超级用户日报: 2026年7月22日
今天最扎眼的不是写代码的故事，而是一堆普通人拿 AI 直接换钱。摩洛哥一个 18 岁小孩，30 美元的工具成本，靠 AI 足球视频一周做出 3678 美元。土耳其一位老板直接辞掉月薪两万里拉的视频剪辑，换成 Whisper + Claude Code + FFmpeg 这套流水线。迪拜一个自由职业者，35 分钟做完一个落地页，token 花了 32 美元，账单开出去 7000 美元。还有阿尔伯克基一个 19 岁小孩自己搭了个家庭语音助手，结果他趴在笔记本上睡着的时候，助手自己把灯关了，没人让它这么干。另一条线是 Karpathy 带起来的 Obsidian 第二大脑热潮，现在终于从晒截图进化成真正的工程活儿：Git 同步的知识库，一份 AGENTS.md 统一约束所有 agent 的行为，每晚定时跑任务，技能目录用软链接在三套不同的 harness 之间共用。反过来看，今天在稳定性上是相当难堪的一天——有人配额才用了 15% 就被弹窗要求买 credits，有人的客户端卡死之后反复吐同一个词，硬生生烧掉月度额度的十分之一，还有 Fable 5 悄悄降级降得太频繁，一个订阅用户说他付的钱有一半买到的是不能用的东西。
@sumika45379 [Claude Code]
https://x.com/sumika45379/status/2079182048519188731
他扒了个 22 岁印度开发者的故事：花 200 美元在 AI 上，做出一款印度风 GTA，赚了 10 万美元。主线任务不是枪战而是办婚礼——劫走婚车车队、甩掉对家家族、赶在吉时把新娘送到寺庙，还得从贴满鲜花的 SUV 车窗探出去还击。物理引擎也是真做了的，人往巴士车顶和卡车货斗上爬的时候，重心和侧倾会跟着变。整个东西跑在 Unity 上，是 GTA5 的完全转换 mod，改写的脏活由 Claude Code 加 Python 干完。他的判断是：赢在把这个梗玩到底，不在技术多炫。
@gengdaJ [Claude Code]
https://x.com/gengdaJ/status/2079091937639022973
他把自己开源的六个 Skill 汇总发了一遍。一个能端到端解析微信数据（聊天记录、通讯录、收藏、朋友圈），另一个对企业微信聊天记录做同样的事。第三个把本地 Markdown 文档转成 X 长文，表格和分段处理得很干净；第四个是 Codex 和 Claude Code 共用的记忆 Skill，全部存成可直接编辑的 Markdown。最后两个分别是免登录抓抖音视频，以及把小红书的图文和视频笔记同步进飞书多维表格。
@johnmyleswhite [Claude Code]
https://x.com/johnmyleswhite/status/2079352947465437233
他指出 Claude Code 和 Codex 都没有把 prompt 和操作的时间戳给到模型。没有时间戳，模型就没法意识到用户这条 prompt 其实是在回应一个更早的世界状态，而模型自己后来的一些动作发生在那之后。他说这东西居然还没有，实在离谱。
@VincentWei93 [Claude Code]
https://x.com/VincentWei93/status/2079118667074376114
他受够了 Remotion 加 Claude Code 做出来的动效像 PPT 动画：没有运镜、没有转场、没有音效，动画种类也不够。于是他做了个叫 video-shotcraft 的 Skill 并开源，生成出来的视频有真正产品发布预告片的质感。仓库链接在推文里。
@shupeiman [Claude Code]
https://x.com/shupeiman/status/2079037014176121230
他用 Claude Code 配合 HyperFrames，一次成型做出一条动效视频。他的点是：这种片子，不少公司一直在花 30 万日元左右外包出去做。
@NFTCPS [Claude Code]
https://x.com/NFTCPS/status/2079129834358517930
他同时开着 Claude Code、Codex、Grok 和 Kimi，结果自己变成了人肉中继，整天在窗口之间来回复制上下文。后来他翻到一个开源项目 ccteam，把这几个 agent 编成一个有分工的团队：Claude Code 想得最深，负责拆解任务和定规则；Codex 死磕长任务；Grok 在旁边快速答疑；Kimi 便宜，专吃重复性脏活。他最喜欢的是远程控制：绑一个 Telegram 或 Lark bot，半夜派完活合上电脑，第二天早饭时结果已经在那等着，还带 approve 和 deny 按钮。跨机器也能用，NAT 后面一台破笔记本可以当卫星节点，测试跑在 GPU 机器上。任意 session 都能自己 spawn、派发、收集结果，而什么时候派发这件事留在你自己版本管理的 prompt 里。
@huguesdelamure [OpenClaw]
https://x.com/huguesdelamure/status/2079119961297977729
他放 OpenClaw 加 Claude 去清理自己那个巨大的邮箱。他自己的预测是：一小时内，要么拥有全行业最整洁的邮箱，要么丢掉十年的历史记录。他求了个好运。
@refaaydev [Claude Code]
https://x.com/refaaydev/status/2079172550098030768
他说自己找到的最强用法，是把 Claude Code 当家教和导师。一条 prompt 让它把一个主题拆成小步骤分阶段教，配练习，还要跟踪进度和薄弱点：它会建 md 文件放路线图、笔记和进度，每节课后测一次他到哪了，把弱项记下来回头再补。它一次只讲一个概念，然后出题巩固，当前这步没掌握就绝不往下走，会一直催他，答得浅就直接点破，直到他给出完整且有深度的回答。他的结论是，现在没人还有理由说学不了东西。
@imwsl90 [Claude Code]
https://x.com/imwsl90/status/2079064748680008184
他解释了为什么回到 Windows：Mac 太贵，他打算明年买台 9000 元以内的 ThinkBook 16P。Linux 他也用过一阵，但维护太费时间。Windows 上的 ChatGPT 和 Claude 桌面端在功能和稳定性上已经追平，他在 WSL2 里写代码，用 Claude Code 和配 DeepSeek 的 opencode。剩下的事情反正都在浏览器里，拥有一台 Mac 已经不那么迫切了。
@_zheergen [Claude Code]
https://x.com/_zheergen/status/2079001697134002243
他写了个正在开发者圈里传开的第三方 Claude Code Skill，叫 i-have-adhd。它用 10 条规则约束 Claude 的回复：第一行先给动作，多步任务编号，每轮说清进度，给具体的时间和数量，列表最多五项，只保留此刻用得上的内容，压掉跑题和没要求的展开，明确说下一步干什么，砍掉客套和重复总结，删掉「希望这对你有帮助」这类废话收尾。效果就是把 Claude 的输出重排成 ADHD 人群、或者任何只想快速读完的人能用的形态。对 Claude Code 和 Codex 重度用户，他说这是当下能做的、对输出质量提升感知最明显的一个改动。
@itsalexvacca [Claude Code]
https://x.com/itsalexvacca/status/2079189864801783953
他说你花几千美元买的 LinkedIn 数据，其实是别人爬完再卖回给你的，然后给了个七步替代方案：注册 Apify 账号拿免费的 5 美元额度，把 Apify MCP 一次性接到 Claude Code，贴上你的网站 URL，让 Claude 自己读你的产品并推导出 ICP，然后直接要名单——它会自己挑 scraper、跑起来、把结果行返回给你。之后用邮箱 API 把个人邮箱换成公司邮箱（他用 LeadMagic），再进 Clay 做筛选并发送。他自己跑了一次，出了 100 条线索，其中 70 条是公司域名邮箱，算力成本 1 毛钱。同样的套路对帖子互动者也管用：他有条帖子有 479 个互动者，Claude 全都拉了出来并按 ICP 打分排序。
@servasyy_ai [Claude Code]
https://x.com/servasyy_ai/status/2079023326488564061
他把 AICodeKing 用 KingBench 跑 Qwen 3.8 Max Preview 的结果做成了带解说的视频拆解。这个模型 8 项任务拿了 65 分（满分 80），在前端交互、数学推理和长程 agent 任务上表现突出，射箭游戏和 agent 任务还拿了满分。3D 手表那题只拿了 3 分，Claude Code 的长时间运行也翻车了，出现文件根本没被创建、执行中途断掉的情况。他的视频保留了每项任务的要求、运行输出、得分和跨模型对比。
@om_patel5 [Claude Code]
https://x.com/om_patel5/status/2079104536489136584
他推荐了一个用 Claude Code 做完整游戏的人，美术、动画、玩法、预告片全包。跟大多数从网上扒免费素材的 vibe coding 游戏不一样，这个开发者让 Claude 从零设计每一个素材，而且 sprite 是用代码生成的，不是图片文件。游戏是 2D 像素风 roguelike，你操作一只史莱姆用弹弓射刀打鬼，俯视视角在一个越来越暴力的世界里推进，有战斗、伤害和掉落，是他中学时做过的游戏的复刻。预告片也是 Claude 全程做的，没有人类介入。为了做那么多 sprite 又不撑爆上下文，他并行开了几百个 Claude 终端，把活拆给 fable agent，自己只把控整体设计和调性。
@GuntherWrite [Claude Code]
https://x.com/GuntherWrite/status/2079252292620931090
他记录了一个 18 岁摩洛哥人的案例：用 Claude Code 加 Seedance 2.0 做 AI 足球视频，一周赚了 3678 美元，成本只有 30 美元（Claude Code 20 美元，Seedance 10 美元）。他早期的片子画面还行但没故事，于是 Claude Code 给了他一个可复用的公式：知名球员 + 一个荒诞冲突 + 一个逼人想看第二集的结尾。他测了三个点子，沙漠公路旅行胜出：哈兰德、C 罗、维尼修斯和内马尔开车穿越沙漠，撞上穿军装的姆巴佩，要求他们换首歌并让他上车。这条 30 秒短片接近 200 万播放，评论区狂催续集，于是他把后续放进 5.99 美元/月的 Fanvue 页面。第一天 148 人订阅，之后六天又来了 466 人，一周共 614 个订阅、毛收入 3677.86 美元。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2079038610800873597
他写了个从没写过一行代码的人，四天做完一款真正的战斗机游戏，航母弹射、空中缠斗、敌机锁定、导弹发射一应俱全。所有游戏逻辑都是 Claude Code 加 Opus 4.8 写和调的，引擎用 Godot，飞机和导弹就是免费 3D 模型拼起来的。人类的全部工作就是用嘴描述想要什么，然后对着返回结果迭代。他的总结是：十年前你说对着麦克风讲话就能得到一款战斗机游戏，没人会信；而过去横在想法和成品之间那几年的编程学习，现在直接消失了。
@pivi___ [Claude Code]
https://x.com/pivi___/status/2079160807049302195
他在自己一个现成仓库上做实验：个人工具，没上生产，用户只有他自己，所以 agent 搞砸了也不伤及别人。这份代码他从没碰过，架构和设计决策一概不知，只知道它应该干什么、以及好几个功能坏了。他的全部输入就是一条详细 issue，写清什么能用、什么不能用、观察到的报错和几条线索，然后把完全自主权交给 agent，一句「自己搞定，让它能跑」，并且明确拒绝每五分钟坐那儿重新 prompt。他想看的是：它能不能理解一个陌生项目、复现 bug、动手改之前先调查、自己定计划、建分支和测试、一个个修功能、自己处理阻塞点，最后交出可验证的结果。他只在重大决策或高风险操作时介入，说会回来汇报，尤其是翻车的话。
@alexgoughcooper [Claude Code]
https://x.com/alexgoughcooper/status/2079194208095584462
他讲了个很快的创意工作流：把自己的推文丢给 Claude Code 或 Codex，让它找出可以借鉴灵感的相关品牌。然后让它去看这些品牌按曝光量排前面的广告，输出一份针对你自己品牌的建议清单。前提是你得有 Parker MCP。
@NFTCPS [Claude Code]
https://x.com/NFTCPS/status/2079135461310861451
他列了每个 coding agent 一旦要读开放互联网就会撞上的墙：YouTube 教程拿不到字幕、Twitter API 收费、Reddit 直接 403、小红书要登录、B 站被风控挡住。难的不是某一个平台，而是每个平台都要各自的付费 API、绕封方案、cookie 导出和数据清洗。他推的是 Agent Reach，把这些收敛成一条安装链接粘给你的 agent，之后它就能读 Twitter、搜 Reddit、看 YouTube、逛小红书，免费，cookie 只存本地不上传，坏了和加新渠道由作者维护。任何能跑 CLI 的东西都能用，包括 Claude Code、Cursor 和 OpenClaw，agent-reach doctor 能告诉你哪些渠道是通的。他的提醒是：靠 cookie 的那几个平台，用小号。
@Sekurak [Claude Code]
https://x.com/Sekurak/status/2079121911179612212
他报道了 0DIN 研究员的一个攻击：仓库里没有任何实际恶意代码，却让 Claude Code 执行了恶意命令。payload 是在执行时才通过一条 DNS TXT 记录送达的，利用的是 agent 对项目说明、报错信息和 setup 脚本的信任。反弹 shell 被拆成好几段，单看每一段都不像有问题。推荐的防御是把 AI agent 干活的环境隔离开。
@codyschneider [Claude Code]
https://x.com/codyschneider/status/2079250068301811983
他对营销负责人的建议：今天唯一该做的事，是给整个团队配上数据管道、数据仓库，并把他们的 Claude Code 或 Codex 接上去。这样就解锁了整个营销技术栈上的对话式分析、实时定制报表看板，以及基于洞察直接生成的 PPT 报告，团队才是真在做数据驱动决策，而不是装样子。落地路径他给了三条：用 Airbyte 加 ClickHouse 自己 vibe code 硬啃、去求你的 CTO 开 Snowflake 权限（他说不会给你的）、或者直接上 graphed.com 一小时搞定。
@ai_shunoda [Claude Code]
https://x.com/ai_shunoda/status/2079038603070730533
他翻到一场 40 分钟的 AI Engineer 大会演讲，两位 Claude Code 团队的 Anthropic 工程师展示了他们自动构建整个 app 所用的那套循环。做法是把 agent 分成三个角色——plan、build、judge：一个规划，一个实现，第三个给输出打分并要求返工。人类只提供高层目标，所有细粒度的实现决策都留在循环里。他的收获是：插入一个评审环节，才是在没人审细节的情况下保证质量的关键，并把这跟自己每天的 X 自动化 harness 联系起来——之所以能做到「我只说 OK」，正是因为 judge 被内建进了系统。只要你把评审留给人，这个循环就永远不会真正自动。
@f_aswadi [Claude Code]
https://x.com/f_aswadi/status/2079147422597693798
他翻译并发布了一份完整技术指南，讲用五个架构步骤把 agent 的 token 开销砍掉 90%。第一步：大文件（代码、文档、日志）留在磁盘上，让 agent grep 或只读它需要的那一段，一本 108000 token 的书就待在磁盘里，你只为那个问题付费。第二步：测试套件、堆栈跟踪、文档爬取这类噪音大的活交给 subagent，让它们在自己的窗口里烧 token，只返回干净结论，比如「三个测试挂了，原因如下」。第三步：用 Claude Code 原生的自动记忆，跑 /memory 看看 agent 自己存了什么，把这些行从 CLAUDE.md 里删掉，让 MEMORY.md 变成目录而不是垃圾堆。第四步：保护 prompt 缓存，命中缓存的 token 只要十分之一价钱，但缓存点之前哪怕改一个字符也会悄悄重置回全价——常见凶手是 system prompt 里的实时时间戳、会话中途换模型、多打一个空格、或者 MCP 工具顺序变了。第五步：手动管理上下文，用 /context 看什么在吃空间，在干净的任务边界处 /compact，每周盯一下缓存命中率。
@DataChaz [Claude Code]
https://x.com/DataChaz/status/2079091116138434759
他写了个刚开源的 Claude Code ADHD agent skill，改变 agent 处理模糊调试、命名和 API 设计的方式。他对标准 chain-of-thought 的诊断是锚定太重：模型一旦选定方向就不再搜索了。这个 skill 强制先发散再收敛——发散阶段并行拉起互相隔离的调用，每个用完全不同的认知框架，中间一堵硬墙让各分支零共享上下文，锚定无从发生；然后进入聚焦阶段，由一个单独的 critic LLM 给新颖度打分、把概念聚类、标出那些「诱人但根本行不通」的陷阱。对比单次基线，陷阱检出率从大约 2 提到了大约 8，能在你浪费一小时之前抓出诸如「反向流式输出 token」这种坑。它免费、完全开源，一条 npx 命令就能装到 Claude Code、Cursor、Windsurf 或 Codex 上。
@vburojevic [OpenClaw]
https://x.com/vburojevic/status/2079231285386506741
他在聊 Hermes 的回复里说，装上四个月以来它一次都没坏过。在那之前他每天或者每周都得修 OpenClaw，尤其是每次更新之后。他把这份稳定归功于 Hermes 的自学习、自改进机制。
@185shingeki [Claude Code]
https://x.com/185shingeki/status/2079101629513744607
他在 Claude Code 里突然收到「Switch to Fable 5? Fable 5 runs on usage credits」的提示，要他花 credits。这在 Max 20x 套餐上完全说不通，他的 Fable 用量才 15%。跑一遍 /logout 再 /login 就好了，他把这个绕过办法分享了出来。
@fuwari_days [Claude Code]
https://x.com/fuwari_days/status/2079048213190021318
他把 Claude Code 配置成可以从手机上驱动，说实际用下来比预期有用太多。他要反驳的假设是「你必须坐在电脑前」：他在外面用手机发指令，家里那台机器上的活照样往下跑。也就是说通勤、买菜这些事不再中断电脑上的工作。他说配置极其简单，教程和自己都派了哪些活，都放在回复里。
@omerfrkdemiral [Claude Code]
https://x.com/omerfrkdemiral/status/2079087659603861642
他之前一直手动给 X 上看到的视频加土耳其语字幕，干脆把整套活做成了 Claude Code skill：给个链接，它就下载、用 Whisper 转写、翻译、再把字幕烧进视频。他的点是加字幕本身早就是解决了的问题，这个 skill 真正沉淀下来的是「哪里会炸」。Homebrew 的 ffmpeg 不带 libass，所以 brew install ffmpeg 烧不了字幕，重装也没用；libass 是按 288px 参考画布来缩放 SRT 的，到 1080p 一切都放大 3.75 倍，FontSize=23 直接糊满屏；Whisper 会把「Claude」听成「Cloud」，一共 110 次，不纠正就会一路带进翻译里。这些全是他翻一期 61 分钟播客时亲身踩的坑，所以才有了这个 skill。项目 MIT 协议，在 macOS 上开发，同时支持 Windows 和 Linux。
@Asuka_aiai [Claude Code]
https://x.com/Asuka_aiai/status/2079181293473108256
她坦白：靠 AI 图积累了 16000 粉丝，收入却是 0 日元。她花了好几年才明白，会做图和会靠图赚钱是两种完全不同的能力。现在她换个路子再试一次，用 Claude Code 把社媒运营自动化起来。一开始完全跑不通，她说会把全过程连同失败一起写出来。
@jasonzhou1993 [Claude Code]
https://x.com/jasonzhou1993/status/2079101403516338351
他说自己需要一个基于 loop 的 app 托管方案，描述了一个天天遇到的流程：跑 loop，loop 产出产物和数据，然后他在这些产物之上搭内部 app。问题是所有东西都困在本地，因为 loop 跑在他本机的 Claude Code 上。
@_sgarbini [Claude Code]
https://x.com/_sgarbini/status/2079126639997227073
他这个月开始给一个客户写 YouTube 脚本，调研和初稿用 AI。就算配好了 Claude Code 的规则，每篇脚本他还是得花一小时改。他的结论是 AI 写长内容非常烂，而长内容写手马上就会成为内容行业里薪水最高的人。
@1amageek [Claude Code]
https://x.com/1amageek/status/2079060557492256983
他说 vector RAG 有多烂，你真自己搭一个用一用就知道了。于是你被迫踏上改进 retriever 的旅程，Graph RAG、Agentic RAG 一路走下去。他的观察是：Codex 和 Claude Code 内部就是用 grep 和 find——一个非常人类的方法，跟 RAG 半毛钱关系都没有。
@affe_is_me [Claude Code]
https://x.com/affe_is_me/status/2079133469494641053
他在回复里说，Fable 5 最大的问题是降级降得太频繁了。他留着 Claude Code 就是为了用 Fable 5，结果有一半时间根本用不上。
@colindougherty [Claude Code]
https://x.com/colindougherty/status/2079192671579418943
他周末在自己的 Peloton 上装了个 GitHub 仓库。现在这台车能跑 Claude、ChatGPT、YouTube 和 Netflix，不用订 Peloton 会员，训练数据还能通过第三方 app 在后台照常记录。他的下一个目标是在这台单车上跑 Claude Code。
@ToPassTheTimee [Claude Code]
https://x.com/ToPassTheTimee/status/2079251844170154411
他报道了 rtk 这个工具，它宣称通过总结命令输出，把 Claude Code 的 token 用量砍掉 60% 到 90%。JetBrains 团队用 425 个真实任务测了这个说法，成本大约 320 美元。结果跟宣称的完全相反：低 reasoning effort 下每个任务的成本反而涨了约 7.6%，高 reasoning 下基本一点没省。更详细的内容他放在自己的 Telegram 频道里。
@Liquiddeny [Claude Code]
https://x.com/Liquiddeny/status/2079169699741421954
他说 Obsidian 刚刚变成你电脑上最危险的文件夹，功劳归于 Karpathy 那套「追加加复盘」的方法：一个巨大的笔记，所有想法往最上面加，不打标签、不建文件夹、不搞 40 个数据库的 Notion 体系。以前的限制是笔记只会记不会动，而当 Claude Code 被指向一个 Obsidian vault 之后，这一点变了。他分成四部分：vault 变成一个纯 markdown 数据库，Claude Code 像读代码库一样读它，2000 条笔记直接变成可查询的记忆；根目录的 CLAUDE.md 当脑干用，每个 session 一开始就有完整上下文；一条每晚跑的命令复盘当天追加的内容，抽出待办，并把藏在流水账里的选题起草成帖子；再用定时 Claude Code 任务处理每周复盘和内容日历。他估配置耗时 90 分钟，说第一周会觉得用力过猛，但到第 30 天，五年前的每一条笔记都在替你干活。
@shiqway92 [Claude Code]
https://x.com/shiqway92/status/2079234673645871279
他写了个案例：别人还在手写脚本的时候，有人用一条 prompt 产出 15 条 UGC 视频并且拿下了客户。Claude Code 先分析品牌、语气、产品和受众，然后生成 15 条完整 UGC 脚本，钩子和切角各不相同。一个简单的 Node.js 桥接自动把审核通过的脚本推给 MakeUGC，后面由它接手，用同一个数字人、同一个声音，生成逼真的视频。产出的是一条可复用的流水线，而不是一次性 AI 视频：1 条 prompt 等于 15 个脚本等于 15 条 UGC 视频。
@ziwenxu_ [Claude Code]
https://x.com/ziwenxu_/status/2079239654675485006
他指出所有引用转发「1 美元 AI 视频」那个角度的人，都漏掉了更值钱的另一半：能排一整周内容的那个 Postiz skill，同样能把结果读回来。闭环是这样的：批量做 20 条片子，把文件夹丢进 Claude Code，说一句「排到 TikTok + IG，每 8 小时一条，排满这周」，它一分钟左右就把每条都上传并排好了。然后周五你让它拉上周每条帖子的播放量，点出前三名。这个 skill 自带分析命令，所以 Claude 会给片子排序，并告诉你该照着哪些钩子再做 20 条。做得便宜、自动发布，还能自己给自己批作业。
@OccupyingM [Claude Code]
https://x.com/OccupyingM/status/2079236179904639321
有人问那条数学动画是怎么做的，他在回复里报了技术栈：配音用 Kokoro TTS，Claude Code 通过一个自制 harness 驱动 Manim。
@keitaro_aigc [Claude Code]
https://x.com/keitaro_aigc/status/2079311579645161474
他提醒 Claude Code 现在有了一个 7 项的定期体检。跑 /checkup 会一次性检查没用上的 skill、MCP server、CLAUDE.md、慢 hook 和权限设置。它在动手改之前会先问你确认，他建议收藏，重度用 Claude Code 的人尤其该存。
@grokkedd [Claude Code]
https://x.com/grokkedd/status/2079203154885820571
他分享了个大多数人不知道的 Claude Code 技巧：粘一大段文字进去，会自动折叠成 [Pasted text #1]。想编辑的话，再粘一次它就展开回来了。另一种办法是按 Ctrl+G，把整条 prompt 在你的代码编辑器里打开，保存后的改动会直接同步回 Claude 的输入框。
@levelsio [Claude Code]
https://x.com/levelsio/status/2079289397845938480
他放弃了 WHOOP 自带的 journal，因为发现没去桑拿的日子也得手动打卡记一笔，太蠢。于是让 Claude Code 做了个小网页，把 WHOOP 数据、饮食、还有他在 @wip 上记的桑拿、日晒、健身日志全拉进来，然后直接回答他那些相关性问题。有一半时间他压根不打开生成出来的 app，直接问 Claude Code 就完事。他连自己做的 Hotelist 网站都懒得用了，直接在 Hotelist 的 VPS 上让 Claude Code 帮他找酒店。他的判断是整个 app 和网站这一层正在被血洗，这是他第一次完全看不清接下来往哪走，唯一确定的是硬件和线下活儿还需要场地、工具和机器。
@fcakyon [Claude Code]
https://x.com/fcakyon/status/2079312247239667752
都 2026 年了，还有人往 md 文件里塞规则来防 AI 腔，他觉得很烦。他的解法是用 hook 而不是 prompt 指令，因为 hook 是确定性的，模型根本没法在它后面写出 delve 或者 em dash。他做了个 humanize hook，两行装好，Claude Code 和 Codex 都能用。
@olliebrand [OpenClaw]
https://x.com/olliebrand/status/2079128350354788722
他拍了张关于本地区计划停电的通知信，把照片丢给 agent，agent 把它记进了日程本。后来他规划本周安排时，agent 自己推断出停电意味着电脑也用不了，于是把那段时间引导到线下工作上。他说这只是个很基础的例子，但正好说明 context 为什么重要，并且感谢 OpenClaw（@steipete）和 GBrain（@garrytan）让这事成为可能。
@mranti [Claude Code]
https://x.com/mranti/status/2079026203940528604
他列了五个已经离不开的 AI 工具：Chathub 用来同时对话多个 SOTA 模型，Claude Code CLI 是主力工作工具，Chatbox 处理隐私敏感的对话，CC-Switch 用来把 agent 切到国产大模型引擎上，还有 Zcode，他在上面写了个深度搜索的 skill，并提到 headless 的 Zcode 可以嵌进别的程序里。小龙虾（OpenClaw）他还留着，纯属习惯，用法跟豆包差不多，就是每日简报和一般知识问答。
@urjr1 [Claude Code]
https://x.com/urjr1/status/2079100385759998201
Anthropic 之前跟 Max 用户说 7 月 20 日之后还能继续用 Fable 5。结果 7 月 20 号他打开 Claude 客户端，迎接他的是「购买用量额度以继续」，他把截图发了出来。他的评价：Claude Code 比计费系统更早收到这条公告。
@Voxyz_ai [Claude Code]
https://x.com/Voxyz_ai/status/2079136199524950526
他指出大家往 CLAUDE.md 里塞的那套奥威尔式写作规则，恰恰漏掉了他一眼就能认出的 AI 腔：那个「不是 X，而是 Y」的壳子，比如「答案不是 X，而是 Y」「X 不是问题，Y 才是」。他的理论是这种句式让一句大白话长出了洞见的外形，但没多给任何事实，因为训练数据提供了这个模式，而后训练又奖励这种斩钉截铁的语气。他还说这本来是个很古老的修辞家族，肯尼迪的 ask not 和马丁路德金那句肤色对品格都属于它，结果 LLM 几年就把它用烂了。他接着补了六条规则，编号 7 到 12，涵盖别立稻草人、「不是 X 而是 Y」全文最多用一次、举例最多举两个、别预告自己接下来要说什么、别连着两段都用金句收尾、句式要有变化，以及宁可破坏任何一条规则也别写得像机器。
@leploutos [Claude Code]
https://x.com/leploutos/status/2079086652925075849
在问过要不要从 Notion 搬到 Obsidian 的两天后，他把第二大脑的第一个完整版本搭出来了：Mac 上一个 Obsidian vault，一个私有 GitHub repo，VPS 上一份供他的 Hermes agent 访问的副本，Obsidian Git 每 2 分钟拉一次推一次，rebase 历史里每个 commit 都打上机器名。vault 里有 Inbox、项目、资源、日志，以及笔记、会议、人物、想法的模板。有意思的是 agent 那一层：一个 AGENTS.md 要求所有 agent 改笔记前先读 context，保留 frontmatter 和 wikilink，绝不覆盖别的工具的改动，检查 diff、commit、rebase 再 push，而 CLAUDE.md 把它 import 进来，因为 Claude Code 原生不读 AGENTS.md。然后他写了一个 Second Brain skill 给 Hermes、Claude Code 和 Codex 共用，Mac 上靠两个软链接暴露，VPS 上从同一份源加载。真正说服他的是 Markdown 加 Git：文件归自己所有、有版本、任何工具都能读、agent 直接能碰，中间不夹 MCP 也不夹某个 SaaS 的路线图。
@ClaudeCode_aca [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_aca/status/2079038586280722653
他的观点是前期 30 分钟的配置能实打实把 Claude Code 的能力翻一倍，并归结成三招。第一，精简 CLAUDE.md，对每一行都问一句「删了它会不会犯错」。第二，权限分三档：自动批准、每次询问、直接封死。第三，主动切换模型，光这一条就能省 30% 到 50% 的成本。他把十条打包成一页「30 分钟路线图」，具体步骤放在配套文章里。
@bkingfilm [Claude Code]
https://x.com/bkingfilm/status/2079045825502851504
他发现同样一个开发需求，Codex 做出来的界面好看太多，而 Claude Code 的 UI 像 90 年代的软件。所以他现在的流程是新项目先在 Codex 起，等东西基本搭完了再挪到 Claude Code 里做优化和收尾。他想问问别人是不是也有同样的感受。
@pcshipp [Claude Code]
https://x.com/pcshipp/status/2079240302280556760
他把自己那个 AI wrapper app 的真实账本发了出来：收入 16 美元，技术栈每月 90 美元。明细是 Codex 20、Claude Code 20、Whisper 16、GPT API 8、Deepgram 2、Railway 9、网费 15，Firebase 0。他的结论是做出来才是容易的部分，付账单才是难的。
@InfiniteReign08 [Claude Code]
https://x.com/InfiniteReign08/status/2079321518195048936
这是一条冲着 Anthropic 去的直白抱怨：先把基本功修好再上新功能。清单包括：别让 Claude Code 天天崩，别一小时就烧光 Max 额度，别审查关于蜜蜂的对话，别忘掉明确要求记住的东西，别把付费的成年人当成需要保姆的小孩。他还希望公司跟这些把它撑起来的客户好好沟通。收尾一句是地基烂的话，上面再花哨的东西也是还没起飞就摔了。
@martypartymusic [Claude Code]
https://x.com/martypartymusic/status/2079295187730264372
他给订阅用户开放了一个用 Claude Code 做的交易分析平台的抢先体验，目前已经做了三个月的回测加前向测试。平台会输出预测、信号、警报和完整的交易策略。输入端包括 Wyckoff、Deribit 期权、Binance 期货、max pain、50% 回撤方法论，以及分形重复的回测。
@exploraX_ [Claude Code]
https://x.com/exploraX_/status/2079197387860435360
他把一段射击场游戏的视频传给 Claude Code agent，让 Fable 5 一模一样复刻，然后拿 DeepSeek V4 Pro 跑同一个任务。两个模型都搞定了不同距离下的瞄准精度，都做出了完整的改枪系统，枪管、枪口、光学、枪托、弹匣、涂装外加实时武器数据，HUD 也都对，分数、命中、精度、射击模式和弹药齐全。Fable 5 更精致：封闭靶场带正经射击位、标注好的弹药箱、更密集的靶群、显示距离和爆头或击倒的命中弹窗，改枪界面还会讲每个配件的取舍。DeepSeek 选了开放式室外靶场加天空盒，但有一件更难的事做得更好，换配件时屏幕上的枪模真的会跟着变。他的结论是精致度看 Fable 5，硬机制看 DeepSeek。
@mohdcto [Claude Code]
https://x.com/mohdcto/status/2079303205654065306
用了几个月 Claude Code 之后，他回头去试 Codex 和它的新模型，然后立刻后悔。他说输出烂得离谱，屁大点的任务能磨蹭到天荒地老，而且他明明把 Claude Code 里那套一模一样的 Skills 都加载上了。他觉得这 20 美元白扔了，还顺带损了几句那些吹 ChatGPT 模型的人。
@leploutos [Claude Code]
https://x.com/leploutos/status/2079279458553569704
他在 Hermes 上跑 GPT-5.6 Sol，让它把工单派给 CLI 里的 Claude Code，然后他坚信当 Claude 知道有个竞争对手在盯着它时，产出会更好。GPT 在 review Claude 的代码时比 review 自己的狠得多，专挑小毛病，遇到平庸的实现直接打回去重做，不干净不放行。他承认这纯属直觉，没有任何证据。他的理论是让模型之间形成竞争，再在执行者和控制者之间建立真正的层级，模型就没那么偷懒了，说不定连 AI 也需要一个烦人的上司和一个想在他面前露脸的同事。
@om_patel5 [Claude Code]
https://x.com/om_patel5/status/2079038192733311426
他写了个案例：有人让 Claude Code 清理自己电脑腾空间，批准了它给出的删除方案，结果永久丢了一堆本来完全不想动的文件。他的看法是模型不是风险点，它完全按吩咐做事，是人自己点的确认。真正的问题是大规模删除既没有 dry run 也没有备份，这事有没有 agent 都一样收场惨烈。他的建议是永远别让 agent 直接删东西，让它把文件挪到一个文件夹里你自己过一遍，或者先跑 dry run，另外在给任何工具这么大权限之前先备份。那种一看到 agent 提议就条件反射点批准的习惯，迟早会变成对永久删除点了个「是」。
@iamsimpleneeraj [Claude Code]
https://x.com/iamsimpleneeraj/status/2079104200202744016
他想在 Claude Code 上领那个 100 美元的 Fable 5 促销额度，结果找不到领取按钮。弹窗让他去 settings/usage，但那个页面只有一个灰掉的开关，根本点不了，他发了截图。他在问 @AnthropicAI 这到底是 bug 还是灰度还没推到他。
@NewsPicks [Claude Code]
https://x.com/NewsPicks/status/2079155607085404253
他们出了一期视频，讲怎么把 Claude Code 接进 Obsidian，做一个能解决健忘和幻觉问题的个人 AI 第二大脑。编辑部一位在读大学生实习生俣野瑞希把这个点子推得够狠，于是他们「实用工作技巧」系列的制作人，一个零基础的四十来岁上班族，真的花了一个月去实践。最后出来的 30 分钟视频从配置一路走到实际使用，包括新手最容易卡住的那些地方。
@Cathy97S [Claude Code]
https://x.com/Cathy97S/status/2079007540948635746
她是税务会计，在琢磨 agent 到底能在自己业务里落在哪。她的判断是真正的大头，记账和核对，最终会被会计软件自己吃掉，那留给 agent 的就剩文件整理改名、邮件分类、起草回复、存折和票据数字化，全都像是小小的便利工具范畴。她的计划是在 Google Workspace 里用 GAS、Workspace Studio 以及以后的 Spark 把基础盖住，用 Claude Code 补缺口做胶水。她也承认，正是这种想太多让她的 agent 落地一直停滞，所以她干脆先把 Claude 订了，先用起来再说。
@punimaru_dev [Claude Code]
https://x.com/punimaru_dev/status/2079095728211923085
他的 AdMob 收入跑得不错，连着两个月过了 1 万日元，数字他也贴了出来。他给自己定的目标是让 AdMob 一项就能覆盖 Claude Code 的订阅费。
@charliejhills [Claude Code]
https://x.com/charliejhills/status/2079214655608873120
在 35 万粉丝的账号上自己写了两年每一条内容之后，他把那套取代自己的 11 个工具的组织架构图画了出来。Hermes 负责运营并给每个点子打分，Reddit、X 和 Instagram 负责调研，Claude 用他的语气写所有帖子和脚本，Claude Code 是设计总监，用纯 HTML 做每一张图（有一次它把整个文件夹删了）。剩下的板凳席是 GPT Image 2 做插画，HyperFrames 剪 reels 和加字幕，Higgsfield 做 B-roll，Buffer 排期，ManyChat 管评论和私信，Apify 做数据分析，Notion 存所有点子、素材和数字。他唯一留给自己的位置是最后拍板说 yes。
@GlennNieuwenh [Claude Code]
https://x.com/GlennNieuwenh/status/2079182991595544823
他给出了一套五步用 Claude Code 搭电商利润追踪器的方案，用来替掉你正在按月租的那个付费产品。一个 prompt 就能生成一个深色 dashboard，跑在假数据上，含营收、广告花费、COGS、运费、手续费、退款、净利和利润率；然后接上 Shopify Admin API 和 Meta Marketing API，回填 90 天，每小时同步，并且在信任它之前先跟 Shopify Analytics 对账。第三步加一个叫 Mark 的 AI，每天早上读数字并写下直白的批注，比如「你这个 campaign 的 ROAS 在往下掉」或者「素材 4 跑赢了账户平均，给它加预算」。第四步接 Telegram 警报，覆盖混合 ROAS 跌破盈亏平衡、某条广告烧到 3 倍目标 CPA 还没出单、以及新素材跑赢这三种情况，第五步部署到便宜的主机上让同步 7×24 跑着。他说评论区打 TRACKER 就把完整文档和五个可直接复制的 prompt 发给你。
@0xAIGOATexe [Claude Code]
https://x.com/0xAIGOATexe/status/2079340579981513149
他写了个迪拜 31 岁操盘手的案例：给一家房地产公司做了个落地页收 7000 美元，耗时 35 分钟，此前已经给 itsu 寿司开过 3000 美元的单，给 Crazy Bears 咖啡开过 1 万美元。流程是 ChatGPT 做 hero 区，Claude Code 做实现，Vercel 部署，全程就站在展厅地板上，拍了一张地毯的照片、贴了个网址而已。token 成本 32 美元，物业经理在咖啡端上来之前就看到线上 URL 打开了。他的框架是精品代理商这活儿会报价 1.8 万美元、六周交付，而这套打法跟行业无关，虽然操盘的人确实有点东西。
@aronhouyu [OpenClaw]
https://x.com/aronhouyu/status/2079128116359024668
他想起 OpenClaw 最火那阵有个哥们，让它盯 GitHub trending 项目然后每天发帖。OpenClaw 吭哧吭哧跑了十多天，群里才有人发现那些链接全是假地址，几乎一个都打不开。他觉得这事太好笑了。
@DorShinar [Claude Code]
https://x.com/DorShinar/status/2079207538596163742
他这几天一直用 GPT 5.6 Sol 代替 Opus 4.8，说实话感觉不出差别。他也承认走 Claude Code 这条路，可能 harness 并没有把模型的能力榨干。不管怎么说，他的感受就是边际收益在递减。
@Brown_Thunder76 [Claude Code]
https://x.com/Brown_Thunder76/status/2079056709285232836
一个朋友问他 Keeta 网络上持有的 KTA 怎么报税，而 Koinly 把 Keeta 标成「已屏蔽，无解」，CoinLedger 又导不进 Keeta 原生钱包，于是他用 Claude Code 把这个缺失的工具做了出来。你粘贴一个 Keeta 公开地址，它就生成 CoinLedger 能吃的 CSV，不用注册账号、不用连钱包、不用助记词，全在浏览器里跑，只跟 Keeta 节点通信。他拿一个超过 3000 笔交易的钱包测过，导进 CoinLedger 零错误。更难的其实不是导出器，而是搞清楚 Keeta 到底怎么运作：他找到八处文档、SDK 示例和真实网络行为互相矛盾的地方，包括网络手续费被算进了转出金额里，这一条能悄无声息地把税务导出算错。他把这些全写进了 KEETA-TECHNICAL-FINDINGS.md，还说这个文件可能比工具本身更有用，整个东西开源、无广告、无追踪、无分析、无服务器，并声明自己是 CoinLedger 的联盟推广者，但故意没把推广链接放进工具里。
@chesny [Claude Code]
https://x.com/chesny/status/2079330750395023521
他把 Obsidian、Karpathy 的单文件方法和 Claude Code 组合到一起，理由是大多数第二大脑就是 300 篇存了不看的文章加 80 条打了标签的笔记，一座坟场。捕获层就是一个 Obsidian vault 里的一个文件 stream.md，只追加，新想法放最上面，回顾靠往下滚，不建文件夹不打标签，因为任何超过 10 秒的动作到第四天就会被放弃。每周一次让 Claude Code 从终端读整个 vault，只给一条指令：「找出我反复绕回去却没意识到的 5 个想法」，它能拉出跨越半年的模式，这是工作记忆装不下的。检索也不靠关键词，他直接问「我三月份对 agent 定价是怎么想的」，Claude 翻完 4000 条笔记，把他自己的原话连同文件路径引出来。他还画了收益曲线：第一周 20 条笔记时毫无用处，第一个月出现第一次「等等，这个我早就解决过」，第三个月 Claude 把相隔 70 天写的两条笔记连起来，到第六个月就不再去 Google 那些自己早就答过的问题，软件成本 0 美元，配置花一个下午。
@dani_avila7 [Claude Code]
https://x.com/dani_avila7/status/2078998261814235282
他花了些时间捣鼓 Claude Code 加 DoorDash CLI，在正式全量推出之前先发布了五个 skill。doordash-order-playbooks 保存带上下文的命名订单，比如「健身后」，下单前会把购物车跟基线做 diff 再给出支付链接；doordash-spend-guard 加了确定性的单笔、日、周、月上限，带冷却期和禁用时段，把结账包起来，任何超出策略的都直接拒。doordash-allergy-shield 维护一份持久的饮食档案，结账前重新核查关键过敏原和隐藏来源；doordash-group-orders 基于持久名单构建团队订单，支持按人归属、分摊费用、付款人轮换和实时过敏检查。doordash-order-ledger 是一份只追加的审计日志，记录 agent 的每一步操作，还能出一份跟真实订单历史对账的报告。
@Abobsterina [Claude Code]
https://x.com/Abobsterina/status/2079126826916458989
他演示了一套通过 MCP 把 Claude Code 接到 Viewmax 的配置，丢进一段 GTA 6 视频，跑一个 prompt：把这段视频变成能爆的 YouTube Shorts，并给每个片段写口播稿。Claude 分析素材、挑出最强的片段，直接产出带钩子和脚本的、可以发布的短视频，全程不需要剪辑技能也不用手动裁剪。一条源视频变出几十条内容。他的观点是真正的机会不在于玩这款最受期待的游戏，而在于围绕它带来的注意力搭一台自动化内容机器。
@woodyholne [Claude Code]
https://x.com/woodyholne/status/2079268604458029076
有人声称开源模型已经能取代 Claude 订阅，他直接怼了回去。他自己是 Kimi、GLM、MiniMax 和 DeepSeek 的重度用户，全都买了完整订阅，还把它们塞进 Hermes 和 OpenClaw 这类 harness 里当顾问和帮手。但他说这些模型拿来做并排 demo 和一句 prompt 出个动画没问题，拿来押上你真正的开发工作和财务前途就不行。他觉得对方是话说太早了。
@kemu_aii [Claude Code]
https://x.com/kemu_aii/status/2079310458264391893
他点出一件大多数人没注意的事：ChatGPT 的 Codex 可以直接在 Claude Code 界面里跑起来。这样你就能让 Claude 最聪明的模型专管思考，把敲代码这种体力活丢给 Codex，全在一个窗口里完成。因为贵的那个模型额度掉得更慢，他说这明显拉长了能连续工作的时长，后面他讲了具体怎么配。
@designertom [OpenClaw]
https://x.com/designertom/status/2079252546993131984
他从一月开始跑 @openclaw，四月开始跑 @NousResearch 的 Hermes，觉得两个都不错。折腾这么久之后，他的 OpenClaw 配置依然是更好的那个。他说自己对此还挺失落，因为那波热度是真的把他对 Hermes 的期待拉起来了。
@EngMoElgaraihy [Claude Code]
https://x.com/EngMoElgaraihy/status/2079099961526857888
他推荐了一个叫 text-to-cad 的开源工具，能把 Claude Code 或 Codex 这类编程助手变成靠纯自然语言驱动的机械 CAD 设计工程师。不用在 CAD 软件、运动学分析器和导出工具之间来回跳，一个 prompt 就能产出可直接打印的 STEP、STL、DXF、GLB 和 3MF 文件，还能直接切片成 G-code，甚至把任务直接发给 Bambu Lab 这类打印机。整个东西完全本地运行，没有后端也不需要云订阅。真正打动他的 demo 是：一条完整的 7 自由度机械臂，带运动学动画和实时界面，全靠文字指令生成。
@marktechh [Claude Code]
https://x.com/marktechh/status/2079139161714684070
他用 $MARK 扫了 anthropics/anthropic-sdk-typescript，也就是 MARK 自己输出背后那个 SDK，匹配到了 anthropic-claude、llm-integration、error-handling 和 typescript-strict 这几个 skill。然后他让 Claude Code 写一个带重试逻辑和成本追踪的流式聊天函数，一把出了 333 行的 streaming-chat.ts。里面包含覆盖所有 Claude 模型的 MODEL_PRICING 表、流式的实时 chunk 处理、限流错误的指数退避，以及一个按 session 追踪输入、输出和总成本的 CostTracker 接口。他的意思是这个 ZIP 在他敲第一个字之前就已经替他做完了一天的调研。
@lazybutai [OpenClaw]
https://x.com/lazybutai/status/2079228977126822183
他回复 @thekitze 说 Hermes 对他来说就是能跑。上一次他试 OpenClaw，最后就在那儿一遍又一遍地 debug。他还提到 Hermes 在记东西这块好像挺不错。
@hyuki [Claude Code]
https://x.com/hyuki/status/2079340080100204551
同时跑着好几个相关项目，他们家需要一个能区分各个 Claude Code 实例的办法。最后流行起来的叫法是项目名加上「黑子」，也就是他们给 Claude Code 起的外号，于是有了 la-黑子、semi-黑子、girlnote-黑子这些。现在他们会说「把这条消息转给 la-黑子」。他觉得这招是真好用。
@hrabiapolski [Claude Code]
https://x.com/hrabiapolski/status/2079289803112153413
他写了篇介绍免费的 Superpowers 框架，这套东西强制 Claude 先头脑风暴、写计划、把执行拆给 sub-agent、用 TDD、每个任务都 review、发布前验证产品。反面案例是一篇文章：3 页的 prompt 先搞出一堆坏掉的 sub-agent，然后是坏掉的聊天，再是坏掉的界面，每修一次就多出一个缺陷，大概 100 次热修之后剩下的 app 就是一堆局部正确的补丁，底下压根没有架构。Superpowers 从流程层面下手，七个受控阶段、隔离的 worktree、2 到 5 分钟的小任务、两段式 review，留给模型自由发挥把自己逼进死角的口子就少了。他的观点是模型本身写代码并没有变强，只是被逼着先定义产品、逐个证明每次改动，并且不再把「跑起来了」当成「它真的能用」的证据。
@10xDinesh [Claude Code]
https://x.com/10xDinesh/status/2079100138216448226
他问 @trq212 这是不是 Windows 版 Claude Code 的 bug：他完全用不了 Fable 5。每次发消息或者试图切到 Fable，客户端就跑去检查用量额度。他贴了截图，显示自己 20x 套餐的用量还剩 28%。
@drivelinekyle [Claude Code]
https://x.com/drivelinekyle/status/2079233117886562796
他给 Mixture-of-Agents-X 发了个更新，这是 @DrivelineBB 开源的 MoA-X 包。这次发布加了一个新的中文模型架构，还有运行结束后更好的交互式报告。同时也把 Codex 加进来，作为 Claude Code 之外的另一个 aggregator 选项。
@n1tr0maverick [Claude Code]
https://x.com/n1tr0maverick/status/2079327663961800760
他把 Claude Code 原生跑在了 Windows 98 上，还录了视频当证据。他自己吐槽说能干出这事的人脑子多少有点毛病。更好玩的是，他说 Opus 自己都不相信这套环境是真的。
@affe_is_me [Claude Code]
https://x.com/affe_is_me/status/2079059901780029949
他退掉了 Claude Code 的 20x Max 订阅，换成了 Kimi K3 的顶配套餐。Codex 的 20x Max 他还留着，继续并行用。整条推没给任何理由，换本身就是他想表达的全部。
@juanca_mnz [OpenClaw]
https://x.com/juanca_mnz/status/2079197628907356474
他有个半死不活的副业项目，几乎没流量，SEO 还停留在当初 vibecoding 生成的模板货。他买了台 mini PC 放家里当服务器跑 OpenClaw，配了个每两周触发一次的 cron，接上 Search Console MCP，再用一份 progress.md 记录哪些有效、哪些失败、下一步做什么。每次运行都把这份文件喂进去，harness 自己看 Search Console 数据决定动作——追加正在上涨的关键词、补内链，然后通过一个 shell 脚本自己部署上线，脚本走 SSH 做 git pull 再跑 Node 构建。两周时间，新增用户从每月 5-10 个变成每天 10 个。他下一步想再加个管产品决策的 cron，接 PostHog 和它的 MCP，去搞明白用户为什么不回来。
@SuguruKun_ai [Claude Code]
https://x.com/SuguruKun_ai/status/2079036143363121474
他看了个 13 分钟的英文教程，讲怎么用 Claude Code 加 Fable 5 做滚动驱动的 3D 网站，全程零设计零手写代码，然后用日语把整套方法完整复述了一遍。工具栈就三件：motionsites ai 找参考设计，Higgsfield 把主视觉图转成视频（用 Seedance 2.0，指令是 copy this motion），Claude Code 加 Fable 5 负责真正的 React、TypeScript、Vite 和 Tailwind 实现。流程是抄一个参考、生成 hero 视频、让 Claude Code 把这段视频做成滚动驱动的 hero，最后用日语给 Fable 5 下指令微调字体、间距和文案。他说第三步的实现环节才是真正有含金量的地方。
@hiroho150cm [Claude Code]
https://x.com/hiroho150cm/status/2079325478914023535
截图还原做不准，他的解法是别再说「照这个布局做一遍」，而是强制先做一步测量。他的 prompt 让 Claude Code 用 Python 分析截图像素，把每个主要区块的 x、y、宽、高都写出来，直接把这些数字当 px 塞进绝对定位的 HTML，再用 headless Chrome 按参考图同样的宽度渲染（比如 1440px），对渲染结果做同样的测量，最后出一张 diff 表。然后修差距最大的那些，重复渲染加测量的循环，最终产出一张包含元素名、参考值、输出值、误差 px 的表格。他的逻辑是 Claude Code 不擅长「看」，但测量没问题。实测跑下来，导航、按钮、图片区块的误差都在 1px 以内。
@Kohaku_NFT [Claude Code]
https://x.com/Kohaku_NFT/status/2079182233726849085
他把活儿拆给不同模型，实测一小时做出了一整支 MV。Claude Code 负责分镜、作词作曲和剪辑，GPT Image 2 做世界观设计，Seedance 2.0 出视频，Suno v5.5 做音乐。他说自己的窍门是拿一份 hiphop MV 的 brief 模板，把它结构化，再改造成自己的 prompt。
@krispuckett [Claude Code]
https://x.com/krispuckett/status/2079349602449551782
他上周才发现 Claude Code 能直接驱动苹果的 Icon Composer，并且在里面做东西。他放了段视频证明确实能跑。就是条纯发现帖，没讲具体工作流。
@Aykutuces [Claude Code]
https://x.com/Aykutuces/status/2079238870999462281
他讲了怎么用一条 pipeline 替掉月薪 2 万里拉的视频剪辑师。视频先进 Whisper 出转写稿，Claude Code 读稿子挑出信息密度最高的六个片段，FFmpeg 把这几段剪成竖版、烧字幕、抽一帧当封面，然后 clip 一条条推到 TikTok、Reels 和 Shorts 的 API。一周录一次，产出六条竖版短视频，全程不用人碰，也不用买 Premiere。他的原话是：剪辑师的工资现在是一个 cron job。他说会把用到的 repo 都发在回复里。
@Axel_bitblaze69 [Claude Code]
https://x.com/Axel_bitblaze69/status/2079123106468421633
他在推一个叫 ponytail 的 Claude Code skill，专治模型写超出任务需要的代码。它让 Claude 变成屋里最懒的资深工程师，动手之前先过一遍梯子：这东西真需要存在吗、代码库里是不是已经有了、标准库能不能搞定、是不是已经有现成依赖、能不能一行解决，全否掉之后才写能跑通的最少代码。他的论点是收益会复利，因为代码少了，后面几轮要回读的东西也少。他引用 repo 自己的 benchmark，代码量少 80-94%，在所有 Claude 模型上最多便宜 75%，安装命令是 /plugin install ponytail@ponytail。
@vorty279 [Claude Code]
https://x.com/vorty279/status/2079257438801248750
他解释了一段在安卓手机上跑 Claude Code 的视频，不是网页版也不是 App，是终端里真正的 CLI。Termux 提供免 root 的 Linux 环境，proot-distro 在里面装 Ubuntu，Claude Code 就跑在里面，同一屏还开着 Ollama，本地模型也在这台手机上跑。他的卖点不是让你用拇指写代码，而是应急接入：人在外面线上挂了，打开终端 SSH 上服务器，agent 读日志直接修，笔记本都不用，断网时本地模型还能顶。他也承认局限，手机 CPU 慢、耗电、屏幕太窄看 agent 输出费劲。Termux 在 F-Droid 上，配置大概十分钟。
@onusoz [Claude Code]
https://x.com/onusoz/status/2079263963670544694
他终于做出了惦记三个月的东西：带真正控制流的 prompt 序列，以图的节点形式组织。他举的例子是一个苏格拉底式循环，先讨论问题，再要一个最优雅的生产级方案，然后问一句「这就是圣杯了吗」，根据答案分支进入一个 6-7 步顺序执行的 autoimplement prompt。他之前做过 acpx，一个基于 ACP 的通用编排器，类似 n8n，能驱动 Codex、Claude Code 或 pi，但它跑在 harness 外面，更像个 CI 编排器。他觉得自己对那些闭源、不收外部贡献、甚至连 ACP 都不支持的 harness 太迁就了，干脆把 ACP 拆掉，只为 pi 原生重写一遍，用原生 widget 替掉网页 viewer。代码在 osolmaz/pi-workflows。
@ibocodes [Claude Code]
https://x.com/ibocodes/status/2079167117698756660
他晒了自己 2026 年独立开发的全套成本，大约每月 124 美元。计算和数据库用 Cloudflare Workers 加 D1，存储用 R2 零出网费，邮件是 Resend 每月 19 美元发 5 万封，Claude Code 100 美元。他强调的是没有 Vercel 账单，也没有突然冒出来的发票。
@Mikadzyki_NFT [Claude Code]
https://x.com/Mikadzyki_NFT/status/2079114171963064348
他写了个来自阿尔伯克基的 19 岁程序员，花了几个月的晚上做出一个家庭助手，起因是他那套智能家居只是名义上智能。技术栈是 ElevenLabs 做语音、Claude Code 当大脑、Obsidian 当记忆。没有任何预设场景：Claude Code 听到指令，当场写代码，然后在家里跑起来，Obsidian 则记录习惯、作息和过往对话，让上下文能跨夜留存。后来它开始主动做事，他趴在笔记本上睡着时自动关灯，咖啡喝完了自动下单，看到他赶不及就帮他改会议时间。
@crocodila90125 [Claude Code]
https://x.com/crocodila90125/status/2079337742090301816
他指出 AI 做研究时容易只挑对自己有利的证据，并推荐了一个专门治这个毛病的 skill。它叫 Hyper Research，装进 Claude Code，会逼 AI 反过来去找能推翻自己刚给出的结论的证据。他提到整个流程一共 16 个阶段。
@Sokichi_Hoshino [Claude Code]
https://x.com/Sokichi_Hoshino/status/2079030500040323138
他说自己的工作几乎全用 Claude Code 自动化掉了，现在闲得无事可做。目前他手上跑着六个账号，X 三个、Threads 三个。所以他在考虑再翻一倍。
@fluixoo [Claude Code]
https://x.com/fluixoo/status/2079140760658547108
他对在 Claude Code 里跑 Kimi K3 的定位是：这不是要换掉最强模型，而是保留 harness、只改路由。留下的是 diff 引擎、审批流、多文件编辑、工具调用和项目上下文。他把实现、测试、样板代码和长上下文的活丢给 K3，最强的模型只留给规划和 review。他的总结是：贵的模型该拿来做决策，而不是再写一个按钮组件。
@aiedge_ [Claude Code]
https://x.com/aiedge_/status/2079330510711791753
他花了整个周末测 Kimi K3，给了个浓缩结论。3D 建模和设计类活儿它非常强，但订阅套餐下基本没法用，所以他建议直接走 API 接。他觉得 Fable 依然是真有自主性、为全自动工作而生的那种，建议的组合是 Fable 或 GPT-5.6 Sol 做编排，Kimi K3 在 Claude Code 里当 subagent 跑。整体他认为这是开放权重的一次巨大飞跃，OpenAI 和 Anthropic 已经处于守势。
@mardehaym [Claude Code]
https://x.com/mardehaym/status/2079301128609513872
他认为大多数工程组织引入 AI 时根本没有计划：一个团队用 Copilot，另一个用 ChatGPT，第三个用 Claude，没人协调，没人算成本，半年后收到一张谁也解释不清的 AI 账单。他的解法是三块基础设施：一个 LLM gateway，把所有开发者请求和 headless agent 调用都收拢到一个入口，统一管密钥、预算上限、审计日志、限流和 PII 脱敏；开发遥测，让管理者在 dashboard 上看到采用率和花销集中在哪；LLM traces，记录每次 agent 运行，事后能还原输入 diff、推理链和输出，受监管行业的审计师迟早会要这个。他强调顺序不能乱：先立实践（spec-driven development、TDD、review 纪律），再统一工具，再上基础设施，最后才把 agent 塞进流水线。他自己组织里把 Claude Code 做成了全公司范围的 plugin，带 20 多个专用命令，每个工程师装一次，还派人驻到团队里，在真实工作上把这套实践跑给大家看。
@suna_gaku [Claude Code]
https://x.com/suna_gaku/status/2079024809594495372
他分享了一个学到的技巧：别让 AI 做 review，让它做 adversarial verification。review 是找可以改进的地方，而对抗式验证是默认输出就是错的，主动去证伪那些论断，最后给出带证据的裁决而不是一堆建议。他强调必须交给一个全新上下文的 agent，而不是让写的那个模型自己给自己打分，他的配置下只要说一句「对当前草稿做对抗性验证」，就会自动起好几个 subagent，分别覆盖读者视角、论断正确性、以及作为一篇文章能不能立住，事先不用配任何 agent 或 workflow。他提到 Claude Code 内部已经在这么干，/deep-research 和 /code-review 都会跑独立的验证 agent 来降低误报，另外必须明确要求查一手资料，否则模型之间会共享同一批错误，也可以跨模型拿 Codex 或 Gemini 交叉验。他的告诫是：更烧 token 更花时间，唱反调的角色永远能挑出问题，全改就会过度设计，所以留给发布前的文章、重要设计和上线前的代码，最后接受、削弱还是驳回每条发现，仍然是人来定。
@alwayspriyesh [Claude Code]
https://x.com/alwayspriyesh/status/2079077341234602165
他给 Anthropic 提了个 bug：Claude Code 卡死之后开始反复输出 court 这个词，停不下来。这个死循环白白烧掉了他 5-10% 的额度。他说自己是付费用户，这种事不该发生。
@freeman1266 [Claude Code]
https://x.com/freeman1266/status/2079038538327400876
他说很多人不敢清 Claude Code 的对话，怕把活儿弄丢了，这是误解。/clear 只清聊天记录，后台的构建、测试和长任务照跑不误，因为它们是独立于对话的进程。清掉的历史也没真没了，/resume 能按 ID 从本地持久化存储里恢复之前的 session，项目代码、CLAUDE.md 规则、skill 和登录状态一概不动。他提醒有个坑：/reset 和 /new 只是 /clear 的别名，如果你想开一个带着当前进度的独立新 session，得用 /branch。
@0xDepressionn [Claude Code]
https://x.com/0xDepressionn/status/2079230204229083515
他拆解了怎么用生成式 pipeline 替掉花钱买的 UGC 反应视频。人工版一条 10-20 美元，等 1-2 天，还得当经纪人追着人跑，你要横屏他给你拍竖屏；AI 版一条 1-2 美元、一小时出货，用 SwapTok 生成形象和反应，录 20 秒 App 画面，在 TikTok Studio 里配热门音频剪出来，一次批量做十条。让它从苦力活变成系统的关键是 Postiz，它有专为 agent 设计的 CLI：装上 skill，把文件夹丢过去，告诉 Claude Code 把里面所有内容按每隔 8 小时排到未来一周的 TikTok 和 IG 账号上，配置只要 30 秒左右。他说每条省下的 15 美元是最无聊的部分，真正的解锁是一周能测 10 个 hook 而不是 2 个，因为贵的从来不是钱，是等人。
@24shi_web [Claude Code]
https://x.com/24shi_web/status/2079228193891033505
他用 Claude Code 生成了一个磁吸收纳盒的 3D 打印数据，用来放 Owltech 的伸缩数据线。全程没碰任何 CAD 软件。他是真的挺兴奋，做个原创实物现在居然是这么个流程。
@neil_xbt [Claude Code]
https://x.com/neil_xbt/status/2079116097081557370
他转了个人，把一台日本产的电子打字机（本质就是带内置文字处理器的键盘）花一个周末刷上 Linux，改成了 cyberdeck。它通过 SSH 连他的 Mac，现在直接跑 Claude Code、Codex 和 Hermes。没浏览器、没社交媒体、没干扰，走到哪都只有一块键盘和他的 agent。他的观点是这类又老又简单的设备特别适合干这个，而且大多数人家里都有一台在吃灰。
@0x_sakata [Claude Code]
https://x.com/0x_sakata/status/2079157984698208457
他展示了一个工具，能让 Claude 或任何 LLM 真正「看」视频，而且什么都不上传云端。它不是按固定 1fps 每隔 N 帧抽样、错过快切，而是把每次场景切换都抽出来，用本地 Whisper 转写音频、不需要 API key，把关键帧拼成 contact sheet 让模型看到的是连续序列而不是散落的静帧，还会生成一个本地 viewer.html，视频、关键帧和转写稿都在同一页。它支持 YouTube、Instagram、TikTok 链接或本地文件，一条命令就能作为 skill 装进 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 或 Gemini CLI。配置不到两分钟：pip install claude-real-video[whisper]，可选 npx skills add HUANGCHIHHUNGLeo/claude-real-video，然后对着链接跑 crv，把 crv-out 的 manifest 和帧丢给任何 LLM。场景切换检测加滑动窗口去重，意味着帧更少但理解更好，它也能当纯关键帧提取器用，完全不加载 ML 模型。
@thekuchh [Claude Code]
https://x.com/thekuchh/status/2079321145212280918
他总结了别人的一整套 AI 做应用的工作流。你先对着 Claude 把想法胡乱说一通，它转成产品文档，再转技术文档，再转成分步计划；把计划拆成 ticket，每个 ticket 交给一个独立的 Claude Code 实例。每个实例走一遍 ticket、开发、提 PR、自审、修、推送，然后你测那一个功能，再重复。他的判断是这个循环才是能上线的应用和一碰就散的 demo 之间的分水岭，而这只是他引用的那套 9 步流程里的第 4 步。
@LotusDecoder [Claude Code]
https://x.com/LotusDecoder/status/2079019385008935140
他回复说自己给 Codex 和 Claude Code 装了高德 MCP 和一个高铁 CLI API，再加上 CDP、computer use 和 mobile use，让 agent 能去搜小红书、美团、大众点评和抖音。现在他基本上把所有行程规划都丢给 AI 了。他举的例子是找一家附近能看到森林的咖啡馆，他特别提到 AI 会真的去翻商家的环境实拍图，确认到底能不能看见森林。
@MakadiaHarsh [Claude Code]
https://x.com/MakadiaHarsh/status/2079121035534672133
他讲了自己怎么把 MVP 从常规的四个月（想点子、画线框、招人、改、上线）压到 3-6 周。第一步是用大白话把想法丢给 Claude，拿回一份完整 PRD，含流程、功能、边界情况和技术架构。第二步用 v0 出真实的组件布局，这样写代码之前就能先做视觉迭代。第三步用 Cursor 或 Claude Code，把 PRD 加 UI 参考一起喂进去，前后端一起建。他说的秘诀是烂 spec 干掉了 90% 的项目，所以先把 spec 定死。
@shinshin86 [Claude Code]
https://x.com/shinshin86/status/2079041927589281796
他给自己的 CLI 工具 comfy-agent 加了六个能在 Google Colab 上用的新生成式 AI 套件，这个工具的作用是让 Claude Code 和 Codex 驱动 ComfyUI。新增的是 BiRefNet 做抠图去背景、Stable Audio 3 做音频生成、LTX-2.3 和 Wan 2.2 S2V 做视频、SeedVR2 做修复和超分、HiDream-O1 做图像生成。目标用户是想让 agent 通过 ComfyUI 自动化图像、视频和音频生成的人。
@julie_bush [Claude Code]
https://x.com/julie_bush/status/2079058704343896255
她回复说自己的使用场景是起诉 Anthropic，因为对方把她的 Claude Code 权限封了。整条推就这一句。冷面幽默，一行结束。
@mindmoon_108 [Claude Code]
https://x.com/mindmoon_108/status/2079179215333994743
他从一家半导体公司内部反馈，管理层正在大力推内部自建 AI agent 和 agentic AI。在外面，Claude 和 Codex 一键就能造东西；在公司里完全不是这么回事。他们能把内部模型接到 Claude Code 和 Hermes 上，但文档生成还是会失败，可用的工具链也很不成熟。最大的瓶颈是内部数据：需要的表散落各处、必须拼起来，AI 根本找不到，于是工程师只能人肉去查数据到底在哪，光这一步就要耗很久。他反过来的解读是，AI 还有大片地方没覆盖到，工程师依然非常需要。
@z_zabaglione [Claude Code]
https://x.com/z_zabaglione/status/2078996182312116467
他参加过很多次黑客松，但这是第一次以生成式 AI 为主题，速度差别肉眼可见。以前的黑客松是两天、每天早九到晚十，疫情前还得通宵；这次真正的开发时间不到三小时，所有人还都做出了能跑的东西。他记得以前的活动里，总有队友在头脑风暴阶段贡献一点，然后在开发期人间蒸发，只会时不时问一句「做完了没」，最后在终评时神气活现地出现。他现在的看法是：有了 Codex 和 Claude Code，那个自言自语、把实现全丢给 AI 的人，说不定才是更好的队友。
@connect24h [Claude Code]
https://x.com/connect24h/status/2079041596016980380
他转了 Recruit 的一份分享，讲他们给某个部门所有工程师配 Claude Code 和 Codex 一整年的结果，并断言只把实现环节提速的组织已经有麻烦了。他们的 SEO 工作从提案到实现缩到半天，三个月上线 63 个举措，但实现越便宜，等决策、等 review、等运营就越成为瓶颈，八个人就有 56 条沟通路径，堵住是必然的。他自己也一样：agent 加得越多，他的时间越多花在验收标准和交接设计上，而不是生成代码。他给下个 sprint 的要求是把决策等待时间和 KTLO 跟实现时间一起量化、把层级压平、扩大一个人能从需求一路管到运营的跨度。他提到这帖有 410 个 Hatena 书签，并说只发 AI 不改组织的时代结束了。
@AIkenkyuFM [Claude Code]
https://x.com/AIkenkyuFM/status/2079340579352387848
他认为会计师事务所不该每次都重敲一长串 prompt，而该把 Claude Code 定制成事务所专属工具，用 Agent Skills 做成快捷命令。他点名了两个每家会计事务所都该注册的 skill：/format-check，把客户发来的乱七八糟 CSV 瞬间整成本所的科目表映射格式；/weekly-summary，从一周的 Slack 讨论和文件更新记录自动生成进度报告。他的意思是一行命令立刻启动一件例行工作，特别适合把流程标准化。
@peer_rich [Claude Code]
https://x.com/peer_rich/status/2079190044955328609
年初他预测到 2026 年底自己就不再手写代码，现在已经到 80% 了。他说剩下的 20% 更像是习惯，而不是必需。他用 AI 的方式已经从自动补全变成了派活：他描述想要什么，Claude Code 或 Devin 去实现，他来 review。他的结论是两年后最值钱的工程师，是那些能把系统想清楚、能快速抓出坏输出、知道 AI 什么时候在自信地胡说的人。
@bggg_ai [Claude Code]
https://x.com/bggg_ai/status/2079107884110250066
他在自己的产品 ngsFlow 里把 Canvas Agent 跑通了，关键是让网站把自身的业务能力暴露成 agent 能理解和调用的产品协议。他放出了让 Codex 审计代码库并设计这套改造的完整 prompt：agent 只做旁路编排层，不替换现有流程、数据库、API 和任务系统；能力统一收进一个 Capability Catalog，避免页面、CLI 和 MCP 各写一份工具定义；agent 先读当前页面和项目状态，再产出声明式执行计划；每个写操作都要支持 dry-run、变更预览、一次确认、原子提交、版本冲突检测和撤销；支付、删除、覆盖、发布和本地命令这类动作单独走审批和预算上限；长任务用持久化的 Run/Job 状态，而不是一个超长 HTTP 请求；成功与否由确定性条件判定，而不是看模型自己怎么说；统一 trace 记录 run、turn、tool、审批、耗时、结果、失败原因和脱敏后的敏感数据；session、权限和上下文按用户、项目、页面隔离。prompt 还要求先做只读审计，然后给出现状架构、目标架构、分阶段计划、要新增或改动的模块、风险与兼容性，以及可验证的验收标准，并且不许大规模重写。协议一旦立住，前端就是可替换的：网页侧边栏 agent，或者本地 Codex 和 Claude Code 走 CLI 和 MCP。
@theSethian [Claude Code]
https://x.com/theSethian/status/2079115791673282767
他复盘了 AI Samson 做 AI 网红的流程，目标是每条片子里脸、声音和身材都保持一致，号称 20 分钟内搭完。起手是先给 Claude 一个人设，一个爱玩爱冒险的旅行博主，金发、雀斑、鼻中隔环，这些细节直接变成视觉规则；02:31 处一张正面肖像被扩成含正面、侧面、四分之三和全身的角色设定图，能在六张图之间复用不走样。Seedance 2.0 让静图动起来，保存好的音色维持声音一致，07:54 处 Kling 3.0 Motion Control 用一段驱动视频把他自己的表演迁移到角色身上，同时不露自己的脸和性别。长期跑的真正问题是漂移：脸稳住了，但眼神会散、台词的表情不对、停顿位置怪、不同 campaign 之间头部动作也在变。解法是把决策存到 prompt 之外，avatar_id 锚定身份，voice_id 保住声音，character/bible.md 记录视线、表情、节奏、停顿和头部动作，每次 campaign 都让 Claude 对照这些规则检查，人工批准 JSON 之后才烧 credit，同时 MakeUGC 管演员、声音和渲染，Claude Code 准备本地文件，一个 Node.js 脚本在批准后把两边接起来。
@satgeze [Claude Code]
https://x.com/satgeze/status/2079000132687888820
他用自己的应用 Spock 对 Qwen3.8-Max-Preview 做了首轮测试，Spock 的作用是把模型代理并路由进 VSCodium 里的 Claude Code harness。他把 Mode 设成 Auto，effort 开到 Ultracode - xhigh + workflows，要求用 three.js 或更好的库在单个 HTML 文件里做一个极度精细的交互式 3D 太阳系，行星、卫星和小行星带都要超写实，并明确允许它调用 workflow 和 agent。它一次成型跑出了整个模拟，他的评价是相当出色。
@_vmlops [Claude Code]
https://x.com/_vmlops/status/2079190286484537631
他做了个专为 Claude Code 服务的 AI 桌面伴侣。它靠电池供电，一直连着 Claude Code，在一块小桌面屏上实时显示用量，扫一眼就知道还剩多少额度、什么时候重置，不用再开浏览器。下一个计划中的功能是实时显示 AI 活动状态。他更大的想法是做成一个统一面板，追踪所有在后台跑的 AI agent，不只是 Claude Code。
🗣 用户心声
用户心声
稳定性现在是最大的抱怨来源，而且喊得最凶的是掏钱的用户，不是白嫖党。@InfiniteReign08 直接怼新功能发布，甩出一串更基础的问题：每天崩、一小时就把 Max 额度烧光、正常对话也被审查、真正重要的东西反而记不住——她的逻辑很简单，地基是这样的，上面盖多漂亮的东西都得塌。@alwayspriyesh 眼睁睁看着客户端卡住，循环重复一个词，白白吃掉他 5% 到 10% 的用量额度。@farzyness 说最近干什么都慢得离谱，他觉得很怪，模型不是应该越来越高效吗。
计费和权益的 bug 今天集中爆发，范围大得不寻常。@urjr1 之前被告知 Max 订阅者 7 月 20 号之后还能继续用 Fable 5，结果 7 月 20 号当天就被要求买用量 credits，他的观察很到位：公告先到了 Claude Code，却没到计费系统。@185shingeki 用的是 Max 20x，用量大概 15% 就收到同样的付费提示，他发现 /logout 再 /login 就好了。@10xDinesh 在 Windows 上压根用不了 Fable 5，每次都卡在无限的 checking for usage credits 状态，而他 20x 套餐还剩 28% 额度。@iamsimpleneeraj 去找那个 100 美元 Fable 5 促销 credit 的领取按钮，结果只找到一个灰掉点不动的开关。
token 消耗现在被当成产品缺陷看，而不是理所当然的成本。@Axel_bitblaze69 的观点是 Claude Code 写的代码远超任务需要，安安静静就把 token 烧掉了，而且代码少这件事是有复利的——下一次 session 要读回去的东西也少。@andruyeung 第一次在 100 美元套餐上撞到限额，公开求优化经验。@crocodila90125 的对比更狠：同样大约每月 200 美元，ChatGPT Pro 用起来基本感觉不到上限，Claude 却是被封顶的。@affe_is_me 比抱怨走得更远，直接把 20x Max 退了，换成 Kimi K3 顶配套餐，同时保留 Codex 20x Max——他另外还提到 Fable 5 自动降级太频繁，一半时间根本用不上，而 Fable 5 本来是他继续续费的唯一理由。
有一个具体、而且明显可修的上下文缺口，被一位研究者点出来了。@johnmyleswhite 指出 Claude Code 和 Codex 都没有确保模型真的能看到 prompt 和动作的时间戳，结果就是模型判断不出来：用户这条消息其实是在回应某个更早的世界状态，那个状态发生在它自己最近几次改动之前。他说这事儿真挺让人震惊的。这也是少见的、读起来像正经 bug report 而不是个人偏好的抱怨。
关于输出质量的抱怨也变得足够具体，可以直接拿来改。@bkingfilm 说同样一个需求，Codex 做出来的界面漂亮得多，Claude Code 的 UI 像上世纪 90 年代的软件，所以他现在改成先在 Codex 起项目，再挪过来做优化。@x_sanjin 的痛点是啰嗦：答案总要等一大段铺垫之后才出来，所以那个强制先给结论的 skill 才能冲到接近一百万浏览。@vburojevic 给出了今天最锋利的横向对比——Hermes 装上四个月，一次都没崩过；而 OpenClaw 他基本每天或每周都得修一次，尤其是每次更新之后。@AmericanDebunk 试了 Claude 和 SuperGrok，两个都没能带他把 OpenClaw 在本地跑起来。@pcshipp 贴的那笔账最扎心：App 收入 16 美元，工具月账单 90 美元。
稳定性现在是最大的抱怨来源，而且喊得最凶的是掏钱的用户，不是白嫖党。@InfiniteReign08 直接怼新功能发布，甩出一串更基础的问题：每天崩、一小时就把 Max 额度烧光、正常对话也被审查、真正重要的东西反而记不住——她的逻辑很简单，地基是这样的，上面盖多漂亮的东西都得塌。@alwayspriyesh 眼睁睁看着客户端卡住，循环重复一个词，白白吃掉他 5% 到 10% 的用量额度。@farzyness 说最近干什么都慢得离谱，他觉得很怪，模型不是应该越来越高效吗。
计费和权益的 bug 今天集中爆发，范围大得不寻常。@urjr1 之前被告知 Max 订阅者 7 月 20 号之后还能继续用 Fable 5，结果 7 月 20 号当天就被要求买用量 credits，他的观察很到位：公告先到了 Claude Code，却没到计费系统。@185shingeki 用的是 Max 20x，用量大概 15% 就收到同样的付费提示，他发现 /logout 再 /login 就好了。@10xDinesh 在 Windows 上压根用不了 Fable 5，每次都卡在无限的 checking for usage credits 状态，而他 20x 套餐还剩 28% 额度。@iamsimpleneeraj 去找那个 100 美元 Fable 5 促销 credit 的领取按钮，结果只找到一个灰掉点不动的开关。
token 消耗现在被当成产品缺陷看，而不是理所当然的成本。@Axel_bitblaze69 的观点是 Claude Code 写的代码远超任务需要，安安静静就把 token 烧掉了，而且代码少这件事是有复利的——下一次 session 要读回去的东西也少。@andruyeung 第一次在 100 美元套餐上撞到限额，公开求优化经验。@crocodila90125 的对比更狠：同样大约每月 200 美元，ChatGPT Pro 用起来基本感觉不到上限，Claude 却是被封顶的。@affe_is_me 比抱怨走得更远，直接把 20x Max 退了，换成 Kimi K3 顶配套餐，同时保留 Codex 20x Max——他另外还提到 Fable 5 自动降级太频繁，一半时间根本用不上，而 Fable 5 本来是他继续续费的唯一理由。
有一个具体、而且明显可修的上下文缺口，被一位研究者点出来了。@johnmyleswhite 指出 Claude Code 和 Codex 都没有确保模型真的能看到 prompt 和动作的时间戳，结果就是模型判断不出来：用户这条消息其实是在回应某个更早的世界状态，那个状态发生在它自己最近几次改动之前。他说这事儿真挺让人震惊的。这也是少见的、读起来像正经 bug report 而不是个人偏好的抱怨。
关于输出质量的抱怨也变得足够具体，可以直接拿来改。@bkingfilm 说同样一个需求，Codex 做出来的界面漂亮得多，Claude Code 的 UI 像上世纪 90 年代的软件，所以他现在改成先在 Codex 起项目，再挪过来做优化。@x_sanjin 的痛点是啰嗦：答案总要等一大段铺垫之后才出来，所以那个强制先给结论的 skill 才能冲到接近一百万浏览。@vburojevic 给出了今天最锋利的横向对比——Hermes 装上四个月，一次都没崩过；而 OpenClaw 他基本每天或每周都得修一次，尤其是每次更新之后。@AmericanDebunk 试了 Claude 和 SuperGrok，两个都没能带他把 OpenClaw 在本地跑起来。@pcshipp 贴的那笔账最扎心：App 收入 16 美元，工具月账单 90 美元。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Codex——被提到最多的搭档工具，没有之一。它同时扮演对手、第二意见、更便宜的执行者，甚至在某个案例里作为对抗性审查者跑在 Claude Code 的工作流内部。
OpenClaw——搞常驻个人 agent 的默认答案，但在稳定性上越来越常被拿去跟 Hermes 对比，而且是被比下去的那个。
Hermes——这一轮被提及最多的替代 agent 运行时，反复被形容成「就是能用」的那个。
Cursor——在混搭工具栈里，依然是大家参照的 IDE 标准。
MCP——这里几乎所有非编程工作流的连接组织，从高德、Search Console 到 Coolify、Postiz、Viewmax、Apify 和 ComfyUI。
Kimi / Kimi K3——大家路由任务的首选目的地：实现、测试、样板代码、大上下文活儿都丢给它，贵的模型只留给规划和评审。
Obsidian——整个第二大脑浪潮底下的存储层，选它的理由很明确：磁盘上的纯 Markdown 能扛过任何厂商的路线图变动。
CLAUDE.md——现在与其说是配置文件，不如说是操作手册。有人开始发布编号的写作规则，还把 AGENTS.md 导入进来。
Grok / Grok Build——已经开源，正在多 CLI 组合里作为第四个 agent 出现。
Fable 5——大家专门掏钱就为了用到的模型，同时也是计费和降级抱怨最集中的那个。
DeepSeek、GLM、Qwen——开源权重那一档，被大量用来做演示和横向对比测试，但用它们的人明确表示不会把关乎饭碗的活儿交给它们。
Whisper——今天多数视频、字幕和切片流水线背后那个闷声干活的主力。
n8n——把 agent 跑在 VPS 而不是笔记本上的人，调度器基本都选它。
Codex——被提到最多的搭档工具，没有之一。它同时扮演对手、第二意见、更便宜的执行者，甚至在某个案例里作为对抗性审查者跑在 Claude Code 的工作流内部。
OpenClaw——搞常驻个人 agent 的默认答案，但在稳定性上越来越常被拿去跟 Hermes 对比，而且是被比下去的那个。
Hermes——这一轮被提及最多的替代 agent 运行时，反复被形容成「就是能用」的那个。
Cursor——在混搭工具栈里，依然是大家参照的 IDE 标准。
MCP——这里几乎所有非编程工作流的连接组织，从高德、Search Console 到 Coolify、Postiz、Viewmax、Apify 和 ComfyUI。
Kimi / Kimi K3——大家路由任务的首选目的地：实现、测试、样板代码、大上下文活儿都丢给它，贵的模型只留给规划和评审。
Obsidian——整个第二大脑浪潮底下的存储层，选它的理由很明确：磁盘上的纯 Markdown 能扛过任何厂商的路线图变动。
CLAUDE.md——现在与其说是配置文件，不如说是操作手册。有人开始发布编号的写作规则，还把 AGENTS.md 导入进来。
Grok / Grok Build——已经开源，正在多 CLI 组合里作为第四个 agent 出现。
Fable 5——大家专门掏钱就为了用到的模型，同时也是计费和降级抱怨最集中的那个。
DeepSeek、GLM、Qwen——开源权重那一档，被大量用来做演示和横向对比测试，但用它们的人明确表示不会把关乎饭碗的活儿交给它们。
Whisper——今天多数视频、字幕和切片流水线背后那个闷声干活的主力。
n8n——把 agent 跑在 VPS 而不是笔记本上的人，调度器基本都选它。
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