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Claude Code 的创建者Boris 教你如何用好Claude Code 和 Claude CoWork Claude Code的创造者Boris最近上播客分享了他自己的工作流。 看完之后我觉得,比起官方文档,他嘴里漏出来的实操经验有意思太多了。 1、Cowork底层就是Claude Code 很多人以为Cowork是个新产品。 其实它跑的是Claude Code同一套Agent SDK,同一个大脑,只是换了个图形界面。 你之前觉得Claude Code太技术了?现在直接试Cowork,能力一样,门槛低很多。 2、别一个个串行,要并行 Boris同时开5-10个Claude跑不同任务,在它们之间来回切换。 第一个Tab给任务出计划,不等做完就跳第二个开新的,一圈转回来第一个计划已经出了。 有人说"Claude好慢我自己更快"。单个确实,但你同时跑五个试试? 3先出计划,再让它动手 Boris几乎每个session都从Plan Mode开始。 先让Claude出计划 → 你审一遍 → 满意了再切自动执行。 他说了句很精辟的话:"计划对了,代码就对了。" 花两分钟审计划,能省二十分钟返工。Cowork同理,它提方案你再确认。 4、给Claude"眼睛" Boris说提升效果三板斧:最强模型 + CLAUDE.md + 让Claude验证自己的输出。 第三个最容易被忽略。 他的比方:蒙着眼睛画画,画得再好也有限。让Claude看到自己的输出(跑代码、看渲染、检查表格),质量直接上一个档。 5、用最贵的模型反而省钱 Opus虽然单价最贵,但一次搞定不用来回纠正,实际token消耗更少。 用小模型看着便宜,花在引导和修正上的时间算下来可能更贵。 直接上最强的,省的是你的时间。 6、现在就值得上手 Boris说Cowork现在像一年前Claude Code刚出来,"还早期但已经每天在用了"。 他的起步建议:别折腾配置。装好桌面端...

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翻墙出来一定要多看优质的信息源,不要只是出来看片!多逛英推区宝藏,看不懂听不懂阿绎给你翻译拆解系列03: 这个创造了Claude Code的男人Boris Cherny大神,完整公开了自己的工作流,并直播演示了一半的编码工作在手机上完成🤪 不是回消息,是同时跑5到10个Claude实例, 用手机启动任务,去喝咖啡,回来代码写好了🤣 他刚公开了自己的完整工作流,看完之后我发现, 核心就三件事,但每一件都跟大多数人的直觉相反: 第一,永远选最贵最聪明的模型 听着像烧钱,实际上反过来,聪明模型一次想清楚,笨模型来回试错烧掉的token远超差价。 他的原话:"计划做得好,代码自然好。" 第二,整个团队维护一个纯文本知识库 不是Notion,不是花哨的文档系统,就是一个txt文件。Claude每犯一次错,记一笔,每周更新好几次,这个文件就是团队的长期记忆,Claude不会在同一个地方摔倒两次。 第三,永远让Claude看到自己代码的运行结果 能跑代码,能看浏览器渲染, 他的比喻很准:"你让一个画家蒙着眼睛画画, 画完不让他看,然后怪他画得丑?" 他的清晨流程:醒来,手机上启动三个任务, 该干嘛干嘛,晚点回来检查。 规划模式起步 → 敲定计划 → 自动接受修改 → 完成 多个Claude实例,一个周密计划,一个共享知识库,没了。

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骂归骂,但毫无疑问claude code 是anthropic 出来的最优秀的产品。 这篇 Anthropic 原文是 Claude Code 的“口述史”,首先文章网站做的就很有意思:直接仿真了一个terminal,看起来很有趣! 内容上:讲了 Claude Code 从早期内部实验、clide 原型、Claude CLI,到 2025 年研究预览发布后的扩散过程 一句话总结:Claude Code 的成型,靠的是模型能力进步、终端式产品形态、小团队高频迭代、Anthropic 内部重度试用,以及一批早期用户不断反馈出来的真实工作流。 Claude Code 不是突然冒出来的产品。Anthropic 从 2021、2022 年就一直在研究怎么让模型写代码、跑测试、用 bash、在真实环境里完成任务。 早期还有过 VS Code 插件和内部工具 clide,虽然粗糙,但已经证明“AI 可以真的参与开发”。 clide 很难用,但内部工程师一用就发现有未来感。Boris Cherny 后来做了 Claude CLI 原型,一开始没人太当回事,Slack 上反响也很小。直到大家看到它真的能改代码、写 PR、帮工程师推进工作,团队才意识到:这个方向值得全力做。 他们认为 Claude Code 代表一种新的写代码方式:工程师会越来越少手写每一行代码,更多是在安排任务、审查结果、管理多个 AI agent。它也可能让很多原本没钱、没团队做软件的人,第一次能做出可用工具。 原文链接:

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来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。 以下内容整理自 Thariq 的视频: 过去,我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如,把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出,并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5,我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时,它会测试自己的工作,老实说,我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置,而不是监督。因此,以下是我在使用 Fable 时,工作方式发生的三个改变。 首先,我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次,我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后,我试着变得更有野心,让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。 第一点,你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。 我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是,我可能实际上并不知道自己想要什么,或者我可能不知道什么是可行的。但是,在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来,我就可以在实施之前发现这些问题。 举个例子,我会先从一个小的需求规范(spec)开始,在编写最终的规范文件之前,我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心,确信自己知道想要什么。或者,我也可能抛出一个想法,让它想出几个可以发展的方向,并制作一些 HTML 页面原型供我审查。 当我准备好进行实施时,我会尽量给它提供上下文,而不仅仅是约束条件,这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。 例如,我不会说“保持简单,不要过度设计”,而是会说:“嘿,这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文,能让它发现你可能都没想到的事情。 一旦你知道自己想要什么了,特别是面对一个雄心勃勃的难题时,考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。 为此,我们推出了两个很好用的新功能,我也鼓励大家试一试:/goal(目标指令)和 workflows(工作流)。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成,而工作流则帮助 Claude 验证其工作。 因此,在我写完规范文档后,我可能会告诉 Claude:“设定一个目标,以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分,并准备一份报告,说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力,同时又能确保它正在构建你想要的东西。 最后,试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型,它促使我在工作中打破常规去思考。例如,我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的,给它个机会试试。我们由衷地认为,Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

宝玉

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我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务,其实没必要,有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具,最特殊的一个工具叫 Task,它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具,只不过是作为 Claude Code 的一个工具。 如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归,可以这么理解:Claude Code 是个 AI 程序员,它可以用一堆工具,其中最神奇的一个工具叫 Task,就是克隆一个自己的分身去干活! 这样做有什么好处呢?就是可以并行多任务,还可以控制上下文,让子任务更专注。 举例来说,你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug,并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步: - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 这一步完了后它会起一个 Task,这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置,那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文,它不管怎么解决 Bug,也不管怎么写测试覆盖。 主任务就会等这个子任务完成,子任务完成后,主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛,现在有充足上下文了,它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug,等修复 Bug 的子任务完成了,再回到主任务,继续更新 TODO List,继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试,测试子任务也完成了,返回结果到主任务,这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了,最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要,表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化,什么上下文压缩、临时存储,都没有的!就是简单粗暴: 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude,问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具,本质上也是一个 AI 请求,最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude,Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task,把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude,问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面,就是不停的问 Claude 该用啥工具,然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后,返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了 所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉,因为它会启动子任务,这样上下文就分摊到子任务中了,主任务中只是保留子任务完成后的内容。

宝玉

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Claude Opus 4.8 出了之后,我的第一反应是:想试。 第二反应是:算了,token 这东西真的不经烧。 结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8,就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。 我自己有个很真实的问题: 脑子里经常冒出各种产品想法。 但每次真要开始做,就会卡住。 用户是谁? 第一版到底做什么? 哪些功能应该先砍掉? 怎么定价? 第一周从哪一步开始? 上线后怎么找第一批用户? 想法很多,执行很散。 所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。 需求我写得也挺直接: 输入一句产品 idea。 自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。 再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。 最好不是一个静态页面,而是真的能点、能改、能导出。 然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。 出来的效果比我预期好不少。 它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。 左边输入产品想法。 中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。 右边是任务看板和本周计划。 底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。 最让我觉得有意思的是,它不是一味堆功能。 比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”,它会主动判断: 第一版必须做什么。 哪些功能看起来高级,但现在应该先别碰。 怎么找第一批真实用户。 哪些风险可能让这个项目做不下去。 这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。 普通模型经常是:你要什么,我全给你加上。 最后页面很热闹,但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛:先想清楚用户、场景和第一步,再把它变成可以执行的工作台。 我是在 ZenMux 上试的。 它比较方便的一点是,一个 Key 就能切不同模型,新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页,确实挺顺。 想试 Claude Opus 4.8 的,可以从这里进:

Joruno

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Claude Fable 5 重新开放了 最近刚好有一个demo,就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意 然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案 支持中文全流程输出,可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下,做一个可以验证 Fable 5 长任务能力 最终做出了一个能够简单跑的框架(我没有投入任何信息源,没有喂数据 所以跑起来效果没有那么屌,不过我觉得后期再投喂一些案例,我觉得确实是可以落地的) 说说我为什么用Fable 5 来测? 因为这个任务本质不是写代码 更像是说去测试AI的长链路规划能力测试 它需要: 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查 这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力 整体跑下来我觉得还算是可以的,毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝,确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的 哈哈 再说说我的TOKEN使用量吧:112.31K(按照官方的收费标准大概是在:$4.2) 要是加上文本案例 再接入一个AI对话的API框架 我觉得应该费用还要再多出个大几十吧(个人猜测,毕竟投喂数据可能会比较烧tokens) 总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的,因为这本身在传统行业的话 可能会是比较高的费用,AI真的弄挺好的 说完Claude Fable 5的体验, 那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了 我这次没有走官方通道,而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了,只要你账号的余额>$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持(不限于): 200+ 模型统一入口 无 RPM 限制 PK 模式 可以直接做横评 如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

车九

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OpenAI刚刚开源的这个东西,感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强,但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent,再多就会注意力崩溃,生产力直接归零。 有了Symphony,直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务,它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码,自己跑测试,自己做交叉Review,damn! 全部搞定之后,会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿,安全和性能专项审查通过,改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了,才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工,盯着Agent一步一步写代码,上下文切到吐。 现在你是老板,只需要看最终的结果。 满意就点合并,不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们,永远不要手把手指挥Agent,永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念,OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师,五个月,写了一百万行代码,0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户,每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型,是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明,而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师,再也不是写代码最快的人,而是那些最会写规则,最会设计反馈回路,最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了,它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent,十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

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