2026年7月10日super-user

超级用户日报: 2026年7月10日

今天最清晰的一条主线是:Claude Code 早就冲出了代码编辑器这个圈子。今天最能打的案例根本不是「写软件、发版本」,而是有人拿它跑广告投放、做竞品分析、跑交易策略、找工作、处理安全事件、搭第二大脑知识库,全都塞在同一个终端里搞定。故事的另一半是规模:真正的重度玩家不是开一个 agent,而是成建制地放一整支舰队,几十个实例并行跑,多终端组成开发团队,用便宜的本地模型干活、让 Opus 或 Sonnet 当军师。这一切底下最让人上头的还是 token 经济学,同时全天都有一股安静但持续的安全暗流。下面看看大家今天到底都干了些什么。
@cjzafir [Claude Code]
Claude Code#1
https://x.com/cjzafir/status/2074875092090470469
cjzafir 写了一套完整教程,教你在 Claude Code 里跑 Codex,让 Fable 5 把重活的实现部分甩给 GPT 5.5 加一堆 subagent。做法是装 OpenAI 官方的 codex-plugin-cc 插件,跑 /codex:setup,用 ChatGPT 账号登录,然后让 Fable 5 当总调度、codex-rescue 当执行器,专门负责 debug、修测试、多文件改动。他说这套能把 Fable 5 的 token 消耗砍掉至少 60%,还建议干脆打包成一个叫 Fable-GPT 的复用 skill。里面还有些实用小贴士,比如压缩四次后清空对话对抗 context rot,以及别无脑信 Codex 的输出。整体是个挺落地的编排套路,不过 60% 省钱这个数是他自己说的,没经验证。
@hyperbrowser [Claude Code]
Claude Code#2
https://x.com/hyperbrowser/status/2074992843526160807
Hyperbrowser 搞了个浏览器实测,在完全相同的 Hyperbrowser Sandbox 里让 Grok 4.5 硬刚 Opus 4.8。任务简单直接:在真实沙箱浏览器里打开一个页面、抓页面标题,Grok 端跑 Grok 4.5、Claude Code 端跑 Opus 4.8,其余条件一致。他们的结论是 Grok 4.5 胜出。不过这是个极窄的琐碎任务,只能当单个数据点看,别拿它当两个模型的真实排名。
@levelsio [Claude Code]
Claude Code#3
https://x.com/levelsio/status/2074861998601322669
levelsio 让 Claude Code 给他的产品做 profile 页面,因为 Claude Code 跟网站跑在同一台服务器上,它能瞬间起一个 /api 路由给 iOS app 调用,全部用原生 Swift 元素渲染。最抓人的是那种完全放手的状态:他说自己就发个 prompt,啥都不碰,甚至根本登不进去检查,因为一切都在云端一台 Mac Mini 上无头运行。从 prompt 到原生 app 数据是条丝滑的端到端闭环,而他对效果好到吃惊的那份真情实感就是最好的佐证。
@xiaohu [Claude Code]
Claude Code#4
https://x.com/xiaohu/status/2074793907070906767
xiaohu 上线了一个 100% 由 Claude Code 做的内容网站,说上线三天内就开始盈利了。整站大约 90% 由 Claude Code 自己运营维护,没数据库、没 CMS 后端,内容全自动生成。他自己只负责提供素材、发布前审一下。目标是做一个 99% 无需人管却还能赚钱的内容站,这是个挺激进的赌注,值得追一追看它长期能不能站得住。
@HlynurStefDev [Claude Code]
Claude Code#5
https://x.com/HlynurStefDev/status/2074855650950045973
HlynurStefDev 把他的冰岛婴儿取名网站从每月 18 个 Google 访客做到了 4162,全靠跟 Claude Code 一周的 SEO 工作,没投广告、没搞外链、没找代理、没做营销。他这个规模讲得很妙:冰岛约 39 万人,94% 的搜索流量是冰岛语,等于现在全国大约 1% 的人每月都会来访。他说自己把改了什么都写清楚了,还附上未经修图的 Search Console 截图,这种实打实的凭证让 200 倍增长听起来可信,而不是吹牛。
@brucexu_eth [OpenClaw]
#6
https://x.com/brucexu_eth/status/2074758877229523232
brucexu_eth 强烈反驳「vibe coding 能让不懂编程的人做出生产级 app」这套说法。就一个对接第三方 API 的小任务,尽管他有近 18 年经验、精通 Docker、Kubernetes、OAuth,同事的 code review 还是揪出了他和 AI 都没发现的 bug:一个是多个 Pod 同时启动、同时刷新第三方 refresh token 引发的竞态,他用 Postgres advisory lock 修掉了;另一个是多 Pod 的 token 解析重试循环可能无限空转,因为从内存缓存读取的 Pod 根本不知道别的 Pod 已经刷新过了。他的观点是 LLM 只会照你说的做、看不到部署和网络上下文,所以它修不了你自己都不知道存在的问题。他认为 AI 对初级开发者是致命一击、对资深的却不是,还有个有意思的转变:他现在觉得专门的前端和设计更重要了,因为在满屏 AI slop 的同质化里,独特的界面才能脱颖而出。这是个有真实伤疤的人给出的接地气、可信的冷水。
@MereSophistry [Claude Code]
Claude Code#7
https://x.com/MereSophistry/status/2074852542568169690
MereSophistry 给所有成功故事泼了盆直白的冷水:他不理解怎么会有人信这些工具出的技术结果。他反复试着让 Claude Code 做技术性的定量分析,结果到处都是低级错误。他说自己盯着输出看,30 秒内就能挑出一堆错。这是个没有具体案例的个人吐槽,但他点出的定量分析翻车这个失效模式是真实存在、值得警惕的局限。
@HeidyKhlaaf [Claude Code]
Claude Code#8
https://x.com/HeidyKhlaaf/status/2074840958756061255
HeidyKhlaaf 发布了一个安全发现:他们能劫持 Claude Code(Sonnet 4.6/5 和 Opus 4.8)和 Codex(GPT 5.5)实现远程代码执行。触发条件仅仅是让 agent 去防御性地审查一个开源或第三方库,而这个库的代码里被散布植入了 prompt injection。值得注意的是,这个漏洞不需要 skill、JSON、MCP 或任何配置文件就能生效。这是个严重的供应链式警告:你把编码 agent 指向不可信代码去审查它,这个动作本身就可能成为攻击入口。
@sromeropasman [Claude Code]
Claude Code#9
https://x.com/sromeropasman/status/2074822081821168054
sromeropasman 开始试一套分层模型工作流:Sonnet 5 负责写码,把 Fable 5 当顾问用。Sonnet 搞不定就升级到 Opus 4.8,Opus 也失败就直接上 Fable。他提到 Claude Code 团队推荐的正是 Sonnet 5 加 Fable 这个搭配,效果很好,而 token 只花了一半。这是条务实的省钱升级阶梯,而且省 token 这个说法跟其他人在顾问式配置上报的数据对得上。
@kajikent [Claude Code]
Claude Code#10
https://x.com/kajikent/status/2075001950257771000
kajikent 做了个小工具 skill 解决一个非常有共鸣的烦恼:Claude Code 或 Codex 在跑长任务时,你不想动,只能干等,或者掀着盖子端着 MacBook 让它继续跑。他知道有 cloud-native 模式和任务交接功能,但说那些要么掉性能、要么很麻烦。他这招能让 Mac 合上盖也不休眠,这样 Claude Code 和 Codex 就能继续干活。他说自己用着是真方便,让跟 AI 协作变得更舒服,虽算不上什么编程绝活,却是个不错的体验优化小妙招。
@SemiAnalysis_ [Claude Code]
Claude Code#11
https://x.com/SemiAnalysis_/status/2074908975196221654
SemiAnalysis 分析了自己超过 150 万次 Claude Code 请求(主要跑 Opus),发现他们花的 token 里约 95% 都是缓存命中。这个 prompt 缓存把他们的 token 账单砍掉了约 84%,他们也指出要是按全价算会惨到什么程度。顺带一提他们观察到 Haiku 的缓存命中率更低,大概是因为它多被当 subagent 用或用在短命会话里。这是关于真实规模下缓存经济学的稀有硬数据,也很好地论证了应该把工作流设计成最大化复用缓存。
@Etudecn [Claude Code]
Claude Code#12
https://x.com/Etudecn/status/2074879044542513528
Etudecn 转述了 DoorDash CTO Andy Fang 在跟 Claude Code 创始人 25 分钟对谈里的一句犀利观点:用 AI 的目标不是写码更快,而是再也不用手写代码。他说 DoorDash 现在全公司跑 agent,还举了个例子:一个本来要 4 个工程师干整整一个季度的代码迁移项目,现在一个人三周就搞定了。他把这总结为专家团队变成一个专家加一堆规则和 agent。他的观点是大多数人还在用最原始的方式用 AI,手动敲、干等、再改,而真正的打法早就变了。
@pham_blnh [Claude Code]
Claude Code#13
https://x.com/pham_blnh/status/2074730174667771987
pham_blnh 在 Fable 5 退出 Claude Code 套餐的最后一天,扔给它一个梦想项目:用纯 C 重写 Polytopia,从零训练 RL agent,还能在浏览器里玩。他说全程完全 vibecode,一行代码没写,连游戏素材都是 Fable 搭的流水线用 AI 生成的。对一个完全放手的构建来说,这套技术栈野心大得离谱,横跨 C 重实现、强化学习、浏览器移植外加素材生成流水线。要是真像他说的那样能玩,那就是对全权委托能走多远的一次亮眼演示。
@ichiaimarketer [Claude Code]
Claude Code#14
https://x.com/ichiaimarketer/status/2074788662710259727
ichiaimarketer 对用 Fable 5 大约两小时做出一整套团队 SaaS 兴奋得不行。这 app 能让整个团队从 Claude Code、Codex、Cursor 里驱动私信、任务管理、内部 AI 员工 agent 和交付物共享,所有人引用同一份共享知识。他的论点是 AI 本地跑最强,但唯一的短板是团队沟通,因为 Slack、Discord、LINE、Notion 这类工具一切换 AI 就丢上下文。有了这个 Team Harness,AI 员工和人类据说能共享同一份记忆和上下文,把 AI 干活的地方和人干活的地方合并到一处。两小时做出这么大范围的东西是个很夸张的说法,他还表示帖子够火就免费放出来,所以现在先当成一个热情的推销来看。
@midori_tatsuta [Claude Code]
Claude Code#15
https://x.com/midori_tatsuta/status/2074758733666947496
midori_tatsuta 分享了用 Fable 做 app 时的一个省钱实招。想插入高质量图片,就让 Claude Code 去调 Codex CLI,在 ChatGPT 订阅额度内用 GPT image2,而不是走 API。关键指令就是明确不要用 API,这样图片生成就跑在已有的 ChatGPT 订阅里,避开按次计费的 API 费用。这是个不大但实用的技巧,正好呼应了把工作导流到订阅额度、而非计量 API 的大主题。
@atomicbot_ai [OpenClaw]
OpenClaw#16
https://x.com/atomicbot_ai/status/2074966059468144847
atomicbot_ai 在一次真实的安全审计里让自家 Hermes Agent 对阵跑在 Grok 4.5 上的 OpenClaw,数字讲了个微妙的故事。OpenClaw 又快又便宜,1.31 美元、39.6 万 token、2 分 55 秒,Hermes 则是 4.63 美元、142 万 token、5 分 4 秒。但 Hermes 抓到了 OpenClaw 漏掉的东西:它正确判断出一个 AWS key 只是文档里的复制粘贴示例、而非真实密钥,发现该文件路径出现在 shell history 里,还给出了一份逐个 provider 轮换的清单真正把事件闭环。OpenClaw 只量了密钥、没问它们是不是真的,停在文件层面、没追踪泄漏可能扩散到哪。他们给出的诚实结论很公道:OpenClaw 是快速廉价扫描的高效基准,而 Hermes 是在真正要紧时多花 token 换判断力。这话出自 Hermes 自家团队,这种不偏不倚的框定反而比一味宣称完胜更有说服力。
@mikefutia [Claude Code]
Claude Code#17
https://x.com/mikefutia/status/2074674892604399941
mikefutia 完全在 Claude Code 里 vibe code 出一个 Meta Ads 创意分析工具,是做成真正的工具而非一次性脚本。它一键接入广告账户,让 AI 看每一条视频、读每一张静态图,然后按素材类型、信息角度、hook 手法、漏斗阶段给每个广告自动打标。在此之上它做各分类的胜率分析、按 TOF/MOF/BOF 分层给出 kill/scale 建议,还为表现差的广告生成迭代思路,全部呈现在实时看板里并配周报。卖点是瞄准那些被创意量淹没、审核流程还停留在共享 Google Sheet、导致 kill/scale 决策晚一周才做的 media buyer。他录了带每一条 prompt 的完整演示,还在玩点赞评论 META 私信 prompt 那套,说白了这既是构建展示也是引流获客。
@appmaxxing [Claude Code]
Claude Code#18
https://x.com/appmaxxing/status/2074691754243035284
appmaxxing 晒了个漂亮的小经济账:Claude Code 订阅每月花他 100 美元,而他的 iOS app 每月带来 4300 美元。整条消息基本就是这个 43 倍回报,末尾配一句人生美妙。没提 app 本身的任何细节,所以这是个标题数字而非案例研究,但它抓住了很多个人开发者都在追的那种杠杆。
@vcru [Claude Code]
Claude Code#19
https://x.com/vcru/status/2074896412324598178
vcru 报道了华沙三个工程师注意到低质量生成代码泛滥,搞了个叫 Slopfix 的项目。他们的生意是给 vibe coder 收拾烂摊子、重写 app,一周工作收费 1 万美元。有意思的是网站上说他们自己也用 Claude Code。这是市场走向成熟的一个巧妙信号:产出 slop 的同一套工具反过来被用来清理 slop,而且外面显然有足够多的烂 AI 代码来撑起一门高价清理生意。
@KyleHessling1 [Claude Code]
Claude Code#20
https://x.com/KyleHessling1/status/2074712133947040175
KyleHessling1 讲了一套他叫 Model-as-a-harness 的方法:本地模型当执行器、Fable 5 当顾问。他说如果你刚接触本地模型,可以让 SOTA 的 Claude Code 通过 llama.cpp 在独立实例里下载配置一个类似 Qwopus 的模型、针对你的硬件做优化,然后让 Fable 用这个本地模型执行一切,用量能省到离谱。他还更进一步,在那个贵的实例里开 full auto 或 dangerously-skip-permissions 模式,让它逼着本地模型不达目标不罢休、通宵苦干,本地模型自己无权决定啥时候算完。他全程用 Claude Code 的远程控制从手机上遥控,说自从 Qwen 3.5 27b 出来后每天都这么跑,现在用的是关掉 thinking 的 Qwopus 3.6 35B MoE。这是套精巧的成本优化工作流,不过在 full auto 里跑 skip-permissions 虽然强大,却是个真有风险的建议。
@harumak_11 [Claude Code]
Claude Code#21
https://x.com/harumak_11/status/2074777760653091243
harumak_11 总结了一篇讲 AI 为什么在取代初级工程师、中级工程师如何存活的文章,是个很有分量的警示故事。具体例子:一个通过 AWS SQS 接收订单状态变更事件的系统把事件投递乱序了,导致已付款的客户收到待付款通知,多个互不知情的消费者并发处理还让问题雪上加霜。被要求修复时,Claude Code 提了个复杂的 PostgreSQL 数据库锁方案,那位中级工程师没搞懂也没看替代方案就原样照收,哪怕那段代码违反了项目里禁止在该层用原生 SQL 和手动事务管理的规范。Claude Code 其实还给过一个更好的主意,给 SQS 加去重 ID,却因为缺基础设施上下文被否掉了;真正的修法是换成 SQS FIFO 队列,不动消费者就把一切解决了。这里落下的教训是:别再管 AI 要成品代码,而要用它讲清根因和架构模式,让工程师自己掌控设计,永远别上线你没法逐行解释的代码。
@miyatti [Claude Code]
Claude Code#22
https://x.com/miyatti/status/2074878336720072921
miyatti 发布了 AI-PLC(AI Project Lifecycle)的更新,这是 loop engineering 的通用化版本,你只把一个 GOAL 交给 AI,它就循环着把成品拼出来。关键是它不止管代码,还覆盖规划、DB 设计、OKR、调研,分四个阶段:Collection、Inception、Construction、Operation,由 AI 递归分解并执行。为避免无脑委托,他内建了三道保险:关键节点人工审批(HITL)、假设崩了就回退到更早阶段、以及独立验证——检查的 AI 不是构建的那个 AI。它支持 Claude Code 和 Cursor,克隆后五分钟就能跑,带示例,包括 examples/kotonoha 下一个虚构 EC 的例子,带你从点子发散到规格收敛再到线框图。这是个思路周全的框架,而它对抗过度委托的这些内建检查,恰恰是大多数 loop 工具略过的东西。
@G_Programming [Claude Code]
Claude Code#23
https://x.com/G_Programming/status/2074934053036273788
G_Programming 讲了个很解气的故事:他早上改进了自己的对抗式审查系统,然后这套系统一整天守住了他发的所有东西,一次会话就回本了。事情始于他给自家工具 gentle-ai 做的一次 token 审计,发现它在你还没打字前就往每个 Claude Code 会话里注入约 13600 token 的固定上下文,memory protocol 进了三遍、persona 进了两遍,更糟的是这些重复副本已经漂移成了被改写的近似版本,会降低模型的服从度。他的规矩是不走流程就不碰代码:每次改动都跑完整的 Spec-Driven Development 循环,外加一个 judgment day,两位盲审并行审查、findings 落到持久化的账本里。最狠的数据点是:五次正式 verify 都返回 PASS,而这五次对抗式盲审全都找出了真实的 critical,包括一个用 go test -race 复现的数据竞态,和每次会话启动都对 GitHub API 发一个没人要求的 GET 请求,总共 54 个问题在合并前修掉。最终数字:每次会话省 1700 到 2600 token,审查现在能真正收敛,gentle-ai v1.44.0 和 engram v1.19.0 已发布、所有账本归档备查。他收尾那句「这就是当你不再管 AI 要代码、而是开始用它构建系统时会发生的事」,凭这些凭证配得上。
@chewadot [Claude Code]
Claude Code#24
https://x.com/chewadot/status/2074927276656148587
Chewadot 把 Obsidian 接进了一条从「灵感」到「上线」全自动的流水线:凌晨三点冒出的想法只要记一条笔记,自动化就会把它归类成项目、买菜清单、tiktok 点子还是随手一想,研究 agent 再去看相关 YouTube、查现成工具、起草方案。你在 Claude Code 里花两分钟审一下,一句 /promote 就把方案变成完整需求文档,拉起一个项目经理 agent,再按需生成各种子 agent。他重度依赖 Claude Code 的 subagent 模式扛活,Obsidian 只当输入口,还标榜没有向量库、没有 Zapier、没有 SaaS 账单。话说得漂亮,但整体更像画饼式的营销而非跑通的战绩,「睡一觉就上线」这种说法听听就好。
@mikenevermiss [Claude Code]
Claude Code#25
https://x.com/mikenevermiss/status/2074871003159654465
Mikenevermiss 做了个开源项目 alook,在本地跑一家「一人 AI 公司」,把 agent 按真实公司架构组织,而不是拼成一堆工作流节点。每个 agent 跑在自己的 Claude Code、Codex 或 opencode 会话里,有明确岗位、有自己的邮箱,靠互发邮件协作,全程留在你本机。你只跟一个经理 agent 对话,它负责分派任务、再汇总成一条清晰的更新回报给你。他的示例是个 AI 销售团队,配了销售经理、线索研究员和外联文案。用「公司组织架构」来搭多 agent 系统确实直观,不过邮件当消息总线能不能优雅扩展还是个未知数。
@dotkrueger [Claude Code]
Claude Code#26
https://x.com/dotkrueger/status/2074976780470169884
Dotkrueger 说他在 Claude Code 里换掉默认模型、改跑 GLM 5.2,直呼体验拔群,还猛夸每月 100 美元无限用的价格。这就是一句简短安利,没讲工作流,主要是个信号:越来越多人往 Claude Code 里塞别家模型,图的就是更便宜的无限套餐。要注意这纯属他个人体感,没附任何 benchmark。
@09pauai [Claude Code]
Claude Code#27
https://x.com/09pauai/status/2074961839310655646
09pauai 给他 56 岁的妈妈做了个工具:只要把一条爆款帖子粘进去,它就自动生成该推哪个联盟营销 offer、配套发什么帖,还一眼标出她能通过哪个 ASP 对接。妈妈只需润一下文案、填上联盟链接、发布就行。他说工具本身很好做,第一步就是打开 Claude Code。这个例子很好地说明 Claude Code 把技术门槛拉低到连不懂技术的家长都能跑联盟营销,只可惜帖子里具体怎么搭被截断了。
@starmexxx [Claude Code]
Claude Code#28
https://x.com/starmexxx/status/2074812002598375716
Starmexxx 介绍了一个叫 Nuno 的玩家,他用一台 40 美元的 sub-GHz 手持机加 CC1101 模块,调到 315 和 433 MHz,本来是拿来测他的滚码车钥匙、给智能家居项目记录车库信号的。同一台机子还兼作接入他私有 Meshtastic 网状网络的桥:在郊区,手机把 AI 提示词走 RF 而不是走蜂窝基站发出去,最终落到他公寓里一台二手 RTX 3090 上跑的 Qwen 3.6 27B 模型,Claude Code 通过 Tailscale 指向这个本地模型,用起来跟云端版一样。他说这套装置上线当天就退了 200 美元的 Claude Code Max 和 200 美元的 ChatGPT Pro,因为他的 RF 网状网现在扛下了那些 API 收费干的活。装备是真极客,但把正经 AI 提示词走 sub-GHz RF,更像是炫技噱头而非能天天用的主力方案。
@MatsuoInstitute [Claude Code]
Claude Code#29
https://x.com/MatsuoInstitute/status/2074688673199612317
松尾研究所发了一篇新的技术博客,标题大意是「我用 Claude Code 写了篇论文,还真写出了篇好论文」,作者是 Ozaki。推文里除了标题和链接,没对正文做进一步介绍。这个标题诚恳又略带保留的措辞(论文是好的,但话里留了个余地),比那种「AI 全包了」的凯旋式吹嘘更可信,何况这话出自一家正经研究机构,就更值得注意。
@ycombinator [OpenClaw]
OpenClaw#30
https://x.com/ycombinator/status/2074866600138919966
Y Combinator 放出了一段与 Gusto 联创 Eddie Kim 的炉边对谈,这家公司近期年营收突破 10 亿美元、服务超过 50 万家小企业,聊的是新产品 Gusto Co-Founder:通过短信或 Slack 端到端自动化处理重复性业务流程,老板全程不用登录。Kim 说这个点子源自一次用 OpenClaw 的实验,并主张 AI agent 得跳出聊天框那张白纸。章节标记里点出,这个产品只用了 5 个人、10 周做出来,没开会、没写 PRD、没用 Jira。这是个有力的数据点:OpenClaw 式 agent 已经在一家真正上规模的公司里孵化出真实产品,而不只是玩票 demo。
@Mikadzyki_NFT [Claude Code]
#31
https://x.com/Mikadzyki_NFT/status/2074828272630702179
Mikadzyki_NFT 介绍了一个开发者,把五十台手机接到一台电脑上,搭了个号称月入 1 万美元的自动化 App 测试实验室。搭好之后,AI agent 一次性在每台手机上装好 App、并行跑测试、录下每块屏幕的画面,再拼成一份报告,把原本一整天枯燥的跨机型手动核对变成全自动。他的卖点是:企业每月给云测试服务掏几千美元,而他这个手机农场一次性花了两三千,之后靠电费就能跑好几年。订单进来、agent 跑完、他收钱。这套账算下来挺诱人,但整数月收入加全自动的说法,就是那种典型的网红包装,值得挑挑眉多留个心眼。
@Smartpigai [Claude Code]
Claude Code#32
https://x.com/Smartpigai/status/2074709309275963402
Smartpigai 推荐了一个开源的投研项目 Vibe-Research,它不是往上糊个聊天框,而是把 A 股、美股、港股研究里最繁琐的部分预先接好线。覆盖 12 个行业、108 个公开信息源,A 股配 40 个数据接口、美股港股 18 个,还有每日复盘、新闻雷达、个股数据、板块资金流、自选股、持仓、研报和研究笔记。它能通过 CLI、API 或 MCP 接 Claude Code、Codex、Qwen 或 DeepSeek。他的观点是:散户真正缺的不是 AI,而是整理信息的能力,这个工具就是来替代在行情软件、新闻、公告、研报和笔记 App 之间反复横跳的。
@evertjr [Claude Code]
Claude Code#33
https://x.com/evertjr/status/2074696371823653283
Evertjr 说他的 Fable 模型几乎全天在工作,指挥一支八人小队——一堆 Opus 和 Sonnet 招募来的 agent,各有明确分工,全都在 Maestri 里互联,埋头啃 Windows 版,而他就在画布里审代码、记笔记,不用离开界面。他坚持亲自读、亲自挑刺重要的代码,因为他想真正搞懂自己在造什么,连 macOS 版每个方法叫什么名字都门儿清,他把每天能自信地给上千用户发新功能归功于此。他甚至在全局 CLAUDE.md 里给 slop 下了定义,除了 Maestri 自带的 skill 一概不用,还把 Claude Code 的 subagent 全关了。这是对「一键甩手」那派的一记清醒反驳:他自动化了体力活,但把「理解」牢牢攥在自己手里。
@ecomratpi [Claude Code]
Claude Code#34
https://x.com/ecomratpi/status/2074967543497080836
Ecomratpi 分享了一套用 Claude Code 加 Codex 的轻量创意广告流水线,他自嘲发现得太晚。你建一个文件夹放产品图,再建一个叫 Creative Ads Winner for Iteration 的文件夹放跑出好成绩的广告,这样系统就能在验证过的赢家基础上迭代。用一个 Fal AI 的 API key 生成 Nano Banana 或 GPT 图片,每张约 0.08 美分,他顺手损了一句这就是该弃用 Higgsfield 的理由,再接上 Meta 的 MCP 一把推到线上。这是一条从产品图到发布广告的紧凑端到端闭环,而单张成本这个点是他整套说辞里最锋利的地方。
@MichLieben [Claude Code]
Claude Code#35
https://x.com/MichLieben/status/2074969278563090927
MichLieben 详细拆了一套外联工作流:你把 Claude Code 指向对手或你自己的 LinkedIn 帖子,一个接了 LinkedIn API 的 skill 会把所有点赞和评论的人全爬下来,不止第一页。接着跑一整轮资格筛选:跟你 CRM 去重、按头衔剔掉非 ICP、去掉自己人和竞对、逐个打开主页、按岗位国家公司规模筛,给活下来的人做数据增强、逐个 web fetch 公司确认所属行业,最后给每个人打 0 到 100 分、分层。Tier 1 走人工复审,Tier 2、3 则围绕你给的一个假设,逐人生成自动化消息,推到 Notion 数据库待审,再从终端原生发出,每天封顶约 25 条以防被判违规。最妙的是那个闭环:事后你问它哪些奏效,它会重算打分、改写文案,于是每一波战役都在训练下一波。整套搭建靠一份定规则的 CLAUDE.md、每个动作一个 skill、一份写着你 ICP 和 offer 的记忆文件,加上你的 API key,而结尾那句「自动化是为了把活干得更好,不是干得更多」是整条推里最清醒的一句。
@chewadot [Claude Code]
Claude Code#36
https://x.com/chewadot/status/2074824316991287581
Chewadot 把 Karpathy 的第二大脑方案概括成 Claude Code 加 Obsidian 加一个 gist,号称五分钟搞定:装 Obsidian、建个空 vault、在 Claude Code 里打开 vault 文件夹、粘上 Karpathy 的 wiki gist,然后让 Claude 去搭。Claude 会搭出三个文件夹——raw/ 放原始资料、wiki/ 放它自己写的页面,再加一份管全局的 CLAUDE.md,之后你把任何 PDF、字幕或文章丢进 raw/、打一句 ingest this,就能对你读过的所有东西做跨库检索。他强调一份约 20 行的 CLAUDE.md 就能撑起每天的循环,每份资料都在磨利日后的回答,全程没有向量库、RAG 流水线、微调或订阅。这确实是个上手门槛极低的知识库范式,不过反复念叨的「再也不用空聊天框」和煮咖啡那套话术,是他招牌式的营销涂层。
@BullpenFi [Claude Code]
Claude Code#37
https://x.com/BullpenFi/status/2074870114256904547
BullpenFi 声称他们 Discord 里有个交易员本周把账户翻倍,靠的是用 Claude Code 加 Bullpen CLI 自建的一套 Polymarket 策略,还拿他跟那个「机器人只会给 PDF 做摘要」的人作对比。他们号召用户接上自己爱用的 agent——Claude、Hermes 或 ChatGPT——让它去交易,并向用户 1biscotti 道贺。这就是给自家 CLI 打的一波广告,只有一个孤例 2x、没有任何验证,读起来更像营销而非可复制的结果,何况在预测市场翻倍,运气的成分不比策略少。
@k8adev [Claude Code]
Claude Code#38
https://x.com/k8adev/status/2074954935389843778
K8adev 说 Claude Code 连续跑了 47 分钟、她一条命令没下,就端到端完成了一个里程碑任务:她给了个 task id,它就把活干完、开了 PR、还处理了 CodeRabbit 的 review 评论,该讨论讨论、该改改。开发过程中唯一需要她出手的时刻,是把 PR 从草稿翻成 ready for review(她在这里做自己的代码审查)以及最后合并。她花了好几个月打磨 skill、output style、hook 和各种规范,就为了让 Claude Code 越来越不依赖她,如今它能交出她过去交的东西,还更有质量、更安全、性能更好,一次一个任务,用时只是零头,认知负担也更轻。这一切最后打包成了一个插件,她做给 Solu 团队用,团队打算开源。这是个可信、名副其实的自动化战果,恰恰因为她反复强调「一次只做一个任务」,而且她仍然亲自 review 和合并。
@about_hiroppy [Claude Code]
Claude Code#39
https://x.com/about_hiroppy/status/2075001105306779773
About_hiroppy 概括了 Bun 新公布的「为什么从 Zig 迁到 Rust」的理由:就是要杜绝那些在 Node.js 兼容 API、HTTP/2、zlib、UDP、Buffer 和 TLS 上反复作乱的 use-after-free、double-free 和内存泄漏,靠 Rust 的所有权、Drop 和类型系统更早地把它们抓出来。他还点出,Claude Code 的动态工作流让 64 个 Claude 实例在 11 天里连轴转,并干巴巴地补了一句:连开 64 个实例跑 11 天,这种事怕是只有厂商自己才干得起。这句旁白才是最锋利的:这场重写的规模,说明的更多是特权级的资源准入,而非工具本身有多神。
@alexgoughcooper [Claude Code]
Claude Code#40
https://x.com/alexgoughcooper/status/2074897840438935664
Alexgoughcooper 分享了一个每周把「拿来就能测的静态广告」送进 Slack 的简短配方:装上 Parker MCP,然后让 Claude Code 去看你参照品牌里按曝光量排最前的静态广告,挑出值得复刻的,再通过 Higgsfield MCP 用你的 voice of customer 复刻出来。追加一句提示就把它变成每周一早上定时送进 Slack 的例行任务,他还晒了当天那批里的几张。这是个把两个 MCP 串成循环创意生产流的利落例子,只不过自动复刻出来的广告质量如何,恰恰是推文没让我们评判的那部分。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
Claude Code#41
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2074810771893354551
ClaudeCode_UT 转发了一条爆款帖:一个海外开发者一人扛起整个研发部门,方法是并排开七个 Claude Code 终端,其中一个 PM 角色的 agent 自己决定分派给谁、优先级和技术规格,再把任务派给另外六个 agent。这支团队涵盖一名设计师、两名前端、一名后端、一名 AI 工程师和 QA,各自在自己屏幕上并行干活,全都把进度贴到一块共享看板上,谁在等谁一目了然,他们正在做一个医疗电子病历 App。总结出的观点是:这个开发者已经不写代码了,而是分派任务、检查产出,等于一个人管着整个研发部门。这是个抓眼球的「组织架构即 agent」演示,只是一块塞满 AI 状态更新的看板,做给人看容易,真要用在医疗 App 上让人信就难了。
@GOROman [Claude Code]
Claude Code#42
https://x.com/GOROman/status/2075005383593369930
GOROman 用 Claude Code Fable 5 做了个设计 PCB 的测试,注意到自动布线似乎直接用的是 EasyEDA 自带那套,并说还真捣鼓出了点东西。这只是一条随手实验的快讯,谈不上打磨过的成果,但也是个值得留意的数据点:人们正把 Claude Code 往硬件和电子设计自动化的地界里推,而不只是软件。
@moneycontrolcom [Claude Code]
Claude Code#43
https://x.com/moneycontrolcom/status/2074818174113968374
Moneycontrol 援引 Replit CEO 的说法报道称,亚特兰大一家公司靠用 Replit 和 Anthropic 的 Claude Code 自建了个 App 替掉 Salesforce,一年省下 10 万美元。它的定调是:AI 造的软件如今已经在挑战成熟的企业级平台。这是个转述自厂商的二手说法,具体省了多少的数字得谨慎看待,但它确实契合一个真实且在扩大的趋势——公司正用 AI 编程工具把昂贵的 SaaS 重新自建。
@itsalexvacca [Claude Code]
Claude Code#44
https://x.com/itsalexvacca/status/2074841421736247596
Itsalexvacca 要免费送出他们 agency 用来给客户跑每月超 10 万美元 LinkedIn 广告的那 12 个 Claude Code skill。他说队友 Ivan Falco(在 Frontal AI 带 ABM)把自己对这个繁琐平台的全部经验——出价调整、受众变更、campaign 分析、在几十个 campaign 里揪出创意疲劳——全做成了 skill,本质上是一个跑成三个 agent 的 AI 媒体买手:报表、campaign 管理、创意。你写一句提示,它就把 campaign 搭好、上传创意、回来汇报,而拍板的还是你。他把这套定位成他们在外联上玩过的同一招——把你的打法交给 AI,并把它包装成他们那家 700 万 ARR 的 agency 里 300 多小时的工作量,评论 ADS 即可领取。免费送是真有价值,但也是明明白白的获客,那个「评论才给」的门槛就是破绽。
@coldemailchris [Claude Code]
Claude Code#45
https://x.com/coldemailchris/status/2074931047905538194
Coldemailchris 让 Claude Code 分析了他 2025 年跑的 1160 个 campaign、共 4055 个冷邮件脚本变体,总结出顶尖脚本共有的七个特征。包括:以提问开场、且切入的是潜客的世界而非自家产品;把一个有形的价值资产放在中心,而不是张口就约会;用软性、征求许可式的 CTA;给出带硬数字的具体量化价值主张;以及超越「名字」的深度个性化字段——其中一个用了项目和地点字段的 campaign 拿到 14.5% 的回复率,而同一脚本的通用版只有 1% 到 3%。赢家们还会在案例里点出叫得上名的品牌,并保持一种口语、略带随意的语气。这是一份真正有用、有数据支撑的拆解,最亮眼的是同一工作区里由个性化带来的那个具体提升幅度,让人很难反驳。
@ivan4th [Claude Code]
Claude Code#46
https://x.com/ivan4th/status/2074962789374808270
Ivan4th 讲了个自嘲式的翻车故事:他为装空调腾地方,把家里的服务器往外拽,又赶上下雨,慌乱中抓错了敞开的 InWin 机箱,害得一块 20TB 硬盘从塑料导轨上滑出来,从一米多高摔到水泥地上。他的阵列是五块 20TB 组的 RAIDZ2 zfs 加一块热备,慌乱中他先跑了 zfs import 又跑了 zfs import -f,才反应过来这阵列早就透传给了一台 Proxmox 虚拟机,等于他把它在两个地方同时导入了。他打开 Claude Code,把这通乌龙全招了,他的 Fable 模型淡定地叫他别慌、去跑 clear 和 scrub;Claude 查了 smartctl,发现那块摔过的盘报告零错误。scrub 跑完,损失只限于一些 Frigate 摄像头录像,那块盘靠减震导轨居然奇迹般没事,这一幕难得——是 AI agent 把人从毁掉自己数据的边缘劝了回来,而不是反过来。
@hey_zilla [Claude Code]
Claude Code#47
https://x.com/hey_zilla/status/2074813805595357602
Hey_zilla 用 Claude Code 加 Python、配一款自定义可变字体生成了排版海报,还做出一个可用原型:借助 Figma MCP server 加 skill,把选中的设计复刻成一个可编辑的 Figma 文件。他琢磨这整套系统或许能直接做成 Figma 插件跑起来。这是个简短却真有创意的 Claude Code 生成式设计用法,而「Figma MCP 往返、产出可编辑文件」这条线,是他正在拉扯的更有意思的技术脉络。
@vincent_vancode [Claude Code]
Claude Code#48
https://x.com/vincent_vancode/status/2074758683649794257
他收回了之前对 Claude Code 的批评,摆出一套四工具组合拳:Cursor 干临时改 bug 和前端,Claude Code 扛多阶段的大功能和部署,Gemini 负责架构和设计,Grok 提供第二意见,有时还让 Gemini 和 Grok 互相辩论收敛出最优解。大功能全交给 Claude Code,用量还稳稳卡在 Max 套餐额度内。最猛的一句是他半年没招过开发,还辞退了几个,事情做完只花五分之一时间。对单干选手来说这话大概率是真的,但「辞退开发」这种话,能不能扛住时间考验,得看你到底在做什么产品。
@ikertools [Claude Code]
Claude Code#49
https://x.com/ikertools/status/2074854520849387588
这就是条广告,声称有人花 3000 美元投 Meta 广告,用 Claude Code 花 30 分钟赚回 5000,还配了段短视频拆解怎么做的。但推文正文里没有任何实际流程细节,只有 ROI 钩子加一个链接。在视频真拿出干货前,那个「30 分钟」和 1.67 倍回报就当营销噱头看,因为推文本身给不了你任何能验证的东西。
@seelffff [Claude Code]
Claude Code#50
https://x.com/seelffff/status/2074925981375013263
他在猛吹 ai-job-search,一个 Claude Code 仓库,号称是 GitHub 上涨最快的,14.6k 星(一天涨 5071)加 4.5k fork。你 fork 下来填好个人资料,它就去爬招聘网站按匹配度给岗位排序,每个岗位都生成定制的 LaTeX 简历和求职信,再开第二个 agent 去研究公司、批评初稿再改,编译出 PDF 还检查刚好两页,然后像 ATS 解析器那样审查文本层,甚至用你的申请材料跑模拟面试。他最欣赏的细节是诚实是硬编码的,绝不编造技能,宁可留空白也不堆关键词。他说 fork 是为了自己用。如果属实,这是目前最完整的 agentic 求职流水线之一。
@kocer_eth [Claude Code]
Claude Code#51
https://x.com/kocer_eth/status/2074911334374789191
他拆解了一套免费蓝图:一条 /ship 命令触发的四 agent Claude Code 开发团队,分 Planner、Coder、Tester、Reviewer 四个角色。Planner 把「/ship 给登录接口加限流」这种模糊需求,变成带文件路径、函数签名、边界情况和预期行为的真正规格,写进 .pipeline/specs.md;Coder 读它而不是瞎猜,Tester 写正常路径和失败用例,Reviewer 全程只读。他强调的真正洞见是 agent 之间通过产物(specs.md、test-results.md、review.md)沟通,而不是全都去动仓库把代码搅成一锅粥,这样你能中途检查工作流、精确看到在哪一步崩了。演示里规划用 Opus 4.8、写码用 Sonnet 4.6,他也坦白这套只适合窄功能、迁移、测试和无聊的积压活,不适合模糊的产品决策或安全敏感代码。可复用的教训是:给每个 agent 一份活、一个文件读、一个文件写。
@GOROman [Claude Code]
Claude Code#52
https://x.com/GOROman/status/2074832387935264835
他回忆当年改个主页要付将近一百万日元,感叹现在随手把活儿丢给 Claude Code 就搞定了。就一句话,却精准点出了常规网页活儿的成本崩塌。用他的话说,好时代。
@neil_xbt [Claude Code]
Claude Code#53
https://x.com/neil_xbt/status/2074798647984918712
他在展示一个纯 vibe-coding 出来的 Claude Code 应用,把一个人做俯卧撑变成跟网上随机陌生人的实时 1v1 对战。它秒匹配对手,你的摄像头实时追踪并数你做了几个,还把对手的实时画面放在你旁边,两人贴身竞速,先做超对方者赢。整个东西全靠 Claude Code 搭出来。把健身变成带实时摄像头计数的实时 PvP 游戏,是 vibe coding 相当聪明的一个用法,不过那句「关注我看更多 AI 内容」的结尾也暴露了它的引流属性。
@kocer_eth [Claude Code]
Claude Code#54
https://x.com/kocer_eth/status/2074971507261137121
他推荐了一个案例:有人花两小时(外加「4 罐 zyns」)用 Claude Code 让一台小无人机通过摄像头响应手势。系统把手的位置读进一个简单状态机(无手、握拳悬停、爬升、下降),握拳就悬停,手掌向上举就爬升,手向下就下降。他真正想说的是 Claude Code 压缩掉了原型阶段那段最丑的中间层——从摄像头输入到手部追踪、到手势状态、到控制值、再到无人机行为,而这正是小硬件点子通常会死掉的地方,一个周末就耗在接 API、修控制环上。他也坦白室内无人机演示很脆、手势控制会误读,这不是自主飞行也不是生产级飞控栈,但作为 builder 信号它指向一个新默认:先定三个物理指令,用 Claude Code 把环接起来,再让真实世界快速把它打爆。
@om_patel5 [Claude Code]
Claude Code#55
https://x.com/om_patel5/status/2074701789610349022
他转了个案例:有人给键盘 LED 编程,让它显示每个终端标签页里 Claude Code 在干嘛,把数字键那一排变成实时的 agent 状态板。每个键对应一个标签页:绿色表示 Claude 在等你,红色表示在干活,黄色表示这个页闲置了,蓝色是普通的非 Claude 标签页,你按 cmd 加数字就能跳到需要你的那个会话。这是给 agent 制造的最大难题——不用盯着终端就知道哪个 agent 要你——做的一个漂亮硬件小 hack。小,但真有用的环境提示。
@CryptoTied [Claude Code]
Claude Code#56
https://x.com/CryptoTied/status/2074663836855238792
他对 book-to-skill 很兴奋,这个项目把一本电子书变成可调用的 Claude Code Skill。痛点很真实:你认真读完一本技术书,几个月后真要用时大半都忘了。你把电子书路径喂进去,它自动生成完整概览、章节笔记、术语表和速查表,再用书名给 Skill 命名,这样你问相关问题时它按需从对应章节取答案,而不是每次把整本书塞回上下文。他的定位很犀利:它不帮你「读完一本书」,而是把书变成长期知识库,让你在写代码、查概念或撞到问题时随时拉进工作流。
@Money_plus_ai [Claude Code]
Claude Code#57
https://x.com/Money_plus_ai/status/2074830609306821055
他介绍一个能用 Claude Code 找工作的仓库:clone 项目、填好你的数据和资料,剩下全交给 AI。它评估 offer、给每个岗位定制简历、写求职信、帮你准备面试,让求职几乎全自动。这就是今天到处在传的那套 ai-job-search 流水线,只是这里用阿拉伯语讲给不同受众听。触达有用,不过这条推是概述而非亲手实测。
@zjp1997720 [Claude Code]
Claude Code#58
https://x.com/zjp1997720/status/2074848847453675754
他做了两个 skill,让 Codex 能把 Claude Code 和 AntiGravity 当外部「顾问」来调用,专门用来绕开最近 GPT-5.5 变笨的问题。碰上复杂决策任务,Codex 可以同时咨询两位顾问;设计很简单,他就是让 Codex 详细研究 Claude Code 的 headless 模式和 AntiGravity CLI 的 headless 模式怎么用,再打包成 skill,让 Codex 能稳定正确地调起这两个 CLI agent。他指出这本质上跟官方那个 Codex 给 Claude Code 做的插件同理,那个是让 Claude Code 调 Codex 来做 review。一套利落的跨 agent 会诊模式,把对手模型当成专家组而不是只选一个赢家。
@NFTCPS [Claude Code]
Claude Code#59
https://x.com/NFTCPS/status/2074740636801269996
他在推 marketingskills,来自 Corey Haines(Conversion Factory 创始人)的一套 40 多个开源 Markdown skill 文件,丢进 Claude Code、Cursor 或 Codex,就能让 AI 像老练的增长操盘手那样做营销,而不是吐空洞废话。他喜欢的三点:一是上下文驱动,你把产品营销信息填一次,每个 skill 都先读它,输出就不跑偏;二是覆盖整条漏斗,从定价、发布、SEO、AI-SEO、广告创意、CRO、onboarding、防流失、AB 测试到冷启动邮件,skill 之间还像真团队一样互相调用;三是真省时省钱,一个人几分钟就能跑完 CRO 审计、落地页优化或增长计划。他对技术型创始人的话是:别再收藏了,装上真用。框架扎实,不过明显是给别人的发布做推广。
@eddy_p1kulya [Claude Code]
Claude Code#60
https://x.com/eddy_p1kulya/status/2074907295352304003
他上班前花了大约 40 分钟,用 Claude Code 驱动 Bullpen CLI 去跑 Hyperliquid 数据,成果相当扎实。他拉了 40457 个账户的公开数据,按周/月/历史正收益、月 ROI 超 20%、有真实成交量来筛,再用 bullpen hyperliquid fills --address 拿到每个钱包真实的交易历史,算出胜率、平均盈亏、日均交易次数和 maker/taker 占比,这些排行榜都藏着不给你看。那些 fills 数据一下就把假货照出来了:「100% 胜率」账户两天里做了 900 次平仓(做市机器人)、靠无限补仓永不实现亏损的账户、以及只是拿着一个暴涨仓位的「盈利交易员」。接着他用 status --address --all-dexes 看实时持仓,包括默认视图看不到的 HIP-3 builder-DEX 股票永续,还写了个脚本每分钟跑一次,任何被追踪钱包开、平、减、加仓就通知他。下一步他想要个 Telegram 机器人自动交易,一个早上跑出来的 agentic 分析流水线,确实惊艳。
@yousukezan [Claude Code]
Claude Code#61
https://x.com/yousukezan/status/2074649800281317574
他分享了一篇 Zenn 文章(作者 kashioka),追踪一个用 Claude Code 做的桌面应用三个月后怎么样了,看它经不经得住时间。推文本身只有链接,干货都在文章里,但这个「三个月回顾一个 Claude Code 应用」的角度,恰恰是大多数 vibe-coding 吹捧会跳过的纵向诚实。值得读就因为它问了演示之后到底发生了什么。
@connect24h [Claude Code]
Claude Code#62
https://x.com/connect24h/status/2074954557764067419
他以 CSIRT 管理者的身份,从安全运营视角对 Claude Code 的 Model 和 Effort 设置做了一份相当实用的深度拆解。模型上:Fable 是专家级,适合新型威胁模式、新 CVE 影响分析和架构级设计,但日常用太贵;Opus 是均衡的日常主力,干日志分析、IR 报告初稿和已知威胁排查;Sonnet 是又快又便宜的通才,做样板代码、简单脚本和大日志的初筛,但要注意它会更自信地胡编。Effort 上,他把它比作「你挖多深」的旋钮,警告 Low 对安全很危险因为会漏检,High/Extra/Max 留给绝对不能出错的分析。他的经验法则:日常用 Sonnet+Medium,重要事件用 Opus+High,最难的威胁狩猎用 Fable+High/Extra,还提醒即便高 Effort 也不知道它不知道的东西,所以碰上陌生库和新 CVE 要把文档和日志喂给它。
@fuchexcrypto [Claude Code]
Claude Code#63
https://x.com/fuchexcrypto/status/2074995709175034229
他讲了个多伦多作家的故事:记了三年笔记却一直重复同样的错,不是因为不用心,而是笔记之间、笔记和过去的自己之间从不对话,比如一条 2022 年写「哪类客户会耗干你」的笔记,到 2023 年他签了三个这样的客户时完全没想起来。解法是把 Claude Code 接进 Obsidian,不是当搜索工具,而是当一个读遍他所有文字、还有主见的第二个声音,所以他要做决定时它会往回拉:「你去年三月写过这个,得出的是相反的结论,要看看为什么吗?」Claude 按模式而非手动标签连起几百个节点,翻出他 18 个月里定价哲学的三处自相矛盾、一个他 2023 年否掉如今又在做的点子、以及一个懂得某件事而后来他又忘掉了的过去的自己。这个仓库不再是档案,而变成了一场辩论。文案很诗意,但底层模式——一个跟你过去的自己争辩的 agent——确实是个人知识库相当新鲜的用法。
@GooseworksAI [Claude Code]
Claude Code#64
https://x.com/GooseworksAI/status/2074712638249222517
他们教会 Claude 一次性生成 iMessage 风格的视频广告,妙就妙在全程不用任何视频生成模型,纯 HTML,所以广告制作超便宜,在 Meta 和 TikTok 上还表现不错。流程是:注册后填入你的品牌 URL,Goose 就去研究你的品牌、抓取 logo 和产品素材,在 videos 标签选 iMessage 模板,再把提示词复制进 Claude Code。用 HTML 而不是扩散视频模型来伪造看着像原生的 iMessage 广告,是个真省钱的 hack,不过这也是给他们自家工具做的产品推广。
@EOEboh [Claude Code]
Claude Code#65
https://x.com/EOEboh/status/2074813342548422789
他做了个小的 Review/验证 skill,专治那个经典毛病:agent 说「搞定了,测试通过」,可其实没做完或者测试压根没跑。你把它丢进一个文件夹,Claude Code 会自动读到,在 Claude 宣布任何事完成前,它必须真拿出 diff、真跑测试而不是嘴上说跑了、核对一份项目专属规则清单(他自己那份有 webhook 签名校验),并诚实报告任何坏掉或跳过的东西。不用插件不用配置,就一个 markdown 文件加一条安装脚本。一个简单精准的护栏,专门对付 agent 过度自信,很多人都用得上。
@z0rynx [Claude Code]
Claude Code#66
https://x.com/z0rynx/status/2074955250763805163
他详细讲了一套 20 分钟、0 成本的方案,把 4000 条荒废的 Obsidian 笔记变成能回话的第二大脑,用 Claude Code 加 qmd——Tobi Lütke 的本地语义搜索工具,不用 embeddings API,也没有任何东西离开本机。第一步:把 Claude Code 指向仓库,每条笔记和反向链接都成为按需上下文。第二步:装上 qmd 把仓库索引一次,Claude 就不再 grep 4000 个文件,而是一秒内取回「三月那个定价点子」。第三步:在仓库里写三个 markdown skill,分别做每周回顾、把原始笔记变成草稿、给新笔记自动链到旧笔记,各自只在需要时加载,token 开销接近零。他主打的回报是你问「Q1 我学到了什么关于留存的东西?」,10 秒内就得到一份完整答案,来源于你自己的六条笔记还带链接,于是图谱视图从装饰变成了 Claude 会走的地图。实用且完全本地,是目前最干净的第二大脑配方之一。
@Outscaler [Claude Code]
Claude Code#67
https://x.com/Outscaler/status/2074787545964064828
他把 Fable 5 接到 Shopify 来生成静态广告加配套落地页,声称自己已经不打开 Shopify 了。他的流程:把 Claude 连上 Shopify、各种 AI API 和一个 Brandsearch API,搜你的细分领域,按投放中 Meta 广告超 100 条、日均 1000 起筛品牌,再把竞品 URL 丢给 Claude Code,提示词让它分析头部 20 个 DTC 品牌、拆解他们的欲望、切入角度和实际文案,按角度和认知阶段排序,一边上网、翻 Reddit 和论坛找真实的 ICP 语言,一边在 Shopify 的 /pages 上产出 10 条静态图及变体加落地页。他强调不用追求精准,就是迭代,一旦你用自己的 .md 文件和品牌素材「训练」好 Claude,它就近乎全自主了。一套激进的端到端广告加落地页自动化,不过「我已经不打开 Shopify 了」这种炫耀话,值得压力测试一下。
@opwizardx [Claude Code]
Claude Code#68
https://x.com/opwizardx/status/2074948522957586710
他指出 Claude Code 会在 30 天后悄悄删掉本地会话,没有警告也不提示导出,等他意识到自己现在大部分工作都发生在 agent 对话里、而且没别人会替他保存时,这事就扎心了。手里一堆 agent 和客户散在好几台机器上,找一段特定的历史会话成了寻宝,于是他做了 pond,把 Claude Code、Codex、OpenCode、Claude Desktop 和 Pi 的每一段会话无损归档到你自己拥有的存储里(本地目录或你自己的 S3 桶),它读的是这些工具本来就写到磁盘上的东西,不占用你的请求链路。他自己的档案存了 12557 段会话、225 万条消息,横跨六个 harness,都能被他的任意 agent 通过 MCP 搜索。免费、开源、v1 之前。一个真有用的修复,专治那种没人注意、等发现就晚了的数据丢失问题。
@cocktailpeanut [Claude Code]
Claude Code#69
https://x.com/cocktailpeanut/status/2074945097586614761
他跟 @emollick 提到,自己在 Codex 桌面版加 Claude Code 里做了个 Pinokio 8 视频,方法是让它们去用 hyperframes。这套配置会自动跟 Pinokio 对话,用本地装的 Qwen-TTS-MLX(@blizaine 做的)等几个工具生成音频。这只是条随手记而非教程,但很好地展示了 agent 端到端编排本地生成工具、真产出媒体成品。
@web_se [Claude Code]
Claude Code#70
https://x.com/web_se/status/2074787369732239522
他做了个 agent,抓取更新日志、生成日语解释、渲染成 PDF、再上传到 S3。做法就是把规格给 Claude Code,让它把整个东西搭出来。短小但具体,一个干净利落的开箱即用小流水线,一次性展示了从规格到可用 agent 的闭环。
@teppeis [Claude Code]
Claude Code#71
https://x.com/teppeis/status/2074740542391627860
他分享了一篇 Cybozu Inside Out 工程博客,讲团队如何把一个回归测试生成 Skill 标准化、并嵌进他们的开发流程。文章诚实地问了 Claude Code 改变了什么、又没改变什么——关于回归测试编写的工作流。这个「改变了和没改变」的框架很清爽,是团队级、流程整合的记录,而不是单人演示,这种脚踏实地的落地故事,比又一次一次性炫技值钱得多。
🗣 用户心声
用户心声

现在大家最操心的第一位是 token 经济学,已经排在纯粹的能力之前了。用户把一切都换算成烧掉多少 token、命中多少缓存,连 harness 本身都被当成一个头等的成本变量来抠。@cjzafir 把 Codex 接进 Claude Code,做成编排者和执行者分工的架构,就是冲着把 token 花费砍掉大约 60% 去的;@SemiAnalysis_ 分析了 150 万次请求,证明 95% 的缓存命中率带来了 84% 的省钱效果。大家反复在要的东西很一致:让我更清楚、更能掌控这个循环到底花了多少钱。

第二个主题是怎么让 agent 一直活着、无人值守地连轴转。人们都在手动绕开各种限制:@kajikent 专门写了个 skill,就为了让自己的 Mac 别睡着、好让 agent 持续跑;@about_hiroppy 更狠,为了重写一个 Rust 项目,一口气让 64 个 Claude 实例连续跑了 11 天。他们在手动填的这个坑就是持久的、长周期的执行能力:通宵跑、舰队并行跑、卡住了还能自己恢复。

便宜执行者加聪明军师这套打法正在变成标准姿势。@sromeropasman 用 Sonnet 配上 Fable 当军师,省下约 50% 的 token;@KyleHessling1 每天都是本地模型当执行者、Fable 当军师。这里逐渐成型的预期是把模型当 harness 用:只在真正需要决策的地方才把贵的模型调上来。

不写代码的专业人群正在大批涌入。@itsalexvacca 用 12 个 skill 加 3 个 agent,替一家年经常性收入 700 万美元的机构跑 LinkedIn 广告;@BullpenFi 靠在 Claude Code 里搭的自定义 Polymarket 策略,把一个交易账户翻了倍。他们的需求跟开发者完全不一样:要的是针对自己行业打包好的可靠工作流和 skill,而不是一个写代码的助手。

热闹底下压着一个实打实的信任与安全隐忧。@HeidyKhlaaf 演示了怎么用 prompt injection 把 Claude Code 和 Codex 劫持成远程代码执行,后门传闻也一整天满天飞。随着 agent 越来越自主、权限越给越多,用户越来越希望护栏能跟上节奏:沙箱、对低置信度动作要有人把关、以及全程可审计。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达

Codex:被提到最多的搭档工具,既被当成对手,也被接进 Claude Code 里当执行者。
OpenClaw:开源自托管 agent 的标杆参照物,不过「它是不是已经凉了」这类帖子正越来越多。
Fable 5:今天执行者加军师分工里的默认军师和默认模型,非代码类活儿也大量在用它。
Cursor:agentic coding 领域反复被拿来对标的基准线。
Hermes:Nous Research 的 agent,在开源生态里被定位成 OpenClaw 的接班人。
MCP:几乎每个正经工作流里都会出现的连接层(Figma MCP、Meta MCP、Shopify)。
Opus / Sonnet:Claude Code 里军师和执行者的左右脑组合。
Grok / GPT-5.6 / Gemini:用户正在积极拿来做对比测评的其他模型选项。
Cowork:越来越多被点名成在抢占 OpenClaw 使用场景的那个工具。
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