Garry Tan 的 gbrain：2 秒裝好一個 Postgres agent 腦

Garry Tan 把自己在用的 agent 長期記憶 gbrain 開源。v0.7.0 讓你 2 秒跑一顆本機 Postgres 腦，這篇講 compiled truth 跟 thin harness fat skills，送你 3 個心智模型。 ⭐ 文章深度讀：整理了 3 個不用安裝就能帶走的心智模型 → https://heymaibao.com/gbrain-garry-tan-agent-brain/ ⚡ 章節重點 Garry Tan 一週餵多少資料 00:00 agent 長期記憶不是筆記軟體 00:53 PGLite 兩秒裝好一顆腦 01:59 compiled truth 把答案跟證據切開 02:53 三個今天就能用的心智模型 03:59 未來的軟體就是 markdown 05:44 📝 懶人包 ∙ gbrain 是 agent 的「長期世界知識層」，不是筆記軟體。Garry 自己用它存人、存公司、存會議、存原創想法，agent 回答前先讀 brain，回答後再把新事實寫回 brain，知識每天 compound。 ∙ v0.7.0 的關鍵翻轉是 PGLite。以前跑一個 hybrid RAG brain 要先架 Supabase，現在 gbrain init 兩秒後，你本機就有一個 Postgres + pgvector + 混合檢索的 brain，零帳號零 server。等 brain 長大超過 1000 檔，再 gbrain migrate --to supabase，embedding 不用重跑。 ∙ 背後的哲學是 Garry Tan 在 YC Spring 2026 的 talk 裡直接宣告的 thin harness，fat skills，2x 的人跟 100x 的人用的是同一套模型，差距不是模型，是把 harness 做薄、把判斷推進 markdown skill 裡，讓 skill file 本身變成 method call。 ∙ 我的觀點: 就算你完全不打算 bun add 任何東西，gbrain 這個 repo 最值得帶走的是三個心智模型，brain-first lookup、compiled truth + timeline 的寫法、skill file 是 method call。下一次寫 notes 或開 Claude Code 前套上去，你會立刻感覺到差距。 📚 參考資料 garrytan/gbrain → https://github.com/garrytan/gbrain Thin Harness, Fat Skills → https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/ethos/THIN_HARNESS_FAT_SKILLS.md Homebrew for Personal AI → https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/ethos/MARKDOWN_SKILLS_AS_RECIPES.md GBRAIN_SKILLPACK → https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/GBRAIN_SKILLPACK.md Compiled Truth + Timeline → https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/guides/compiled-truth.md The Brain-Agent Loop → https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/guides/brain-agent-loop.md