4天干完10周活：AI高效执行日程表_办公软件

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6. 我觉得，真正有创意有想法的创作者无需多虑，AI替代的是最基础的那批“创作者”，如果对自己的创意想法有信心，AI只是工具，不会把自己替代。但AI把从业门槛拉高了。比如初学者本来可以创作一些“大路货”来给自己涨经验，边活边学边进步，以后这种机会少了，因为这些活已经被AI干了。任何的创意工作以后对人的要求，起点就很高了。//@韩路:说实话，我非常焦虑，实拍越来越无意义，并且这玩意按周迭代。我司有个专门研究AIGC内容生成的团队，专职研究这个，跟不上技术发展，没有稳定技术，本周刚研究完，下周就变了，太可怕了。3年后，几乎没有实拍了，实拍变成很奢华的事，真人实拍IP如果没有绝顶绝活将会被虚拟人IP完全干死。我只希望那时候，还有个虚拟IP人物也已经出名，他叫：韩路。

7. 所有玩龙虾的，或者初学龙虾的都可以收藏这个网站，它会一步一步教你怎么把 AI 从“回答问题”，升级成“帮你处理日常事务”。·你会知道，哪些事情最适合交给 AI，比如提醒、总结、整理、监控、自动化重复任务。·你会对未来真正有用的 AI 产品有判断力，不再只看“会不会写文案”。记住，在搜索框里跟AI说两句不叫玩AI，而是把AI训练成自己的系统。（网站见评论区）#OpenClaw爆火#

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20. “Skills 不就是脚本套个壳吗？我十几年前就玩 AutoIt 了”图文版：网页链接程序员看到 Agent Skills，很多人第一反应是：“这不就是脚本换个壳吗？我用 Python 半小时就能写出来，还更稳定。”比如：> 我怎么觉得现在 skills 炫耀的功能，基本上我很快就可以用 Claude Code 手搓一个 Python 程序完成了，而且更稳定、更快、随时可调整订制。当然 Skills 把和 AI 的互动简化了，不过我觉得它增加的不确定性、控制力弱、延迟等问题，超越了它带来的好处。还有更直接的：> 就他妈一堆自动化的 bat shell 脚本，JB 吹上天。吐了。我十几年前就玩 AutoIt 了。拿部分场景来比功能，确实不算错。但把 Skills 等同于脚本，就像把智能手机等同于能打电话的计算器，功能有重叠，本质变了。【1】脚本和 Skills 到底差在哪？先说定义。脚本：你写一段代码，告诉电脑先做 A，再做 B，最后做 C。固定动作，按步执行，遇错停下等你。Agent Skills：给 AI Agent 的技能包。核心是一个 SKILL.md 说明文档，写清楚什么情况该用、怎么做更专业、哪些步骤要调代码。还可能引用其他文档或脚本。Agent 读懂之后，自己决定该不该用、怎么用。三个关键差异。**1. 脚本对 Skills 不是必须的。** 比如我做了一个“宝玉写作风格”的 Skill，只有一个 SKILL.md，写清楚风格要求，没有任何脚本。这活你让脚本做，还真做不了。**2. Skill 里的脚本是 Agent 在调度。** 传统脚本：你写代码 → 你调用 → 遇到问题停下来等你。Agent + Skills：你说目标 → Agent 理解 → Agent 调用 → 遇到问题 Agent 自己解决。拿处理 PDF 举例。缺 pdfplumber 库？脚本报错退出，Agent 自己装一个。PDF 格式有问题？脚本报错退出，Agent 换个解析方式。代码有 bug？脚本报错退出，Agent 读报错信息，改代码重跑。相当于你电脑上配了一个 AI 程序员，能看懂报错、装依赖、改代码、调试。**3. Skills 用自然语言编排工作流。** 脚本用 if-else、for 循环、try-catch 编排，你得把思路翻译成代码。Skills 用自然语言：什么情况下用、注意什么、出错怎么办。这降低了门槛。以前只有程序员能写自动化，现在产品经理、运营、设计师，需求说得清楚就能做。也提高了灵活性。比如我写了个“文章配图”的 Skill，不用代码判断文章类型，只在 SKILL.md 里写：配图服务于内容理解，技术内容优先流程图，观点内容优先概念图。Agent 自己判断当前文章该用哪种。【2】确定性的事交给代码Skills 和脚本不是二选一。确定的事让代码做，不确定的让 Agent 做。我的写作工作流里有个格式化步骤：中文引号换全角、中英文之间加空格。规则明确，我写了个脚本。AI 润色完文章后自动调用，比让 AI 做更稳定，成本也更低。怎么判断该用哪个？想想银行柜台和项目经理的区别。银行柜台：每一步有标准动作，合规严格，输出必须可预测。这种场景用脚本，Agent 反而添乱。项目经理：需求模糊，步骤随时调整，中间冒出各种意外。这才是 Agent 的舞台。【3】为什么 Skills 突然火了？在 Agent Skills 之前，我就是脚本自动化爱好者，写了不少小工具。但有两个问题一直没解决。**写脚本的成本不低。** 我是专业程序员，也没写太多自动化脚本，因为把想法变成代码太繁琐。现在借助 Agent，几句话就自动搞定了。非程序员更是直接受益，就好比《哈利波特》里麻瓜突然获得了魔法。以前自动化是少数“魔法师”的专利，现在人人都能做。**分享脚本的成本更高。** 我的脚本很少分享，因为基本只有自己能用。写兼容代码和文档的成本太高，不值得。现在不一样了。我的 baoyu-skills 刚发布时很多在 Windows 下跑不顺，但网友运行时 Agent 会主动修复兼容问题。热心网友还把修改提成 PR，帮到了更多人。Skills 的进化也快。一方面背后的 Agent 模型在不断变强。另一方面，Skills 的反馈循环短得多。传统软件要走产品经理 → 开发 → 测试的长链条，用户拿到可能不是想要的。Skills 是每个人量身定制，一边用一边改，Agent 知道全部上下文，遇到问题马上定位，根据反馈实时调整。【4】“苦涩的教训”强化学习之父 Rich Sutton 在 2019 年写过一篇著名文章《The Bitter Lesson》。核心观点：70 年人工智能研究证明，通用方法最终总是赢。他回顾了国际象棋、围棋、语音识别、计算机视觉的历史，发现一个规律：研究者试图把专家知识硬编码进系统，短期有效，长期却停滞甚至阻碍进步。真正的突破来自让机器自己搜索和学习。脚本是“把你的思考过程固化成代码”，Skills 是“告诉 AI 目标和约束，让它自己想办法”。前者是 hard-coded，后者是 learned。“我十几年前就玩 AutoIt 了”，没错。但今天变了：AI 能理解自然语言、能动态规划、能从错误中学习。【5】别忘了安全Skills 把脚本加说明书打包分发，本质上是新的依赖生态，新的攻击面。恶意 Skills 可能引入漏洞、诱导外联，甚至数据外泄。只装可信来源的 Skills，装之前审计文件和脚本内容。【6】真正的分野“我用 Python 半小时就能写出来”，没错。但写完只有你能用，你愿意花时间写文档、做兼容、处理边界情况吗？大概率不愿意。“十几年前就玩 AutoIt 了”，也没错。但十几年过去了，AutoIt 还是那批人在用。Skills 的意义不在于能做什么新事情，而在于谁能做这些事情。以前自动化是程序员的特权，现在是每个人的工具。以前写脚本要考虑十几种边界情况，现在 Agent 帮你兜底。以前分享脚本是技术输出，现在分享 Skills 是知识传递。程序员看 Skills 觉得没技术含量，就像厨师看预制菜觉得没灵魂。但餐饮业的变革不是让每个人都变成厨师，而是让不会做饭的人也能吃上还不错的菜。Sutton 那篇文章叫“苦涩的教训”。苦涩在哪？研究者花几十年精心设计的专家系统，被暴力计算加通用学习碾压了。那些精巧的领域知识、引以为傲的工程技巧，在算力和数据面前不值一提。你花十年练就的脚本技巧，可能正在被一种你不太看得上的新范式取代。承认这一点确实苦涩，但早点看清楚，总比后知后觉强。

21. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

22. 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

23. 除了写代码，Claude Code还能干什么？根据网上的讨论，Claude Code早就超越了"AI编程工具"的定义。那么大家都用CC来做什么呢？按照点赞排序如下：1. 第二大脑管理 — Obsidian + Claude Code用Claude Code自动化处理Obsidian笔记。具体场景：- 定期运行脚本，自动从邮件/RSS/剪贴板导入笔记- 用Claude Code分析你的笔记库，找出"孤立笔记"（没有backlink的）- 自动补充缺失的笔记关联（比如提议"这篇技术笔记应该链接到那篇概念笔记"）- 生成笔记索引和目录（特别是对大型笔记库）- 定期清理过时信息，标记需要更新的内容一个用户说："我的笔记库从700个笔记扩展到3000个，Claude Code帮我维护整个知识库的一致性，这省了我几个月的手工整理时间。"2. Git Changelog 自动生成"读取我最近30个commit，生成结构化的changelog——分类为feature/bugfix/chore，并自动提取关键改动描述"可以：- 自动格式化commit message- 识别breaking changes- 生成给产品经理的中文总结（"这个版本新增了啥"）- 甚至能识别"这个fix其实解决了用户complaint 123"3. Markdown 文档处理比想象中强大：- 批量转换markdown格式（比如"把所有二级标题改成三级"）- 自动检查文档一致性（检查"所有API文档是否都有example"）- 生成目录和索引- 文档中提取数据（比如"从所有README里提取dependencies列表"）- 翻译（用Claude Code把英文文档翻译成中文，保持markdown格式）4. 数据分析和处理很多人用Claude Code来：- 处理CSV/JSON数据（清洗、转换、聚合）- 生成数据可视化代码（matplotlib/plotly）- 自动统计报告（"给我一份月度销售分析"）- 从非结构化数据中提取信息一个产品经理用户："我用Claude Code处理用户反馈csv，自动分类为feature request/bug/improvement，然后生成热度排名。这个本来需要半天，现在5分钟。"5. 配置文件生成和管理- Docker/K8s/Terraform配置自动生成- 环境变量配置管理- 基础设施即代码(IaC)的模板生成- 自动化配置迁移（比如"从Docker Compose转到K8s manifests"）6. 内容创作辅助不少创意工作者用Claude Code：- 博客/文章自动排版和格式化- 从原始笔记生成完整文章- 自动为文章生成SEO元数据- 批量生成social media copy一个技术博主说："我在Claude Code里一次性上传10篇原始笔记，它能自动：1) 统一风格 2) 补充缺失的章节 3) 生成meta description 4) 创建twitter/linkedin版本。我节省了2小时/周的编辑工作。"7. 系统管理脚本虽然是"编程"，但超出了传统代码编写：- 自动化部署脚本- 日志分析和告警- 系统监控脚本- 批量文件处理8. 学习工具意外的使用场景：- 生成练习题目（从教材中提取核心概念，生成对应练习）- 代码示例生成（"给我5个递归的例子，从简单到复杂"）- 学习路线规划（"我想学Machine Learning，给我3个月的学习计划"）- 作业检查（虽然controversial，但有学生用Claude Code检查自己的作业逻辑）原文讨论：www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1rtesrr/#HOW I AI# #程序员#

24. Obsidian 打造AI化神经中枢：10个在用工作流分享搭配Claude Code｜Codex｜WorkBuddy｜OpenClaw

25. 很多人问我：现在做AI创业，到底还有没有机会？其实机会很大，但试错的空间正在被快速压缩。#大咖观察 #红衣聊AI #创业 #AI创业 #人工智能技术

26. 翻遍Claude Code泄露的50万行代码，我终于发现了它好用的秘密

27. 用 Claude Code 的 Hook + Skill，实现每次任务完成后自从 commit 提交变更我用 Git 管理所有写作内容，文章、素材、提纲、草稿，全在仓库里。问题是我经常忘记提交。写完一篇文章，润色完，发布了，然后就去忙别的了。过几天一看 git status，十几个文件的变更堆在那里，完全不记得哪次改了什么。Git 本来是用来追踪每一步修改的，结果变成了一个大杂烩的快照工具。现在我用 Claude Code 跑写作流程，从素材分析到成稿发布基本都交给它。既然每次任务它都在改文件，能不能让它改完就自己提交？两个机制配合就解决了。【1】Hook：任务结束时的拦截器Claude Code 支持 Hook 机制，在特定事件（会话开始、工具调用前后、任务结束等）发生时自动执行脚本。思路和 Git Hook 类似，但挂在 Claude Code 的生命周期上。我在项目的 .claude/settings.local.json 里配了一个 Stop Hook，每次 Claude Code 准备结束任务时触发：```json"hooks": { "Stop": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "\"$CLAUDE_PROJECT_DIR\"/.claude/hooks/auto-commit.sh" }] }]}```脚本做的事很简单：检查工作区有没有未提交的变更（新文件、修改、删除），如果有，就阻止 Claude Code 停下来，告诉它“你还有活没干完，去提交”。核心逻辑就这几行：```bashif git diff --quiet && git diff --cached --quiet && \ [ -z "$(git ls-files --others --exclude-standard)" ]; then exit 0 # 没变更，正常结束fi# 有变更，拦住它echo '{"decision": "block", "reason": "检测到未提交的变更，请调用 /commit 技能提交更新。"}'```还有个细节：提交本身也会触发“任务结束”，不处理就无限循环。脚本用 stop\_hook\_active 标志跳过二次触发。【2】Commit Skill：让提交有意义Hook 只管拦截，具体怎么提交靠 Commit Skill。Skill 是 Claude Code 的技能模块，放在 .claude/skills/ 目录下，用 SKILL.md 定义工作流程。name 字段自动变成 /slash-command，手动或自动都能触发。相当于一份操作手册，告诉 Claude Code 遇到特定任务该怎么做。我的 /commit 技能定义了这些规则：* 先分析变更文件的路径，判断改的是文章、技能配置还是代码* 按主题分组提交，不把所有东西塞进一个 commit。比如改了两篇文章，就分两次提交* 自动生成中文 commit message，格式固定：文章用“添加/润色/更新 + 主题”，代码用“优化/修复 + 功能”* 明确指定提交文件，避免 git add . 这种粗暴操作，排除临时文件和备份文件这样 git log 里看到的是：```42257b3 添加 Amodei NYT 访谈整理文章c4eee96 添加 Peter Steinberger OpenClaw 访谈整理文章e2a01da 润色 Suleyman FT 专访文章```每条都说得清楚这次改了什么，不是那种“update files”或者“misc changes”的垃圾信息。两个机制的配合：Hook 当守门员，保证没有变更被遗漏；Skill 当执行者，保证每次提交都有意义。我再也不用惦记提交这件事了。***附录：完整配置【A】Hook 脚本文件路径：.claude/hooks/auto-commit.sh```bash#!/bin/bash# Stop hook: 任务完成后自动检测未提交变更并触发 commit skillINPUT=$(cat)STOP_HOOK_ACTIVE=$(echo "$INPUT" | jq -r '.stop_hook_active // false')# 防止无限循环：commit 后再次触发时直接放行if [ "$STOP_HOOK_ACTIVE" = "true" ]; then exit 0fi# 检查是否有未提交的变更cd "$CLAUDE_PROJECT_DIR" 2>/dev/null || exit 0# 检查工作区是否有变更（已修改、新文件等）if git diff --quiet 2>/dev/null && git diff --cached --quiet 2>/dev/null && [ -z "$(git ls-files --others --exclude-standard 2>/dev/null)" ]; then # 没有变更，正常结束 exit 0fi# 有未提交变更，阻止 Claude 停止，让它继续执行 commitcat <<'EOF'{"decision": "block", "reason": "检测到未提交的变更，请调用 /commit 技能提交更新。"}EOF```【B】Commit Skill文件路径：.claude/skills/commit/SKILL.md```markdown---name: commitdescription: 提交当前未 commit 的修改。自动分析变更内容，生成规范的 commit message，支持按目录分组提交或一次性提交所有修改。---# Git Commit 技能提交当前未 commit 的修改到 git 仓库。## 工作流程### 步骤一：查看未提交修改git status --short分析变更类型：- M - 已修改- ?? - 新文件（未跟踪）- D - 已删除- R - 重命名### 步骤二：分析变更内容根据修改文件路径判断变更类型：| 路径模式 | 变更类型 ||----------|----------|| posts/YYYY-MM-DD/[slug]/ | 文章相关 || .claude/skills/ | 技能配置 || src/ | 脚本代码 || .r2-upload-map/ | 资源映射（通常不单独提交） || 其他 | 项目配置 |### 步骤三：决定提交策略单一主题修改：一次性提交所有文件多主题修改：按目录/主题分组提交分组优先级：1. 文章目录（每篇文章一个 commit）2. 技能目录（每个技能一个 commit）3. 代码变更（合并为一个 commit）4. 配置文件（合并为一个 commit）### 步骤四：生成 Commit Message格式规范：- 用中文- 简洁描述变更内容- 不超过 50 字常用模板：- 文章：添加 [文章主题简述]、润色 [文章标题]、更新 [文章标题]- 技能：添加 [技能名] 技能、更新 [技能名] 技能- 代码：优化 [功能描述]、修复 [问题描述]- 配置：更新项目配置### 步骤五：执行提交git add <file1> <file2> ...git commit -m "commit message"注意：- 避免使用 git add . 或 git add -A- 明确指定要提交的文件- 排除临时文件（.bak-*、.html.bak-*）### 步骤六：确认结果git log --oneline -3输出最近提交记录确认成功。## 排除规则以下文件默认不提交：- *.bak-* - 备份文件- .DS_Store - macOS 系统文件- node_modules/ - 依赖目录- .r2-upload-map/*.json - 通常随文章一起提交，除非单独要求```【C】Hook 配置文件路径：.claude/settings.local.json（相关部分）```json{ "hooks": { "Stop": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "\"$CLAUDE_PROJECT_DIR\"/.claude/hooks/auto-commit.sh" }] }] }}```

28. Claude Cowork把华尔街砸懵了！一天内市值蒸发超两万亿，原来不是软件不行了，是AI开始替人干活了。#大咖观察 #红衣聊AI #华尔街 #ClaudeCowork#智能体

29. AI帮你压缩掉的是废话，还是你一直没想明白的问题？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #AI工具

30. 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。

31. 不懂代码照样造网站，老金15万字Claude Code+OpenClaw教程免费开源

32. 把手教你用上开源版Claude Code，Windows系统接入保姆级教程！

33. Obsidian CLI 基础配置教程打造AI化的知识管理系统 Claude Code｜Codex｜GeminiCLI

34. 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

35. 打造13个Claude Agent 互相 review 彼此↓ Reddit 一个开发者用 OpenClaw 框架搭建了 13 个 Claude Agent，让它们像真实团队一样工作：有人写代码，有人 review，有人测试，有人查安全漏洞。然后还互相 review 彼此的工作。 1 Writer Agent → 生成代码 2 Reviewer Agent → 逐行审查，对标 code review 标准 3 Tester Agent → 设计测试用例，验证逻辑 4 SecurityAuditor Agent → 扫描安全漏洞 5 Optimizer Agent → 性能优化建议 6 DocumentWriter Agent → 生成 API 文档 7 QA Agent → 最后一关，综合检查 ... + 6 个其他专业角色 vs. 链式流程（A→B→C），这个设计采用质量门控流程。Reviewer 必须 approve 才能进入下一阶段。出问题时反馈重做。成本控制？看起来 13 个 Agent 全力跑，tokens 肯定爆炸。但这个哥们用了几个聪明的招： 1. Context 优化 Writer 不需要看 test cases，Tester 不需要看文档。每个 Agent 只加载相关上下文。这一招可以干掉 80% 冗余 token。 2. 采样策略不是每一行代码都通过全部 13 个 Agent。核心路径 100% 检查，非关键路径采样。 3. 缓存和复用已审查过的代码片段不重复审查。测试用例库复用。架构决策缓存。结果呢？ - 单个开发者 Claude Code：每天 5-20刀 - 13 个 Agent 团队：每天 15-30刀（成本增加不多，质量翻倍）实际对比维护 10 万行代码库： 1. 传统手工做法 - 人工 code review：8 小时 - token：50-80刀 - bug 漏过率：5-10% 2. 13 个 Agent 团队 - 总耗时：30 分钟（Architect 规划 → Writer 并行生成 → Reviewer 自动审查 → 全流程质量门控） - token：20-25刀 - bug 漏过率：<1% 为什么这个方案特别？ 1. 角色化 > 能力化不是「给 Claude 一个超级 Prompt 让它什么都会」，而是「给每个 Agent 一个明确的职责」。 Writer Prompt：「你是代码作者，你的工作是...」 Reviewer Prompt：「你是资深 code reviewer，标准是...」角色专业化自动带来质量提升。 2. 质量门控自动化传统 code review 是人工 bottleneck。Agent review 是自动化 + 可扩展的。 3. 知识积累每个 Agent 的执行历史（什么被 reject、为什么）可以持续优化 Prompt。这是机器学习意义上的反馈循环。 4. 工程意义这不是「用 AI 替代人」，而是「用 AI 团队协作替代个人英雄主义」。更接近真实团队的工作方式。背后的思想转变从「Prompt Engineering」→ 「Architecture Engineering」以前我们花时间优化单个 Prompt，试图让一个 AI 更聪明。现在聪明的做法是设计系统，让多个 AI 通过角色分工和质量门控，集体产出更高质量的结果。原文：www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rga7f5/how_i_built_a_13agent_claude_team_where_agents/ #how i ai##程序员#

36. 做AI短片、漫剧的，你们又有救了！一键复制粘贴就能完成角色一致性，减少学习成本！

37. 最近看到有人整理了一套 Andrej Karpathy 风格的 Claude 提示词，一共 7 个，每一个都很实用，值得聊聊。大多数人用 Claude 就是直接丢个问题过去，等它吐答案。但 Karpathy 的思路完全不同，他把提示词当成一种思维框架，先帮 Claude 搭好思考的脚手架，再让它输出内容。效果差距非常明显。第一个叫"拆解法"，核心思路是让 Claude 在回答之前，先把问题拆成十个步骤：定义问题、找假设、列约束、分子问题、给三种方案、比较利弊、选最优、出执行计划、标失败点、提改进建议。这一套走下来，回答的深度完全不一样。第二个是"第一性原理构建法"，要求 Claude 从最底层的概念开始，一层一层往上搭，不许上来就打比方，先把术语讲清楚，再给心智模型、实际应用和常见误解。学 AI、学系统设计的时候特别好用。第三个是"研究简报生成器"，一条提示词就能让 Claude 帮你摸清一个领域的全貌：谁在玩、什么方案能跑通、什么方案跑不通、市场空白在哪、有什么反共识的洞察。省下你大量的前期调研时间。第四个是"架构设计提示词"，适合你有个想法但不知道怎么落地的时候。它会帮你规划最简版本、技术栈、数据流、构建顺序、边界情况，连 v2 怎么迭代都给你想好了。第五个很有意思，叫"元提示词优化器"，就是用提示词来优化提示词。你把自己写的提示词丢给它，它从清晰度、结构、约束、推理深度这些维度帮你重写一遍，还会告诉你为什么改完更好。属于降维打击。第六个是"专家模式切换"，一句话让 Claude 跳过所有入门级的解释，直接用资深工程师跟同行聊天的方式来回答，聚焦实现细节、关键取舍和常见的坑。第七个是"思考搭档"，让 Claude 不要无脑附和你，而是主动挑战你的假设、指出逻辑漏洞、提替代方案。这个时候 Claude 才真正变成了一个协作者。说到底，同样的模型，不同的人用出来效果天差地别。关键就在于你怎么组织自己的思维，然后把这个思维结构传递给 AI。这 7 个提示词就是很好的起点。#科技先锋官##How I AI#

38. 9.3k星Skill Seekers：一键把文档变成Claude技能，文档党狂喜

39. OpenAI、Anthropic 和 Google 内部使用的10大顶级提示工程技巧，能显著提升生成结果准确率和实用性，堪称AI高手的秘密武器！---【技巧1：角色限定提示 Role-Based Constraint Prompting】高手不会简单说“写代码”，而是赋予AI具体身份和限制，明确任务与输出格式。模板： ```你是一个拥有[X年]经验的[具体角色]，专长于[领域]。你的任务：[具体任务] 限制条件（3-5条）：[列出限制] 输出格式：[精确输出格式] ```示例： ```你是拥有10年经验的高级Python工程师，擅长数据管道优化。任务：构建每小时处理1000万条数据的实时ETL流水线。限制： - 必须使用Apache Kafka - 最大内存占用2GB - 延迟低于100ms - 零数据丢失容忍度输出格式：带内联注释的生产级代码 ```效果：比“写个ETL流水线”精准十倍，产出更贴合需求。---【技巧2：验证链 Chain-of-Verification (CoVe)】谷歌用来消除AI幻觉的“自我审校”法，先答题，然后设计问题自检，最终修正答案。模板： ```任务：[你的问题] 步骤1：给出初步答案步骤2：列出5个能揭露答案错误的验证问题步骤3：回答这5个问题步骤4：基于验证结果给出最终修正答案 ```示例： ```任务：解释transformer如何处理长上下文窗口。 1. 初步回答 2. 设计5个验证问题（如：是否存在上下文截断？模型如何保持信息？等） 3. 回答验证问题 4. 根据验证修正答案 ```效果：复杂技术问题准确率从60%提升至92%。---【技巧3：带负面示例的少样本 Few-Shot with Negative Examples】 Anthropic发现告诉AI“什么不该做”与“该做什么”一样重要。模板： ```我需要你完成[任务]。以下是示范： ✅ 好示例1：[示例] ✅ 好示例2：[示例] ❌ 差示例1：[示例] 原因：[为什么差] ❌ 差示例2：[示例] 原因：[为什么差] 现在请完成：[你的任务] ```示例：写冷邮件主题： ```✅ 好：Q4工程路线图的快速问题 ✅ 好：关注你发布的分布式系统帖子，有些想法 ❌ 差：紧急！限时优惠！！！原因：垃圾邮件触发词，假紧急感 ❌ 差：你绝对想不到我们做了什么... 原因：标题党，无上下文请写5个关于“降低云成本40%的SaaS工具”的邮件主题。 ```效果：减少80%泛泛而谈或低质回复。---【技巧4：结构化思考协议 Structured Thinking Protocol】 GPT-5团队处理复杂问题的分层思考法，逼模型先理解再分析，最后给策略和答案。模板： ```回答前请完成以下步骤：[理解] - 用你的话复述问题 - 明确真正被问及的点 [分析] - 拆解成子问题 - 说明假设和限制 [策略] - 列出2-3种方案 - 权衡利弊 [执行] - 给出最终答案 - 解释理由问题：[你的问题] ```示例： ```问题：5人团队开发B2B SaaS，首年预计1000用户，应该用微服务还是单体架构？请按上述步骤回答。 ```效果：避免千篇一律建议，答案更符合具体情境。---【技巧5：置信度加权提示 Confidence-Weighted Prompting】 DeepMind为关键决策设计，让模型评价自身答案置信度，列出假设和备选方案。模板： ```请回答：[问题] 内容包括： 1. 主要答案 2. 置信度（0-100%） 3. 关键假设 4. 哪些变化会改变答案 5. 若置信度<80%，给出备选答案 ```示例： ```问题：Rust是否会在2030年取代C++作为系统编程语言？请按模板回答。 ```效果：避免盲目相信AI自信，促进理性决策。---【技巧6：有界上下文注入 Context Injection with Boundaries】 Anthropic工程师给模型大量上下文但限定回答只能基于上下文，避免胡编乱造。模板： ```[上下文] [粘贴文档、代码、论文等] [聚焦] 仅能使用上下文信息回答，若无则回复“提供的上下文信息不足”。 [任务] 具体问题 [限制] - 引用上下文具体章节 - 不使用上下文外知识 - 如存在多种解释，全部列出 ```示例： ```[上下文] 公司50页API文档 [聚焦] 仅用文档回答 [任务] 如何实现/users接口的限流和重试？ [限制] 引用具体章节，不用外部知识，多解释全部列出 ```效果：极大减少专有系统中的错误输出。---【技巧7：迭代精炼循环 Iterative Refinement Loop】 OpenAI研究团队通过多轮修正提升输出质量，远胜一次性生成。模板： ```第1轮：生成[草稿/初稿/概要] 第2轮：审查，找出3个缺陷第3轮：重写，修正所有缺陷第4轮：终审，确认是否生产就绪；若否，指出不足 ```示例： ```第1轮：写一封给B轮创业公司工程VP的销售邮件草稿，主题CI/CD优化工具。第2轮：审查邮件，列出3个问题。第3轮：修改邮件，解决所有问题。第4轮：确认邮件是否可以直接发出。 ```效果：避免单次输出粗糙，产出质量可达90%。---【技巧8：先限后做 Constraint-First Prompting】 Google Brain先列硬性限制，再写任务，让模型既准确又实用。模板： ```硬性限制（绝对不可违）： - [限制1] - [限制2] - [限制3] 软性偏好（优先优化）： - [偏好1] - [偏好2] 任务：[实际请求] 请确认理解所有限制后开始。 ```示例： ```硬性限制： - 必须用Rust编写 - 不能用外部依赖 - 必须能在Rust 1.75稳定版编译 - 最大二进制大小5MB 软性偏好： - 快速编译 - 尽量少内存分配任务：写一个CLI工具，解析10GB CSV文件，输出带有schema验证的JSON。确认理解所有限制后开始。 ```效果：避免技术正确但无用的回答。---【技巧9：多视角提示 Multi-Perspective Prompting】 Anthropic宪法AI从多个角度分析问题，综合权衡得出建议。模板： ```请从以下角度分析[问题]： [技术可行性]：…… [业务影响]：…… [用户体验]：…… [风险/安全]：…… 综合：整合所有视角，提出最终建议，明确权衡。 ```示例： ```是否应从Postgres迁移到DynamoDB？ [技术]：工程复杂度，数据迁移风险，时间线 [业务]：成本，团队速度，供应商锁定 [用户]：延迟，功能影响，停机需求 [安全]：数据一致性，备份，合规性综合给出建议并说明权衡。 ```效果：促使战略思考，避免片面建议。---【技巧10：元提示 Meta-Prompting（核武器级）】 OpenAI红队用来探测模型极限，要求AI帮自己写出“完美提示”，再执行。模板： ```我需要完成：[高层目标] 你的任务： 1. 分析如何写出该目标的完美提示 2. 考虑具体性、上下文、限制、输出格式、示例需求 3. 写出该完美提示 4. 执行并给出结果 [目标]：具体目标 ```示例： ```目标：写一个Python脚本，抓取Twitter长文，将其转成格式良好的博客文章，并自动生成SEO元描述。请按模板操作。 ```效果：AI帮你打造超强提示，实时成为顶尖提示工程师。---【实战效果总结】 - 技术文档幻觉率降至0% - 代码迭代速度提升3倍 - 复杂分析准确率超90% 关键不是模型本身，而是“懂得如何与模型对话”。这10个技巧，正是区分普通用户与顶级提示工程师的秘密武器。---原文: x.com/aigleeson/status/1997233746630893733

40. Claude Code官方内置Worktree支持：一个参数替代5步手动操作

41. 未来职场最值钱的能力是什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #职场 #能力提升

42. MiniMax M2.7+OpenClaw实战！AI到底能接管多少工作？

43. Claude Code 的操作手册，学习。作者用了半年 Claude Code 之后，发现很多人在重复踩同样的坑。总结几个真正能省时间的技巧：1. 把重复指令封装成 skill只要发现自己反复说同一段话，就把它写成一个 skill。关键是把 description 写得足够精确，这样 Claude 会学会自己触发，不需要你每次主动调用。2. 用 (at) 直接指定文件写 prompt 时直接（at)/path/to/file.ts，Claude 会把文件内容直接加载进 context。不这样做的话，Claude 会自己去搜索、分块读取，慢很多，而且容易漏。3. 用 ! 执行 shell 命令跑测试、类型检查，直接 ! tsc 比让 Claude 去执行快得多。4. CLAUDE.md 保持在 200 行以内只写 Claude 不可能自己知道的信息：业务背景、数据模型、命名规范、内部规则。其他全是噪音。文件越长，Claude 越容易被稀释注意力。5. 单独维护一份 AGENTS.mdAGENTS.md 正在成为跨工具的标准格式（Cursor、Codex、Gemini CLI 都支持）。把核心逻辑放在这里，CLAUDE.md 只用一行 (at)/AGENTS.md 引入。这样换工具不用重写一遍。6. 定期跑 /security 命令这个命令会做一次安全审查，不常见但值得养成习惯。不能替代你自己的安全意识，但能帮你捕捉明显漏洞。访问：www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1sv852q/claude_code_cheat_sheet_after_6_months_of_daily/#HOW I AI# #程序员#

44. 之前觉得gpt就是纯用prompt，记忆的连贯性其实也算不错。但calude是明显在做出系统后更稳定。如果是有固定工作流程和自动产出的，还是claude好用，CLAUDE.md自己定义，上下文都很清楚，可控、可迭代。在GPT 里聊出来的好想法，也可以沉淀到 Claude 的个人知识库wiki里。//@水果拍:大概经历了这么一个过程：一开始是Prompt Engineering。会把好用的prompt反复迭代，甚至专门建文件夹去管理。但很快发现，这更像是临时调用能力，每次都要重新解释，没有积累。后来转到project。按功能拆分，不同场景用不同 project。但project也有缺陷：规则不会自动更新，差异也不会被回灌。现在开始做一点简单的 Context Engineering。把反复出现的背景信息，变成常驻context，作为标准输入。减少波动，提高稳定性。同时尽量固定输出方式，让AI 更像人一样思考，而不是随机发挥。最后，就是不断做差异、回灌和迭代。三四轮之后，把gap慢慢磨小。

45. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw（俗称龙虾）是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent），核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人，而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下： 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化（核心能力） ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件：筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程：同步日历、提醒、规划行程。 ③文档：会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据：Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API，查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。与普通 AI 助手相比，OpenClaw 能主动执行（你说 “整理桌面 PDF”，它直接操作，不是只给建议）、本地优先（数据不云端，隐私安全）、持久记忆（记住你的习惯、偏好、历史任务）、可定制（直接改 Markdown 配置，或让它自己生成技能）。有了OpenClaw ，职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要；开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成；学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

46. 9个最佳的Claude Code提效项目1. Superpowers网页链接Superpowers是Claude Code的增强插件，提供快速原型开发和迭代编码能力。2. Awesome Claude Code网页链接精选的Claude Code资源、技巧、提示词、工具和集成的完整列表。3. GSD (Get Shit Done)网页链接轻量级任务自动化框架，帮助Claude Code高效完成日常开发工作流程。4. Claude Mem网页链接为Claude Code添加持久化内存能力，自动跨会话保存上下文，减少重复信息输入。5. UI UX Pro Max网页链接AI驱动的设计系统生成器，根据产品类型自动推荐配色、排版、布局和组件模式。6. n8n-MCP网页链接为Claude提供n8n自动化工作流的完整文档和API访问，让Claude能设计和部署复杂的自动化。7. Obsidian Skills网页链接Obsidian笔记软件的Agent Skills，使Claude Code能直接创建和编辑Markdown、Canvas和Bases。8. LightRAG网页链接轻量级检索增强生成框架，通过知识图谱和向量检索为Claude Code提供更精准的信息检索。9. Everything Claude Code网页链接production级Agent框架，包含28个专业子Agent、116个技能、59个命令和完整的安全审计系统。#HOW I AI# #程序员# （via. Hasan Toor)

47. 钉钉 CEO 称严禁员工写文档、做会议纪要，沟通仅用白板，全靠 AI 自动整理，这种办公理念怎么样？

48. 在使用 Claude Code 这款超强 AI 编程助手时，掌握秘诀尤为重要！github 上 ykdojo 分享了 45 条实用技巧，从入门到高级，涵盖自定义状态栏、系统提示语精简、用 Gemini CLI 作为 Claude 代理、甚至让 Claude Code 自己在容器中跑自己，还有超实用的 dx 插件。主要看点：- 一键设置自定义状态栏，实时显示模型状态、Git 当前分支、Token 使用率，随时掌控上下文空间（Tip 0）- 利用 /compact 和半克隆脚本主动压缩对话上下文，让 Claude Code 保持高效运转（Tip 8、23）- 使用 Gemini CLI 作为 WebFetch 的备胎，解决某些网站访问限制（Tip 11）- 通过多终端分屏、多git worktree等工作流大幅提升多任务处理能力（Tip 14、16）- 用 Claude Code 做写作助手，语音输入加速初稿生成，Markdown 格式极简高效（Tip 18、19）- 自动执行写-测-改循环，结合 tmux 完成自动化测试和长跑任务（Tip 9、36）- 精简系统提示语，减少 50% 以上 Token 占用，大幅延长对话长度（Tip 15）- 将 Claude Code 打造成“万用界面”，本地文件操作、GitHub PR 审核、数据分析样样行（Tip 27、29、31）- 利用 dx 插件集合，将多条实用命令和技能整合一键安装，极大提升开发体验（Tip 44）- 快速部署一键脚本，配置状态栏、插件、别名、权限一次搞定（Tip 45）GitHub：github.com/ykdojo/claude-code-tips无论你是刚接触 Claude Code 还是想解锁更高阶玩法，这份全方位技巧宝典绝对是提高效率，打造个性化 AI 助手的必备神器！#AI创造营##人工智能#

49. 这个AI眼镜，很会拍！

50. Product Hunt月榜盘点：单纯做Agent已经不够了，要切进真实、高频的工作流中

51. 【7个提示词，让 Claude 从聊天机器人变成思考伙伴】快速阅读：多数人把 Claude 当搜索引擎用，Karpathy 把它当长期协作伙伴。差别不在模型，在于你怎么构建问题本身。---普通人给 AI 一个问题，等一个答案。Karpathy 给 AI 一套思维框架，然后让它在框架里工作。有网友一语点破：这些提示词本身只是表象，真正的差距在于你如何定义问题。提示词是结果，思维方式才是原因。以下是 7 种具体用法：1. 系统拆解提示：遇到复杂问题，强制 Claude 按步骤走：明确问题、列出假设、识别约束、拆分子问题、提三种方案、比较权衡、给出执行路径、预判失败点。这套流程本质上是把你的思维过程外包出去，然后让 AI 替你跑一遍。2. 第一性原理提示：不要类比，不要总结，从最底层概念开始，一层一层建起来，最后给出心智模型、真实应用和常见误解。适合搞懂 LLM、系统设计、数学原理这类容易“以为自己懂了”的东西。3. 研究简报生成：让 Claude 给出某个领域的全景图，包括玩家格局、当前路径、失败案例、市场空白、逆向洞察和可落地机会。它会变成一个还不错的分析师。4. 构建架构提示：从想法到实现，要求它给出最简版本、组件结构、数据流、技术栈、构建顺序、边界情况和扩展策略。省去大量乱猜阶段。5. 提示词优化器：把你自己写的提示词扔进去，让它优化清晰度、结构、约束条件和输出格式，并解释改了什么、为什么更好。提示词质量会随时间复利增长。6. 专家模式切换：让它以高级工程师对工程师的方式回答，跳过入门解释，直接聚焦实现、权衡和踩坑点。7. 批判性思考伙伴：让它不要盲目附和，主动挑战你的假设、指出逻辑漏洞、提出替代方向。这一步大多数人从来不做。有网友补充了一个实践细节：在开发应用的过程中，你得反复做审计，一旦发现模型开始循环并强行引入不必要的改动，那就是该叫停的时机。这 7 个提示词值得存起来反复用。不过更值得记住的是：AI 给出的答案质量，上限就是你提出问题的质量。x.com/Suryanshti777/status/2036796681195258207#AI创造营##人工智能#

52. claude.md怎么写才能让Claude Code更高效？

53. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

54. 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

55. AI工具实盘炒股爆赚第一，我用它来分析特斯拉，结果更炸裂 “AI炒股大战”太上头了！Qwen梭哈第一名，DeepSeek打工人第二，GPT-5纠结到只剩两千块。但真正把我震住的，是我实测Qwen的“深入研究”——17步投研流程、引用权威文献、还能自动生成图表、播客、网页。普通人第一次可以拥有专业分析师级别的判断力。AI时代，真正能提效的工具正在悄悄改变我们 #AI工具 #AI研究 #投研工具 #qwenchat #Qwen

56. 【开源】我做的机器鸭成精了...她会生气、撒娇、克隆我的声音

57. Anthropic 推出 Claude for Word 插件Anthropic 刚刚发布了 Word 插件的测试版。装上之后，Claude 直接在 Word 侧边栏里工作，你选中一段文字、用自然语言描述想怎么改，它就会以 Word 原生的"修订模式"呈现修改结果，接受或拒绝都在 Word 自带的审阅面板里完成。这意味着改合同、写备忘录、润色报告这些事，不用再把内容复制到 ChatGPT 或 Claude 网页端来回倒腾了。Claude 会识别你文档里的标题样式、编号格式和项目符号，改完之后格式不会乱。你还可以上传参考文档，它会在写作时标注引用来源。还支持 Skills：团队把某个反复使用的工作流（比如合同审查、研究简报）封装成一个 Skill，其他成员一键就能复用，不用每次重新描述需求。另外，这个插件和之前推出的 Excel、PowerPoint 插件共享同一个对话上下文。也就是说你可以让 Claude 从 Excel 里的财报数据出发，直接在 Word 里起草分析报告，中间不用手动搬运数据。目前仅对 Claude Team 和 Enterprise 付费用户开放，支持 .docx 和 .docm 格式。官方说明：claude.com/claude-for-word 网页链接宝玉xp的微博视频

58. n8n要凉了？Agent Skills实测对比，谁才是AI自动化之王！

59. 一个人一张画布，用AI工作流替代整个短片团队

60. Obsidian Skills Ai笔记新方法使用配置教程

61. 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。

62. 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！

63. 从工具的使用者，到工具的创造者：Claude Code 全阶成长指南。在 AI 工具爆发的时代，Claude Code 已经成为开发者和效率追求者的利器。但如何从零开始，真正掌握这种 Agent 驱动的开发方式？这份由 Z大诗整理、基于摸鱼老师深度内容的进阶路线图，为不同阶段的学习者提供了清晰的坐标。1. 视觉化入门：从界面到工作流对于初学者，直观的感受往往比枯燥的文档更有效。通过视频教程，你可以快速掌握 Claude 的基础操作，并见证它如何从构建简单的落地页，进阶到编写可复用的 Skills、开发迷你 App 乃至实现推特自动化。核心价值：打破对 AI 自动化的畏难情绪，快速建立 AI 工作流的感性认识。资源链接：www.youtube.com/watch?v=KrKhfm2Xuho2. 零基础破冰：手把手的命令行教学如果你对终端、命令行感到陌生，claude-howto 课程是最佳的起点。它从最基础的斜杠命令和 CLI 操作讲起，逐步引入 Skills、Hooks、MCP 和 Subagents 等核心概念。每个模块配套的知识测验，确保了学习的闭环。核心价值：消除技术鸿沟，让非技术背景的用户也能通过规范的指令驱动强大的 AI。资源链接：github.com/luongnv89/claude-howto3. 底层逻辑重构：从零构建你的 Agent这是进阶的分水岭。learn-claude-code 项目不满足于教你如何使用工具，而是带你深入底层。通过 12 个循序渐进的 Session，你将从最简单的 Agent Loop 开始，亲手拆解并重构一个 Claude Code。核心价值：理解 Agent 的设计哲学。只有掌握了底层逻辑，才能在工具迭代时保持不变的竞争力。资源链接：github.com/shareAI-lab/learn-claude-code4. 开发者百科全书：解决实战中的卡点实战是检验学习的唯一标准，而实战中必然会遇到卡点。这份官方文档精华版被誉为技术字典。无论是 MCP 如何调用外部 API，还是复杂的逻辑复现，你都能通过案例字典快速定位答案。核心价值：缩短从遇到问题到解决问题的路径，是项目开发时的强力后援。资源链接：code.claude.com/docs/zh-CN/Claude Code 实战课程：cholf5.com/claude-code-in-actionAI 时代的学习不再是知识的死记硬背，而是对工具边界的探索和对底层逻辑的洞察。Claude Code 的意义不仅在于提高代码编写速度，更在于它提供了一种全新的协作范式。真正的精通，是当你不再把 Claude Code 看作一个对话框，而是将其视为一个可以无限扩展、具备自主决策能力的数字分身。

64. 在线代码评审经常面临一个难题：Claude Code 每次都要重读整个代码库，消耗大量计算资源和时间，效率低下。code-review-graph 这个开源项目为 Claude Code 构建了本地代码知识图，自动解析你的代码库结构，精准定位改动影响范围，实现只读“关键文件”，大幅减少无用令牌消耗。主要功能：- 基于 Tree-sitter，支持12种语言（包括Python、TypeScript、Java、Go等）；- 增量更新代码图，文件保存或 Git 提交后2秒内完成重解析；- “爆炸半径”分析，精准追踪受影响代码和测试，避免全面扫描；- 支持语义搜索、交互式可视化代码依赖图；- 本地存储，无需云端依赖，数据安全放心；- 实现代码审查时令牌消耗平均降低6.8倍，日常编码任务最高可达49倍。使用方式也很简单：```pip install code-review-graphcode-review-graph install```然后打开项目告诉 Claude 构建图即可。GitHub：github.com/tirth8205/code-review-graph它帮你从海量代码中精准提取精华，让AI读代码更快更省心，推荐给所有需要AI辅助审查和开发的程序员朋友！#代码评审# #AI开发利器# #开源工具#

65. 长期用 Claude Code 思考却总是“记忆短路”？推荐你试试这个开源项目——Obsidian Mind，一个为工程师量身定制的 Obsidian 笔记模版，打造 Claude 的“专属大脑”。它能把你的目标、项目、会议记录、决策、绩效材料等上下文自动串联起来，每天开工只需一句“/standup”，快速同步你的北极星目标、活跃任务和最新进展。会后用“/dump”一口气倒出会议要点，它会自动归档到合适文件夹、创建索引关联，甚至帮你产出绩效档案的证据链。项目亮点：- 会话记忆持久化，跨设备随时恢复上下文；- 智能分门别类笔记（项目、决策、1:1、事件等），自动生成链接图谱；- 丰富的日常命令：/standup 启动晨会；/wrap-up 结束复盘；/incident-capture 事件记录，一键搞定；- 强大子代理（Subagents）负责复杂任务，如Slack消息挖掘、绩效分析、关联校验；- 支持 QMD 语义搜索，快速查找潜在关联内容，告别笔记盲区；- 贴心模板覆盖项目状态、人员档案、绩效钢铁证据链等，系统级整理个人与团队知识库。适合长期用 Claude 辅助思考和写作的工程师、产品和管理者。只要搭配 Obsidian 1.12+ 和 Claude Code 环境，克隆它，填入目标，开启高效知识管理新体验。GitHub：github.com/breferrari/obsidian-mind#知识管理# #人工智能# #工程师神器# #ClaudeCode# #Obsidian# #AI助理#

66. 个体用好AI，只能产生超级员工；只有组织为AI重新设计，才能产生超级公司。别做在旧厂房里换电机的傻瓜，要做那个拆掉旧工厂的人。#大有学问 #红衣聊AI #AI时代

67. “Claude.ai 的任务成功率是 67%，API 只有 49%。为什么差这么多？因为 Claude.ai 支持多轮对话，用户可以纠错、引导、迭代” 我之前用AI不停迭代优化，确实能得到更好的，和第一版差太多。对认真做项目的人来说，有人主导去纠错、改善，还是很重要的。不过，以前需要更多人来完成的项目，有了AI后，不需要那么多了。

68. vibe coding 完项目后，跑这个 Prompt 做安全审计。最近 AI 生成的代码安全漏洞频出——API key 硬编码在代码里、SQL 注入没处理、认证逻辑靠 AI 随手写的……很多人 vibe coding 完直接上线，根本没做安全检查。网友milesdeutscher分享了一个 Claude Code 专用的代码库深度安全审计 Prompt，值得收藏！Conduct a thorough security audit of this codebase. Check for:1. Exposed API keys, secrets, or credentials hardcoded anywhere2. SQL injection vulnerabilities3. Authentication and authorization flaws4. Insecure direct object references5. Missing input validation or sanitization6. Sensitive data exposure in logs or error messages7. Insecure dependencies or outdated packages8. CORS misconfigurations9. XSS vulnerabilities10. Any critical security issues that could lead to data breachesFor each issue found, explain: what it is, where it is, why it's dangerous, and how to fix it. Prioritize by severity.跑完之后 Claude 会逐条给你列出问题、说明风险等级、给出修复方法。几个值得注意的地方：1. API key 泄露是最常见问题。 vibe coding 时 AI 经常把 key 直接写进代码，或者写进被 commit 的配置文件。很多人根本没意识到这件事。2. 认证逻辑最容易出错。 "帮我加一个登录功能"——AI 给出的实现不一定符合你实际的安全要求，要单独 review。3. 这不是一次就够的。每次加了新功能后都应该跑一遍，而不是发布前跑一次交差。vibe coding 本身没问题，但安全审计这步不能跳过。#HOW I AI# #程序员#

69. 新手如何用Claude Code实现代码自动审查和批量文件处理？

70. Gemini 3 Flash真不错，不需要调temperature和top_p就有稳定的工具调用输出和自然语言回复质量，超越GPT-5 Mini，吊打Claude Haiku 4.5，我感觉Anthropic半截身子埋土里了。

71. 我用AI写了个网站，Hermes保姆级安装指南｜一键配置，桌面整理/浏览器自动化全搞定

72. 【一个周末，从 AI 使用者进化为 AI 架构师】放弃那些你永远不会再看的收藏夹。真正的掌握不需要 50 个指南，只需要这一个官方路线图。这不仅是关于如何使用一个工具，更是关于如何构建一个自动化的数字帝国。周六：建立认知与指令系统第一天的目标是将 Claude 从一个聊天机器人转变为你的专业助手。你需要理解它的逻辑，并学会如何赋予它持久的记忆。1. 基础认知：Claude 101一切的起点。理解 Claude 的核心功能与日常任务处理。链接：anthropic.skilljar.com/claude-1012. 提示词工程官方指南掌握与模型沟通的底层语言。这不是简单的聊天，而是精准的指令设计。链接：platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview3. 交互式实战教程通过动手练习，识别常见的失败模式，掌握 80/20 的核心提问技巧。链接：github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial4. 赋予 Claude 长期记忆：CLAUDE.md这是进阶的分水岭。通过 CLAUDE.md 文件，让 Claude 记住你的项目架构、编码标准和工作偏好，实现跨会话的知识延续。链接：code.claude.com/docs/en/claude-md5. 教授 Claude 可复用的工作流：Skills将重复的 playbook 或检查清单封装成技能，让 Claude 在需要时自动调用。链接：code.claude.com/docs/en/skills周日：构建自动化与外部连接第二天的目标是让 Claude 走出对话框，接入你的生产力工具，并在云端 24/7 为你工作。1. Claude Code 核心实战学习如何在终端、编辑器或 Web 端部署 Claude Code，进入 Explore 到 Commit 的完整开发循环。链接：anthropic.skilljar.com/claude-code-101实战演示：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action2. 接入外部生态：MCP 协议通过模型上下文协议，将 Claude 连接到 Slack、GitHub、Google Drive 或你的数据库。从此，它不仅能思考，还能行动。链接：code.claude.com/docs/en/mcp3. 自动化例行任务：Routines定义在云端自动运行的例行程序。无论是定时维护代码库，还是通过 API 触发警报处理，它都能在你不在线时保持工作。链接：code.claude.com/docs/en/routines4. 开发者完整文档当你准备好构建复杂的自定义自动化时，这里是你的参考手册。链接：code.claude.com/docs/en/routinesx.com/DeRonin_/status/2045893227115344152

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74. 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

75. #微博声浪计划##罗永浩长文谈AI手机#你的手机也能秒变AI手机！AutoGLM开源应用通过云端虚拟操作，让普通手机无需换设备或系统权限，实现AI自动化。能完成外卖、导航、办公等任务，云端操作隔离本地数据，规避大厂风控，开源生态推动技术平民化，引发行业对流量和商业模式的思考。值言说的微博音频

76. 小白也能上手终端AI？iFlow CLI实测：比Claude Code更香！

77. 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#

78. 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。

79. 随着人口出生率持续下降，如今这代小学生未来的核心压力，将不再是上学、住房、就业等传统生存难题，而是在AI高度普及、物质相对充裕的时代里，寻找工作价值、生活方向与内心意义感。尼克·博斯特罗姆的《未来之地：超级智能时代人类的目的和意义》，恰好直面并回应了这一时代命题。书中，博斯特罗姆点破“深度乌托邦”的核心困境：当生存、劳动等传统工具性目标消失，人类会陷入“深度冗余”的意义真空。工作曾是提供目标感的核心载体，AI的全面替代让这一锚点崩塌，甚至学习、健身等自我提升行为，都可能被技术直接实现，无需付出努力。但他并未悲观，提出意义从不依附物质目标，而藏在人类主动构建的价值联结与体验中。关于“如何定义自我”，他认为，剥离功利标签后，自我的本质是意识的独特体验者与意义的主动创造者。“劳动者”“成功者”等社会角色可被AI替代，真正不可替代的，是人的独特感知、情感、选择，以及与他人的深度联结、对未知的探索和价值坚守，守护与传统、记忆绑定的内在特质，是保持自我独特性的关键。重建价值体系，需跳出有用即价值的逻辑，追求三类非工具性价值：一是无目的的创造与技艺打磨，如十年雕刻木勺、练习书法，在专注中获得成长；二是不可替代的情感联结，技术再发达，人类对陪伴、共鸣的需求无法替代；三是向内探索与向外拓界，在精神探索与未知追寻中获得意义。博斯特罗姆强调，未来价值体系是多元的，不存在唯一“正确意义”，关键在于主动选择。他最终指出，AI时代的终极自由，是“自由选择自己想要面对的问题”。当物质稀缺消除，人类可从生存焦虑中解脱，专注于“人之所以为人”的本质，用感知、联结与创造赋予存在意义，这便是人类定义自我、寻找意义的核心答案。#人平陪你读好书##教育的底层思维#

80. nano banana Pro的能力边界还是挺强的现如今，善用提示词和不善用提示词完全是两套效果。提示词的打磨成了AIGC的下一个难点。俺们工作室，26年也会加入更多AI工作流，不会照本宣科做生成，而是让AI变成加速创意落地、减少创意成本的工具~

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85. 3条关键提示词帮你用Gemini轻松掌控学习，告别混乱笔记和难啃教材。1. 超级笔记生成器提示词示例： “以下是我的原始笔记: [粘贴你的笔记]。请将它们整理成清晰的学习指南，分为概念、定义、图示、例题和学生常错点，确保内容易于记忆，不可遗忘。”2. PDF深度解剖提示词示例： “请将这份PDF总结为三层结构：第一层：简单易懂的解释第二层：更深入的理解第三层：适合高级考试的深入见解请保留公式、例题和关键区分点。”3. 考试备考引擎提示词示例： “帮我制定一个关于[主题]的考试备考计划，分为： • 核心概念 • 必背内容 • 常见考试陷阱 • 带答案的练习题 • 7天复习路线图。”用户反馈，利用这三条提示，Gemini能把零散混乱的学习材料转化为高效的知识体系，帮助记忆率从40%提升到95%。这不仅是工具，更是打开学霸大门的钥匙。学习不该是负担，AI让它成为你的超级力量。x.com/aiwithmayank/status/1998334376422281669

86. 直接和claude对话就可以作图了，很简单。最近玩claude玩得不亦乐乎，也不需要什么编程技术，有思路就能做出各种提效的工具。投资交易的话，可以按你选股的喜好建skill，我现在打股票代码给Claude，就能出详细的分析图。//@Uho先辈:墅姐这个做得好好！请问是在cowork上做的吗

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