脈報

思思主播

脈報

  1. 11h ago

    Wix 市值蒸發九成：它做錯的事其實很少，AI 抹平的是它賣了十幾年的門檻

    Wix 在 2024 年交出 28% 自由現金流利潤率，比前一年幾乎翻倍，市值卻從約 190 億美元掉到約 20 億美元。塌掉的是市場對它未來的想像，被 AI 抹平的是它賣了十幾年的那道門檻，也就是讓不懂技術的人也能做出網站。 ⭐ 文章深度讀：護城河和牢籠一直是同一道牆 → https://heymaibao.com/wix-market-cap-drop-ai-erased-barrier/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 它賣了十幾年的同一件商品 00:49 跌九成是從哪裡量起的 01:44 裂縫其實有三道 03:29 護城河和牢籠是同一道牆 04:54 這件事跟我們有什麼關係 06:02 📝 懶人包 ∙ 這部影片說 Wix 市值從約 190 億美元跌到約 20 億美元，2025 年財報獲利與營收都低於預期，營運費用增加 46%，接著宣布裁員 20%、超過 1,000 人。 ∙ 影片同時提到，Wix 2022 年啟動的成本削減計畫確實成功了：2024 年自由現金流利潤率達 28%，也就是每收進 100 塊有 28 塊變成可自由運用的現金，第四季營收 4.6 億美元、年增 14%。 ∙ 影片講到 2022 年那波崩盤時提到，Wix 的付費比例很薄：2.22 億人在用它的工具，只有 600 萬是付費客戶。 ∙ 我的觀察是，把這三件事排在一起，Wix 的困境更像是它賣了十幾年的那層價值被整個抹平。這個判斷的前提是它的執行力沒問題，而 2022 年那次轉型已經證明過了。 📚 參考資料 Wix 興衰解說影片 (YouTube) → https://youtu.be/D1FFczCR6rY Wix Reports Fourth Quarter and Full Year 2025 Results → https://www.wix.com/press-room/home/post/wix-reports-fourth-quarter-and-full-year-2025-results Wix Reports Fourth Quarter and Full Year 2024 Results → https://www.wix.com/press-room/home/post/wix-reports-fourth-quarter-and-full-year-2024-results Wix.com (WIX) - Market capitalization → https://companiesmarketcap.com/wix/marketcap/

  2. 2d ago

    Claude Code 創造者建議每 6 個月刪光 CLAUDE.md！自己先砍掉八成系統提示

    Claude Code 團隊刪掉超過八成系統提示，理由是模型現在自己就會了。整理內容包含這個 AI coding agent 的量測式刪除法、三步回填程序，以及每條規則在每一輪開工被重讀的常駐成本。 ⭐ 文章深度讀：刪完，怎麼長回來 → https://heymaibao.com/claude-code-creator-delete-claude-md-every-6-months/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 系統提示被砍掉八成 00:51 刪除是一種量測 02:07 為什麼那包規則會扣分 02:36 刪完，怎麼長回來 03:29 兩個長跑任務的共同點 04:22 他沒有回答的三件事 06:11 我打算怎麼做 06:46 📝 懶人包 ∙ Claude Code 這次刪掉了超過 80% 的系統提示。理由是裡面有一大堆內容在矯正「模型本來就該會、但當時做不到」的行為，而他們現在手上的模型自己就會了 ∙ 他對一般使用者的建議是同一招：每 6 個月刪掉自己的 CLAUDE.md、skills 與 hooks，看模型會怎麼做 ∙ 加回來有門檻：先刪，然後去用，只有反覆撞到同一個坑，才把那條規則加回去。不要憑猜測預先寫 ∙ 我的觀察是，這套做法的支點是他順口講的一句話：模型每次使用都會讀你寫的那段指示。規則不是寫了放著就不花錢的資產，比較像每次開工都要重繳一次的月費 📚 參考資料 Boris 談 Claude Code 的完整對談 → https://youtu.be/qyPCVqFUyDo An update on recent Claude Code quality reports → https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem Modifying system prompts → https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/modifying-system-prompts Steering Claude Code: when to use CLAUDE.md, skills, hooks, and subagents → https://claude.com/blog/steering-claude-code-skills-hooks-rules-subagents-and-more Rewriting Bun in Rust → https://bun.com/blog/bun-in-rust Demystifying evals for AI agents → https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents

  3. 2d ago

    AI 額度畫面顯示得很健康，帳號其實早就沒憑證了：三種不會告訴你的故障

    CodexBar 說明書記下憑證失效的帳號可以靠舊百分比連續好幾天顯示健康，另外兩種故障是命令零輸出與儀表板路徑回 404。三者共用顯示層與真實狀態脫鉤的形狀。 ⭐ 文章深度讀：百分比看起來很正常，帳號其實已經沒憑證了 → https://heymaibao.com/ai-usage-dashboard-silent-failures/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 這份說明書在講什麼 00:21 故障一：百分比正常，帳號其實沒憑證 00:50 故障二：命令一個字都沒吐 01:57 故障三：猜錯的網址只回 404 03:12 三種故障其實是同一種 04:00 我會帶走的三個檢查 05:17 收尾 05:42 📝 懶人包 ∙ 畫面上 Claude 那幾列讀的是憑證備份檔。憑證已經失效的帳號，會靠一個保留下來的「上次看到」百分比，連續好幾天顯示得很健康 ∙ 查全部帳號的命令跑很久是正常的。但它如果連一個字都沒吐出來，這份文件的判斷是它被 macOS 的安全提示擋住了，該看的地方是螢幕，不是執行紀錄 ∙ 這個工具在本機開的那個儀表板頁面只拉兩個網址，你照習慣去猜 /api/ 開頭的路徑，回你的是 404 ∙ 我的觀察是，這三件事的形狀完全一樣：這類工具靠你既有的登入狀態和快取運作，你不必把密碼交出去，代價是「憑證還在不在」從畫面上看不出來。真正該檢查的，是你手上那個數字從哪裡來 📚 參考資料 CodexBar skill 文件 (steipete/agent-scripts) → https://github.com/steipete/agent-scripts/blob/main/skills/codexbar/SKILL.md CodexBar — every AI coding limit, in your menu bar → https://codexbar.app/ claude-swap: Switch between multiple Claude Code accounts → https://github.com/realiti4/claude-swap

  4. 3d ago

    OpenClaw 2.0 為什麼安靜近七週？官方承認地基撐不住，一次併進半個專案史

    OpenClaw 2.0 一次併入官方所說約半數的歷史改動提案，這款 AI agent 此前 230 天出 106 個版本，這次卻停了近七週。本文說明官方承認了什麼，以及升級前該問什麼。 ⭐ 文章深度讀：這包更新對你意味著什麼 → https://heymaibao.com/openclaw-2-0-foundation-rebuild/ ⚡ 章節重點 開場：兩天一版的專案安靜了近七週 00:00 先把基準線立起來 00:27 官方怎麼解釋這七週 00:50 我同意的那一半，和我不同意的框架 01:12 這包更新到底有多大 02:02 起點只有兩件事，終點是整包 2.0 02:25 安裝改成先用你電腦上已經有的東西 03:16 他們自己痛出來的那個功能 04:07 這包更新對你意味著什麼 05:01 我怎麼讀這種公告 05:55 所以你在賭什麼 06:40 📝 懶人包 ∙ 規模是官方自陳的史上最大：933 位貢獻者、569 位首次貢獻、超過 16,000 個改動提案，官方說大約佔了專案史上所有已合併提案的一半 ∙ 節奏出現斷點：官方說此前 230 天出 106 個版本，多數只隔一兩天，這次卻停了將近七週 ∙ 官方的解釋是團隊在變大，工作量與節奏同時超出了 OpenClaw 的地基和他們用來出貨的流程，所以兩邊一起重寫。起點只是簡化安裝、重建瀏覽器介面，官方說要把這件事做對就得把清理帶到其他部分，最後變成 2.0 ∙ 我的觀察是，這些數字讀成捷報會漏掉重點，它們更像一次失速後的重建帳單。成立條件是：以上全部出自官方本文的自述，我沒有拿其他來源交叉查核過這些數字 📚 參考資料 OpenClaw 2.0 發佈公告 → https://openclaw.ai/blog/openclaw-2-accidentally openclaw/openclaw GitHub 儲存庫 → https://github.com/openclaw/openclaw OpenClaw GitHub Releases → https://github.com/openclaw/openclaw/releases TechRadar 對 OpenClaw 的介紹 → https://www.techradar.com/pro/what-is-openclaw

  5. 4d ago

    Codex 脈絡開到 105 萬 token！為什麼 70 萬就得先清場？連清理都要佔空間

    Codex 把脈絡開到 105 萬 token，卻把自動壓縮門檻壓在 70 萬。這份 AI agent 設定文件說明可規劃的工作量要扣掉輸出、內建保留，以及清理動作自己佔的空間。 ⭐ 文章深度讀：最容易被漏算的一項：清理自己也要空間 → https://heymaibao.com/codex-1050k-context-700k-compaction/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 數字全對，provider 那一格選錯 01:03 從 105 萬折到 70 萬 02:54 清理自己也要佔空間 04:32 檔案改對了不等於生效 05:44 金鑰那條線，寧可不自動化 06:42 我帶走的三件事 07:41 📝 懶人包 ∙ 這份文件把 provider 選擇、脈絡窗大小、自動壓縮門檻與型號清單定義成一組不可分割的設定，並點名最危險的組合：數字全對，但 provider 還留在原本的 ChatGPT 後端那一條 ∙ 可用量是一路折出來的：文件寫的是 105 萬總窗扣掉 12.8 萬最大輸出得到 92.2 萬安全輸入，再套系統本身 95% 的保留變成約 87.59 萬，最後把自動壓縮門檻壓在 70 萬 ∙ 檔案改對不算改好：共用的背景服務會記住啟動當下載入的設定，續跑的舊工作階段也會記住當初選的 provider，所以要重啟並開全新工作階段才算生效 ∙ 我的觀察是，這篇對不跑 Codex 的人一樣成立。只要你的工具會自動壓縮對話脈絡，就有同一個二階效應：脈絡塞到極限時，連「清理脈絡」這個動作本身都需要空間 📚 參考資料 Codex Huge Context (agent-scripts) → https://github.com/steipete/agent-scripts/blob/main/skills/codex-huge-context/SKILL.md Advanced Configuration (Codex) → https://developers.openai.com/codex/config-advanced Understanding and counting tokens → https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens errSecInteractionNotAllowed → https://developer.apple.com/documentation/security/errsecinteractionnotallowed Codex app automatic context compaction fails with contextlengthexceeded → https://github.com/openai/codex/issues/24014

  6. 6d ago

    AI 老是學不乖？問題不在 prompt！Anthropic 記錄 Warp 用兩個檔案接住回饋

    Warp 撞上 AI 重複犯同樣錯誤的老問題，癥結是人類回饋在 session 結束時就消失。Anthropic 官方 blog 記錄這家終端機 AI coding agent 公司怎麼用兩個檔案接住回饋。 ⭐ 文章深度讀：如果你今天只想做最小版本 → https://heymaibao.com/warp-self-improving-agent-two-files/ ⚡ 章節重點 開場：你糾正的那句話去哪了 00:00 來源與真正的診斷 00:32 兩個檔案的架構 02:15 一個漏掉的標籤讓迴圈跑起來 04:06 被低估的一句話：skill 是檔案 05:41 這套簡單的隱藏帳單 07:07 只想做最小版本的話 08:31 結語 09:17 📝 懶人包 ∙ Warp 內部的程式碼審核 agent 品質很差，工程師抱怨它的意見沒有幫助。團隊試過手動改 prompt、也試過改善 AGENTS.md 這類脈絡檔，兩招都只能治標 ∙ 真正的診斷是回饋在 session 結束時消失。解法是兩個 skill 檔：inner skill 帶著領域知識做事，outer improver skill 定期執行、比對人類回饋、提出對 inner skill 的一個小幅編輯 ∙ 因為 skill 就是純檔案，這些修改可以走團隊本來就在用的程式碼審核流程，人類在最後一關 review 與合併，決定要不要讓 agent 真的變成這樣 ∙ 我的觀察是，這套做法的門檻不在技術，在於你的回饋有沒有落點。多數人給 AI 的回饋是在對話裡罵一句就過去了，Warp 的做法是逼回饋落在檔案上，再讓另一個 agent 去讀那些檔案 📚 參考資料 How Warp builds self-improving agents on Claude → https://claude.com/blog/how-warp-builds-self-improving-agents-on-claude Agent Skills - Claude Platform Docs → https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview Skill authoring best practices - Claude Platform Docs → https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/best-practices Introducing Oz: the orchestration platform for cloud agents → https://www.warp.dev/blog/oz-orchestration-platform-cloud-agents Warp's issue triage agent → https://github.com/warpdotdev/warp-agents-demo-github-issue-triage

  7. Aug 28

    OpenAI 網安模型肯回答 95% 高風險請求！為什麼同一代通用版只肯 1.5%？

    OpenAI 新網安模型在自家評測完成 95.0% 高風險請求，通用版只有 1.5%，拆掉系統護欄也只到 2.0%。本文說明這組數字量到的是拒答政策，AI 安全的防線也因此搬到帳號。 ⭐ 文章深度讀：護欄沒有消失，它搬到了你的帳號上 → https://heymaibao.com/openai-cyber-model-refusal-rate-metric/ ⚡ 章節重點 開場 兩個數字 00:00 這條線量的到底是什麼 00:38 拆掉護欄只動了 0.5 個百分點 01:51 官方數據否定了專用模型比較強 03:24 一個有編號的漏洞 05:43 另外三條沒有名字的成果 06:42 護欄搬到了你的帳號上 07:16 這件事跟你有什麼關係 08:40 收尾 10:26 📝 懶人包 ∙ OpenAI 把 Daybreak 這個信任存取計畫擴成兩層。官方說 Daybreak Blue 存取會移除平常用來篩選網安請求的系統層防護欄，換上為授權防守工作調整過的防護，Daybreak Red 再換上一個被專門訓練成更少拒答的新模型 GPT‑5.6‑Cyber ∙ 在 OpenAI 自建的「進階網路安全請求完成率」評測裡，GPT‑5.6‑Cyber 完成 95.0% 的高風險請求，通用的 GPT‑5.6 Sol 只完成 1.5%，前一代 GPT‑5.5‑Cyber 是 57.3% ∙ 實績有一條可以查證：用這個模型研究 Chrome 的 V8 引擎，找到兩個先前未知的漏洞，經 OpenAI 自家研究員驗證後通報 Google，Google 已修補並編為 CVE‑2026‑15903。其餘更驚人的成果全部沒有具名 ∙ 我的觀察是，這篇公告最誠實的地方，是它把「模型願不願意做危險的事」變成了一個有小數點的產品指標。成立條件是這條線的兩端用的是同一顆底層模型，所以中間的落差只能來自政策與訓練取向，不能算成智力增長 📚 參考資料 Expanding Daybreak as the Cyber Defense Window Narrows → https://openai.com/index/expanding-daybreak-as-the-cyber-defense-window-narrows OpenAI Daybreak - Trusted Access for Cyber Overview → https://help.openai.com/en/articles/20001258-openai-daybreak-trusted-access-for-cyber-overview Our updated Preparedness Framework → https://openai.com/index/updating-our-preparedness-framework/ Running Codex safely at OpenAI → https://openai.com/index/running-codex-safely/ NVD - CVE-2026-15903 → https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-15903

  8. Aug 28

    Claude 的文字浮水印為什麼一個字元都沒加？換掉的是模型選字的那顆骰子

    Claude 的文字浮水印靠一把金鑰換掉模型選字的隨機來源，文字本身沒有多加字元。本文說明它為何測不到程式碼與短文本，以及 AI 監管怎麼讓 Anthropic 全球套用。 ⭐ 文章深度讀：最測不到的，剛好是最多人想抓的 → https://heymaibao.com/claude-text-watermark-dice/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 那顆骰子被換掉了 00:30 讀者分辨不出來，證據到哪裡 02:23 最測不到的，剛好是最多人想抓的 03:25 圖檔走的是另一條路 05:39 為什麼是現在，為什麼是全世界 06:10 Anthropic 順手點名了 AI 的口頭禪 07:14 我的判斷：這比較像一張標籤 07:49 📝 懶人包 ∙ Anthropic 說未來的 Claude 模型會在輸出的文字帶浮水印，做法是把「挑字時的隨機來源」換成金鑰，文字本身沒有增加任何字元，也不產生額外 token，所以不會變慢也不會變貴 ∙ 浮水印只能長在「兩個選擇一樣好」的位置。事實陳述、數學、程式碼這種只有唯一正解的地方沒有空間，短文本也測不準，文字越長偵測信心越高 ∙ 用金鑰能問的問題只有一個：這段文字有多大機率有 Claude 參與。它不能證明文字是人寫的，也判斷不出是不是別家 AI 寫的，更分不出「Claude 寫的」跟「Claude 大改的」 ∙ 我的觀察是，把全球套用、整篇重寫就清得掉、偵測 API 還沒上線這幾件事放在一起看，這比較像一張為了合規而貼上的標籤，設計目標就停在「有標記」這件事上 📚 參考資料 Claude text watermark → https://www.anthropic.com/news/claude-text-watermark Watermarking AI-generated text and video with SynthID → https://deepmind.google/blog/watermarking-ai-generated-text-and-video-with-synthid/ Code of Practice on Transparency of AI-generated Content → https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content C2PA Specifications → https://spec.c2pa.org/specifications/ Scalable watermarking for identifying large language model outputs (Google DeepMind, 2024) → https://www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4

See All (623)

About

脈報

Information

  • Creator
    思思主播
  • Years Active
    2026
  • Episodes
    623
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © 脈報
  • Show Website
    脈報