Builders Unscripted：第 2 集－Hearth AI 創辦人 Ashe Magalhaes（第 2/3 段） ☕ Buy me a coffee

🧑‍🏫 這段是 OpenAI 訪談節目的第二段。Hearth AI 創辦人 Ashe 實際示範她怎麼用 AI 代理系統，把一個小點子很快變成真的產品。後半段她談到，在 AI 內容到處都是的時代，創作者為什麼更該把真實的自己放進作品。想知道一個人怎麼用 AI 從試做走到產品上線的人，很值得看。

• 11:20 速度很重要：她想用很快的速度驅動 agent 把東西產品化，因為還是要拿給使用者驗證
  ↳ 她想讓 agent（會自己動手完成任務的 AI 助手）用最快的速度把點子做成能用的產品，因為東西好不好，終究要交到使用者手上才知道。
• 11:20 現在能做出很多東西，不代表使用者看得懂、願意來用，也不代表自己每天會想用
  ↳ AI 讓做東西變得很容易，但做得出來是一回事。別人看不看得懂、想不想用，甚至你自己會不會天天打開，才是真正的考驗。
• 11:20 公開打造（building in public）形成快速回饋循環，對她非常重要
  ↳ building in public 是邊做邊公開，把半成品直接放出去給大家看。外界的反應和點子很快就會回來，她可以馬上調整，形成快速的回饋循環。
• 11:51 另一層是 instrumentation：她的 Ashe.ai 系統放在 Slack，所有 agentic workflow 依頻道分開
  ↳ instrumentation 是在產品裡埋記錄點，追蹤大家怎麼用、哪裡出錯。她把整套系統接在 Slack（團隊聊天工具），每種 agentic workflow（AI 自動化流程）各占一個頻道。
• 11:51 每個推出的產品都加上 instrumentation 與 observability，確認大家是否照預期使用，並看有沒有需要快速修補的錯誤
  ↳ observability 是能從外面看清系統內部正在發生什麼。她推出的每個產品都配上這兩層，用來確認大家有沒有照她預想的方式使用，也抓出該立刻修的錯誤。
• 12:24 她整天會收到警示；示範看到 aesthetic.video 的錯誤，直接下指令「kick off a task to fix the infinite load on the drafts page」，相信 5.4 會搞定
  ↳ 警示整天從 Slack 跳出來。示範時她看到 aesthetic.video 的草稿頁一直卡在載入，就直接叫 AI 開一個修復任務，相信 5.4（GPT-5.4 模型）能處理好。
• 12:24 Ashe.ai 網站是公開的，放她的作品集、產品與目標；另有一個 secrets 頁面放各種範本
  ↳ Ashe.ai 是她公開的個人網站，放作品、產品和自己的目標。網站裡還有一個 secrets 頁面，收著她各種可以重複拿來用的範本。
• 12:56 secrets 頁面裡有重複使用的 Stripe 範本、動畫，以及原型產品，例如 Oura 整合
  ↳ secrets 頁面裡有串接 Stripe（線上收款服務）的付款範本、動畫，也有實驗中的原型，例如接上 Oura（測睡眠的智慧戒指）資料的小功能。
• 12:56 Videos 原型是 aesthetic.video 的起點；得到足夠驗證後，她叫 5.4「break off this chunk」拆成獨立產品
  ↳ aesthetic.video 原本只是 secrets 裡的影片原型。確定真的有人想要之後，她才叫 5.4 把這塊切出來，變成 standalone product（可以獨立運作的產品）。
• 12:56 aesthetic.video 用來管理她發布的內容，有自動 X 整合
  ↳ aesthetic.video 是她用來管理自己發布內容的工具，可以自動和 X（原本的 Twitter）串接。
• 13:28 和訪談來賓協作時，來賓可在影片上留言並自動標時間碼；另有自動產生的影片導覽，以及剪精彩短片的 agentic clipper
  ↳ 和來賓合作時，對方可以直接在影片上留言，系統會自動記下是第幾秒。它也會自動產生影片導覽。agentic clipper 則由 AI 自動挑出精彩段落，剪成短片。
• 13:28 主持人問是否叫 Codex 一次把原型抽成獨立產品：她說一次就做得很好
  ↳ 主持人問她，是不是叫 Codex（OpenAI 寫程式的 AI 助手）一次就把原型拆成獨立產品。她說是，而且一次就拆得很好。
• 13:28 過程：先自己用範本、在 Ashe.ai 上試，貼出後很多人問能不能開源或推出，才有了驗證
  ↳ 她不是先去研究市場，而是自己先拿範本在 Ashe.ai 上用。貼出來後很多人問能不能開源或正式推出，這些詢問就是她要的驗證。
• 14:06 拆出後她繼續加功能：用 Google storage 存所有影片，接 Gemini embeddings 做影片智慧搜尋，例如搜尋「人在笑」
  ↳ 拆出來後她繼續加功能：影片存到 Google 雲端，再接上 Gemini embeddings（把內容轉成代表意思的數字，方便比對），就能用「人在笑」這種描述搜影片。
• 14:06 產品內的聊天功能有時用 Opus 4.6、有時用 5.4；她覺得現在混用各種 agentic 工具與模型供應商很好玩
  ↳ 產品裡的聊天功能，她有時用 Anthropic 的 Opus 4.6，有時用 OpenAI 的 5.4。她覺得現在不必綁定同一家，混用各家工具和模型很好玩。
• 15:06 身為工程師，速度是她的特質；她重視直接衝向問題、取得真實世界回饋，讓願景與現實接軌，而現在能非常快地驅動 5.4
  ↳ 快是她身為工程師的個性。她相信直接衝去碰問題、拿到真實回饋，腦中的想像才能和現實對上。現在有了 5.4，她能把這種速度發揮到極致。
• 15:06 她有 autocross 訓練背景：想開快，同時相信底層不會脆弱到得花大量時間重做
  ↳ autocross 是用三角錐圍出賽道、一台一台計時的賽車。她從中學到：想開得快，車子本身要夠穩。做產品也一樣，基礎要扎實，才不用一直打掉重做。
• 15:43 例子：她接 Oura API，把起床時間放上 Ashe.ai 目標頁（她愛 5 點起床）；有人留言建議做社交版互相督促，她能快速衝刺做出來
  ↳ 她用 Oura 的 API（讓不同程式互相拿資料的接口）把起床時間放上目標頁，因為她愛 5 點起床。有人建議做成朋友互相督促的版本，她很快就做出來了。
• 15:43 產品化流程：在 Ashe.ai 系統做原型→確認自己真的會用→有驗證就叫 5.4 拆成開源 repo 或獨立產品
  ↳ 她的流程有三步：先在自己的系統做原型，再確認自己真的會用，有外界驗證後，叫 5.4 拆成 open source repo（公開讓人看和改的程式碼庫）或獨立產品。
• 16:17 她觀察 5.4 能相當穩定完成拆分，跟大約六週前比是巨大差異
  ↳ 她觀察到 5.4 現在拆分專案已經相當穩定，和大約六週前比差很多。換句話說，AI 寫程式的能力在很短的時間內明顯進步。
• 16:49 主持人總結：現在能做很多東西，關鍵在創意與捕捉點子的流程；先在祕密空間自由實驗，等到訊號再抽出，她表示同意
  ↳ 主持人整理她的做法：工具能做的事很多，拉開差距的是創意和收集點子的方法。先在私人空間隨意試，看到有人感興趣的訊號再拿出來。她也同意。
• 16:49 她認為時間是零和的；builder 原型越來越接近創作者／藝術家原型，應把完整的自己投入作品
  ↳ 她認為時間是零和的，花在這裡就不能花在那裡。做產品的人越來越像創作者或藝術家，應該把真實的自己、品味和價值觀放進作品。
• 17:22 大家被 AI 生成內容淹沒，可能對那類影片或產品反感；她自問如何用完整自我打造，並勇於展現脆弱、分享給其他 builder 或潛在使用者
  ↳ 大家已經被 AI 量產的內容淹沒，看到這類影片或產品甚至會反感。所以她常問自己怎麼帶著完整的自己去做，也敢把不完美的一面分享給同行和潛在使用者。
• 17:54 她想過一致的生活；過去打造東西時感到疏離，既然她做的是 relational intelligence，就想親身實踐
  ↳ 她希望工作和生活是一致的。以前做產品時，她覺得和人很疏離。現在她做的方向是 relational intelligence（和人際關係、連結有關的 AI），所以想先自己活出來。
• 17:54 她發現專注、帶著好奇心去對話的感覺很棒
  ↳ 她發現，放下分心、專注又帶著好奇心和人好好聊天，本身就是很棒的感受。
• 18:31 人天生需要連結；把連結帶進前沿科技的對話，讓她覺得正走進當下的文藝復興時刻
  ↳ 人天生需要和別人連結。她把這種連結感帶進最前沿的科技討論，覺得自己正身處一場正在發生的文藝復興。
• 18:31 她承認世上有許多恐懼且合理，但新一波被釋放的創造力給了我們很多興奮的理由
  ↳ 她不否認大家對 AI 有很多擔心，也覺得這些擔心有道理。但同時有一大波新的創造力被釋放出來，值得大家興奮。
• 19:04 主持人提到 GPT 5.4 很會寫高品質 production code，工程師角色正在改變，有人因此感到失落
  ↳ 主持人提到，GPT-5.4 已經很會寫可以直接上線的程式（production code）。工程師的工作內容正在改變，有些人因此感到失落。
• 19:04 她的看法：現在該把創造力當成北極星
  ↳ 她的回答是：與其糾結寫程式的工作被 AI 接手，不如把創造力當成北極星，用它來決定自己要往哪裡走。
• 19:38 例子：義大利雕塑家 Bernini 認真工作約四小時，其餘時間散步、喝酒、跳舞、玩樂；Peter 也說過競爭優勢在於玩得開心
  ↳ 她舉義大利雕塑家 Bernini 為例，他一天認真工作約四小時，其餘時間散步、喝酒、跳舞、玩樂。第一集來賓 Peter 也說過，真正的競爭優勢是玩得開心。
• 19:38 現在的誘因是讓 builder 帶著完整自我上桌，部分原因是雜訊太多
  ↳ 現在的環境反而鼓勵做產品的人帶著完整的自己出場。一部分原因是外面雜訊太多，有個人特色的東西才會被看見。
• 20:10 雜訊例子：X 上很多人想賣你東西、有人 vibe code 內部工具、做 AI 生成內容或 AI 生成電影
  ↳ 雜訊包括：X 上一堆人想推銷你東西、有人用 vibe code（向 AI 描述感覺就把程式做出來）做內部工具，還有大量 AI 生成的內容，甚至整部 AI 電影。
• 20:10 現在的溢價在於敢冒險展現脆弱、分享，建立信任層與關係，讓人願意用你的工具，也信任你處理他們的資料
  ↳ 現在真正值錢的是敢冒險、敢露出脆弱的一面、願意分享。這樣才能建立 trust layer（信任的基礎），別人才願意用你的工具，也放心把資料交給你。
• 20:42 新聞例子：有文章是 AI 寫的，很多讀者覺得不被尊重；現在重要的是讓人感受到與另一端的人真實連結，所以大家該多分享自己
  ↳ 她舉新聞為例：有文章被發現是 AI 寫的，很多讀者覺得不受尊重。現在讀者在乎的是感覺得到另一頭有真人，所以大家更該多分享自己。
• 21:13 主持人問工具給每個人超能力、角色開始融合時，團隊角色如何互動
  ↳ 主持人問：工具讓每個人都像有了超能力，原本的分工界線越來越模糊，那團隊成員之間要怎麼配合？
• 21:13 她認為先向內覺察：問自己什麼是美、什麼有影響力、想帶給世界什麼；從個人特質與創意出發，再合作打造
  ↳ 她認為要先往內看，問自己覺得什麼是美、什麼有影響力、想帶給世界什麼。從每個人的特質和創意出發，再一起合作把東西做出來。
• 21:44 過去是為很多人打造、先看市場；如今個人化軟體的時代像一面鏡子，讓人找出自己想實現什麼
  ↳ 以前做軟體是先看市場、做給一大群人用。現在進入 personalized software（為個人量身打造的軟體）時代，它像一面鏡子，讓你看清自己到底想做出什麼。
• 21:44 主持人提到第一集來賓 OpenClaw 的 Peter，並說 Ashe 不只做專案，也在做系統，似乎也用 OpenClaw 建立發布（distribution）系統
  ↳ 主持人提到第一集來賓、OpenClaw 的 Peter，並說 Ashe 打造的不只是單一專案，而是整套系統，她似乎也用 OpenClaw 建了一套 distribution（推送作品）的流程。
• 22:16 Ashe 表示她很快就會把最新的 state of the art 工具拉進自己完整的 agentic stack 與各種工作流程
  ↳ Ashe 說，一出現最新最強（state of the art）的工具，她就會很快接進自己的 agentic stack，也就是她自己組起來的 AI 工具和自動化流程。

Ashe 舉義大利雕塑家 Bernini 為例時，說他每天認真工作大約多久？