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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😂

17,565 次观看 • 4 个月前 •via X (Twitter)

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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

144,174 次观看 • 3 个月前

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

41,132 次观看 • 2 天前

Codex 隐藏玩法:把你每天重复教 AI 的提示词,直接做成 Skill 90% 的人用 Codex,其实都在重复做同一件事: 开一个新任务,把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实,这种反复使用的工作方法,完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下: 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt,比如我最近一直在用这类提示词: “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险,不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证,完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用,但最大的问题是:每开一个新任务,都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex,然后告诉它: 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求: · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt,整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时,不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex:使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的,就不再是一堆 Prompt,而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来,以后每个项目都能重复调用。

爱丽丝呀!

40,828 次观看 • 1 个月前

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

63,210 次观看 • 5 个月前

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友,这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后,很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具,我GitHub上找了下,这个还不错, 说实话,我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾, 要么用两天就封号,要么复杂到要写几百行代码,要么就是个只能发文字的残废,直到我试了这个, 最牛逼的是它的安全机制:完全不用小红书 API,全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后,后续所有操作都和你自己手动点一模一样,目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码,你不需要懂任何编程,只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行: • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完, 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具,它还有一个完整的运营闭环: 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评, 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库,方便你后续复盘。 安装也简单到离谱: 打开 Openclaw,直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

AYi

24,613 次观看 • 4 个月前