千问3.7高效编程指南：精准提问释放代码生产力_服务软件

1. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

2. 使用 Claude Code：会话管理与 100 万上下文

3. Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文

4. 千问APP全面接入阿里生态，超车美国、带领国内AI行业进入办事时代。#ai #千问 #阿里 #科技 #马斯克

5. Meta的秘密项目居然偷师千问？偷早啦！千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking#Qwen3 #千问 #科技改变生活 #AI新星计划 #玩个很新的东西

6. 千问3.5以小胜大，阿里巴巴的阳谋藏不住了

7. 停止低效创作！这套爆款内容系统，正在重新定义内容工业化生产！今天我给你彻底拆解：为什么你的内容创作效率低下，而头部品牌却能批量产出爆款？因为你们之间，隔着一套"AI时代的内容生成工具"。给你看个国内某头部公司的爆款内容采集分析&二创系统，这套系统不是简单的工具，而是完整的"内容工厂"解决方案。它解决的不是单点问题，而是整个内容生产流程的数字化转型。 #飞书 #短视频运营 #小红书运营 #内容创作 #ai内容创作

8. 大家在使用AI编程时，更倾向于让AI一次次生成短小易读的代码，还是直接放手让AI写一大片？

9. Zed团队说自己99%Rust代码都是claude code 写的，又说不能全用AI，这不自相矛盾？

10. 千问23天月活突破3000万碾压欧美，中国AI时代开启！就在刚刚，确认数据！千问23天月活突破3000万，首周下载量1000万碾压欧美，阿里AI从“技术储备”向“价值落地”加速演进 #AI #阿里 #千问

11. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

12. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

13. Qwen3.6-Plus 太猛了！免费+百万上下文+Agent，多模态能力直接拉满！| 零度解说

14. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

15. 深度使用claude code 网页链接做了以下几件事情：1、评审figma设计稿，找出设计的优化点和错误；2、评审产品prd文档，review逻辑漏洞和优化点；3、根据优化后的产品prd文档以及figma设计稿，给出API、业务流程图以及数据库表的详细设计md；4、对3进行人工review后开始让cc按照详细设计md创建一个新的分支开始编写代码；5、使用skill的code review功能review编写后的代码，找出P0、P1、P2的问题；6、修复P0、P1的问题，根据情况选择优化P2；7、让cc编写单元测试，新增的代码都必须跑通单元测试；8、连接测试环境的缓存和数据库，让cc构造测试数据跑通集成测试；9、合并代码到测试分支，并部署到测试环境人工校验；10、发现bug后再由cc修改；11、测试通过后发布到线上。

16. 智能体上下文工程：为什么文件系统成了AI记忆的最佳载体？

17. 使用 Claude Code 进行长周期开发时，上下文的自动压缩（Compaction）往往会导致关键细节丢失，随着对话增长，模型容易产生幻觉或遗忘之前的决策。Continuous Claude 是一个专为 Claude Code 打造的上下文管理工具包，核心理念是“清理而非压缩”，通过账本和交接机制确保开发状态的无损延续。它不仅提供了自动化的状态保存功能，还整合了高效的 MCP 执行环境和多智能体协作流，让 Claude 在处理复杂任务时始终保持高清晰度的上下文。GitHub：github.com/parcadei/Continuous-Claude主要功能：- 连续性账本系统，在清理上下文前后自动保存和恢复任务目标与进度；- 自动化钩子（Hooks），在会话启动、工具调用和上下文压缩等关键节点自动执行状态维护；- 令牌高效的 MCP 执行，通过脚本化工具调用减少上下文污染，提升响应质量；- 智能体编排工作流，支持计划制定、方案验证、实施及 TDD 驱动的开发模式；- 本地构件索引，使用 SQLite 存储交接文档和计划，支持快速检索历史决策；- 深度集成代码质量工具，支持自动格式化、静态检查及 TypeScript 预检。该项目支持全局安装或单项目配置，通过 uv 管理 Python 依赖，适合需要使用 Claude Code 进行深度编程和复杂架构设计的开发者。

18. 在线开发智能代理系统遇到上下文管理难题？推荐看看 muratcankoylan 的开源项目「Agent Skills for Context Engineering」，这是一个面向生产级 AI 代理系统的全面技能库。它提供了完整的上下文工程方案，涵盖基础理解、架构设计、多代理协作、工具开发、评估优化等多维度技能，帮助你科学管理语言模型的上下文窗，实现最高效的上下文利用和智能决策。主要亮点：- 深入讲解上下文衰减、压缩和优化，避免模型“迷失中间”；- 支持多代理架构设计，含监督者模式、图谱记忆、沙盒环境等；- 提供完善的评估框架，支持LLM作为裁判进行性能对比和偏差缓解；- 包含项目开发全流程指导，从概念设计到流水线部署；- 独家认知架构技能，形式化建模代理心智状态，实现理性推理与解释；- 跨平台、通用原则，适配Claude Code、Cursor等主流代理平台。GitHub：github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering无论你是搭建单一代理还是多智能体系统，这套技能库都能助你构建、优化和调试高效智能体，推荐 AI 开发者和研究者深入学习！#AI创造营##人工智能#

19. 刚在大会上阿里云发布了Qwen3.7了，还是Max版本。我现在用的还是3.6 plus呢，Max版没舍得用[抠鼻]据说这次3.7是国内最强模型，推理速度提升了10倍，这次升级性能和gpt、claude、gemini差不多了。#阿里云#千问杭州·浙江西子宾馆

20. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

21. 千问电脑版上线语音输入法：打工人终于可以用嘴干活了

22. 优点：1. 有 CoT 收集上下文；2. 有清晰的角色设定； 3. 有❌ vs ✅ 的对比式教学。可以优化的地方：1. 清晰的读者画像，是专业人士还是爱好者还是小白；2. 补充读者不了解的背景知识和事实核查；3. 输出的格式、长度；4. 改写的尺度：是润色、结构化改写？如果是结构化改写，应该有哪几种结构参考？可以根据文章类型提供几种不同结构选择会更好。最后，可以让 AI 给建议，例如可以这样问AI： <draft-prompt>[你的原始提示词]</draft-prompt> 这是一套{将学术文章变成科普文章}的提示词，我希望它能{通俗易懂引人入胜，让读者读后有收获感}。帮我从提示词工程的角度点评一下上面的提示词，哪些地方做得好，哪些地方不足，如何改进

23. 为什么Claude的代码能力会这么强？

24. 用 Claude Code 写代码，总是改出新bug、测试也出问题，怎么办？

25. Qwen3.7-Max效果如何？在哪些方面有提升？

26. 除夕夜袭！千问3.5硬刚Gemini 3 Pro：价格仅1/18，登顶全球开源

27. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

28. Claude Sonnet4.6编程追平Opus了，价格便宜4成，老金算了笔账

29. 听说#千问把office装进对话框#了？我反手就把其他冗余软件全卸载了，从此告别在十几个应用之间反复横跳的日子！说真的，更新后的千问功能简直无敌，根据需求直接创作输出、PDF/Word/Excel格式互转、内置5亿级资料查找，办公刚需直接拉满。更绝的是它是真的方便啊，以前处理外文合同等工作，还得单独下载专门的软件工具，要么付费要么全是广告，切换来切换去超麻烦。现在用千问升级后的功能，想写啥直接对话里给指令，不仅能根据指令给出文档模版，还能转化成你需要的格式。真是打工人的提效高手！

30. DeepSeek V4 网页端《原神×我的世界》融合小游戏代码测试：拳打 ChatGPT，脚踢 Gemini，硬刚 Claude

31. 在国内如何使用Claude Code进行编程？

32. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

33. 使用 Gemini 3 Pro Vibe Coding Flutter 的进展，个人管理软件，添加了时间记录的功能。我说强到没边，不是没有依据的而且哦，我没有用 Agent 工具，只是在 AI Studio 里面，提出要求，LLM 给出实现，我人工搬进代码里，有了运行效果或者 Bug，再跟 LLM 聊，所有 Vibe 部分都在 AI Studio 里面进行。这样做很低效，但是有个好处，就是充分发挥了 Gemini 3 Pro 的超长上下文能力，比起 Agent 工具每次创建一个新的上下文（丢失背景），LLM 能够了解事情的来龙去脉。得益于 Gemini 3 Pro 的 100w Token 上下文，一个对话能聊很久，网页这两天出点 bug，看不到上下文开销了，也不知道实际用多少了。也就是 AI Studio 免费用，要是自己调 API，这么长的上下文，每次往里做增量调用，每次输入都是几万、几十万 token，得花很多钱

34. 谁才是最强王者？ChatGPT5.5、Claude 4.7、Deepseek V4、Qwen 3.6 编程实测见真章！| 零度解说

35. Claude Code+DeepSeek V4 Pro安装教程｜3步从零装好开始用 | Mac Windows

36. 【Claude的工具调用革命：从对话到编程的范式转变】Claude最近完成了一次架构层面的重大升级，这个改变可能比推理模型更具颠覆性。核心变化很简单：以前是用户提问→Claude回复→调用工具→Claude再回复。现在是用户提问→Claude编写代码→代码调用工具、处理结果、执行条件逻辑、多次调用工具→最后返回Claude。这个转变的威力在于，Claude不再像个健忘的助手，每次调用工具都要回来汇报。它会直接写一段代码，预先规划好各种可能的决策路径，让代码自主处理工具调用的结果。以数据库查询为例。过去Claude需要查询一次，读取结果，思考下一步，再查询。现在它写的代码可以自己处理首次查询结果，决定是否继续查询，如何格式化数据，如何应对不同情况，完全不需要每一步都回到LLM做决策。这相当于把几十上百次的对话循环压缩成一次代码执行。Agent不再是走一步看一步，而是预先烘焙好可能的决策树。有人在测试中看到工具调用准确率从50%跃升到96%，延迟和成本大幅下降。更重要的发现是：中间结果不再进入上下文窗口。处理百万token级别的文件时，只有最终输出会占用上下文预算。这解决了大规模网页抓取的老大难问题——你不需要把整个HTML文件塞进上下文，让代码在沙盒里处理就好。并行工具执行是另一个关键突破。串行调用不只是慢，模型还会在步骤之间丢失上下文。并行改变的是推理模式本身，不只是速度。当然，这种模式也有代价。预先规划的代码在遇到意外情况时会显得僵硬。过度规划和规划不足一样浪费。传统的“慢循环”虽然效率低，但更具适应性。具体收益取决于任务类型，并非在所有场景下都能实现2到100倍的性能提升。有趣的是，这个特性其实几个月前就在Anthropic的工程博客发布了，只是大多数人没注意到。现在它已经从Opus 4.5下放到Sonnet，开发者只需启用一个标志就能使用。AI写代码的能力每提升一分，就为性能扩展开辟了新的维度。当代理可以独自运行两小时而不需要人类干预，当它能在不破坏上下文的情况下搜索整个网络，会话内学习就没有了真正的上限。这不是噱头，是成熟的Agent架构模式的原生化实现。那些已经在手动实现这种模式的开发者现在可以直接用原生支持了。洁简的系统总是看起来无趣，直到它们开始输出结果。x.com/NickADobos/status/2023861257757925469

37. 【GPT周报｜阿里辟谣大模型团队集体离职；奈飞收购AI公司；字节跳动Seedance 2.0定价】GPT周报｜阿里辟谣大模型团队集体离职；奈飞收购AI公司；字节跳动Seedance 2.0定价 3月5日晚间，针对近日网络流传阿里巴巴“千问模型核心团队集体离职”“开源策略调整”等不实信息，阿里集团称，目前千问模型团队稳定，没有出现“集体离职”的情况，所有产品与服务运行正常。同时，千问会坚持开源策略，基础模型团队从未被设置DAU等商业化KPI，Qwen大模型的目标是不断追求模型智能上限，实现AGI（通用人工智能）。3月4日凌晨，阿里巴巴千问大模型（Qwen）项目负责人林俊暘在社交平台X上发文宣布离开：“我即将离开，再见，我爱的Qwen”。同期，三名千问大模型团队技术人员宣布离职，包括Qwen后训练负责人郁博文和实习生Kaixin Li，代码模型负责人惠彬原。

38. 你尽管导，演不出来算我输！千问Wan2.6测评

39. 【AI Agent的终局不是无限上下文，而是60年前的操作系统】快速导读：大家都在卷百万上下文窗口，但一篇新论文和一线实践者的共识是：真正的解法是把AI的上下文当成一个文件系统来管。这不仅是理论，更是正在发生的事实。---几乎所有人都默认，AI Agent的瓶颈是上下文窗口不够大。从几千个token卷到上百万，仿佛只要窗口无限，AI就能包揽一切。但一篇名为《Everything is Context》的论文提出了一个反直觉的观点：解决上下文问题的最佳方式，是退回到60年前，像操作系统一样，把一切都视为文件系统。记忆、工具、外部源、人类笔记，都作为文件出现在一个共享空间里，只在需要时加载必要的部分。这不只是个学术脑洞。评论区里的一线开发者证实，他们早已在实践中这么做了。他们发现，真正的难题不是建立文件结构，而是决定“不加载什么”。上下文工程的核心，是战略性地遗忘，而不是暴力地堆砌。当AI的每一次信息调用都有时间戳和来源记录，调试Agent的过程就从“重跑一遍碰运气”，变成了像git-blame一样精确回溯。有人一针见血地评论：我们正在以惊人的速度，重跑一遍计算机科学60年的历史，最后发现，操作系统第一次就做对了。最好的想法不会消亡——它们只是在等待房间里的人跟上。---简评：长上下文的暴力美学走到了尽头，架构的优雅开始回归。从“大力出奇迹”到“万物皆文件”，不是技术倒退，而是认知升级。AI的未来，藏在计算机科学的过去里。---ref: x.com/rohanpaul_ai/status/2028184543040270769#AI创造营##人工智能#

40. 开发者在使用 Claude Code 编写代码时，想要自动保存每次操作的上下文和工具使用情况，方便后续继续工作。Claude-Mem 是一款为 Claude Code 打造的持久化记忆压缩插件，能抓取工具执行的观察数据，通过 AI 进行语义压缩，并将相关上下文注入到未来的编码会话中。它支持跨会话保持上下文连贯，内置智能搜索功能，能用自然语言查询历史操作，极大提升项目管理和代码回溯的效率。插件提供 Web UI 实时查看记忆流，并可配置隐私标签过滤敏感信息。更有实验性的“无限模式”，通过压缩和分层存储实现更长的会话记忆，适合复杂项目的持续开发。主要功能：- 自动捕获并压缩会话数据，实现跨会话记忆延续- 语义搜索工具，快速定位历史决策和代码修改- Web 界面实时展示记忆流和搜索结果- 灵活配置隐私控制和上下文注入策略- 支持实验性无限扩展会话长度的“Endless Mode”- 基于 SQLite 和向量数据库结合实现高效存储和检索适用于需要在多次编码会话中保持项目上下文连续的开发者，尤其是使用 Claude Code 进行 AI 辅助编程的用户。项目地址：github.com/thedotmack/claude-mem安装简单，启动后自动生效，无需手动操作。想让 AI 更懂你的代码历史，这个开源插件值得一试。

41. 【上下文工程实战指南：如何让AI代理真正听懂你的话】“AI垃圾输出”的锅，现在该用户来背了。在Claude Code这类黑箱系统中，上下文是我们唯一能控制的输入变量。既然如此，如何优化它就成了关键问题。+ 什么是上下文？上下文指的是你发送消息时提供给大语言模型的一切——不仅是提示词本身，还包括系统提示、元数据、历史对话、模型的思考过程、工具调用和响应。大模型的上下文窗口有限，对话越长，追踪信息的准确度就越低。Claude Code的上下文窗口看似有20万token，但实际可用空间远没那么多。运行/context命令就能看清真相：22.5%被预留，10.2%被系统提示占用，加上MCP服务器、子代理和规则，真正留给我们的只有约12万token。更关键的是，无论是否接近窗口上限，上下文越多，模型质量就越差。+ 基础功夫最重要和大多数事情一样，820法则同样适用于vibe coding。做好以下基础，你就已经完成了80%：- /upgrade升级到Max计划- /model选择opus 4.5- /init创建项目说明文件然后是基本工作流：1. 从计划模式开始（Shift + Tab）2. 让Claude通过提问来澄清模糊点3. 执行经过打磨的计划创建子代理、自定义命令、钩子、多代理编排确实很酷，但说实话，没有我们想象的那么重要。掌握基础才是核心竞争力。+ 如何实际运用这套工作流把每次新对话当作一个目标，严格控制范围：-“我要修复这个bug”-“我要构建这个功能”对于新项目，目标可以更宽泛，但这意味着需要更多规划和打磨——因为模糊性越大，误解空间就越大。多花时间规划，再多花时间打磨规划。让Claude不断提问，直到它开始为问而问。请它多次审查计划，讨论架构、最佳实践、安全风险、生产就绪度、测试策略——目标是在每个模糊点提供细节。+ 何时重置，如何重置如果进展顺利且后续任务与当前上下文相关，继续就好。接近上下文上限时，运行/compact释放空间，或让Claude Code自动处理。但如果事情不顺利呢？模型没做对，你陷入了“这太糟糕了请修复”→垃圾输出→“这更糟糕了你在想什么”→垃圾输出的循环。这时不要试图在同一线程中挽救，而是：- /rewind回到进展顺利的节点- /new开启新线程，优化原始提示词，明确指出“不要做什么”——把上次的教训写进去+ 避开复杂性陷阱如果你常刷社交媒体，可能已经收藏了无数花哨设置——MCP服务器、子代理、技能包……我的建议是：不要过度复杂化。正如Anthropic所说，我们的目标是“找到最小的高信号token集合”。往上下文塞太多MCP数据，只会用低信号填满窗口，同时烧掉你的钱。+ 善用MCP服务器获取优质上下文MCP服务器本质上是让模型能调用的第三方工具——文档、GitHub代码、Linear工单、Figma设计等。这类工具刚推出时被热捧，但人们很快发现很多会疯狂消耗上下文，得不偿失。我目前只用三个经过验证的：- exa.ai：AI代理的网络搜索- context7：AI代理的最新文档- grep.app：AI代理的GitHub搜索我主要用它们研究如何正确实现代码——这些事我自己查文档也能做。Anthropic把这称为“即时上下文”策略——代理在需要时自己寻找信息。这对Claude Code这类代理式编码工具非常有效。+ 用子代理节省上下文——我最喜欢的隐藏技巧Claude Code可以创建子代理——作为主代理的子实例运行。关键在于：- 子代理拥有独立于主代理的上下文窗口- 可以使用不同模型（比如非opus）这意味着我们可以让子代理执行消耗大量token的操作（如研究），然后向主代理提供精炼摘要——信息密度高，token消耗低。我最常用的是一个自定义的“图书管理员”子代理，运行sonnet模型扫描开源仓库和文档，向主代理返回精炼摘要。我会说：“用librarian研究如何用Y库实现X，然后实现Z”——子代理触发，调用所有工具找到高质量答案。这既防止主上下文被污染，又用更便宜的模型完成简单任务。+ 用技能包引入相关上下文技能包与子代理相反——不是把任务委派给专门代理，而是把专业能力引入当前代理的上下文。比如Claude Code内置的“前端设计师”技能，会引入一段较长的提示词，告诉Claude前端设计的注意事项。这些工作流听起来花哨，但原理很简单——Claude只是在认为需要时，把一段文本拉入上下文。+ 核心要义好的vibe coding是为价值密集的上下文而优化。你添加或从模型接收的任何信息，都应简洁地服务于帮助模型回答下一个请求。如果做不到这点，就不应继续在同一上下文中工作——这是避免陷入令人沮丧的垃圾输出循环的关键。社交媒体上那些花哨命令可能让你觉得自己落伍了。但实际上，事情没那么复杂——尽力用简洁、高质量的信息帮助模型，给它工具让它自己找到相关信息。就像你对待一位同事那样。x.com/jarrodwatts/status/1926054877836624014

42. 由2条Prompt到2条命令，让你的Claude Code拥有无限上下文，不会乱Grep浪费Tokens（帮你省Tokens），按你所想埋头苦编，绝不越界

43. 阿里正式发布新一代基模千问3.5

44. 多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M(百万)Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。(科创板日报)

45. 我这算是个过渡阶段，AI入口调用+APP形式，未来进阶方式就是干掉APP，依靠AI调用 API接口，未来的生态我想应该是这样，有一个大池子，里面把各个APP的API调用接口放进去，然后用统一的一个AI当入口来调用这些不同的API，需要什么需求就调用相应的API，直接造成你的目标操作，省去了下载APP的过程。

46. Claude Code 改代码的那几分钟该干什么？

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