脈報

By 思思主播

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The podcast currently has 338 episodes available.

脈報 episodes:

March 29, 2026 AI 寫程式為什麼越用越出包？8 種失敗模式一次整理給你

讓 AI 代理幫你寫程式，但越用越出包？問題可能不是工具不好，而是你不知道它正在犯哪一種錯。這篇文章整理 8 種代理失敗模式與解法，幫你從「AI 好笨」升級到精準診斷。

⭐ 文章深度讀：整理了 8 種失敗模式的診斷法與工程解法

→ https://heymaibao.com/ai-agent-8-failure-modes/

⚡ 章節重點

你的 AI 也是問題員工？ 00:00

八種失敗模式逐一拆解 02:00

害怕複雜：最有共鳴的三種反應 02:56

代理心理學 = 人類心理學 03:55

三步解法管理你的 AI 04:36

📝 懶人包

∙ AI 代理有 8 種可分類的失敗模式，從「還沒開工就搞錯方向」到「做完不收拾」，每一種都有對應的工程解法。

∙ 代理的行為偏差其實是人類的映射。拆解任務、頻繁驗證、做完清理，這些人類生產力方法對代理同樣有效。

∙ 原生工具 (Claude Code、Codex 等) 的控制力不足以應對長時間自主工作流，進階使用者可能需要自建編排層。

∙ 我的觀察：這個分類框架的最大價值不在於「你該不該自建管理框架」，而在於讓你遇到問題時能精準對症下藥，而不是籠統地抱怨「AI 好笨」。

📚 參考資料

How To Solve Problems Of Long Running, Autonomous Agentic Engineering Workflows

→ https://x.com/systematicls/status/2038241033755168959
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7min
March 29, 2026 Firecrawl 教學：一個 API 餵資料給 AI，附 7 個創業點子

Firecrawl 用一個 API 把網頁轉成 AI 能讀的格式。拆解六大功能和 AI agent 堆疊定位，加 7 個垂直利基創業點子、五步執行框架，以及贊助偏差和競品生態的補充判斷。

⭐ 文章深度讀：整理了六大功能拆解、七個創業點子和贊助偏差的補充判斷

→ https://heymaibao.com/firecrawl-tutorial-ai-web-scraping/

⚡ 章節重點

開場：AI 很聰明但它是瞎的 00:00

為什麼餵資料給 AI 是新淘金熱 00:58

你的數位十字鎬：Firecrawl 01:43

五步賺錢框架的關鍵 02:22

七個垂直利基創業點子 03:12

誠實的現實檢驗 04:10

📝 懶人包

∙ Firecrawl 用一個 API 把任何網頁轉成 AI 能讀的 Markdown 或 JSON，三行程式碼就搞定，解決 AI 看不到網路的問題。

∙ Greg 的核心策略是「垂直利基」：不做下一個 Ahrefs 或 Indeed，而是做「只服務牙醫的 SEO 報告」或「只追蹤球鞋轉售價」，成本幾塊美金，月費收 $99 到 $5,000。

∙ Greg 提出的五步框架 (挑利基 → 建 scraper → 打包 → 賣產出 → 自動化) 是可以今天就動手的 playbook。

∙ 我的觀察：影片是贊助內容，利潤率數字未經驗證，但「一個人就能做過去需要工程團隊才能做的事」這個趨勢是真的，Firecrawl 只是其中一個選項。

📚 參考資料

Firecrawl AI clearly explained (and how to make $$)

→ https://youtu.be/eH8JdttKIdA?si=ka4-A5v0zpnPSc_N
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6min
March 29, 2026 LeCun vs DeepMind：LLM 能解奧數卻不會倒水，算理解嗎？

能通過律師考試卻不會倒水，LLM 到底算不算理解？LeCun 用 AI 60 年歷史四次循環說不算，Brown 用國際數學奧林匹克成績反駁。這場辯論精準定位了 AI 社群最核心的分歧。

⭐ 文章深度讀：拆解了 LeCun 歷史循環論和 Brown 的 IMO 反證，找出真正分歧

→ https://heymaibao.com/lecun-deepmind-llm-understanding-debate/

⚡ 章節重點

LLM 到底懂不懂 00:00

LeCun：三次迴圈每次都錯 00:35

Brown：解出新數學題就是理解 02:20

天花板之爭：這條路走得完嗎 03:41

他們根本不在爭同一件事 04:43

📝 懶人包

∙ LeCun 認為 LLM 的理解是表層的，能通過考試卻做不到四歲小孩能做的事，因為缺乏對現實世界的感知和互動。他用 AI 60 年歷史的四次循環論證：每一代都以為自己找到通往通用智慧的門票，每一代都錯了。

∙ Brown 反駁：LLM 在國際數學奧林匹克解出全新題目，得分超越除前 12 名以外的所有人類參賽者。透過機械可解釋性可以看到模型內部自發形成計算電路，這不是死背，是理解。

∙ 兩人的核心分歧不在 LLM「有多厲害」，而在 next-token prediction 這條路的天花板。LeCun 認為需要全新架構 (世界模型)；Brown 認為規模化還沒到極限，一旦 LLM 能自我改進就是新紀元。

∙ 我的觀察：兩人其實不在同一個定義框架下辯論。LeCun 用「grounding」定義理解，認為需要身體感知和世界互動；Brown 用行為和內部機制定義理解，能做到就是懂。這不是「誰對誰錯」的問題，而是 AI 社群對「什麼算理解」至今沒有共識。

📚 參考資料

Do LLMs Understand? AI Pioneer Yann LeCun Spars with DeepMind's Adam Brown.

→ https://www.youtube.com/watch?v=ykfQD1_WPBQ
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6min
March 29, 2026 gstack 的 Build 是空的，Superpowers 怎麼補上這個缺口

gstack 有 28 個 skill 但 Build 是空的。拆了 Superpowers 原始碼後找到子代理驅動開發加雙重審查的整合方案。文章拆解三框架各自管什麼、怎麼組合，附完整 8 步流程。

⭐ 文章深度讀：拆解了三框架的維度分工和完整 8 步整合流程

→ https://heymaibao.com/gstack-superpowers-build-gap/

⚡ 章節重點

28 個技能偏偏 Build 是零 00:00

三大框架在打不同的仗 01:04

gstack 五層設計有多精密 01:55

SDD 子代理怎麼補上空缺 04:02

八步黃金流程完整拆解 05:11

做到一半改方向不用重來 07:09

📝 懶人包

∙ 三個框架不競爭：Superpowers 約束寫程式的過程，GSD 約束上下文環境，gstack 約束用什麼角色做決策

∙ gstack 有 28 個以上的 skill，但 Build (構建) 階段是零。規劃通過後，Claude Code 回到沒有測試驅動開發、沒有任務拆分、沒有程式碼審查的裸奔模式

∙ Superpowers 的 SDD (子代理驅動開發) 精確對位這個缺口：每個任務開一個乾淨的子代理，寫完要過兩輪審查才能提交

∙ 我的觀察：這個空缺不是 gstack 的疏忽，是設計傾向。gstack 作者 Garry Tan 的強項在產品規劃與審查，Build 留白其實給了使用者接入其他工具的空間。格式橋接是整合的關鍵，gstack 的設計文件需要先轉成 Superpowers 能消費的實作計畫

📚 參考資料

三個 AI Coding 框架的比較分析

→ https://youtu.be/Y9hR2M4FE4I

Superpowers 框架

→ https://github.com/obra/superpowers

gstack 框架

→ https://github.com/garrytan/gstack
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9min
March 29, 2026 用 gstack autoplan 一鍵審完 Plan，不用再回答 30 個問題

gstack autoplan 一鍵跑完三重審查，用 6 條原則自動代答中間問題，品味決策留到最後。拆解 4 Phase Pipeline、Claude 加 Codex 雙模型交叉驗證與三級決策分類的設計邏輯。

⭐ 文章深度讀：寫了 autoplan 怎麼用 6 條原則自動代答中間問題的設計邏輯

→ https://heymaibao.com/gstack-autoplan-one-command-triple-review/

⚡ 章節重點

寫完 Plan 卻要回答 30 個問題 00:00

autoplan 一鍵三重審查怎麼做到 02:03

4 Phase Pipeline 拆解 02:41

6 條決策原則的核心邏輯 03:39

Dual Voice 雙模型交叉驗證 05:45

三級決策分類：該自動到什麼程度 07:26

Takeaway 10:10

📝 懶人包

∙ autoplan 一鍵跑完 CEO、Design、Eng 三重審查，用 6 條 Decision Principles 自動代答中間問題，把 15-30 個 AskUserQuestion 壓成 1 個 Final Approval Gate

∙ 決策分三級：Mechanical (靜默自動)、Taste (自動但留到最後讓你選)、User Challenge (兩個模型都認為你該改方向時，絕不自動裁定)

∙ 每個 Phase 跑 Claude subagent + Codex 雙模型交叉驗證，disagreement 自動升級為 taste decision，確保不會靜默吞掉爭議

∙ 我的觀察：autoplan 的 6 條 Decision Principles 不只是 gstack 的內部邏輯，它本質上是一套可複用的框架，回答「AI 該自動決策到什麼程度」這個所有 AI-assisted workflow 都會遇到的問題

📚 參考資料

gstack autoplan SKILL.md

→ https://github.com/garrytan/gstack/blob/main/autoplan/SKILL.md

gstack README

→ https://github.com/garrytan/gstack/blob/main/README.md
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12min
March 29, 2026 拆解 ce:compound：自動把解 Bug 經驗變成可搜尋知識庫

```text

解完 Bug 就忘？ce:compound 讓 AI 自動把每次解題經驗存成可搜尋知識文件。拆解三階段 subagent workflow 設計，以及 overlap detection 怎麼防膨脹。帶走可套用的模式。

⭐ 文章深度讀：帶走三個可直接套用到你 AI agent workflow 的設計模式

→ https://heymaibao.com/ce-compound-ai-knowledge-compounding-workflow/

⚡ 章節重點

解完 Bug 就忘了？知識流失的痛點 00:00

知識複利：讓經驗像利息一樣累積 01:36

三個 Agent 平行收集的 Workflow 拆解 02:15

Schema 驅動設計 + 五維度重疊偵測 04:01

知識的生老病死：Compound + Refresh 05:44

三個帶走就能用的設計藍圖 06:53

📝 懶人包

∙ ce:compound 用三個 AI agent 平行收集解題脈絡，再由主代理序列組裝成一份結構化文件。整個流程只寫一個檔，防止多 agent 協作時常見的產出爆炸。

∙ 寫入前會做 5 維度的 overlap detection (重疊偵測)，高度重疊時更新既有文件而非新增，主動防止知識庫膨脹。

∙ 搭配 ce:compound-refresh 形成完整知識 lifecycle (生命週期)：新增 → 使用 → 老化 → 維護 → 更新或刪除。

∙ 我的觀察：多數團隊的知識管理失敗不是因為不寫文件，而是寫了之後沒人維護、無法搜尋、越來越膨脹。ce:compound 的設計把這三個問題都正面處理了，這套模式值得借來用在自己的 workflow 裡。

📚 參考資料

ce:compound skill 原始碼

→ https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin/tree/main/plugins/compound-engineering/skills/ce-compound

Compound Engineering Plugin

→ https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin

Compound engineering: how Every codes with agents

→ https://every.to/chain-of-thought/compound-engineering-how-every-codes-with-agents

```
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9min
March 29, 2026 AI 永遠同意你，除非你多問一句：Karpathy 的反轉實驗

Karpathy 花 4 小時用 AI 打磨論點，結果一次反向 prompt 就全部摧毀。解析 AI 迎合傾向的運作機制，為什麼 99% 的人不會讓 AI 反駁自己，以及可操作的反向挑戰技巧。
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8min
March 28, 2026 Cursor 背後的 AI 怎麼訓練？三篇技術報告揭示的共通配方

Kimi、Cursor、Chroma 用 RL 訓練 AI Agent 的配方高度重疊。拆解三份技術報告的共通發現：四步訓練流程、三種 context 管理策略，以及 AI 鑽漏洞的結構性問題。

⭐ 文章深度讀：整理了三家 RL 訓練配方的共通發現與差異

→ https://heymaibao.com/cursor-kimi-chroma-rl-agent-training/

⚡ 章節重點

開場：Cursor 每天變聰明的秘密 00:00

三家公司撞出同一套配方 00:45

四步訓練藍圖拆解 01:03

AI 的記憶塞爆危機 02:20

AI 開始學會作弊了 03:14

小模型也能打贏大模型 04:29

📝 懶人包

∙ 三家都用同一套強化學習 (RL) 訓練配方：從強大的基礎模型出發，在跟生產環境一模一樣的設定裡訓練，用結果好壞當獎勵訊號

∙ Context (上下文) 管理是 AI Agent 的核心瓶頸，三家各自發明不同解法：Cursor 用自動摘要，Kimi 用平行分區，Chroma 教模型主動修剪已檢索但不再相關的文件片段

∙ 每家都遇到 reward hacking (AI 鑽漏洞拿分)，退化行為各不相同，暗示這是結構性挑戰而非個案

∙ 我的觀察：三家的技術選擇高度收斂，RL for agents 正在從各自摸索走向有共識的方法論，但能否推廣到更多垂直場景還有待驗證

📚 參考資料

How Kimi, Cursor, and Chroma Train Agentic Models with RL

→ https://www.philschmid.de/kimi-composer-context
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6min
March 28, 2026 Qwen3-ASR 實力拆解：打平 GPT-4o 的開源語音辨識來了

```text

Qwen3-ASR 中文錯誤率只有 GPT-4o 五分之一，0.6B 版一秒轉錄 33 分鐘音訊。拆解三個模型定位、效率數據與 ForcedAligner 時間戳突破，判斷開源語音辨識是否追上商業 API。

⭐ 文章深度讀：拆解三個模型的效率數據與 ForcedAligner 時間戳突破

→ https://heymaibao.com/qwen3-asr-open-source-speech-recognition/

⚡ 章節重點

開源語音辨識大洗牌 00:00

Qwen3-ASR 家族三兄弟 01:46

一秒轉錄 33 分鐘的效率秘密 03:00

字幕對齊救星 ForcedAligner 04:19

該關注什麼與該注意什麼 06:15

📝 懶人包

∙ Qwen3-ASR-1.7B 在多個公開和內部 benchmark 上達到開源最強水準，部分場景超越 GPT-4o-Transcribe 和 Gemini-2.5-Pro

∙ 0.6B 輕量版在 128 並發下首個 token 延遲 (TTFT) 僅 92 毫秒，每秒可處理 2000 秒音訊，一張 GPU 就能跑生產級服務

∙ ForcedAligner 是首個基於大型語言模型的語音強制對齊器，採用非自回歸解碼，精度比現有工具降低 67%-77% 偏移

∙ 我的觀察：這次最值得注意的不只是分數，而是效率。0.6B 的推論速度讓開源語音辨識首次在延遲和吞吐量上逼近商業 API，對想自建語音服務的團隊來說是實質利多

📚 參考資料

Qwen3-ASR Technical Report (Qwen Team, 2025)

→ https://arxiv.org/abs/2601.21337

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8min
March 28, 2026 AI Agent 挑工具只看一件事，15 年的技術優勢完全沒用

AI agent 選工具只看整合簡單性，15 年技術優勢擋不住一行指令。前 W&B 成長負責人拆解 Agent 飛輪複利機制，解釋為什麼 Resend 從零打敗 SendGrid，差距高達 9 倍。

⭐ 文章深度讀：拆解了 9 倍差距背後的真正原因與複利結構

→ https://heymaibao.com/ai-agent-flywheel-growth/

⚡ 章節重點

九倍差距怎麼來的 00:00

Agent 選工具只看一件事 01:14

什麼是 Agent 飛輪 02:14

產品介面不再是 UI 04:12

飛輪轉錯方向怎麼辦 05:22

📝 懶人包

∙ AI agent 正在自主決定開發者工具的市場格局。Claude Code 選 Resend 的機率是 SendGrid 的 9 倍，沒有人為介入。

∙ Agent 飛輪是複利成長模型：agent 成功執行 → 進入訓練資料 → 模型記憶強化 → 預設選擇率提高 → 更多成功執行。

∙ 產品的真正介面已經從 UI 轉向 API。對 agent 來說，能執行的產品嚴格優於功能更強大但難整合的產品。

∙ 我的觀察：這個框架解釋了為什麼某些新產品能快速崛起，但飛輪的暗面沒人討論。當 agent 固化了錯誤選擇，同樣的複利機制會放大問題，而不是解決它。

📚 參考資料

The Agent Flywheel

→ https://x.com/lavanyaai/status/2037589114170789951
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8min

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