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@HansChanX
君子务本，本立而道生。 极客 | 半个产品 | 架构 | AI创业 | 跨境 | Web3
Katılım Mart 2022
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Claude code 之父，大神@bcherny 刚公开了自己的完整工作流，
看完之后我发现，核心就三件事，
但每一件都跟大多数人的直觉相反，
第一，永远选最贵最聪明的模型
听着像烧钱，实际上反过来，聪明模型一次想清楚，笨模型来回试错烧掉的token远超差价。
他的原话："计划做得好，代码自然好。"
第二，整个团队维护一个纯文本知识库
不是Notion，不是花哨的文档系统，就是一个txt文件。Claude每犯一次错，记一笔，每周更新好几次，这个文件就是团队的长期记忆，Claude不会在同一个地方摔倒两次。
第三，永远让Claude看到自己代码的运行结果
能跑代码，能看浏览器渲染，
他的比喻很准："你让一个画家蒙着眼睛画画，
画完不让他看，然后怪他画得丑？"
阿绎 AYi@AYi_AInotes
翻墙出来一定要多看优质的信息源，不要只是出来看片！多逛英推区宝藏，看不懂听不懂阿绎给你翻译拆解系列03： 这个创造了Claude Code的男人Boris Cherny大神，完整公开了自己的工作流，并直播演示了一半的编码工作在手机上完成🤪 不是回消息，是同时跑5到10个Claude实例， 用手机启动任务，去喝咖啡，回来代码写好了🤣 他刚公开了自己的完整工作流，看完之后我发现， 核心就三件事，但每一件都跟大多数人的直觉相反： 第一，永远选最贵最聪明的模型 听着像烧钱，实际上反过来，聪明模型一次想清楚，笨模型来回试错烧掉的token远超差价。 他的原话："计划做得好，代码自然好。" 第二，整个团队维护一个纯文本知识库 不是Notion，不是花哨的文档系统，就是一个txt文件。Claude每犯一次错，记一笔，每周更新好几次，这个文件就是团队的长期记忆，Claude不会在同一个地方摔倒两次。 第三，永远让Claude看到自己代码的运行结果 能跑代码，能看浏览器渲染， 他的比喻很准："你让一个画家蒙着眼睛画画， 画完不让他看，然后怪他画得丑？" 他的清晨流程：醒来，手机上启动三个任务， 该干嘛干嘛，晚点回来检查。 规划模式起步 → 敲定计划 → 自动接受修改 → 完成 多个Claude实例，一个周密计划，一个共享知识库，没了。
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2026年，全世界所有的生意都将被重新摆上牌桌。
任何人都可以上去抢一把。
觉得这口吻太狂？
但这正是Shopify创始人托比·吕特克的原话。
在科技圈，他是“创始人最崇拜的创始人”。
那些你平时仰望的大佬，私下里往往都在仰望他。
凭什么聪明人都服他？
因为他的思考不带有任何路径依赖。
所有的认知全靠独立推演。
你永远猜不透他面对一个问题会给出什么反应。
一场常规的播客访谈，两人硬生生聊了四个小时。
如果不是播客主大卫急着赶飞机去赴宴，这场对话根本停不下来。
托比在录音里挑明了一个生猛的现实。
AI正在无差别吞噬每一个角落。
所有现存的生意，都必须被打碎重构。
以后再回头看，2026年就是那条最清晰的起跑线。
市面上的任何一个产品，都必须用AI原生的逻辑重做一遍。
老牌巨头垒了几十年的护城河，在底层架构重写面前没有任何防御力。
全球商业的入场券，正在被重新打印。
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Claude Code 性能优化系统开源了，单日 +4,458 star 冲进 GitHub trending 前10
这不是简单的配置集合，而是一套让 Claude Code 从"实习生"进化为"资深工程师"的完整框架。核心有四层：
技能系统：预定义技术栈和代码规范，告别每次重复交代背景。
本能反应：给 Claude Code 植入"肌肉记忆"，看到 TypeError 本能地检查空值，看到测试失败本能地回溯最近改动。号称首次成功率提升40%。
分层记忆：短期记忆+工作记忆+长期记忆+案例记忆，让 AI 像人类一样根据场景调用不同深度的知识。
安全防护：文件级保护+命令级限制+网络隔离，防止 AI "发疯"。
最值得关注的是"研究优先开发"理念——让 Claude Code 动手前先搜索文档、分析风险、输出方案，前期多花10分钟，后期省1小时返工。
这套框架也适用于 Codex、Opencode、Cursor。作者的目标很明确：让 AI 编程工具从"初级 Agent"进化到"专家级 Agent"。
如果你在用 Claude Code 的，强烈建议你看看。github.com/affaan-m/every…
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这篇可能是目前 Claude Code 工作流写得最实在的一篇。
核心就一句话：80% 时间花在 plan，20% 交给 Agent 执行。plan.md 是一切的锚点 — 上下文丢了、session 断了、换人接手了，plan 还在。
几个特别值得偷的：完成音效提醒（多窗口并行必备）、会议录音直接转 plan、plan 归档后变成未来 research 的输入源。不是用完就扔，是越用越厚。
我自己读完也对齐了好几条到工作流里。推荐通读。
Matt Van Horn@mvanhorn
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本周最值得看的Claude Code技术文章和最值得听播客。
暂时都没学完，整理收藏如下：
大神tw93 @HiTw93 的两篇Code Code和Agent文章，X上读完的都说好！
1. 你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践
x.com/HiTw93/status/…
2. 你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
x.com/HiTw93/status/…
3. YC的CEO Garry Tan's开源的他的AI工作流Skill，3w多Star
github.com/garrytan/gstack
4. 张小珺和谢赛宁的7小时马拉松访谈
xiaoyuzhoufm.com/episode/69b775…
5. Thariq：构建Claude Code的教训：我们如何使用技能
x.com/trq212/status/…
Tw93@HiTw93
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劲爆，首次：Google Maps API居然免费了
推出”Demo Key”——只需Google账号，秒获API密钥
无需信用卡、无需账单信息、直接写代码
这解决了困扰开发者多年的痛点：想测个地图功能，先被逼着绑卡
现在AI生成的地理空间代码可以直接跑了
对学生、独立开发者、第三世界用户来说，门槛归零
Google Maps Platform@GMapsPlatform
🔑 No credit card required! With the new Maps Demo Key, you can get a working API key with just your Google account and start building in seconds ➡️ goo.gle/3Pu9JB2 We’ve removed the barrier to entry, giving developers direct access to build with select Google Maps Platform products — including Maps JS API, Places UI Kit, and Weather API. Whether you're testing new features or validating technical feasibility, prototype with confidence in a controlled sandbox with automatic usage guardrails. ➡️ Seamlessly works with AI agents to turn prompts into working geospatial prototypes. ➡️ Maps Demo Key is the easiest way to test AI-generated geospatial code without hitting setup blockers. ➡️ Easily transition to a full account to unlock our generous monthly free usage tier, additional APIs, and technical support — all while keeping your project moving. Try it at the link above.
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Agent 里最坑、最影响成败的几块都讲透了。
Harness（测试、验证、边界）往往比模型本身更关键
上下文工程不是窗口越大越好，而是怎么分层、压缩、按需加载
工具设计要走 ACI（Agent-Computer Interface），而不是简单封装 API
记忆系统、评测、多 Agent 组织、安全治理……每一块都有真实落地案例和反模式总结
最后还用 OpenClaw 把这些设计原则串起来，超级有参考价值！
Tw93@HiTw93
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LangChain 团队发现很多大厂内部都是自己搭建专属的 AI 编程助手，满足自身需求，融入团队开发流程。
但对于创业团队来说，想要像大厂那样也自己从头手搓一套属于自己的 AI 编程助手，开发时间成本的确高。
于是 LangChain 团队开源了 Open SWE，一套专门帮我们构建企业内部 AI 编程助手的基础框架。
基于 Deep Agents 和 LangGraph 构建，核心特点是沙箱隔离执行、精选工具集、子智能体编排，以及与 Slack、Linear、GitHub 等开发工具的原生集成。
GitHub：github.com/langchain-ai/o…
框架支持多种沙箱环境，内置约 15 个精选工具，通过 AGENTS.md 文件和任务上下文提供背景信息，并通过中间件实现确定性流程控制。
采用组合式架构而非分叉代码，可以在保持定制化的同时，持续获得 Deep Agents 框架的改进和优化。
如果你的团队正在探索内部 AI 编码助手，或者想了解如何将 AI 智能体集成到实际开发工作流中，这个开源框架值得研究。
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我发现一个超棒的开源项目，教你做 vibe coding。
GitHub 1.5w+ ⭐，有趣的是它用哲学层讲编程：
道：先想清楚要做什么，每一步都有方向
法：模块独立、接口先行，架构清晰
术：Debug 只比对预期 vs 实际，AI 定向修复
器：IDE + AI 模型 + 辅助工具组合最优
更厉害的是：
- 内置提示词库 + 可复用技能模块，开箱即用
-上下文固定，AI 不会忘记项目背景
- 模块化设计，代码干净易维护
- 递归优化：生成器产出，优化器打磨，越用越顺手
把 AI 从乱写代码，变成稳、可用、越用越顺手的开发伙伴。
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大多数人用 AI 写代码，还在一条条手敲 prompt。
真正的差距不在于谁用了更好的模型，而在于谁把自己的工程经验编码成了可复用的流程模块。
Matt Pocock（TypeScript 圈知名工程师）把他每天在用的 5 个 agent skill 全部开源了：
→ /grill-me — 在你动手写任何东西之前，对你的方案发起连续追问，直到把每个决策分支都逼出来。他自己被问了 24 个问题，坐在那写了一小时 PRD。
→ /write-a-prd — 通过互动访谈 + 读你的代码库，生成一份完整需求文档，自动以 GitHub Issue 归档。
→ /prd-to-issues — 把 PRD 按「垂直切片」拆成一个个独立可认领的 Issue，开箱即用。
→ /tdd — 经典红-绿-重构循环，每次做一个切片，逼 Agent 先写测试再实现。
→ /improve-my-codebase — 扫描代码库，找架构改进点，重点是加深"浅层模块"和提升可测试性。
三天前刚开源，已经 1.2k star。
这背后的本质是：会 prompt 的人很多，能把经验系统化的人很少。 Skill 就是把你作为工程师的判断力和流程，变成 Agent 可以反复执行的操作合约。
你写给 Agent 的 skill，就是你在这个时代留下的工程资产。
github.com/mattpocock/ski…
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这是我见过最完整的「一个人公司」教程
GitHub 上有个很值得收藏的项目——
One Person Businesses Methodology
一句话概括：
教你一个人做一家公司。
很多人做副业的问题其实不是技术，而是：
不知道做什么
不知道怎么赚钱
不知道怎么长期做下去。
这套方法论最厉害的一点是：
几乎不讲虚的。
作者像写代码一样，把一人公司拆成完整流程：
发现需求 → 做 MVP → 获取流量 → 完成变现闭环
看完会有种感觉：
这不是教程，更像一套商业操作系统。
尤其是 v2.0 里提到的一些反直觉认知，比如：
与其只看收入，
不如看 税后收益。
与其拼命提高效率，
不如 用 AI 杠杆放大个人产出。
核心理念：
一人企业的目标不是做大，而是做稳。
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今日 vibe 感想，一个优秀的 agent matrix 应该实现自循环的三大基础：可复制的经验智慧（skill），可观察的运行时（logs），可随时备份和恢复的环境（env/vars），sandbank 解决了第一个和第三个，现在尝试解决第二个问题。
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