beyondkmp

大多数人用 Claude Code，根本没打开过 .claude/ 文件夹。 这个文件夹是 Claude 的「控制中心」——它决定 Claude 懂不懂你的项目、遵不遵守你的规范、能不能自动完成复杂工作流。配好了是得力助手，没配就是一个记忆力极差的外包。 核心文件解析： CLAUDE.md — 项目的「入职文档」。Claude 每次启动第一个读它，直接进系统 prompt。写什么它就遵守什么。建议控制在 200 行内：放构建命令、架构决策、约定规范、踩坑记录，不要放能用 linter 自动做的事。 rules/ — CLAUDE.md 变长后的解法。按关注点拆分成多个 .md 文件，还能设路径作用域——只有处理 src/api/ 下文件时才加载 API 规范，不会污染其他上下文。 commands/ — 自定义斜杠命令。review.md → /project:review，支持 !bash 执行并注入输出。但注意：最新版已将 commands 合并进 skills。 skills/ — 可复用工作流，核心区别在于由 Claude 自动触发，无需手动输入命令。每个 skill 是独立子目录，可以打包指令 + 支撑文件。 agents/ — 专职子 Agent。复杂任务时 Claude 会 spawn 一个独立上下文的 Agent 来处理，完成后压缩结果返回主会话。可以限制工具权限，可以指定更便宜的模型。 settings.json — 权限白名单/黑名单。allow 里的命令免确认，deny 里的永久封锁（比如 rm -rf * 和 .env 读取），其余命令执行前询问。 还有两套目录：项目级 .claude/ 提交 git 全团队共享，全局 ~/.claude/ 存个人偏好跨项目生效。 起步不用一步到位：先 /init 生成 CLAUDE.md，精简到要点；配好 settings.json 的 allow/deny；再慢慢把 CLAUDE.md 拆进 rules/。 真正的结论：Agent 质量越来越是环境设计问题，不是提示词问题。把 .claude/ 配好，就是把 Claude 变成真正懂你项目的队友。 原文：x.com/akshay_pachaar…

windows上装简中的office 365的话会默认给你安装一个叫office Plus的东西，是一个国内公司代替微软运营的一个office模板库及宏预设，微信扫码付钱买会员那种，如果是日语版就没有。 同时呢，你去WPS日本官网下载一个日语版的WPS的话，非常干净，广告都没有。

GPT-5.4 前端设计实战指南 ~ 如何驾驭 GPT-5.4，规避俗套，构建赏心悦目的界面 在 Codex 中安装这个 Skill 快速体验： $ skill-installer frontend-skill developers.openai.com/blog/designing… GPT-5.4 的前端能力升级 · 图像理解：原生集成图像搜索与生成工具，支持在设计流程中进行视觉推理 · 功能完整度：长周期任务更可靠，复杂应用和游戏可在 1-2 轮对话中实现 · 验证能力：结合 Playwright 可迭代检查、测试、验证实现效果 四项核心实践建议 · 使用低/中推理级别 — simpler websites不需要高推理，低/中级别让模型保持专注、避免过度思考 · 预先定义设计系统 — 明确字体、配色、布局约束 · 提供视觉参考 — 截图或情绪板作为 guardrails · 构建叙事结构 — 用真实内容引导，避免占位符模式 关键设计原则（Frontend Skill） 1. 硬性规则： · 首屏必须是单一构图，而非仪表盘布局 · 品牌/产品名称必须是主角级信号，不能被标题盖过 · 避免默认字体（Inter/Roboto/Arial），使用有表现力的字体 · 首屏仅包含：品牌、标题、一句支持文案、CTA、主视觉 默认无卡片 — 仅当卡片是交互容器时才使用 · 全出血 hero 图片，禁用内嵌/侧边/圆角图片 2. 内容策略： · 每区块只有一个目的、一个标题、一句短文案 · 文案用产品语言，而非设计评论 · 删除30%文案后页面反而更好？继续删 3. 动效规范： · 至少2-3个有意图的动效：入场序列、滚动联动、悬停交互 · 动效用于创造层级和氛围，而非噪音 可用性检验标准 · 首屏去除导航后，品牌是否依然清晰？ · 扫描标题即可理解页面？ · 每个区块是否有明确职责？ · 移除装饰阴影后设计仍显高级？

方向英语

@YinsenW_ 然后把你封了

He says publicly that Chinese people can’t use it, but privately he doubles the usage quota for them during working hours. Honestly, that’s so touching it makes me cry. 😭

Damnn 😱 Most developers are using Claude Code wrong. They open the terminal... write a prompt... and expect magic. That’s not where the real power is. Claude Code is actually a 4-layer AI engineering system: 1️⃣ CLAUDE.md → project memory Architecture, rules, commands, conventions 2️⃣ Skills → reusable knowledge packs Testing workflows, code review guides, deploy patterns 3️⃣ Hooks → deterministic guardrails Security checks, enforced rules, automation 4️⃣ Agents → specialized sub-agents Break complex tasks into parallel workflows Once you structure these properly, something interesting happens: Claude stops behaving like a chatbot. It starts behaving like a real AI dev system. Most engineers miss this because they jump straight to prompting. But the difference between average output and production-level results usually comes down to setup. If you're building with AI agents in 2026, learn the system — not just the prompt. I made a Claude Code Starter Pack explaining everything. If you want it: Follow Like + RT Comment CLAUDE I'll DM it to a few people. Future AI dev workflows won't be prompt-first. They’ll be system-first. 🚀 #AI #Claude #AIAgents #LLM #GenAI

Learn Claude Code 是真做的好，强烈推荐👍 项目作者：@baicai003 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。

战争与油价实际情况愈演愈烈， 但大家的讨论却越来越少了， 市场也麻木了都... 另外，随着 Claude Code 掌握的上下文越多， 它的预测真的是越来越顶了！！！ x.com/Jimmy_JingLv/s…

@YinsenW_ 又有四个员工了

Four Mac mini

@LiuVaayne Gpt?

got-5.3-codex-spark 做简单任务真的是又快又好

@LiuVaayne 你点验证，然后可以选没有身份证，通过照片来识别，只要打开视频看看照片就行了。Google 也认为我未满 18 岁，我就这样解决的

不知道为什么 OpenAI 把我认定为青少年，然后还要用身份证去认证才能恢复，（作为中国人肯定不敢去认证），现在只能在每个回复里面看到 OpenAI 对我的关怀。 - 论去中心化 AI 的重要性

@imwritingbugs 买个 二手的 macmini 最简单

好奇求教，除了自己装虚拟机做好镜像不断还原之外， macOS 上有什么类似 Windows Sandbox 可以快速弄出一个干净的当前系统环境的东西么（主要是用来测试 Electron 打包后程序在用户的电脑上的问题，因为我自己电脑往往啥依赖都有，但是用户那边啥也没就出问题了，但用户又说不清到底是啥问题）

@arkuy99 github.com/DaniGuardiola/… 可以试试这个，非常方便

人生走了太多弯路 只恨没有早点用上 electron + React。