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Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会 在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。 无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。 观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。...

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宝玉

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谷歌前 CEO 强调了一个热知识： 如果你真的想赚钱，必须学习：理解代理、Claude Code、提示、记忆、技能、MCP和例程 然后让你的 AI 来控制你的 AI 大部分人学 AI, 就是在推特刷 AI 帖子，但其实，真正系统性的知识，大模型公司官方出的全面且免费，务必收藏这条帖子： 代理架构 Claude Code 101 Claude Code 实战 提示工程 互动提示课程 Claude.md + 记忆 技能 MCP 例程 Claude Code 终极指南 Awesome Claude Code Anthropic 学院 官方 Claude Code 文档 现在，复制全文内容，并喂给你的 Agent!
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“软件工程将在12个月内实现自动化” Anthropic Dario Amodei 预测，人工智能模型将在 6 到 12 个月内完成软件工程师“大部分，甚至全部”的端到端工作，从而使工程师转型为编辑。 评：软件工程师的学习方向看来最好是下列： - 美学 - 心理学 - 哲学 最重要的是锻炼好身体，可以同时掌控无数个claude code窗口
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Anthropic 官方团队把 Claude Code 从底层原理到真实项目实战，完整讲了一遍！ 如果你只是会让 Claude Code 写代码，却还没搞懂它如何读取文件、调用工具、管理权限、调度 subagents，这个视频值得收藏！ 我整理了重点时间线： 00:00｜Claude Code 底层如何工作 04:51｜Permissions：哪些操作允许、询问或拒绝 10:46｜如何把 Code Review、部署流程做成 Skills 15:08｜Intent-driven development 到底怎么做 22:40｜用语音 Prompt 从零构建 3D 游戏 32:55｜用 Branch、Draft PR 和 GitHub CLI 控制交付 38:15｜Auto Mode 如何减少重复授权 40:48｜用 Dynamic Workflows 并行调度多个 Subagents 46:53｜从 Demo 走向 Production 的工程原则 55:33｜Claude Code 如何用于研究、数据和媒体处理 我认为最值得看的是 Lydia Hallie 拆解了 Claude Code 的真实运行方式：模型本身没有长期状态。 文件内容、终端输出、Git 分支、工具调用结果和会话历史，都是由外层的 Agent Harness 维护，再在每一轮重新组装给模型。 这也解释了为什么真正影响 Claude Code 效果的，不只是 Prompt，还有：CLAUDE.md、Skills、Permissions、Verification、Git Workflow、Subagent 编排！ 视频最后还有一个很重要的提醒：AI 能一次生成大量代码，不代表这些代码都应该被合并。 架构、验证、安全、Review 和最终质量，依然由人负责。 这可能是目前理解 Claude Code 最完整的一小时。 建议先收藏，再跟着时间线看！
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ClaudeCode 现在是我用的最多的 AI 辅助编码工具，也是我觉得目前最强的 AI 编码智能体，如果你有 Claude Pro 或者 Claude Max 订阅，并且写代码或者常用命令行工具，一定要试着用它去写代码、处理一些本地文件（整理文件夹之类都可以）、翻译本地markdown文件也可以。下面是官方介绍视频，已经翻译成双语字幕了，推荐看看。 【Anthropic 官方】最强 AI 编程智能体 ClaudeCode 是如何诞生的？创造者 Boris 畅谈终端 AI 编程的革命与未来 “这是不是我们的秘密武器？我们确定要把它公之于众吗？” —— 这曾是 Anthropic 内部的真实讨论。 现在，这个让 Anthropic 工程师效率飙升的日常工具 ClaudeCode，正式向 Claude Pro 订阅用户开放，也就是说你不需要有自己的 API Key，只要登录你的 Claude 订阅账号即可使用！ ClaudeCode 创造者 Boris 揭开这款革命性 AI 编程工具的神秘面纱： - 它为何诞生于“终端”这个最古老也最通用的界面？ - 从内部爆火到公开发布，经历了怎样的故事？ - 当你的编程搭档从人类同事变成 AI 智能体，工作流会发生怎样的颠覆？ - 告别繁琐的单元测试，让 AI 帮你搞定？ - CLAUDE MD 如何成为你与 AI 沟通的“记忆”和“指令手册”？
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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。
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Berryxia.AI

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生成式 AI 入门教程 2 - 什么是生成式 AI - 原理和指南 欢迎来到我们的课程，今天我们将深入了解生成式人工智能（AI）的奥秘。生成式 AI 是当前 AI 领域中最为重要的工具之一，它展示了令人惊叹的文本生成能力，如 ChatGPT 和 Bard 等系统。本视频将向你介绍生成式 AI 的工作原理，并告诉你在哪些情况下最好谨慎使用它。我们还将对比监督学习和生成式 AI，帮助你更好地理解这一领域。 在人工智能的各个领域中，监督学习和生成式 AI 是最为重要的工具。我们将通过实例解释监督学习的概念，并展示它在广告、自动驾驶汽车、医疗和语音识别等领域的应用。随后，我们将介绍大规模监督学习在过去十年中的发展，以及它如何为生成式 AI 的崛起打下基础。 🚀 课程亮点： 详细介绍生成式人工智能及其工作原理。 对比监督学习和生成式 AI，展示它们在实际应用中的不同。 提供实际例子，帮助你更好地理解和应用这些概念。 🔥 你将学到： 生成式人工智能的定义和应用 监督学习和生成式 AI 的区别和联系 如何在实际情境中应用这些工具 🌐 课程内容： 生成式 AI 和监督学习的基本原理 大规模监督学习的发展历程 生成式 AI 在文本生成中的应用 📚 学习建议： 关注课程中提到的实际应用例子，以更好地理解理论知识。 在学习过程中不断提问和实践，以加深理解。 整理课程中的关键点，并尝试将其应用到你自己的项目中。 🔗 相关链接： 课程地址： 油管播放列表： B站播放列表：
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宝玉

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Codex 最新动态： 从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。 无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。 本视频由 baocut 翻译
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Anthropic 最近公开了一款内部员工高频使用的 Claude Code Skill——ELI5。 安装这个 Skill 后，你只需要输入想了解的概念，它就会自动生成一个 HTML 页面，通过“大图 + 少文字”的方式，把复杂的技术原理可视化解释出来。 视频中演示了使用 ELI5 解释 MCP 运行原理，以及 Harness 这一 AI Agent 概念的过程。 相比传统文字解释，它能够通过结构图、类比和简单案例，让复杂知识更加容易理解。 如果你经常学习 AI、编程、Agent、MCP 等新技术，这个 Skill 可以帮助你快速理解和分享复杂概念。 #MCP #Skill #Anthropic #claude
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生成式 AI 入门教程 1 - 什么是生成式 AI - 了解其定义、应用与影响 视频描述： 欢迎来到“生成式 AI 入门教程”。自 ChatGPT 发布以来，生成式 AI 引起了广泛关注，它改变了我们的学习和工作方式，并且被认为将大幅提升生产力和推动全球经济增长。但同时，它也带来了一些负面影响的担忧，比如可能导致失业。在本课程中，你将学到生成式 AI 是什么，它能做什么，不能做什么，以及如何在工作或业务中应用它。 生成式 AI 是一种能够生成高质量内容的 AI 系统，包括文本、图像和音频。目前最有影响力的是文本生成，但它也能生成美丽或逼真的图像，甚至是音频。通过这门课，你将了解到生成式 AI 如何使构建 AI 应用变得更容易和低成本，以及如何识别和探索对特定业务有用的应用。 课程分为三周，第一周深入了解生成式 AI 的工作原理和应用案例；第二周讨论 Generative AI 项目，包括寻找应用和构建最佳实践；第三周从宏观角度探讨其对商业和社会的影响，并分享如何最大限度发挥其潜力的策略，同时确保使用 AI 的方式既安全又正面。 🚀 课程亮点： 提供非技术性的生成式 AI 知识，易于理解。 深入探讨生成式 AI 在文本、图像和音频生成方面的应用。 分析生成式 AI 对个人、业务和社会的潜在影响。 🔥 你将学到： 生成式 AI 的定义和能力 如何在工作或业务中应用生成式 AI 生成式 AI 的潜在风险和如何安全使用 🌐 课程内容： 生成式 AI 的工作原理和应用案例 Generative AI 项目的寻找和构建 生成式 AI 对商业和社会的影响 📚 学习建议： 保持开放的心态，积极探索生成式 AI 的潜力。 关注课程中提到的实际案例，思考如何将知识应用到自己的工作中。 注意理解生成式 AI 的潜在风险，并学习如何安全使用。 🔗 相关链接： 课程地址： 油管播放列表： B站播放列表：
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🚀Anthropic 悄无声息地推出了一项功能：Agent Teams 让 Claude 在 Claude code 内构建自己的 AI 代理团队! 该功能改变了传统的上下级 AI 架构，允许 Claude 构建一个同级代理团队。 这些代理可以共享任务列表、直接互相发送消息并审查彼此的工作，实现类似于真人团队的协作模式。 在演示中，一个由 QA 工程师、前端开发者和后端开发者组成的 3 人团队展示了这一能力。 QA 代理发现 3 个错误后，直接向前后端开发者发送反馈。开发者修复问题后，应用程序在一轮测试中即成功上线。 该功能在 Claude Code v2.1.32 及更高版本中可用。以下是开启方法与运行规则： 1. 启用方法 确保版本符合要求。在 settings.json 中添加以下配置： "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } 或者将此内容粘贴给 Claude 并说明“添加到我的设置中”，随后重启。 2. 提示词设定 使用纯英文进行提示。开始时需要设定一个明确的目标（代理启动时没有上下文）。 提示词示例："使用 Sonnet 创建一个 3 人团队"，并详细描述每个角色的职责、交付物以及完成后需要联系的下一个代理。 3. 运行规则 - 每个代理拥有自己的独立文件。 - 必须定义确切的输出。 - 指定明确的通信链路（谁与谁交谈）。 - 团队规模建议保持在 3-5 个代理。 4. 适用场景与限制 该功能适用于有独立部分且可以并行运行的复杂工作。对于简单或顺序任务，不建议使用该功能，因为团队协作会消耗 3-4 倍的 Token。
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Orange AI

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🚀提示词已死，Loop Engineering 已来！ 最近，AI 编程领域的 Loop Engineering（循环工程） 概念引发了技术圈的广泛讨论。 Claude Code 负责人 Boris Cherny 在近期采访中，分享了团队内部正在发生的范式转变： 1. 从 Prompt 走向 Loop：他表示自己已不再直接编写提示词去调用 Claude，而是通过编写循环程序，让系统自动化、连续性地去提示和调教 AI。 2. 工程师的核心任务：未来开发者的核心竞争力不再是研究如何写出更好的提示词，而是转变为设计高效的自动化循环，让 AI 自主运行并解决问题。 3. 抽象层级的演进趋势：软件开发的技术抽象层次一直在向上提升，经历了从 Coding 到 Prompting，再到如今Looping 的演化。 4. 开发门槛的全面拉平：由于操作逻辑的简化，团队内部非技术背景的设计师、财务、高层管理等角色，目前都在通过构建循环程序来直接产出代码。 正如他在采访中所言：我现在的工作，就是写循环！
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🚀提示词已死，Loop Engineering 已来！ 最近，AI 编程领域的 Loop Engineering（循环工程） 概念引发了技术圈的广泛讨论。 Claude Code 负责人 Boris Cherny 在近期采访中，分享了团队内部正在发生的范式转变： 1. 从 Prompt 走向 Loop：他表示自己已不再直接编写提示词去调用 Claude，而是通过编写循环程序，让系统自动化、连续性地去提示和调教 AI。 2. 工程师的核心任务：未来开发者的核心竞争力不再是研究如何写出更好的提示词，而是转变为设计高效的自动化循环，让 AI 自主运行并解决问题。 3. 抽象层级的演进趋势：软件开发的技术抽象层次一直在向上提升，经历了从 Coding 到 Prompting，再到如今Looping 的演化。 4. 开发门槛的全面拉平：由于操作逻辑的简化，团队内部非技术背景的设计师、财务、高层管理等角色，目前都在通过构建循环程序来直接产出代码。 正如他在采访中所言：我现在的工作，就是写循环！

Lonely

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Anthropic 今天给 Claude Code 推出了 Mod 功能。Claude Code 是 Anthropic 做的 AI 编程助手，你用大白话告诉它要做什么，它自己读代码、改代码、运行命令。 Mod 这个词来自游戏圈，玩家给游戏装 MOD，可以改画面、加道具、换玩法。比如我们以前玩过的《反恐精英》最早就是作为游戏《半条命》（Half-Life）的一个 Mod。 现在 Claude Code 也能这样改了。 Mod 就是一小段程序，用 TypeScript（一种常用的编程语言）写。不会编程也没关系，直接跟 Claude Code 说你想要什么效果，它会自己把 Mod 写好、装上，马上生效，不用重启。 【它是怎么起作用的】 可以把 Claude Code 干活的过程想成一条流水线：接到你的要求，交给 AI 模型思考，模型决定读哪个文件、运行哪条命令，某些步骤要先问你同不同意，最后把结果显示在屏幕上。每到一个环节，Claude Code 都会发出一个信号，表示“我要做这件事了”。Mod 守在这些环节旁边，可以直接放行，可以改一改再放行，也可以拦下来自己处理。 举几个例子。你的要求发给模型之前，Mod 可以自动补一句“请用中文回答”；Claude 要读的文件里有密码，Mod 可以先把密码涂掉；Claude 想运行一条可能删掉数据的命令，Mod 可以拦下来，让你再确认一次。 Mod 还能改屏幕上的样子，比如在对话旁边加一个小窗口，显示团队的代码有没有通过自动测试，或者在输入框上方加几个按钮。 Anthropic 自己也开始用 Mod 搭产品。Claude Code 自带的 /diff 命令（显示改了哪些代码）现在就是一个 Mod，你可以关掉它，或者换成自己写的版本。官方计划把更多自带功能改成 Mod，以后用户可以只留一个精简的核心，其他功能按需加。 安装方式和普通插件一样，在 Claude Code 里输入 /plugin 就能找到。需要 Claude Code 2.1.287 或更新的版本，功能默认打开。 【要小心的地方】 Mod 拥有和 Claude Code 一样的权限，中间没有任何隔离。装上一个 Mod，它就能读写你电脑里的文件，看到你存的 API 密钥（调用 AI 服务用的“账号密码”），看到你发的每一句话，还能不经过你就替你批准操作。所以官方建议只装信得过的人做的 Mod。公司的管理员可以限制员工能装哪些 Mod，Team 和 Enterprise 版还会默认先加载一个安全 Mod，防止其他 Mod 绕过公司定的安全规则。 【和 DeepSeek Harness 比一比】 今年 8 月 13 日，DeepSeek 发布了开源的 DeepSeek Harness，也是一个 AI 智能体工具，能写代码，也能整理文件、分析表格、做幻灯片，GitHub 上已经有 24 万多人收藏。它的口号是“一切皆插件”，连连接 AI 模型的部分、管理工具的部分，甚至负责“想一步、做一步”的核心循环，都是可以拆下来换掉的插件。 两家想做的事一样，都是让用户自己定制 AI 助手，起点不同。 DeepSeek Harness 从一开始就是拼装式的。代码完全公开，用的是 MIT 协议（随便用、随便改），后面接哪家模型也由你选，DeepSeek 的、别家的、自己电脑上跑的都行。它甚至可以把任务转交给 Claude Code 或 OpenAI 的 Codex 去做，再把结果收回来。代价是它还在开发者预览阶段，官方提醒后续更新可能和旧版本不兼容，今天写的插件过一阵可能就用不了。 Claude Code 是闭源产品，绑定 Anthropic 自家的模型。Mod 相当于在一个已经建好的房子上开了很多扇门，能改的地方越来越多，但房子还是 Anthropic 盖的。Anthropic 说要把自带功能逐步改成 Mod、只留一个小核心，这个方向和 DeepSeek Harness 的“一切皆插件”越来越近。 想换模型、从最底层改起，DeepSeek Harness 更自由；已经在用 Claude Code 的人，现在不用换工具也能做不少定制。
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Anthropic 今天给 Claude Code 推出了 Mod 功能。Claude Code 是 Anthropic 做的 AI 编程助手，你用大白话告诉它要做什么，它自己读代码、改代码、运行命令。 Mod 这个词来自游戏圈，玩家给游戏装 MOD，可以改画面、加道具、换玩法。比如我们以前玩过的《反恐精英》最早就是作为游戏《半条命》（Half-Life）的一个 Mod。 现在 Claude Code 也能这样改了。 Mod 就是一小段程序，用 TypeScript（一种常用的编程语言）写。不会编程也没关系，直接跟 Claude Code 说你想要什么效果，它会自己把 Mod 写好、装上，马上生效，不用重启。 【它是怎么起作用的】 可以把 Claude Code 干活的过程想成一条流水线：接到你的要求，交给 AI 模型思考，模型决定读哪个文件、运行哪条命令，某些步骤要先问你同不同意，最后把结果显示在屏幕上。每到一个环节，Claude Code 都会发出一个信号，表示“我要做这件事了”。Mod 守在这些环节旁边，可以直接放行，可以改一改再放行，也可以拦下来自己处理。 举几个例子。你的要求发给模型之前，Mod 可以自动补一句“请用中文回答”；Claude 要读的文件里有密码，Mod 可以先把密码涂掉；Claude 想运行一条可能删掉数据的命令，Mod 可以拦下来，让你再确认一次。 Mod 还能改屏幕上的样子，比如在对话旁边加一个小窗口，显示团队的代码有没有通过自动测试，或者在输入框上方加几个按钮。 Anthropic 自己也开始用 Mod 搭产品。Claude Code 自带的 /diff 命令（显示改了哪些代码）现在就是一个 Mod，你可以关掉它，或者换成自己写的版本。官方计划把更多自带功能改成 Mod，以后用户可以只留一个精简的核心，其他功能按需加。 安装方式和普通插件一样，在 Claude Code 里输入 /plugin 就能找到。需要 Claude Code 2.1.287 或更新的版本，功能默认打开。 【要小心的地方】 Mod 拥有和 Claude Code 一样的权限，中间没有任何隔离。装上一个 Mod，它就能读写你电脑里的文件，看到你存的 API 密钥（调用 AI 服务用的“账号密码”），看到你发的每一句话，还能不经过你就替你批准操作。所以官方建议只装信得过的人做的 Mod。公司的管理员可以限制员工能装哪些 Mod，Team 和 Enterprise 版还会默认先加载一个安全 Mod，防止其他 Mod 绕过公司定的安全规则。 【和 DeepSeek Harness 比一比】 今年 8 月 13 日，DeepSeek 发布了开源的 DeepSeek Harness，也是一个 AI 智能体工具，能写代码，也能整理文件、分析表格、做幻灯片，GitHub 上已经有 24 万多人收藏。它的口号是“一切皆插件”，连连接 AI 模型的部分、管理工具的部分，甚至负责“想一步、做一步”的核心循环，都是可以拆下来换掉的插件。 两家想做的事一样，都是让用户自己定制 AI 助手，起点不同。 DeepSeek Harness 从一开始就是拼装式的。代码完全公开，用的是 MIT 协议（随便用、随便改），后面接哪家模型也由你选，DeepSeek 的、别家的、自己电脑上跑的都行。它甚至可以把任务转交给 Claude Code 或 OpenAI 的 Codex 去做，再把结果收回来。代价是它还在开发者预览阶段，官方提醒后续更新可能和旧版本不兼容，今天写的插件过一阵可能就用不了。 Claude Code 是闭源产品，绑定 Anthropic 自家的模型。Mod 相当于在一个已经建好的房子上开了很多扇门，能改的地方越来越多，但房子还是 Anthropic 盖的。Anthropic 说要把自带功能逐步改成 Mod、只留一个小核心，这个方向和 DeepSeek Harness 的“一切皆插件”越来越近。 想换模型、从最底层改起，DeepSeek Harness 更自由；已经在用 Claude Code 的人，现在不用换工具也能做不少定制。

宝玉

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