Claude Code值得普通用户尝试吗？1000+真实观点大PK_服务软件

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9. 国产模型崛起，claude code 的小白教程

10. Claude Code

11. 小白安装教程

12. Claude Code 超详细完整指南（手把手）-最新版-带API

13. Claude Code安装使用教程

14. Claude Code 保姆级搭建指南

15. 我为什么在项目里大量使用 Claude Code，但不再用官方 API

16. Claude Code系列介绍

17. Claude Code 是什么？适合哪些开发者使用

18. Claude Code小白入门

19. Claude Code 小白上手指南

20. 文科代码小白成功安装Claude code

21. AI应用

22. Claude Code极简入门

23. 11岁零基础15分钟做游戏？Claude Code真能降低编程门槛吗

24. 2026年开年，我只推荐你先学Claude Code

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26. 我借助claudecode给孩子做了一个ai应用-智能出题助手

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33. 给自己整一个 claude code，解锁编程新姿势

34. Claude Code 使用指南填坑

35. Claude Code和Codex项目上手实测对比分析

36. Claude Code实战

37. 使用 claue code 的正确打开方式

38. Claude 4.5 太强了，代码开始贬值了

39. 10 天用掉 10 亿 tokens 后，我的一些 vibe coding 经验总结

40. 用Claude Code落地真实产品，不是瞎实验！踩遍坑才懂的干货

41. 为了稳定用 Claude Code，我前后踩了 4 个坑

42. claude_code初体验用claude_code做了一个小软件，没有写一行代码，也踩了不少坑，给大家几点建议

43. 测了一天，我的观点

44. Codex 使用体验，以及与 Claude Code 的对比

45. 高强度使用Claude Code 1个月，这5个认知颠覆了我对AI编程的理解

46. 让 cursor 吃灰后，我是如何高效使用 Claude Code 的

47. 新手的终端app冒险记

48. 我们用 Claude Code 一个月后，最先崩的不是模型，是账单

49. Claude Code 与 Vibe Coding

50. 精通 Claude Code开发者完全指南

51. 实践 Claude Code 的日常使用场景

52. Claude Code、Cursor、Trae、OpenCode怎么选？

53. 计算机大学生福利！2025最强AI编程助手ClaudeCode，国内终于能用了！

54. Claude Code 神一般的存在，继续吊打同行！

55. OpenCode vs Claude Code 深度测评与PK

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57. Codex vs Claude Code 深度使用心得

58. 程序员必看

59. 轻量级AI代理框架选型

60. Claude Code与Cursor的深度对比分析

61. Claude Code Windows 环境部署详解

62. 麻瓜自救指南

63. 保姆级Clawdbot教程来了，但我还是想劝大家悠着点。

64. #终于学会了OpenClaw# 我这种AI小白居然也是零门槛拿捏住OpenClaw了。最近爆火的AI模型OpenClaw，网上把它捧成“新一代超级AI”，可我次次被AI工具的复杂操作劝退八百次，每次刷到别人用它自动干活很省心，自己却连搭建入口都找不着，找了无数个视频后终于被我等到了一个“喂饭”级教程，从什么是OpenClaw，到方案选择后的基础搭建，再到各项的设置步骤都讲得非常细，对于我们这种不是很懂电脑的人来说简直就是救星。博主给了两个部署，看完视频感觉其中一种方案更适合我们小白一点，不用自己装软件和配环境，直接在云端跟着教程操作搭建OpenClaw，全程点鼠标就能完成，最重要的是这个教程无需翻墙，全程不用敲代码。我跟着视频一步步操作，居然真的把OpenClaw搭好了，还能上手实操做简单的任务，看着自己搭建的模型真的太有成就感了。 #How I AI#

65. 离谱：Claude Code让地铁变工位，早高峰发版，打工人还笑得出来？

66. Claude Code 一小时「复刻」谷歌一年成果，那一年能读完五年半的博士吗？

67. 有网友问为什么 Claude Code 比 Cursor 好？我想从三个角度聊下这个问题：上下文、场景、数据飞轮。【1】上下文：IDE 是优势，也是包袱我估计很多人会有我相同的感受：完成同样的任务，同样的 Claude 模型，在 Cursor 里和在 Claude Code 里跑，效果可以差很多，既然模型是一样的，那问题多半出在上下文上面。 Cursor 最大的卖点是它把 AI 塞进了 IDE。你习惯了 VSCode，切过来几乎零成本，Tab 自动完成也确实做得好。但 IDE 带来的问题是：它要帮你维护太多跟当前任务无关的上下文。你打开了哪些 Tab、选中了哪些代码、侧边栏展示了什么，这些信息都会被塞进和模型交互的上下文里。你以为它在帮你，其实它在分散模型的注意力。 Claude Code 是命令行工具（CLI），它只关心文件本身。没有 Tab 状态，没有 UI 元素，上下文干干净净。这不仅省 Token，更重要的是让 Agent 能聚焦在你给它的任务上。【2】场景：当 Agent 成为中心，IDE 退居二线 CLI 有一个 IDE 没法比的优势：移植性。你可以在本地用 Claude Code，可以在远程服务器上用，可以在 Docker 容器里用，可以直接集成到 CI/CD 流水线里。Anthropic 官方已经发布了 GitHub Action 和 GitLab CI/CD 集成，你在 PR 里 @claude 就能触发自动 Code Review、自动修复 Bug、甚至自动实现 Issue 里描述的功能。 Claude Code 已经不只是一个“编程助手”了，它是一个可以嵌入到任何工作流里的开发工具包（SDK）。当 Agent 能力足够强的时候，你的日常工作模式会变。以前你需要打开 IDE，手动调整代码细节，现在你更多是在指挥 Agent：改这个文件、跑一下测试、修复报错。这个过程里，你不需要看到 IDE 的界面，你只需要一个能跟 Agent 对话的入口。一旦习惯了这种方式，Cursor 引以为傲的 Tab 自动完成就没那么重要了。你不需要 AI 帮你补全下一行代码，你需要 AI 帮你完成整个任务。场景还在继续扩展。已经有很多人用 Claude Code 做编程之外的事情：批量处理文件、生成报告、操作数据库、甚至辅助视频剪辑。当你的 AI 工作流是以命令行为入口的时候，编程只是它能做的事情之一。包括 Anthropic 也推出了针对办公场景的 Cowrok，可以满足很多办公需求，甚至于不需要打开办公软件可以生成不错的 PPT。这些都是相同的趋势，人会越来越多的以 Agent 为中心，去指挥 Agent 操作软件，而不是直接打开软件，这个变化正在发生。【3】数据飞轮：自家模型 vs 第三方集成自家模型加自家工具形成的数据飞轮，可能是 Claude Code 真正的护城河。 Cursor 是一个第三方工具，它接入多种模型，Claude、GPT、Gemini 都可以用。听上去很灵活对吧？但问题是，它要为每一种模型做优化：不同的系统提示词、不同的工具调用方式、不同的擅长领域。 Codex 喜欢写 Python，Claude 习惯用 Bash，每次模型升级，这些适配都要重新调整。维护成本很高，而且很难做到极致。 Claude Code 只需要考虑一件事：怎么把 Claude 模型的能力发挥到最大。它知道模型的所有技术细节，知道什么提示词效果最好，知道怎么拆分任务最高效。甚至 Anthropic 可以反过来，专门针对 Claude Code 的使用场景去训练模型。这就形成了一个飞轮：用户用 Claude Code 产生真实的交互数据，Anthropic 用这些数据训练下一代模型，模型变强后 Claude Code 更好用，吸引更多用户，产生更多数据。Cursor 做不到这个循环，因为数据和模型分属不同的公司。飞轮效应还体现在定价上。Anthropic 可以把 Claude Code 的订阅价格定得相对便宜，因为用户产生的数据本身就有价值，相当于用补贴换数据。 Cursor 的商业模式是赚差价：用户付月费，它去调 API，中间的差价就是利润。用户的 Token 用得越少，Cursor 赚得越多。它之前尝试过比较大方的包月方案，很快就扛不住成本了，现在改成包月加超额付费的模式。做 Agent 功能的时候，它就有动力去省 Token，但一省 Token 上下文就可能被截断，效果就打折扣。这也是为什么同样的模型，Cursor 的表现不一定比得上 Claude Code。【最后】我得申明下，我有一段时间没怎么用 Cursor 了，上面这些对 Cursor 的判断是有滞后的，更多是一年前的 Cursor 印象。Cursor 也在做 CLI 工具，也在往 Agent 方向走。两者的形态边界在模糊。但核心逻辑不会变：当编程的主要方式从“人写代码”变成“人指挥 Agent 写代码”，IDE 的重要性就会持续下降。原生为 Agent 设计的 CLI 工具，天然比从 IDE 里长出来的 Agent 功能更有优势。

68. 实测Agent Skills，一次编写，全网通用

69. Claude Code 5亿美元背后的AI工程革命（上集）来整理一下 Claude Code 诞生的故事，主要来源是科技博主 Gergely Orosz 采访 Claude Code 核心成员的文章。Claude Code 确实了不起，5 亿美元年化收入，三个月用户量涨了 10 倍，现在也是很多程序员首选 Coding Agent 工具。这个工具最初只是一个能告诉你“现在在听什么歌”的命令行小玩具。Gergely Orosz 采访了 Claude Code 的三位核心成员：- 创始工程师 Boris Cherny（17 年从业经验，前 Meta 主任工程师）- 二号工程师 Sid Bidasaria（Subagents 功能的作者）- 以及产品经理 Cat Wu。他们聊了 Claude Code 是怎么从原型变成产品的，技术上做了哪些选择，以及这个十几人的小团队如何做到每人每天发布 5 个 PR。这可能是目前最接近“AI 优先工程团队”的样本。他们用 AI 写代码、写测试、做代码审查、排查故障，甚至用 Claude Code 来开发 Claude Code 本身。90% 的代码是它自己写的。我想做的是把这次采访里最有意思的部分整理出来，讲讲这个团队是怎么工作的，有什么可以借鉴的，又有什么是他们的特殊条件决定的、不能照搬的。下面分成 7 个小故事，每个都能独立看，串起来是一个完整的图景。【1】一个听歌小工具，如何变成年入 5 亿美元的产品2024 年 9 月，Boris Cherny 刚加入 Anthropic，闲着没事写了个命令行小玩具。这东西能干嘛呢？它能用 AppleScript 告诉你现在在听什么歌，还能根据你的指令换歌。就这么简单。Boris 自己的评价是：“挺酷的 demo，但没啥意思。”真正的转折发生在他和同事 Cat Wu 聊完之后。Cat 当时在研究 AI Agent 的计算机使用能力，聊着聊着，Boris 冒出一个念头：如果给这个命令行工具更多权限呢？比如让它能读写文件、能执行命令？他试了。然后，见证奇迹的时刻来了。Boris 把这个升级版工具扔进 Anthropic 的代码库，随便问了几个问题。Claude 开始自己探索文件系统——读一个文件，看到里面的 import 语句，就顺着去读被引用的文件，一层层往下挖，直到找到答案。“这把我震住了，”Boris 回忆说，“我从来没用过这样的工具。”在 AI 领域有个概念叫“product overhang”，翻译过来就是“产品溢出”。意思是模型其实已经具备某种能力了，但现有的产品形态没有把这种能力释放出来。Boris 发现的，正是一个巨大的“product overhang”，Claude 早就能做到这些，只是没人给它造个壳子。Boris 开始每天用这个工具干活，然后分享给几个同事。两个月后的 11 月，他们发布了一个内部版本。数据很夸张：第一天，20% 的工程师在用；第五天，50%。这时候出现了一个有趣的争论：要不要对外发布？反对的理由很真实：这东西如果真有我们以为的那么强，留着当“秘密武器”不好吗？为什么要把竞争优势拱手让人？最终，Anthropic 选择了发布。逻辑是这样的：Anthropic 的核心使命是研究模型安全，而研究安全最好的方式是让人真正使用这些工具。既然内部已经验证了 Claude Code 会被大量使用，那发布它就能带来更多关于模型能力和安全的洞察。2025 年 5 月，Claude Code 正式公开。三个月后，使用量涨了 10 倍，年化收入超过 5 亿美元。有意思的是，Boris 最初只想着给程序员用——所以才叫“Claude Code”。但有一天他走过数据科学家的工位，发现对方屏幕上也跑着 Claude Code。“你用这个干嘛？”“我让它帮我写查询、做可视化啊。”现在，Anthropic 的数据科学家们人手一个，有些人同时开好几个。一个听歌小工具，因为多给了几个权限，变成了一个价值数亿美元的产品。这大概是“product overhang”最好的证明，模型能力一直在那儿，等的只是有人把它释放出来。---【2】90% 的代码是自己写的——Claude Code 的技术选型哲学Claude Code 有 90% 的代码是它自己写的。听起来像噱头，但这其实归功于他们的技术决策逻辑。先看技术栈：TypeScript 写主体，React 搭配 Ink 框架做终端 UI，Meta 开源的 Yoga 做布局系统，Bun 负责构建打包。为什么选这些技术栈呢？因为它们“在分布内”。“在分布内”（on distribution）是 AI 领域的术语。意思是模型已经见过大量这类代码，擅长处理它们。TypeScript 和 React 正是 Claude 的强项。如果选一个冷门框架，模型就得“学习”，效果会打折扣。这个选择带来一个美妙的循环：用 Claude 擅长的技术栈写 Claude Code，然后用 Claude Code 写更多 Claude Code。90% 自己写自己，就是这么来的。他们在架构层面的选择同样简洁。Claude Code 在本地运行。没有 Docker 容器，没有云端沙箱，就是直接在你的电脑上读写文件、执行命令。至于为什么这样设计？Boris 的回答是：“每次做设计决策，我们几乎都选最简单的方案。本地运行就是最简单的答案。”这种简单延伸到整个产品哲学：尽可能少写业务逻辑，让模型做主角。“这听起来可能有点奇怪，”Boris 说，“但我们希望用户能尽可能“原汁原味”地感受模型。很多 AI 产品会加一堆脚手架——额外的 UI 元素、各种辅助功能——结果反而限制了模型的发挥。我们要做的是让 UI 尽可能精简。”为了保持简洁，每次 Claude 发布新模型，他们就会大量精简代码。比如 Claude 4.0 发布时，他们删掉了大约一半的系统提示词，因为新模型不再需要那些“拐杖”了。工具数量也在不断精简——能删就删，能合并就合并。整个 Claude Code 架构可以概括为三件事：定义 UI 并暴露给模型修改的接口、暴露工具让模型调用、然后闪到一边去。当然，简单不意味着没有复杂的部分。权限系统就是例外。毕竟让 AI 在你电脑上执行命令是有风险的。Claude Code 的解决方案是执行前先问你：要不要批准这个操作？可以只批准这一次，也可以以后都批准，或者拒绝。权限系统支持多层配置——按项目、按用户、按公司。团队可以共享配置文件，把常用的安全命令加入白名单。这套权限设计背后的原则是这样的：如果你启动 Claude Code，它不应该在没经过你同意的情况下改动任何东西。但同时，也要给用户“放权”的选择——在你信任的场景下，可以跳过确认环节。简单，但不是简陋。克制，但不是功能缺失。---【3】两天 20 个原型——AI 时代的产品迭代长什么样以前做产品原型，两天能做出两个就算效率高了。Boris 花两天做了 20 个。这不是夸张，是他开发 Claude Code 的 todo list 功能时的真实记录。他甚至把每一步的提示词和截图都分享了出来。我们来看看这 20 个原型是怎么迭代的。第一版，他想让 todo 列表显示在最近一次工具调用的下方。提示词很短：“让 todo 不要随着输入出现，而是在输入框上方显示一个固定的 todo 列表，标题用灰色显示 '/todo (1 of 3)'”。看了看效果，不太满意。第二版，改成在每个 todo 更新时内联显示。提示词：“其实不要显示 todo 列表，改成在模型开始处理一个 todo 时，把工具名称渲染成粗体标题。保留'step 2 of 4'这样的进度显示。”还是不对。第三版和第四版，他尝试做一个“交互式药丸”——屏幕底部一个小方块，点开能看进度。“在文字输入框下面加一个 todo 药丸，类似后台任务的样式，显示 'todos: 1 of 3'。”然后：“让这个药丸可以交互，像后台任务药丸那样。”有点意思了，但还不够好。第五版和第六版，他换了个思路：做个从右边滑出来的“抽屉”。“把之前的药丸和标题都撤销，改成在输入框右边显示 todo 列表，垂直居中，用灰色分隔线隔开。”“有点跳，能不能做成抽屉动画？”看起来挺酷，但实用性存疑。第七到第九版，他又把 todo 列表挪到输入框上方，试验不同的截断方式和标题样式。“如果超过 5 个就显示'... and 4 more'”，“加个灰色的 'Todo:' 标题”。离答案越来越近了。第十到二十版，他开始琢磨怎么把 todo 列表和加载动画结合起来。最后的解决方案是把进度信息放到 spinner（加载指示器）旁边，最大化可见性。发布后，用户反馈说想看完整的 todo 列表。于是又加了一个迭代：按 Ctrl+T 可以展开全部步骤。这就是现在线上的版本。整个过程里，Boris 的提示词出奇地简短——大多数就一两句话。但每一版都是可以实际运行的原型，不是静态图，不是 PPT。他可以真正测试验证这个功能，感受它顺不顺手。传统的产品开发流程是：想法 → 讨论 → 画线框图 → 做高保真设计 → 开发 → 测试 → 上线。每一步都要时间，每一步都可能卡住。现在的流程变成了：想法 → 一句话提示词 → 可运行的原型 → 感觉不对就再来一版。这其实要求开发者在思维方式上进行改变，才能适应这种开发流程。以前，原型的作用是“验证想法”——因为做原型成本高，你得先想清楚再动手。现在，原型变成了“探索可能性”——因为做原型成本低，你可以先做出来再说，不好就扔掉。Boris 说，用 Claude Code 的时候，他经常直接跳过画设计图的阶段，直接做一个能跑的版本，比什么都直观。Claude Code 团队的日常节奏是：每个工程师每天推大约 5 个 PR，内部每天发布 60-100 个版本，外部每天发布 1 个版本。一天 5 个 PR，这在大多数公司是难以想象的。Uber 在最紧张的重构期，一天能推一个中型 PR 就算不错了。工具变了，节奏就变了，思维方式也得跟着变。---下集：网页链接

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74. 盘点一周AI大事(3月1日)｜龙虾开车跑滴滴工程师开发出首个能自主进化的龙虾Ouroboros Anthropic官宣龙虾摩尔定律 Claude全面升级为龙虾 Cursor上线程序员龙虾Cursor cloud agents Perplexity上线云端龙虾Perplexity Computer MiniMax上线云端龙虾 MaxClaw 阿里开源国产龙虾CoPaw Standard Intelligence发布最强电脑操作模型FDM-1 Confluence实验室开源通用求解龙虾 Google上线最强生图模型Nano Banana 2 Quiver发布最强矢量图模型 Arrow 1.0 Meta开源最强矢量字体模型VecGlypher 英伟达发布VR视频模型Generated Reality 研究员开源VR老婆Sarah #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AIGC #龙虾 #openclaw

75. ChatGPT、Claude、Gemini 什么任务该交给谁？每月600刀经验总结

76. 笔记本应用 Obsidian 发布了 Obsidian CLI，由于用户发掘出了很多 Claude Code 配合 Obsidian 使用的场景，所以 Obsidian 官方也发布了 CLI。这会是个趋势，很多传统都会为 AI Agent 开发一套 CLI 接口。日常笔记操作全部命令化了：- 创建、读取、编辑、删除笔记- 搜索 vault 内容- 管理任务（列出、标记完成、切换状态）- 操作标签、属性、书签- 打开每日笔记、追加内容- 管理模板、主题、插件看起来似乎普通用户用不上 CLI，但是你换个角度看，这个 CLI 压根就不是给人用的，而是给 AI Agent 用的你就能理解了。为啥不用 MCP 呢？之前 Obsidian 社区有一些 MCP Server 方案来让 AI 访问笔记库，但 CLI 方案更轻量直接，不需要额外的 MCP 服务器，Claude Code 本身就能在终端执行命令，天然就能用。记住，传统应用都要为 AI Agent 开发一套接口，CLI 也许不是最终形式，但是目前最佳形式。应用开发者尽早关注尽早准备。宝玉xp的微博视频

77. 4900 万人围观的 Claude Cowork 又杀疯了，10 个顶级外挂上线，这些打工人危

78. Obsidian Skills Ai笔记新方法使用配置教程

79. Boris（Claude Code 创始人）解释为什么 Claude Code 不用 RAG 向量检索代码：在开发 Claude Code 的早期版本时，我们曾尝试过 RAG 搭配本地向量数据库的方案。但很快我们就发现，Agent 使用关键字搜索在实际应用中的表现通常要出色得多。这种方案不仅实现起来更加简洁，而且还完美避开了 RAG 模式下那些令人头疼的“老毛病”：比如数据安全性、隐私泄露风险、信息滞后以及系统可靠性等问题。

80. 其实，AI 是一种健康技术。。。如果掌握 py 曾经要花费 1 年时间，现在你花 3 天弄好 Claude Code 环境，等于赚了 1 年生命啊。而今天我用 nano banana pro 测试了 AM Relic 80 迭代的三个方向，以往至少花费 1 周。这等于赚了 4 天啊。这种天天给自己延长寿命的技术，你不购买 token，不赶紧用起来，你是不是傻。。。

81. 如果说 Claude 模型和 Claude Code 啥关系，就好比 Claude 是个剑客高手，Claude Code 就是它最趁手的武器；GPT 也是个高手，但习惯用刀，Codex CLI 就是 GPT 最趁手的宝刀，你让 GPT 模型去用 Claude Code，就好比让刀客去用剑，也能耍，但效果要打折扣。GLM、Kimi、DeepSeek V3，也是用剑高手，它们没有自己趁手的宝剑，但借了 Claude 的剑练了好久，上手就能用，用起来也威力不俗。

82. Claude Code 这个更新不错，可以把 Claude 当小龙虾🦞用了，简单来说就是你用 claude rc 运行 claude，然后会生成一个链接或者二维码，你扫描二维码或者打开链接，就可以从手机上或者其他电脑上控制你本机的 claude code。由于两边都要登录相同的 claude 账号，所以即使别人知道你的 URL 也无法控制你的电脑，倒是不用担心安全问题。目前只有 Max 订阅用户能用，Pro 还要等等宝玉xp的微博视频

83. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex，到底谁更强？

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85. Claude Code更新，你终于可以随时随地在手机上Vibe Coding了。有一说一，Anthropic这家公司虽然贱不喽嗖的，但是做产品，是真的好。。。导致我天天一边骂他，一边用它，常常觉得我天天打脸自己。昨天刚骂完，今天又真香了。。。原因是，昨天凌晨，Claude Code终于上了我梦寐以求的一个功能。remote control。远程控制。真的，昨天下午我终于体验上了，体验到那一刻，真的差点开心的跳起来了，我太想要这个功能了。因为这个春节，其实我终于可以很放松的休假，不用去处理那么多那么多的工作上的事，也几乎没咋看手机，开开心心Vibe Coding了6、7天。真的，有图为证，我Max的额度都被干空了，我是周三晚上10点刷新，昨晚8点多的时候，最后那2%的额度我都不敢用，能用GPT我就用GPT了，我就怕有个啥急事我额度空了就炸了。常玩Vibe Coding的同学肯定都知道，这玩意他不是一个连续性的工作，这是一阵一阵的，你发个指令过去，然后就是等着喝茶看剧，他执行完了，你去搂一眼，验收一下，进行下一步指令。比如这是我在北京周末休息的时候，快乐Coding四件套。而春节期间，我Vibe Coding最大的痛点，就是走亲戚的时候，我完全没有办法用了。因为我最大的两个Coding工具，一个是Codex，一个是Claude Code，这两都只能在电脑上用，我当然知道有一些社区出的开源项目比如happy-coder，或者用OpenClaw接Claude Code在飞书上用等等。但是讲道理，各有各的问题，能用官方的，我还是想用官方的。。。所以我还记得大年初三的时候，直接毅然决然的带上了电脑，一边走亲戚一边Vibe Coding。。。那时候就在想，要是Claude Code和Codex，自己把这功能做了该多好。这不，终于来了。你只需要在电脑上打开Claude Code，然后运行/remote-control命令，就会自动生成一个链接，把这个链接，发到任何一个可以用浏览器可以登录你Claude账号的设备上，你就可以，远程Vibe Coding了。而且也是直接跟你本地电脑进行互通，所以，你也可以理解为，是在用手机，直接操控你的电脑。跟OpenClaw的实现是一模一样的，所以本质上手机就是一个信号接收器，真正的运行全部都是通过本地终端进行处理的，你在手机上发一条消息，这条消息通过Claude的服务器，传到了你的本地电脑上，本地电脑进行执行，再把过程中所有的内容返回到你的手机上。所以你的文件系统、MCP服务器、Skills、工具和项目配置都完全可以同步进行使用。并且，因为使用这种方式，所以，所有的对话，都可以在所有连接的设备间保持同步，因此你可以从终端、浏览器和手机交替发送消息，反正最后处理的，都是同一个终端，这个兼容性，几乎无敌。整体上，基本你能看出一个很有趣的，关于OpenClaw的影子了。再加上今天凌晨，Claude Code更新的定时任务。其实行业内的小伙伴，已经可以嗅出Claude Code要做什么东西了。远程控制、心跳机制、长期记忆机制。这是OpenClaw之前与众不同所破圈的三大能力。现在，Claude Code，我自己要全都做。Claude Code和Cowork，就是未来Anthropic自己的OpenClaw。启用远程控制也特别简单。打开Claude Code之后，输入/remote-control命令，然后运行。就会发现出来了一个链接。这个链接你直接复制到手机上的浏览器上（我截图里的这个链接大家不用尝试去复制控制我的电脑了，木有用，Claude安全做的很好，后面我会说），只要你的浏览器上可以登录你的Claude账号，就可以直接在网页上，进行对话。所以你也不用下载APP，随便一个安卓、iPhone、平板上都行。甚至你想的话，你还可以在车机上，进行Vibe Coding，一边开车一边coding，也挺爽的。。。哦对，小天才手表上也可以，AI这事，可以从娃娃抓起。这里给大家一个能大大的提升使用体验的一个事，就是相信玩过vibe coding的，都会被过程中频繁的确认所打断，非常的烦。所以在使用远程控制的时候，强烈建议大家开启自主模式。命令特别简单：claude --dangerously-skip-permissions也就在在你启动claude的时候，在后缀上再加一条。这样的话，你进到Claude Code里面的时候，就会在下面的提示栏里，看到的是这个红色的bypass permissions on。意思就是，所有的选择Claude Code都会帮你默认统一，你就不需要在过程中一直点同意同意同意了，能大大的节省我们的时间。毕竟我之前经常一个指令发过去，然后就去干别的事了，回头想看看做完没，结果一看，又卡在等待我同意上了，就很烦。手机上用更是。还有个小技巧，就是如果你想多个终端并行的话，就同时开多个终端，生成多个链接。然后把这些链接全部扔到手机浏览器里面，变成4个标签页，你就可以四开了。。。然后说一下安全的部分，这块我觉得Claude Code做的非常好，这也是我刚刚提到的，上面那个链接，即使我真的暴露给大家，即使我本地进程没关，也不会有风险的原因，我一点都不害怕。原因是Claude Code做了两个限制。第一个，是只出不进。官方原话是：“连接和安全你的本地Claude Code 会话仅发出出站HTTPS请求，从不在你的机器上打开入站端口。当你启动远程控制时，它会向AnthropicAPl注册并轮询工作。当你从另一台设备连接时，服务器会通过流式连接在网页或移动客户端与你的本地会话之间路由消息。所有流量都通过Anthropic APl以TLS方式传输，这与任何Claude Code 会话使用的传输安全相同。该连接使用多个短期凭证，每个凭证的作用域限定于单一目的，并独立过期。”很多人其实在启动远程控制的时候，会担心一个问题。就是你开了远程控制，是不是也意味着你的电脑上开了一个后门，别人可以通过网络连进来，通过这个后面和Claude Code，来操控你的电脑。OpenClaw其实就有这样的风险。。。但在Claude Code这套方案里，是不会的。你可以理解为，Claude Code的远程控制，就没在你电脑上开任何端口。它的工作方式是，你本地的Claude Code，会一直主动去问Anthropic的服务器"有没有新消息？有没有新消息？"，有的话就拿回来执行。这个区别很关键。举个例子，你可以把这个东西，想象成两种取外卖的方式：一种是，你把你家大门敞开着，让外卖员自己进来放桌上，这就是"开了入站端口"，很危险，因为不光外卖员能进，小偷也能进。另一种是，你家门关得死死的，但你每隔几秒钟自己开门探头出去看一眼，门口有外卖了就拿进来，没有就关门继续等，这就是Claude Code的做法。门，始终是从里面锁着的。所以从外部来看，你的电脑上根本就没有一个可以被连接的入口，别人想主动连你，连个目标都没有，再加上整个传输过程全程加密，用的还是一次性的临时凭证，用完就废，整个链路上基本没有能被利用的空间。第二个，账号强绑定。这个就更直接了，光有那个链接，没有用。你必须在浏览器上登录的是我的Claude账号，链接+账号，两个东西同时对上了，才能用。所以哪怕我把链接贴到这篇文章里让几十万人看到，哪怕我本地的Claude Code还开着，也没有任何一个人能连上来控制我的电脑，因为你登不上我的号。这就相当于，门锁了，钥匙也在我兜里，你光知道我家地址，有啥用。。。这两个路径合在一起，其实就非常的安全了。其实现在因为OpenClaw跑的太快了，整个圈子里其实有一个很大风气。就是安全这个事，真的已经好像无人关心了，全部都是，先特娘的跑起来再说= =然后就是有一个有点呆逼的点，就是现在必须Claude Max会员才可以用，Pro会员都没办法用，限制有一点大。但是感觉Claude Code最近可能被Codex和OpenClaw逼得，更新速度提疯了，一天一个新功能。果然用了Coding Agent提效就是快，这搁三年前，我自己还在带着团队做产品的时候，哪敢想。。。远程控制这个新功能，看着虽然确实很小。但是对我们的生活的变化其实还是很大的。我其实一直不喜欢把Vibe Coding称之为编程或者一种工作。他对我来说，更像是一种创作。跟我写文章、做视频、做手办、做音乐，其实没啥区别，是把我的想法实现的一种手段，我很享受创作的过程。随时随地Vibe coding，遛弯的时候，赶地铁的时候，躺在沙发上的时候。你听着好像是很牛马的样子。但是坦诚的讲，它对我来说，是一种创作，是一种好玩，是一种快乐。所以，能不必须坐在电脑前Vibe Coding。对我来说。可能才是最理想的样子。#HOW I AI##科技先锋官#AI#claude#

86. 一个视频带你快速盘点2025年GitHub热点项目

87. Claude Skill 的思路并不复杂，为什么又是再次被 Claude 优先提出？

88. 【访谈对话】造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code完整图文版：网页链接Calvin French-Owen 联合创办了 Segment，2020 年被 Twilio 以 32 亿美元收购。之后加入 OpenAI，带队用 7 周时间从零构建了编程 Agent Codex。2025 年中他离开 OpenAI 回归创业，日常主力编程工具却是竞品 Claude Code。他最近在 YC 播客 Lightcone 上，和 YC CEO Garry Tan 做了一场对话。Garry 刚用上 Claude Code 九天，Calvin 则是造过 Codex 的人。两人聊了编程 Agent 的产品哲学差异、怎么成为 top 1% 用户、上下文中毒的应对，以及如果今天重新创办 Segment 会做什么不同。要点速览：• Claude Code 被低估的优势不在模型本身，而在产品架构：通过子 Agent 拆分上下文窗口，用 grep 而非语义搜索检索代码• Anthropic 和 OpenAI 的产品哲学有根本差异：一个造"去五金店买材料造狗窝"的人类工具，一个造"3D 打印整个狗窝"的通用智能• LLM 正在替代 Google 成为开发者工具的推荐引擎，竞品公司可以通过伪装排名文章操纵 LLM 推荐• 上下文使用超过 50% 就该清理。LLM 的"迟钝区"就像考试最后五分钟还剩半张卷子没做【1】CLI 的复古未来：为什么命令行击败了 IDEGarry Tan 用一个膝盖手术的类比开场：十年前他是个"马拉松跑者"（写代码的人），后来遭遇"灾难性膝伤"（变成了管理者），停止编程。最近九天用上 Claude Code，感觉像换了仿生膝盖，跑得比原来快五倍。Calvin 认为人们太关注模型能力本身，忽视了产品和模型的协同。Claude Code 做得特别好的一件事是拆分上下文：给定一个任务，它会生成多个"探索子 Agent"，每个用 Haiku 模型遍历文件系统、搜索相关代码，各自运行在独立的上下文窗口里，互不干扰。正因为 Claude Code 运行在终端里，它天然适合这种自由的、可组合的集成方式。Calvin 说："CLI 不是 IDE，这一点很重要。它让你远离正在被写的代码。IDE 的全部目的是把所有状态保持在脑子里。但 CLI 是完全不同的东西，当我用 Claude Code 时，感觉像在代码里飞行。"Garry Tan 举了个实际的例子：沙箱概念上很干净但实际使用时到处碰壁，比如需要访问 Postgres 却连不上。而 CLI 直接运行在你的开发环境里，他甚至让 Claude Code 访问了生产数据库，调试了嵌套五层深的并发 bug。【2】自下而上的分发：LLM 时代开发者工具怎么卖Calvin 认为 CLI 工具的分发模式被低估了：下载就能用，不需要任何人批准。他最近试用了一个产品：下载桌面应用后，它直接调用你笔记本上安装的 Claude Code，然后通过 MCP 服务器通信。全程不需要任何人的许可。Garry Tan 把这个观点推得更远：在一切都变得飞快的时代，产品必须走自下而上的分发路线。CTO 做决策太慢了，要考虑安全、隐私、控制权。工程师直接装上就用。更有意思的是 AI 推荐的影响。Calvin 指出，现在人们可能直接在 Claude Code 里决定用什么工具。"只要 Claude Code 推荐用 PostHog，他们就用 PostHog。"而竞争对手可以通过伪装排名文章操纵 LLM 推荐——人类一看就知道是软文，但 LLM 会被骗。Calvin 认为这对开源项目特别有利。Supabase 就是典型：因为有非常好的开源文档，每当有人问怎么搭建后端，所有 LLM 的默认推荐都是 Supabase。【3】上下文工程：grep 为什么打败了语义搜索构建编程 Agent 最重要的是什么？Calvin 说：管理上下文。一个有意思的差异：Cursor 用语义搜索（把代码嵌入向量空间，找最相关的片段），而 Claude Code 和 Codex 直接用 grep。这看似落后，实际很合理。代码信息密度极高，通过 .gitignore 过滤无关文件后，用 grep 搜索基本能准确定位。而且 LLM 特别擅长写出人类绝不会手写的复杂正则表达式。"如果你在构建非编程领域的 Agent 系统，可以从中学到很多。关键是怎么把你的数据整理成接近代码的格式，让模型可以窥探周围的上下文、获取结构化的信息。"【4】成为 Top 1% 用户：少写代码，多做管理Calvin 的建议：部署在 Vercel、Next.js 这类有大量模板的平台上，核心代码控制在一两百行；倾向微服务或结构良好的独立包；理解 LLM 的盲区——它"超级持久"，可能会复制已有功能、重新实现你觉得不该碰的东西；给模型提供检查手段，测试、lint、CI 都行。Garry Tan 分享了他的"顿悟时刻"：前几天几乎不写测试，第四天决定把测试覆盖率做到 100%，之后速度暴涨。Calvin 说：这和所有公司做 prompt engineering 的方式一样，就是测试驱动开发。"测试用例就是你的 eval。"【5】上下文中毒：LLM 的"迟钝区"和金丝雀检测Calvin 引入了"上下文中毒"的概念：模型沿着错误方向走下去，因为"超级持久"特性，会不断参照已经错误的 token 继续推进。他的建议是上下文使用超过 50% 就清理。他用了一个类比："想象你是大学生在考试。前五分钟觉得时间充裕，会认真思考每道题。但如果还剩五分钟而你还有一半没做完，你只能随便写。LLM 遇到上下文窗口就是这种感觉。"Garry Tan 介绍了一个技巧：在上下文开头放一个随机事实作为"金丝雀"，定期问模型是否还记得。当它开始忘记，就知道上下文退化了。Calvin 认为 Claude Code 应该能在产品层面自动做这种检测，在内部跑一个"心跳"机制监控上下文质量。【6】两家公司的 DNA：五金店造狗窝 vs 3D 打印狗窝Calvin 把两家公司的差异追溯到创始 DNA："Anthropic 注重为人类构建工具。Claude Code 的工作方式像人类：你要造狗窝，它去五金店买材料拼在一起。OpenAI 倾向于训练最强模型做越来越长的任务。它可能完全不像人类工作——用 3D 打印机从零打印一个狗窝。会花很长时间，做奇怪的事情，但最终能用。"长期看他认为"后者可能不可避免"。但用 Claude Code 的体验让他想起十年前自己写复杂正则的感觉。"我一天能做五个人的工作量。像装了火箭推进器。"【7】如果重建 Segment：什么价值被清零了Segment 起步做的是数据集成：帮你把同一份数据同时发到 Mixpanel、Google Analytics。写这种连接代码以前是件麻烦事，值得付费。"现在这部分价值降到了零。你可以直接告诉 Claude：'我要这样映射数据'，然后它就做到了。"还有价值的部分是：维持数据管道运行、自动化业务流程（比如每次新客户注册就通过 Customer.io 发欢迎邮件）、管理受众群体。如果今天重做 Segment，他会在这些基础上用 LLM Agent 分析完整客户画像，自动决定该怎么给客户发邮件、登录后要不要调整产品界面、不同客户是否需要不同的 onboarding 流程。低层级的东西被 Agent 取代，价值向上迁移到了更抽象的层面。Calvin 还分享了一个让他持续感到惊讶的事情：Claude Code 仅仅从他正在工作的代码上下文中，就能推断出他的意图和动机。"你给 Agent 一份代码仓库的副本，然后从门缝塞进去一张纸条说'帮我实现这个'。它完全不知道你的公司是做什么的，你的客户是谁。但它竟然能工作。"【8】谁从编程 Agent 获益最多Calvin 认为越资深的工程师获益越大。因为 Agent 擅长把想法变成代码执行，如果你能用几句话准确描述你想要什么，就能把那些你一直想改但没时间改的东西批量派出去。他还认为更有"管理者气质"的工程师获益更大。"我们需要给 Agent 做上下文管理，但我们也需要给人类做上下文管理。"初创公司和大公司的差异也很明显。初创公司没什么可失去的，会把编程 Agent 推到极限。Calvin 预测一个奇怪的场景：一个人的团队做出的原型，可能比对面那个十人团队做得更好。Garry Tan 还提了一个观察：Paul Graham 的经典文章"Maker Schedule vs Manager Schedule"正在被改写。过去写代码需要先花几个小时把所有代码关系装进脑子，十分钟的碎片时间根本不够。现在 Claude Code 帮你维护上下文，碎片时间也能有产出。创造者也可以像管理者一样碎片化工作了。【9】安全与训练数据安全方面，Calvin 分享了 OpenAI 内部的故事。每次发布新模型都要过安全审查。他们团队的 PM Alex 做了一个实验：创建一个 GitHub Issue，里面放了一个很明显的 prompt injection，然后让模型去修这个 Issue。结果注入立即生效。所以 OpenAI 对沙箱非常谨慎：所有代码在沙箱中运行，不碰机器上的敏感文件，严格管理密钥。训练数据方面，Codex 对 Python 单体仓库特别好，这"恰好"就是 OpenAI 内部代码库的形态。Garry Tan 注意到问题不是模型本身对 Ruby 不行，而是 Codex 的沙箱环境不支持 Rails 需要的特定方式访问 Postgres。不是模型的问题，是"模型外面那层壳"的问题。---Calvin 在对话中反复回到一个核心判断：编程 Agent 的竞争力不在于模型有多聪明，而在于上下文工程做得多好。另一个贯穿的线索是角色转变：最好的编程 Agent 用户看起来越来越像管理者。他们不写代码，而是判断什么该做、什么风格好、哪些地方需要人类介入。Anthropic 的"人类工具"路线和 OpenAI 的"通用智能"路线哪个最终胜出，Calvin 不确定。但他的行动选择说明了一些东西：造过 Codex 的人，每天用的是 Claude Code。访谈来源：YC Lightcone 播客

89. 【50条Claude Code实战心法：从入门到精通的完整指南】花了一整天研读Anthropic最新发布的Claude Code最佳实践文档，结合个人实战经验，整理出这份终极指南。+ 基础心法任务描述永远放在最前面，重要指令置顶。这听起来简单，却是大多数人忽略的细节。给Claude一个自我验证的方式，比如测试用例、截图或预期输出。这是提升效果最立竿见影的一招。推荐的提示词结构：角色 + 任务 + 上下文。简洁有力，屡试不爽。工作流程遵循“先探索，再规划，后执行”。可以先用其他大模型做调研，进入Plan Mode规划，最后切回正常模式写代码。假设Claude对你的项目一无所知，把它需要的信息全部告诉它。用﹫符号链接文件、数据和图片，提供丰富的上下文。运行/init可以为当前项目生成一个CLAUDE.md模板文件。+ 项目与技能管理用项目级指令定义长期行为，避免重复提示。编辑Memory标签精确控制Claude应该记住或忽略什么。把重复性工作流转化为Skills。一个取巧的方法：贴一个优秀输出，让Claude把它变成可复用的Skill。甚至可以上传截图让Claude复刻，这是创建高质量Skill的捷径。定期清理memory、文件和指令，防止项目漂移。不相关的工作流要分开项目，避免上下文污染。推荐两个Skills资源库：skillsmp.com收录了8万多个Skills，mcpservers.org/claude-skills提供即插即用的Skills。+ 冷门但实用的技巧用其他大模型规划项目、生成高级提示词，再交给Claude Code执行。这个策略还能节省Plan Mode的token消耗。在.claude/agents/目录下定义专门的子代理，让Claude把特定任务委派出去。让Claude根据你预设的成功标准给自己的答案打分。运行/plugin浏览插件市场，无需配置即可扩展能力。大型项目可以让Claude先采访你。用一个简短提示开始，让Claude通过AskUserQuestion工具向你提问。发现Claude跑偏时立刻纠正，按ESC中断操作。/clear开启干净会话，双击ESC或/rewind打开检查点菜单。可以运行多个并行会话：Claude Desktop管理多个本地会话，每个会话有独立的工作树；Claude Web在Anthropic的云端隔离虚拟机中运行。+ 调试与错误处理只重跑出错的步骤，不要重新生成所有内容。让Claude故意复现错误来理解问题本质。回滚到上一个正常的提示词，逐步重新应用修改。CLAUDE.md太长会适得其反，重要规则被淹没。解决方案：无情地精简，如果Claude本来就能做对的事，删掉那条指令。常见错误：一个任务没完成就问不相关的问题，再回到第一个任务。上下文被无关信息污染。解决方案：不相关任务之间用/clear。连续纠正两次还是错的话，/clear后写一个更好的初始提示词，把学到的教训融入进去。上下文窗口填满后，Claude可能开始遗忘早期指令。参考官方文档减少token消耗：code.claude.com/docs/en/costs﹟reduce-token-usage+ 进阶资源把Notion数据库连接到Claude，存储常用提示词。使用claude --dangerously-skip-permissions跳过所有权限检查，适合修复lint错误或生成样板代码这类安全的自动化工作流。Hooks适合那些必须每次都执行、零例外的操作。推荐资源：Anthropic官方学习资源anthropic.com/learn，Claude Code最佳实践文档code.claude.com/docs/en/best-practices，GitHub上的superpowers仓库github.com/obra/superpowers。最后一条忠告：慢即是快。尤其是构建严肃的工作流时，规划、规划、再规划，然后才是执行。#How I AI#x.com/aiedge_/status/2014740607248564332

90. Claude Code真的那么厉害吗？

91. Claude全面禁中国企业？别怕，国产模型够顶！ #大咖观察 #Claude #马斯克 #红衣聊AI

92. 盘点一周AI大事(1月25日)｜Agent进化，24小时打工开源视频制作Remotion Skills爆火 AI编程开无限画布插件Pencil 爆火开源个人AI助手Clawdbot爆火，7成24小时给你打工 Claude Excel插件更新 Runway上线最强视频模型Gen 4.5 字节开源视频参考模型OminiTransfer 字节发布最强数字人直播模型FlowACT R1 阿里开源最强文本转语音模型Qwen 3 TTS #AI新星计划 #抖音知识年终大赏 #AI #OpenAI #AIGC

93. 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

94. 很多人好奇 Claude Code 为什么选择从终端起步，而不是做一个有漂亮 UI 的桌面应用。Boris 的解释很实在：因为快，做终端不用做 UI，一个人也能把东西先跑起来。但有意思的是，这个最初因为资源限制做出的选择，后来反而成了产品的一个核心优势。//@岳阳明:转发微博

95. 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#

96. 大型 codebase 如何用好 Claude Code？第一层：spec 文件是地基每个模块、每个功能，都要有对应的 spec 文件。不是让你写文档——而是给 Claude Code 划定工作边界：这个模块是干什么的、有哪些约束、什么情况算完成。有了 spec，Claude Code 就不会在你改 A 的时候顺手动了 B。没有 spec，它会用"它认为合理"的逻辑推断——而这个推断大概率跟你想的不一样。第二层：registry 文件体系——给 Claude Code 一个"世界观"光一个 CLAUDE.md 不够，大项目需要一整套 registry：1. plan-registry.md：当前在推进什么、优先级是什么2. spec-registry.md：各模块规格入口，Claude 改代码前必须先查3. development-registry.md：正在开发中的模块状态4. test-registry.md：测试范围和覆盖要求5. validation-registry.md：验收标准，什么叫"完成"关键认知转变：这不是给人看的文档，是 Claude Code 的项目地图。只要你每次任务后让它更新对应的 registry，它就能在大型 codebase 里持续、可靠地工作——不需要每次重新交代上下文。第三层：任务拆细，session 保持聚焦不要让 Claude Code 一次处理太多文件。任务越大，上下文越长，越容易"跑偏"。正确姿势是：一个 session 只做一件明确的事，做完就结束，下一个任务新开 session。#HOW I AI# #程序员#

97. 【Claude Code中文教程：10万字免费指南助你掌握AI编程新范式】一份专为开发者打造的Claude Code完整学习资源正式上线，从零基础到构建自定义AI智能体，全部免费开放。 + 这份教程解决什么问题？当AI编程助手成为开发者标配，真正的挑战不是“会不会用”，而是“能不能用好”。这份教程正是为此而生——帮助开发者系统掌握Claude Code，实现开发效率的质变。 + 九大核心模块，循序渐进 1. 基础入门：概述、安装配置、基础使用 2. 命令体系：CLI命令、标志说明、斜杠命令、自动化集成 3. 交互与工具：交互模式详解、工具调用集成 4. MCP协议：模型上下文协议的配置、管理与高级应用 5. 技能系统：从原理到实践，手把手教你开发自定义技能 6. 插件开发：从基础到高级的完整插件开发指南 7. 编程实战：代码生成、智能工作流、高级Agent功能 8. 技术原理：Agentic AI核心技术、架构解析、构建编程Agent 9. 企业部署：云集成、网络安全、LLM网关等企业级方案 + 三个值得关注的亮点 - 上下文感知编程：让AI理解整个代码库架构，提供深层建议而非简单补全 - 本地优先隐私保护：代码仅在授权上下文中运行，不用于公共模型训练 - 无缝CLI集成：在终端中实现AI结对编程，不离开熟悉的开发环境对于想深入理解AI编程工具工作原理、或计划构建自己编程Agent的开发者，这份教程提供了难得的系统性学习路径。 claudecode.tangshuang.net

98. 回复@混蛋不要让你的BPM掉下来啊啊:如果你想接国产模型，推荐你用 VSCode 的 Claude Code 插件，也是可视化界面，能接国产模型，但是怎么接得自己找一下教程//@混蛋不要让你的BPM掉下来啊啊:请问功能和命令行有区别吗？可以可以换成国产模型嘛

99. 刚刚，Claude实现「永久记忆」！官方还没上线，大神已玩疯

100. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

101. Anthropic发布Claude Code Security，全球网络安全股应声暴跌

102. 卧槽牛P了Anthropic 推出 Claude Cowork 大众版 Claude Code为了让普通用户（不仅是开发者）也能像使用 Claude Code 那样，操控电脑里的文件进行工作和执行任务。他们基于 Claude Code 的底层能力，重新设计了一个更直观、更简单易用的版本：CoworkCowork 的核心机制：Claude 拿到“动手权”你可以让 Claude 访问你电脑中的一个文件夹。一旦你授权，它就可以在那个范围内：读取文件：看懂里面的内容；编辑文件：修改或补充；创建文件：从零生成新的文档；整理文件：例如自动分类、重命名、清理下载文件夹。举个例子：你有几十张发票截图散落在下载文件夹里，Cowork 可以识别这些截图中的文字，提取出金额和日期，再帮你生成一份 Excel 表格列出所有支出。和普通 Claude 聊天有何不同？普通 Claude 是“对话式”的，它只会输出文本回答。Cowork 则是“执行式”的：它会真正动手完成任务。比如你说：“请帮我整理这个资料夹，把文档按年份和主题分类。”Claude 会：克劳德会：制定一份行动计划；通知你它将要执行的步骤；逐步完成；期间实时汇报进度；等待你确认下一步。这让它的体验更像与一个“能干事”的同事协作，而不是一个聊天机器人。详细：网页链接互联网的那点事的微博视频

103. Claude Code 新增"自动记忆"功能 Anthropic 为其命令行编码工具 Claude Code 上线了自动记忆（Auto Memory）功能。开启后，Claude 会在工作过程中自动记录项目中学到的上下文：比如构建命令、调试技巧、代码风格偏好、架构要点等，并在下次会话中自动调用，不需要用户手动记录任何东西。此前 Claude Code 已经支持 CLAUDE.md 文件，但那是用户写给 Claude 的指令。新增的 Memory.md 则相反，是 Claude 自己维护的"笔记本"。用户也可以直接告诉 Claude"记住我们用 pnpm 而不是 npm"，它就会写入记忆文件。技术细节上，每个项目的记忆存储在本地目录 ~/.claude/projects/ 下，会话启动时自动加载 MEMORY.md 的前 200 行，更详细的内容按需读取。该功能默认开启，可通过 /memory 命令或配置文件关闭。这个功能解决的是开发者反复向 AI 解释项目背景的痛点：用得越久，Claude 对项目越熟悉。相关文档：网页链接宝玉xp的微博视频

104. 新手如何用Claude Code实现代码自动审查和批量文件处理？

105. Claude Opus 4.6 刚发布就用 Claude Code 写项目，有哪些要注意的吗？

106. 一个月，259个PR，497次提交，4万行代码增加，3.8万行删除。每一行，都是AI写的。这条推文作者是 Claude Code创建者Boris Cherny。2024年9月，他把Claude Code当副业项目做了出来。用他的话说，完全没想到这东西能长成今天这样：成了无数工程师的核心开发工具，用途早就超出了写代码，运维、研究、甚至非技术场景都有人在用。他用了两个词形容这项技术：alien and magical。外星的，魔法的。有意思的是对比。一年前，Claude连生成一条bash命令都经常出转义错误，跑几秒钟、几分钟就断了。那时候只是隐约看到一点苗头：这东西以后也许能派上大用场。注意这个“隐约”。技术的早期形态往往让人低估它的潜力。就像你第一次看到砖头大的大哥大，很难想象二十年后它会变成你手里的智能手机。快进到今天。Boris晒的数据是30天的产出：259个PR，497次提交，近8万行代码变动。全部由Claude Code加上Opus 4.5模型完成。而且Claude现在可以连续跑几分钟、几小时、甚至几天（用Stop hooks机制）。从几秒到几天。这个时间维度的变化，比任何功能更新都说明问题。Boris说：Increasingly, code is no longer the bottleneck. 代码越来越不是瓶颈了。以前做软件，想法便宜，实现贵。你有一个点子，变成可运行的代码需要大量时间和人力。现在这个成本在急剧下降。那瓶颈移到哪了？移到了想清楚要做什么、怎么做。移到了判断和决策。移到了对问题的理解和定义。换句话说，软件工程的重心正在从“执行”向“思考”迁移。当然，Boris作为创建者，晒这组数据有宣传的成分。而且量大不等于质量高，一个月8万行变动是什么性质的工作，维护成本怎么样，他没说。但即便打个折扣，这个趋势是真实的。AI编程工具在过去一年的进化速度，确实让人意外。Boris最后说：Software engineering is changing, and we are entering a new period in coding history. And we're still just getting started.软件工程正在改变，我们进入了编程史的新纪元。而且我们才刚刚开始。这话听起来像营销，但越来越像事实。

107. 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。

108. 在claude.md里面加入这段话，让Claude Code为你创建一个专属的项目解析文件，秒变 Claude Teacher。附图是CC为我的ai-demo生成的md文件，可以试试看效果～ "For every project, write a detailed FOR[yourname].md file that explains the whole project in plain language. Explain the technical architecture, the structure of the codebase and how the various parts are connected, the technologies used, why we made these technical decisions, and lessons I can learn from it (this should include the bugs we ran into and how we fixed them, potential pitfalls and how to avoid them in the future, new technologies used, how good engineers think and work, best practices, etc). It should be very engaging to read; don't make it sound like boring technical documentation/textbook. Where appropriate, use analogies and anecdotes to make it more understandable and memorable." #HOW I AI# #程序员#

109. 「Github一周热点99期」提升ClaudeCode效率10倍的工具？

110. Claude Code/Cowork 迭代还真快，小龙虾🦞的定时任务也学过来了。现在有了远程操控 /remote-control 和定时任务，🦞的大部分任务都可以做了。Anthropic 的桌面工具 Cowork 新增了"定时任务"功能，用户可以让 Claude 在指定时间自动完成重复性工作——比如每天早上生成简报、每周更新表格、每周五准备团队演示文稿。Cowork 是 Anthropic 今年推出的桌面端 AI 助手，面向非开发者用户，主打本地文件处理和任务自动化，目前支持 macOS 和 Windows，处于研究预览阶段，所有付费 Claude 用户均可使用。除了定时任务，这次更新还带来两个变化：一是上线了插件系统，为 Cowork 增加设计、工程、运营等垂直领域的专业能力；二是在侧边栏新增了自定义面板，把插件、技能和外部连接器的管理集中到一处。简单说，Cowork 正在从一个随叫随到的助手，变成一个能自己按时干活的自动化工具。这个方向和 AI Agent 的大趋势一致——不只是回答问题，而是主动替你完成工作流。宝玉xp的微博视频

111. Claude Code官方推出的入门课程，免费！有空补学习一下内容包括：1.使用 Claude Code 的核心工具进行文件操作、命令执行和代码分析。2 通过 /init、Claude.md 文件以及 (at) 引用来高效管理上下文。3. 利用多种快捷键和命令来控制对话流程。4. 在需要更深入分析的复杂任务中启用 Plan Mode 和 Thinking Mode。5. 创建自定义命令，用于自动化重复性的开发工作流。6. 通过 MCP 服务器扩展 Claude Code，引入浏览器自动化等能力。7. 配置 GitHub 集成，实现自动化的 PR 审查和 Issue 处理。8. 编写 hooks，为 Claude Code 添加额外的行为和能力。访问：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action#HOW I AI# #程序员#

112. 在本地一台全新的Windows和两个云端部署了龙虾，确实出现了经常不可用的情况，最稳定的竟然是家里的那个本地部署。现在上手的门槛还是比较高，哪怕是安装上了，再去找插件、安装插件，都需要一定的基础。更别提对自己龙虾的运维了。如果你本地有VS Code加Claude ，倒是可以用它来帮你去优化本地龙虾

113. 真要做一个自动化写作的 Agent，工作流可能更合适，毕竟步骤相对固定，成本也会更低，Claude Code 可以在中间做工具用，另外 Claude Code 写作能力不一定很好，需要搭配不同的模型组合使用效果更佳。AI 写出来的内容质量，主要取决于 2 点：1. 你提供的上下文质量2. 模型能力然后才是提示词水平这篇文章好是因为这个访谈质量好，提供了优质上下文内容，否则很难写出来好的结果。就好比你现在让模型去翻译，大部分时候如果原文不错，翻译结果也会不错，如果原文不行，翻译不出来好的内容。这种拿现有资料去重写的，也是类似一种语言的翻译，是大模型所擅长的。

114. 「Github一周热点98期」AI文档检索框架、微软最新TTS、Claude Code 记忆插件、自动化备份、 jellyfin和linux桌面环境

115. Claude Code 重大更新：支持一键原生安装，彻底别了 Node.js

116. Claude Code超详细教程

117. OpenCode vs Claude Code

118. Claude Code中转站-国内开发者的救星

119. Claude Code 一键启动 + 自动安装，我做了个图形化工具解决终端痛点

120. ClaudeCode 重大更新：支持一键原生安装，附国内使用配置方式！

121. 【干货】这些Claude Code使用技巧对你应该有用

122. OpenCode: Claude Code开源平替

123. 我把新版Claude Code的上手门槛降到小学二年级，有豆包就行

124. Claude Code 深度实战：当最强编码模型遇上技术债，我悟出的残酷真相

125. 在国内如何无障碍使用Claude？Claude Code中转站全方位指南

126. 接入最近爆火的Claude Code 太难了？用 API 聚合平台轻松解决

127. Claude Code 编程助手用起来真香

128. 亲测有效：Windows上使用 Claude Code 超详细安装指南

129. Claude Code自动化指南：为什么你装了Claude Code却只会发呆？

130. Claude Code 超详细安装指南，小白直接抄作业

131. 【教程系列】Claude code一键注册安装使用教程 | 国内可用

132. 三款主流AI编程工具对比：ClaudeCode、Antigravity、Codex

133. 四款vibe coding软件的核心特点和比较

134. 2026年了还在用npm装Claude Code？一条命令搞定三件套（胎教级）

135. claudecode安装教程（win/mac)

136. 告别天价账单！Claude Code低成本使用指南

137. 不会用命令行？Claude Code图形化界面完全指南

138. ClaudeCode完全指南：15个实用技巧效率翻3倍（3000字干货）

139. 使用 Claude Code 前，你需要了解的几个基本概念

140. [图文] 手把手教你Windows安装ClaudeCode，接入方舟CodingPlan的kimi-k2.5和glm-4.7

141. CLAUDE CODE快速上手实战指南

142. Claude Code 小白完全入门指南：安装以及配置各种中转站

143. Claude Code 从0到1入门指南

144. 【Claude中转站】Claude Code在国内如何使用？

145. 2026年最全 Claude Code 安装攻略

146. claude code

147. 纯小白入门Claude code教程

148. 0基础新手，带你四步完成Claude Code安装配置🔧 Claude code小白一键安装配置方案，同时适配Windows/Mac #ai工具 #Claude #Claudecode #ai提效

149. 新手装 Claude Code 最容易踩的5个坑

150. 国内终于能流畅用Claude Code了！

151. 零基础保姆级教程：安装与配置 Claude Code

152. OpenCode与ClaudeCode的简单对比

153. Claude Code正式发布VS Code扩展

154. 【GitHub每日速递 251014】Claude Code：用自然语言命令让编码快到飞起！

155. 【新版】ClaudeCode安装教程（0基础适用）用过ClaudeCode的都知道，它的代码质量是真的强！比市面上其他AI编程工具高出一个维度。但是！很多人都卡在了安装这一步... 今天就来个终极教程，Windows/Mac都有对应方案，我看谁还用不上ClaudeCode的。 #claudecode #ai编程 #cursor #claude

156. Claude Code与Codex深度对比

157. Claude Code 使用指北

158. Claude Code 作者是如何使用 Claude Code 的？

159. 【2026 最新版】别再折腾了！2026 最新 Claude Code 在 Windows 11 上的完美部署方案：从零到一实现 VSCode 可视化编程

160. Claude Code 安装 + 国产大模型配置保姆级教程

161. 【AI编码】Claude Code是什么？如何安装和使用Claude Code｜小白Claude Code使用教程与完整指南

162. Claude安装与配置指南

163. 使用两个月的 Claude Code ，总结下我的最佳实践

164. AI辅助编程工具Claudecode入门教程，手把手教，小白也能学会

165. 0基础在Mac装好开发环境：Homebrew + Claude Code（含踩坑全记录）

166. 从零开始：Claude Code 本地部署与 API 接入教程

167. Claude Code 全面介绍及与 Cursor、Augment Code 对比分析

168. 小白教程 Claude Code安装和配置接入

169. Claude Code vs Open Code 终极对比：该选开源自由还是商业稳定？

170. Claude code 安装指南

171. #Claude Code 新手7个使用清单

172. Claude code免费体验+安装方式，对接国产大模型，Node + 配置教程

173. 终于不是终端了。用在终端里面运行 Claude Code了 Claude 桌面客户端现在支持在本地运行Claude Code 如果你想用 Claude Code但不喜欢用终端命令行现在可以直接在 Claude 桌面客户端里本地使用 Claude Code，不需要再开终端了。具体操作步骤就是： 1️⃣ 下载 Claude Desktop（桌面版应用） 2️⃣ 打开软件左侧边栏，找到并打开 “Code” 开关 3️⃣ 选择一个本地文件夹，让 Claude Code 获得这个文件夹的访问权限 4️⃣ 然后直接输入你的需求提示，Claude 就会在这个文件夹里帮你写代码 / 运行 / 修改一句话： 👉 现在 Claude Code 可以像 VS Code 插件一样用，而且是图形界面，本地代码、无需命令行，更适合不爱折腾终端的人。#cloudecloud #ai写代码 #ai编辑器 #ai #效率

174. 草履虫级教程！Claude Code 安装指南

175. 2026最新Claude Code国内使用完全指南｜告别封号、验证难题

176. 如何在国内稳定使用Claude Code：从API配置到MCP扩展的完整方案

177. OpenCode 与 Claude Code 应选择何种AI编程助手

178. claude code初学指南

179. 有了 OpenCode，我再也不用担心 Claude Code 使用不了了

180. Claude Code 解读：功能、对比与从零开发实战

181. 在 Windows & macOS 上安装 Claude Code，并使用第三方 Key 的完整教程

182. 4 步搞定 Claude code 搭建！小白也能轻松上手

Claude Code值得普通用户尝试吗？1000+真实观点大PK

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