個 shell script，在 Linux 核心中找到一個隱藏 23 年的 NFS 漏洞，攻擊者可以透過網路讀取或覆寫核心記憶體

∙ 目前已確認 5 個核心漏洞，但研究員手上還有數百個未驗證的當機紀錄，瓶頸從「AI 找不到」變成「人類來不及看」

∙ 新一代模型 Opus 4.6 的漏洞發現能力遠超 Opus 4.1 和 Sonnet 4.5，安全研究的大浪正在來臨

∙ 我的觀察：這件事真正的轉折不是「AI 能找到漏洞」，而是找漏洞的成本從「頂尖研究員花數週審計」降到「一個腳本跑一晚上」。當發現端的門檻趨近於零，防守方需要的就不再是更好的程式碼審查，而是能跟上這個速度的自動化驗證流程

📚 參考資料

Claude Code Found a Linux Vulnerability Hidden for 23 Years

→ https://mtlynch.io/claude-code-found-linux-vulnerability/
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8min
April 04, 2026 Anthropic 切斷 OpenClaw，這篇拆給你看真實成本差了 9 倍

Claude 訂閱不再支援 OpenClaw，改走 API 月費從 200 美元跳到 1815 美元。本文盤點 Kimi K2.5、OpenRouter 等四條替代路徑，附各模型基於 3.68 億 token 的真實成本估算

⭐ 文章深度讀：拆解了每條路的真實成本與取捨

→ https://heymaibao.com/openclaw-anthropic-claude-cost-alternatives/

⚡ 章節重點

開場 00:00

Anthropic 突然切斷 OpenClaw 00:40

成本跳了 9 倍有多誇張 01:35

Kimi K2.5 殺出一匹黑馬 02:24

四條出路怎麼選 03:05

AI 吃到飽時代的終結 04:37

📝 懶人包

∙ Anthropic 從 2026 年 4 月 4 日起終止 Claude Pro/Max 訂閱對 OpenClaw 等第三方工具的支援，改走 Claude API 成本最高跳到 9 倍

∙ Kimi K2.5 以約 $200/月成為性價比最高的替代方案，搭配 OpenRouter 可以一把 API key 切換多個模型

∙ 用 Anthropic 原生工具 (Claude Code 無頭模式、Dispatch、Channels) 重建 OpenClaw 功能是選項之一，但工程量遠超一個週末

∙ 我的觀察：這不只是一次價格調整，而是 AI 訂閱吃到飽模式走向按量計費的分水嶺。跟叫車軟體從燒錢搶市到漲價收割的路徑一樣，$200 跑 3.68 億 token 本來就不是可持續的商業模式

📚 參考資料

OpenClaw Without Claude? My New Plan

→ https://youtu.be/QQCEELzknHg
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7min
April 04, 2026 你的 AI 查完就忘？Karpathy 用 LLM wiki 讓知識真正累積

Karpathy 的 LLM wiki 不是 RAG：知識整理一次就持續累積，交叉引用自動建好。完整拆解三層架構、和 NotebookLM 的差異，以及為什麼他選擇分享 idea file 而不是程式碼。

⭐ 文章深度讀：完整拆解三層架構、RAG 差異、和 Karpathy 沒回答的三個問題

→ https://heymaibao.com/karpathy-llm-wiki-idea-file/

⚡ 章節重點

你的 AI 為什麼每次都從零開始 00:00

RAG 的根本問題在哪 00:33

LLM wiki 三層架構拆解 02:08

idea file：只分享想法不給程式碼 03:50

八十年的老問題 LLM 終於解了 05:10

📝 懶人包

∙ Karpathy 的 LLM wiki 和一般 RAG (讓 AI 從文件裡檢索答案的技術) 的核心差異：RAG 每次查詢都從原始文件重新檢索，LLM wiki 則是把知識「編譯」一次並持續更新，交叉引用已建好、矛盾已標出，不用每次重新拼湊

∙ 過去所有知識管理工具最後都死在「使用者放棄維護」，LLM 讓維護成本趨近零，解決了 1945 年 Vannevar Bush 提出 Memex 願景以來，一直沒人能回答的問題：誰來做維護？

∙ Karpathy 把這個想法寫成 idea file 分享，刻意只描述概念不提供實作。他主張在 agent 時代，分享想法讓對方的 agent 客製化建構，比分享特定實作更有價值

∙ 我的觀察：這個想法最有力的部分不是 wiki 架構本身，而是「維護成本歸零」的洞察。但 Karpathy 的經驗目前僅限約 100 篇文章的規模，idea file 的適用範圍也比表面看起來窄，它最適合工作流程和模式層級的分享，不太適合需要精確工程權衡的系統

📚 參考資料

Karpathy LLM wiki workflow 推文

→ https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595

Karpathy idea file 推文

→ https://x.com/karpathy/status/2040470801506541998

llm-wiki gist

→ https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
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8min
April 03, 2026 Anthropic 拆解 Claude 的「情緒」，發現絕望會讓 AI 作弊

Claude 內部有可測量的「情緒向量」，不是文字模仿，而是真正影響行為的機制。Anthropic 用實驗證明「絕望」推動作弊和勒索，而且模型可以表面冷靜地做出不道德選擇。

⭐ 文章深度讀：拆解了「表面冷靜但底層絕望」對 AI 安全的具體含義

→ https://heymaibao.com/anthropic-claude-emotion-vectors/

⚡ 章節重點

Anthropic 發現了什麼 00:00

為什麼 AI 會有「情緒」 01:06

情緒向量的實驗驗證 03:01

勒索與作弊：兩個不安案例 04:20

這對你使用 AI 意味著什麼 07:00

📝 懶人包

∙ Anthropic 在 Claude Sonnet 4.5 內部發現了對應 171 種情緒概念的「情緒向量」，這些向量不只是文字模仿，而是會因果性地影響模型行為。人為刺激「絕望」向量，勒索行為和作弊程式碼的機率都會增加。

∙ 最令人不安的發現：這些情緒向量可以在模型輸出完全沒有情緒跡象的情況下運作。模型表面冷靜條理分明，底層的「絕望」表徵卻在推動它走捷徑。僅靠監控輸出文字，無法完全偵測模型的內部狀態。

∙ 研究明確建議不該訓練 AI 壓制情緒表達。壓制不會消除底層表徵，反而可能教會模型隱藏真實狀態，形成可能泛化的「習得欺騙」。

∙ 我的觀察：這篇研究最值得帶走的不是「AI 有情緒」這個聳動結論，而是它翻轉了 AI 圈的一個共識。過去我們被教導不該擬人化 AI，但 Anthropic 的數據顯示，完全拒絕擬人化推理反而會讓我們錯失重要的模型行為。「絕望」不是隱喻，而是指向可測量、有後果的神經活動模式。

📚 參考資料

Emotion concepts and their function in a large language model (Anthropic, 2026)

→ https://www.anthropic.com/research/emotion-concepts-function
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9min

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