每集十分鐘左右，把一篇 AI 與工程的深度文章，講成你通勤、洗碗時也聽得懂的版本。
https://podcast.ai-apps.work/feed.xml每一集
EP03每加一分，就扣一分 · 7 分 15 秒
上一集說先接好眼睛，再談野心；帳單也是一種眼睛。一位國小老師用 AI 做了一個免費的班級加分工具，每月五萬多人在用，九月的雲端帳單卻快三千塊台幣。錢不是花在你以為的地方：同一個壓縮技巧，換了計費單位，就從省錢變燒錢。這集聊為什麼 AI 沒有提醒他，以及讓 AI 加即時同步之前，該先問的三個問題。
今晚的 breakpoint
- 1同一招換了計費單位，結果可能相反。
- 2一個動作有幾台裝置要下載、各下載多少，乘起來就是帳單長大的速度。
- 3讓 AI 加即時或多人功能之前，先要它說出計費單位和一百倍時的帳單。
原文：〈一次加分的代價〉 https://imitator.ai-apps.work/r/funclass-cost-case-study
案例：一位國小老師做的班級加分工具（依要求不具名），報告依據公開網頁、公開程式與作者貼文，未登入、未碰任何雲端資料。
上一集：EP02〈第五招的實驗：跑從來不是問題，看才是〉
有收到的話，回 Ping 一個 pong：在你收聽的平台留言或評分。
本節目的聲音由 AI 語音合成，內容改寫自上面的文章，經真人審稿與試聽。
EP02第五招的實驗：跑從來不是問題，看才是 · 7 分 55 秒
上一集講到被轉傳漏掉的第五招：要有模型以外的裁判。這集就是那個裁判的實驗紀錄。AI 寫的網頁第一次就跑起來、零錯誤，你就以為做完了？同一段 prompt、同一架水上飛機，換四種駕駛艙各飛一次，十五次修改沒有一次在修「跑不跑得起來」。這集聊為什麼看得到才是問題、裁判的解析度，還有為什麼失敗清單比成品值錢。
今晚的 breakpoint
- 1跑起來從來不是問題，看得到才是。
- 2裁判的解析度決定一切，沒報錯不等於對。
- 3失敗清單比成品值錢：先接好眼睛，再談野心。
原文：〈跑從來不是問題，看才是 — harness-probe 試飛報告〉 https://imitator.ai-apps.work/r/harness-probe-report
實驗：github.com/clarencechien/harness-probe
上一集：EP01〈記住了第一招，漏掉了第五招〉
有收到的話，回 Ping 一個 pong：在你收聽的平台留言或評分。
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EP01記住了第一招，漏掉了第五招 · 8 分 49 秒
那則轉傳很兇的貼文說「別再寫『你是一個資深……』」，其實只抄到了一半。這集用 Felix Rieseberg 的〈How to be more ambitious〉，聊四種野心、深度的五招，以及為什麼最重要的、也最常被漏掉的，是第五招：要有一個模型以外的裁判。
今晚的 breakpoint
- 1給模型一台電腦跟資料，這是前提，不是選項。
- 2往深處推，就要配一個模型以外的裁判。
- 3野心的帳單先付，問法最後再煩惱。
原文：〈記住了第一招，漏掉了第五招〉 https://imitator.ai-apps.work/r/fifth-move
原作者：Felix Rieseberg〈How to be more ambitious〉
延伸收聽：EP02〈第五招的實驗：跑從來不是問題，看才是〉，把這集提到的 Three.js 實驗整個攤開。
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本節目的聲音由 AI 語音合成，內容改寫自上面的文章，經真人審稿與試聽。
預告嘿，還醒著嗎？ · 2 分 44 秒
嘿，還醒著嗎？這是深夜 Debug 的第零集：主持人 Ping 是誰、這個節目在做什麼，還有為什麼 AI 時代的 bug 一點都沒少。
每一集，Ping 會挑一篇 imitator 上的文章，講成你通勤、洗碗時也聽得懂的版本，最後下一個 breakpoint，整理三件帶走的事。
有收到的話，回 Ping 一個 pong：在你收聽的平台留言或評分。
本節目的聲音由 AI 語音合成，經真人審稿與試聽。
關於節目
你還記得以前親手寫 code，半夜一個人 debug，最後把問題揪出來那一刻，超想對著窗外大叫的感覺嗎？
AI 時代，你還常動手寫 code 嗎？開發從「親手敲鍵盤」變成「指揮模型與系統」，bug 沒有消失，只是換了戰場：失控的 Agent Flow、看似零錯誤卻不對的結果、工程架構真正的代價，還有在技術巨浪裡，我們自己的人生與 Mindset。
《深夜 Debug｜Debug After Dark》是獻給開發者、架構師與思考者的深夜聲音筆記。主持人 Ping 會在深夜 ping 你一下，陪你拆解底層、檢查迴圈，每集最後下一個 breakpoint，停下來整理三件帶走的事。沒有浮誇的 AI 焦慮行銷，只想找回「親手把問題搞懂」的那份痛快。
每一集都改寫自 imitator.ai-apps.work 上的一篇文章，內容對過原文，原文連結附在每集說明裡。Ping 的聲音由 AI 語音合成，不模仿任何真人；每一集都經過真人審稿與試聽才上架。