OpenCode vs Claude Skill：哪款AI工具更适合编程新手？65位用户真实体验大起底_服务软件

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49. Claude Code的负责人Boris Cherny谈如何使用Claude Code，有很多实用技巧：“我是Boris，我创建了Claude Code。很多人问我如何使用Claude Code，所以我想展示一下我的设置。我的设置可能看起来有些简单！Claude Code开箱即用效果很好，所以我个人并没有做太多定制。没有一种“正确”的方式来使用Claude Code：我们故意将其构建成你可以根据自己的需求使用、定制和修改的方式。Claude Code团队的每个人使用方式都大不相同。好了，接下来是我的展示。---------------------------1️⃣在我的终端中并行运行 5 个 Claude。我将我的标签页编号为 1 到 5，并使用系统通知来提醒我何时需要为某个 Claude 提供输入。2️⃣ 我还在 claude.ai/code 上并行运行 5-10 个 Claude，会和本地的 Claude 一起使用。当我在终端编程时，我经常将本地会话交给网页（使用 &），或者手动在 Chrome 中启动会话，有时我会来回 --teleport。我每天早上和白天也会从手机（使用 Claude iOS 应用）启动一些会话，稍后再查看它们。（图1）3️⃣我在做任何事情时都使用Opus 4.5。它是我用过的最好的编码模型，尽管它比Sonnet更大、更慢，但因为你需要的引导更少，且它在工具使用上更强，所以最终它几乎总是比使用更小的模型更快。4️⃣我们的团队共享一个 CLAUDE.md 文件用于 Claude 代码库。我们将其提交到 Git 中，整个团队每周多次进行更新。每当我们发现 Claude 做错了什么，我们会将其添加到 CLAUDE.md 文件中，这样 Claude 下次就知道不要再做那件事。其他团队则维护各自的 CLAUDE.md 文件。每个团队都有责任保持其文件的最新状态。5️⃣在代码审查过程中，我经常在同事的PR上标记@ .claude，以便将某些内容添加到 CLAUDE.md作为PR的一部分。我们使用Claude Code Github Action (/install-github-action) 来实现这一点。这是我们自己的“复利工程”版本（注：这是Dan Shipper提出的一种方法，每解决一个 bug 或完成一个功能，你都要把学到的知识（比如某个库的特殊用法、某种错误的修复方式）写回到 AI 的提示词（Prompts）或知识库中。这样，AI 智能体下次就不会犯同样的错误，这就像存款产生复利一样，越做越快。）（图2）。6️⃣大多数会议开始时处于计划模式（按两次 Shift+Tab）。如果我的目标是写一个 Pull Request，我会使用计划模式，并与 Claude 反复交流，直到我满意它的计划为止。然后，我切换到自动接受编辑模式，Claude 通常能够一次性完成。一个好的计划非常重要！（图3）7️⃣我使用斜杠命令处理每个“内部循环”工作流，这些工作流是我每天多次执行的。这可以避免重复提示，并且使Claude也能使用这些工作流。命令被检查进git，并存储在 .claude/commands/ 中。例如，Claude和我每天都会使用 /commit-push-pr 斜杠命令几十次。这个命令使用内联bash预先计算git状态和其他一些信息，以便命令能够快速运行，避免与模型之间的反复交互（图4）8️⃣我常用几个子代理：code-simplifier 在Claude完成工作后简化代码，verify-app 有详细的端到端测试Claude代码的说明，等等。类似于斜杠命令，我将子代理视为自动化我在大多数PR中进行的最常见工作流程。（图5）9️⃣我们使用 PostToolUse 钩子来格式化 Claude 的代码。Claude 通常会生成格式良好的代码，而这个钩子则处理最后 10%，以避免以后在持续集成（CI）中出现格式错误。（图6）🔟.我不使用 --dangerously-skip-permissions。相反，我使用 /permissions 预先允许在我的环境中知道是安全的常见 bash 命令，以避免不必要的权限提示。大多数这些设置都已记录在 .claude/settings.json 文件中，并与团队共享。（图7）⑪ Claude Code 为我使用了所有工具。它经常搜索并发布到 Slack（通过 MCP 服务器），运行 BigQuery 查询来回答分析问题（使用 bq CLI），从 Sentry 获取错误日志等等。Slack MCP 配置被检查并提交到我们的 .mcp.json 文件，并与团队共享。（图8）⑫对于长期运行的任务，我将采取以下措施之一：（a）在 Claude 完成任务后，提示它通过后台代理验证其工作，（b）使用代理停止钩子以更确定性地完成此操作，或（c）使用 ralph-wiggum 插件（最初由 @GeoffreyHuntley 构思）。我还将在沙盒中使用 --permission-mode=dontAsk 或 --dangerously-skip-permissions 以避免会话中的权限提示，这样 Claude 就可以在不受我干扰的情况下继续工作。（图9）⑬ 最终提示：可能最重要的一点，想要从Claude Code中获得出色的结果——给Claude提供验证其工作的方式。如果Claude有了这个反馈循环，它将使最终结果的质量提高2到3倍。Claude会使用Claude Chrome扩展程序测试我提交到 claude.ai/code的每一处更改。它会打开一个浏览器，测试UI，并不断迭代，直到代码正常工作，用户体验也感觉良好。验证在不同领域的表现形式各不相同。可能仅仅是运行一个bash命令，或运行一个测试套件，或者在浏览器或手机模拟器中测试应用程序。确保投资时间和精力，使这一过程坚如磐石。------------------------------------下面是答疑：问：创建高质量验证环路的最佳方法是什么？或者说，如何学习创建它们？我知道这是一个有细微差别的问题，“这取决于情况”，但我更感兴趣的是学习如何思考构建这些环路，如果这样说有意义的话。答：其实这非常简单，我觉得人们有时把它弄得过于复杂。给Claude一个工具，让它能够看到代码的输出：如果是服务器代码，就提供启动服务器/服务的方式；如果是网页代码，就提供查看和交互UI的方式；等等。告诉Claude关于这个工具的事情：这只是调整工具的描述，让Claude理解何时应该使用这个工具。就这样。Claude会处理剩下的部分。”#科技先锋官##AI创造营#

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51. Claude Code创始人Boris Cherny说用的是vanilla设置，你们信吗？

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57. Claude Code 创始人的 9 条实战技巧：原来高手的配置这么“朴素”Boris Cherny 在 Anthropic 内部有个绰号：Claude Code 之父。他最近在 X 上很活跃，于是很多人问 Boris：你自己到底怎么用 Claude Code？他刚在 X 上分享了 9 条实战技巧。没有你想象的那么多技巧，每一条都朴实无华。【1】核心理念：Claude Code 的最佳实践并没有标准答案Boris 开场就说：> My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much. > 我的配置可能出乎你意料地“原装”。Claude Code 开箱即用效果就很好，我个人没做太多定制。也能理解，那些最佳实践，比如 Skills、Plugins，作为 Claude Code 开发者，他们早就把这些最佳实践作为功能内置了。使用 Claude Code 没有唯一正确的方式。团队故意把它设计成可以随便折腾的样子，你想怎么用、怎么改、怎么魔改都行。Claude Code 团队内部每个人的用法都完全不同。所以没必要去费力找“最佳实践”，适合自己的节奏最重要。【2】多 Agent 任务并行：同时开十几个 ClaudeBoris 的日常是这样的：终端里开 5 个 Claude Code 实例，标签页编号 1 到 5，开着系统通知，哪个需要输入就跳过去处理。同时，他还在 claude.ai/code 网页版上跑 5 到 10 个任务。终端和网页可以互相“交接”：用&符号把本地会话转到网页，或者用--teleport 在两边来回切换。他每天早上和白天会从手机 Claude 应用上启动几个任务，晚点再回来看结果。这种“多线程”工作方式的核心逻辑是：Claude Code 擅长自主执行，很多任务不需要你盯着。你启动任务、给个方向，让它跑着，自己去忙别的。等它需要你确认的时候再切回来。这跟传统的“人敲一行代码、AI 补几行”完全是两种节奏。但这也对使用者有更高的要求，你需要擅长给 Agent 分配任务，并且能随时在多个任务之间切换。对于习惯了自己开发，同时只有一个任务进行的传统开发模式来说，是个很大挑战。惭愧的说，虽然我也常用 Coding Agent，还是不习惯太多任务同时运行，今年要加强这方面的练习。【3】模型选择：为什么用 Opus 而不是更快的 SonnetBoris 说他所有任务都用 Opus 4.5 加上 thinking 模式。这是他用过最好的编程模型。有人会问：Opus 不是比 Sonnet 更大、更慢吗？Boris 的回答是：虽然单次响应慢一点，但你需要纠正它的次数少得多，工具调用也更准确，最终算下来反而更快。这点其实我一直很认同，写代码这种事不能求快，还是得质量高，如果一个快模型需要你来回纠正三次，不如用个慢模型一次搞定。时间不只是模型响应时间，还有你的注意力和精力成本。唯一的问题就是 Opus 成本更高。【4】CLAUDE.md：团队共享的“项目记忆”CLAUDE.md 是 Claude Code 的一个特殊配置文件，放在项目根目录。每次启动 Claude Code，它会自动读取这个文件，把里面的内容当作“背景知识”。你可以理解为：这是你给 AI 写的项目说明书，告诉它这个项目的架构、规范、注意事项。Boris 团队的做法是：整个 Claude Code 仓库共用一个 CLAUDE.md，提交到 Git 里，所有人一起维护。每周都有人往里加东西。规则很简单：每次看到 Claude 做错了什么，就把“别这样做”写进去，下次它就知道了。更有意思的是，他们在代码审查时也会用到这个机制。Boris 会在同事的 PR 里@.claude，让 Claude 把某条新规则加到 CLAUDE.md 里。这是通过 Claude Code 的 GitHub Action 实现的。Dan Shipper 管这种做法叫“复利工程”：每一次纠错都变成团队资产，让 AI 越来越懂你们的项目。如果你还没用过 CLAUDE.md，或者没像他们这样频繁更新规则，强烈建议试试。最简单的起步方式是运行/init 命令，Claude 会自动分析项目结构，生成一个初始版本。然后你边用边补充，看到不对的地方就加进去。【5】Plan 模式：先想清楚再动手Boris 说，他大多数会话都从 Plan 模式开始。在 Claude Code 中按两下 Shift+Tab 就能切换。Plan 模式下，Claude 不会直接改代码，而是先给你一个执行计划。你可以来回讨论、修改计划，直到满意为止。然后切到自动接受模式，Claude 通常能一次性完成。“好的计划真的很重要”，这个习惯其实是把软件开发的经典智慧搬到了 AI 协作里：先设计再编码。很多人用 AI 写代码的问题是直接开干，结果方向错了返工成本很高。花几分钟对齐计划，能省几小时的返工。【6】自动化重复工作：斜杠命令和子 AgentBoris 有几个每天要用几十次的操作，他把它们做成了斜杠命令。比如"/commit-push-pr"，一键完成提交、推送、创建 PR。斜杠命令本质上是 Markdown 文件，放在.claude/commands/目录下。你可以用自然语言写指令，还能嵌入 bash 脚本预先获取一些信息，减少模型来回调用的次数。这些命令可以提交到 Git，整个团队共享。除了斜杠命令，他还用子 Agent（网页链接）。子 Agent 是独立的 Claude 实例，专门干某类活。比如他有个 code-simplifier 子 Agent，在主 Claude 完成工作后自动简化代码；还有个 verify-app 子 Agent，专门负责端到端测试。这两个功能的共同点是：把你反复做的事情固化下来，让 Claude 自己调用。你不用每次都重复解释，也不用记住各种命令细节。使用 PostToolUse Hook 来格式化 Claude 生成的代码。Claude 通常能自动生成格式良好的代码，而这个 Hook 会处理最后 10% 的代码，以避免后续在持续集成 (CI) 过程中出现格式错误。【7】安全与集成：权限配置和外部工具Boris 不用--dangerously-skip-permissions 这个“危险”选项。相反，他用/permissions 命令预先批准一些常用的安全命令，避免每次都弹确认框。这些配置保存在.claude/settings.json 里，团队共享。更强大的是 MCP 服务器集成。MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，是 Anthropic 推出的让 AI 连接外部工具的标准协议。通过 MCP，Claude Code 可以直接：- 搜索和发送 Slack 消息- 跑 BigQuery 查询回答数据问题 - 从 Sentry 拉错误日志Boris 团队把 Slack 的 MCP 配置也提交到了仓库，所有人开箱即用。这意味着 Claude Code 不只是个编程工具，而是能调用你整个工具链的“全能助手”。【8】长任务处理：让 Claude 自己验证对于跑很久的任务，Boris 有几个策略：一是让 Claude 完成后自动用后台 Agent 验证结果。你可以在提示词里要求，也可以用 Stop Hook 更确定性地触发。> 注：Hooks 是 Claude Code 的"钩子"机制，让你在 Claude 执行操作的特定时刻插入自定义逻辑。你可以把它理解为"触发器"：当某个事件发生时，自动执行你预设的命令或脚本。> Stop Hook 就是在 Claude 完成响应、准备交还控制权时。> 相关文档：网页链接二是用 ralph-wiggum 插件网页链接。这是一个有趣的设计：“Ralph 本质上就是一个 Bash 循环”：想象一个简单的死循环（while true），它不停地把同一个任务说明书（提示词文件）喂给 AI 智能体，让它一遍又一遍地改进工作，直到彻底完成。三是在沙箱环境里用--permission-mode=dontAsk 或--dangerously-skip-permissions，让 Claude 不被权限确认打断，自己跑到底。核心思路是：既然是长任务，就别让它等你。给它足够的自主权和自我纠错能力。【9】最重要的一条：给 Claude 验证能力Boris 把这条放在最后，说这可能是获得好结果最重要的因素。如果 Claude 能验证自己的工作，最终产出质量能提升 2 到 3 倍。他举了个例子：他们提交到 claude.ai/code 的每一个改动，Claude 都会用 Chrome 扩展自己测试：打开浏览器、测试 UI、发现问题就迭代，直到功能正常、体验合理。验证方式因场景而异。可能是跑一个 bash 命令，可能是跑测试套件，可能是在浏览器或手机模拟器里测试应用。形式不重要，重要的是：让 AI 有反馈闘环。这个道理其实很朴素。人类工程师也是靠“写代码—测试—看结果—修改”这个循环来保证质量的。AI 也一样。如果它只能写不能测，就像闭着眼睛做事，质量全靠运气。Boris 的建议是：投入精力把验证机制做扎实。这是回报率最高的投资。【10】那些你看不见的东西Boris 有一点没提的就是基础的源代码管理/ CI（持续集成） / 代码审查 workflow，这些事情可能对他们大厂做习惯了的来说是平常，默认就应该有的事情比如说当他用 Claude Code 完成一个任务，不会说直接合并到主分支，而是提交一个 PR。提交 PR 后，在 CI 服务器上会自动跑所有的 lint 和自动化测试，如果测试失败 PR 是无法合并的。一个 PR 通过了所有的自动化测试，还需要有人去做代码审查（当然可以 AI 辅助，但还是需要人确认），如果代码审查发现问题，是需要继续修改的。这些也是他们能多任务并行的基础，如果没有做好这些基础工作流，就无法做到多任务并行。对于很多个人开发者并没有习惯去搭建一个 CI/代码审查的工作流，甚至连 Git 代码管理都没有做，出问题都没法回滚。【11】高手用剑无招胜有招武侠小说里面，高手用剑没有那么多花里胡哨的招式，无招胜有招。Boris 没有炫耀复杂的定制配置，没有神秘的私藏提示词，用的就是官方功能。区别在于：他真正理解这些功能背后的逻辑，然后把它们组合成高效的工作流。并行工作是因为 Claude 能自主执行；用 Opus 是因为综合效率更高；CLAUDE.md 是把纠错变成资产；Plan 模式是先想清楚再动手；斜杠命令和子 Agent 是自动化重复劳动；验证机制是给 AI 反馈闭环。如果你刚开始用 Claude Code，不必急着研究各种高级配置。先把基础用好：学会并行，学会规划，学会积累 CLAUDE.md，学会给 AI 验证手段。等你真正遇到瓶颈了，再去折腾那些花活不迟。推文链接：x.com/bcherny/status/2007179832300581177

58. 本想免费用Gemini3，没想到挖到宝了…… Gemini自从开放以来，网络和费用问题一直很困扰，没想到这次白嫖了TRAE一波，还解锁了这么多好用的技巧！ #TRAE #ai工具 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏 #托尼三三

59. GPT-5.2连肝7天，300万行代码造出Chrome级浏览器

60. 如何评价 Anthropic 在 9 月 30 日更新的 Claude Sonnet 4.5 模型？

61. Claude code + GPT5-codex 双管齐发的效果是否更好，还是单用好，怎样体验最好？

62. Claude code + GPT5-codex 双管齐发的效果是否更好，还是单用好，怎样体验最好？

63. 【当Wiki失效时，Claude Skills如何让团队知识真正流动起来】在Hedgineer团队实践了几周后，我们发现团队知识的分发速度远超预期。这套系统的核心思路值得分享。我们建立了四个垂直领域：AI、Data、Infra、UI。每个团队为自己的领域编写Skills，统一汇入内部市场。开发者安装后，Claude会自动应用这些知识包。真正有趣的是Skills之间可以相互引用。比如你在做一个图表组件，UI Skill会自动调用Data Skill处理查询，Data Skill又会检查Infra Skill确认部署配置。多领域上下文自动串联，知识分发从线性变成了乘数效应。本质上，我们在为自己的技术栈构建最优的上下文工程系统——让每个任务在正确的时机获得正确的机构知识组合。有人问：这和Wiki有什么区别？区别在于：Skills是上下文感知的，而不是基于搜索的。开发者不需要记得去查什么，Claude会在相关时刻主动呈现。知识主动找到人，而不是人去找知识。这才是真正的分发机制。下一步可以追踪哪些Skills被调用最多，用来识别你不知道存在的文档盲区。关于多领域协作的冲突问题，确实需要设计清晰的边界。当多个领域都认为自己"拥有"某个变更时，需要明确的优先级规则。知识分发是大多数团队卡住的地方。工具已经存在，瓶颈往往是让资深开发者把他们知道的东西文档化。而这套系统降低了这个门槛——写一次，处处生效。x.com/dani_avila7/status/2006160544282124602

64. Anthropic 社区负责人连更31条Claude Code技巧！比Claude Code创始人私藏的还硬核

65. 5行代码，逼疯整个硅谷！澳洲放羊大叔，捅开AI编程奇点

66. 盘点一周AI大事(10月19日)｜Gemini 3.0逆天 OpenAI官宣自研AI芯片，与博通合作打造10吉瓦算力中心 OpenAI更新Sora 2，支持故事板画分镜，时长加到25秒 Google上线Veo 3.1硬刚Sora，支持3张参考图锁定主体，支持首尾帧平滑过渡，支持扩展长度到1分钟，支持添加和移除任意物体 Gemini 3.0 已开启灰度测试，前端开发能力炸裂，甚至能复刻网页版操作系统 Anthropic上线Haiku 4.5，编码能力追平Sonnet4 Claude上线Skills，把指令、脚本和资料压缩成技能包 AI学界首次提出可量化的AGI定义 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

67. MiniMax M2.1也算得上是个成熟的工程师了之前对这类模型预期不高，一般只让它们处理些简单的多语言转换或者写写博客。但这次让它用Claude Code做个Image-to-Video的SaaS网站，表现确实超出预料——它能主动调用Skill完成任务，十分钟就基于模板把网站初版搭出来了，完成度接近Claude Code原生的Opus 4.5（结果见图1）以前国产模型像实习生，得一步步指导，现在M2.1像个能独立干活儿的工程师，清楚该用什么工具、从哪里入手。它的工具调用和Agent能力，确实刷新了我对国产大模型的认知知识储备各家可能差不多，关键在模型能不能精准理解意图并调用工具去执行。这次通过“网站制作”这个Skill，M2.1展现的效果很扎实。Skill生态确实是重要方向，除了Claude Code，Codex、Antigravity也都在跟进#minimax##ai大模型#

68. 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

69. Claude Code从来就不是什么编程工具

70. 有网友问 Claude Code 作者 Boris：如何有效审查 AI 生成的代码？Boris 给了 3 条经验技巧：1. 默认使用 Plan 模式。2. 给 Claude 提供一种验证其输出结果的方法，比如单元测试、Claude Chrome 扩展程序，或者 iOS/Android 模拟器。3. 使用 /code-review 来自动化大部分的代码审查工作。对 Claude 生成的代码保持与人类写的代码相同的标准。

71. 双十一选空气净化器应该关注哪些配置？全实测对比3款热门空气净化器，快速帮你守护室内呼吸健康

72. 全球开发者狂喜！Claude Code史上最大更新，一次性1096次提交

73. P图套壳也能变现？薅热点+编程思维 = 副业搞钱必杀技......

74. Agent Skill 相关资料、笔记和思考

75. Anthropic 发癫搞封锁，今天最该“警惕”的其实是Claude Code

76. 字节跳动「扣子」官宣 2.0 品牌升级，推出全新功能 Agent Skills，实际体验如何？

77. 如果你想高效利用Claude Code进行大规模项目开发，这篇六个月深度实战总结绝对值得一读。作者独自重写30万行代码，打造了以下几大核心系统：1. 技能自动激活系统（Game Changer！）通过自定义TypeScript钩子（UserPromptSubmit和Stop Event Hook），自动识别当前编辑内容和用户意图，智能加载相关技能并提醒Claude遵循最佳实践，彻底解决了技能“摆设”问题。配置中心是skill-rules.json，定义关键词、意图模式、文件路径等触发条件。2. 模块化技能设计（500行规则）避免单个技能文件过大导致上下文限制，采用主技能文件+多个资源文件的渐进式加载，显著提升token利用率和响应效率。3. 开发文档系统，防止Claude“失忆” 为每个大任务创建三个文档（计划、上下文、任务清单），通过自定义slash命令自动生成和更新，确保Claude在多轮对话中始终保持正确上下文和规划。4. PM2进程管理，后台调试利器用PM2管理七个微服务，实现实时日志读取、自动重启和性能监控，让Claude可以自主读取日志、定位问题、重启服务，极大提升调试效率。5. 钩子体系确保“零遗漏” 包括文件编辑追踪、构建检查、错误处理提醒等钩子，自动检测TypeScript错误并提醒修复，确保代码质量和格式统一，杜绝“漏网之鱼”。6. 专用Agent军团，任务分工明确包括代码架构审查、错误修复、测试路由、战略规划等10个专用agent，针对具体任务精准输出，避免过度泛化。7. 附属实用脚本与工具诸如测试认证路由的脚本、数据库重置、Mock数据生成等，均附着于技能中，方便Claude调用，避免重复造轮子。8. 合理分工文档与技能技能负责通用最佳实践和模式，文档聚焦项目架构、数据流、API等具体内容，形成清晰职责分离，提升Claude理解与执行力。9. Prompt技巧与复盘强调详细明确的需求描述，避免引导性问题，多次重提和调整prompt以获得更优输出。10. Slash Commands极大简化交互设计多条自定义命令，快速生成开发文档、执行代码审查、运行测试等，极大提升工作流效率。作者坦言，这套体系花了数月打磨，但效果显著：Claude自动激活技能、一致遵守代码规范、快速定位和修复错误，单人完成了原本需要多人协作的大型重构，质量和效率双提升。如果你正苦于AI助手技能难用、代码质量参差不齐、项目上下文频繁丢失，不妨参考这套基于钩子和自动激活的Claude Code基础架构。它将让你体验到真正的“AI协作开发”而非被动工具。详细源码和文档地址：github.com/diet103/claude-code-infrastructure-showcase🔗 www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1oivjvm/claude_code_is_a_beast_tips_from_6_months_of/---总结：- 规划先行，技能+钩子实现自动激活 - 文档系统锁定上下文不迷失 - PM2管理微服务，实时调试无压力 - 钩子链保证代码零错误 - 专用Agent分工明确，效率倍增持续优化你的AI开发环境，放胆用Claude Code打造你的下一个爆款项目吧！

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80. 你愿意花钱投资AI工具吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #投资 #职场

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82. 程序员提升技巧干货篇，如何让编程能力突飞猛进？

83. OpenAI最强代码模型GPT-5.2-Codex上线

84. 想深度了解Claude Agent Skills，看这篇就行了AI Agent和工具（Tools）的热潮席卷了整个技术圈，几乎成了大模型应用的标配。然而，当我们深入剖析Anthropic Claude的Agent Skills实现时，却发现了一条与众不同的技术路径。它并非我们熟知的函数调用或插件执行。1. Skills 不是代码，而是高级“提示词模板”当我们谈论给AI增加“技能”时，脑海中浮现的通常是可执行的Python函数或API端点。Claude 的Skills与传统的函数调用或插件有着本质区别，它们不直接运行任何Python或JavaScript代码。Skills的真正作用是“提示词扩展（prompt expansion）”和“上下文修改（context modification）”。当一个skill被调用时，它实际上是向当前的对话历史中，动态注入了一段为特定任务量身定制的、极其详细的指令。这些指令会彻底引导Claude后续的思考方式和行为路径，就像给一个通用型专家临时“灌输”了某个领域的专业知识。它将AI能力的扩展与执行代码所带来的安全风险和复杂性完全分离开来，实现了前所未有的灵活性和安全性。Skills are not executable code. They do NOT run Python or JavaScript, and there’s no HTTP server or function calling happening behind the scenes. ... Skills are specialized prompt templates that inject domain-specific instructions into the conversation context.2. 没有算法路由，全凭大模型“自己决定”用哪个技能Claude选择使用哪个skill的决策过程也比较有特色。传统思路可能会涉及复杂的路由系统，比如基于关键词匹配、正则表达式、向量相似度搜索，甚至是专门的意图分类模型。Claude Agent Skills 将所有可用技能的名称和描述打包成一段文本，然后将这段文本作为名为Skill的“元工具（meta-tool）”的描述信息。当用户提出请求时，Claude就凭借其原生的、强大的语言理解能力，在一次完整的前向传播（forward pass）中，直接判断用户的提示词与哪个技能的描述最为匹配。这种设计体现了对大模型核心推理能力的极致信任，是一种“第一性原理”的体现。它没有在应用层添加任何复杂的工程逻辑，而是把决策权完全交还给了大模型本身。There is no algorithmic skill selection or AI-powered intent detection at the code level. The decision-making happens entirely within Claude’s reasoning process based on the skill descriptions provided. ... This is pure LLM reasoning.3. 独特的架构：技能信息不在System Prompt里，而在“工具”里许多AI系统（如ChatGPT）习惯于将可用的工具信息一股脑儿地塞进系统提示词（System Prompt）中。这种做法虽然直接，但当工具数量庞大时，会导致系统提示词变得异常臃肿和低效。Claude另辟蹊径。它的Agent Skills信息并不存储在系统提示词里。相反，所有的技能都被封装在一个名为Skill的“元工具”中。这个Skill元工具与其他标准工具（如Read, Bash）一起，并列存在于每次API请求的tools数组里。所有可用技能的列表，动态地构成了这个Skill元工具的描述部分。这种架构的优势显而易见：它极大地解放了系统提示词，让技能的管理变得更加模块化和动态化，可以根据会话需求灵活地加载或卸载，而不会污染全局的系统设定。4. 优雅的实现：一条消息给人看，一条“隐藏”消息给AI看一个优秀Agent系统的设计，必须在“用户透明度”和“界面简洁性”之间找到平衡。如果系统调用skill的过程完全隐藏，用户会感到困惑；如果把几千词的内部指令全部展示在聊天窗口，用户界面则会变得混乱不堪。Claude通过一个名为isMeta的布尔标志，巧妙地解决了这个矛盾。当一个skill被激活时，系统会向对话历史中注入两条消息：1）第一条消息 (isMeta: false): 这是一条简短的元数据信息，比如“‘pdf’ skill正在加载”。这条消息在用户界面中是可见的，清晰地告知用户系统正在做什么。2）第二条消息 (isMeta: true): 这条消息包含了完整的、可能长达数千词的SKILL.md指令内容。它在用户界面中是不可见的，但会完整地发送给API，作为Claude执行任务的详细行动指南。这种“双通道通信”机制既保证了用户对系统行为的知情权，又避免了海量的内部指令污染聊天界面，实现了极致优雅的用户体验。5. 终极心智模型：技能的本质是“上下文修改器”，而非“动作执行器”我们可以提炼出一个关于Claude Agent Skills的终极心智模型。如果说传统的工具是“动作执行器”（Action Executor）——执行一个动作，返回一个结果；那么Claude的技能则是“上下文修改器”（Context Modifier）。它的核心作用是修改两个层面的上下文：首先，它通过注入详细指令来修改对话上下文（conversation context），从而改变Claude的思考模式和工作流程；其次，它通过变更工具权限和模型选择来修改执行上下文（execution context），从而改变Claude在特定任务中被允许使用的能力。理解这个根本性的区别是掌握Claude Agent Skills的关键。Skills并不是直接去解决问题，而是通过“赋能”和“引导”的方式，让Claude本身变成一个能够更好地解决特定领域问题的专家。By treating specialized knowledge as prompts that modify conversation context and permissions that modify execution context rather than code that executes, Claude Code achieves flexibility, safety, and composability that would be difficult with traditional function calling.总之，Claude Agent Skills的设计哲学，为我们展示了一种与传统函数调用截然不同的AI能力扩展范式。它通过一种基于提示词的、精巧的上下文修改机制，实现了极高的灵活性、安全性和组合性，将大模型自身的推理能力推向了核心。#ai创造营# #程序员#

85. 2026开年教程！Claude Code七大组件，老金一篇讲明明白白！90%的人只会用1个！

86. 拒绝“从入门到放弃”：我们用“成果倒推法”，赢了200人的AI极限挑战赛

87. 手把手教你用上开源版Claude Code，人人都可以体验编程Agent的魅力了。相信很多朋友，都听过Claude Code的大名。就连我这个一直很不喜欢Anthropic这家公司的人，也经常会说，Claude Code是我用过，最棒的Agent。帮你写产品、帮你做流程、帮你写做数据分析等等。甚至Google的首席工程师，都自己在X上夸Claude Code。但是相信大家都知道，这家公司封号都多猛，有多么反华，从23年为止到现在，封了我一共13个号，封的我现在都没有邮箱注册了，后来为了不封号，我甚至都是自己搭的魔法服务。所以对于推荐别人用Claude Code，我一直都很谨慎。更别提，他们现在越来越封闭了。而现在，在我觉得用了几天之后，我觉得有一个产品组合，真的可以在我的日常使用中，替代掉Claude Code了，我也不想再忍受Anthropic那恶心的一些破事了。这个产品，就是OpenCode，而且，开源。而OpenCode再加上神级插件oh-my-opencode，那几乎就是我现在觉得，对普通用户来说，想尝试开始使用编程Agent，最棒的组合。如果你跟我一样，本身还是200刀的ChatGPT Pro和250刀的Gemini Ultra的双料订阅用户。那你更相信我，你的这两会员，还可以在这个组合里，继续发光发热，直接把价值拉到最大。所以，我也想把这个产品安利给大家，然后，手把手带大家上手玩起来。这个产品和这个组合，让我觉得。所有普通人也可以上手使用并且感受编程Agent魅力的时代，正式开启了。那么，教程开始。 1. 安装OpenCode 第一步，当然就是先安装OpenCode了。不同于ClaudeCode这种，你需要使用命令行。 OpenCode我觉得最棒的一点，就是它有专门的客户端，你不需要用看像Antigravity那样复杂的IDE界面，也不需要去知道什么叫CLI什么叫各种命令。你只需要，用一个最符合心智的界面，开始对话就可以。 OpenCode的下载链接在在此： http://t.cn/AXGvxGlE 它支持所有客户端，无论你是Windows，还是Mac，都可以。如果你是专业开发者，那用在Linux里用也行，也可以放到VS Code、Cursor、Antigravity里，都没啥问题。我家里用的是Win，所以就直接把Windows版本下载下来，正常安装就OK。安装完以后，直接运行，没一会了，你就能看到这个首页了。看着空空如也，还不知道怎么用对吧。不用慌。我们先定把各个模型给OpenCode添加上。 2. 添加模型我们在首页，点击左下角那个+号，先添加底层模型。你能发现，里面有巨多的模型可以支持调用，几乎所有的模型全都支持。不仅可以用GPT、Gemini、Claude，甚至你划到后面，连GLM的Coding Plan计划都可以支持。如果你跟我一样，是ChatGPT和Google的会员，直接跟我操作就行。如果不是，那就直接用他们给的免费的GLM 4.7就可以，虽然能力上，肯定跟御三家还是有一点距离，但是对于绝大多数的场景，已经够用了。第一个Claude会员稍微注意一下，即使你有，现在也别通过Claude Max这种订阅会员连到OpenCode上用了，绝对不要用。 Claude这个货现在非常的封闭，周末的时候，直接封杀了OpenCode之类的第三方调用Cladue Code订阅套餐的通道。还直接疯了一批号。引起了一片声讨。然后，反手就是OpenAI的Codex直接宣布支持OpenCode。几乎几个小时之后，OpenCode就支持使用ChatGPT的订阅套餐，直接授权了。商战，就是如此的朴实无华。回到OpenCode，我们可以先点击OpenAI，你会发现，添加模型有两种模式。分别是ChatGPT会员和API。这里说一下区别，API Key对AI稍微了解一点朋友肯定都知道了，就是你用多少，就付多少的钱。而ChatGPT Pro/Plus，其实就是我们自己在ChatGPT官网上，订阅的会员。这个会员呢，其实除了你能在ChatGPT官网上，有各种各样的新功能使用之外，其实还有一个非常重要的东西，就是你的专门为了开发的Codex额度，其实有非常非常多。而GPT‑5.2‑Codex，虽然究极磨叽，但是写逻辑和代码的准确性，真的强的非常的离谱。所以，如果你开了ChatGPT的会员，这里直接点击就行。然后就会出来一个弹窗。点击那个this link的链接，然后进入ChatGPT登录界面，正常登录，然后授权。回来以后就OK了，你就能发现，已经有OpenAI的那几个模型了。直接爽用。 Gemini会稍微麻烦一点点，需要装一个插件，然后通过插件，把Antigravity里面的Gemini 3 Pro和Claude Opus 4.5的额度给拽出来。没想到吧，Google家的Antigravity，支持Claude Opus 4.5。所以，其实你想用最顶级的模型来帮你做开发，在OpenCode上，只需要开ChatGPT和Gemini的会员就可以，开这两个会员，就能直接用御三家的所有最顶级模型。我们先去装插件，这个插件的名字叫： opencode-antigravity-auth 安装特别简单，打开OpenCode，直接把这行Prompt话发过去： Install the opencode-antigravity-auth plugin and add the Antigravity model definitions to ~/.config/opencode/opencode.json by following: http://t.cn/AXGvxGlR AI时代了，安装插件的方式，也得AI一点。一会的功夫，就跑完了。然后，你在之前加号那，选择Google。就能发现，多出来了个OAuth with Google（Antigravity），如果没看到的话，就把OpenCode退出了重进。流程跟OpenAI的一模一样，进到链接里面去，授权，登录。成功以后，你就能看到，所有的模型了。 Claude和Gemini全都在。 Ok，御三家模型已经全部安装完毕，你现在拥有几乎全世界最豪华的Coding模型阵容了。当然，如果你没有任何订阅的话，但是也想体验AI Coding的魅力，可以直接在模型区域选择GLM 4.7或者MiniMax 2.1。目前这两全部都是免费可用。做普通的任务，完全够用了。现在OpenCode装完，模型也添加完毕了，那接下来，就是我们安装oh-my-opencode插件了。 3. 安装oh-my-opencode oh-my-opencode是一个源自社区的插件，几乎是我认为你用OpenCode必装的东西。你可以理解为，这是一个游戏的mod。就像很多年以前，我们玩《上古卷轴5》，你不装身形mod，你怎么玩怎么不得劲，就像前段时间爆火的《逃离鸭科夫》，你倒是可以不装任何插件自己硬玩，但是你要是装个物品价值稀有度的mod，基本就能极大幅度的改善原来的游戏体验。 oh-my-opencode就是我认为，几乎让OpenCode焕发终极生命力的，能让所有小白全都能上手使用编程Agent的，究极插件。他们在文档里这样写到： “还记得第一次从 Windows 换到 Linux，兴奋地折腾各种配置的感觉吗？在这个"黑客精神"似乎日渐稀缺的年代，OpenCode 把它带回来了。如果你热爱编程、热爱计算机，OpenCode 带来的就是那种"终于摆脱 Windows 束缚"的爽快感。但坑在什么地方？门槛高、要学的东西多、配置复杂，而你的时间很值钱。这事儿我搞定了。即使你不是硬核 Hacker，花几分钟，就能让你的技能和生产力原地起飞。” http://t.cn/AXbeiRbm 你不用再花大量时间去学配置，去猜哪个模型适合干哪个活，它内置了很多分工明确的专家角色，比如负责架构和审阅的oracle（GPT 5.2 Medium），负责翻文档找实现的librarian（glm-4.7），负责快速扫代码库的explore（Grok Code），负责UI设计与前端的前端工程师（Gemini 3 Pro）。然后主Agent（Claude Opus 4.5 High）会按需调度它们，并且很多任务可以在后台并行跑。还兼容了Claude Code，Command、Agent、Skill、MCP、Hook（PreToolUse、PostToolUse、UserPromptSubmit、Stop）啥的全都有。。。还有自带的精选过的MCP，还支持完整的LSP。真菩萨... 安装oh-my-opencode也特别简单，跟前面的opencode-antigravity-auth流程一样。在OpenCode中，新起一个对话。然后直接把这个Prompt发过去： Install and configure by following the instructions here http://t.cn/AXbjqNEr 对，就这么简单。没过一会，他就会给你发一段话：意思就是问你有没有御三家的订阅，你要是看不懂，也没事，直接回一句，我看不懂英文，用中文给我回复。就OK了。我们前面已经全部配置好了，你就按照你的情况回答就行，像我有ChatGPT订阅和Gemini订阅，我就直接说： 1. 没有Claude，但是我用的opencode-antigravity-auth，可以用Google上的Clude模型。 2. 有，我已经配置好了。 3. 用，我也配置好了。大家也可以直接复制粘贴过去。再过了一会以后，oh-my-opencode就装好了。你会发现，每个Agent背后，都是对于的最佳模型了。而如果你没有订阅的话，这时候，所有的Agent，默认模型都会是GLM-4.7。至此，一切就大功告成！你可以愉快的使用OpenCode + oh-my-opencode，开始你的Vibe Coding之旅了。后续你想继续精进，把OpenCode玩的更深更透的话，也非常推荐大家去看官方文档： http://t.cn/AXGvxGln 相信我，Vibe Coding没有那么难。在过去，你只是没有一个趁手的工具。而Claude Code对于国人来说，门槛又太高。 OpenCode + oh-my-opencode这个组合。就是我认为，所有普通人，开始接触Vibe Coding最棒的组合。感谢OpenCode和oh-my-opencode。这是非常优秀的产品，也谢谢他们为这个世界。做出的开源贡献。后续我也会出一些有趣又有用的Coding教程。希望大家点个赞点个关注。更希望，能对大家有所帮助。那就这样，我们，下期再见👋。 #科技先锋官##AI编程##AI[超话]#

88. YC 年终座谈会：AI 泡沫反而是创业者助力？

89. 目前最好用的AI写作工具是什么？

90. 可以在 Web 上使用 Claude Code 了，需要连接 GitHub，访问你自己的 GitHub Repo，然后云端运行，类似于之前 OpenAI 推出的 Codex Cloud---网页版 Claude Code 上线啦今天，我们隆重推出“网页版 Claude Code”！这是一种全新的方式，让你以后可以直接在浏览器里，就把编程任务“派发”给 Claude 去做。目前，这个功能还处于测试阶段，但你已经可以把多个编程任务打包交给 Claude。这些任务会跑在 Anthropic 官方管理的云端服务器上，再也不用占用你自己的电脑资源了。这对于清理那些堆积已久的 Bug、处理日常的零碎修复，或是同时推进好几个开发工作（并行开发）来说，简直是完美的选择。并行处理编程任务有了网页版 Claude Code，你甚至都不用打开那个黑乎乎的命令行窗口就能开工了。你只需要连接上你的 GitHub 仓库，用大白话告诉 Claude 你想做什么，剩下的代码实现工作，它全包了。每一项任务都会在一个独立、安全的环境里运行，你可以实时看到它“干活”的进度。更酷的是，在它埋头苦干的时候，你还能随时“遥控”它，中途调整它的工作方向，就像一个真正的项目经理一样。既然 Claude Code 是在云端运行的，你现在就可以在一个界面上，同时“遥控”它在好几个不同的代码仓库里并行开工。而且，它还能自动帮你创建 PR并生成清晰易懂的修改总结，让你更快地“交付”你的代码。灵活适配各种工作流这个网页版界面，是你现有 Claude Code 工作流程的一个“加强包”。把任务交给云端去跑，在以下这些场景中特别管用：• 帮你答疑解惑，比如“这个项目是怎么跑起来的？”或者“这几个代码仓库之间是啥关系？”• 修复 Bug，或者处理那些需求明确的常规琐事。• 搞定后端修改。在这种情况下，Claude Code 甚至能用“测试驱动开发”（Test-Driven Development, TDD）（这是一种先写测试，再写代码来通过测试的专业开发方法）来自己验证修改是否正确。不止网页，你甚至可以在手机上使唤 Claude Code 了！作为这次研究预览的一部分，我们把它也塞进了我们的 iOS App 里。这样一来，开发者们哪怕是在路上，也能掏出手机“指点江山”，让 Claude 帮忙写代码。当然，这还是个很早期的版本，我们正眼巴巴地等着大家的反馈，好赶紧把它打磨得更好用。安全第一的云端执行安全是重中之重。Claude Code 的每一项任务，都会在一个被严格隔离的“沙盒”（sandbox）环境里运行。这个沙盒对网络和文件访问都有严格限制。所有和 Git相关的操作，都会通过一个安全的“代理”（proxy）服务来进行，确保 Claude 只能访问你明确授权过的代码仓库。这样一来，你的代码和账号密码在整个流程中都能得到妥善保护。你甚至还可以自定义网络配置，来指定这个“沙盒”里的 Claude 可以连接哪些特定的网址。举个例子，你可以允许它访问互联网以下载 npm 包（npm 是 JavaScript 程序员用来管理项目依赖的工具，就像是应用的“零件库”），这样它才能顺利地运行测试、验证修改。如果你想深入了解 Claude Code 的“沙盒”技术到底是怎么回事，欢迎阅读我们的工程博客和官方文档。如何开始网页版 Claude Code 目前已作为“研究预览版”，向 Pro 和 Max 订阅用户开放。马上访问 claude.com/code，连接你的第一个代码仓库，开始把任务“甩”给 Claude 吧！需要注意的是，这种基于云端的任务会话，和你其他所有 Claude Code 的使用方式共享同一个“速率限制”（rate limits）。网页链接宝玉xp的微博视频

91. 如何看待王垠对 Cursor 等 AI 编程的评价「不懂计算机科学的人用好 AI 编程是妄想」？

92. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

93. AI时代最危险的职场陷阱不是不会用AI 而是把AI当成了思考替身。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

94. 对话阶跃AI：做桌面 Agent，要比 Claude Cowork 往前一步

95. 为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。> Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven.>> 网页链接这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配一个 skill 只要有一个 SKILL.md markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。回顾这个过程：10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

96. 我经常逆向优秀的 JavaScript 代码，以前手动，现在借助 AI 效率奇高，绝大部分代码都能借助 AI 还原。这事一是要有耐心，另一个就是要懂技术实现。给 Codex/Claude Code 提示词也很简单：我不小心把源码弄丢了，只剩下编译后 js 文件 aaa.js，请你帮我还原成命名友好的 TypeScript 版本，保存到 xxx 目录下，先从 yyy 开始，还原所有相关代码，不需要编译通过，只需要 1:1 还原。比如截图是 Claude Code VSCode Extension 逆向后代码

97. OpenCode + Oh-my-opencode 的组合看着很强大！其核心理念是设立一个名为Sisyphus（西西弗斯）的主“编排者”或“工程经理”代理，它并不亲自编写所有代码，而是将任务智能地分派给一个由专业化子代理组成的团队。每个子代理都运行在最适合其任务的特定模型上。包括：1. Sisyphus (anthropic/claude-opus-4-5)：默认 Agent。 OpenCode 专属的强力 AI 编排器。指挥专业子 Agent 搞定复杂任务。主打后台任务委派和 Todo 驱动。用 Claude Opus 4.5 加上扩展思考（32k token 预算），智商拉满。2. oracle (openai/gpt-5.2)：架构师、代码审查员、战略家。GPT-5.2 的逻辑推理和深度分析能力不是盖的。3. librarian (opencode/glm-4.7-free)：多仓库分析、查文档、找示例。使用 GLM-4.7 Free 深入理解代码库，GitHub 调研，给出的答案都有据可查。4. explore (opencode/grok-code、google/gemini-3-flash 或 anthropic/claude-haiku-4-5)：极速代码库扫描、模式匹配。配置 Antigravity 认证时使用 Gemini 3 Flash，Claude max20 可用时使用 Haiku，否则用 Grok。5. frontend-ui-ux-engineer (google/gemini-3-pro-preview)：设计师出身的程序员。UI 做得那是真漂亮。Gemini 写这种创意美观的代码是一绝。6. document-writer (google/gemini-3-pro-preview)：技术写作专家。Gemini 文笔好，写出来的东西读着顺畅。7. multimodal-looker (google/gemini-3-flash)：视觉内容专家。PDF、图片、图表，看一眼就知道里头有啥。访问：github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/blob/dev/README.zh-cn.md#ai创造营# #程序员#

98. 刚刚，Claude实现「永久记忆」！官方还没上线，大神已玩疯

99. PSI引擎吊打LSP，JetBrains为何在AI编程时代被Claude Code反超？

100. 再见，程序员！硅谷全员AI Coding，卡帕西宣告9级地震来了

101. ai已经/即将摧毁哪些行业?

102. 研究生代码能力太差怎么办?

103. Claude开始“吃用户”了，收你数据训模型，不同意30天就删你记录

104. 如何评价 Anthropic 在 9 月 30 日更新的 Claude Sonnet 4.5 模型？

105. 新手如何用Claude Code实现代码自动审查和批量文件处理？

106. AI辅助游戏开发极简案例：一个解谜卡牌对战小游戏

107. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

108. 如何评价 Cursor 升级到 2.0 版本并发布首个大编程模型 Composer，大家使用体验如何？

109. AI首胜人类博士，顶会论文秒变代码！港大90后开源刷爆8k星

110. Google 窃取数据是常事，那样用Antigravity来写代码安全吗？

111. Claude Code 30k+ star官方插件，小白也能写专业级代码

112. 15年大佬深夜痛哭半小时！氛围编程巨坑曝光，95%程序员沦为「AI保姆」

113. 如何评价 Cursor 升级到 2.0 版本并发布首个大编程模型 Composer，大家使用体验如何？

114. DeepSeek V3.1接入Claude Code教程

115. vibe coding时代，Agent写代码的空档，你在做什么？

116. 从失败中重生：一个 AI Agent 前端落地的真实复盘同步发布于博客：网页链接今天在 FEDay 上分享了一个 Agent 前端落地案例，核心内容是讲述了我参与的一个团队如何从"技术成功"走向"产品失败"，又如何在复盘中获得认知升级。这个故事的价值不在于成功的方法论，而在于那些踩过的坑和思维转变的过程。2025 年被称为 Agent 元年。Deep Research、Manus、Claude Code 相继发布，技术圈一片沸腾。很多团队都在问同一个问题：我们要不要做 Agent？在开始之前，我还是想讲一下我对 AI Agent 的定义：AI Agent（AI 智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。- 工具循环（tools in a loop）：模型调用工具 → 获取结果 → 继续推理- 有明确终点：为了达成目标，而不是无限循环- 目标来源灵活：可以来自用户，也可以来自另一个 LLM- 基础记忆能力：通过对话历史保存上下文信息朋友负责的团队面临的是一个真实的企业痛点：公司有完整的内部设计系统（Design System）和私有前端框架，但这些代码从未被 AI 训练过，通用模型根本无法直接生成符合规范的代码。目标看起来很清晰——做一个类似 Lovable 的工具，但用的是自己的 Design System。用户上传 Figma 设计稿或截图，Agent 自动生成符合内部规范的前端代码。听起来很美好，对吧？但挑战也很现实：- 要完整搭建一个 Agent 系统没想的那么容易，不仅要和模型交互，还要处理好用户交互，还有上下文工程- 要让模型理解和使用从未训练过的私有组件- 要在浏览器中实时预览生成结果- 出错了希望能自动修复由于团队之前没有开发过 Agent 相关产品，所以请我参与其中，提供技术咨询和方案建议。我第一个建议很现实：先跑通再优化—— 构建 Agent 最难的不是技术，而是完整跑通流程。我推荐他们基于 Claude Agent SDK 进行二次开发，而不是从零造轮子。一些关键理由包括：1. Claude Code 已经验证了它是可行的2. 开箱即用，内置工具足够满足绝大数场景3. 可以自定义工具、接入 MCP、自定义 Skill4. 可以接入国产兼容模型还帮着基于 Claude Agent SDK 快速搭建了一个原型系统。一些关键代码还开源在这里：网页链接这样很快有了个基本可用的 Agent。接下来就是解决代码的浏览器预览问题。一开始我们尝试用 Sandpack（浏览器端沙盒）做代码预览，结果发现复杂组件根本跑不起来，而且无法发挥 Agent 读写文件的能力。转向方案是给 Agent 一个本地文件系统——每个会话一个独立环境（虚拟机或目录），Agent 可以自由读取、修改、编译代码。这个决策让 Agent 的能力得到了最大化发挥。给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力另一个难题就是如何让 AI 学会使用从未训练过的私有组件？其实就是把 Agent 当作新员工，用高质量文档和参考代码来教会它。我们把设计系统说明、组件列表、API 文档全部 Markdown 化，让 Agent 按需检索。高质量的参考代码本身就是最好的教材。而且完全不需要复杂的 RAG 系统，直接让 Agent 去基于文件检索搜索本地文档和代码就足够了。还有一个难题就是如何保证生成代码的质量，让代码能跑起来？为了保证代码质量，为 Agent 建立了一套"生成 → 验证 → 修复"的自动化闭环：Lint 静态检查、编译验证、视觉比对（借助 Chrome DevTool MCP 做截图对比）。一个节约主 Agent 上下文的技巧：把验证工具放入 Skill 或 SubAgent，避免污染主 Agent 的上下文。把这些问题都解决后，Agent 终于上线了。系统跑通了，Demo 很惊艳，但……很快就没什么人用。初期大家觉得新鲜，但很快就弃用了。开始和他们一起深度复盘，发现问题根本不在技术，而在产品逻辑与用户习惯的错位。通过对内部员工的调查访谈，很快就找到了原因：习惯阻力：设计师和产品经理更习惯在 Figma 里工作，而不是对着一个对话框。从舒适区（Figma）跳到陌生区（Agent 对话），这个门槛比想象中高得多。大部分甚至不知道该在聊天窗口写啥。80/20 瓶颈：Agent 能实现 80% 的效果，但剩下 20% 的修改成本极高。而往往就是那 20% 决定了能不能用。流程割裂：生成环境和开发环境是脱节的，无法利用现有代码，需要手动把生成的代码复制回项目，操作繁琐。团队意识到，他们最初问的问题是："如何构建一个设计系统 AI Agent？"这种提问方式让 Agent 变成了目的本身，为了技术而忽略了本质。正确的问题应该是："我们设计系统的最终目的是什么？"答案其实只有两点：在整个企业内实现设计规范的统一；实现开发效率的提升。设计系统只是手段，而非目的。思维转换：以 AI 为中心重新设计现有的流程是为人设计的：手动沟通、反复修改、人工确认，步骤繁杂，效率低下。未来的流程应该为 AI 设计：Input → AI Agent → Output，路径直接，效率高。这带来了两个新的设计原则：AI 友好：选择 AI 容易理解和操作的技术栈。轻量化：只保留 Design Tokens，基于 AI 友好的开源系统（如 shadcn/ui）进行扩展，而不是维护一套庞大的私有组件库。破局之道：从 Agent 到 Skill最关键的转变是：不要做一个独立的 Agent 平台，而是将能力嵌入现有的 AI 开发环境。旧模式是"独立 Agent 孤岛"——Agent 和开发者之间存在割裂，效率低下。新模式是"融入开发工作流"——把设计系统变成一种 Skill（技能），可以被通用的 Agent（如 Claude Code、Cursor）调用。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。可以参考：网页链接这个案例让我想到几个更深层的问题：1. 技术成功 ≠ 产品成功很多技术人（包括我自己）容易陷入"技术可行就是成功"的思维定式。但用户不会因为你的技术牛就买单，他们只关心能不能解决自己的问题、能不能无缝融入自己的工作流。2. 做 AI 产品要"以 AI 为中心"思考我们常说"以用户为中心"，但在 AI 时代，可能需要增加一层：以 AI 为中心设计工作流，再让用户享受这个高效流程的成果。不是让 AI 模仿人的工作方式，而是重新设计工作方式让 AI 更高效。3. Skill > Agent独立的 Agent 平台有天然的adoption障碍。把能力封装成 Skill，嵌入已有的通用 Agent 生态，可能是更务实的落地路径。这也是为什么 Anthropic 推出 web-artifacts-builder 这样的开源项目——它就是一个 Skill 的范例。4. 行动本身就是价值即使这个项目"失败"了，团队获得的认知升级是无价的。从模仿人类工作流到为 AI 重塑工作流，这种思维转变只有在实践中才能获得。最后我想说的是："去构建（Build）"。AI 时代，失败没什么，好过什么都没做。

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120. Skill 调用 Skill：Agent Skills 的乐高式组合写 Skill 的时候遇到一个问题：我的漫画生成 Skill 需要画图，但用户可能装了 Nano Banana Pro 的 Skill，也可能装了 Midjourney 的。我要在代码里写死调用哪个吗？不用。这正是 Agent Skills 设计的精妙之处。原理：启动即感知Claude 调用 Skill 时会加载 SKILL.md、注入指令、修改执行环境。但更关键的是启动阶段——Agent 启动时就预加载了所有已安装 Skill 的名称和描述。换句话说：Agent 一启动就知道自己有哪些能力。实践：松耦合调用我的漫画 Skill 里，画图环节是这样写的：> Check available image generation skills If multiple skills available, ask user preference> 检查可用的画图 Skill，如果有多个则提示用户选择好处是解耦。我不依赖任何特定的画图实现，用户装了什么画图 Skill，Claude 就调用什么。更妙的是 Claude 能动态适配目标 Skill 的能力：- 支持参考图 → 传角色设计图- 只支持文本 → 传文字描述所以我只需要说：“帮我画张图”，而不用：“用 Nano Banana Pro 的 API 帮我画张图”。为什么这样更好这种松耦合带来几个实际好处：1. 可替换：换画图引擎不用改上游 Skill2. 可扩展：新画图 Skill 自动可被调用3. 低维护：Skill 作者不用追踪下游依赖4. 用户自主：用户选自己喜欢的工具Skill 间相互调用是基于能力描述的松耦合。你只描述“需要什么能力”，Claude 在运行时自动匹配。这让 Skills 成了真正的乐高积木——独立模块，自由组合，构建复杂工作流。

121. Claude Code 2.1.2超详细更新说明，小白也能10分钟上手

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123. 三甲皮肤科|皮肤“亚健康”？这套组合拳打回18岁！皮肤泛红、暗沉、毛孔粗大…总觉得状态“不上不下”？这就是皮肤“亚健康”🚨 别只想着填填充充！打好皮肤底子，透亮紧致的妈生好皮，比任何填充都更显高级！安利我私藏的王牌CP：【黄金微针+胶原水光】💥 ✨ 内促生：微针打开通道，射频热能刺激胶原自生长。 ✨ 外直补：同步注入胶原蛋白，直接填满肌肤“粮仓”。微针后皮肤吸收力MAX！此时补胶原，直接深入真皮层。两者协同，让新生胶原排列更整齐，皮肤从底子透出细腻光泽感✅ 🌟一举解决：泛红敏感、干燥粗糙、毛孔细纹、水油失衡…甚至辅助淡化黑眼圈、改善浅纹松弛。仿佛给皮肤下了“返厂重修”命令，找回年轻肌肤般的紧致透亮✨ #抖出健康知识宝藏 #我的年度健康盘点 #樊哥撩皮肤 #黄金微针 #眼周抗衰

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126. #HOW I AI#最近看到@宝玉xp 老师的skill库里有个 X (Twitter) 自动发博的 Skill，心想试一下能不能做一个微博版的？就是模拟人刷微博，找感兴趣的博文转发、评论。🤔这个 Skill 的核心会启动一个 Chrome 浏览器，控制浏览器访问微博首页或指定分组，滚动页面收集帖子信息（我自己发的微博、内容、互动等），然后把这些帖子发给 Claude 进行分析——根据你预设的兴趣话题和之前学习到的个人风格，Claude 会打分并选出最值得转发的一条，自动点击转发按钮、生成一段符合你风格的评论、完成转发，10分钟一条自己刷，自己发。🧠🚀给他设计了几个能力：✨——个性化学习：首次运行会分析你的历史发帖和评论，生成用户画像，让自动转发的评论风格贴近你本人（不会很多，几十条素材）——智能筛选：不是随机转发，做个简单的逻辑，根据话题相关性、内容质量、互动潜力综合评分📈——断点续传：如果运行中断，下次启动会自动恢复未完成的任务🧩——标识：所有自动发布的内容都带 AI 标识，不伪装成人工操作✅——另外加了个在线生成器，填表就能生成定制化的 Skill，不需要写任何代码🧰整个过程大概花了一个中午两个多小时小时，大概11.30开始，两点多跑通推送到git，全程没手写代码，绝大部分时间在看他处理问题。它会自己分析原因、提出方案、改代码、再测试。🛠️因为微博网页版正文页的dom结构过于复杂，他处理转发微博的输入框的时候遇到了难题，试了十几次才找到解决办法，看他有完整的思考逻辑和过程。我看他卡壳了会提示一下，他再继续。😅最后顺手做了个在线生成器，可以按需生成自己的skill下载试一下（图1）：👇网页链接PS：这个事情主要是探寻产品经理在没工程师帮助的情况下能不能全程用AI做个完整的尝试，🧪实际体会下来，事情能做可以跑通，能看个大概。感谢@宝玉xp 老师的开源项目提供灵感！🙏整个沟通过程，总共20多轮对话，因为claude code上下文限制，原始的提示词和他的处理过程截取不到了，我让他把最关键的两个对话逻辑（完整讲skill的需求（图2~4），在线生成器的具体功能沟通（图5~7））列了出来。其他轮次都是自然的沟通（图8）~ 一个简单的分享，希望能有所启发。

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130. The Complete Guide to Building Agents with the Claude Agent SDK。这篇基于Claude Agent SDK 构建智能体的指南很详细了。周末可以试试～介绍了 Claude Agent SDK 的核心功能与应用，展示了开发者如何利用该工具构建具备自主能力的 AI 智能体。该库继承了 Claude Code 的底层架构，能够自动处理任务循环、上下文管理及文件读写等内置工具。通过具体的 TypeScript 代码示例，文中详述了开发代码审查智能体的过程，包括如何实现自动化漏洞检测与结构化反馈。此外，内容还涵盖了子智能体协作、权限控制以及通过 MCP 协议扩展自定义工具的高级用法。#程序员# #ai#

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142. 手把手教你用上开源版Claude Code，人人都可以体验编程Agent的魅力了。

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144. OpenCode详细攻略，开源版Claude Code，免费模型与神级插件

145. Oh My OpenCode到底对opencode做了哪些增强

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147. OpenCode详细攻略，开源版Claude Code ，免费模型与神级插件。 OpenCode 是近期热度最高的AI编程工具。它的最大优势是有开箱即用的免费模型，通过简单配置，还能免费接入Gemini3 Pro，Claude 4.5 Opus等顶级编程模型。OpenCode 可以看作是一个开源版的Claude Code，几乎具备Claude Code一切功能。非常适合小白上手AI编程，可以随便造随便玩，可以用它练习 Agent Skills，MCP，Subagnet 等高级特性。本期视频是一个OpenCode的完整教程。 #AI #ai新星计划 #科技 #计算机 #编程

148. Claude Code开源平替！OpenCode！来看看这个完全开源、可自选模型的AI编程代理吧～

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