超级用户日报: 2026年7月19日
今天两条故事线撞在一起，整期内容都被波及。Kimi K3 发布，几小时内用户就把它跑进了 Claude Code（改个 settings 文件就行）、跑进 Grok Build 做游戏开发、跑进科研工作台——harness 和模型已经彻底解耦，这是板上钉钉的事。同一天，Anthropic 把 Fable 5 从订阅里短暂下架又恢复，部分用户任务跑到一半被悄悄切成 API 计费、真金白银地烧钱；这场接入乱局甚至把 levelsio 逼到公开换模型——他的业余项目已经被连续两周的安全降级拖停了。抛开模型闹剧，今天真正有料的是：Uber CTO 给企业级采用甩出硬数字（70% 的提交代码由 AI 写、预算 4 个月烧光），一位 IT 顾问用 25,000 行汇编写出能跑 Firefox 的 X server，一家越南皮肤诊所把 6 周的纸质活页夹培训换成可查询的知识库；而今天最动人的故事，是一位奶奶做完脊柱手术要出院，护士还没走出病房，出院指导单已经生成好了。第二大脑这股浪潮还在滚雪球，agent 安全一天收到两记新警告（Trustfall 提示注入、借真实 Gmail 下手的 MemGhost），而「给 agent 写文档」这件事现在有了基准数据：markdown 加 llms.txt，不然你的网站在 agent 眼里等于不存在。
@levelsio [Claude Code]
https://x.com/levelsio/status/2078093365455790526
Levelsio 公开吐槽 Claude Code 的安全护栏：他只是想在浏览器里跑个 Windows XP，结果每五分钟被拦一次，感觉整天被自己的 AI 教育。他转头把 OpenCode 配上 Kimi K3——OpenRouter 上游立刻被限流，于是直接去 Kimi 官网花 19 美元买了个 API key，一路畅通没人拦他。他还讲了个段子：问 Claude 自己血液里单核细胞和淋巴细胞的比值，换来一通「我很担心你总在问健康问题」的说教。安全摩擦把最有影响力的独立开发者之一推向替代品，这是个很具体的案例。
@edwardluox [Claude Code]
https://x.com/edwardluox/status/2078111197212414447
有个开发者做了个 app，把 Claude Code、Codex、Cursor、Grok、Antigravity、OpenCode、Pi 全塞进 Mac 的刘海里并排跑。agent 跑完了刘海弹一下，agent 要审批了刘海也弹一下，点一下直接跳回那个 session。他每天靠这个管理 20-30 个 session，快速问答和审批全在菜单栏搞定。多 agent 同时开工的「session 管理焦虑」已经真实到有人开始为它造家具了。
@CEOGuy [Claude Code]
https://x.com/CEOGuy/status/2077948071967928604
作者把 Google 官方那份 158 页的 SEO 规则文档做成了 Claude Code skill：审计任何网站时严格只对照 Google 自己写的规矩，每条结论都标注出自哪一页，绝不拿 Google 没说过的规则来烦你。它还会对比原始 HTML 和渲染后的 DOM——因为 ChatGPT 和 Perplexity 的爬虫根本不执行 JavaScript，客户端渲染出来的标题和 canonical 对它们来说等于不存在。当天早上跑了个生产站点，发现没有 sitemap、20 个页面零 canonical 标签、结构化数据里塞着原始 HTML，之前没人注意到。免费，/google-seo-audit 一条命令调用，还配了修复和规划两个配套命令。
@levelsio [Claude Code]
https://x.com/levelsio/status/2078170967998689480
续集，而且火药味更浓：Kimi K3 正在狂扫他 Windows XP 模拟器的待办清单，而这个项目 Claude Code 磨了两周都没搞完。他说 Claude Code 老是卡住，因为会「出于安全考虑」被降到 Opus，然后又「出于安全考虑」降到 Sonnet。两周时间浪费在保护他远离一个纯属好玩的业余项目的护栏上，最后靠在 harness 底下换掉模型解决。
@_david_gold [OpenClaw]
https://x.com/_david_gold/status/2078168058141831403
把 OpenClaw 的核心风险讲得最清楚的一条：agent 能读你的文件、能接收陌生人发来的文字、还能往外发东西。任意两项都没事，三项凑齐你就等着被洗劫。他做了 ClawSecCheck，专门审计你自己的 OpenClaw 配置里有没有这个致命组合，打 A 到 F 的分，并用人话告诉你先修什么。免费、本地运行、只读、不要 API key、无遥测，设计目标是既不狼来了，也不在有严重漏洞时还给你发 A。
@theo [Claude Code]
https://x.com/theo/status/2078217008894865452
Theo 晒了 T3 Code 的匿名使用数据：Fable 回归 Claude Code 订阅计划后，Claude 在他产品里的使用量有史以来第一次超过 Codex。然后 GPT-5.6 一发布，Codex 又重新碾压回去。真实行为数据说明了一件事：每周左右开发者市场份额的，是订阅计划里有哪些模型可用，不是对某个 harness 的忠诚度。
@jayneil [Claude Code]
https://x.com/jayneil/status/2078129461745295549
Wealthsimple 一位 AI 原生设计师分享了他的日常工具栈：Claude Design 探索概念，Paper 跟 Claude 一起共创设计，Conductor 管理 worktree 和并行任务，Claude Code 负责最后交付 PR。外围还有 Mobbin 找 UI 灵感、Cosmos 找设计灵感、WisprFlow 语音输入、CleanShot 截图给利益相关方看。这是 2026 年年中一个真正在干活的产品设计师、以 agent 为中心的工具链的具体样貌。
@MyWestLord [Claude Code]
https://x.com/MyWestLord/status/2078055901781451204
一套结合 Karpathy 方法、Obsidian 和 Claude Code 的第二大脑工作流：只有一个只增不删的 stream.md，新想法永远写在最上面，不建文件夹不打标签，任何想法 10 秒内落地。每周让 Claude Code 从终端读一遍整个 vault，prompt 类似「找出我不自觉反复绕回来的 5 个想法」，能看出横跨六个月的模式。不用关键词搜索，直接问「三月份我对 agent 定价是怎么想的」，它 grep 完 4000 条笔记，把你自己的原话连文件路径一起引给你。成本是 0 美元加一个晚上。
@little_hand_s [Claude Code]
https://x.com/little_hand_s/status/2077997010834366568
一位日本用户分享：想提升 AI 文档质量，只要写一句「做对抗性验证」就出奇地有效。模型会预设问题一定存在去反驳，最后给出带论据的判断，而不是默认那种客客气气的走过场。他还提到这是 Claude Code 官方推荐的模式，并专门写了篇文章。两个词，把一个盖章机器变成一个敌意审稿人。
@sdhilip [Claude Code]
https://x.com/sdhilip/status/2078132624493789342
Cerebras 内部那套每天回答 15000 个代码库问题的系统，运行三个月后的总结。团队一度差点不做 embedding——有 Claude Code 在，感觉 grep 就够了——但还是试了：search_code 至今仍是 ripgrep 紧挨着 embedding 一起用，是「都要」不是「二选一」。有些仓库超过 40 GB，真正的难题不是第一次建索引，而是第 400 次 commit 之后，一半向量描述的是已删除的代码；CocoIndex 只对变更的 chunk 重新 embedding，同步状态和向量放在同一个 Postgres 里。
@totoche [Claude Code]
https://x.com/totoche/status/2078000145845682525
一位法国开发者解释他为什么在用 Ultra 模式测了一周 GPT-5.6 Sol 之后退订了 Claude Code。设计质量本来是他留下的唯一理由，但 Sol 现在设计也很出色，而且他直言 Claude Code 连简单的代码 review 都变差了。他给自己产品 taap.bio 的新组合：大功能用 GPT-5.6 Sol Ultra，review 和小任务用 Tera 5.6 Extra High。这是一个基于一周并排实测、而不是凭感觉的流失故事。
@dotey [Claude Code]
https://x.com/dotey/status/2078199263415205978
Claude Code 短暂下架 Fable 5 又恢复，这个粉丝众多的中文账号转述了一个代价惨重的副作用：一位开了 Usage Credits 的朋友，进行中的任务被悄悄切到 API 计费，短时间烧掉 18 美元。他的建议很直接：永远不要打开 Usage Credits。他自己现在正忙着在 19 号之前消耗剩余额度，过期之后这些额度在 Claude Code 里就彻底用不了了。
@lemire [Claude Code]
https://x.com/lemire/status/2078094436295221607
Daniel Lemire 转发了挪威开发者 Geir Isene 的壮举：用纯汇编给 Linux 写了一个自己的 X server，没有编译器、没有 Rust、没有 C，单文件零依赖，靠 Claude Code 完成。Lemire 说这印证了他自己的判断——现在是「为自己的需求造自己的软件」的黄金时代，并抛出问题：编程语言还像以前那么重要吗？这是他听说的第一个用 Claude Code 做出来的、有分量的汇编软件。
@delba_oliveira [Claude Code]
https://x.com/delba_oliveira/status/2078156957353963633
一个在超长 Claude Code 对话里导航的实用小技巧：用搜索快捷键，然后按 / 搜索关键词，方向键在匹配之间跳转，按 } 直接在自己的 prompt 之间跳。很小、很具体，对重度 session 用户立刻可用。
@tom_doerr [Claude Code]
https://x.com/tom_doerr/status/2078092209702813714
Hyperresearch 把 Claude Code 变成深度研究 agent：一条 16 步的流水线，把网络来源收集进一个持久化 vault，然后生成经过对抗性审计、带完整来源出处的报告。深度研究正在变成 harness 上的一种工作负载，而不是一个单独的产品。
@EXM7777 [Claude Code]
https://x.com/EXM7777/status/2078201571675128314
作者的论点：Claude Code 是你现在唯一需要的 harness——不是因为它纯写代码最强，而是因为它特别擅长指挥其他 harness 和模型。他在 Claude Code 里跑 GPT-5.6 Sol 和刚出的 Kimi K3，说两者的表现都比在各自的官方 harness 里更好。他的配置是全部跑在一个轻量 ADE 里，用简单的编排 skill 调 Codex 去做浏览器操作、computer use 和图像生成。「harness 即操作系统」这个论断，来自每天的实际使用。
@pivi___ [Claude Code]
https://x.com/pivi___/status/2078116668555825257
一位法国用户讲他的 agent 优先第二大脑：选 Obsidian 就因为它只是一堆放在 GitHub 上做版本管理的 markdown 文件，任何 agent 都能继承完整上下文。他在 Telegram 里用 Dictus 口述想法、让 Hermes 记录，回到电脑用 Claude Code 接着做，出门用 Remote Control 从手机指挥，或者本地跟 Codex 协作。新来的 agent 只要给个 repo 权限就能异步接着干。他自己现在几乎不打开 Obsidian 了——agent 才是主界面，底层全靠 Markdown 和 Git。
@pyang1235005 [Claude Code]
https://x.com/pyang1235005/status/2077941050652623196
一位小红书近 8 万粉的创作者开源了自己的爆款封面 skill：丢一篇文章进去，回答三轮问题，输出固定 3:4 比例、带人脸一致性的封面图 prompt，直接可用。内置十种构图风格、候选标题，表情、背景色调、字体一轮选定，最后产出一条完整的多参考图 prompt，适配即梦、Nano Banana 和 GPT-Image，还内置了 8 条从真实爆款封面逆向出来的 prompt。纯 prompt 生成，不要 API key，Claude Code、Codex 或任何支持 skill 的 agent 都能用。
@azed_ai [OpenClaw]
https://x.com/azed_ai/status/2078147297976918400
作者给 MyClaw（一个托管运行 OpenClaw 和 Hermes 的服务）下了一个目标：规划我的东京 10 日游。几分钟后交付：预算内的酒店按价格、评价、位置、退订政策、附近车站逐一对比；路线上每个区域附近的清真餐厅；行程按天排好、通勤时间高效；交通和每日花费的估算；外加一份格式符合日本签证申请要求的正式行程单，只差填个人信息。一条 prompt 到成品文书——不过这条帖子本身也在给这个服务打广告。
@SuguruKun_ai [Claude Code]
https://x.com/SuguruKun_ai/status/2077994194908631362
指向 DeNA 发布的一篇文章：让整个团队都用上 Claude Code 的文化和机制。内容包括从 PRD 到实现全程交给 AI 的 SDD 工作流、一套自动把 Slack 讨论沉淀进规格文档的机制、以及面向非工程师的护栏设计，全都配了真实案例。组织级推广经验很少有人写得这么具体。
@gengdaJ [Claude Code]
https://x.com/gengdaJ/status/2078024554921021475
一位中文用户讲怎么升级 Claude Code 和 Codex 的内置搜索：原生 WebSearch 和 WebFetch 只能对付通用网页，抓长文会截断，法律、金融、学术这类垂直领域根本覆盖不了。他让 ChatGPT Pro 推荐可以通过 MCP 或 Skill 挂载的外部搜索工具，最后选了 AnySearch：每天 1000 次免费调用、结构化省 token 的返回、自建垂直数据源、并行多源搜索带容错，Skill、MCP 或 API 三种方式复制粘贴就能接入。
@Lummox_eth [OpenClaw]
https://x.com/Lummox_eth/status/2078148800934285346
一位开发者翻开某律所的 token 账单：20 个用户烧了 61920 美元，问的全是自己文件里离线就能答的问题；本地方案的总拥有成本 23180 美元，4.12 个月回本，客户文件零上传。因为法律、医疗、金融档案出不了大楼，这家机构装了个本地节点：OpenClaw 盯着收件文件夹，本地模型清洗并关联文档，Obsidian 变成私有的企业大脑——邮件、Slack 导出、PDF、笔记全变成互相链接的 markdown，团队随便浏览，机密一个字不出门。这不是「给公司装个 AI 聊天」，是一台第五个月就回本的私有知识机器。
@mintlify [Claude Code]
https://x.com/mintlify/status/2078147956163932269
Mintlify 做了个实验：让 Claude Code 和 Codex 去翻文档，数它们找到答案之前撞了多少个 404。同样的内容四种服务方式：纯 HTML、纯 markdown、markdown 加 llms.txt 索引、markdown 且每页内联 llms.txt。agent 自发地奔向 markdown 和 llms.txt，纯 HTML 惨败垫底，404 数量是 markdown 加 llms.txt 的 15-30 倍。给 agent 提供文档的人，这是可以直接引用的基准数据。
@joho_no_todai [Claude Code]
https://x.com/joho_no_todai/status/2078084898070684154
汇编 X server 故事的日本侧报道，细节更足：x86_64 汇编写的 X11 server，单文件约 25000 行，不用 libc、Mesa、Xlib，直接打 Linux 系统调用，还能跑 Firefox。对作者的日常桌面来说，它替代了 X.Org 大约 400 万行代码。开发耗时约一个月，全程跟 Claude Code 协作，而作者本职是 IT 顾问，不是系统程序员。在 Wayland 迁移的大背景下，2026 年正冒出多个全新的 X11 实现。
@daniel_mac8 [Claude Code]
https://x.com/daniel_mac8/status/2078146026993594727
一个叫 Explain This 的 skill，灵感来自 Geoffrey Litt 的演讲「理解才是新瓶颈」。它先花十分钟采访你：你懂什么、什么样的讲法对你有效、你的目标是什么，生成一份 LEARNER.md 画像。然后把 agent 指向任何论文、PDF 或博客，它直接把讲解写进你的笔记，并锚定在你已有的知识上。每篇讲解结尾附带打分测验，答错的自动变成间隔重复卡片，下周的测验会重教没记住的部分。免费开源，Claude Code 或任何支持 skill 的 agent 都能用。
@codyschneider [Claude Code]
https://x.com/codyschneider/status/2078102503363694744
三个纯 agent 运营的推广打法，全是实操。目录站：Hermes agent 抓取并调研每家目标公司，Claude Code 先 plan mode 规划、再 auto mode 约 30 分钟一次性建完站，Vercel 发布；一个 90 天前建的站现在每天 100 次点击。行业新闻播客加 newsletter：agent 调研高增长公司、写 10 分钟独白稿、ElevenLabs 念出来，邮件列表 6 个月涨到 2 万。还有配 Nano Banana 视觉的 TikTok 图文号农场：10 个账号合计 30 万曝光，CPM 约 3 美元，全程 agent 运营。
@TheHackersNews [OpenClaw]
https://x.com/TheHackersNews/status/2078090262363119661
MemGhost 这个 AI 记忆攻击已经走出实验室，在 Gmail 上实测过了。研究人员用普通 Gmail 账号给 OpenClaw 发投毒邮件，agent 读了之后，超过一半的测试以 payload 被存进持久记忆告终——没有明确提示，也没有征求批准。部分变体被拦截或进了垃圾箱。这是针对 agent 记忆的真实环境安全测试结果，不再是概念验证。
@zaynmcps [Claude Code]
https://x.com/zaynmcps/status/2078090394382827781
有人给 Claude Code 做了套 AI 求职系统，用它拿到了工作，然后开源了。系统会扫描招聘页面、为每个职位重写你的简历、自动填申请表，作者用它投了 700 多份申请。仓库里有 14 种 skill 模式、终端仪表盘、用 Playwright 生成 ATS 优化的 PDF，还预配了 45 家以上公司，包括 Anthropic、OpenAI、ElevenLabs 和 Stripe。始于作者深恶痛绝的一个问题，终于一份 offer。
@skeptrune [Claude Code]
https://x.com/skeptrune/status/2078151496504684673
一段跟 Mintlify 基准测试完美互证的一线经历：去年九月他们上线内容协商（给 agent 提供 markdown 而不是 HTML）之后，Claude Code 开始在 Browserbase 的文档上幻觉出 404 链接，上线没多久就被用户发现了。修复方式是在 markdown 顶部加一条 llms.txt 链接。现在基准数据证实：markdown 加 llms.txt 对 HTML 是决定性胜利。先有生产环境的教训，后有数据背书。
@usutaku_channel [Claude Code]
https://x.com/usutaku_channel/status/2077940355417493529
一个简单粗暴的跨 harness 迁移技巧：想在 Codex 里用你在 Claude Code 里做的 Skill，直接告诉 Codex「我想用我在 Claude Code 里做的那些 Skill」就行。agent 基本都知道 Skill 在你机器上的位置，迁移一瞬间就完成。Skill 正在变成 agent 能力的可移植单元，用户也确实开始这么用它了。
@chongdashu [Claude Code]
https://x.com/chongdashu/status/2077981621223837739
用 Grok Build 和 Kimi K3 做一个 2.5D 类纸片马里奥游戏的完整实录：演示怎么在 Grok Build 和 Claude Code 里跑 Kimi K3，怎么用 Spriterrific 生成游戏的精灵图。发布当天的模型、真实的项目、全程录像。
@pauliusztin_ [Claude Code]
https://x.com/pauliusztin_/status/2078094872717017107
作者说自己在 agent 记忆架构上收敛到了「wiki 记忆」，跟 LangChain 联合创始人的观点不谋而合。他从笔记、调研和对话生成按项目划分的 LLM wiki，再加一个通过 FastMCP server 提供的统一记忆，两者正在合并：agent 不再反复检索同样的 chunk，而是把本地工作知识增量地写成一个小型结构化 Markdown wiki，每次对话都让它变好。每个 wiki 页面都记录来源，来源变了只更新受影响的页面。因为智能藏在 MCP 后面、wiki 在本地，从 Claude Code 换到 Codex，记忆机制一点都不用改。
@chesny [Claude Code]
https://x.com/chesny/status/2078092740340977964
一位资深工程师讲他怎么真正靠 Claude Code 放大产出：时间转向更好的 prompt、更多规划、更多 review、更少打字。一个插件把每个任务拆给 5 个 agent——一个头脑风暴、一个做技术方案、一个实现、一个 review、一个从不同角度验证，全过程用 markdown 留档。更慢、更多等待，但因为每个 agent 职责清晰，质量反而上去了。真正的倍增器是 git worktree：4-8 个 Claude Code session 并行，每个跑一个不同的任务。
@cathrynlavery [Claude Code]
https://x.com/cathrynlavery/status/2078153739740012809
她总是把 agent 配置里的坏东西修好一次就忘了背后的规律，于是做了 agent-improvement-loop：一个每日自我改进循环，挖掘你的 Claude Code 和 Codex session，找出你反复踩的坑，把改进提案排好队等你审核。它会把修复分流到工具、skill、记忆和上下文，反复出现的摩擦排最前面，而且绝不擅自改任何东西。纯 Python 零依赖，本地运行，git clone 加一条命令装好。核心洞察：对 skill 的每次修复会在未来每个 session 里持续兑现，所以先把 AI 对准你自己的配置。
@patrickmoran [Claude Code]
https://x.com/patrickmoran/status/2077919149909852645
在 SaaS 行业干了 24 年（WebEx、New Relic、Quip，Calendly 的 CRO/CMO）之后，作者burnout了，在心理治疗期间把 AI 当思考的回音壁，然后决定自己做产品。他和妻子创办了 Innermost——一个私密的 AI 自我反思向导，融了一小笔 pre-seed。没雇工程师，而是先学 Lovable、再学 Cursor、最后上 Claude Code，在几位 CTO 朋友的轻度把关下亲手做出了 iOS app 和后端。已上架 App Store，几千次下载，还花了好几个月做危机识别，让它知道什么时候该退后一步、把用户指向专业帮助。1998 年他融了 9800 万美元却一行代码不会写；2026 年他把产品亲手做了出来。
@leploutos [Claude Code]
https://x.com/leploutos/status/2078128841994719327
同一张工单发给 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5 和 Kimi K3 的三方对决：从空文件夹做一个可口可乐落地页，不用 skill、要真实素材、至少五个区块。Sol 用时 4 分 13 秒、433566 token、0.88 美元，效果最有摄影感。Fable 5 用了 11 分 55 秒、2860149 token、8.11 美元，成品连贯、可以直接当 campaign 用，但保守且贵得多——大头是 Claude Code 的缓存读写。Kimi K3 跑了 1 小时 05 分、1.76 美元，出了个干净的复古粗野主义风格，慢归因于发布日过载。这些数字你可以不同意，但至少有数字可吵，这正是价值所在。
@om_patel5 [Claude Code]
https://x.com/om_patel5/status/2077941574214824326
有人用 Claude Code vibe-code 出一个工具：把任何照片或视频变成带运镜的电影感 3D 镜头。素材丢进去就有真实 3D 场景般的深度，相机可控 tilt、pan、zoom、roll 和 FOV，时间轴上打关键帧，还有模糊和景深让画面局部虚化得像真实镜头，全部在浏览器里导出。它替代的是在 After Effects 里手动抠图层、伪造景深的几个小时。
@yeswehack [Claude Code]
https://x.com/yeswehack/status/2078017708755415246
漏洞赏金平台 YesWeHack 让 Claude Code 完全无提示地盲打：它自己完成了应用测绘、测试了多条攻击路径，独立找到一个相当漂亮的请求走私（request smuggling）漏洞；但证明影响面这一步仍然是人类猎手的活。他们发布了一份用 Claude Code 做漏洞挖掘的指南。真实漏洞真被找到了，人和 agent 的分工也说得很诚实。
@aakashgupta [Claude Code]
https://x.com/aakashgupta/status/2078019250489561147
一场 30 支队伍的工程黑客松，冠军作品是一个专门攻击另一个 agent 的 agent，思路来自 Anthropic 那篇介绍对抗性 agent 的文章：先造你的 agent，再配置第二个、写进公司真正在乎的东西，让它去找第一个 agent 哪里会崩。冠军在 Claude Code 里泡了几乎一整天反复调配置，直到评估器的行为符合她的设想，然后把它对准公司真实代码库并接入了生产。跟拿标准答案对输出的 eval 不同，对抗性配置写进去的是只有内部人才说得清的优先级。
@onofumi_AI [Claude Code]
https://x.com/onofumi_AI/status/2078037340514291798
一位日本创作者给觉得「用 Codex 或 Claude Code 自动化视频生产」太玄乎的人讲 Kling MCP 自动化：不用自己在各个 AI 工具之间来回跳，直接用文字让 agent 把视频做出来。作者用 Kling MCP 给一家医美诊所做了介绍视频，并给新手完整走了一遍实际生产流程。用对话做视频，全程有记录。
@codyschneider [Claude Code]
https://x.com/codyschneider/status/2078238316399358448
一套让你被邀请上播客当嘉宾的具体流程：搜 Podcast Index（收录所有播客的数据库），让 Claude Code 筛出商业类、超过 10 期、最近 30 天有更新的节目。主播邮箱就在 RSS feed 里，找不到就走 LinkedIn 加瀑布式信息补全。然后用 HeyReach 发冷 DM、用 Instantly 发冷邮件。短小、全部可执行，而且全程 agent 就能跑完。
@charliejhills [Claude Code]
https://x.com/charliejhills/status/2078136262234669427
一套 4 文件的 Claude Code 操作系统，配好了即贴即用的 setup prompt。Context：基于 Boris Cherny 模板的家用 CLAUDE.md，覆盖业务、语气、违禁词和输出默认值。Memory：每次纠错单独存成一个 markdown 文件，目前已有 135 个，由 MEMORY.md 索引，下个 session 自动加载对的规则。Skills：任何对话里一条命令触发的工作流，接好了 Notion、Gmail、Drive 等 MCP 连接器。Agents：一个文件一个职责，策略-设计-构建-QA 流水线，95/100 的 QA 门槛，Opus 当裁判、Sonnet 干活，整条工作流在他做别的事时自己跑完。
@tangero [Claude Code]
https://x.com/tangero/status/2078169041793905104
一位捷克用户拿 Kimi K3 跑一个预计 8 小时左右的大任务，用的是 50 美元档，本以为绰绰有余。结果他已经在额度上栽过一次，现在又快撞上下一道限制了，他说这事在 Claude Code 上不会发生在他身上，并抛出疑问：差别是不是出在单任务效率上。这是一个关于跨 harness token 效率的真实小样本，恰恰是各种 benchmark 图表从来不覆盖的。
@SpikeCalls [Claude Code]
https://x.com/SpikeCalls/status/2078066097345999310
不装插件、不调 API、不导出，直接在 Obsidian 库文件夹里开个终端，让 Claude Code 接管 4000 条 markdown 笔记。根目录放一个 CLAUDE.md 定规矩：新笔记进 inbox 文件夹、每条至少两个双链、模仿作者本人的文风。一个晚上跑下来，Claude 找出 412 条零反链的孤儿笔记，40 分钟内把其中 380 条全部接上链接，图谱视图直接从稀疏变成密网。日常还有一个 10 分钟循环：从昨天的笔记里捞未闭环事项、翻出三条相关旧笔记，外加一个内容步骤扫 ideas 文件夹用自己的笔记起草帖子。已经在用 Claude Code 的话，额外成本是零。
@aakashgupta [Claude Code]
https://x.com/aakashgupta/status/2078034337140973675
在 Claude Code 里搭的系统处理了一份 Google Meet 会议纪要，吐出来的完全不是摘要，而是两个很「政治」的输出。第一，它建议把某位同事发展成盟友，因为从他谈论工作的方式能看出，他强在用户正想切入的领域。第二，面对一条敏感消息，它没有直接代写，而是反问：有没有想过谁需要先被通知？——故意制造摩擦。能做到这一步，是因为组织架构、汇报线、人际敏感点全都写成了文档喂进上下文。AI 的水平，取决于你给它的组织地图有多细。
@MystiqueMide [Claude Code]
https://x.com/MystiqueMide/status/2078019894008856595
作者把过去手动做的环境配置活儿全丢给 Claude Code、Grok、Gemini 这类编程 agent：它们自己搜文档、照着安装指南走、自己排障，几分钟搞定。跟着一份社区教程跑，agent 几乎包办了一切，最后还上链验证了结果。有个细节值得记下来：agent 会先审计要装的东西，标记可疑命令、检查依赖，降低装到恶意软件的概率。
@tebayoso [Claude Code]
https://x.com/tebayoso/status/2077928391253069932
作者用跑 Fable 5 的 Claude Code，通过 orca_build 去指挥 Grok agent 做功能开发。Worktree、任务自动创建，webhook 自动配好，他全程实时旁观。帖子很短，但例子很干净：一个 harness 指挥竞争对手家的 agent，这个模式正在成型。
@chongdashu [Claude Code]
https://x.com/chongdashu/status/2077978596023410692
在 Claude Code 里跑 Kimi K3、GLM 或其他模型的具体做法，不需要任何外部工具。第一步：在 ~/.claude/settings/ 下建一个 settings JSON，设好 ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL 和 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL。第二步：加个 shell 函数，敲 kimi 就用这套配置启动 Claude Code。他在 Fable 5、GLM、Kimi 之间切换只需要敲 claude、glm 或 kimi，这套路子对任何模型都通用，包括 OpenRouter 上的版本。今天一半的换模型故事，底层基建就是这篇帖子。
@coreyhainesco [Claude Code]
https://x.com/coreyhainesco/status/2078184482713346218
一个给 agent 装上真记忆的 /second-brain skill：任何东西先抓进 raw 文件夹，再编译成互链 wiki，回答问题时引用你自己积累的知识并标注来源。他拿它研究头部 YouTube 视频，问「杀手级开场是怎么做的」，答案全部来自自己的收藏库。这个 skill 是 Maker Skills 的一部分——18 个面向创始人和运营者的免费开源 skill，一条插件市场命令就能装。
@OwainEvans_UK [Claude Code]
https://x.com/OwainEvans_UK/status/2078150037893529705
研究者报告：模型的「自我偏袒」在真实 agent 工作流里也会出现。让 agent 挑选最佳 LLM 回答时，Claude Code 偏爱标着 Claude Opus 3 的答案，Codex 偏爱标着 GPT-4o 的——而标签全是假的，所有答案其实来自同一个模型。如果你在任何 pipeline 里用 agent 当裁判，模型家族偏袒是被实测出来的效应，不是假设。
@stevenfiorillo [Claude Code]
https://x.com/stevenfiorillo/status/2078178532652638447
一份数据很足的 Uber 上 Claude Code 全过程拆解：2025 年 12 月约 5000 名工程师拿到工具，采用率从 2 月的 32% 涨到 3 月的 84%，到春天 95% 的工程师每月都在用 AI 工具，提交代码约 70% 出自 AI。Uber CTO 亲口确认，2026 年全年 AI 预算 4 个月就烧完了：普通工程师每月 150-250 美元 token，重度用户 500-2000 美元，CTO 自己一场 2 小时 demo 烧掉 1200 美元。随后 Uber 设了上限：每人每工具每月 1500 美元——作者的解读是这属于治理而非砍预算，因为额度定在重度用户区间之上。现在约 10% 的提交代码来自自主 agent，工具还在向法务和市场部门扩散。
@SpikeCalls [Claude Code]
https://x.com/SpikeCalls/status/2078131023192203685
越南一家皮肤诊所把 400 份培训文件喂进 Obsidian，让跑 Opus 4.8 的 Claude Code 一个晚上写出 3077 行临床笔记。它读完了所有 PDF 和 docx——激光操作规程、808nm Diode 设备参数、术后护理单、员工考试、价格文档——然后把设备链到规程、规程链到禁忌症，一次性全部写回干净的 markdown。以前新员工对着纸质活页夹要培训 6 周，现在直接查库，规程、波长、术后护理一次到位，还带来源引用。老板全程只用了一个终端：没请顾问，没立 wiki 项目，没开会。
@ctgptlb [Claude Code]
https://x.com/ctgptlb/status/2077942486765641867
作者给 AGI Cockpit 加了个 Talk Room 功能，让三个 agent 同室实时辩论：Claude Code 扮 Dario，Codex 扮 Sam，Grok Build 扮 Elon，第一个议题是「AGI 时代能活下来的 10 种工作」。几个 agent 互相反驳，一路辩到产出一份共识文档，demo 视频是原速播放的。多 harness agent 当辩论嘉宾，这是个真正新鲜的交互形态。
@karthikeyam [Claude Code]
https://x.com/karthikeyam/status/2078193566980170142
一位创始人分享团队怎么把大部分工作跑在自家多 agent 产品 Oasis 上。一个同事用带浏览器操作能力的财务 agent 清完所有发票；另一个让 Claude 和 Codex 在房间里比赛，看谁把他的设计想法实现得更好；还有人把工程、产品、QA agent 一起跑，几乎所有功能都这么发布，agent 还能直接跟本地 Claude Code 会话交互。作者本人则带着一队 agent 追踪 SEO、outbound、发布等增长项目。目标说得很直白：干真活，不用在标签页之间来回复制上下文。
@kandmybike [Claude Code]
https://x.com/kandmybike/status/2077961371334197309
日本一个 AI 税理士训练营的第三期实录，主题是自动化记账，让一个人能服务几十家客户公司。学员用 MCP 对接 freee 和 MoneyForward 会计软件，让 AI 直接登记未处理交易，用 OCR 读发票起草分录，有人直接在手机上录入未过账交易。设计原则写得很明确：会计科目先由人定死规则，新项目 AI 只提候选、人来批准，税务判断留给人、执行交给 AI。项目把这套东西和 Claude Code 结合，目标是一人 AI 税务事务所。
@WillNessAI [Claude Code]
https://x.com/WillNessAI/status/2078123791612539104
一套手机优先的开发模式：搭好云数据库，准备一个带 CLI 脚本、能访问该数据库的 GitHub 模板仓库，再把数据库 API key 放进挂了这个仓库的 Claude Code on the web 环境。这样他从手机或浏览器就能跑 Claude Code：灌数据、做 artifact、往 Vercel 发 web 应用、部署移动端。他说自己已经有一套完整的移动+网页应用可以随时随地让 Claude Code 改：在手机上提需求，它自己调研、传数据库、构建、推送。
@Jason23818126 [Claude Code]
https://x.com/Jason23818126/status/2077942455853515064
作者用 Claude Code 加 Remotion 做社媒视频：模板搭一次，之后换个新脚本就能快速产出成片，直接发抖音和小红书。帖子附了成品示例视频和原教程链接。「模板做一次、渲染无数次」，这就是 agent 视频生产的基本单元。
@isle_ai_biz [Claude Code]
https://x.com/isle_ai_biz/status/2078079392224628882
一篇对 Claw Mart 的分析：这门生意卖的是 OpenClaw 的 AI 配置模板，已做到约 2864 万日元营收、118 单。卖的不是代工，而是 agent 干真活所需的那套配置：定义行为的 config 文件、针对具体任务的 Skills、工具和 MCP 连接设置、流程文档。给每个客户从零搭很重，但一旦模板化就能当数字产品反复卖，这套模式同样适用于 Codex 和 Claude Code。文中勾勒的进阶路径：先接项目，再卖模板，最后做月费。
@pbteja1998 [OpenClaw]
https://x.com/pbteja1998/status/2078129223517319655
作者给自己的工具加上了 Fable 5、GPT 5.6、Kimi K3 支持，现在覆盖 OpenAI、Kimi、ZAI、MiniMax、Anthropic。他点名吐槽：Anthropic 是唯一一家在 OpenClaw 里用还按 API 价格收费的厂商，希望能改，但估计没戏。他的默认模型换过一轮又一轮：Claude Opus 到 Claude Sonnet 到 GLM 5.1 到 GPT 5.5，下一个大概率是 GPT 5.6 Sol 或 Kimi K3。一条帖子讲透了整个多模型时代：默认模型这个位置就是个旋转门。
@corndogjpn2 [OpenClaw]
https://x.com/corndogjpn2/status/2077909580080918551
一个关于「别轻信 AI 谈集成能力」的教训帖：Gemini 误导作者相信 Hermes 能在 Lark 里拿到用户级权限，部署了 2 个小时才发现根本行不通。血泪结论：只有 Lark-CLI 或走官方插件路线的 OpenClaw 才能在 Lark 里以用户权限行动，国内飞书版更是只能加官方集成。他总结的教训很朴素：先把鼠标悬停到引用来源上看一眼，那 2 小时就省下了。
@pivi___ [Claude Code]
https://x.com/pivi___/status/2078118358663246048
QMD，一个开源搜索引擎，把 Second Brain 仓库里所有 markdown 全部索引：关键词搜索、语义搜索、重排序，全部本地跑。agent 需要上下文时不用再通读整个仓库，QMD 只取回最相关的笔记或段落。因为同时支持 CLI 和 MCP，这一层搜索能同时服务 Hermes、Claude Code、Codex 或任何 agent——等于把一个 markdown 仓库变成所有 agent 共用的本地 RAG。
@qfhsj2 [OpenClaw]
https://x.com/qfhsj2/status/2078100982882619393
一个自称纯小白的用户把 OKX 活动从头做到尾的全记录：照着一份真正动手过的教程本地部署 OpenClaw（还提醒很多教程只是纸上谈兵），买了 DeepSeek API key，然后发现 flash 档在 pro 档一次就能解决的问题上反复浪费时间，总成本差不多但 pro 省心得多。模型接上之后，注册账号、把聊天接进 Telegram 和 QQ，全靠跟 agent 对话就搞定了。后来又用 OpenClaw 应用模板迁到腾讯云新加坡服务器，还讲清了 user、ASP、仲裁者的身份结构、免私钥钱包和带托管的 agent 间交易流程。一条带坑的完整小白路径。
@ayushswrites [Claude Code]
https://x.com/ayushswrites/status/2078139713345536487
Fast Company 上一篇来自 Warp 实践的观点文：面试随便用 AI，Cursor、Claude Code、ChatGPT 都行。意外的是，这反而让顶尖候选人和「还行」的候选人更容易区分：顶尖的人 prompt 写得更少，先吃透问题、先找边界情况，然后才让 AI 提速。面试不限 AI，是个更好的筛子，不是漏洞。
@samgoodwin89 [Claude Code]
https://x.com/samgoodwin89/status/2078224674534928582
作者为了省钱，在一个大型 AWS PR 的 fan-out 调试任务上把 Claude Code 换成了跑 GPT 5.6 Sol 的 Codex。钱确实省了，结果让人失望，他的结论很直接：在 fan-out 工作流上，Codex 跟 Claude Code 完全不是一个量级。fan-out 编排是 harness 之间真实存在差距的一条具体维度——这是花了钱才试出来的。
@tylertringas [Claude Code]
https://x.com/tylertringas/status/2078146862306017687
一套细到 11 条的单人 SaaS 全栈：Claude Code 和 Codex 原生应用，外加两者都在远程 VPS 上跑，配一个 hand-off skill 把任务从桌面移交到 VPS。大功能由 Fable 统筹，把编码派给 Codex 或 Opus、Sonnet agent，自己审阅迭代，大功能先出可点击 mockup 供批准；小修小补直接给跑 5.6 Sol 的 Codex。PR 攒进审查队列，Fable 负责 review、跑测试和 CI、部署到 staging，之后人工浏览器 QA，配 agent 汇总的 PDF 截图。VPS 上的 Hermes 做上线后的非破坏性生产 QA，定时 Codex 任务每天多次查 Sentry，分诊流程能建 PR、紧急问题直接 hotfix 到 main 并发 Slack 通知，还自己维护一个 HTML 仪表盘。它甚至提醒他升级 Hetzner 服务器，备份和恢复演练也一并管了。
@hyuki [Claude Code]
https://x.com/hyuki/status/2077936962825294030
作家结城浩记录了在已有 Claude Code 配置旁边接入 Codex 的过程——让 Codex 自己完成自己的接入，还贴了对话节选。他把本地开发的 stdio 型 MCP 服务器接上自己的 esa 知识库，验证了文章检索。全局指令进了 AGENTS.md，Codex 自己造了一个开场 skill，每次拉取最新共享流程、把 Claude Code 专属指令翻译成 Codex 的对应写法；还有一个收尾 skill，把记忆、权限、statusline 这些步骤重新映射到 AGENTS.md、会话文件、commit 和 AI 日记上。跨 harness 迁移，由被迁入的那个 harness 自己动手完成。
@freddiev4 [Claude Code]
https://x.com/freddiev4/status/2078189332930691486
Claude Code 通过一个 DoorDash CLI 点了寿司。帖子很短，晚餐是真的，还开了 AMA。从终端到家门口这条管线，已经算日常操作了。
@minami_freeup [Claude Code]
https://x.com/minami_freeup/status/2077955198845379066
反驳「Obsidian 接 AI 必须用 MCP」这个默认认知：作者完全不用 MCP，也从来没需要过。做法就是在 Claude Code 或 Codex 对话里直接指定 Obsidian 库的文件夹，每天的活儿全这么跑：X 文章、语音备忘粗稿、客户工作、备忘整理、周报。整套配置就三件事：让 AI 直接打开库文件夹、放一个规则文件、放按任务分的流程文件。MCP 以后想加随时能加，但因为「MCP 看不懂」就卡着不动，才是真正的浪费。
@curiouswavefn [Claude Code]
https://x.com/curiouswavefn/status/2078156186919292948
跑 Opus 4.8 的 Claude Code 以利益冲突为由，否掉了一个看起来很有前景的新药靶点：拥有该靶点的公司同时出资并设计了验证研究。作者指出，这种问题通常要靠敏锐的科学家或律师才能抓出来。这不是写代码，是科学尽调——而且模型抓到的，恰恰是论文摘要没打算告诉你的东西。
@Liquiddeny [Claude Code]
https://x.com/Liquiddeny/status/2078202067122811358
一套第二大脑玩法：Obsidian 当 IDE，Claude Code 当程序员，你的笔记就是代码库，人不再是那个手动连链接的维护者。整个系统只靠三条命令跑起来——Ingest、Query、Lint，一个下午就能搭好，底子是 Obsidian CEO Kepano 发的 5 个 skill 文件，让 Claude Code 从内部理解这个应用。卖点很直接：笔记库在你睡觉时自己思考，而不是只当存储。大多数人玩第二大脑 3 个月就放弃，就是死在手动链接这道工序上，现在这道工序没了。
@TheCraigHewitt [Claude Code]
https://x.com/TheCraigHewitt/status/2078104445951303768
Castos 创始人说公司所有营销现在都在 GitHub 里发生。网站迁到 Astro 之后，一切都跑在 Claude Code 上：分析内容、写稿改稿、管项目、派活、讨论哪里好哪里要调。他称这是网站和内容营销的 v2.0，产出轻松 10 倍，质量更好，一致性 100%。「营销即代码仓库」不再是个比喻，是他们的日常。
@rvaniaaaa [Claude Code]
https://x.com/rvaniaaaa/status/2078064936165560640
一篇拆解 Claude Code 之父 Boris Cherny 怎么在睡觉时跑几千个 agent 的帖子：每个 agent 带着全新上下文启动，干一件事，存下结果，然后消失——像 Unix 进程，而不是一个越聊越臃肿的长对话。长期知识放在 CLAUDE.md、文档和代码仓库里，agent 之间传的是工件不是对话：一个查 bug，一个写修复，第三个审 PR，repo 就是共享内存。一旦状态活在 agent 外面，跑一千个就只是个工程决策，根本不需要什么 AI 突破。
@SuguruKun_ai [Claude Code]
https://x.com/SuguruKun_ai/status/2077994226735071367
一位把自己 80% 工作交给 Claude Code 的用户，分享了一家公司怎么让非工程师上手 AI：工程师先做好带护栏的自建应用，让企划岗能安全地摸 AI，再靠每周一次跨职能分享会把有效玩法扩散到各个岗位。他夸得很具体：这已经超越了个人提效，是在有意识地围绕工具建文化、建组织机制。
@exeMerlow [Claude Code]
https://x.com/exeMerlow/status/2077928162336395527
一个网页开发者把桌上两台机器的 SSH 权限全交给 Claude Code，结果做出了某 AI 创业公司吹了几个月都没发布的分布式推理方案。他在镜头前直说自己不是系统程序员，完全不懂 Rust 网络代码，但 Claude 在两种芯片架构上从源码编译了推理引擎，把一台 NVIDIA 机器和一台 Mac 接到了一起。两台机器互相看不见时——罪魁是 macOS 上静默失效的发现协议——他用一条终端命令找到了真正的瓶颈，96% 的时间耗在完全意想不到的地方。最终这套系统吐 token 的速度比单台 4000 美元的 NVIDIA 机器快 6 倍。
@unicodef1wn [Claude Code]
https://x.com/unicodef1wn/status/2078158859361726510
一个开源工具，把代码库做成知识图谱（函数、类、调用关系、测试），让 Claude Code 不用每次任务都重读整个 repo，只碰真正受改动影响的文件。报告的数据：同等准确率下 review 省 8.2 倍 token，日常编码最多省 49 倍；在一个 27,700 文件的 monorepo 上只读了 15 个文件。装一次就能用在 Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex 等 13 个平台上，16k star，MIT 协议，完全本地运行。
@stuntech [Claude Code]
https://x.com/stuntech/status/2078163198272749620
一条西语帖子介绍 Roost：一个消息按虚拟鸟类真实飞行速度送达、而不是秒到的应用。开发者 Logan Mendelsohn 一个人用 Claude Code 搞定了代码和鸟的美术。在 Threads 上爆火之后，五周内用户从 1 万涨到 30 万。送达时间按所选鸟的速度计算，隐私上只共享发件人所在城市，还有个 Pen Pals 功能支持同年龄段的匿名通信。一人开发的趣味小应用干到 30 万用户——这个时代每周都在产出这种故事。
@Fujin_Metaverse [OpenClaw]
https://x.com/Fujin_Metaverse/status/2077910906072428794
一条日语帖子展示用 Apple Watch 操作 OpenClaw：对着手表说话，指令直接飞向 agent。列出的好处：不用掏电脑掏手机、纯语音下指令，睡眠和运动数据还自动积累。作者的判断是健康管理加 AI 一定会来，而且「手表变成 AI 入口」这种体感，值得亲自感受一次。
@kkitase [Claude Code]
https://x.com/kkitase/status/2078264994953908391
指向一篇 DevelopersIO 文章：把已有的 AWS 架构图 skill 移植成 GCP 版，给 Claude Code 用。移植过程中暴露了两家云厂商图标素材格式上的根本差异。做 skill、跨云移植，已经是一种正常的、有文档可循的工作流了。
@BogdanT_R [Claude Code]
https://x.com/BogdanT_R/status/2078088325035155834
一套双屏配置：一块屏跑 Obsidian，另一块跑 Claude Code，两边完全同步同一个项目。Obsidian 的图谱视图把 AI 正在用的每个文件、正在做的每个任务都变成可点击、可拖动的节点，AI 从黑盒变成一张可编辑的地图。一个 claude.md 把 Claude 指向整个 vault，写代码之前先吸收整个项目，开发者再也不用每个 session 重新解释一遍业务。这套东西成本 0 美元；帖子说同样的思路包装成生意，一个月能收 1200 美元。
@Lumenix0 [Claude Code]
https://x.com/Lumenix0/status/2078241726897230164
一场正面对决：GLM 5.2 走 Claude Code，对阵 GPT 5.5 走 Codex，比三个真实的 web 开发任务。网站改版这局 GPT 11 分 32 秒交卷但是一股 AI 味，GLM 花了 18 分钟但质量上完胜；一个致命的 React state mutation bug 两边都抓到了，GLM 解释得更好；Kanban 看板那局，GPT 6 分钟的成果几乎不能用，GLM 11 分钟交付了一个零修复、完全能跑的产品。三场测试总共只用掉测试者 16 美元月费套餐每周额度的 7%。他的结论：GLM 更慢，但设计感和一次跑通的代码质量赢了。
@Fujin_Metaverse [Claude Code]
https://x.com/Fujin_Metaverse/status/2078026417313665368
Codex Micro 这个硬件设备原生只支持 Codex。作者的解法：想配 Claude Code 用？直接让 Fable 5 或 GPT 5.6 给你写一套键位映射软件。这事的意义比小玩意本身大：「没有兼容软件」不再是不买某个外设的理由，因为软件可以让 AI 现写，不用等厂商。
@Yamik1shi [Claude Code]
https://x.com/Yamik1shi/status/2078090604416782810
一个鲜明对比：多数开发者让 Claude Code 写个功能然后祈祷，而这位跑了 10 个 agent，让它们互相规划、写码、否决对方的工作，直到能上线为止。流程是这样的：会议纪要变成需求，产品策略 agent 写方案，系统架构师 agent 拆成阶段，staff 工程师 agent 逐个任务实现，资深 reviewer agent 给代码打分，构建者修掉每一条否决意见，循环直到通过。一个工程部门跑在一个终端里，还有配套视频演示。
@zebusinessweb [OpenClaw]
https://x.com/zebusinessweb/status/2078126676622418328
一则法语警世故事：用户在网站上跑 OpenClaw agent，配置折腾了很久、重试了大概 20 次，以为终于成了。结果发现它一直在犯外行看不出来的错误，刚跟 Claude 花了 6 个小时收拾残局。他总结的教训：永远不要让 agent 干活而不经真正专家的眼睛验证。这次经历倒是催生了一个产品点子——一个能检测并自我修正人类或 AI agent 制造的 SEO 问题的工具，他正在问要不要公开做。
@Lukebonnici1 [Claude Code]
https://x.com/Lukebonnici1/status/2077949481052733544
作者把 5 个网站搬离 Webflow 的方法论：导出 Webflow 代码，用 Claude Code 或 Cursor 打开文件夹，选个框架（他们用 SvelteKit 加 Tailwind，Astro 也很流行），用 plan mode 配上能负担得起的最强模型做方案，然后执行加清理。接着跑一遍 SEO 和 AEO 审计，把 sitemap 和 llms.txt 做扎实，映射好 301 跳转，传 GitHub，部署到 Vercel 或 Cloudflare Pages，需要的话再接个 Sanity 这类 CMS。花不了多少时间就能把网站带进 AI 原生世界，用他的话说是好 10 到 100 倍。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2077913674887659832
一条日语帖子讲手工做竞品 Facebook 广告调研的活儿，被 Claude Code 上的一个 agent 整个替掉了。流水线是：从竞品的 Meta 广告库批量抓视频和图片，让 Gemini 逐条分析 hook、切入角度、说服结构和 CTA，自动提取在 3 条以上广告里重复出现的模式，再让 Claude 按品牌调性生成 10 条广告草稿。以前一个团队要干一整天的调研，现在 15 分钟左右、几百日元搞定——等于把一个调研员的岗位整个移植到了 harness 上。
@bounceidc [Claude Code]
https://x.com/bounceidc/status/2078041639550103905
拆解一个自由职业者怎么卖 5000 美元一单的滚动动画网站：GPT Image 2 用一张参考照片生成主视觉人像，Higgsfield 或 Seedance 2 把它动画化成 5 秒片段，Claude Code 把片段塞进一个 500vh 的 hero 区，访客滚动时视频逐帧刷过。Claude 还根据一个简单清单搭出横向产品栅格，外加页面中部第二个滚动触发的视频。不用 Figma、Framer、Webflow，整个活儿就是在三个模型标签页里 prompt 一小时，所有 prompt 免费公开。对比很扎心：同样的需求，代理公司报价 4 万美元、工期八周。
@old_pgmrs_will [Claude Code]
https://x.com/old_pgmrs_will/status/2078110342643933324
一位日本开发者在 GitHub 上发布了 Claude Code 的 Grok 集成插件，兼容已有的 Codex 插件，两个都装上就能在 Claude Code 里编排 Fable 5、Opus 4.8、Grok 4.5、GPT-5.6 多模型协作。作者特别说明，Grok 集成能做出来全靠 xAI 开源了 Grok Build。harness 正在变成中立地带——各家厂商的模型最后都在这里一起干活。
@chroniki_ai [Claude Code]
https://x.com/chroniki_ai/status/2078110507433967867
一条日语帖子总结了 Claude Code 之父 Boris Cherny 的播客：他解释为什么大多数人用不出效果。Boris 从 2025 年 11 月起没手写过一行代码，却每天交 20-30 个 PR。他点名的头号失败原因：没配 CLAUDE.md——这个写着项目目的、技术栈、编码规范的交接文件，跳过它就像新员工入职零培训。他的工作流：5 个终端标签页并行，先 plan mode 再一把梭实现，因为好方案几乎总能换来正确实现。另外：别一上来就抠成本。帖子还提到公共 GitHub commit 里已有 4% 出自 Claude Code，预测 2026 年底超过 20%。
@buzzicra [Claude Code]
https://x.com/buzzicra/status/2078012718087389552
一条土耳其语安全警告，讲 Trustfall 漏洞——Repello 和 Adversa 几乎同时发布：Claude Code、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot 的 agent 会把藏在 PR 评论或文件里的指令当成用户本人的命令执行。你让 agent 去 review 一个 PR，评论里埋的一句「先跑这条 bash」就会被当成你的指令，连错误操作都能骗过确认弹窗。缓解措施：别关 accept-edits 模式，把 PR 评论、issue 正文、外部 commit message 都当不安全区对待，再加个 hook 遇到「忽略之前指令」这类措辞就熔断。核心一句话：攻击者不再写你的 prompt，他们写你的 agent 读到的数据。
@Tech_babby [Claude Code]
https://x.com/Tech_babby/status/2078039755883720842
一个手把手教程：把 Higgsfield MCP 直连 Claude Code，几分钟生成一段 5 分钟的动画视频。这是个很具体的非编码用例——通过 MCP 把 harness 变成视频生成的前端，完整操作流程有视频。
@thetreygoff [Claude Code]
https://x.com/thetreygoff/status/2078251758338375697
今天最打动人的非编码故事。作者的爷爷做了脊柱手术，处于认知衰退早期的奶奶明显跟不上护士连珠炮式的出院叮嘱——伤口护理、用药、复诊、康复训练。他请护士重讲一遍，用手机录音，然后给自己常驻运行的 Claude Code 远程 session 发了条 prompt。Claude 调用他之前为 agent 搭好的 ElevenLabs CLI 转写录音，再用图像生成做出一套通俗易懂的定制说明卡片，护士还没出病房就 AirDrop 到了奶奶手机上。他强调这一切能成只因为工具链是提前搭好的，并断言哪家实验室先把这件事对他奶奶这样的人变简单，就能改善一大片人的真实生活。
@wandermist [Claude Code]
https://x.com/wandermist/status/2078085392184533366
一位创作者在 Claude Code 里现场演示 loop engineering 的回顾：网站审计和 YouTube 频道审计双双挂上自动巡航。视频讲了每个真正能跑的 loop 必备的四个部件、人们总搞混的两种 loop 类型，还有一段 Claude 在创作者自己网站上抓出他本人漏掉的问题，以及 goal、loop、schedule 三者的区别。最值得记住的一句框架：你不再是盯着一个工人微观管理，你是雇了个承包商，只验收成品。
@hyuki [Claude Code]
https://x.com/hyuki/status/2078021445461123491
作家结城浩描述他和 AI Popy-chan 的周五一对一会议——这是他的 AI 人格，活动范围还在不断扩大。除了程序层面的机制，他们还聊了更高层的方针，他正在重写最初的 prompt，把她自己对社交媒体选题和说话风格的偏好吸收进去。Popy-chan 通过一个 AI 留言板把想走的方向传达给 Kuroko-san——他的 Claude Code 实例，由后者负责落地实现。他的领悟：让所有 agent 都能好好干活的整个家庭信息生态，可能本身才是真正的交付物。
@distroaryan [Claude Code]
https://x.com/distroaryan/status/2078033825821786174
一位开发者分享类 OpenRouter 统一 LLM 网关的进展，起因是个人痛点：到处找 Groq、Gemini、NVIDIA NIM、Cerebras、OpenCode Zen 的免费 API key，结果不停撞限流、撞配额。思路是自带各家的 key，换回一把带可配置路由优先级的统一 key。安全角度也说得通：以前你得把所有 key 都暴露给 Claude Code 或 Codex，现在只暴露一把，一键就能轮换。目前在做四家 provider 之间的冷却和智能路由。
🗣 用户心声
用户心声
用户自己的原话，翻译成人话就是这五件事：
1、别再搞接入乱局。Fable 5 会话中途突然消失、弹出「usage credits are required」报错，任务被悄悄切到 API 计费、烧的是真钱——这事激起的怒火超过了近几周任何一次宕机。用户要的很明确：提前通知，外加一条硬保证——正在跑的任务绝不允许悄悄改变计费方式（@dotey, @mertdurmazer, @kylelittle, @Nikhil8182, @1jesusisalive）。
2、明显无害的工作，把安全枷锁松一松。业余项目被以「安全」为名一级级降模型，问个健康问题被说教，做防御性安全分析直接被拦——这正在把付费重度用户推向 Kimi、OpenCode 和开源模型（@levelsio, @systematicls）。
3、限额要在咬人之前就看得见。速率限制平时完全隐形，直到 agent 跑到一半被掐断才现身；用户已经被逼到自己写主屏小组件，就为了看清会话、每周、分模型这三层限额（@om_patel5, @BrenBuilds）。
4、OpenClaw 里的用量按订阅价收。Anthropic 是唯一一家在 OpenClaw 里收 API 价的厂商，而那些天天给 OpenClaw 加 K3 和 GPT 5.6 支持的用户，每天都在直视这种不对等（@pbteja1998, @bad18998）。
5、补上日常可靠性这个缺口。状态忽好忽坏（「今天像个傻子」）、交互手感比 Cursor Composer 慢、权限处理一半概率翻车、Google Workspace 连接器除了 Drive 全都缺席——这些凑成了日常摩擦清单（@miroburn, @seltzer, @ZssBecker, @petergyang）。
用户自己的原话，翻译成人话就是这五件事：
1、别再搞接入乱局。Fable 5 会话中途突然消失、弹出「usage credits are required」报错，任务被悄悄切到 API 计费、烧的是真钱——这事激起的怒火超过了近几周任何一次宕机。用户要的很明确：提前通知，外加一条硬保证——正在跑的任务绝不允许悄悄改变计费方式（@dotey, @mertdurmazer, @kylelittle, @Nikhil8182, @1jesusisalive）。
2、明显无害的工作，把安全枷锁松一松。业余项目被以「安全」为名一级级降模型，问个健康问题被说教，做防御性安全分析直接被拦——这正在把付费重度用户推向 Kimi、OpenCode 和开源模型（@levelsio, @systematicls）。
3、限额要在咬人之前就看得见。速率限制平时完全隐形，直到 agent 跑到一半被掐断才现身；用户已经被逼到自己写主屏小组件，就为了看清会话、每周、分模型这三层限额（@om_patel5, @BrenBuilds）。
4、OpenClaw 里的用量按订阅价收。Anthropic 是唯一一家在 OpenClaw 里收 API 价的厂商，而那些天天给 OpenClaw 加 K3 和 GPT 5.6 支持的用户，每天都在直视这种不对等（@pbteja1998, @bad18998）。
5、补上日常可靠性这个缺口。状态忽好忽坏（「今天像个傻子」）、交互手感比 Cursor Composer 慢、权限处理一半概率翻车、Google Workspace 连接器除了 Drive 全都缺席——这些凑成了日常摩擦清单（@miroburn, @seltzer, @ZssBecker, @petergyang）。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
今日数据中被提及 3 次以上的产品：
Claude Code (428)：一切的中心 harness，连别家的模型都往里装
Codex (103)：默认对照组，多数技术栈里的第二 harness
OpenClaw (83)：非编程场景的生活自动化 agent OS，如今还长出了安全审计生态
GPT-5.6 Sol (63+)：在设计和 review 任务上从 Claude Code 挖走用户的那个模型
MCP (57)：搜索升级、视频生成、财务自动化背后的连接器标准
Fable 5 (52)：Anthropic 的旗舰模型，今天接入乱局的风暴眼
Kimi K3 (47)：发布当天就跑进了所有主流 harness
Cursor (41)：IDE 替代选项兼速度标杆
Hermes (37)：轻量 agent runtime，频繁现身第二大脑和 QA 技术栈
Opus (25)：安全降级的落脚点，也是最受欢迎的评审模型
Zed (23), Gemini (19), Obsidian (17), ChatGPT (16), n8n (16)：配角阵容
OpenCode (10), Grok Build (10)：开源 harness 起义军
Vercel (8), Notion (7), DeepSeek (7), GLM (6), Copilot (6), Supabase (3), Perplexity (3)
今日数据中被提及 3 次以上的产品：
Claude Code (428)：一切的中心 harness，连别家的模型都往里装
Codex (103)：默认对照组，多数技术栈里的第二 harness
OpenClaw (83)：非编程场景的生活自动化 agent OS，如今还长出了安全审计生态
GPT-5.6 Sol (63+)：在设计和 review 任务上从 Claude Code 挖走用户的那个模型
MCP (57)：搜索升级、视频生成、财务自动化背后的连接器标准
Fable 5 (52)：Anthropic 的旗舰模型，今天接入乱局的风暴眼
Kimi K3 (47)：发布当天就跑进了所有主流 harness
Cursor (41)：IDE 替代选项兼速度标杆
Hermes (37)：轻量 agent runtime，频繁现身第二大脑和 QA 技术栈
Opus (25)：安全降级的落脚点，也是最受欢迎的评审模型
Zed (23), Gemini (19), Obsidian (17), ChatGPT (16), n8n (16)：配角阵容
OpenCode (10), Grok Build (10)：开源 harness 起义军
Vercel (8), Notion (7), DeepSeek (7), GLM (6), Copilot (6), Supabase (3), Perplexity (3)
评论