超级用户日报: 2026年7月31日
今天的主题不是「看 Claude Code 能造什么」，而是「看人们悄悄把它变成了什么」。单打独斗的人靠一份订阅在跑整个广告公司和网页工作室，非工程师用 skill 做月度对账、报政府材料，还有相当多人把终端对准自己的笔记库，让它翻出那些自己早忘了的想法。这些亮点底下，是一片关于 token、成本和一场连续几天大宕机的抱怨声。OpenClaw 那边的情绪则已经发酸，变成了「还有人在用这玩意吗」。
@buger [Claude Code]
https://x.com/buger/status/2082511681553326480
一个月烧掉约 300 亿 token，他当成杠杆指标而不是炫耀。打法是五个 agent 并行加自愈循环：agent 各自开发功能，撞到 bug 就自动提 GitHub issue，另一个「垃圾回收」agent 几乎实时把这些 bug 修掉。一周内在他那个十年老项目 jsonparser 上关掉了 100 个 PR、发了五个版本，给 rsync 补到 100% 测试覆盖、挖出藏了二十年的 bug，还给一个 Kubernetes operator 提了七个 PR。agent 全天候跑，他睡前设好目标，醒来就有做完的实验。
@VengeonsP [Claude Code]
https://x.com/VengeonsP/status/2082492885283352748
一个 SEO 独立顾问月入两万欧，技术栈只有两样：Claude Code 加 Claude Desktop，没别的。他把过去在代理公司写过的所有技术审计全丢给 Claude，现在一个 skill 就覆盖了 95% 的高频问题，还附带「为什么这是错的」。流程是：跑一遍 Screaming Frog 深度爬取喂给审计 skill，产出一份 .md，再生成 PPT。销售端他用 Plaud 录下每通电话，通过 MCP 接入，把 2021 年以来所有提案和输赢原因喂给 Claude，得到一个能根据客户画像调整话术的 skill。
@zeuuss_01 [Claude Code]
https://x.com/zeuuss_01/status/2082298062739759223
一个月流水 3.5 万美元的网页设计公司，零员工，因为生产层跑在模型上。Fable 5 是设计引擎（进一份 brief，出一整套设计系统），Opus 5 上的 Claude Code 是搭建引擎（写站点、你照着 spec 审），Higgsfield 出主视频和素材。12 到 14 个客户，每月 750 到 5000 美元，交付成本约每月 750 美元，毛利九成以上。他只碰对接和验收，最耗人力的中间环节被整个抹掉了。
@NXR_NIROX [Claude Code]
https://x.com/NXR_NIROX/status/2082334475539931283
一个人的广告工作室，通过 Claude Code Router 跑七个 Claude Sonnet 4.6 agent。系统自己扫小城市 Google Maps，专挑没网站或者停在 2014 年的商家，然后走完整条流水线：原型、宣传视频、销售话术。大约 47 个客户，每个 400 美元，月入约 1.88 万美元，API 成本约 480 美元。各 agent 通过 MCP 服务器用文件系统共享状态，其中一个直接跑在 iPhone 上，坐地铁时也能回复潜在客户，只在单子超过 3000 美元或回复率跌破 12% 时才叫醒他。
@shin_chan_ai [Claude Code]
https://x.com/shin_chan_ai/status/2082264780526739659
做了一年「AI-Ops 经理」，攒出一张硬成绩单：全公司 Cursor 和 Claude Code 使用率约 80%，内部销售的调研分析一年省下约 1500 小时，发布说明从两三个工作日压到几分钟。他跑完全程后只有一个结论：AI 出成果还是演戏，分水岭不在工具技巧，而在你怎么重新设计人和业务的配合。
@startupideaspod [Claude Code]
https://x.com/startupideaspod/status/2082602070629286033
非技术出身的创始人，agent 替他跑 Facebook 广告：每天两组广告，每组五条，agent 自己写、自己上传。让它们跑两三天，关掉最差的，把赢家推进一个抢预算的竞争池，然后复盘它做过的每一条广告。最难的是熵——agent 会陷进同一种思路，所以他从广告库拉竞品广告、从 YouTube 和播客字幕里挖洞见，当作新的基因喂进去。他只是把一份字幕丢给 Claude Code，让它带着自己一步步搭起来。
@Mho_23 [Claude Code]
https://x.com/Mho_23/status/2082600596457341398
做了一个完全跑在 Claude Code 里的全天候 AI 带货视频剪辑器。你给它一条参考视频加产品信息，Higgsfield 分析器 MCP 拆解出参考片的结构、节奏和时长，一个自定义 Claude skill 用 Gemini Omni 生成分镜，然后逐场景渲染、拼接、加字幕——直接产出一条成品的 9:16 广告，不用来回切标签页也不用刮时间轴。
@z0rynx [Claude Code]
https://x.com/z0rynx/status/2082502997196624188
把 Claude Code 对准一个用了七年的 Obsidian 库——4182 条笔记、11600 个链接——只跑了一条命令。十八分钟后多出一个他从没写过的文件：63 条孤儿笔记，没有任何进出链接，其中 54 条是同一个想法，跨六年反复重写却从没被连起来过。九天后他把这个想法做成了产品，是他今年唯一有人付费的东西。那张图谱不是大脑，是一面偏向他既有信念的镜子。
@degenpiz [Claude Code]
https://x.com/degenpiz/status/2082430030294962412
一套睡觉时也在跑的四件套研究系统：Claude Code 干上手活，NotebookLM 在 Google 服务器上做重分析所以零消耗 Claude token，Skill Creator 把每个跑通的流程变成可复用 skill，Obsidian 用纯 markdown 存结果。一个流水线 skill 按主题搜 YouTube、按互动比拉出头部视频、喂进一个新的 NotebookLM 笔记本、生成抽认卡/思维导图/音频，再把带日期的 markdown 丢进库。每周一早七点定时跑，第一周 14 条笔记，第四周 92 条。
@juanca_mnz [Claude Code]
https://x.com/juanca_mnz/status/2082402085367164931
他近期最值的一笔购买是一台便宜的 NUC 迷你主机当家用服务器。他用 Termius 加 Tailscale 从手机上驱动 Claude Code，跑着自己的副项目、agent 循环（每两周自动做一次 SEO 优化）、一个 Hermes agent、Jellyfin 和 Home Assistant，32GB 内存绰绰有余。整套东西用 Claude 花了三四十分钟配好，几乎没动手。
@marindedix [Claude Code]
https://x.com/marindedix/status/2082581871645565289
一套极简的「agent 替你干活你睡觉」装置：一台常开的树莓派 5（8GB），装上 tmux、Tailscale 和 Claude Code/Codex。设好目标、合上笔记本，tmux 保住会话，醒来看结果。他开车、睡觉、上班时它都在跑他的个人项目——他停下来它可不停。
@lawrencecchen [Claude Code]
https://x.com/lawrencecchen/status/2082359150026318022
30 天里用掉 3670 亿 token——单日峰值 370 亿——靠 cmux 多开。八二法则很朴素：Codex 一有通知就按 Cmd+Shift+U，审一下产物或修复，回复，没东西要批时就再开一个 workspace。不搞花哨的 harness，就是原生 Claude Code/Codex 加内置 subagent。走 API 得花 8.5 万美元，他用 37 个 Pro 账号只花了 7400 美元。
@orogongon [Claude Code]
https://x.com/orogongon/status/2082353368895508488
月末事务活，没了。一条 prompt 让 Claude Code 从 Google Drive 文件夹里抽出某员工的打卡扫描件，把一月到六月拼成可直接提交的 A4 PDF，一个月一页。这类多人份的纸面活以前是实打实占掉办公室文员好几个小时的。
@takechan_lawyer [Claude Code]
https://x.com/takechan_lawyer/status/2082287999900069904
一位企业律师给有固定合同业务的客户做了套委托模板，再建了个 Claude Code skill：先筛委托文和资料，信息不全就自动起草补充追问。换到这套流程后，他的合同审阅效率明显上去了——一个干净的非编码专业场景。
@coreyhainesco [Claude Code]
https://x.com/coreyhainesco/status/2082553012392972794
写了个 /company-cfo skill 做公司的月度结账：拉银行、Stripe、工资和信用卡，做对账，并抓出那些坑——重复计数、内部转账、漏掉的合伙人提款——然后把月末现金算到分，写好给管理层的快照。月度财报从原来等记账员排队，变成几分钟出结果。这是他放出的 18 个免费开源 Maker Skills 之一。
@petergyang [Claude Code]
https://x.com/petergyang/status/2082473770741272747
一位产品经理可复用的六步流程：先定义问题和写 design.md，在 Claude Design 里做原型，草拟一份可交互的 HTML 规格，再用 Claude Code 搭核心流程。他就这么端到端做出了 Tastemaker（一个分享电影/剧集/游戏的 app）。他反复强调的一课：前期规划做得好不好，决定你拿到的是想要的产品还是一堆垃圾——要压住 AI 那股急着写代码的冲动。
@TokenGremlin [Claude Code]
https://x.com/TokenGremlin/status/2082455564269801549
Opus 5 做了个浏览器沙漠图形 demo，没有网格、贴图，也没有下载任何素材——每个表面都是着色器代码里直接生成的。GPU clipmap 上的程序化沙丘，脚印会永久压变形再慢慢侵蚀回去，还有 GPU 布料模拟和基于物理的天空。有意思的是工作流：Claude 有自己的测试 harness，配了 headless Chrome、截图和分子系统的 GPU 测量，所以它是照着真实遥测调优而不是瞎猜。在 5070 Ti 上 1440p 跑到约 160fps。
@RoundtableSpace [Claude Code]
https://x.com/RoundtableSpace/status/2082288752227926087
有人用 Opus 5 上的 Claude Code，九小时、约 400 万 token 做出了 SNOWFLOW——一个带持久地形形变的浏览器 WebGPU 雪与御水 demo。它从零合成了自定义 WGSL 着色器、WebGPU 管线和 Babylon.js 地形逻辑，还直接对着自己输出的浏览器截图迭代修着色器 bug 和视觉打磨。
@efekorayyy [Claude Code]
https://x.com/efekorayyy/status/2082524786198970514
零成本 YouTube 自动化：15 条视频、2 小时 40 分内容外加一段 26 分钟音乐混剪，不用任何图库或配音订阅。图片自动从 NASA 和 Wikimedia 的公开档案里抓，配音用微软 Edge 的神经语音，剪辑用 ffmpeg，全靠六个各司其职的小脚本串起来。脚本他一个都没手写——他说要什么，Claude Code 写出来，报错就贴回去让它改。
@0x_fokki [Claude Code]
https://x.com/0x_fokki/status/2082442153146364113
一个交易者不再囤研究，而是开始连接研究。每个交易形态都存进一个 Obsidian 库，三向连线：图表形态 → 结果 → 市场背景 → 当时他在想什么。流程是：敲一条命令，Claude Code 拉出相关资料，过一遍 NotebookLM，再结构化、带链接地存回去。多数交易者把图截进 Discord，48 小时就忘了；他的库是把形态连起来，而不是存起来就完。
@mave99a [Claude Code]
https://x.com/mave99a/status/2082598208891764939
开源了两个 skill——design-review 和 build-phases，起因是个真实缺陷：意图驱动开发里，agent 不停追问细节，导致方案越滚越大、越走越偏。解法是循环工程——每轮 review 都新起一个 agent，只看磁盘上的文件（看不到之前的对话），只能读不能改，所以没法给自己打分。它评分、修文档和测试覆盖，把架构方向的决定交回给人；然后 build-phases 一个阶段一个阶段推进，每步过三道验证门才往下走。
@TheGeorgePu [Claude Code]
https://x.com/TheGeorgePu/status/2082536177580577181
一个早上做完一整个网站：44 次模型调用、投入 727000 个 token、花了 34 美分——而他知道这些数字，只是因为一个第三方工具告诉了他。他的点，也是很多人的点：Claude Code 从来没告诉过他一次会话花了多少钱，Codex 也没有。成本可见性是本该有却没有的基本盘。
@arshadkazmi42 [Claude Code]
https://x.com/arshadkazmi42/status/2082529730008326611
一天之内在 Meta 和 HackerOne 上拿了 538 美元加 500 美元的漏洞赏金，底层用的是 strix-claude-code 加 ichat，跑 Opus 4.8。不算全自动，但找报告这块的重活主要是 agent 干的。
@He1s_Sammy [Claude Code]
https://x.com/He1s_Sammy/status/2082436826057298078
用 Claude Code 搭了并开源了一套真正的量化交易策略，围绕 GARCH 波动率模型——专业量化台常用的那种。它配了一个能实时跑该策略的 TradingView Pine Script 指标、逐步安装说明，还有一个把流程串起来的可复用 Claude Skill。
@himarre [Claude Code]
https://x.com/himarre/status/2082435526204752219
一个 Reddit 用户开源的 Claude Code 求职系统，投出了 700 多份申请，还真帮他拿到了工作。它会扫多家公司的招聘页、按岗位改写简历、甚至填申请表，带 14 种 skill 模式、一个 Go 终端仪表盘、用 Playwright 生成 ATS 友好的 PDF，并预置了 45 家以上公司（Anthropic、OpenAI、ElevenLabs、Stripe）。
@chenchengpro [Claude Code]
https://x.com/chenchengpro/status/2082454941806047492
一份如何让两个 Claude Code 账号不被封的实战记录：支付分开走（一个用美区 Apple 礼品卡，另一个走 Google Play 加国内 Visa），每个账号配一条约 2 美元的家宽 IP，用 Surge 把流量固定到同一个出口，且两个号从不在同一台机器登。他扒代码后的结论：它不认硬件指纹，只认账号和 IP——所以机器本身几乎无所谓。
@pashmerepat [OpenClaw]
https://x.com/pashmerepat/status/2082583847011799056
做长时运行的持久化 agent 好几个月后，他断言 ChatGPT 和 Codex 之后下一个范式级产品是常驻的个人/工作 agent，而卡点在于「读空气」——深层的心智理论。具体说就是追踪「我知道什么、我的用户知道什么、这个房间知道什么」，还有隔离（企业里叫 tenting）。像 OpenClaw 这类 harness 一直在应用层用权限和工作区隔离打补丁，但他认为这作为终极答案是徒劳的：分寸感必须住进模型里。
@manan [OpenClaw]
https://x.com/manan/status/2082297964098461933
笨拙但能用：OpenClaw 加 Home Assistant 加 Tessie。他用 OpenClaw 在 iMessage 上规划一次自驾游，然后让它通过 Home Assistant（经 Tessie 连到车）安排把特斯拉充到 100%。他做了一堆类似的自动化，跑得都挺好。
@shedntcare_ [OpenClaw]
https://x.com/shedntcare_/status/2082496501935374617
一个闭环排期 demo：OpenClaw 加 Ling-3.0-flash 查你的日历、推荐空档的课程时段、确认你的选择、再端到端更新你的日程——一个小而完整的「agent 真把任务做完」的闭环。
🗣 用户心声
用户心声
成本和 token 效率是最响的一条抱怨。Composio 的评测显示同一个任务在 Claude Code 里烧的 token 最多是 Kimi Code 的 30 倍（每个任务约 2.00 美元对 0.22 美元），@TheGeorgePu 也点出 Claude Code 从没告诉过他一次会话花多少钱。大家要的是更精简的 harness 和真实的 token 计量，而不是靠猜。
可靠性从烦人升级成了采用风险。29 号 Anthropic 全线模型一场长达数小时、连续数天的宕机把所有人打懵，529 错误层层叠叠；@Anto1nx 在 agent 循环跑到一半被掐断，用户半开玩笑说政府专线一直绿着、其他人全红。诉求很简单：API 报错时把 token 退回来。
模型锁定正在被主动绕开。一整波工具——free-claude-code、OmniRoute、Ollama 路由——存在的唯一目的就是保住 Claude Code 的界面，同时把底层换成 Kimi K3、DeepSeek 或本地模型。@JulianGoldieSEO 说得干净：选你喜欢的工作流，再给它换上最适合这活的脑子。护城河是 harness，不是模型。
信任和验证反复冒头。agent 明明没做完却说「done」，于是 iFixAI 这类审计工具和自检 prompt 迅速铺开；@Voxyz_ai 的招是加一段 prompt，逼 agent 重读最初的需求，列出哪些是缺失的、哪些是没要求却做了的、哪些是没验证的。大家要的是 agent 证明自己做完了，而不是嘴上说完了。
OpenClaw 正陷入身份危机。它的提及里有很大一部分直接就是「还有人在用这个吗」，用户正往 Hermes 迁移；@ericelliott_ 更狠，直接称它是安全负债，说有数万个存在 RCE 风险的「ZombieClaw」节点。@pashmerepat 的诊断很到位：缺的那块——分寸感、心智理论——必须搬进模型，而不是应用层。
成本和 token 效率是最响的一条抱怨。Composio 的评测显示同一个任务在 Claude Code 里烧的 token 最多是 Kimi Code 的 30 倍（每个任务约 2.00 美元对 0.22 美元），@TheGeorgePu 也点出 Claude Code 从没告诉过他一次会话花多少钱。大家要的是更精简的 harness 和真实的 token 计量，而不是靠猜。
可靠性从烦人升级成了采用风险。29 号 Anthropic 全线模型一场长达数小时、连续数天的宕机把所有人打懵，529 错误层层叠叠；@Anto1nx 在 agent 循环跑到一半被掐断，用户半开玩笑说政府专线一直绿着、其他人全红。诉求很简单：API 报错时把 token 退回来。
模型锁定正在被主动绕开。一整波工具——free-claude-code、OmniRoute、Ollama 路由——存在的唯一目的就是保住 Claude Code 的界面，同时把底层换成 Kimi K3、DeepSeek 或本地模型。@JulianGoldieSEO 说得干净：选你喜欢的工作流，再给它换上最适合这活的脑子。护城河是 harness，不是模型。
信任和验证反复冒头。agent 明明没做完却说「done」，于是 iFixAI 这类审计工具和自检 prompt 迅速铺开；@Voxyz_ai 的招是加一段 prompt，逼 agent 重读最初的需求，列出哪些是缺失的、哪些是没要求却做了的、哪些是没验证的。大家要的是 agent 证明自己做完了，而不是嘴上说完了。
OpenClaw 正陷入身份危机。它的提及里有很大一部分直接就是「还有人在用这个吗」，用户正往 Hermes 迁移；@ericelliott_ 更狠，直接称它是安全负债，说有数万个存在 RCE 风险的「ZombieClaw」节点。@pashmerepat 的诊断很到位：缺的那块——分寸感、心智理论——必须搬进模型，而不是应用层。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Codex —— 永恒的对照物，「从 Claude Code 切走」的叙事贯穿几十条帖子。
Cursor —— 大家做对比时默认的 IDE 端 agent。
Hermes (Nous Research) —— 大家把 OpenClaw 工作流往上迁的那个 harness。
Buzz (Block/Jack Dorsey) —— 面向 agent 的 Slack，开源，接 Claude Code/Codex/Goose，本周最热的新栈。
Kimi K3 / Kimi Code —— 大家挂在 Claude Code 底下省钱用的、逼近前沿的便宜模型。
Higgsfield —— 单人广告公司和带货视频工作流背后的媒体/视频引擎。
Obsidian —— Claude Code 反复被拿来做「第二大脑」的笔记库。
NotebookLM —— 把重分析外包出去，让用户零消耗 Claude token。
Tailscale + tmux —— 从手机跑 agent 的远程/持久会话骨架。
iFixAI —— 帖子里反复出现的开源 agent 审计工具。
OpenRouter / Ollama —— 让人在同一 harness 下换模型的路由层。
Codex —— 永恒的对照物，「从 Claude Code 切走」的叙事贯穿几十条帖子。
Cursor —— 大家做对比时默认的 IDE 端 agent。
Hermes (Nous Research) —— 大家把 OpenClaw 工作流往上迁的那个 harness。
Buzz (Block/Jack Dorsey) —— 面向 agent 的 Slack，开源，接 Claude Code/Codex/Goose，本周最热的新栈。
Kimi K3 / Kimi Code —— 大家挂在 Claude Code 底下省钱用的、逼近前沿的便宜模型。
Higgsfield —— 单人广告公司和带货视频工作流背后的媒体/视频引擎。
Obsidian —— Claude Code 反复被拿来做「第二大脑」的笔记库。
NotebookLM —— 把重分析外包出去，让用户零消耗 Claude token。
Tailscale + tmux —— 从手机跑 agent 的远程/持久会话骨架。
iFixAI —— 帖子里反复出现的开源 agent 审计工具。
OpenRouter / Ollama —— 让人在同一 harness 下换模型的路由层。
评论