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这个Claude Code完整教程讲得太细了！从0基础到真正上手，新手听完就能直接落地操作，毫无门槛。这套东西要是放在国内卖，398元？598元？现在免费就能学到…… 静下心把整套教程刷完你会发现自己彻底开窍了：用AI搭建属于自己的工作流实现各种自动化操作处理以前觉得复杂的任务真正的降维打击从此开始-提早布局未来👇

Huan

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啊？AI可以自己找活干了？给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。项目地址：

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说句不夸张的，这可能是目前最全面的 Claude Code 零基础教程了。整整40分钟，从打开界面开始，纯用自然语言带你跑通网页、小游戏、Chrome插件、自动化工作流、AI识图应用，连MCP接入、API key处理、Vercel部署这些新手最容易卡壳的地方都讲透了。非技术人想靠AI做点自己的东西，看这一个视频就够了。建议先收藏，周末跟着实操一遍 👇

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发现了！Claude Code 目前最牛逼的用法就是把最新的动态工作流和 /goal 一起用，动态工作流是新出的功能，Claude 可自动规划、调动数十至数百个并行子代理，完成超大规模工程任务，/goal 会督促claude一直工作直到完成先进入 Claude Code，输入 /effort 选 ultracode，再输入 /goal ，后面写上你想做的具体目标完成了！你甚至可以先去健身，Claude code会自己一直工作、自己验证、自己迭代，直到目标达成你只需要考虑Token账单问题就可以了😂

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

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axiaisacat

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兄弟们给大家推荐一个价值10万刀的Hermes免费课程。开始我以为是卖课的，结果点进去一看，Hermes 完整课程，整整 2 小时 11 分钟，讲的是怎么构建和自动化几乎任何东西。这种东西最离谱的地方是：你本来只是想随便看看，结果看完脑子里已经开始拆自己的工作流了。 AI 圈现在最狠的，不是模型多强。是会自动化的人，已经开始悄悄把一堆重复劳动干没了。最离谱的是我以为他要卖课。看完最后居然是免费。

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火山哥🕊️

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这是一个 Meteora 的DLMM的LP管理工具，我花了2天时间自己手搓的。功能上是模块化的我希望你拿过去自己进行删改。实现你自己想要的各种其他功能。目前实现的功能主要是：你可以吧提前创建好头寸和存入资金。剩下的交给程序自动帮你管理。简单说就是调整bidask的方向。如果你不知道我在说什么就翻一下我之前的帖子。 LP的开源工具我大概就只开源这一个。因为它在功能架构上开放。是模块化的。但是实现的功能上简单。适合让新手朋友自己DIY。复杂的策略需要你自己琢磨和实现。也欢迎跟我交流讨论。

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C J

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发现一个GitHub全站排名第一的开源神器，教你从零手搓任何软件，目前已经斩获52w+ star 它收集了海量教程，教你如何把各种热门软件从头搓出来比如：用 Java 打造自己的区块链，用 Python 做一个机器人，自己写一个 NoSQL 数据库，用 C++ 开发一款游戏，还有操作系统、渲染引擎…… 它背后的逻辑来自费曼的一句话：真正理解一样东西，唯一的方式就是自己造出来不管你是刚入门的新手，还是有多年经验的开发者，都能在这里找到能挑战自己的项目

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阿西_出海

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您能想象吗？仅凭一张角色图，就能延展整套IP视觉系统，甚至为IP创建有趣的动画，并无缝应用于工作项目。周末加班加点，终于把这个教程剪完了。本次使用到的工具是Lovart、Figma、AE。本次我将从 IP 生图到角色动画再到开发交付全流程演示，让你快速掌握这套工作流。学完你也能应用到自己的项目中

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Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”：数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。这次 Vercel 干了一件很关键的事：不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好最后部署上线你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。未来可能只是一句 prompt。当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。

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sitin

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