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🔥通过Claude Skill调试脚本，然后用Seedance生成，我之前基本是用Gemini的Gem来完成这些任务，现在试一试Claude，发现它的理解能力和遵循力还是不错的。 👺感受一下这个高速运镜的效果！

肖师傅

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Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

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这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。文字版提示词提供给大家：

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养小龙虾的兄弟盟一定要装一下这个 Skill：Self-Improving Agent。它是一个会自动纠错、还能自己进化的 Skill。每次 AI 出现这些情况，它都会自动记录下来： - 做错的事情 - 我纠正它的地方 - 发现更好的解决方案然后把这些经验存起来。下次再遇到类似问题，它会直接参考这些经验。也就是说—— 普通 AI：每次对话都像重新开始。而装了这个 Skill 之后，我的龙虾开始慢慢长经验值。用得越久，它就越聪明。

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DeepSeek V4 和 Opus 4.7的对比测试，一个很实用的场景，生成数学立体几何的3D演示。很多学生缺乏三维想象空间，需要3D工具做辅助，我也做过一些调研，大部分的数学老师是用geogebra做立体几何的演示，但是这个工具用起来繁琐，做图的速度跟不上用量，如果能用AI生成，妥妥的生产力工具。这次测试的平台依旧选择了ZenMux，目前ZenMux中的DeepSeek V4有免费的额度，必须蹭一波，直达链接同样的提示词，在没有任何Skills的加持下，猜猜看哪个是DeepSeek V4，哪个是Opus 4.7？

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很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题：怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。当一条链从设计上就是 AI-native 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉，创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。这类差异在早期并不显眼，但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。当“做点东西”不再是一件很累的事，生态才有机会真正活起来。 #Vanar

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Viking

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大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

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周末前来学点好玩的吧介绍一下 Gemini 2.5 根据视频生成网页的方法昨天发现这个可以搞之后又做了几个测试，发现了一些诀窍总结成了提示词写篇内容交流一下👇

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歸藏(guizang.ai)

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