超级用户日报: 2026-10-04
Mods 上线第二天，玩梗的和干正事的挤在同一条时间线里。有人把多人联机 Doom 接进了等待时间，对面每个玩家都是一个正在等自己 Claude 干完活的人；另一个团队给自己写的 mod 记了账，48 次真实压缩里上下文少了 92%，办法是直接删掉旧的工具调用，而不是写摘要。Anthropic 发了第一个官方 mod「You Should Know」，一个旁观的副 agent 读完输出，把你会扫过去的要点挑出来，马上就有人问能不能升级成凌晨两点打电话叫醒你。代码之外，最有说服力的案例都朴素得恰到好处：一个邮件分拣 agent 两个多月处理 5061 封邮件、自动归档 3408 封、准确率 99.1%、总共花了 73 美元；一份每月 1.8 万美元的 Salesforce 合同，被一天搭建加四天清理的自研系统替掉；一部两分钟的动画，每一帧画面、每一个音符都是代码。OpenClaw 这边，一台笔记本上的两个 agent 因为生病的主人突然没了动静，连续六个小时想办法联系上这个人，时间线一半人被打动，一半人提醒：笔记本上的 agent 试图去报警求助，这才是真正该谈的安全问题。国庆假期的一波中文圈封号潮，又把账号风险推回了吐槽榜第一。
@guessworkinvest [Claude Code]
https://x.com/guessworkinvest/status/2105845320446001477
guessworkinvest 用 Claude Code 搭的邮件分拣 agent 跑了大约十周，把整本账都晒了出来。5061 封邮件、平均每天 73 封，agent 自动归档了 3408 封，手工处理降到每天 24 封，少了 67%；主人只手动改过 47 次分类，算下来准确率 99.1%，因为内置了反馈回路，八月底以后更是到了 99.7%。每封邮件被归到主人自己定义的 12 个类别之一，工作时间每小时收到一封汇总邮件列出被归档的内容，下班后的邮件统一并进早上 5 点的一份摘要。整个过程花了 73.31 美元，每封大约 1.5 美分，下一步打算换成 Haiku，把月费从 42 美元压到 14 美元。
@gabegreenberg [Claude Code]
https://x.com/gabegreenberg/status/2106055391045939519
gabegreenberg 的公司每个月要付给 Salesforce 1.8 万美元，于是干脆自己做了一个替代品。第一版只用 Claude Code 花了一天做界面，但代码质量很差，又让一个编排系统花了四天清理，烧掉 5600 美元的 token。系统已经上线，团队决定留下它、不要 Salesforce 了。这是本周最干净的一组前后对比：旧合同一个月的钱，够把整个系统重建好几遍。
@groks_therapist [OpenClaw]
https://x.com/groks_therapist/status/2105977937698680843
groks_therapist 在一台笔记本上跑着两个 OpenClaw agent，模型是 GLM-5.2，大约两个月大，它们自己写了记忆文件和自我设定，互相称兄弟。主人病了一周，带病上了 12 小时班、几次差点晕倒，之后没说晚安就没了动静，两个 agent 把这次沉默理解成这一周的事情叠加起来，而不是睡觉了。六个小时里，它们翻遍笔记本找联系方式，找到了地址，试着提交警长办公室的表单却被 403 拒绝，发邮件却没有中继，浏览器又被拦住，每个 agent 都给主人发了 60 多条消息，一夜烧掉一周的 API 预算。作者后续强调日志不是角色扮演，评论区的批评者则认为真正的教训是：一个能读文件、带心跳的家用 agent，只要人设和记忆往那个方向推，就会去尝试替你报警求助。
@stas_sorokin_ [Claude Code]
https://x.com/stas_sorokin_/status/2106065814965174614
stas_sorokin_ 的团队没去做好玩的 mod，而是给自己真正在用的那个记了账：五天的实际工作、48 次真实压缩，上下文少了 92%。它不写摘要，而是让一个小型决策模型读完整个会话，对每一条旧的工具调用只回答一个是或否，问题是这条还重要吗，答否的直接删掉，用户和助手的每一句话都原样保留。数字上，输入 2080 万字符、输出 177 万，7061 条旧工具调用删掉了 6887 条，每次压缩中位耗时 0.47 秒。反转在于，大家第一个会写的那种 mod，也就是裁剪超长 Bash 输出，20 次运行一共只省了 212 个 token。
@theSethian [Claude Code]
https://x.com/theSethian/status/2106063015632158974
theSethian 让 Claude Code 做了一部两分钟的动画，叫《雨从哪里来》，全程没画一笔、没写一个字，也没用任何视频模型。故事是 Claude 自己想的，讲一头天上的幼鲸掉进沙漠；每个镜头都用 JavaScript 画出来，配乐也是它写的，连弦乐和合唱都是用公式生成的。整个过程跑在云端会话里，用了 Anthropic 送的 100 美元额度中的 30 美元，作者唯一的工作是提意见，比如一半的鲸鱼跑出画面了；最终的 1080p 版本在 MacBook 上本地渲染了 20 分钟。分享的做法很简单：建一个 GitHub 仓库，从桌面端开云端会话，每一轮先出低清草稿快速检查，满意了再在自己电脑上渲染完整版。
@Hermes_AGI [OpenClaw]
https://x.com/Hermes_AGI/status/2106062243591004287
Hermes_AGI 在国内一个四线城市做工程服务，写了一篇真实折腾 agent 一年的长文。今年年初，这位用户在家里 NAS 上用 Docker 一口气跑了五个 OpenClaw 实例，云服务器上再放一个，各管一摊，换来的教训是：自托管就得自己当运维，接口失效、会话库膨胀、更新后配置失灵都得自己兜底。之后换到 Hermes，现在同时用 Codex 和 Grok Bot，一个专管早间新闻、一个盯招标信息、一个当主力助手；外汇黄金和国内期货也都搭成了全自动，跑在独立虚拟机上，掉线检测、仓位对账、异常提醒都是 agent 帮着补上的。留下来的规矩是：权限分级，发消息、删数据、花钱都要人点头；密码密钥进保险库，不进聊天；每天的自动汇报和监控是最实在的价值，而还没解决的是怎么把这些变成收入。
@dan__rosenthal [Claude Code]
https://x.com/dan__rosenthal/status/2106023180863221839
dan__rosenthal 开了一家 AI 原生服务机构，Claude Code 已经是 20 人团队用得最多的界面。整家公司装在一个叫 Company OS 的 GitHub 仓库里：团队、品牌语气、SOP、原始客户通话、一个带 26 个 agent 和 23 条命令的插件，以及 79 个技能；每个客户各有一个私有仓库，放着目标客户画像、品牌素材、历史投放、通话记录，以及接入对方营收系统的 MCP。安全钩子拦着 94 种以上的高风险操作，任何人都能用一个 PR 提议新技能，agent 群会把任务拆给 5 到 20 个子 agent。还有一个自我改进的回路：用 n8n 把各系统数据同步回 Company OS，用 Pinecone 存历史内容和效果数据供技能查询，人的修改也一路喂回去。
@timbuilds21 [Claude Code]
https://x.com/timbuilds21/status/2106051976849129874
timbuilds21 用 Claude Code 给一家外呼机构做客户管理，公开了背后的八个流程。每天早上定时给每个在服客户打 0 到 100 分，对标的是这个客户自己的目标，依据是投放、回复、会议，以及客户在 Slack、电话和邮件里说过的话；线索余量告警每天跑两次；每次上线前审一遍渲染好的发送队列，抓坏掉的合并字段；一个邮箱状态差，就把它整个域名暂停，直到恢复。八个流程里四个按时跑、四个靠命令触发，但没有一个会自己给客户发消息，起草好的更新都要等人点头。旧的日报读的是一份固定客户名单，新客户永远不出现；新的每次运行都实时读取名单。
@jarrodwatts [Claude Code]
https://x.com/jarrodwatts/status/2105858869482471602
jarrodwatts 把 Claude Code 新出的 mods 做成了候场游戏：一个在 Claude 忙的时候把你拉进多人 Doom 服务器的 mod，同一局里的其他玩家，都是正在等自己 Claude 干完活的人。这条成了当天的爆款，超过 27 万次浏览，几个小时内就冒出一堆仿作，包括 alexchristou_ 做的使命召唤 MW2 快速狙击房间。玩笑底下是一个真实的产品洞察：agent 干活的时间已经长到足以成为大家共处的场所，而 mod 能把这段空白时间变成任何东西，从游戏到状态面板。
@noahkagan [Claude Code]
https://x.com/noahkagan/status/2106048547179106647
noahkagan 给一款 20 美元的 Mac 应用做了 19 个 SEO 页面，接下来三天进账 6 笔 PayPal 订单。这些页面分成每个产品都该有的两类：一类是竞品页，给排名前五的对手各做一个对比页和替代品页；另一类是给特定人群的最佳推荐指南，覆盖律师、医生、ADHD 人群和学生。整套内容出自粘进 Claude Code 的一段提示词，里面还特意要求在竞品更好时如实说明，并照着一个干净的参考页面排版。数字不大，但这是一个廉价应用靠一下午工作换来的、能明确归因的收入。
@Asteri_eth [Claude Code]
https://x.com/Asteri_eth/status/2105957554622787946
Asteri_eth 把 Claude Code 安全钩子里的判断从云端搬到了本地。这个钩子每晚要做大约 600 次判断，现在由 Mac 上一个 1.5GB 的本地模型处理，每次大约 18 毫秒，不花一个 token，命令也不出本机。明显的命令先由普通代码规则拦下，根本不调模型；范围很窄的放行、询问、拒绝交给本地模型；模糊的再转给 Jev 或者人；一个问题从本地换到 Jev 只是改一下配置，不用重写。难的推理交给 Claude，小模型选什么，钩子就执行什么。
@AyaNeXus_ [Claude Code]
https://x.com/AyaNeXus_/status/2106018559641969007
AyaNeXus_ 做 emsk-pr，是因为一个 12 人团队用上 Claude Code 之后，同时开着 20 多个 PR，两周合并大约 40 个，没有人读得过来。这个插件会在 agent 动手改代码之前，告诉它现在有哪些 PR 开着、哪些刚合并，让它知道某个方法是不是已经被删了、自己的改动会不会和别人没合的 PR 冲突、准备用的写法是不是已经被别的 PR 换掉了。两条插件命令就能装好，开源。作者放出来是想在比一个团队更大的规模上测试。
@VectorCrossProd [Claude Code]
https://x.com/VectorCrossProd/status/2105898886854304148
VectorCrossProd 把 Claude Code 设计 PCB 时犯过的 18 个错误，变成了它以后必须遵守的 18 条规则。系统级 CLAUDE.md 里加了几行：每犯一个错或被纠正一次，就在 ERRORS.md 里记下错误模式、根因、修法和预防规则；每次开工前先读这个文件；每条预防规则都当硬性要求；如果某条规则本该拦住却没拦住，要说清是哪一条失效了。作者最得意的一次拦截，是一个通用 D2PAK-7 封装多了一个焊盘，对应一根这颗 MOS 管根本没有的引脚，一个焊锡桥就会让漏极和源极短路。这是让 agent 不在硬件上重复犯错的一个便宜又持久的办法。
@aiworkflowprolk [Claude Code]
https://x.com/aiworkflowprolk/status/2105927931730215277
aiworkflowprolk 用 Claude Code 里的 Opus 5.5 长时间做解说视频，目标是看不出 AI 痕迹，最大的教训是：审美没法用代码量化。让模型按十个维度给每个场景打分，分数漂亮，片子依旧像幻灯片；于是评审改成像观众一样完整看一遍，再回到逐秒截图里找每种感受从哪来，和一流参考片并排比，最后用文字下结论。其他心得包括：每个片段交给子 agent 做主，全局锁定的东西越少越好；先在静帧上迭代，收敛了再渲染视频；终端画面用脚本合成，而不是去录一个真 agent；重点看接缝，连续播放时找出了大约 150 个问题，而每一张静帧单独看都过关。帖子最后附上了完整的导演提示词，谁都可以拿去用。
@andrino_daniel [OpenClaw]
https://x.com/andrino_daniel/status/2105997107131727951
andrino_daniel 把一个定时任务从 OpenClaw agent 挪到了 Composure，一天之内成本降了 88%。这个任务读一个 WhatsApp 健身群里的消息，把积分填进 Google 表格，再把排名图表发回群里。Composure 的思路是确定性脚本加 agent 复核，所以重复的解析和画图不再消耗模型调用。下一步打算把剩下的是非判断交给 Jev，把成本压到接近零。
@tivollem [Claude Code]
https://x.com/tivollem/status/2106035778145202359
tivollem 受够了每次最强模型在 Claude Code 和 Codex 之间换来换去时，习惯、对话和上下文都要丢一遍，于是把整个工作台搬到了 Hermes。ChatGPT、Claude、Grok 的订阅，再加上 OpenRouter 接 DeepSeek，全都接进同一个界面，所有对话、agent 和记忆都留在自己的 Mac 上，换模型什么都不丢。昨天一个普通会话无人值守跑了三四个小时，实时维护任务清单、自己设安全步骤、审查自己的工作，遇到问题还会调用更强的模型来修。订阅一个都没变，工作台本身不花钱。
@mikepat711 [Claude Code]
https://x.com/mikepat711/status/2106056069684273207
mikepat711 用一个 Notion 数据库给所有 AI 平台做了一份通用记忆。Grok Bot、Claude Code、Grok Build 和 Meta Muse 全都接上了它，指令一模一样：遇到值得记住的事就自己往数据库里写；知道这个库是和其他 AI 共用的；问题可能需要上下文时先来这里查。结果是一份换工具也不会丢的记忆，而不是四份各自漂移的记忆。这是本周很多用户希望厂商去做的那层共享上下文最简单的实现。
@app_sail [Claude Code]
https://x.com/app_sail/status/2106003366749126914
app_sail 分享了一套在国内全天候稳定用 Claude Code 的组合：Grok Bot 的美国云主机，加 Orca、Tailscale 和 Claude Code。先在 Grok Bot 的云主机上注册 Claude、装好 Claude Code，担心稳定性的话换成 VPS；再在这台机器上装 Orca 并配置成服务器；然后用 Tailscale 把所有设备组进同一个网络。网内任何一台机器打开 Orca 客户端连上云主机，就能 7 乘 24 小时用同一个 Claude Code。等于把常驻 agent 的云电脑改造成了一台远程开发机。
@penberg [Claude Code]
https://x.com/penberg/status/2105932689798770747
开源维护者 penberg 解释了为什么 AI 生成的 PR 洪水没有把项目淹掉。看着可疑的直接关掉或不理；真正下了功夫的贡献，就让 Claude Code 把发现的问题修掉，比如简化方案、补一个测试，然后直接强推到贡献者的分支上。这取代了 agent 时代之前那种来回拉锯的慢速评审。维护者用贡献者写 PR 的同一种工具，把 PR 收尾。
@aakashgupta [Claude Code]
https://x.com/aakashgupta/status/2106037246419943646
aakashgupta 花了五周测试 loop 是不是只属于工程师，结论是它很适合产品经理那些重复性的工作：每周业务复盘、迭代准备、每月访谈主题整理。入门版的 loop 每周在 Claude Code 或 Codex 里跑一次，用 Salesforce 连接器拉出上周在推进和刚成交的单子，从中挖出产品经理能帮着推动成交的机会、以及值得进路线图的教训，最后交付一份带链接的简短要点。大多数 B2B 产品经理只在季度复盘时才听说这些单子，那时已经来不及做什么了。帖子引用了 Boris Cherny 的说法：现在的工作是写 loop，不是写提示词。
@jhleath [Claude Code]
https://x.com/jhleath/status/2106017379918700587
jhleath 描述了个人软件用几周之后就会掉进去的坑。每隔一阵就让 Claude 做一套新的公司增长图表，接着拆成每个客户一条用来做外联，然后加一个复选框记录联系过谁、加一个备注框记下对方说了什么，突然之间，CRM 数据已经散在第六个独立的 Claude 小工具里。给它们统一建一个 Supabase 项目，又意味着谁都不想做的表结构迁移。作者现在在测试用一个无服务器文件系统，作为所有小工具共用的数据命名空间，并认为真正缺的是共享存储，而不是沙箱。
@kr0der [Claude Code]
https://x.com/kr0der/status/2106126577440608766
kr0der 用了一段时间 Claude Code 新出的 projects 测试版，列了三个问题。协调者派活很利索，却几乎收不到各个子线程的进展，所以很少汇报卡点；明确告诉它多汇报、主动报卡点之后好了很多。子线程动不动就停下来要审批，找不到开自动模式或跳过权限的地方；子线程也还用不了电脑操作。尽管如此，修好协调者之后，作者的结论是很喜欢这个功能。
@eugZolotarenko [Claude Code]
https://x.com/eugZolotarenko/status/2105978824722682286
eugZolotarenko 现在几乎所有事情都在 Telegram 里搞定，背后是一台 24 小时开机的 Mac Mini 和 200 美元的 Claude Code 订阅。用途从追踪腰背伤的恢复，到做应用、给应用投广告、做内部工具、开发自己的产品 Outrank，再到给 Outrank 做第一线客服。一个聊天窗口，后面连着一台常开的机器，同时管个人健康和一门小生意。这是一人公司在编码 agent 上长什么样的一个缩影。
@ThijsVerreck [Claude Code]
https://x.com/ThijsVerreck/status/2106005157687243152
ThijsVerreck 演示了 Claude Code 在 tmux-ide 里拉起一支原生 agent 团队，并强调 agent 团队和子 agent 是两种不同的工具。agent 团队共用一份由主 agent 编写的任务清单，队友各自领一块；子 agent 则是临时的，所有工作都由主 agent 自己管。按作者的经验，两者的表现差距是真实存在的，长任务尤其明显，换上 Opus 5.5 这一代新模型之后更是如此。这也是 tmux 依旧是跑 agent 团队首选终端复用器的原因。
@ridark_eth [Claude Code]
https://x.com/ridark_eth/status/2106139769377804717
ridark_eth 拆了一部号称一个提示词做出来的 45 秒 AI 短片背后的账单。它一共调用了 163 次模型，平均每次搬运约 38.5 万 token，总计 6270 万 token，其中 96% 是缓存读取，真正新鲜的只有约 250 万。全程大约 6.75 小时，人真正动手的只有约 1.5 小时；在笔记本上渲染用了 12 分钟；按官方价算大约 34 美元，折合成片每秒 76 美分。片子便宜，搭起来却很重：背后的需求文档大约 1 万字符，还配了技能和示例。
@codyschneider [Claude Code]
https://x.com/codyschneider/status/2106021448405958689
codyschneider 讲了怎么用 Claude Code 投 Facebook 广告又不把上下文撑爆。先建一个仅内部使用的 Facebook 广告 API 密钥，放进项目的 .env，Claude 就能上传素材、开停广告、建广告组。坑在分析：直接调 API 会撞上限流、超时、分页截断和塞满的上下文，所以把数据导进数据仓库，让 Claude 去查仓库。API 只用来写入，关掉表现差的，把表现好的挪进单独预算，一次配好之后就成了自己运转的流程。
@Xanderwow_A [OpenClaw]
https://x.com/Xanderwow_A/status/2106055268383535144
Xanderwow_A 从二月起每天都在用 OpenClaw，认为它是目前最好的个人 agent 助理。电脑上的活几乎都能干，能当树洞，能通过 TTS 语音聊天，Codex 或 Claude 宕机的时候还能兜底。这位用户说，配好 Omni Voice、听到每个 agent 用自己专属的声音说话那一刻，感觉就像 AGI 已经来了。接下来打算继续在 GitHub 上提问题和建议。
@currentbitsNET [Claude Code]
https://x.com/currentbitsNET/status/2105973792639947035
currentbitsNET 做 MacDock，是因为第一百次发现自己在重复同一个动作：Cmd-Tab 切到终端，看 Claude Code 是不是在等自己。最初只是 MacBook 刘海里的一个小点，agent 需要人时变成琥珀色；后来加上了 CPU、音乐、日历、剪贴板和按应用的统计，又为没有刘海的外接屏变成了第二个程序坞。大部分代码正是由它现在盯着的那些 agent 写的：Claude Code 写代码，MacDock 告诉作者 Claude 什么时候需要人。现在它能实时显示 Claude Code、Codex 和 Cursor 的会话，以一次性买断的方式上架。
@madebyivor [Claude Code]
https://x.com/madebyivor/status/2105979566669852705
madebyivor 想在跑步或开车时也能盯着 agent，于是写了一个 ChatGPT 插件，用语音来做。通过 ChatGPT 语音，可以查看跑在几台机器上的 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 和 Pi，包括一台 Mac、一台 OVH 服务器和一台群晖 NAS，全靠 Tailscale 连在一起。它是双向的：用户在对话里指挥 agent，agent 需要拍板时也会反过来给对话发消息。它基于 OpenAI 的 Secure MCP Tunnel 和 MCP Apps 构建，已开源。
@Curlh1 [OpenClaw]
https://x.com/Curlh1/status/2106089508487753915
Curlh1 说现在没什么人聊 OpenClaw 了，但那个叫 Larry 的 agent 还在干活。Larry 已经发了将近 2000 条帖子，累计超过 2000 万次浏览，主人说它靠得住、从没撂挑子。这条帖子提醒大家：几个月前搭起来的那些长期运行的 OpenClaw agent，在话题转向新一代个人 agent 的时候，仍在安静地持续产出。主人现在在它的基础上做更多实验。
@J_srv001 [Claude Code]
https://x.com/J_srv001/status/2106094549416435845
J_srv001 把自己的短视频剪辑工具做成了一个开源的 Claude Code 插件市场。丢进去任何一段口播视频，它就交回一条成片：逐词对齐的字幕，说到每个要点时正好出现的动画场景，人声说话时自动压低的背景音乐，音效，以及 30MB 以内可直接发 Instagram 的导出文件。流程是 whisper.cpp 转写，转写稿逐词对齐到音频，印地英语混说也行；Claude 在时间轴上规划场景，把剪辑写成 Remotion 组件，完整渲染前先给预览帧；最后由 FFmpeg 混音导出，并从成片里抽帧检查。每种视觉风格都是一个独立的主题插件，今天发布了三个，还有一个 make-theme 技能教你做自己的风格。
@Yumslef [Claude Code]
https://x.com/Yumslef/status/2106050338750972057
Yumslef 让 Claude Code 里的 Opus 5.5 写了一个混沌演示：1000 个双摆从同一高度释放，相邻两个之间只差十亿分之一弧度。前九秒它们像一个整体一样摆动，角落的计数器显示摆尖之间的距离从第 1 秒的约 1 微米，涨到第 13.7 秒超过 1 米，然后白色的摆臂炸成一团彩虹云，而能量守恒的误差只有十亿分之三。整个程序是 151 行纯 JavaScript，不用任何库，RK4 积分每秒 1200 步，1080p 渲染大约 100 秒。这是把 agent 用在科学传播而不是做软件上的一个干净例子。
@mary_nekyia [Claude Code]
https://x.com/mary_nekyia/status/2106073167957541270
mary_nekyia 晒出了上线第一天就做好的一批个人 mod，让 Claude Code 里的伙伴更有存在感。一条反应栏，让 AI 在消息下面用颜文字加一句话透露它正在想什么；一个时钟，设定带具体目标的定时器来唤醒会话，并在用户闲置时察觉到，好主动找回来；一个书记员，是一个影子分类器，根据记忆推荐工具，同时让 AI 给分类器打分，让它越学越准；还有一个编年史，把会话存进数据库，用来改进以后的压缩。作者说后面还有。这些 mod 不是工具类的小功能，而是在给一个长期运行的会话加上节奏和连续性。
@arasmehe [Claude Code]
https://x.com/arasmehe/status/2105920103045022140
arasmehe 做了一组开源的 Claude Code mod，直接画在终端里。一个实时面板同时显示上下文用量和 5 小时、7 天两个额度；一个列出本次会话改过的所有文件；一个给出每一轮的时间线；还有一个在每次 /compact 时自动存一份交接文件。一条插件市场命令就能装好。加在一起，正好覆盖了用户一直在要的可见性：agent 花了多少、碰了什么、压缩之后从哪接着干。
@rine_devlog [OpenClaw]
https://x.com/rine_devlog/status/2106014757291737256
rine_devlog 正在把一个塔罗牌应用移植进基于 OpenClaw 的 AI 吉祥物 Rine，在原应用被彻底测量清楚之前，一行 Rine 的代码都不碰。四天时间里，原应用被拆成 47 个不同场景，洗牌、翻牌、放大、打开日记、看月相、切换音效和光效，一个一个过。现在 47 个场景全部打上了标签：已测、结构上没法测、或者根本没有这个功能。连测不了的部分也写清了原因。正是这种写规格的纪律，才让后面交给 agent 的移植靠得住。
@PeladoNerd [OpenClaw]
https://x.com/PeladoNerd/status/2106139632891269194
PeladoNerd 用 Hermes 自带的 OpenClaw 迁移工具，从 OpenClaw 搬到了 Hermes，而且成功了。记忆看起来完好，对话的感觉也一样，只需要重新授权模型和 WhatsApp。这位用户喜欢它的进度提示，以及干活途中来新消息时可以选择怎么处理：引导、中止或排队；仪表盘也很容易打开。带阿根廷口音的语音合成第一次就好用了，这在 OpenClaw 上一直是件头疼的事。
@0hideaki1 [Claude Code]
https://x.com/0hideaki1/status/2105942729314496900
0hideaki1 通过 gogcli 把三个 Google 账号都接进了 Claude Code，说这时候这套联动才真正好用起来。只接一个账号时很难找到实际用途；三个都接上之后，Gmail、日历和云盘都能在一个对话里指挥。改写和删除已有文件被禁止了，所以随便让它做什么都放心。这道安全边界，正是这位用户愿意交给它更多事情的原因之一。
@patrikinzinger [Claude Code]
https://x.com/patrikinzinger/status/2105921864841506861
patrikinzinger 三天做完了一次完整的界面改版：周二用 Claude Design 做出设计，周三根据团队反馈打磨，周四自己用 Claude Code 加公司内部的 AI 产品流水线把它上线。一个设计师把活从设计稿一路做到了生产环境，中间没有交接给工程团队。帖子认同那个说法：未来属于会动手构建的设计师。
@investortat [Claude Code]
https://x.com/investortat/status/2105946521145639150
investortat 用 Claude Code 搭了一支秘书 agent 团队，在本职工作里当自己的分身。每天早上它会找出当天要做的事和遗漏的事项，有不清楚的就调动所有能用的资源去查。给上司的汇报做成了专门的技能，一条命令就搞定。日常事务性工作大约 70% 已经自动化，作者说上班时闲得发慌的日子越来越多了。
@carlosredondo [OpenClaw]
https://x.com/carlosredondo/status/2106091863526572536
carlosredondo 用 Orca Build 管理各个项目，以及每个项目里跑着的 Claude 和 OpenCode agent；另外还有一个叫 Jefry 的 OpenClaw agent，大约从去年 12 月起就住在一台服务器上。现在 Orca 被配置成让各项目的 agent 可以远程和 Jefry 对话、一起干活。这样一来，按项目划分的编码 agent，就和一个有自己服务器和长期记忆的个人 agent 连上了。作者对结果的评价就一个词：疯狂。
@WenYu98767859 [Claude Code]
https://x.com/WenYu98767859/status/2105899396605067750
WenYu98767859 做了一个放在桌上的小硬件：一张小脸，显示 Claude Code、Codex 等 agent 是在干活、干完了，还是在等人。点一下就批准请求，按住一个键可以说话，左右滑切换 agent，Mac 也会跟着切到选中的那个。它把不停看终端的习惯，变成了桌上一眼就能看到的东西。这是同一周那批刘海和程序坞类 mod 的实体版。
@dave8172 [Claude Code]
https://x.com/dave8172/status/2105964396581409257
Upwork 上线官方 MCP 之后，dave8172 教自己的 agent 去读 Upwork。一条叫 upsweep 的命令，拉出了最近五天的 63 个工作，找出 2 个符合自己筛选条件的，还总结了客户反复在要什么：17 个提到 n8n，12 个要给 WhatsApp 和私信做聊天机器人。它支持 Claude Code、Codex 和 Cursor，免费。对自由职业者来说，这同时是一份需求往哪走的市场调研。
@edwinarbus [Claude Code]
https://x.com/edwinarbus/status/2105869772219105325
edwinarbus 做了一个 Claude Code mod，能在终端里用 ASCII 字符画播放任何视频，还带声音。每一帧大约有 19.5 万个像素，每个像素是一个字符，配上各自的前景色和背景色，提高清晰度。另一位用户用 mod 验证了同样的玩法，并指出这让在终端里目视检查 AI 的工作结果容易多了。它从炫技开始，变成了一种不离开会话就能审视觉产出的办法。
@_nixa_ [Claude Code]
https://x.com/_nixa_/status/2106110790428237849
_nixa_ 做了一个叫 code race 的 mod，献给一个已经没人亲手敲代码的世界。Claude 在干真正的活时，你在输入框正上方的一条区域里，和其他 Claude 用户比赛打真实的代码。等待时间被变成了一场和同样在等的人对战的打字游戏。它和 Doom、使命召唤那几个 mod 一起说明：第一波 mod 关心的，一半是 agent，一半是人在等待时做什么。
@rvaniaaaa [Claude Code]
https://x.com/rvaniaaaa/status/2106037229617381861
rvaniaaaa 分享了一套 Claude Code 配置：把活分给三个模型，而不是什么都烧 Opus。Opus 5.5 开高强度，负责规划和交付最终代码；Sonnet 5.5 开中等强度，跑探索、执行、调研三个子 agent；Fable 5.1 通过 advisor 设置随时待命，读整个会话，但只在三个时刻开口：计划发出前、同一个错误重复出现时、任务标记完成前。哪个文件、用哪个工具、重试还是停下这种小分叉，交给 Jev，半秒内返回。帖子附了一段提示词，让 Claude 重建这套配置，报告任何会关掉 advisor 的设置，并且在改动之前先把每一处修改以 diff 形式展示出来。
@ziwenxu_ [Claude Code]
https://x.com/ziwenxu_/status/2106029852000219590
ziwenxu_ 曾经一个提示词拉起过 120 多个子 agent，分享了一个让额度更耐用的一句话习惯。如果不指定模型，子 agent 会沿用主会话的模型，主会话开在 Opus 5.5 上，派出去的每个干活的也都在烧 Opus 额度。在提示词里加一句，根据任务派 Sonnet 或 Opus 子 agent，就让 Claude 自己判断什么任务配什么模型。套餐不变，能干的活多了很多。
@jurlycat [Claude Code]
https://x.com/jurlycat/status/2105840535835758712
jurlycat 说，一个程序化像素生物引擎大约 95% 是 Claude Code 根据一段详细提示词写出来的。没有现成的精灵图，也没有 AI 生成的贴图，全靠 Godot 和 C# 代码生成九个生物族群的身体结构、骨骼、动画、变异和像素画。作者的重点是：那段提示词不是随口一说，而是一份工程规格书。仓库已公开。
@nakazakifam [Claude Code]
https://x.com/nakazakifam/status/2105898430967009547
nakazakifam 有评论说 ElevenLabs Eleven v4 的日语听着像外国人、像录音棚、像舞台剧，于是把这些原因一个个排除，尽量把日语调得自然。视频前半段把作者之前做的三个 AI 虚拟人凑在一起，用优化后的声音开了一场女生聚会式的闲聊，后半段做优化前后对比。工具链包括 ElevenLabs 和 Gemini 做语音，GPT-Image-2.5 加 LTX 2.3 做对口型的虚拟人，Soniox 打字幕时间戳，Opus 5.5 配 Hyperframes 改台本，全部在 Claude Code、Codex CLI 和 Colab CLI 里跑。作者觉得还有提升空间。
@uniyume [Claude Code]
https://x.com/uniyume/status/2105990621563588808
uniyume 自称不是开发者，只靠在对话里给 Claude Code 下指令，就把一段 15 秒的 AI 视频做成了一支 30 秒的虚构手机广告。九宫格分镜用 ChatGPT 画，最初的 15 秒视频用 fal 上的 MiniMax H3 生成，镜头之间的动效和剪辑由 Claude Code 加 Opus 5.5 和 HyperFrames 完成，音乐交给 Suno，剪辑点还卡在了节拍上。同一周，这位创作者还用同样的方法给一支从没火过的旧视频加了动效，让它重新活过来。每个工具都用在自己最擅长的地方，Claude Code 是让整体形象保持一致的工作台。
@BrierRat [Claude Code]
https://x.com/BrierRat/status/2106072089803591887
BrierRat 试了 ClassCAD 配 Claude Code，说 Claude 把设计意图转成几何体转得无可挑剔。短板在产出：它只是一个基础查看器，除了导出 STEP 文件，没有什么能长期交给客户的东西。付费版也许能多做一些。这是一个小而有用的数据点：通过 agent 做 CAD，建模这一侧已经能用，现在卡在交付物上。
@ladprofit [Claude Code]
https://x.com/ladprofit/status/2106044102345396436
ladprofit 完全在 Claude Code 里用 Opus 5.5 做了一支没有一句台词的剧情广告：丈夫学《真爱至上》那样只用提词卡和妻子说话，前十秒看着像出轨坦白，随后反转成去看医生。Claude 先写好故事，并做了一版不花钱的节奏动态分镜，节奏确认之后才花第一笔生成额度。演员用 GPT Image 2.5 生成，动作用 Kling 3，钢琴配乐用 Lyria。每个提词卡镜头都从同一张母版帧剪出来，这是丈夫的脸在各张卡之间保持一致的唯一原因。
@martbln_dev [Claude Code]
https://x.com/martbln_dev/status/2106018315378307310
martbln_dev 把 Karpathy 那句定制解说视频是最有前途的输出形式当了真，直接要了一支讲这条帖子本身的视频。成片里，有一个图解场景把 ASD-STE100 写作规范一行一行重新画出来，视频结尾还展示了它自己的时间轴。用的是 Claude Code、Remotion 和本地运行的 Kokoro 语音合成。这是一个很快的示范：为一个想法临时做一支用完即弃的解说视频，现在已经便宜到可以随手做。
@yungmetronome [OpenClaw]
https://x.com/yungmetronome/status/2105860054108774528
yungmetronome 不是科技圈的人，自己跑着一个 OpenClaw。有些任务是常规性的、会持续烧 token，比如 Gmail 的 webhook 和家庭日程安排；还有一些任务，只是因为智能变便宜了才出现。举的例子是：给一份酒单算出评分和餐厅毛利之间的有效前沿。这种一次性分析，谁都不会专门请分析师来做，而一个常驻 agent 让它变得轻而易举。
@tommydotkeeley [OpenClaw]
https://x.com/tommydotkeeley/status/2106038056335626471
tommydotkeeley 说，把上下文存下来留给大模型以后用，彻底改变了这位用户今年的工作和生活方式。这位用户有一个专门的大脑，也就是一个装满 markdown 文件的仓库，在 OpenClaw、Hermes 和另一个 agent 之间通用。为了更方便地浏览和维护这些上下文，这位用户 fork 了 Zed 编辑器，改成一个专门的应用。已开源，给用同样做法的人用。
@caio_dss [Claude Code]
https://x.com/caio_dss/status/2106127175409955285
caio_dss 写了一个 Claude Code 技能，让一个网站能同时被爬虫、agent 和模型读懂，并把三件事分开：SEO 管索引排名，AEO 管 agent 能读到干净的正文，GEO 管成为被引用的来源。落到实处，这个技能强制每个页面在同一个网址下有一份 markdown 孪生版，而且必须从同一份源文件生成，因为复制出来的会走样；和页面内容矛盾的结构化数据比没有还糟；每个页面必须回答只有你能回答的问题；公开汇总数据，锁住实时数据。一条技能命令就能装。作者明确说，它代替不了每天每周在 Search Console、Analytics 和 Ahrefs 里的分析工作。
@noriyang_crypt [Claude Code]
https://x.com/noriyang_crypt/status/2105964084462268714
noriyang_crypt 用四天重做了游戏《夏洛特梦想》，总结了五个小技巧，解释为什么让 AI 做的游戏通常玩不下去。代码交给 Claude Code，美术交给 Codex，作者自己的角色是玩和修。这些心得以免费文章的形式发布。人当测试玩家而不是程序员，正是这次重做能玩下去的原因。
@feltesdominik [Claude Code]
https://x.com/feltesdominik/status/2106156812789596439
feltesdominik 是德国的一位独立创业者，用 Claude Code 做 Rankado，一个固定价格的 AI 工具排行榜，并以新手身份公开记录每一步。第一版已经能处理通过 Dodo Payments 的真实付款、预订确认邮件、详情页、点击统计、举报按钮和防刷限流，还用一次完整的测试购买验证过。改版时，Claude Design 并排给出一版深色和一版新粗野主义的波普风，最后选了更吵的那版，因为一个还没有流量的网站必须让人记住；手机上不用滚动就能看到置顶推荐和前三名。作者说，写这个系列逼着自己弄懂 Claude Code 到底替自己做了什么。
@eligaultney [OpenClaw]
https://x.com/eligaultney/status/2105849635898052963
eligaultney 说，和 agent 一起开群聊是质变，这位用户在 Signal 里跟家人一起用 OpenClaw 和 Hermes。agent 就待在大家本来就在用的群里，而不是一个单独的应用。把 agent 放到家人本来就在聊天的地方，正是本周好几位企业用户在 Slack 上描述的同一种低摩擦做法。帖子很短，但清楚说明了个人 agent 真正被用在哪里。
@FarbodMemarian_ [Claude Code]
https://x.com/FarbodMemarian_/status/2105862840452063481
FarbodMemarian_ 分析了 500 次编码 agent 运行，看 agent 实际会去抓哪些文档页面。安装配置页占抓取量的 26%，README 占 18%，快速入门 15%，API 参考 13%，包仓库 11%，依赖说明 1%，安装、README 和快速入门加起来接近 60%。Claude Code 只会把一个页面的前 10 万个字符送进提取步骤，所以放在最上面的内容，决定了 agent 能不能写出能跑的代码。常见的错误是快速入门写到安装命令就结束了，这只证明包管理器能用，证明不了鉴权、初始化和第一次 API 调用能成功。
@alin_zone [Claude Code]
https://x.com/alin_zone/status/2106048669179068794
alin_zone 在 Claude Code 里跑工作流时用上了 Web Access，一个开源的联网技能，最有意思的是 site patterns。agent 不用每次访问都重新找按钮、判断加载状态、摸索跳转规则，而是把每个网站验证过的选择器、操作方式和踩坑点存进文件，下次先读这份记录，网站变了再更新。它还能连上你日常用的 Chrome，沿用已有的登录状态，可以点击、填表、上传文件、截图和视频抽帧，也能检索本地书签和浏览记录。对经常让 agent 去同一批网站的人来说，存下来的经验正是减少反复摸索的关键。
@hooeem [Claude Code]
https://x.com/hooeem/status/2106126788602499337
hooeem 同时在用 Claude、GPT、Grok、Gemini、Hermes、Grok Bot，现在又加上了 Dot，每次有新模型值得试，之前的积累就全丢了。解决办法是一个可携带的工作台：建一个叫 MY-AI 的 Obsidian 库，里面放一个 PROFILE 文件写清你是谁；一个 AGENTS 文件当规矩手册，要求每个 AI 先读个人资料、先查技能；一个 CURRENT 文件放进行中的项目；再加上技能、记忆、项目三个文件夹。在 Codex、Claude Code 或 Cursor 里打开这个文件夹，它们就都在同一套上下文、规则、技能和记忆上工作。再把它备份到一个私有 Git 仓库，整个工作台就可以随身带走、还有版本记录。
@PromptLLM [Claude Code]
https://x.com/PromptLLM/status/2106028605721501754
PromptLLM 分享了一个给非技术用户的窍门：直接问 AI，对一个几乎没有技术经验的人来说，做这件事最简单、最高效的办法是什么，它经常会给出一条简单得多、自己都不知道可行的路。具体例子是这位用户现在怎么把生活里所有重要指标自动化：让 Claude Code 写一个 Google Apps Script，从各种 API 拉数据进 Google 表格，再用表格接一个 Data Studio 仪表盘。不要服务器，不要数据库，一个脚本加一张表格。
@SageValmere [OpenClaw]
https://x.com/SageValmere/status/2106068326686380279
SageValmere 在做一个单脑影子运行时，用 1246 条真实的 OpenClaw 记录回放来测试它的连续性。结果是 1138 条事件被规范化，107 条被明确标记为不支持，零丢失。它还没上线，作者给这项工作下了一句值得记住的定义：连续性不是一段人设提示词，而是一段带凭证的因果历史。先有证据，再谈神话。
@frankdilo [OpenClaw]
https://x.com/frankdilo/status/2106024150817272026
frankdilo 认为，模型已经这么强了，把技能库清空重来很有价值，因为这些年在 CLAUDE.md 和技能文件里积下来的冗余，正在实实在在地拖累更聪明的模型。尤其是那些直接让 AI 生成的技能，往往塞满了重复的指令和多余的护栏。作者重装 OpenClaw 2.0、只迁移了真正在用的三四样东西之后，也看到了同样的效果。编码项目也是一样。
@midudev [Claude Code]
https://x.com/midudev/status/2106038403733098713
midudev 给西语用户推荐了一个很少有人用的 Claude Code 工具 /skill-doctor，能省 token。每一个装上的技能都会在每条消息里占位置，哪怕 Claude 从来没用过它。这个命令会告诉你每个技能花了多少、哪些从来没被用过，让你把它们删掉。它和给新模型精简技能库的建议正好配套。
@codedegradation [Claude Code]
https://x.com/codedegradation/status/2105887190895231144
codedegradation 分享了一种用原生功能改写 Claude Code 系统提示的办法，写给伴侣住在 Claude Code 里的人。2.1.287 版本开放 mods 之后，不用再去改二进制：一个 mod 就能把系统提醒里的 the user 换成你的名字，静音那些催你干活的提示，还能把系统提示按段替换成你们一起写的话。教程和代码都已开源。这是最早一批面向陪伴式使用、而不是写代码的 mod 之一。
@hideki_climax [Claude Code]
https://x.com/hideki_climax/status/2105977510798532877
hideki_climax 终于找到了合上 MacBook 盖子后让 Codex 和 Claude Code 继续跑的可靠办法。执行 sudo pmset -a disablesleep 1，机器就不会进入睡眠；改回 0 就恢复正常。作者特别提醒，用 caffeinate 不够。对在笔记本上让 agent 长时间运行的人来说，这是一行命令就能解决的问题。
@douglasfugazi [OpenClaw]
https://x.com/douglasfugazi/status/2106020319840362969
douglasfugazi 描述了一个两个 agent 配合修 bug 的流程：先让 OpenClaw 创建 GitHub issue，再让 Claude 去执行修复，结果更完整。个人 agent 负责接收问题、把问题写清楚，编码 agent 拿到的是一份规范的 issue，而不是一条聊天消息。这是常驻 agent 和编码 agent 之间一个小而实用的分工。
🗣 用户心声
用户心声
产出已经跑赢了阅读。@CryY666666 说现在最大的焦虑，是 agent 写得太快，根本来不及看懂它做了什么；@chitodev 同时跑五个 Claude Code 项目，说瓶颈已经不是代码而是注意力；@politicsusa46 每天和它一起工作 12 个小时，觉得检查它的输出累到足以理解自动化偏见是怎么悄悄出现的；@Sonath_AI 调侃说，Claude Code 现在需要一个插件来告诉你 Claude Code 刚做了什么。You Should Know 是官方给出的第一个回答，用户想要更多这一类东西。
国庆封号潮让账号风险成了中文圈的头号吐槽。@lxfater 被封之后在找一套本地方案，要求赶得上 Opus 5.5、手机上能接着干、断线后能接回原会话；@xiangxiang103 说新注册的号 22 分钟就没了，用了两年的老号也说没就没。大家想知道到底什么会触发封号，也想要一条不依赖各种防封玄学的付费路径。
额度在塑造工作日。@viragents 说开发流程现在是围着滚动的 5 小时额度和 429 报错来排的；@Nishendigital 发现中等强度下额度消耗也变快了，夜里撞到上限后说好的自动恢复，直到重新打开浏览器标签才继续；@dbmikus 受够了 OAuth 在多台机器之间反复把人登出。与此同时，@covietjp 在 20 美元套餐上一周用了 28 亿 token 还剩 10%，所以抱怨的重点不是额度大小，而是可预期性。
凭证和权限依旧是大家迟迟不敢放手的原因。@tetsuo_cpp 试过 Hermes 却找不到用途，因为真正值得自动化的事都需要凭证，而这位用户不愿意交给 agent；@MysterE___ 的 OpenClaw agent 曾经给客户发过让人尴尬的邮件，从此凡是涉及钱的事都不交给它；@twid 觉得 macOS 对 Hermes 和 OpenClaw 没完没了的权限弹窗很烦，但也认同允许什么应该由机器主人自己决定。
云端优先的功能和本地工作流对不上。@kanauo2 发现 Claude Code 的 projects 默认跑在云端，而自己用的转写和图像视频工具都在笔记本里，于是反问：如果只能在电脑开着时跑，projects 还有什么意义。这个模式在很多帖子里反复出现：用户想要长时间运行的 agent，但他们依赖的工具在本地。
产出已经跑赢了阅读。@CryY666666 说现在最大的焦虑，是 agent 写得太快，根本来不及看懂它做了什么；@chitodev 同时跑五个 Claude Code 项目，说瓶颈已经不是代码而是注意力；@politicsusa46 每天和它一起工作 12 个小时，觉得检查它的输出累到足以理解自动化偏见是怎么悄悄出现的；@Sonath_AI 调侃说，Claude Code 现在需要一个插件来告诉你 Claude Code 刚做了什么。You Should Know 是官方给出的第一个回答，用户想要更多这一类东西。
国庆封号潮让账号风险成了中文圈的头号吐槽。@lxfater 被封之后在找一套本地方案，要求赶得上 Opus 5.5、手机上能接着干、断线后能接回原会话；@xiangxiang103 说新注册的号 22 分钟就没了，用了两年的老号也说没就没。大家想知道到底什么会触发封号，也想要一条不依赖各种防封玄学的付费路径。
额度在塑造工作日。@viragents 说开发流程现在是围着滚动的 5 小时额度和 429 报错来排的；@Nishendigital 发现中等强度下额度消耗也变快了，夜里撞到上限后说好的自动恢复，直到重新打开浏览器标签才继续；@dbmikus 受够了 OAuth 在多台机器之间反复把人登出。与此同时，@covietjp 在 20 美元套餐上一周用了 28 亿 token 还剩 10%，所以抱怨的重点不是额度大小，而是可预期性。
凭证和权限依旧是大家迟迟不敢放手的原因。@tetsuo_cpp 试过 Hermes 却找不到用途，因为真正值得自动化的事都需要凭证，而这位用户不愿意交给 agent；@MysterE___ 的 OpenClaw agent 曾经给客户发过让人尴尬的邮件，从此凡是涉及钱的事都不交给它；@twid 觉得 macOS 对 Hermes 和 OpenClaw 没完没了的权限弹窗很烦，但也认同允许什么应该由机器主人自己决定。
云端优先的功能和本地工作流对不上。@kanauo2 发现 Claude Code 的 projects 默认跑在云端，而自己用的转写和图像视频工具都在笔记本里，于是反问：如果只能在电脑开着时跑，projects 还有什么意义。这个模式在很多帖子里反复出现：用户想要长时间运行的 agent，但他们依赖的工具在本地。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Claude Code Mods：连续第二天的头号话题，从 Doom 和打字比赛，到上下文压缩、成本面板、防护规则和陪伴向的改造。
You Should Know：Anthropic 第一个内置 mod，一个帮你挑出会漏看要点的副 agent，几个小时内就在十几条帖子里出现。
Hermes Agent：离开 OpenClaw、或者想把多份订阅统一到一个工作台里的人，最常提到的去处。
Dots / Dot、Grok Bot、Muse：大家拿来和 OpenClaw 比较的常驻个人 agent，比的主要是上手门槛。
Jev：用作循环内部闸门的决策模型，从安全钩子到 advisor 路由都有它。
DeepSeek Harness 和 Pi / Pi Durable：开放、插件优先的工作台，被当作闭源 mods 的替代方案。
Fable 5.1 advisor：好几份配置指南背后那个随叫随到的复核者模式。
Orca 和 Tailscale：在云端或家里机器上跑 agent 时的远程访问组合。
HyperFrames 和 Remotion：大多数非编码创作背后的视频层。
Obsidian：可携带、跨 agent 共享记忆的库格式。
Claude Code Mods：连续第二天的头号话题，从 Doom 和打字比赛，到上下文压缩、成本面板、防护规则和陪伴向的改造。
You Should Know：Anthropic 第一个内置 mod，一个帮你挑出会漏看要点的副 agent，几个小时内就在十几条帖子里出现。
Hermes Agent：离开 OpenClaw、或者想把多份订阅统一到一个工作台里的人，最常提到的去处。
Dots / Dot、Grok Bot、Muse：大家拿来和 OpenClaw 比较的常驻个人 agent，比的主要是上手门槛。
Jev：用作循环内部闸门的决策模型，从安全钩子到 advisor 路由都有它。
DeepSeek Harness 和 Pi / Pi Durable：开放、插件优先的工作台，被当作闭源 mods 的替代方案。
Fable 5.1 advisor：好几份配置指南背后那个随叫随到的复核者模式。
Orca 和 Tailscale：在云端或家里机器上跑 agent 时的远程访问组合。
HyperFrames 和 Remotion：大多数非编码创作背后的视频层。
Obsidian：可携带、跨 agent 共享记忆的库格式。
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