Superpowers是效率神器还是徒增负担？开发者观点大PK_服务软件

1. Claude Code封神！Superpowers插件让AI编程效率暴涨100倍

2. Superpowers，一款强大的软件开发工作流skills

3. 装完这几个Skill，今天上班直接快一倍

4. Claude Code 直接封神！Superpowers 插件把AI编程效率拉满100倍

5. 【SKILL 推荐】Superpowers

6. 3个claudecode神级插件-效率极大提升

7. Superpowers最佳实践指南-从零到精通的实战手册

8. 程序员效率神器

9. 一个 Claude 插件， Github Star 干到 10 万多

10. 我猜大家Claude Code里安装的第一个Skills一定是它！

11. 告别低效编程！Claude Superpowers插件上线，AI编码效率翻倍飙升

12. 我试了下 superpowers

13. 安利一个11万Star的必装插件，能让你的Agent体验直接质变。

14. Superpowers实战指南和使用技巧

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16. 深度测试 Superpowers 和 everything-claude-code

17. 我拿 Superpowers 用一个晚上做了一个有声小说工具，第一次感受到“AI 软件团队”的雏形

18. 【技能推荐】Superpowers

19. 110K+Star对决

20. 十个顶级 Claude Code Skills，装上就不想卸

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22. GitHub 8.4k Star！这个插件让 Claude Code拥有了 P7 架构师的思维

23. 还在怕AI乱写代码? 快用上这个框架！

24. 别再让 AI 瞎写代码了！装上这个开源 Skills，让 AI 自动按工程流程做项目～

25. 程序员狂喜！superpowers开源，Claude skills让agent写出规范级代码

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27. AI编程的工程方法论

28. Claude Code生态崛起

29. Github-Superpowers

30. Superpowers的最佳实践

31. 未来的程序员不是写代码，而是指挥AI写代码

32. Claude Code 最新实践

33. 我用这套Claude工作流，效率提升了3倍

34. Claude Code CLI实测，提升10倍编码效率，却被token消耗打回原形

35. 用上这个Skill，Claude Code直接快5倍！分布式AI任务太猛了

36. ClaudeCode官方团队

37. 写了十几年代码，说说 AI 工具到底怎么提高编码效率的

38. VibeCoding已经可以可视化对齐需求了…！

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40. 给你的 Claude Code 装上这 10 个“超能力”，它就能从“只会说话的助手”变成“会做事的伙伴”！

41. Claude Code安装及配置国产模型指南

42. 6个最值得安装的Claude Code官方插件

43. Superpowers v4.3.1评测

44. 十个顶级 Claude Code Skills

45. 为什么不建议安装太多的Skills

46. Claude Code 不需要单独购买

47. Claude code Coze Cursor对比分析

48. 2026年AI编程工具终极对决

49. 程序员实测

50. Claude Code 和 Cursor 到底怎么选？一个都用了半年的人说几句实话

51. AI编程效率翻倍

52. Claude新模型4.6：开箱即挖500个0day漏洞，源代码审计即将颠覆

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

54. Claude Code自动记忆来了！配合老金三层记忆系统全开源！加强Plus！

55. 趁着双11活动，我升级了便携屏|设计师的移动办公刚需|ARZOPA Z3FC便携显示器深度使用测评

56. 【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

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

58. 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？

59. 之前翻译了一本书，最近在校对阶段。我拿了最新版的英文版和中文版，丢给 Claude Code 和 OpenAI Codex，都是 local folder 操作，同样的 prompts，生成 .md 报告。Claude Code 比 Codex 领先了八点五个光年。可能还不止。

60. Claude Code改一个bug就引入另一个bug，陷入死循环怎么破？

61. Claude Code更新，你终于可以随时随地在手机上Vibe Coding了。

62. 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

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

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66. 「Github一周热点107期」OpenAI收购的AI安全工具、AI代理事务所、OpenClaw技能库、claude code插件和上下文数据库

67. ClaudeCode 如何使用？

68. 【IDE大对比】30天真实体验：Cursor vs Copilot vs Claude Code！开发者做了一个认真的实验——同一个功能（JWT认证系统），分别用Copilot、Cursor、Claude Code各完成一遍，记录时间、代码质量、bug数和"能否放心上线"。结果如下：1. 工具能力现状1）GitHub Copilot：最强在"Code你写过的东西"。JWT中间件、PR描述、代码review建议都瞬间出现，GitHub集成体验无敌。但缺陷明显——只看当前文件，不理解整个项目的context。上线到半路需要人工干预的频率高。2）Cursor：多文件context是杀手锏。测试中0 bugs found，边界case处理比Copilot好一个数量级。实测数据：同样功能，Cursor生成的代码需要修改次数最少，质量稳定。缺点是对"外层逻辑"（跨文件影响）理解还不够深。3）Claude Code：最"聪慧"，能理解你项目的全景图。调用工具、访问多个文件的能力强，代码风格一致性最好。但速度不如Cursor快，某些细节处理需要多轮对话。2. 如何选择？钱不是小事。这哥们之前同时付费3个（每月$60），后来做出决定：1）日常迭代：用Cursor（多文件context优势明显）2）架构设计/重构：用Claude Code（全局视野）3）快速修bug：用Copilot（反应快）但如果只能选一个，他的答案是：Cursor。理由是time-to-working-code最短，bug最少，减少心智负担。3. 决策链路？这不是"哪个工具最强"的问题，而是：1）你的项目多大？（文件多 → 需要Cursor的context）2）你有多少交接债？（遗留代码多 → 需要Claude的理解力）3）你的编程风格稳定吗？（不稳定 → 用Claude统一风格）Copilot有GitHub加持但context盲；Cursor快但理解浅；Claude Code深但慢。可以考虑组合使用（比如Cursor日常+Claude做重构）。虽然成本高，但显著减少了在工具限制面前的"卡壳时刻"。原文链接： dev.to/harsh2644/github-copilot-vs-cursor-vs-claude-i-used-all-3-for-30-days-heres-my-honest-winner-2f9g#HOW I AI# #程序员#

69. 一个视频教你看懂全网爆火的 Skills 是什么？

70. Claude code又更新了这更新速度还是太惊人了，继上次2.1.83一口气修了30+ bug后，这次Claude Code 2.1.84也马上端上来了。这次新增了适用于Windows 的可选PowerShell工具，支持通过CLI执行 PowerShell 命令以实现Windows 自动化。并且“关键文件”输出仅列出文件路径，移除了简短的保留理由，输出更加简洁了。同时，空闲返回提示会提示空闲75分钟以上的会话执行/clear 命令，以避免不必要的Token重新缓存 #claudecode##ai前沿速递##微博兴趣创作计划#

71. Claude能直接操控你的电脑微信了，这才是真正的上位小龙虾。

72. 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！

73. 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

74. 分享10个你可能不知道的Claude Code隐藏命令。

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80. Claude Code 上线自动模式了Claude Code 写代码最烦的一点，就是每次改文件、跑命令都得手动点“允许”，但没想到这回官方直接上线 Auto Mode 了！现在 Claude 自己判断权限：安全的操作直接自动执行，有风险的就拦住，然后换个安全方式继续干。目前 Team plan 的 research preview 已经能用，启用就一句话：claude --enable-auto-mode，然后 Shift+Tab 切换模式 #claudecode##ai前沿速递##微博兴趣创作计划#

81. rtk：给Claude Code装上"省钱模式"，一个CLI代理减少80%的token消耗。 AI写代码有个隐形成本：每一条命令的输出都是token。git status输出3000个token，cargo test输出25000个token。一个中等项目的常见开发命令加起来就是11.8万个token。 rtk做的事很简单：在命令输出到Claude之前，把它压缩掉。结果就是总token消耗从11.8万降到2.39万——省了80%。怎么工作的？ rtk是个单Rust binary，零依赖，装到PATH里就行。它在你和LLM之间做了个CLI代理，拦截常见的开发命令，四步处理： 1）Smart Filtering — 去掉注释、空白、样板代码 2）Grouping — 把相似的东西聚在一起，比如按目录分组文件列表 3）Truncation — 保留有用信息，砍掉冗余 4）Deduplication — 相同的日志行折叠成一条，带上计数具体例子： 1）ls -la 原本输出45行800个token，rtk处理后12行150个token——节省82% 2）git push 原本15行200个token，rtk处理后1行10个token——节省95% 3）cargo test 失败时200+行，rtk只show失败的test和stack trace——节省90% 4）git status 本来3000token变600token 集成非常简单对Claude Code用户来说，一行命令搞定： rtk init --global 然后重启Claude Code。之后所有的git、cargo、npm、docker、kubectl等命令自动被rtk拦截。Claude永远看不到原始输出，直接得到压缩版本。对Claude Code来说完全透明。支持的命令超多：git全家桶、cargo/npm test、docker/kubectl、eslint/ruff/pylint、jest/vitest/playwright、pip/pnpm等。基本覆盖了日常开发的所有频繁命令。 token节省的实际意义？实际意义很大。假设Claude Code一次开发过程调用50个命令，正常消耗是11.8万token，用rtk变成2.39万。按现在的token价格，一个中等项目的完整开发周期可以省下几块钱。但真正的意义不是钱，是上下文。 token省得越多，你的上下文窗口空间越大。在同一个conversation里能保留更多的代码历史、更多的context，Agent做决策时信息更充分。这对长期开发任务影响巨大。缺点和适用范围？ rtk也有限制。它只作用于Bash命令。Claude Code的built-in工具（Read、Grep、Glob）不经过rtk，所以如果你用read工具读文件，输出还是原始的。解决办法是用shell命令（cat/head/tail、rg/grep）或显式调用rtk read。另外rtk的Smart Filtering只对特定命令有效。对完全陌生的自定义命令，rtk就是raw passthrough，不会过滤。支持Claude Code、OpenCode、Gemini CLI三大IDE。安装都是一行命令，配置文件在~/.config/rtk/config.toml，支持自定义排除特定命令或调整压缩策略。访问：github.com/rtk-ai/rtk #how i ai# #程序员#

82. 24 小时不到，3K+ GitHub Star。gstack 是 Garry Tan 做的一套 Claude Code 工作流技能集合。Garry Tan 是谁？Y Combinator 的总裁兼 CEO。这套工具只有 6 个斜杠命令，但风格很 opinionated，也就是说，它有自己明确的主张和打法。它要做的事其实很直白：别把 Claude Code 当成一个什么都能问的通用助手。你应该把它拆成一支随叫随到的专业队，需要哪个角色、哪种打法，就切到对应的命令。这个思路听起来简单，但背后的逻辑很清晰。传统的 AI 助手往往把所有模式混在一起，结果就是输出平庸。你问它写代码，它可能给你讲一堆原理。你让它优化性能，它可能又开始教你基础知识。这种万金油式的回答，看起来什么都懂，实际上什么都不够深入。gstack 的解决方案是显式的认知模式切换。每个命令对应一个明确的工作模式，比如架构设计、代码审查、性能优化等等。你切换到哪个模式，AI 就专注做那件事，不会东拉西扯。这样做的好处是什么？首先，输出质量更高。因为每个模式都有明确的目标和约束，AI 不会在不同任务之间摇摆，能更专注地给出深度建议。其次，工作流更清晰。你不需要在一个对话里反复解释你想要什么，直接切换命令就行。这对重度用户来说，效率提升是显而易见的。最后，它强制你思考当前到底需要什么。是需要架构建议，还是需要代码审查，还是需要性能优化？这种显式的思考本身就是一种工作方法的训练。需要注意的是，gstack 不是给初学者用的提示词包。它是为认真交付软件的人设计的高严谨度工作流系统。如果你只是偶尔用 Claude Code 写点小脚本，可能感觉不到它的价值。但如果你是重度用户，每天都在用 AI 辅助开发，那这套工具能显著提升你的工作效率。从技术生态的角度看，gstack 处于 AI 辅助编程工具链的增强层。它不是替代 Claude Code，而是在 Claude Code 的基础上，提供了一套更结构化、更专业化的使用方式。可以把它理解成一个面向 Claude Code 重度用户的 AI 工作流操作系统。它定义了一套标准化的工作模式，让你和 AI 的协作更加高效和可预测。24 小时 3K+ Star，说明这个需求确实存在。很多人已经意识到，AI 助手不应该是一个什么都能干的通才，而应该是一个可以快速切换角色的专家团队。gstack 把这个理念落地了，而且做得很简洁。6 个命令，每个都有明确的职责，学习成本不高，但用起来很顺手。如果你也是 Claude Code 的重度用户，值得试试。GitHub 地址：github.com/garrytan/gstack#科技先锋官##How I AI#

83. 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

84. 如何编写一份优秀的 CLAUDE.md

85. 现代 C++ 开发中，过度使用 shared_ptr 是否已经成为了一种新的“代码恶臭”？

86. 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

87. 立省499！我给你们找到了最傻瓜的OpenClaw安装方式。

88. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

89. 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" }] }] }}```

90. 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#

91. 虽然我自己已经完全切换到Claude Code，但是了解一下为啥还会有那么多人Cursor也能有更全面的观点，评论区说说你都怎么用的？Reddit上有个帖子：r/vibecoding社区问"为什么有人还在用Cursor而不是Claude Code？"去年Claude Code发布后，社区普遍认为它会压倒Cursor。但现实是，Cursor仍然有大量用户。从评论区大家的回答可以看出Cursor的强项：1）开箱即用 — 安装后不需要额外配置，能立即开始编码2）IDE集成最好 — 所有传统IDE功能都有，快捷键熟悉3）上手快 — 工程师5分钟内就能适应，没有学习曲线4）成本低 — 月费$10，功能够日常用5）代码补全 — 行级补全做得很好，快速迭代时很顺手而Claude Code的强项：1）推理深度 — 能理解整个项目的逻辑，不只是当前文件2）自主修复 — 出错时能自动分析和修复，不需要人工干预3）全局追踪 — 跨文件改动时能保持一致性4）测试生成 — 能自动生成高质量的单元测试5）学习成本 — 需要学会用Prompt和Agent思维Reddit的共识是：根据场景不同，选择不同。Cursor适合：✅ 日常编码和快速迭代（原型开发、功能添加）✅ 简单的脚本和工具（几百行代码）✅ 新手或想快速上手的工程师✅ 团队需要"开箱即用"的工具Claude Code适合：✅ 大型遗留代码重构（1000行+，逻辑复杂）✅ 跨文件的系统性改动✅ 自动化测试补全✅ 需要"深度思考"的复杂问题「Cursor像是IDE的助手，Claude Code像是一个高级的工程师助手。前者帮你更快地打字，后者帮你思考怎么改架构。」原文讨论：www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1pu1g9b/people_still_using_cursor_over_claude_code_can/#HOW I AI##程序员#

92. 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#

93. Claude Code 新增 /loop 命令，让 AI 自动帮你盯活儿Claude Code 发布了 /loop 命令，可以设置定时任务，让 Claude 在后台按固定间隔自动执行指令，最长持续三天。比如你可以说"/loop 盯着我所有的 PR，构建出错就自动修，有评论就开个分支去改"，或者"/loop 每天早上用 Slack 给我总结被 @ 的重要消息"。本质上就是把 Claude Code 变成了一个能自己跑起来的值班助手。间隔支持秒、分、时、天，底层转成 cron 表达式执行。因为 cron 最小粒度是一分钟，秒级设置会被向上取整。也支持自然语言设一次性提醒，比如"两小时后提醒我检查部署"，用完自动删除。需要注意的是，这些任务只在当前会话内有效，关掉终端就没了，也不会补跑错过的任务。如果需要持久化的定时任务，得走 GitHub Actions 或桌面端的定时功能。文档：网页链接

94. 【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

95. 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#

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

97. 长文：你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践tw93.fun/2026-03-12/claude.html“今天这篇文章源于最近半年深度使用 Claude Code、两个账号每月 40 刀氪金换来的一些踩坑经验，希望能给大伙一些输入。刚开始我也把它当 ChatBot 用，后来很快发现不对劲：上下文越来越乱、工具越来越多但效果越来越差、规则越写越长却越不遵守，折腾了一段时间，研究了 Claude Code 本身之后才意识到，这不是 Prompt 问题，而是这套系统的设计就是这样的。这篇文章想和大伙聊聊这几个事：Claude Code 底层怎么运作、上下文为什么会乱以及怎么治理、Skills 和 Hooks 应该怎么设计、Subagents 的正确用法、Prompt Caching 的架构影响，以及怎么写一个真正有用的 CLAUDE.md。”#How I AI#

98. Learn Claude Code 是真做的好，强烈推荐👍 教程地址：网页链接项目地址：github.com/shareAI-lab/learn-claude-code很多人用 Claude Code 或 Cursor 写代码，觉得 AI 编程助手很神奇，但如果问一句"它到底是怎么工作的"，大部分人答不上来。Learn Claude Code 这个开源项目做的事情很简单：用 12 节课，从零开始搭一个类似 Claude Code 的 AI Agent，每节课只加一个机制，每个机制都有可运行的 Python 代码。这个项目的核心洞察是：所有 AI 编程 Agent 的底层都是同一个循环。用户发消息给模型，模型决定要不要调用工具，调用了就执行，把结果喂回去，继续循环，直到模型觉得任务完成了。整个 Agent 的最小实现不到 30 行代码。剩下的一切，规划、子任务拆分、上下文压缩、多 Agent 协作、工作目录隔离，都是在这个循环上面一层一层叠加的。12 节课就是这 12 层。学习路径设计得很讲究。前两节搞定核心循环和工具调用第三节加入计划能力（没有计划的 Agent 会跑偏）第四到六节处理子 Agent、技能加载和上下文压缩（上下文窗口是有限的，不压缩大项目根本跑不动）第七八节做任务持久化和后台执行，最后四节进入多 Agent 协作：组队、通信协议、自主领取任务、工作目录隔离。从一个人干活，到一个团队协作，复杂度是渐进的。项目配了一个交互式 Web 平台（learn-claude-agents.vercel.app），有步骤图解、源码查看器和文档，支持英文、中文、日文三种语言。文档风格是"心智模型优先"：先讲问题是什么，再讲解决方案，配 ASCII 图，最后是最小可运行代码。对想搞懂 AI Agent 内部原理的开发者来说，这可能是目前最好的从零到一的学习路径。不需要什么前置知识，有 Python 基础就能跟。学完之后再去看 Claude Code 或者任何 Agent 框架的源码，会发现都和这个教程介绍的差不多。

99. Claude Code 新增"电脑操控（computer use）"功能：写完代码直接帮你点鼠标测试 Anthropic 给 Claude Code 加了一个新能力：直接操控你的 Mac 桌面。写完代码之后，Claude 可以自己编译、启动应用、点击按钮、截图验证，整个流程不用你碰鼠标。这个功能叫 computer use，目前是研究预览阶段，仅限 macOS，需要 Pro 或 Max 订阅。具体能干什么？比如你让 Claude 写一个 macOS 菜单栏应用，它可以自己写 Swift 代码、编译、启动、逐个点击界面上的按钮，发现 bug 就修，修完再验证。再比如一个 Electron 应用的注册流程有问题，你只需要告诉 Claude 去测，它会自己打开应用、点击注册、逐屏截图。安全机制上做了几层限制：每个应用需要单独授权，终端窗口不会被截图（防止 Claude 看到自己的输出），按 Esc 随时中断，同一时间只允许一个 Claude 会话控制屏幕。涉及终端、Finder、系统设置这类高权限应用时，会额外弹出警告。启用方式是在 Claude Code 里输入 /mcp，启用 computer-use 服务器，首次使用时 macOS 会要求授予辅助功能和屏幕录制权限。这个功能填补了一个明显的缺口：之前 Claude Code 能写代码、跑命令行，但涉及图形界面的操作就束手无策。现在等于把"写代码"和"测代码"串成了一个完整循环。对于做桌面应用、本地 Electron 应用、iOS 模拟器测试的开发者来说，省掉了手动验证 UI 的时间。不过目前限制也不少：只支持 macOS，不支持 Linux 和 Windows；必须是交互式会话，不能用 -p 参数的非交互模式；Team 和 Enterprise 计划也暂时用不了。相关文档：http://t.cn/AXIMXfEv http://t.cn/AXIMXMeV

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

101. 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。

102. 教你如何在 Codex CLI 里面用 SKILLs1. 在你的项目目录下创建一个 “.claude/skills”目录，如果你不想提交到 git 就把 .claude 加到 .gitignore注：也可以是任意其他目录，放在“.claude/skills”目录下有个好处就是 claude code 默认能使用，不需要额外配置。2. 把你要用到 skill 复制到“.claude/skills”目录下（可以去网页链接这里找现成的）3. 如果你需要用到哪个 skill，只需要手动 @ 一下相应的 skill 文件即可，比如：> 请使用 @.claude/skills/artifacts-builder/SKILL.md ，创建一个 whiteboard 项目也就是说只要你让 agent 去读取相应的 SKILL md 文件，就可以让 Agent 学会使用 SKILL。这个方法不仅仅适用于 codex cli，也同样适用于 TRAE、Cursor、GitHub Copilot 这类 coding agent。只能说 SKILL 的设计是想当超前的，而且跟 MCP 一样，并非 Claude Code 专属。

103. 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

104. 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)

105. 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#

106. Antropic这个视频视频“Don't Build Agents, Build Skills Instead“，讨论了智能体的发展方向。Claude认为，尽管代理很智能，但它们缺乏领域专业知识和持续学习能力，因此提出了一种名为技能（Skills）的新范式。这些技能本质上是组织化的文件集合，包括脚本和程序知识，充当领域专家的角色，使智能体能够更一致和高效地执行任务。技能的设计理念是任何人都可以创建和使用，并正在形成一个迅速增长的生态系统。一、Anthropic 为什么“放弃”传统 AI Agent核心原因只有一句话：现在 AI 的问题不在“不够聪明”，而在“没有专业经验”。大模型像智商很高但没上过班的新人，面对真实业务场景（财务、法律、工程、运营），稳定性和可靠性都不够。继续堆“更强的 Agent”解决不了这个问题。二、真正的瓶颈是什么不是推理能力，而是可复用的领域专业知识。现实工作需要的是“熟练工”，不是“天才从零推导”。三、Anthropic 的第一个关键转向通往数字世界的通用接口不是复杂工具，而是代码。只要 Agent 能写、能读、能改代码，它就能：1）访问 API2）操作文件系统3）数据分析4）生成结果而且代码是可调试、可修改的，比固定工具强得多。四、真正的颠覆点：不用复杂系统，只用“文件夹”Anthropic 用一个极端简单的方案解决“经验沉淀”问题：把专业知识封装成技能（Skill）= 一个有结构的文件夹。技能本质是：1 可执行或可调用的程序性知识2 放在文件里，能被版本管理、共享、复用3 需要时才加载，避免上下文爆炸这比“智能 Agent 自动学习一切”要现实得多。五、他们真正构建的不是 Agent，而是三层结构1 模型 = 处理器（负责思考）2 Agent Runtime = 操作系统（负责任务与资源调度）3 技能 = 应用程序（真正的业务能力）价值不在模型本身，而在“技能生态”。六、为什么这比 Agent 更重要因为技能让 AI 第一次拥有了可积累、可迁移、可复利的记忆。今天学到的流程，可以变成技能；明天、下个月、下个版本的 Claude 都能直接用；团队内部、社区之间还能共享。AI 不再每天“从头做人”，而是像员工一样越干越熟。总之，不要再指望一个“无所不能的超级 Agent”。真正有价值的是：一个通用 Agent + 一个不断增长的技能库。AI 的未来不止是“更聪明”，更是“更有经验”。#科技先锋官# #ai创造营#

107. Skills的最正确用法，是将整个Github压缩成你自己的超级技能库。

108. Claude Code 最新版本加入了一个全新的指令：/insights。只要你运行这个指令，Claude Code 就会化身为你的“私人分析师”，把你过去一个月的消息记录仔仔细细读一遍。读完之后它会帮你做三件事：1. 复盘你的项目；2. 分析你是如何使用 Claude Code 的；3. 给出一针见血的建议，帮你优化工作流。我测试了下效果不错，给了一些靠谱的优化建议，主要是建议我写把一部分工作流变成 Skills。宝玉xp的微博视频

109. 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。

110. 手把手安装OpenClaw龙虾必备的技能Skills！

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125. Claude这几个Skills简直是降维打击

126. Claude Code 进阶指南：解锁技能系统的全部潜力

127. 在微信里使用 Claude Code，刚刚在 GitHub 上开源了这个 Skill 。

128. Claude Code 玩法大全：从入门到上瘾的终极指南

129. Claude Code系列介绍

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135. Claude Skills终极合集｜18个开发神器

136. 全网最细！Claude Skills喂饭级配置：Claude Code安装→使用→Skills调用

137. 装了 ClaudeCode 还不够，真正拉开差距的是这 3 个开源插件： oh-my-claudecode / superpower / everything-claudecode 装上之后，你会发现：它开始像“队友”，而不是“客服”。 #claudecode #ai编程 #大模型 #AI工具#人工智能

138. Claude code从使用到集成IDE

139. Superpowers：AI 编码代理的结构化工作流系统

140. 我雇佣的十大Claude Skills

141. Claude Code 插件选型指南：原生 vs 四大框架(superpowers, ECC, GSD, Ralph)，5分钟帮你做决定

142. claude code 小白级安装指南和必备工具

143. 榨干Claude Code的18个实用技巧

Superpowers是效率神器还是徒增负担？开发者观点大PK

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