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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…
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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?

Adam.GPT@TheRealAdamG
developers.openai.com/blog/designing… “Practical techniques for steering GPT-5.4 toward polished, production-ready frontend designs.”
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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. 😭
Claude@claudeai
A small thank you to everyone using Claude: We’re doubling usage outside our peak hours for the next two weeks.
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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:
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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

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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。
Tw93@HiTw93
A great resource if you want to understand how AI coding agents work. Learn Claude Code walks through building a minimal Claude Code like agent from scratch, explaining each mechanism step by step. You’ll see the core loop most coding agents share: call the model, execute tools, feed the results back, and iterate. A clean way to understand how these systems are actually built. learn-claude-agents.vercel.app
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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…


吕立青_JimmyLv 2𐃏26@Jimmy_JingLv
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