西门吹雪人

她说我比她前任都大，只能含住一半

Here's probably the best Claude Cowork tutorial under 25 minutes. It is by Tina Huang ( ex-Meta data scientist).

昨天简单统计了一下，没想到，身边使用Codex的人数已经超过了Claude

@cutecutenut 浙江人？

年年税税花相似

虽然没用Claude了，但是这个教程整理的真好 花一天时间学会Claude

刚看完 Anthropic 这场分享，感觉 Claude Code 现在的方向不仅仅是写代码，而是要把整个开发流程都自动化了。 几个新功能真的很实用： 📱 Remote Control：手机/网页端直接接管终端 Session，出门也能盯着进度。 ✅ Auto Mode：不用一直按“允许”了，Claude 自己判断操作是否安全。 🌳 Worktrees：自动创建 Git Worktree，多任务并行互不干扰。 ⏰ Routines：这个最狠，设置好触发器（比如每天定时），让它自动跑 Code Review 或者整理 GitHub Issue，完全不用人管。 以后写代码可能真的就是“提个需求 -> 去睡觉 -> 醒来收代码”了。💤 视频有点长但全是干货，特别是那个 UI 刷新和自动记忆功能，强烈建议开发者看看！👇

Anthropic 这下直接把投行的活儿摊在 GitHub 上了。 官方仓库 anthropics/financial-services 11 周前上线，16493 stars，2067 forks。 9 个开箱即用的 Agent，Pitch、Earnings Reviewer、Model Builder、GL Reconciler、KYC Screener。分析师每天写的 pitch deck、earnings note、IC memo、LBO 模型，全在仓库里。 11 个 MCP 数据连接器一次接齐，Daloopa、Morningstar、FactSet、Moody's、PitchBook、LSEG、S&P 都进来了。彭博一个没有。 Anthropic 顺手还发了 Microsoft 365 add-in，Excel、PowerPoint、Word、Outlook 都跑 Claude。 唯一的护城河写在 README，所有输出要人类签字。 投行 30 万美金一年的初级分析师，活儿现在板上钉钉写在 README 里了。 github.com/anthropics/fin…

说实话，Garry Tan 这篇长帖，是我今年看到的最重要的 AI 文章，没有之一。 大多数人看完估计只会惊叹：“哇，这个读书工具好厉害。” 但他们其实并没看懂，这不仅仅是一个工具，说是一份 AI 时代个人能力的指数级放大说明书更合适一些。 先看那个最震撼的案例： Book Mirror。 把一本 162 页的书扔进去，40 分钟后，产出 3 万字的深度脑页。 注意，这可不是普通的读书笔记， 而是要把作者的每一个观点，都精准映射到他自己的人生里—— 他的家庭历史、YC 工作、治疗笔记、和几百个创始人的对话。 相当于这本书的作者专门花了两天时间，只和他一对一深聊，并且只聊和他最相关的那部分。 比 $300/小时的治疗师高效 50 倍以上，而且这已经远远超越普通 RAG。 普通 RAG 只能检索，

How To Master Claude In One Week 📍

🎯26 Claude Code Commands Master the essential commands used for project setup, session management, code operations, and agent workflows. SESSION CONTROL 🔸 /clear — Clears conversation history 🔸 /resume — Resumes previous session 🔸 /branch — Creates new conversation from current point 🔸 /rewind — Go back to a previous point in conversation 🔸 /rename — Rename current conversation session 🔸 /export — Export conversation data MODEL & USAGE 🔸 /model — Show or change the active Claude model 🔸 /cost — View current session cost estimates 🔸 /usage — View model and cost usage summary 🔸 /extra-usage — Detailed breakdown of usage data PROJECT SETUP 🔸 /init — Initialize Claude Code in a directory 🔸 /memory — Configure or view project memory 🔸 /add-dir — Index additional project directories 🔸 /config — View or update configuration settings CODE OPERATIONS 🔸 /diff — Show current changes relative to codebase 🔸 /security-review — Run security analysis on code 🔸 /plan — Generate project or task plan 🔸 /permissions — Manage file read/write permissions 🔸 /compact — Compress project data for context AGENT LAYER 🔸 /agents — List available specialized agents 🔸 /skills — View or manage agent skills 🔸 /plugin — Manage system plugins 🔸 /reload-plugins — Reload installed plugins 🔸 /mcp — Integrate with Model Context Protocol INTERFACE 🔸 /theme — Change terminal interface theme 🔸 /color — Modify terminal color scheme ❤️ Like 🔁 Retweet 🔖 Bookmark Follow @sonalshukla3377 for more such posts

Claude Code团队核心成员 Thariq 最近了一篇很有启发的文章，建议大家都读读。 《The Unreasonable Effectiveness of HTML》 核心观点是：在 AI Agent 时代，HTML 可能正在变成新的 Markdown。 这句话一开始听起来有点夸张，但越想越合理。 过去我们让 AI 输出 Markdown，因为它简单、轻量、适合写总结、README、文档。 但 Agent 现在能做的事情已经不只是“写一段文字”了。 文章还配了一个示例站（thariqs.github.io/html-effective…），里面有 20 个真实场景的 .html 产出，比如： 1. PR Review 可以直接生成一个 HTML 页面，里面有 diff、风险等级、调用链、重点注释。 2. 产品规划可以变成一个可拖拽的优先级看板。 3. SEO 分析可以变成带问题定位和修复建议的 Dashboard。 4. 研究笔记可以带折叠、标签页、图表和交互式解释器。 这背后真正的变化是： AI 的输出物，正在从“文本答案”变成“任务界面”。 Markdown 适合沉淀知识。 HTML 适合理解复杂信息、做决策、跑临时工作流。 或许我们都应该重新考虑“默认让 AI 输出 Markdown”的习惯。

说个暴论，在AI时代最值钱的技能已经不是写代码了， 怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要！怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要！ Anthropic Claude Code团队的@trq212 大神用不到两年时间，把自己的技术文章做到了稳定的百万浏览量。 他说，技术写作彻底改变了他的人生。 兄弟们你们可能不信，老哥的方法论简单到离谱，就四个字：先种后收。 先埋头做真实的工作，踩真实的坑，积累第一手的洞见， 然后把你学到的东西，变成别人能直接抄的经验。 就是说写文章不能为了写而写，得先有干货，再有输出。 他写爆文就靠两条铁则： 第一，能多简单就多简单，用复杂术语装逼，只能说明你自己都没搞懂。 第二，分享真正的秘密，因为人们不爱看正确的废话，只爱听别人不说的内部干货。 最狠的是，老哥在这场15分钟的线下workshop现场，直接写了一篇《HTML vs Markdown for agents》的长文。 发出去几个小时，就拿了26万浏览，用行动证明了他教的东西真的管用。 当然他也用Claude加速写作，但他反复强调：绝对不能让AI磨掉你的个人声音，因为这才是能持续输出爆款的 核心。 尽管很多人酸，说他能火只是因为他在Anthropic， 不可否认内部视角是天然的流量buff，但我觉得更重要的是， 他掌握了这个时代最稀缺的能力： 把复杂的技术，讲得让同行立刻能用。 AI会写代码，会做产品，会调模型，但它不会讲你的故事，不会分享你踩过的坑，不会有你独有的思考方式。 而写作，就是把你的个人经验，放大一万倍的杠杆。 更妙的是，写作本身会反过来逼你把产品和系统想得更清楚。 就像很多时候，你以为你懂了，但只有当你试着把它写下来的时候才发现自己其实并没有懂。 所以各位程序员兄弟们， 别再觉得技术写作是大佬的事。 从今天开始，把你每天踩的坑、学到的新东西，写成100字的笔记。 先播种，再收割，这个复利一旦滚起来，会比你想象的可怕得多。 如果中推里推荐一位标杆和大神，那一定是宝玉老师@dotey，从宝玉老师身上我学到的很重要的一点是，践行开源精神，你分享的越多，跟着你学习的人越多，respect！

谷歌 Gemini 团队主管 Addy Osmani也开始编程Skill了 他把资深工程师多年积累的工作流程和开发规范，整理成一套标准化的技能库，让 AI 编程助手在写代码的每个环节都能按照统一的高标准来执行。 你可以理解为，它给 AI 配了一本老工程师的操作手册 这种workflow还是值得学习的 github.com/addyosmani/age…

Stanford's ALL FREE Courses on AI & ML: ❯ CS221 - Artificial Intelligence ❯ CS229 - Machine Learning ❯ CS230 - Deep Learning ❯ CS234 - Reinforcement Learning ❯ CS224N - NLP with Deep Learning ❯ CS336 - LLM from Scratch 13 Course links inside:

很多人用 Claude Code，其实还停留在最原始的方式：打开终端，丢一个需求，然后一路等它跑完。 但 Claude Code 真正好用的地方，不只是“会写代码”，而是它内置了一堆命令，可以帮你省 token、省时间、少翻车。 比如上下文快满了，不要等系统自动压缩，先用 /context 看一下占用，再用 /compact 手动压缩，并告诉它哪些结论必须保留。这个习惯很关键，越早压缩越省钱，也越不容易把重要信息丢掉。 再比如，不是所有任务都需要 Opus + max。写小工具、改样式、做格式化，用便宜一点的模型和低推理深度就够了；遇到复杂架构、疑难 bug，再切回强模型。模型和 effort 可以在同一个 session 里切，不会丢上下文。 还有一个特别实用的命令是 /plan。不确定方案的时候，先让 Claude 只做计划，不要改文件。方向对了再执行，方向不对也只浪费几百 token，不会白跑一大圈。 复杂项目还可以用 /agents 拆成前端、后端、数据库几个 subagent，各干各的，避免上下文互相污染。 我觉得 Claude Code 最值得养成的习惯，其实就三类： 省钱：/model、/effort、/compact 提效：/plan、/branch、/agents 自动化：/hooks、/loop、/memory 不用一下子记住 50 个命令，先把这几个用顺手，就已经能明显感觉到差别。

推荐一本 GitHub 上的免费机器学习与 AI 学习书：Machine Learning Q and AI。 全书围绕 30 个机器学习与人工智能的核心问题展开，从神经网络到模型部署，把关键知识点一次讲清。 GitHub：github.com/rasbt/MachineL… 在线阅读：sebastianraschka.com/books/ml-q-and… 内容按 5 条主线系统梳理：神经网络、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、模型部署，学起来更有路径、更不容易漏重点。 无需下载，打开就能免费读，适合从入门到进阶、再到实战落地的各层级开发者。

笑死，看到小红书说： Claude是权臣，虽然脾气大说话难听，但能做事； GPT是忠臣，能力一般但听话，偶尔也能做点事； Gemini就是佞臣，只会谄媚拍马屁😂😂😂

兄弟们！花半小时，一定要看完它! Claude Code的缔造者Boris Cherny，亲自站上台，用整整30分钟把这个工具的全部高级用法一次性讲透了。 免费、干货真的夯到爆！。 他从最基础的全局安装开始，一路讲到： - 如何通过CLAUDE.md在企业级、项目级、本地级层层注入上下文，让Claude真正“懂你的团队规矩” - 怎么把团队内部工具（日志、CI、数据库）无缝插进Agent工作流 - 优化终端设置、权限管理、语音输入、通知提醒等40多个隐藏细节 - 以及Claude Code SDK的完整使用姿势 最狠的是，他反复强调：你给Claude的上下文越多，它就越聪明。 而现实是：大多数人每天都在用Claude Code，却只发挥了它10%的实力，像用ChatGPT一样简单prompt，错过了真正让生产力起飞的工程级用法。 Boris这场30分钟的分享，含金量直接秒杀市面上任何1000美元付费课程。 想把Claude Code玩成生产力基础设施的人，这条视频必须立刻收藏、反复看。 你现在用Claude Code到什么程度了？是还在简单聊天，还是已经把它当成整个工程团队在跑？ 欢迎讨论。

CLAUDE.md 终于有人把最全用法讲清楚了 原来很多人用 Claude 这么久，其实只用了它20%的能力。 作者直接把 CLAUDE.md 的核心玩法摊开了——一个简单文件，就能让 Claude 每次打开会话都不再从零开始，记住你的偏好、规则和上下文。 CLAUDE.md 不是只有程序员才需要的东西。写手用它锁死自己的语气，营销人用它定义受众，研究者用它固定输出结构，老板用它把公司背景一次性喂给 Claude。 没有它，你每次都要重复解释自己；有了它，Claude 就像一个越来越懂你的长期同事。 作者分享的核心玩法很简单： 在项目文件夹里新建一个叫 CLAUDE.md 的文件（大写，无空格），然后把规则直接写进去就行。Claude Code 每次启动会自动读取它，不用额外操作。 里面最实用的几条（我挑我觉得最立刻能用的）： • 干掉所有“Great question!”之类的废话，开场直接给答案 • 大动作前先列2-3个方案，让你选方向再执行 • 不确定的时候主动说“我不确定”，别自信满满地编 • 长度匹配任务需求，别简单问题写四段，长任务却只给骨架 • 改东西前先确认，别擅自大改文件 • 专注用户问的问题，别顺手“顺便优化”其他地方 • 每次结束时总结改了什么、没改什么 • 永远不替你做外部动作（发邮件、发帖、改数据库）除非你明确说 yes 作者还提到 Andrej Karpathy 那版爆火的 CLAUDE.md 里4条核心规则，基本可以直接抄进去。 我看完后的感觉是，这东西就像给 Claude 装了一个永久记忆体和行为守则。设置一次，后面每次使用都省一大堆重复劳动。 尤其是对重度用户来说，真的值得现在就建一个试试。 AI 工具越来越强，但真正决定你能用到什么程度的，是你愿不愿意把这些“幕后规则”先搭好。 CLAUDE.md 就是其中最简单、回报最高的一个。

ANTHROPIC 刚刚揭露了大多数人给 Claude 写提示词的方式有多糟！ 他们的应用 AI 团队放出了一场 24 分钟的工作坊。 来自写这个模型的人。 不是课程创作者。 不是某个误打误撞摸索出来的人。 就是造出这东西的团队。 很遗憾，一个结构正确的 Claude 提示词，应该包含 6 个要素。 但大多数人只用了 1 - 2 个。 写出来的提示词的水平，将直接决定了 Claude 是能像专家一样为你提供深度价值，还是仅仅像只会搜信息的搜索引擎，给你一堆随手一查就能找到的废话。 看完这场工作坊的人，明天早上写提示词的方式会完全不同。 x.com/cyrilXBT/statu…