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Ana Sayfaya Dön

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。

Berryxia.AI

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Eğitim Sağlık & İyilik Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

构建 Claude Code 的人教你如何精确使用 30 分钟免费胜过无数收费的垃圾由Boris Cherny本人直接讲解大多数每天使用 Claude 的人都错过了 40 多个隐藏在眼前的功能这个单一会话的价值超过任何 500 美元的课程初步接触上手vibe coding的小白必看如果说上个视频是方法论这个视频就是实实在在的最高效的工具用好就能节省你十倍时间

构建 Claude Code 的人教你如何精确使用 30 分钟免费胜过无数收费的垃圾由Boris Cherny本人直接讲解大多数每天使用 Claude 的人都错过了 40 多个隐藏在眼前的功能这个单一会话的价值超过任何 500 美元的课程初步接触上手vibe coding的小白必看如果说上个视频是方法论这个视频就是实实在在的最高效的工具用好就能节省你十倍时间

渡边君

15,443 görüntüleme • 3 ay önce

Anthropic官方团队亲自演示Claude Code正确打开方式，这才是真正的高阶用法！全程仅需30分钟，完全免费，主讲人就是Claude Code的核心开发者。一定要去看这场工作坊，建议直接收藏！它带来的价值，远比那些标价几百美元的付费课程要高得多。你平时也在用Claude，但大概率还不知道它藏着40个实用指令…… 看完直接上手，效率和玩法直接起飞！搜索“Anthropic Claude Code Workshop”就能找到，抓紧时间！

Anthropic官方团队亲自演示Claude Code正确打开方式，这才是真正的高阶用法！全程仅需30分钟，完全免费，主讲人就是Claude Code的核心开发者。一定要去看这场工作坊，建议直接收藏！它带来的价值，远比那些标价几百美元的付费课程要高得多。你平时也在用Claude，但大概率还不知道它藏着40个实用指令…… 看完直接上手，效率和玩法直接起飞！搜索“Anthropic Claude Code Workshop”就能找到，抓紧时间！

Huan

49,808 görüntüleme • 2 ay önce

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

0x_Miko

187,797 görüntüleme • 1 ay önce

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：

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：

岚叔

10,454 görüntüleme • 21 gün önce

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,399 görüntüleme • 1 ay önce

别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill：把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill：顶级开发团队级别的AI编程提效；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill：做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。

别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill：把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill：顶级开发团队级别的AI编程提效；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill：做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。

阿西_出海

99,567 görüntüleme • 1 ay önce

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。

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

76,401 görüntüleme • 1 yıl önce

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。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

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。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

宝玉

28,028 görüntüleme • 1 yıl önce

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

axiaisacat

44,334 görüntüleme • 4 ay önce

Karpathy 说过一句话：我们现在还处在 AI 的 1960s 这场 40 分钟的 Y Combinator lecture，基本把这个判断讲透了很多人已经在用 Claude Opus 4.8 但使用方式还停留在：把它当 search engine 当 chatbot 当更聪明的问答框而 Karpathy 讲的 Software 3.0，不是这个它指的是： LLMs as operating systems, not chatbots 也就是模型不只是回答问题，而是开始承接 workflow 读取上下文调用工具拆解任务持续执行在没人盯着的时候，把一整套流程往前推进。这也是 autonomous agents 真正有意思的地方。不是“让 AI 写一段代码” 而是让 agent 跑完整个 workflow 你不需要一直看着它它自己推进你回来 review 结果这篇文章里的 32 个 skills，本质上就是帮你跨过这条线从“使用 AI”变成“构建 AI workflow” 未来真正的差距，是谁会用 Claude 提问，还是谁能把 Claude 变成自己的 operating system？

Karpathy 说过一句话：我们现在还处在 AI 的 1960s 这场 40 分钟的 Y Combinator lecture，基本把这个判断讲透了很多人已经在用 Claude Opus 4.8 但使用方式还停留在：把它当 search engine 当 chatbot 当更聪明的问答框而 Karpathy 讲的 Software 3.0，不是这个它指的是： LLMs as operating systems, not chatbots 也就是模型不只是回答问题，而是开始承接 workflow 读取上下文调用工具拆解任务持续执行在没人盯着的时候，把一整套流程往前推进。这也是 autonomous agents 真正有意思的地方。不是“让 AI 写一段代码” 而是让 agent 跑完整个 workflow 你不需要一直看着它它自己推进你回来 review 结果这篇文章里的 32 个 skills，本质上就是帮你跨过这条线从“使用 AI”变成“构建 AI workflow” 未来真正的差距，是谁会用 Claude 提问，还是谁能把 Claude 变成自己的 operating system？

0x_Miko

46,870 görüntüleme • 1 ay önce

我把Claude接进TradingView做了一个半神MACD的交易系统，Claude + TradingView连接教程也做了详细的教程。 Claude Code 通过 MCP 接进 TradingView ,把连接发给 Claude,一句话就能连上Tradingview。还附上我逐条检查过的安全设置,照着做就行。很多人在教 Claude 接 TradingView,但装完之后的安全漏洞,没有一个人讲。这条视频把三件事一次说透:怎么一句话装完、装完必须知道的安全漏洞怎么规避、以及怎么用：我用半神MACD指标从零示例搭一套完整交易系统，让 Claude 读懂加密指标、挂警报推到手机、人在外面用手机让它出研报,最后还让 Claude 蒸馏一个顶级交易员的完整打法写成 Pine 脚本。

我把Claude接进TradingView做了一个半神MACD的交易系统，Claude + TradingView连接教程也做了详细的教程。 Claude Code 通过 MCP 接进 TradingView ,把连接发给 Claude,一句话就能连上Tradingview。还附上我逐条检查过的安全设置,照着做就行。很多人在教 Claude 接 TradingView,但装完之后的安全漏洞,没有一个人讲。这条视频把三件事一次说透:怎么一句话装完、装完必须知道的安全漏洞怎么规避、以及怎么用：我用半神MACD指标从零示例搭一套完整交易系统，让 Claude 读懂加密指标、挂警报推到手机、人在外面用手机让它出研报,最后还让 Claude 蒸馏一个顶级交易员的完整打法写成 Pine 脚本。

投机实验室

46,857 görüntüleme • 6 gün önce

Claude Code 用了2个月 17,600,000 tokens 消耗 4,100 次对话连续 74 天每天使用这是一个人真实的数据。他把这 2 个月学到的所有东西，整理成了 45 条技巧，放在 GitHub 上免费给所有人用。里面有些东西我看完直接愣了：原来可以让 Claude Code 在容器里跑另一个 Claude Code，全程不需要审批任何操作。原来系统提示词可以被直接砍掉一半，凭空多出 10,000 个 token 的空间。原来他用 Claude Code 做调研，真的省出了 $10,000。 7400 Star。519 次 Fork。这不是教程。这是一个人 31 个月的经验压缩包。项目👇

Claude Code 用了2个月 17,600,000 tokens 消耗 4,100 次对话连续 74 天每天使用这是一个人真实的数据。他把这 2 个月学到的所有东西，整理成了 45 条技巧，放在 GitHub 上免费给所有人用。里面有些东西我看完直接愣了：原来可以让 Claude Code 在容器里跑另一个 Claude Code，全程不需要审批任何操作。原来系统提示词可以被直接砍掉一半，凭空多出 10,000 个 token 的空间。原来他用 Claude Code 做调研，真的省出了 $10,000。 7400 Star。519 次 Fork。这不是教程。这是一个人 31 个月的经验压缩包。项目👇

axiaisacat

35,579 görüntüleme • 3 ay önce

在硅谷科技圈社交的觥筹交错之中，小龙虾之父🦞 Peter Steinberger 🦞 打开自己的电脑，分享了他和 Agent 一起工作的几个流程。开篇他就提到：去年，我受限于 token。我通过加入 OpenAI 解决了这个问题。后来，我受限于 CPU。现在我感觉，真正限制我的其实是注意力。他点出了我们与 AI 协作方式中正在发生的一个重要转变。大多数人以为自己在使用 AI。但实际上，他们还在做那些未来应该由 agent 接手的协调工作。我把它整理成一个 7 层阶梯。看看你现在在哪一层。第 1 层：聊天你提问，它回答。其他事情还是你自己做。第 2 层：上下文你把背景信息贴进去，它的回答变好了。但你仍然要决定什么上下文重要，以及什么时候提供。第 3 层：记忆它开始记住你。你不用反复解释那么多。但你仍然在管理每一次会话。第 4 层：工具它可以搜索、读文件、运行代码。但你仍然要决定什么时候调用工具、为了什么调用工具，以及如何检查每一个结果。第 5 层：技能skill 你已经给了它一些工作流程和 playbook。它知道你的工作方式，而不只是你问了什么。但它仍然是被动的，还在等你启动。第 6 层：后台工作它可以在你不盯着看的情况下运行，异步执行。你审核的是输出，而不是过程。现在大多数关于 “agentic” 的炒作，其实都集中在这一层，而且大多数团队还没有真正达到。第 7 层：目标你定义结果、约束和品味。agent 负责跑完整个循环。你不再管理任务，而是管理方向。每往上一层，你做的任务管理就更少，承担的结果 ownership 就更多。这不只是工具能力的变化，而是你和工具、你和自己时间之间关系的根本变化。大多数人还停留在第 2 层或第 3 层，却把这叫作“使用 AI”。大多数团队还停留在第 4 层或第 5 层，却把这叫作“AI-powered”。真正的突破，是建立一种更好的 delegation contract，把人从执行者释放出来，变成方向的定义者。那么：你现在在哪一层呢？

在硅谷科技圈社交的觥筹交错之中，小龙虾之父🦞 Peter Steinberger 🦞 打开自己的电脑，分享了他和 Agent 一起工作的几个流程。开篇他就提到：去年，我受限于 token。我通过加入 OpenAI 解决了这个问题。后来，我受限于 CPU。现在我感觉，真正限制我的其实是注意力。他点出了我们与 AI 协作方式中正在发生的一个重要转变。大多数人以为自己在使用 AI。但实际上，他们还在做那些未来应该由 agent 接手的协调工作。我把它整理成一个 7 层阶梯。看看你现在在哪一层。第 1 层：聊天你提问，它回答。其他事情还是你自己做。第 2 层：上下文你把背景信息贴进去，它的回答变好了。但你仍然要决定什么上下文重要，以及什么时候提供。第 3 层：记忆它开始记住你。你不用反复解释那么多。但你仍然在管理每一次会话。第 4 层：工具它可以搜索、读文件、运行代码。但你仍然要决定什么时候调用工具、为了什么调用工具，以及如何检查每一个结果。第 5 层：技能skill 你已经给了它一些工作流程和 playbook。它知道你的工作方式，而不只是你问了什么。但它仍然是被动的，还在等你启动。第 6 层：后台工作它可以在你不盯着看的情况下运行，异步执行。你审核的是输出，而不是过程。现在大多数关于 “agentic” 的炒作，其实都集中在这一层，而且大多数团队还没有真正达到。第 7 层：目标你定义结果、约束和品味。agent 负责跑完整个循环。你不再管理任务，而是管理方向。每往上一层，你做的任务管理就更少，承担的结果 ownership 就更多。这不只是工具能力的变化，而是你和工具、你和自己时间之间关系的根本变化。大多数人还停留在第 2 层或第 3 层，却把这叫作“使用 AI”。大多数团队还停留在第 4 层或第 5 层，却把这叫作“AI-powered”。真正的突破，是建立一种更好的 delegation contract，把人从执行者释放出来，变成方向的定义者。那么：你现在在哪一层呢？

Michael Guo

17,743 görüntüleme • 23 gün önce

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！

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！

CodeAlpha

70,133 görüntüleme • 16 gün önce

Anthropic 刚放出一个 27 分钟 workshop 如何真正给 Claude 写 prompts 最关键的是，这不是外面的人二次包装是由 Claude 背后的人亲自讲 Free No registration No paywall 很多人花 $300 买的 prompt course，可能前 8 分钟都讲不到这里面的密度真正有意思的是：大多数人还在把 Claude 当聊天框用但 Anthropic 自己展示的是，怎么把 prompt 变成一套更稳定的工作流你怎么描述任务怎么给上下文怎么限制输出怎么让 Claude 更接近你真正想要的结果如果你正在用 Claude 写代码、做内容、搭 agent，或者处理复杂任务这个 27 分钟值得直接看完，然后 bookmark 问题是： AI 时代真正的差距，是谁买了更贵的课，还是谁更早学会和模型正确协作？

Anthropic 刚放出一个 27 分钟 workshop 如何真正给 Claude 写 prompts 最关键的是，这不是外面的人二次包装是由 Claude 背后的人亲自讲 Free No registration No paywall 很多人花 $300 买的 prompt course，可能前 8 分钟都讲不到这里面的密度真正有意思的是：大多数人还在把 Claude 当聊天框用但 Anthropic 自己展示的是，怎么把 prompt 变成一套更稳定的工作流你怎么描述任务怎么给上下文怎么限制输出怎么让 Claude 更接近你真正想要的结果如果你正在用 Claude 写代码、做内容、搭 agent，或者处理复杂任务这个 27 分钟值得直接看完，然后 bookmark 问题是： AI 时代真正的差距，是谁买了更贵的课，还是谁更早学会和模型正确协作？

0x_Miko

64,032 görüntüleme • 2 ay önce

Anthropic 刚刚把 2026 年 Agent 路线图“公开课”了！22分钟干货拉满！ Claude 团队（Alex Albert + PM Brad + 工程负责人 Caitlin）亲自拆解： • 为什么现在的 Agent 要“解绑”模型？ • 如何用 Claude Code SDK 3分钟搭出真正自主的 Agent？ • 上下文剪枝、Agentic 记忆、可观测性……这些2026年核心能力已经来了！大多数开发者还在用2025年的打法，而 Anthropic 已经把未来12个月的路线图摆在桌面上。最后3分钟的搭建指南，强烈建议反复看！

Anthropic 刚刚把 2026 年 Agent 路线图“公开课”了！22分钟干货拉满！ Claude 团队（Alex Albert + PM Brad + 工程负责人 Caitlin）亲自拆解： • 为什么现在的 Agent 要“解绑”模型？ • 如何用 Claude Code SDK 3分钟搭出真正自主的 Agent？ • 上下文剪枝、Agentic 记忆、可观测性……这些2026年核心能力已经来了！大多数开发者还在用2025年的打法，而 Anthropic 已经把未来12个月的路线图摆在桌面上。最后3分钟的搭建指南，强烈建议反复看！

比特币橙子Trader

256,803 görüntüleme • 2 ay önce

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😂

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😂

梭哈.AI

17,513 görüntüleme • 1 ay önce

Google工程师刚刚直播手搓了个完整App。全程就靠Claude，一个人26分钟搞定。用的就是他们内部的工作流，不需要团队，小白也能照做。这比那些500美刀的摸鱼编程课实在多了。视频下面还附了份指南，告诉你Claude里99%的人都不知道的隐藏功能。

Google工程师刚刚直播手搓了个完整App。全程就靠Claude，一个人26分钟搞定。用的就是他们内部的工作流，不需要团队，小白也能照做。这比那些500美刀的摸鱼编程课实在多了。视频下面还附了份指南，告诉你Claude里99%的人都不知道的隐藏功能。

淘沙者(TheSandPicker)

416,159 görüntüleme • 18 gün önce

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

Xudong Han

27,230 görüntüleme • 13 gün önce

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

huangserva

71,292 görüntüleme • 1 ay önce