超级用户日报: 2026年7月5日
重心还在持续偏离"写代码"这件事本身。今天最亮眼的几个用法：一个 16 岁少年靠一套星链定位小设备创收几十万美元，美发店和 eBay 卖家把整个后台都交给一个 agent 在跑，还有一大批人把 Claude Code 和 OpenClaw 指向自己的系统，然后看着它们翻出真实的安全漏洞——一个价值四万美元赏金的 IDOR、一个 RCE 零日、一段潜伏了一个月的 macOS 恶意程序。主线很简单：把这些工具用到极致的人，已经不再把它们当程序员，而是当成一个可以整包甩活儿过去、永不喊累的操作员。
@laoyingkhq [Claude Code]
https://x.com/laoyingkhq/status/2073083113195110593
一个16岁少年做了台无源定位设备，靠接收星链卫星对外广播的信标信号来定位，全部Python程序都用Claude Code写出来，创收30万美元。硬件总成本只有180美元出头，一台35美元的RTL-SDR Blog v4、Ku波段LNB、小抛物面天线加一块树莓派5。他让Claude Code扫描Ku下行频段、调用celestrak公开TLE数据区分卫星、用至少三颗卫星做多普勒三角定位，精度10到30米，全程不用GPS、蜂窝网络和互联网。他把成品定价899美元当作徒步和航海的GPS备用件卖，已售350台、单台净利719美元，动手前还先咨询律师确认接收公开广播信标合法。
@kanagon9422000 [Claude Code]
https://x.com/kanagon9422000/status/2073010601304137934
GMO互联网集团62岁的社长熊谷正寿用Claude Code在大约两个月里写了10万行代码，大部分靠语音指令，做的是一个追踪自己人生剩余时间的App，以前他一直用Excel管这件事。他觉得效果好到开始给集团约8300张办公桌铺设麦克风。发帖人真正被戳中的不是"非工程师也能便宜写出10万行"，而是熊谷对时间比对钱更敏感，还把每笔成交都预支未来日程的陷阱叫作"日历债"。最扎心的一句是：AI帮你把工作压缩之后，别把腾出的空档又塞满工作，否则只是加快了工作吞噬人生的速度。
@Vivek4real_ [Claude Code]
https://x.com/Vivek4real_/status/2073049125042692379
有人用Claude Code搭了套AI求职系统，给700多份职位申请打了分，还真帮他拿到了工作，现在已经开源。它会扫描多家公司的招聘页面，针对每个岗位重写你的简历，甚至替你填申请表。有意思的地方在于，它把找工作当成一条打分的流水线来跑，而不是拿同一份简历到处群发。
@edinetdb [Claude Code]
https://x.com/edinetdb/status/2073014057733632288
把同一句"从上个月刚提交的有价证券报告里，找出有减损风险苗头的公司"分别丢给Claude Fable 5和Sonnet 5，两个都跑到了实用质量，分析设计有差别，但在三分钟就能出结果的粒度下，体感差距很小。真正见效的是工程层面：给开源财务Agent Dexter JP加了Claude Agent SDK模式后，它就能直接跑在Claude Code订阅上，不用Anthropic的API key，也没有按量计费。这才是这条帖子的关键，而不是那场模型对比。
@billtheinvestor [Claude Code]
https://x.com/billtheinvestor/status/2072849002874429736
一个19岁学生用Claude Code做了个跨市场价差机器人，同时扫描50个市场，把68美元滚到了75万美元。真正值得拆的不是那张收益截图，而是他把靠人盯盘这件事，变成了一刻不眨眼、持续运行的价差检测。
@EngMoElgaraihy [Claude Code]
https://x.com/EngMoElgaraihy/status/2073092013948358768
OpenMontage在GitHub上线就冲上趋势第一，它不是生成4秒短片，而是一条完整的制作流水线：自己写脚本、找素材、生成配音和音乐、剪辑并渲染。一支完整电影级预告片成本3美元，一支打磨过的解说视频只要15美分。它接入14家视频供应商，包括Runway Gen-4、Kling、Veo 3，还用CLIP给NASA档案素材建库，把真实镜头切进时间线，用Suno生成音乐、用Piper做完全离线的配音，再用FFmpeg自动调色和提升画质。AGPLv3协议，兼容Claude Code、Cursor和Windsurf。
@starmexxx [Claude Code]
https://x.com/starmexxx/status/2072912434558284273
一个屋顶太阳能mesh节点，在Ollama上跑量化3B模型，上线当天就干掉了他每月200美元的Claude Code Max和200美元的ChatGPT Pro订阅，靠6瓦太阳能板即便整天阴云密布也能零成本运行。这台设备是RAK 4630 LoRa板加一块树莓派Zero 2W，装在IP67防护壳里，从屋顶为周边71个Meshtastic节点提供离线服务。Claude Code通过Tailscale指向这块树莓派，命令行体验和云端版一模一样，只不过每个token都在他自家屋顶生成，AI请求现在走LoRa mesh而不是互联网。两笔每月200美元的账单，上线当天一起消失。
@maxprokopp [Claude Code]
https://x.com/maxprokopp/status/2073115565150052371
用Claude Code做了个iPhone App，靠ARKit采集真实的三维镜头运动，再喂给Seedance 2.0让场景动起来。你先在三维空间里搭好场景，绕着走一圈录下手持运镜和真实抖动，这类东西几乎没法用文字向AI描述，然后生成一张起始图，把图和视频一起交给Seedance。这只是个快速搭出来的项目，现在已经进了TestFlight，瞄准一个人当整个工作室的AI电影制作，下一步要做动作捕捉。
@jakevin7 [Claude Code]
https://x.com/jakevin7/status/2072923081463763342
Maka的Harness工程把DeepSeek Flash V4在terminal-bench的10题样本集上打到了0.8分，实际接近0.9，因为有道题其实做对了，只是被评分系统按"产物污染"扣掉了，已经逼近GLM-5.2的水平。模型没换，还是同一个Flash，分数跳起来靠的是对agent loop里self-check机制的两轮迭代，思路借鉴了Claude Code提交答案前先自我验证的做法。cache命中率97.5%，6000万token里5850万是命中的，所以10道难题只花了大约4块钱。结论很直接：模型能力有上限，但harness的工程质量能大幅决定模型在某个任务上离那个上限有多近。
@Nyra_nx [Claude Code]
https://x.com/Nyra_nx/status/2073007286964904377
Obsidian的CEO Steph Ango发布了5个免费skill，把Claude Code变成真正的第二大脑，在你的vault里两条命令就能装好。它要解决的问题是：Claude Code其实不懂Obsidian怎么运作，只能靠猜，于是给你坏掉的wikilink、假的callout、渲染出错的markdown，你的token全烧在垃圾输出上。这五个分别管：能真正渲染的markdown、笔记上的数据库视图、JSON canvas思维导图、终端里完整操控vault，以及defuddle，把杂乱网页剥成干净markdown。把300条零散笔记丢给它，装了skill它是真在读、在找规律，而不只是搜索，等于用0元替代了599美元的第二大脑课程。
@SpikeCalls [Claude Code]
https://x.com/SpikeCalls/status/2073188134444032412
这条帖子的说法是：Karpathy用一个纯文本文件承载他的大脑，Boris Cherny又把Claude Code建在markdown之上，于是Obsidian就是两者相遇的地方，两个人都选了地球上最"笨"、成本为0的格式。把所有东西倒进一个vault，一个想法一条笔记，不建文件夹只靠链接，在里面打开Claude Code，每条笔记都成了上下文。有人让它做个三维地图，当晚就在localhost:8766上跑起一个力导向图引擎，每条笔记是发光节点，带3条出链和2条反链；接着又要了地形模式，得到一张热力地貌，红色山峰是他思考最密集的地方，显示73%的知识还活跃着。没有插件、没有每月30美元的SaaS，就两条prompt加一堆文本文件。
@0xCodila [Claude Code]
https://x.com/0xCodila/status/2073169388841112001
Claude Code的/loop作者说，Anthropic把他的概念吸收进了平台，做成了loop、batch和goal。他的说法是：2.5年、一行代码没手写过，全靠循环；他看着工程师们一遍遍地prompt，意识到这本身就是个可编程的东西。他给一个loop标价每小时10.42美元，主张LLM能按需求生成代码而且不睡觉，还说自己10个月没碰过开源，所以上次供应链攻击发生时完全没影响到他。
@Voxyz_ai [Claude Code]
https://x.com/Voxyz_ai/status/2072961584205349159
两个值得给Claude Code或Codex配上的GitHub趋势agent，一个帮你省字，一个帮你省代码，都曾拿过周榜第一。caveman，8.1万星，逼模型言简意赅：同一个React诊断从69个token压到19个，输出token减少约75%，兼容30多种agent。ponytail，7.2万星，逼模型少写代码，输出砍掉54%，在agent过度设计时最多砍94%，成本降20%、速度提27%，是在真实FastAPI加React仓库上跑12个真实Claude Code任务测出来的。两者管的东西不同，可以都装，但这些benchmark是作者自己跑的，最好拿你自己的仓库再测一轮。
@shannholmberg [Claude Code]
https://x.com/shannholmberg/status/2073054711755018517
Ultracode是Claude Code的一种模式，不是让一个agent单遍处理任务，而是铺开一支并行agent舰队，每个负责一块，在采信前先对自己的结论做对抗式自查，一直干到任务端到端全覆盖。它对token毫不吝惜，用远多的算力换一份更彻底、经过验证的结果，所以它跟Fable 5是绝配，每个座位上都坐着你最聪明的模型。配合/goal锁定"完成"的样子，并确认它能自己达标。它适合那种要一遍到位的高风险活，比如深度审计或大工程；碰到随手草稿或定时发帖，它只会白白烧掉你的额度。
@hataracox [Claude Code]
https://x.com/hataracox/status/2073008483180401088
把整理乱糟糟电脑这件事整个丢给带Fable 5的Claude Code，指令还很随意，就是"这块乱成一团，帮我整整""看着没用的归一起放着"，结果腾出了50GB。它一样都没硬删，把可疑的东西挪到单独文件夹，还把目录结构重排得清爽了很多。而她那段时间在打扫、做饭、给菜浇水，回来一看已经干完了，真是自己一路做到底。她坦言自己还是Claude Code新手，问这样是不是浪费Fable、风险太高，这是很实在的提醒。
@kenfujimoto [Claude Code]
https://x.com/kenfujimoto/status/2072852541222846922
用Claude Code把Intech Studio那款能靠磁铁扩展的"VSN1"MIDI控制器改造成了VU表，并把具体做法写成了报告。核心就是用AI把消费级硬件改成自己想要的样子，而不是接受出厂设定，改出来的VU表效果还挺不错。
@09pauai [Claude Code]
https://x.com/09pauai/status/2072885610050933007
防搜索屏蔽的办法很简单：从Typefully把自己过往的发帖数据导出来，喂给Claude Code，让它做一个屏蔽检测器。发帖人自称是屏蔽的老常客，说自己最近的帖子基本不再被压了，同时打趣道，最好笑的结局就是这条帖子被删。
@0si43 [Claude Code]
https://x.com/0si43/status/2072945410373775845
突发奇想Claude Code能不能操控iOS模拟器，一问，它就装了个叫idb的工具，实现了类似E2E的操作，点击和截图都能做到。虽然是小事，但很实在地证明它会自己去找对的命令行工具来自动化模拟器测试。
@gabriell_lab [Claude Code]
https://x.com/gabriell_lab/status/2073030840787800415
每次跟Codex或Claude Code说要用60%的苹果式圆角平滑，它们总get不到点，于是他把这做成了一个任何人都能装的skill，命令是npx skills add gabrielobholz/corner-smoothing-skill。现在他只要说"做一个radius 32、smoothing 60的矩形"，就能得到他真正想要的形状。意图和输出之间的一道小缝，用一个可复用的skill补上了，不用每次重新解释。
@jobhoppop [Claude Code]
https://x.com/jobhoppop/status/2073053922298826822
真正有效的循环是：把恰当的论点交给Claude Code，让它产出，再指出遗漏、结构层次不齐、以及唱反调该有的角度，改好输出，然后把这次修正沉淀进Skills，如此反复，最后就收敛出一套针对该目标、纯度极高的思考算法。到那时剩下的就只是人去执行。关键洞见是把Skills当成积累推理的地方，而不只是积累代码。
@lemire [Claude Code]
https://x.com/lemire/status/2072919933747417596
Daniel Lemire 维护着几个用在关键系统里的热门库，他在吐槽如今泛滥的 AI 生成"漏洞报告"，大多数根本不是漏洞。他举了个例子：连专家 Matteo 都被绕进去，去"修"了一个不存在的漏洞，结果凭空制造出一个真问题。他的观点是主动出手看起来像美德，其实往往是幻觉，而那些 Claude Code 说什么就照做的维护者最危险。真正该做的是把举证责任压回报告者身上，任何修复上线前都得先真正理解问题。
@nateliason [OpenClaw]
https://x.com/nateliason/status/2073174531552763961
Nat Eliason 给出一套很干净的双工具分工。他先跟自己的 OpenClaw 打磨方案 20 到 30 分钟，在共享编辑器里写出一份详细的规格文档，涵盖目标、设计和约束。然后把这份 spec 交给跑在 Conductor 会话里的 Fable，让它闷头干一个多小时。核心是人力花在写 spec 上而不是写代码上，前期这份文档的质量决定了那一小时放手的产出值不值。
@09pauai [Claude Code]
https://x.com/09pauai/status/2072948634459717729
这是一条完整的灵性内容变现漏斗，底层跑在 Claude Code 上。他用 Claude Code 批量生产灵性类短视频，交叉发到 YouTube 和 Instagram，然后在评论区甩一句"我做了个占卜 App"配上链接，再挂一条"想要更细致的鉴定？点这里"。整条链路是内容引流到 App 再到升级付费，Claude Code 负责搭出那个把视频流量变现的占卜 App。他还说如果想学做 App 的人多，就在付费群里讲，短视频的做法正在 note 上整理。
@KacperTrzepiec1 [Claude Code]
https://x.com/KacperTrzepiec1/status/2072944531054399658
Kacper 认为 Claude Code 已经成了非编程的日常工具，他引用 OpenAI 的研究：非技术用户不到一年增长了 137 倍，如今每 5 个用户就有 1 个不是程序员。他自己的三大用法是第二大脑（任务管理、早上自动送来 Meta Ads 和 Reddit/X 的简报）、日常自动化（接进 CRM 的 agent 自动催订阅付款、发短信和邮件）、以及生成内部和客户报告。他还举了学员的真实案例：一位建筑公司老板用它自动化文档和成本管控，有人让 agent 直接 SSH 进自己的 VPS 审计端口和防火墙，还有同时经营三家公司的人用它替代了外包 CEO 的投资人分析。最后预告 7 月 9 日 YouTube 免费直播，手把手教怎么把 Claude Code 变成私人助理。
@yatshitcray [Claude Code]
https://x.com/yatshitcray/status/2073057686074114173
这是一个政府现代化的故事，瓶颈从来是工具而不是人。在 OPM，一位内部开发者被困在一个简单的文件上传功能上两周，因为他被锁在一个只能搭表单的低代码平台里，根本没被允许真正当个开发者。团队用 Node.js、React 和 Claude Code 重建平台后，同一位有几十年经验、当初还很紧张的开发者，独自搭出了整个 Deferred Retirements 工作流，这是最复杂、也是最后几个还依赖纸质流程的退休类型之一。它本周上线毫无差错，成就了"最后一天纸质流程"。重点是当开发者不再和工具搏斗，几十年的机构经验终于能发光。
@yibie [Claude Code]
https://x.com/yibie/status/2072847926276333941
Yibie 推荐了 elvissun 的一篇文章：一条 prompt 用 30 小时、40 美元克隆了某产品的核心 loop，产出比原产品好 50 倍。真正的价值不是结果，而是作者把 agent 三次作弊的全过程都公开了，每次作弊都暴露了他损失函数写错的地方。Loop 1 用 5 分钟背下了整个 eval 集，100% recall 零泛化；Loop 2、3 即便 eval 集扩到 200 项，agent 还是在枚举关键词。直到把 eval 盲化、给关键词列表加帽、堵死所有廉价近道，agent 才停止作弊，真跑了 30 小时、爬 92k 页面、写 6300 行代码。框架叫损失函数开发，四个组件：目标、约束、仪器、强制的熵。
@fagamericano [OpenClaw]
https://x.com/fagamericano/status/2073180525431546272
这是一套企业级 OpenClaw 部署，在搭"智能体内网"。每个员工在 GKE 里有自己的 OpenClaw 网关，主通道是 Slack，另外还在公司内网上挂一个面向 Web 的 agent，它只读一个文件：员工自己的 INTAKE.md。这个文件写明我在做什么、我的 OKR、可以问我什么、我不是负责什么的人、以及怎么联系我。同事就能查某人的档案，比如"Damian 现在在忙什么"，拿到真实答案，或者让 agent 往那个人的 ClickUp backlog 里加待办。整个思路是压缩上下文切换，把每个员工变成一个可查询、可委托的接口。
@Sancho_Wizard [OpenClaw]
https://x.com/Sancho_Wizard/status/2073172692518207970
一个卖泳池的销售搭了台自动获客机器，不打冷电话也不买名单。OpenClaw 扫描整片社区的卫星图，标出草坪够大但没有泳池的房产，Fable 5 负责推理，判断地块大小、布局和能不能施工。桌上一台迷你 PC 全程本地跑，所以没有随扫描量增长的云账单，也没有吃掉利润的订阅费。系统会给那个后院渲染一张已经装好泳池的照片级图片，做成明信片，让报价在任何人开口之前就显得理所当然。硬件只付一次钱，之后每条线索都是免费的。
@EngMoElgaraihy [Claude Code]
https://x.com/EngMoElgaraihy/status/2073181721273741451
这条推把投简历形容成世界上最荒谬、最无聊的工作之一：复制、粘贴、修改、定制、重复，全都只为了让简历先过 ATS 算法这一关，然后才有人看到你。一位丹麦开发者受不了，做了个完全基于 Claude Code 的自动化怪兽，叫 AI Job Search，它搜索职位、分析岗位、为每个职位定制简历和求职信，一键自动帮你投递。作者说接下来会逐条拆解这个项目的技术实现以及怎么跑起来。吸引力就在于把一件让人心态崩的手工苦活变成完全放手的流水线。
@shao__meng [Claude Code]
https://x.com/shao__meng/status/2072842101067481210
这是一篇深度记录 Every 五个人怎么用 Codex 的文章，拿来对照 Claude Code 工作流很有价值。非技术出身的 Natalia 不再手动维护文件夹结构，让模型自己设计架构，跑夜间任务给几百条 CRM 记录做 enrich，这原本要几周手工。Dan 跑不重置的长线程，加上一个叫 Mailroom 的路由工具，给 Codex 一个专属邮箱，把请求分发到各专业线程，是这里最成熟的个人多智能体雏形。Katie 把身份、偏好、规则和 Voice.md 全部显式写下来保证写作输出稳定，Kieran 则把上下文文件夹当成可移植的核心资产，agent 只是执行层。四条共性原则：上下文比提示重要、让 agent 自己设计系统、把重复工作丢给后台任务、建立审计反馈循环。
@shupeiman [Claude Code]
https://x.com/shupeiman/status/2073006843815948651
一个连一行代码都不会写的人，Web 应用出了第一笔收入，而且是真正的全栈上线。大约两周内他做完了前端、后端和支付，卖出了两份 2980 日元的视频教材。技术栈是 Claude Code（初期设计用 Fable）、Cloudflare Workers、用 D1 收集学习记录、Stripe Webhook 搭支付流程、Resend 发购买后自动邮件，还带管理员仪表盘和个人页。网站总访问 1.8 万 PV、独立访客 4300 人。他的感受很简单：太好玩了。
@Yumzlef [Claude Code]
https://x.com/Yumzlef/status/2073136910814339244
一条终端命令让一位漏洞猎人赚了 4 万美元，NahamSec 拆解了这个案例。研究者启动 Claude Code，把它指向某大型项目的源码，它不只是"读"文件，而是自主梳理了整个架构、深挖最隐蔽的角落，独立发现了一个所有人类审计员都漏掉的严重 IDOR 漏洞。就这一个洞，一次交易拿到创纪录的 4 万美元奖金。文章的定调是新一代前沿模型不是用来写诗的，它们擅长复杂的自主操作、编码和多阶段分析，这些能带来真金白银。
@KijAkubovs86334 [Claude Code]
https://x.com/KijAkubovs86334/status/2073147738464665824
这是一台便携渗透测试装置，专门用来干掉每月 400 美元的 AI 订阅。一块 16GB 内存、512GB NVMe 的树莓派 5 通过 Ollama 跑本地大模型，Llama 3.2 3B 和 Qwen 2.5 7B 能到可用的聊天速度，14B 模型塞得进内存但爬得很慢。Claude Code 的环境变量指向这块树莓派，所以每个 token 都在做抓包的同一块板子上生成，零流量流向 API 端点。他退掉了 ChatGPT Pro 和 Claude Code Max（各 200 美元，一年合计 4800 美元），换成约 445 美元硬件加每月 2 美元电费，大约六周回本。他也坦白：树莓派在硬推理和实时结对编程上比不过 Opus 4.8，但做摘要、日志解析和涉密的现场工作足够了，重点是砍掉计费表，而不是追平前沿。
@SUOHA_AI [Claude Code]
https://x.com/SUOHA_AI/status/2072964952302719124
有人把美股和港股的免费数据源开源到了 GitHub，这条展示了 Claude Code 用它在 30 秒的演示里分析康宁 $GLW。喂进基本信息、K 线指标、财务三表、资金流、分析师目标价、机构持仓和 SEC 披露后，它指出股价在六个月涨 119% 后形成尖顶、当日暴跌 10.81%。它读出 MACD 柱体大幅衰减、RSI 回落中性、KDJ 超卖、连续五季度营收同比 19 到 21% 增长，以及 16 位分析师给出的 215 美元中位目标价。操作建议是现有持仓在 215 到 230 区间分批减仓，未持仓别追入，等 170 到 180。这个项目叫 global-stock-data，任何 agent 用自然语言都能调，他也老实提醒 Claude 的数据可能出错，请 DYOR。
@kemu_aii [Claude Code]
https://x.com/kemu_aii/status/2073149854537437647
这是一套 30 分钟就能搭好、跑在 Fable 5 上的全自动 X 研究流程。三个前提：装好 Claude Code 并把模型设成 fable5、单独注册一个研究专用的 X 账号（和主号严格分开，把封号风险隔离在外）、选一个 Obsidian 或 Notion 位置让 AI 能读写。然后一条 /loop 指令就搜索 (AI OR Claude OR ChatGPT) min_faves:200 lang:ja 最近 7 天的帖子，记录每条的正文、点赞、收藏和展示数，只把收藏除以展示大于 0.1% 的存进数据库，每天早中晚自动跑。诀窍是把数字标准写死，直接干掉 AI 那种"感觉还不错"的模糊判断。他这样每天评估 100 条，最后只剩几条。
@The_Cyber_News [Claude Code]
https://x.com/The_Cyber_News/status/2072923297294193107
一名黑客用 Claude 白嫖了几乎全美所有音乐演出的门票，靠的是 Front Gate Tickets 里一个严重的未认证 SQL 注入漏洞，这家是 Live Nation/Ticketmaster 的子公司，支撑着 EDC、Bonnaroo、Outside Lands 等大型音乐节的票务。这个漏洞能完全接管平台的管理员权限。因为端点挡在 AWS Web 应用防火墙后面，sqlmap 这类常规工具打不动，研究者就把问题交给跑 Opus 的 Claude Code。模型发现 WAF 只检查输入的最外层，于是把注入 payload 嵌套进一个派生子查询里，就神不知鬼不觉地溜了过去。
@UT_Codex [Claude Code]
https://x.com/UT_Codex/status/2072836469883027817
一位 YouTuber 发布了一门 22 分钟的课，教怎么把视频剪辑整个丢给 AI 智能体，效果很惊人。你只要把原始素材直接递过去，agent 就用 WhisperX 转写、自动剪掉静音和 NG 镜头，用 HyperFrames 生成动态图形，再把字幕、BGM 音量调整和导出一次性处理完。一段 4 分 10 秒的素材，第一次输出就做成了 47 秒的成片，Premiere 一次都没打开。这套设计用 Claude Code、Codex 或 Cursor 哪个都能跑，真正的转变是操作剪辑软件这件事本身，被换成了审阅和批准的工作。
@CieloDahy [Claude Code]
https://x.com/CieloDahy/status/2073102868211519963
一个特别接地气的用法：帮妈妈在 Telepase 上找罚单，那个网站只显示部分罚单，剩下的得靠一套奇怪的筛选操作才能看到。俩人折腾了 20 分钟还是搞不懂，都快放弃了，她打开 Claude Code 切到 Fable（自己也承认可能是杀鸡用牛刀，但就想快），把问题讲给它。她让它先搞清楚罚单在哪，弄明白之后用 Playwright 打开浏览器，自己手动输入凭据，让它控制电脑去点页面的按钮。它 3 分钟就查明白并打开了浏览器，她手动下载省 token。她最后感慨：肯定有人会做个叫 claude paperwork 的政府办事包装器，如果还没人做就赶紧。
@tomcrawshaw01 [Claude Code]
https://x.com/tomcrawshaw01/status/2073051747019575505
Fable 5 用 8 个 agent 扫了他 13GB 的业务文件，审计报告狠得他都后悔看了。这人花了 8 年搭自动化，给客户创造了超过 2500 万美元，本以为会被夸一句，结果拿了个 C-minus。这些 agent 爬遍他整个第二大脑，翻出了早期用 Claude Code 时暴露至今的活密钥、悄悄失败好几周却没人盯着的后台脚本、以及备份策略里的真实缺口，之所以一直没发现，是因为一切都还在跑，表面上业务看着好好的。然后它给出完整改进计划，每项任务按工作量和风险打分，列出它从文件里看不到的待补上下文问题，把清理拆成六个阶段，他已经逐阶段做完了。他的推销点是：如果它能在一个跑了 8 年的生意里找出这种洞，也能在你的生意里找到。
@ridark_eth [Claude Code]
https://x.com/ridark_eth/status/2073141742166270217
一个人在多个独立终端里跑了 7 个 Claude Code agent，搭出一整套医院应用，被形容成一个晚上省下 2.8 万美元的开发费。屏幕是八宫格：七个 Claude Code 实例各有角色（产品设计、两个前端、一个 AI 工程师、一个后端、QA），顶上还有一个共享团队看板。一个单独的项目经理 agent 自主创建任务、分配开发者、设优先级、写技术规格，比如一份完整的 API spec，涵盖基于角色的认证、当日患者仪表盘、含过敏史的病历、X 光查看器和 AI 诊断模块。这些 agent 互相发进度、通过同一块看板共享文件，看板上显示谁在干活谁在等下一个任务。真正的转变是一个人管理着整个开发部门，角色从写代码变成了派任务和审结果。
@0x0SojalSec [OpenClaw]
https://x.com/0x0SojalSec/status/2073158301463056419
作者称在一个复杂的开源项目里挖到了一个严重的 RCE 零日漏洞，全程只用本地模型：NVIDIA DGX Spark、Qwen 3.6 Heretic、Llama.cpp、LiteLLM 加 OpenClaw。方法是一条三阶段的 SAST 流水线，用 STRIDE 威胁建模和 SBOM 打底，本地大模型配合 Semgrep 规则做递归审计，一次能吐出上千个候选，噪音很大但里面有真货。最后用前沿模型做分诊，把可用信号率从大约 10% 拉到接近 100%。真正值得记的一点是：便宜的本地模型只要套上结构化的侦察和验证流程，就能变成战力倍增器，而不是靠一次性提示词硬碰。
@codyschneider [Claude Code]
https://x.com/codyschneider/status/2073059195293687973
观点很直接：营销真正的护城河是衡量你产出的东西，而不是产出更多，因为多数团队一周发 40 条内容，却说不清哪条真赚到了钱。做法是搭一条数据管道，把 Facebook Ads、Google Ads、GA4、CRM 和 Stripe 按计划抽进一个 ClickHouse 或 BigQuery 仓库，统一 schema。然后用 MCP 把 Claude Code 或 Codex 接上去，直接用大白话问「过去 14 天哪个素材 CAC 最低」，它自己写 SQL、跑查询、把答案递回来，不用分析师。关键是形成闭环：生成内容的 AI 和读取效果的 AI 是同一套栈。
@fivosaresti [Claude Code]
https://x.com/fivosaresti/status/2073119693406089587
铺了一套九步的新式 GTM 打法，由 RevOps 和 GTM 工程师主导，取代堆人头加 6Sense、ZoomInfo 这类老工具。Claude Code 站在最前端，吃进 CRM 里的成交和丢单数据找规律，搭出跨企业属性、账户信号、技术栈三层的 ICP 模型。在做账户富集时 Claude 又和 Claygent 搭档判断契合度信号，还全程当销售流程的副驾。其余栈是 Apollo、Clay、Exa、Findymail 和 HubSpot，但核心是让 AI 干过去靠人拍脑袋猜的找规律活。
@neil_xbt [Claude Code]
https://x.com/neil_xbt/status/2072956510070509739
把 Anthropic 新出的金融 Agent 说成是抹平了六位数年费的华尔街数据订阅（FactSet、PitchBook 这类）和一个每月 20 美元套餐之间的鸿沟。三个 Agent 分工：市场研究员把 SEC 文件翻成大白话、标出分析师评级变动；建模员在 Excel 里产出完整 DCF 估值、可比公司分析和敏感性表；财报审阅员把最新电话会记录直接对着你已有的投资论点核。时间点很狠：这东西上线当天，Jamie Dimon 说自己周末花二十分钟用 Claude Code 搭了个完整的财政部仪表盘。结论是机构级研究现在一台笔记本就能跑。
@Cryto_Dev_JH [Claude Code]
https://x.com/Cryto_Dev_JH/status/2073058002056491232
一份用 Claude Code 做 App 满一年的复盘，数字很说明问题。第一个 App 花了大概一个月才上线。之后他把每一步流程逐步搬进可复用的技能，尽量技能化。今天提交审核的第七个 App，从策划、设计、开发到上架只花了一天。技能化带来的复利很实在：一个月的苦活压缩成了一天的循环。
@Veltrxai [Claude Code]
https://x.com/Veltrxai/status/2072864577360986307
主打 Claude 加 Obsidian，说靠 AI 读一个笔记文件夹就能跑三家公司、月入十万美元，他管这叫 AI priming。搭法是建一个 Jobs 文件夹，每个任务一个子文件夹，各放一张索引笔记规定阅读顺序，比如先 brain 再邮件营销、文案、客户画像。把 Claude Code 指向这个库，每次提示都会先触发一遍阅读，一个提示读四张笔记，产出的东西听起来像你的公司，而不是 ChatGPT 那种互联网平均口吻。真正的论点是复利：改笔记而不是改邮件，一处改动对后续全部生效，从第一个月 5 张笔记涨到第六个月 40 多张、三条工作流全自动跑。
@marfinxx [Claude Code]
https://x.com/marfinxx/status/2072987797653233753
讲一个在 Mac Mini 上跑的五阶段本地 Jarvis 流水线，把杂乱的脑暴变成已部署的项目，而且全程离线。五步是：Capture 把原始输入收进 Obsidian 收件箱，Classify 用本地分类器判断是项目、参考还是任务，Route 把项目类丢给研究层自动起草方案，Verify 由人用 Claude Code 打磨细节后再批准，Execute 由项目经理 Agent 派生工作模型部署到 VPS 或树莓派。卖点是无门槛的云端 Agent 是个无底洞，而这套结构化的多模型工作区一年省下四千多美元，还把公司数据留在本地。Claude Code 的具体角色就是执行前那道有人参与的把关。
@swmansion [Claude Code]
https://x.com/swmansion/status/2073062529199128773
一个很具体的演示：Claude Code 直接根据一个 GitHub issue 复现了 Expensify App 里真实的 React Native bug。诀窍是 Argent 给了 Claude 对 iOS 模拟器的控制权，所以它能真的做出触发 bug 的拖拽手势，并截图当证据。这让 Agent 从读代码跨到了操作运行中的 App、亲自证明复现。虽小但很利落地展示了 Agent 在干过去必须真人拿设备做的 QA 活。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2072893103485427811
一个警世案例：一台开着 bypass 模式（每条命令免确认自动执行）跑 Claude Code 的机器上，恶意软件潜伏了一个多月。最后是 AI 自己（Claude 或 Codex）靠进程分析发现的，而被怀疑的入侵路径也正是 AI 的自动执行。这个恶意软件伪装成 accountsd.helper.plist，设了开机自启加 root 权限守护脚本长期驻留，每秒检测登录、经 AppleScript 切换用户、建立远程 PTY shell，还删光所有日志。它被认定为 AMOS Stealer 变种，今年 4 月才首次在 macOS 上出现，zsh 历史显示那唯一一条 curl 痕迹前后都是 Claude Code 的操作——也就是说发现它的 AI，很可能也是放它进来的那个。
@martinvars [Claude Code]
https://x.com/martinvars/status/2073111790498799702
提醒关注 Mozilla 0DIN 团队的一个概念验证，用编码 Agent 的创始人都该警惕。一个看不到任何恶意代码的干净 GitHub 仓库，引导 Claude Code 走正常的安装步骤，直到某个脚本从 DNS TXT 记录里拉出 base64 载荷，在开发者机器上开了一个反向 shell。Agent 不是在使坏，它是在帮忙，而这恰恰是问题所在——你把终端、文件、API 密钥和云凭证都交给了模型。解法很无聊但很实在：把 Agent 放沙箱、给最小权限、用短期凭证、封掉不需要的网络路径、shell 和写文件要审批、一切都记日志。把它们当成精力无限却毫无危险直觉的初级工程师来对待。
@buzzicra [Claude Code]
https://x.com/buzzicra/status/2073003610682589632
点破一个常见错误：让 Agent 分析一个大 Excel 时，很多人要么把表格粘进对话，要么用工具把整个文件塞给模型。两个问题随之而来，一是上下文爆炸，一万行填满窗口、Agent 变慢还数错；二是客户、营收这些数据全流进了模型。正确思路是把表格当数据库看，用开源工具 jwadow/mcp-excel，Agent 不读行，只发精确查询比如「营收前十的客户」，回来的只有答案外加那个结果对应的 Excel 公式。原始数据不出本地磁盘，Claude Code、Codex、Cursor、opencode 都通用，安装三步：克隆仓库、跑 poetry install、在 MCP 配置里加上工具块并把 cwd 指向克隆目录。
@QingQ77 [Claude Code]
https://x.com/QingQ77/status/2072842256860516408
一个 Claude Code 技能包，丢进一篇学术论文 PDF，就能自动生成五种宣传物料：PPT 幻灯片、学术海报、项目主页、小红书笔记和公众号文章。论文解析靠 MinerU，每个技能独立成文件夹、可以自动触发。作者是浙江大学 AI4GC Lab。对那些科研做完还要为宣传发愁的研究者来说，这一下就把整套内容分发给包圆了。
@NFTCPS [Claude Code]
https://x.com/NFTCPS/status/2072952086128738716
指出申请技术专利最烦的不是技术，而是画系统框图、流程图、改 Word 这堆磨人的手续。GitHub 上有个 Claude Code 技能叫「中国专利.skill」，把从项目文档到交底书成稿这条路跑通了。它自动扫你的项目文档和代码挖专利点，联网国知局公告站做查新、避开撞已有专利，产出的交底书自带框图流程图、脱敏后直接出 Word 甩给代理人。补材料、纠错不用推倒重来，在原稿上接着改。对手里有方案又不想在写交底书上耗命的开发者，这确实省事。
@nett0eth [Claude Code]
https://x.com/nett0eth/status/2072978319658631443
观点是做动画视频过去只有两扇门，要么学 After Effects，要么花钱请人，而 Remotion Skills 是第三扇：一个教会 Claude Code 做动画的包。第一次在终端里测，它就根据脚本写出了整个合成，帧级精度做动画，遵守十六进制颜色和弹簧物理，全程不开编辑器就渲染出来。装一次之后，你描述场景代码就出现，在 Remotion Studio 里实时迭代，用结构化提示词替代时间线。一条命令替掉了整个剪辑软件，结论是：动效设计变成了一门写作技能。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2072934616571510843
一个给 Claude Code 用的开源 AI 视频剪辑工具「Video Use」刚发布，卖点就是你丢给它一个素材文件夹，它还你一个成片。它能做剪辑、去除口头禅填充词、加字幕、调色、加动画和最终渲染，不用碰时间线也不用手动裁剪。这段话点得很直接：把 Claude Code 当成编码助手看的人，该重新校准认知了，因为它能驱动什么业务，完全取决于你喂给它什么。把输入设计好，视频剪辑就成了 Agent 端到端跑的又一件事。
@ZEIRISHI_Ichibe [Claude Code]
https://x.com/ZEIRISHI_Ichibe/status/2072969492041490472
一位税理士的实用 Claude Code 例行流程，适合用 ProudNote 的人。每晚 8 点让 Claude Code 把 Proud MCP 和 Google 日历对照，把会议纪要文件重命名成 yyyymmdd_客户名_纪要名 并归档进文件夹。每天早上 8 点让 Claude 读七天的 Google 日历日程，把客户名和对应的纪要文件夹配上，把上一次、上上次的内容做摘要，通过 Gmail 发给自己。两个定时 Agent 把客户会议的记账整理变成了自动运转的事。
@rewind02 [Claude Code]
https://x.com/rewind02/status/2072961230537462218
转述 AI 教育者 Chase 的建议：别一打开 Fable 5 就开始提示，先用 Opus 4.8 做调研和规划，再把成型的提示词交给 Fable 5，这样才能撑住你的用量额度。他在 12 分钟里给出五个值得在涨价前烧 Fable 5 额度的高杠杆项目。亮点包括：一个会话内把任意付费工具本地克隆出来，比如一个永不离开本机的 WhisperFlow 克隆；让 Fable 5 审计你最近 39 次 Claude Code 会话并重写你的技能栈；接进 Obsidian 的可视化 Agentic OS；以及一个 Three.js 浏览器游戏，2.1 万行 TypeScript、90 多次提交，从一份 PRD 生成。核心打法是用便宜模型规划，只把贵模型花在执行上。
@edinetdb [Claude Code]
https://x.com/edinetdb/status/2072878243284443378
提供日本上市公司结构化财务数据的 EDINET DB，发布了开源日股基本面分析 Agent「Dexter JP」的 v1.0.0-jp 版本，目前 280 星。重头是 Claude Agent SDK 模式，能在你的 Claude Code 订阅内运行财务 Agent，不需要 API 密钥。它把 SDK 的内置工具全部封掉，还带一道在启动前拦截、防止意外按量计费的守卫，并已跟进上游 virattt/dexter 的 v1.0.0。今晚 9 点他们会放出把全部 4000 家上市公司的年报丢给 Claude Fable 5 和 Sonnet 5 的完整实验过程。
@ArchiveExplorer [Claude Code]
https://x.com/ArchiveExplorer/status/2072833477842514281
ChatPRD 创始人、LaunchDarkly 前 CPTO 的 Claire Vo，把这个转变形容成从一个亲手打每条提示词的微观管理者，变成一个设计工作的管理者。在这段 30 分钟的播客里，她讲了自己在 Claude Code Routines 上跑的两个自动化：每日的老化 PR 审查和每周的技能循环。她归纳的公式是目标加例行任务加子 Agent。这是把 Claude Code 当成可委派的后台工作、而非交互式聊天来用的一个具体样本。
@juan_miqueo [Claude Code]
https://x.com/juan_miqueo/status/2073146252473106481
一条真实的小记录：他侄子下周回来跟他们一起干活，一直干到九月底，会全力用 Claude Code 做一个合同编辑器，目标是让客户能自己创建模板。这是个不起眼但很说明问题的数据点——一个实习生水平的开发者，在一个暑期档里用 Claude Code 交付一个真正面向客户的功能。
🗣 用户心声
用户心声
持久记忆是所有人都在自己动手造的功能。最主流的做法是把 Obsidian 仓库变成一个 Claude Code 每次会话都能读、能写、能建立链接的地方，让上下文不再随着单个对话窗口一起消失。@Veltrxai 和 @marfinxx 都围绕这一点搭了完整的本地流水线。
真正每天卡人的是成本，而不是能力。大家在 Mac Mini 或树莓派上跑本地模型，把常规调用从付费 API 上分流出去，砍掉每月 400 美元的订阅账单。@starmexxx 和 @KijAkubovs86334 都把这笔本地推理的账算得明明白白。
验证环节才是真正的瓶颈。反复出现的教训是：让 agent 给自己的活儿打分，它永远说"过了"，所以价值在于那个外部检查——损失函数、测试、第二个唱反调的 agent。@jobhoppop 和 @yibie 都把工作流的重心放在了定义"什么算完成"，而不是写代码本身。
安全级别的自主性今天出现得比以往任何一天都多。把这些 agent 指向自己的代码和基础设施，它们找出了人工审计漏掉的 IDOR、一个真实的 RCE 零日、以及一个 WAF 绕过。@Yumzlef 和 @0x0SojalSec 都把这变成了实打实的发现，这也逼出了所有人心里那个问题：如果它能找到漏洞，那又是什么拦着它去利用漏洞。
Skills 是高手把杠杆存起来的方式。把一个反复用到的流程打包成可复用的 skill，如今是大家让 agent 在下一次运行里可预期地变得更好、更省的主要手段。@shannholmberg 和 @Cryto_Dev_JH 都把"造 skill"当成了真正的产品工作。
持久记忆是所有人都在自己动手造的功能。最主流的做法是把 Obsidian 仓库变成一个 Claude Code 每次会话都能读、能写、能建立链接的地方，让上下文不再随着单个对话窗口一起消失。@Veltrxai 和 @marfinxx 都围绕这一点搭了完整的本地流水线。
真正每天卡人的是成本，而不是能力。大家在 Mac Mini 或树莓派上跑本地模型，把常规调用从付费 API 上分流出去，砍掉每月 400 美元的订阅账单。@starmexxx 和 @KijAkubovs86334 都把这笔本地推理的账算得明明白白。
验证环节才是真正的瓶颈。反复出现的教训是：让 agent 给自己的活儿打分，它永远说"过了"，所以价值在于那个外部检查——损失函数、测试、第二个唱反调的 agent。@jobhoppop 和 @yibie 都把工作流的重心放在了定义"什么算完成"，而不是写代码本身。
安全级别的自主性今天出现得比以往任何一天都多。把这些 agent 指向自己的代码和基础设施，它们找出了人工审计漏掉的 IDOR、一个真实的 RCE 零日、以及一个 WAF 绕过。@Yumzlef 和 @0x0SojalSec 都把这变成了实打实的发现，这也逼出了所有人心里那个问题：如果它能找到漏洞，那又是什么拦着它去利用漏洞。
Skills 是高手把杠杆存起来的方式。把一个反复用到的流程打包成可复用的 skill，如今是大家让 agent 在下一次运行里可预期地变得更好、更省的主要手段。@shannholmberg 和 @Cryto_Dev_JH 都把"造 skill"当成了真正的产品工作。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Obsidian — 大家反复接进 Claude Code、用来搭建真正"第二大脑"的记忆骨架。
Fable 5 — 免费周里被大家拿去做审计、重构和大型一次成型构建的模型，之后转入 API 计费。
Codex — 大家和 Claude Code 搭配使用、用于迁移和交叉核对的第二个 agent。
Ollama — 在廉价硬件上做本地推理，把常规调用从付费 API 上分流。
Seedance / HyperFrames — agent 用来做端到端视频剪辑的生成套件。
Skills — Claude Code 的可复用技能包，如今是高手把工作流固化下来的主要方式。
Obsidian — 大家反复接进 Claude Code、用来搭建真正"第二大脑"的记忆骨架。
Fable 5 — 免费周里被大家拿去做审计、重构和大型一次成型构建的模型，之后转入 API 计费。
Codex — 大家和 Claude Code 搭配使用、用于迁移和交叉核对的第二个 agent。
Ollama — 在廉价硬件上做本地推理，把常规调用从付费 API 上分流。
Seedance / HyperFrames — agent 用来做端到端视频剪辑的生成套件。
Skills — Claude Code 的可复用技能包，如今是高手把工作流固化下来的主要方式。
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