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在GitHub上看到一个专门教怎么用 Claude Code 的项目，已经涨到了 4w star 它不是官方操作文档，而是一条从入门到高级智能体的完整学习路径斜杠命令、MCP配置、钩子脚本、子智能体编排，每个模块都有可视化图解，教你"怎么做"的同时也会教"为什么这么做" 最实用的是里面的模板，钩子脚本、代理配置、斜杠命令、MCP配置文件，全部可以直接复制粘贴到自己的项目里不管你是想补齐 Claude Code 的知识盲区，还是想搭一套属于自己的 AI 工作流，都可以关注下这个项目

阿西_出海

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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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Claude Code 新增了一个 /powerup 交互式教学模式可以在终端里可直接进行交互式学习在终端里输入这个命令，会启动一套交互式课程，带动画演示，手把手教你怎么用 Claude Code。比如你刚装完 Claude Code，不知道从哪开始，输入 /powerup 它会用动画演示展示基础操作流程，斜杠命令怎么用、文件怎么引用、怎么跑 bash 命令，边看边练。不用切到浏览器查文档，不用看 YouTube 视频，直接在你工作的环境里学。

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35,224 Aufrufe • vor 4 Monaten

安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的 AI 开发环境。它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化）然后一步一步帮你把这些都配置好。大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。真正的强大之处，其实来自它周围的生态。安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。

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huangserva

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Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员：以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得：我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到：用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。具体怎么做到：一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员：以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得：我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到：用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。具体怎么做到：一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：

岚叔

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Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置： 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。输入prompt：请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。配置用的prompt，直接用：请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。直接输入：请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。直接用这段：请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。赶紧配置试试吧！

govin.eth | G哥

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兄弟盟，AI 女友真的要来了～刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。它想做的事情其实很简单：做一个真正活着的 AI 虚拟角色。不是普通的聊天机器人，而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目完全开源，而且可以自己部署。也就是说，你可以拥有一个：会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品这个项目真的值得去看看。

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开发者Hailey

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发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

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阿西_出海

11,541 Aufrufe • vor 1 Monat

这是一个手把手教你折纸飞机的网站可以弥补童年不会折纸飞机的缺憾每期分享一个实用网站第7期今天要讲的是这里面收录了大量的纸飞机模型。我们可以选择飞机的类型，也可以按难度筛选。选择一个飞机后，里面就会有极其详尽的图文教程。学不会怎么办？他还有视频教程，手把手教会你。你想要的飞机是什么呢？

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LF 刀河王

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有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。最狠的是它内置了81个技能，能直接操控 iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。

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Vincent

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上一次用的是可灵的模型，这一次用的是 sd2.0 的模型，角色选取的是我之前生成图片的其中的一个角色。感觉在情绪把控这方面，真的已经很到位了，很难以想象两年前的AI还不会吃面，现在就已经能够精准的落泪了。这才720p看着就这么的高清，那4k会是什么样子的

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之前用 Seedance 2 做了个做酸菜鱼的视频，生成到第10秒的时候，美女的手直接伸进滚烫的锅里搅拌。AI完全不知道那样会烫。当时觉得好笑，后来越想越觉得，这不只是 bug这么简单，现在的 AI 根本还没到理解物理世界怎么运转这一层。这半年做了太多AI视频了，每次满心欢喜等它生成，结果经常是人物动作接不上、物体空间瞬移、手还没碰到东西物体就动了，各种幻觉 bug，真的挺折磨。最近看到黄碧薇教授 Biwei Huang 的 Aether AI 官宣融资，认真看了一下方向，感觉它解释了很多视觉 AI 里反复出现的问题。 Aether AI 做的是因果世界模型。这个词听起来很学术，但放到视频生成里其实很好理解。今天的视频模型，Sora、即梦、Veo，已经能生成非常真实的画面。杯子掉落、水洒出来、机械臂抓取，看起来越来越像真的。但它们很多时候是在根据海量视频经验预测下一帧，类似画面后面通常会发生什么，就生成什么。所以桌子高了 2cm，机械臂就可能失效。明明伸过去的角度看起来对，杯子却自己飞起来了。画质够了，数据也不少，但模型没有真正理解这个动作为什么会带来这个结果。 Aether AI想做的，就是让 AI 学到变量之间的底层规律，比如桌子高度变了会带来什么影响，物体受力之后会怎么运动，一个动作会导致什么后果。这类东西学进去，模型才能在没见过的场景里稳定推演、举一反三。对视频生成、机器人、自动驾驶、3D 世界模拟都会很关键。视觉 AI 下一阶段的方向，可能就是从生成看起来合理的画面，走向理解画面为什么会这样变化。黄教授 Biwei Huang 做因果AI 超过 12 年，这次 Aether AI 融资，我觉得是一个值得关注的信号：因果世界模型正在从学术前沿走向产业。想了解的可以戳一下官网看看：

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这是我见过最完整的「一个人公司」教程 GitHub 上有个很值得收藏的项目—— One Person Businesses Methodology 一句话概括：教你一个人做一家公司。很多人做副业的问题其实不是技术，而是：不知道做什么不知道怎么赚钱不知道怎么长期做下去。这套方法论最厉害的一点是：几乎不讲虚的。作者像写代码一样，把一人公司拆成完整流程：发现需求 → 做 MVP → 获取流量 → 完成变现闭环看完会有种感觉：这不是教程，更像一套商业操作系统。尤其是 v2.0 里提到的一些反直觉认知，比如：与其只看收入，不如看税后收益。与其拼命提高效率，不如用 AI 杠杆放大个人产出。核心理念：一人企业的目标不是做大，而是做稳。

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开发者Hailey

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一个找产品灵感的方法，很多人还不知道：第一步：去 Flippa Flippa 是一个专门买卖网站和 SaaS 的平台上面挂着大量正在盈利的项目，而且数据公开第二步：筛选月收入 $10,000+ 的项目不用买，只看数据这些项目已经验证了市场需求第三步：让 AI 帮你分析把项目的功能、定价、用户评价丢给 Claude 或 GPT 让它拆解：核心需求是什么哪些功能是多余的哪些痛点没被解决第四步：用 AI 做一个更好的版本现在用 Cursor / Claude Code 搭一个 MVP 以前需要一个团队干几个月的事现在一个人几周就能跑出来本质上是：用别人已经验证的需求 + AI 的开发速度跳过"猜方向"这一步你有没有在 Flippa 上看到过让你心动的项目？

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Vincent

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又找到了一晚上卖50w的AI视频项目，我已经部署到本地生成了视频，他不是个客户端，是类似于一堆skill的文件包。老王之前做一条三分钟产品片子，找素材两天，排节奏一天，加字幕又一天。一个团队折腾一周。然后我遇到了 OpenMontage。说实话一开始没抱什么期望。开源视频工具，见多了，十个有八个是套壳。结果跑了一条，调研了grok的api一条命令，三分钟出了三段能直接发的片子。效果很炸。它到底是个啥。把你的 Claude 或 Cursor 变成视频制片人。你对着它说一句「做个 60 秒黑洞科普」，它自己去翻论文、写脚本、生成图表动画、扒免费素材、配字幕音乐，最后渲染出片。不是你点按钮选模板，是每一步它自己做判断。拆开看三件事。第一，12 条流水线各管一种片型。explainer 做科普片，clip 做混剪，music 做 MV，data 做数据图表动画。你选对流水线，出来的结构就对了一半。第二，每条流水线底下是一串 agent Skill——怎么查资料、怎么写分镜、什么时候加转场、字幕压在哪帧。500 个 Skill 叠出来的不是模板库，是决策链。你描述得越具体，它判断得越准。指令模糊，出来的也只能是模糊的东西。第三，零密钥就能跑。不配任何 API，本地免费模型直接出片。付费版 Runway 干的活它全包了。我做内容这些年最烦的不是没创意。是找素材卡半天、排节奏卡半天、字幕又卡半天，三个半天过去热情全没了。这东西把执行链里所有决定让 agent 替你做了，你只负责描述要什么。怎么上手？很简单我没可以生视频的Key，用网页调用supergrok的Oauth，和OpenMontage结合生成的弹唱视频，整体还是比较满意的。

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不管什么时候，提高自己总是没错的。学习是一个见效慢，但是收益高的东西。比如说，现在有个什么七龙珠还是阿拉丁神灯的东西，说可以让你学会一门外语，你可以选择要，或者不要，就这么简单，你要吗？要的话，在AppStore搜索 MANA Learn。这是一款专门为在海外生活、学习和工作的人准备的APP。

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零零發

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日本这次选举，可能不只是选个首相那么简单。有人说，这可能是日本战后体制的终结时刻。所谓“战后体制”，究竟是什么？简单说，就是二战后美国为日本量身定做的一套系统。从宪法到安保，从经济模式到文化心理。这套系统运行了快八十年。现在，一个57岁的教授说，他活了这么久，从没见过这么重要的选举。为什么现在是转折点？全球化退潮，区域冲突加剧，各国都在重新寻找自己的位置。依赖外部保护伞的模式，还能走多远？当一个国家开始认真思考“我是谁”、“我要去哪里”的时候，真正的变化就要来了。这不仅仅是日本政治家的选择。更是普通日本民众的一次集体觉醒。他们是在选择继续留在舒适区，还是走上一条完全不同的道路？这条新路通向何方，没人知道确切答案。

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Viking

39,332 Aufrufe • vor 1 Jahr

这是一个手把手教你折纸飞机的网站可以弥补童年不会折纸飞机的缺憾每期分享一个实用网站第二十五期今天要讲的是这里面收录了大量的纸飞机模型。我们可以选择飞机的类型，也可以按难度筛选。选择一个飞机后，里面就会有极其详尽的图文教程。学不会怎么办？他还有视频教程，手把手教会你。你想要的飞机是什么呢？

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LF 刀河王

12,726 Aufrufe • vor 1 Monat

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

大魔王提莫

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