Sam

Obsidian这个功能太棒了👍，终于可以沉浸式阅读油管了，点击字幕直接跳转 + 自动高亮 + 自动滚动，再也回不去普通 YouTube 了！

现在很多人在用Claude Code ，但大部分人其实只用到了它很小一部分能力。 GitHub 上有人专门做了一个项目，把 Claude Code 怎么用、怎么配置、怎么选工作流，全部整理成了一份系统化的指南，叫 claude-code-best-practice， 目前已经 3.2 万 Star 了，连 Claude Code 的创造者都在推特上多次引用。 干的事情很简单：把 Claude Code 的各种使用技巧、工作流、配置模板，系统化地整理成了一份完整指南。 目前收录了 86 条以上的实战技巧，不是翻译官方文档那种，而是社区真实踩坑后总结出来的经验。 Agents、Commands、Skills、Hooks、MCP Server、Subagents，每个模块都有现成的模板，Clone 下来直接往自己项目里搬就行。 我觉得最有价值的是它做了一个主流工作流的横向对比。Everything Claude Code、Superpowers、Spec Kit、Get Shit Done 这些热门方案，每个的侧重点、Star 数、核心特色都标得很清楚。 简单说就是：追求代码质量选 Superpowers，追求速度选 Get Shit Done，想要全家桶选 Everything Claude Code。 还有个 Hot Features 表格，实时追踪 Claude Code 最新的 Beta 功能，比如云端规划 Ultraplan、后台自动权限确认 Auto Mode、macOS 屏幕控制等等。

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兄弟们花1小时，搭出这个神器。 Obsidian + Claude 代码 = 专属于你的私人贾维斯。 这是真正的第二大脑：能帮你收录所有信息，串联起每一个零散的想法，还能靠着目前最强的AI模型，和你同频思考。 兄弟们，搭建全程只要1小时。 你睡觉的时候，它也在不停运转。 今晚动手搞定它的人，往后的工作和思考模式，会彻底颠覆。 而今天划走错过的兄弟，明年大概率还在记着乱七八糟的零散笔记，弄丢自己最棒的灵感，还在纳闷为什么自己想事情永远一团乱麻，这套ai流必须学会。 学习ai，拥抱ai。

想玩明白Claude Code，看这篇入门资源合集就够了 Claude Code就是一个拥有无限智能的超级助手 人都会有好点子，但因为各种限制无法变成实际成果 有了CC，普通人只需要用大白话讲清需求 操作交给它，不论是工作上的任务还是自己编程做项目都能搞定 1.最全面中文教程，从安装下载到基础使用 再到更高级的综合实战项目等高级玩法一应俱全 github.com/shareAI-lab/le… 2.核心概念，五分钟让你知道核心概念与工作原理 github.com/luongnv89/clau… 3.基础命令与交互技巧 github.com/luongnv89/clau… 4.Claude Code skills库，有了这些技能，就可以直接让CC变成专业工程师、代码开发团队、市场营销员 github.com/alirezarezvani… 5.实用技巧合集+工具包，让你把CC用的更好更高效 github.com/ykdojo/claude-… 6.顶级技能库，包括自动化工作流、核心工作技能、安全审计等 github.com/hesreallyhim/a… 7.实用技能库 github.com/ComposioHQ/awe… 8.中文版实战教程与使用教程 github.com/KimYx0207/Clau… 9.常见问题故障排除 github.com/Cranot/claude-… 如果你想看视频学习的话可以看我引用的推文，中文的完整教学视频

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最近读到一篇很有意思的文章，作者是腾讯云开发者，一位很早就开始拥抱 AI 的开发者，付费用过的产品超过十几款，前前后后花了上万块。他把自己这一年折腾 AI 的经历、工具和思考都写了出来，读完确实有不少启发。 先说工具层面。他围绕 Mac 搭了一套高效的工作环境，核心是 AeroSpace 做窗口管理、Raycast 做快捷启动和剪贴板管理，再加上 Ghostty 终端和一堆命令行工具。最有意思的是他自己开发了一个叫 Cockpit 的仪表盘，专门用来同时监控多台机器上跑着的 AI Agent 状态，防止某个 Agent 卡住了自己还不知道。 然后他聊到怎么把 Agent 用好。他梳理了一条演进路线：从最早的 Prompt Engineering（写好提示词），到 Context Engineering（管好 Agent 能看到的所有信息），再到 Spec-driven Development（先写清楚需求契约再让 Agent 动手），最后到 Harness Engineering（给 Agent 搭一整套约束体系）。OpenAI 有个团队就是用 3 个工程师、5 个月、完全零手写代码，靠搭建这套"缰绳"体系做出了百万行代码的产品。核心比喻特别形象：Agent 是马，Harness 是缰绳，马跑得再快，没有缰绳就只会横冲直撞。 最让我觉得有价值的是他关于"让 Agent 替我学习"的思路。他发现现在技术迭代太快，传统的手动收集、整理笔记的方式已经跟不上了。所以他搭了一套 Agent 工作流：AI 每天自动从十几个信息源抓取新闻、转录播客、提炼最佳实践，然后把这些知识沉淀到 Agent 自己的技能库里。等到真正干活的时候，这个 Agent 已经是一个吸收了最新方案的"武装版"了。他甚至让 Agent 帮他打 Kaggle 比赛，春节旅游期间远程托管，4000 支队伍里最高冲到过第六名。 文章最后他也很坦诚地说，写这篇文章本身就是最"不 AI Native"的事情，因为这些内容完全可以让 AI 来整理。他还引用了 Karpathy 的"Jagged Intelligence"概念，提醒大家 AI 的能力分布跟人类很不一样，最好的办法就是持续使用、慢慢建立直觉，把 AI 当成一个无话不谈的好朋友，越了解它，协作起来就越顺畅。 原文地址：bestblogs.dev/article/83fa2a…

想和大伙聊聊，在 AI 时代我是如何深入学习一个技术领域的。 之前没有 AI 之前更多是看书、翻这个领域有名的国内外人的所有博客，然后摘抄记录到笔记本，这种速度挺慢，但是很有学习的乐趣，比如当时学习 WebGL 就是这种感觉，可能学懂一个东西差不多要半年空闲时间，慢但快乐。 现在有了 AI 之后，其实我很讨厌网上那种3分钟教你看完百年孤独，也讨厌一切短剧和倍速看电视剧的方式，更多还是挑好的看，吃好一点。 不过最近写你不知道的 Claude Code 和 Agent 系列，除了自己懂的部分外，其实还有大量不太清楚的领域，好在之前收藏了不少文章，刚好借助这一块清库存，全部搞懂输出出去，一直认为，很多时候，不在于看了多少东西，听了多少东西，输入了多少东西，其实用处不大，更加看重你输出了多少东西，这个才是你自己的。 然后我上上周启动了一个深坑挑战自己，研究大模型的训练流程，确保非专业的人也听得懂，探索了2周，刚好这个经验可以分享给大伙，当然成文也差不多好了，最近会发出。 我会把这个学习过程当做写代码一样的组织，第一步收集高质量的资料，比如与之相关的近几年的精品论文，各大模型厂商发布的关键模型的博客，X上模型负责人发表的一些文章，以及斯坦福等高校的近两年关于这一块的课程学习，还有经典的手搓一个大模型的代码仓库等等，这些都是我的一个资料来源过程，我会借助工具自动化全部下载、转md、清洗，梳理，弄好结构化分门别类到我这次研究的仓库。 然后对于自己看得懂的内容就全部看一遍，把不好的删掉，好的留下，对于看不懂的内容，直接借助 Claude 帮我的理解，更复杂一点的直接翻译成中文去阅读，对于代码本地可以跑的就跑起来，不能跑的那种就去看结构，总之会有一个大概的认识和知晓技术原理，这个阶段可以去掉原有一半可能没有用的内容。 到了这个阶段，其实你对这个领域有一个大概的认知了，就可以给这篇文章开始写一个大纲，以及大纲应该结合的来源内容，这里均可以用markdown很多表达，你要讲什么，或者说你想讲什么更想让读者知道，一定一定，文章是写给你给给看的人看的，需要知晓对方的认知水平，和汇报其实差不多。 然后接下来就是苦力活加之前内容的复习过程，和大学时候考试前复习很像，把每一章的内容填充完整，这样下来，你会得到一篇非常长而且有点啰嗦的文章。 这个时候AI就可以帮太忙，你可以让他帮你不改变你原有的内容意思你的语气的情况下，帮我去掉无用的啰嗦内容，以及连贯不到位的内容，或者是这一块缺少的内容，还需要补充什么知识的地方，借助AI继续去完善补充，这里又可以学到很多原来遗漏的东西。 最后整理好以后，可以继续自己读一遍，而非让AI读一遍，这里AI只是工具，千万不要把你的脑袋被AI代替了，这就没有啥意思来，自己读的过程中可以对文章继续修改调优，这里和写代码又非常像了，自测那种感觉，修复问题修问题，最后读了2遍以后，基本感觉完美了，然后就可以发出来给大伙看看。 有小伙伴肯定是担心自己写的东西没有人看，就不太喜欢发出来，或者说就不写了，其实只要你的内容有意义，自然就有读者，而非是你偷懒的理由。 花10min写完这个碎碎念，结束，欢迎交流你是如何学习一个新领域的，下面视频就是我后面要发的那篇你不知道的大模型训练文章的学习仓库，挺有意思，就录了一个视频给大伙看看我的工业化学习方式。

hi大家 GLM-5V-Turbo已在ofox上线！ 欢迎大家试用ofox.ai/zh/models 目前支持Claude、Gemini、GPT等顶尖模100+~

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