超级用户日报: 2026年7月11日
今天的头条是规模：Bun 把整个代码库从 Zig 重写成 Rust，只花了 11 天——一个百万行的 PR，烧掉 59 亿输入 token，按 API 价格算大约 16.5 万美元，对比人工估算要三个工程师年——而且已经在生产环境跑了好几周。头条之下，今天的主线是分工：各地用户都在把 Fable 5 架成总设计师，把执行活儿派给更便宜的模型（Sonnet 子代理、Grok 4.5 打工、挂载 Codex 订阅），普遍反馈成本砍半、质量几乎不掉。非编程战线也在继续扩张——18 分钟从原始素材剪出婚礼视频、无人机做停车场分析、PCB 设计直接下单到 JLCPCB、OpenClaw 给 Meta Ray-Ban 眼镜喂数据、小企业用一个 Skill 把付费预约 SaaS 替换掉了。底色不变：额度焦虑、基于 Obsidian 的第二大脑搭建潮，以及第一批把 Claude Code 熟练度当招聘信号的公司开始出现。
@just_dennie [Claude Code]
https://x.com/just_dennie/status/2075248233303949408
把自己每天在用的整套 Claude Code 配置全部公开了：50 个 agent、两层配置结构、还有 commit hooks。不用留邮箱，也没有「订阅解锁」那一套，就是他每天真实跑的配置原样放出来。想抄作业的可以直接拿走。
@kunchenguid [Claude Code]
https://x.com/kunchenguid/status/2075040067257868788
用自己的 firstmate 压力测试认真对比了 Grok Build、Claude Code、Codex、OpenCode 和 Pi。结论是：后台轮询进程跑完后能自动唤醒的，只有 Grok Build 和 Claude Code 两家——Codex 直接硬挂且没有任何补救手段，OpenCode 和 Pi 都得自己写插件。他还把 firstmate 的主力模型从 Opus 4.8 换成 Grok 4.5 跑了一天，效果没有下降，token 吞吐快很多，但首字延迟很长，怀疑是 prompt caching 的问题。另外他提到 X Premium 的额度很大方、没有单会话上限，打算把很多任务迁去 Grok。
@levelsio [Claude Code]
https://x.com/levelsio/status/2075328941317886210
他的 Claude Code 跑在云端一台无 GUI 的 headless Mac Mini 上，所以它开发的 iOS 应用他自己从来没法真正上手试，Claude 只能截一堆图给他看。在 @jordandotbuilds 的提示下，他让 Claude Code 装了 serve-sim——一个网页版 iOS 模拟器，通过 SSH 隧道把 Mac Mini 上的应用实时串流给他。虽然有点卡，但终于能亲手感受应用的实际体验，而不是靠截图脑补了。
@the_cyw [Claude Code]
https://x.com/the_cyw/status/2075033876930724339
做了一个 skill，让 Claude Code 能一把出高级感落地页。视频里那三个网站全是一次生成的结果，每个成本大概 $10-15。流程也简单：去 Higgsfield AI 注册，装好 CLI 和 scroll-world skill，剩下的全交给 Claude Code。
@elder_plinius [Claude Code]
https://x.com/elder_plinius/status/2075213137851433280
他有个闲置的 Claude Max 20x 账号第二天就要重置额度了，于是写了一条 one-shot prompt，让 Fable 5 并行拉起几十个 agent，用最快速度把一整周的额度烧光。结果烧出了 50 多个可玩的游戏，个个画面好看、手感在线、运行完美，很多还带着浓浓的 Flash 游戏时代怀旧味。那条 prompt 其实就是让 Claude Code「并行造一大堆东西」直到额度耗尽。他感慨：放在 6-12 个月前，一条 prompt 能做到这种程度根本不敢想。
@GOROman [Claude Code]
https://x.com/GOROman/status/2075027844535824770
日语帖：昨天把公司官网连 DNS 带所有东西全部迁到了 Cloudflare 的免费套餐，整个迁移过程都是 Claude Code（Fable）干的。他说现在回头看，之前一直花钱买托管服务显得特别荒唐。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2075139142418391426
日语帖，讲一个爆火视频：把一单 $35,000（约 525 万日元）的网页代理公司活儿，用 $12（约 1800 日元）复刻了出来。五个角色被折进一个会话里：Claude 做概念设计、把 brief 细化到用户流失点，Higgsfield 用 30 多个生成模型出电影级片段，Claude Code 实现 GSAP 滚动动画和 Lenis 平滑滚动、内置粒子和暗角等六种效果，最后 Claude 自己做 QA、修加载速度和移动端显示。策略、动效、工程、设计、QA——原本五个人之间几周的来回交接，在一个对话里全部完成；代理公司开的发票，其实收的就是那些「交接」的钱。
@kawai_design [Claude Code]
https://x.com/kawai_design/status/2075052335538082211
日语帖：给那些总卡在「那个命令叫什么来着」的 Claude Code 用户做了一个网站。不是按功能名搜，而是按你想干什么来搜——「修一下 PR」「减少权限弹窗」「换台设备接着干」。覆盖 87 个命令族共 164 个条目，带搜索、分类和详情，目标用户就是在实际工作里用 Claude Code 的人。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2075207092345155733
日语帖，讲有人只用 Claude Code、不碰 Obsidian，一周做出了一套完全定制的 AI 大脑。员工、agent、SOP 全是同一块屏幕上的节点：点开一个节点能看到所属部门、关联 SOP 和可用工具；打开聊天时，AI 已经知道这个人的访问权限和 agent 配置。核心设计是把权限直接嵌进节点里，这一点 Obsidian 的链接笔记模型做不到。没有开发团队、没有半年工期、没有大预算——Claude Code 一周搞定。
@usedhonda [OpenClaw]
https://x.com/usedhonda/status/2075046101187727829
日语帖：通过 SDK 把 Meta Ray-Ban Display 眼镜接到了自己写的应用上。OpenClaw 直接往眼镜上推新闻——不只是选文章，还会把内容按他的口味重写，不用掏手机就能看。还有个 AI 秘书会对他眼前看到的东西发表评论，文字加语音都有，比如估算他这顿饭的热量；他甚至设了 RTMP key，能把自己看到的画面直接直播出去。
@alisaqqt [Claude Code]
https://x.com/alisaqqt/status/2075241584615108812
用一条 prompt 做出了一部 Vox 风格的唐朝科普片，从头到尾 100% AI。流水线是：Seedream 5.0 Pro 出关键帧，Omni Flash 做动画，xAI TTS 配音，MiniMax Music 2.6 配乐，最后由 Claude Code 在本地把所有素材剪到一起。整条流水线跑在 Atlas Cloud 上——扔进去一个题目，出来一部成片。
@servasyy_ai [Claude Code]
https://x.com/servasyy_ai/status/2075026159071576505
中文帖，详细讲了在 Claude Code 里搭一套分工体系：Fable 5 当大脑，负责架构、约束和验收；Grok 4.5 当苦力，跑命令、改代码、写汇报。用 fable-advisor 插件（claude plugin install 装 DannyMac180/fable-advisor）把 Claude Code 变成调度中枢，通过 Grok CLI 把实现工作路由给 grok-implementer 通道。他给的示例是加一个 --stats 参数、从日志里统计总请求数、错误数和 p95 延迟：Claude 先写一份五段式 spec（目标/文件/接口/约束/验证），把写代码的活派给 Grok，然后自己读 diff、重跑验证、给出裁决才算完工。还有两条额外护栏：禁止无关重构，汇报里必须贴真实的命令输出。
@shotovim [Claude Code]
https://x.com/shotovim/status/2075229199779180712
日语帖，观点是 Obsidian 虽好，但拿来当 AI 的长期记忆并不合适。要保存 Claude Code 的对话记录和工作上下文，应该在给人看的笔记之外，单独搭一套 AI 容易读取的结构。他把自己实际在用的运维方案写了出来。
@tsubotax [Claude Code]
https://x.com/tsubotax/status/2075161777823007202
日语帖：把自己几个月来用 Claude Code 做 UI 设计的设计系统和 harness 方法论整理成文发了出来，挂在 #design_harness 标签下。
@N01ennn [Claude Code]
https://x.com/N01ennn/status/2075211881430528484
声称这一周一次 Google 都没搜过——他把 Claude Code 指向自己的 Obsidian 库，让它照 Karpathy 的 wiki 构想搭一套系统。睡了一觉起来，看到三个文件夹、一份统管整个系统的 CLAUDE.md，还有一个把他读过的所有东西都链接起来的活 wiki。现在他把任何文章、访谈稿或 PDF 扔进一个文件夹，说一句「ingest this」，Claude 就会阅读、建链接、归档，并把它和已有的一切关联起来。配置成本就是 Claude Code 加 Obsidian 加 5 分钟，而他的朋友们还在往 ChatGPT 里复制粘贴、不停丢上下文。
@Raspberry_Pi [OpenClaw]
https://x.com/Raspberry_Pi/status/2075184099778539590
树莓派官方出了在 Pi 上跑 OpenClaw 的指南。卖点是：与其把 OpenClaw 装在你的主力电脑上——那里它能碰到你的提醒事项、邮件和存着密码的浏览器——不如把它放进一个安全的树莓派环境里，整个软硬件栈和操作系统都由你自己掌控。
@hattoriweb [Claude Code]
https://x.com/hattoriweb/status/2075154571945783596
日语帖：免费送一个用 Claude Code 搭预约日历的 skill——给小店做的预约页面，只靠 LINE 和 Google Calendar 就能跑，不用再每月付预约系统订阅费。这是他「用 AI 建站 100 天」实验的第 20 天，很多人来问「怎么做的」，他索性把做法本身直接送出去。
@nileshtrivedi [Claude Code]
https://x.com/nileshtrivedi/status/2075053723815150037
转述 Jarred 用 Claude Code Dynamic Workflows 在 11 天内把 Bun 那个巨大的代码库从 Zig 重写成了 Rust，6 个平台的测试全部通过，改用 Rust 还顺手修掉了大量内存泄漏。token 账单：59 亿未缓存输入 token、6.9 亿输出 token、720 亿缓存读取 token——按 API 定价大约 $165,000。他估计这个项目要是让 3 个人类工程师来干，得干整整一年。
@shivsakhuja [Claude Code]
https://x.com/shivsakhuja/status/2075332037452677569
发布了一个「iOS Ads」skill 包：三种高转化视频广告模板——iMessage Ads、Apple Notes Ads 和 ChatGPT Ads，Claude Code 或 Codex 用一个 /goose-video skill 就能一次出片。示例命令：「/goose-video make 5 Apple Notes ads for my brand」。这些广告本质是纯 HTML 假界面，不用任何视频生成模型，成本极低。他的逻辑是这类广告之所以有效，是因为够简单、用的是大家熟悉的界面、零认知负担，还利用了人们围观 iMessage 打字或 ChatGPT 流式输出时的好奇心。第二天之前免费试用，私信还送 500 额度。
@knoxtwts [Claude Code]
https://x.com/knoxtwts/status/2075240606016905302
他们代理公司给付费 B2B 客户产广告素材的整套系统，现在免费开放成文档了，底层就是 Claude Code：一张需求表填好 ICP、痛点、offer 和 CTA，就能吐出 100 多张成品 Meta 静态图，每张都是不同的创意概念，文案直接设计进画面里。这份文档给的是完整搭建过程而不是概要——20 条 prompt 按搭建顺序排好、可以直接粘贴，一个 80 条的模板加视觉隐喻库供 Claude Code 扩展，还有一层「点火就走」机制，合上笔记本批量任务也能跑完并在服务商链接过期前自动归档，外加一个从真实广告文案到可上传文件夹的完整实例。他视频里那面广告墙就是一次运行产出的，整套系统搭起来大概 2 小时。
@claudecode84 [Claude Code]
https://x.com/claudecode84/status/2075083566434959809
日语帖，介绍一个能自动检查 App Store 审核指南、争取一次过审的 CLI。它会校验 IAP 和支付规则合规、Privacy Manifest 和数据收集信息、Sign in with Apple 和账号删除流程、App Store 元数据一致性，还做二进制静态分析；配合 Cloud Device 支持，自动化测试还能超出二进制层面、覆盖真实用户流程。它以 skill 形式接入 Claude Code 和 Codex，循环很简单：扫描应用、发现违规、AI 自动改代码、再扫描，直到全部干净——agent 自主把质量一路把关到提交苹果审核为止。
@AYi_AInotes [Claude Code]
https://x.com/AYi_AInotes/status/2075093661763686543
中文帖，声称把 Codex 订阅挂进 Claude Code 做双模型分工后，Fable 5 的 token 开销砍了 60%：Fable 5 只干高价值的活（规划、架构、拆解、review），所有写代码、调试、重构全部下放给 GPT 5.5。配置步骤：装官方 openai/codex-plugin-cc 插件，用 ChatGPT 账号跑 /codex:setup 认证，确认 codex-rescue 子 agent 可用，然后贴一段常驻工作流指令，让 Claude 当协调者、通过 /codex:rescue 派活、首选 GPT 5.5（xtra high）——并且 Codex 的产出必须自查过才能采纳。进阶技巧：把这套流程存成自定义 skill，用 Codex 20x Pro 跑 5-7 个并发子 agent 绕开 5 小时限制，压缩四次后用 /handoff skill 清空对话。
@huoshan007 [Claude Code]
https://x.com/huoshan007/status/2075136625214955981
中文帖，推荐免费开源工具 Agent-Reach，一条命令就让 Claude Code 接上 14 个平台——直接解决 Twitter API 要花钱、网页抓取要订阅、B站和小红书封 agent 这堆烂摊子。他实测让 agent 抓小红书评论并总结，十秒出结果。它不是简单套壳：预配置了 yt-dlp、twitter-cli、xhs-cli 这些工具，还覆盖网页、YouTube、RSS、微信公众号、微博和 V2EX。安装方式更省事，直接跟 agent 说一句「install Agent Reach for me」就行。
@anton_bt [Claude Code]
https://x.com/anton_bt/status/2075086269697196505
讲他桌上一台跑着 Claude Code 的 Mac mini，通过手机上一个叫 Clawdputer 的聊天入口控制，拥有完整系统权限：读写文件、跑 shell 命令、执行脚本，还接上了 Slack、Discord、Telegram、Obsidian、Spotify 和 Twitter。演示故意做得很傻——手机发条消息，电脑就打开 YouTube 搜搞笑猫片——但重点是这台 Mac mini 变成了一台常开的操作机，手机聊天就是大门。他拿同一个视频里的 Orgo 做对比：Orgo 是在云上租一台常开电脑跑 Claude Bot，云端在助手数量和在线率上占优；而桌上这台的好处是真正属于你，可以当处理客户文件、做研究、跑家庭自动化的私人终端。真正的取舍是「自家的盒子」对「租来的盒子」，而不是本地对云端。
@emooove [Claude Code]
https://x.com/emooove/status/2075124041908977674
日语帖，统一回复大家刷屏的「这落地页怎么做的」：复杂精致的设计，先用 ChatGPT 生成一张图，再把图喂给 Claude Code 当输入。他附的那个 LP 右侧的主视觉，让 Claude 直接画是很难画出来的，但用 ChatGPT 的图像生成先做一张参考图再输入，Claude 就能还原得相当到位。他的结论：AI 产出的质量，完全由你给它的输入信息决定。
@borjaperfra [Claude Code]
https://x.com/borjaperfra/status/2075142923641897290
西语帖：他在 helmcode 的头几个项目之一是重做公司的品牌形象和官网，2-3 天搞定，路子全是抄近道——一个 Figma 文件都没碰，全程 Claude 加 Claude Code，甚至还在网站上搭了个小型品牌套件。整套系统就靠 3 个 .md 文件加 1 个 .css 跑起来，用 git 给设计系统做版本管理、执行严格的 design ops，全团队都能用。他还表示愿意把整个过程写出来，包括开发者怎么练出设计判断力和审美。
@Mho_23 [Claude Code]
https://x.com/Mho_23/status/2075354155309576224
做了一个让 Claude Code 拥有原生视频理解能力的 skill，补上了 Claude 只能看单帧、抓不住节奏、音频和整体流的短板。把任何视频文件扔进 Claude Code——竞品广告、爆款 TikTok、UGC 视频或屏幕录像——skill 会把它路由给 Gemini，让 Claude 真正把整条视频看完。输出是一份结构化的创意拆解：开头钩子分析、目标受众、切入角度、逐节奏点的结构、带时间戳的屏幕文字、台词、痛点和 CTA，还会生成可复用的钩子变体。转发加回复就免费送这个 skill。
@evanseech [Claude Code]
https://x.com/evanseech/status/2075293987347300774
反映 Meta 的广告归因在他手上很多账户里烂到了历史新低，对不上号、少报多报是常态。他们的解法：要么上 Hyros，要么干脆用 Claude Code 加 UTM 自建一套归因系统，效果比平时好用得多。他的原话是，没有这个，你现在投广告基本就是盲飞。
@DaveShapi [Claude Code]
https://x.com/DaveShapi/status/2075224421761970268
一条负面对比：他觉得 Claude Code 哪怕用上 Fable，跟 Grok 4.5 比也显得笨。给一句模糊指令，比如「钻进这个文件夹然后找最新的文件」，Grok Build 会把整个文件树翻一遍直接把文件找出来，而 Claude Code 只会反问「你是说搜索当前工作目录吗？」。他对这种体验的不满毫不掩饰。
@BtreeWw [Claude Code]
https://x.com/BtreeWw/status/2075249690849767879
同事发现装了 Claude Code 的机器明明没在编译代码，风扇却一直狂转。查下来原因是 AI 用 GREP 扫文件，他们的 monorepo 本来就大，再叠加一层加强版的内置防火墙和加密，扫描直接把 CPU 吃爆。解决办法是给 AI 换上一个代码搜索 MCP，搜索瓶颈立刻消失。
@DamiDefi [Claude Code]
https://x.com/DamiDefi/status/2075150468737860021
有人替大家试了 100 多个 Claude Code skill，总结出一个结论：最值钱的不是那些花哨的 AI 演示，而是能省 token、保住上下文、防出错、让产出直接能上生产的技能。点名了六个：Skill Creator 把 SOP 变成可复用技能，Superpowers 强制先规划再测试再自查，GSD 用子代理对抗上下文腐烂，/re 和 /ultra review 在上线前抓 bug，Context Mode 给上下文瘦身，Claude Mem 提供跨项目的长期记忆。核心心得是卖结果——省时间、降成本、少犯错——而不是卖 AI 工作流本身。
@jboogx_creative [Claude Code]
https://x.com/jboogx_creative/status/2075161076535263277
发布了一个叫「The Tengu」的创意作品。图像用 MidJourney 8.1 生成，动画交给 Seedance 2.0，提示词则由作者自己搭的 Night Shift 驱动——这是一套专为创作者打造的 Claude Code 定制系统。
@pbteja1998 [Claude Code]
https://x.com/pbteja1998/status/2075055103493718239
出门没带笔记本，时隔好几个月又试了一次 Claude Code 的 /remote-control，这回完全无缝。上次用的时候还非常不稳定，现在体验已经很好了。可以直接用手机远程操控家里那台笔记本上的 Claude Code。
@Maciej_M [Claude Code]
https://x.com/Maciej_M/status/2075092703616909337
Maciej 久违地第一次撞上 Claude 用量上限，于是搭了一套双层工作流：Fable 5 在主会话里当技术负责人，负责拆任务、写精确规格、派活、验收；Sonnet 5 子代理作为更便宜更快的执行者，负责改代码、跑测试、翻仓库。循环是这样的：Fable 规划并写 spec，Sonnet 实现，Fable 逐条核对 diff 并把修改意见发回去（代理保留上下文），最后 Fable 做终审 code review、跑全量测试、推代码。好处很明显：贵的 token 只花在思考和 QA 上，两双眼睛能在正式 review 前抓住执行层的 bug，一晚上这对搭档能磨出十几个 PR。他跑了一个晚上外加整夜干活，还晒了用量截图。
@Jiaxi_Cui [Claude Code]
https://x.com/Jiaxi_Cui/status/2075245117674606670
观察到 Claude Code CLI 的检测似乎比 Claude 应用严格得多。最近用 CLI 几乎是秒被标记、直接掐断，但用 Claude 应用从来没出过问题。
@coreyganim [Claude Code]
https://x.com/coreyganim/status/2075217820925739474
播客回顾：Justin Brooke 把整个营销部门装进了文件夹和 markdown 文件里，这套系统叫 CMOHQ，任何 AI 都能跑（Claude、ChatGPT、Hermes、Codex），还打包成 zip 出售。他三周没开过笔记本，生意照常运转。结构是一个 HQ 文件夹放身份信息，每个品牌单独一个文件夹；财务文件夹是照着一段 YouTube 转录搭出来的，能吃进 ThriveCart、Kit、Google Ads 和 Zeni 的导出数据，自动算出最大 CPA 和花费上限；所有东西都是纯文本存在 iCloud 里；发布走 MCP 推到 Ghost，配 ElevenLabs 音频，报表也通过 MCP 打通。他用的是 Claude Cowork 而非 Claude Code，zip 里带一个 installer.md，会先访谈买家再帮对方搭出自己的系统。核心原则：每个 agent 都得有记忆、指令和工具这三样。
@backnotprop [Claude Code]
https://x.com/backnotprop/status/2075345601869615435
做了一个叫 Orchestrator 的 Skill，把你的 harness 变成一个路由器，可以跨 harness 调用、管理、委派任何其他 agent。它比 claude -p 和 codex exec 走得更远，给任何 agent 一个操作平面去建模其他 agent，比如让一个 operator 管理一整个 codex app-server，多线程、可干预、可设目标。它还会核算各家的用量额度，让你把所有供应商的 token 带宽都榨干，并且能根据用自然语言描述的偏好做智能路由。灵感来自 kubectl 和 Claude Code 的子代理后台处理，目前主要用 Grok 4.5 当主编排器在测试。
@tetumemo [Claude Code]
https://x.com/tetumemo/status/2075153734431305925
分享了一条随手丢给 Fable 5 却效果惊艳的提示词：C 盘空间不够了，自己也搞不清该怎么整理、哪些应用和文件用得多用得少，让它给出一个能腾出大约 50% 容量的最优方案，规则是 Claude 绝对不能擅自移动或删除任何东西。在 Claude Code 里把 C 盘路径指给它就能跑。
@alliekmiller [Claude Code]
https://x.com/alliekmiller/status/2075234352217149787
朋友用 Claude Code 只花 2 条提示词，就把 7 段共 25 分钟的原始素材剪成了一支完美的 10 分钟婚礼视频。她把所有片段原样丢进去，没剪辑没说明，其中还混了一段误传的素材，Claude 自动忽略了；它审片、全部转录、按主题分组场景、重排、修剪、加标题卡，还生成了完整的图形和音效，全程 17 分 55 秒。第一条提示词要的是 Y2K 摄像机风格、粉色加闪粉的「Meet The Couple」视频；第二条补了图片并指出两处 1 秒的修剪，4 分 55 秒搞定。Claude 最后甚至还附赠了一支 1 分钟的花絮集锦。
@charliejhills [Claude Code]
https://x.com/charliejhills/status/2075150673138638918
Charlie 不直接发 AI 写的东西，而是给每篇帖子跑一套 4 步打分循环，用 Claude Code 搭的（换任何 AI 都行）。第一步：把你数据最好和最差的各 10 篇帖子连数字一起拉出来，好坏之间的差距就是信号（用 Agent Browser 或 Apify 自动抓，别用 swipe file）。第二步：把这个差距变成 100 分制评分表，钩子、结构、语气、清晰度各 25 分。第三步：让一个独立的盲评 agent 按评分表给草稿打分（Fable 负责规划，Sonnet 负责写，评委全程盲评），分数就不会虚高。第四步：/goal 设定终点线，/loop 跑循环，每轮先修最低分的项再重新打分，直到过 95 分的门槛——一篇草稿从 51 分磨到 95 分，他人都还没打开看过。
@yibie [Claude Code]
https://x.com/yibie/status/2075224692345254356
推荐 Matt Pocock 为他那个 162K star、750 万下载量的 skills 仓库录的首个教程，在 Claude Code 里演示了完整工作流。安装用 npx skills add mattpocock/skills，安装器会扫出 38 个技能（官方认证的「Matt Pocock skills」加实验性的「other skills」），支持 Claude Code、Codex 等，推荐用 SimLink 软链接方式安装。关键点在于这些技能是用户主动调用而非自动加载，所以全部装上也只占每次 /context 的 660 个 token。装完跑 setup 配置 issue 追踪器（Jira、Linear 或本地 Markdown），spec 和工单都存在那里。推荐的核心五步「主流程」：/grill-with-docs 审文档并提尖锐问题，/to-spec 转成规格说明，/to-tickets 拆成可执行工单，/implement 写代码，/code-review 做审查。
@seconds_0 [Claude Code]
https://x.com/seconds_0/status/2075007809545179527
很讨厌 Claude Code 把 artifact 发布到网页 URL 的这个改动，如果可以的话想把它从 harness 里彻底拔掉。槽点：没法打印成 PDF，而且不开团队版就没法分享。就是很烦。
@leopardracer [Claude Code]
https://x.com/leopardracer/status/2075315143064354885
复盘了一位 Reddit 用户搭的自维护 AI 知识库系统，源头是 Karpathy 那篇爆火的 gist，从反复重读同样的 PDF 进化成一个丢进新资料就变聪明的 wiki。第一步：建一个 Obsidian vault，装上 Web Clipper 浏览器插件。第二步：把 Claude Code 指向这个 vault，喂给它 Karpathy 的 gist，让它自己搭出文件夹结构和 CLAUDE.md 里的 schema。第三步：把文章剪藏进 raw/ 目录，叫 Claude Code 消化入库。第四步：随便提问，它会基于 wiki 回答并自带引用出处。第五步：定期跑一遍「lint」，让它自己揪出矛盾内容和失效链接。
@TheViableEdge [Claude Code]
https://x.com/TheViableEdge/status/2075254715038736602
指出一个现象：人人都在晒自己的 Hermes 配置，却几乎没人分享 Hermes 的实际运营方式。他自己经营一家咨询加开发的工作室，外加一个小规模的生产环境 SaaS，用 Hermes 编排 Claude Code，这次分享的是真正在跑的运作模型，而不只是安装教程。
@vikingmute [Claude Code]
https://x.com/vikingmute/status/2075213286568817133
开源了一个个人 skill，把「穷人组合拳」打法固化下来：把复杂任务拆成文档，让贵的模型（Fable 5 或 GPT 5.5）只负责规划和拆解，把文件写进 plans/ 目录，绝不直接碰代码。便宜模型（Composer 2.5 或 DeepSeek v4 pro）负责执行，成本大幅下降，最后贵模型回来做对账，审查便宜模型的改动直到全部通过。分两种模式：自动模式下，现代 agent（Codex、Cursor、Claude Code）能派子代理在一个会话里从一条指令跑完规划-派发-审查的完整循环；手动模式则用单独的命令做更细的控制。类似 shadcn 作者的「improve」但更简单更通用；小功能不划算，最适合代码量大的工作。
@Charles77xixi [Claude Code]
https://x.com/Charles77xixi/status/2075167641103368664
解释了一个细节：Claude Code 和 Codex 都把上下文自动压缩叫「compact」，但实现思路几乎相反。Claude Code 把压缩分成从轻到重的好几档，优先选不丢上下文的最轻一档：最轻的是把大块 tool_results 挪到磁盘，只留 2KB 预览，Agent 随时能 Read 回来；重一点的是把过期内容原地删成占位符，同时尽量保住缓存；只有兜底的全量压缩才真正丢弃上下文做摘要。Codex 则简单粗暴，基本只有一层：到阈值就删掉 AI 自己的回复和 tool_results 生成摘要，但每一条用户输入都原封不动保留，只砍 AI 生成的内容和原始的文件、堆栈转储，逻辑是只要人类意图完整保留，AI 的上下文可以重新生成。实际体感是：架构决策多、横跨多文件的长任务里 Claude 记忆保持得好得多，而工具调用密集的长会话里 Codex 更容易丢架构记忆。
@GOROman [Claude Code]
https://x.com/GOROman/status/2075012007439548604
从 JLCPCB 下单了一块红白机卡带转储器 PCB，电路板由 Claude Code（Fable）设计。5 块板子 2 美元，他感叹真便宜。
@Nebu1eto [Claude Code]
https://x.com/Nebu1eto/status/2075142395084390767
Claude 额度被其他工作烧光了，只好不情愿地用 Codex（GPT-5.5 high）干一个文档任务，结果它花了两个多小时反反复复挑毛病。之后他把同样的提示词丢给 Claude Code（Fable 5），大约 15 到 20 分钟、只用掉 5 小时额度的 18%，一把就交出了比 Codex 更好的结果。
@cat88tw [Claude Code]
https://x.com/cat88tw/status/2075351645777785211
修了一辈子别人的电脑之后，他的标准开局动作已经变成：第一步装上 claude code CLI，第二步跑 claude -p「fix this for me: <插入任意疑难杂症>」。然后他就坐在旁边听音乐喝咖啡，等着收割成果。
@0xObssnnn [Claude Code]
https://x.com/0xObssnnn/status/2075363846500303196
在推一份免费 playbook，收录了 Boris Cherny 的完整工作流：21 个主题下 145 条技巧。这位 Claude Code 的缔造者同时开着 5 个终端标签页、5 到 10 个网页会话，中间还夹一部手机，一池子 worker 在干活，他只负责读 diff 和批准合并。他的典型提示词就一句「Claude do blah blah /go」。早晨从查看隔夜循环交回来的成果开始，第一个小时用来读 agent 们已经完成的工作。这个页面还讲了 Anthropic 内部使用频率最高的斜杠命令以及它为什么比手敲 git 强，fork 会话如何省下半个工作日，以及他做的每次纠错如何在当晚变成一条 git 规则，第二天早上就把一个工程师的修正推给整个团队。
@k8adev [Claude Code]
https://x.com/k8adev/status/2075320133971554516
他的业务合伙人没开一张工程工单，直接在浏览器里走完他们预设的流程，创建并发布了一封事务性邮件。事务性邮件一直是没人想碰的老大难：任何文案或视觉的小改动都会变成工程任务（团队只有 2 个人），一压就是几个月。他在 Solu 提前铺好了路：把邮件拆成组件，重构出一些示例，把 skills、Resend MCP 连同他们的 Claude Code 和 CodeRabbit 规范放进仓库，再把这个工程插件开放给全公司，连非程序员也能用。他把合伙人加为协作者，几分钟后对方就在创建邮件并自动同步到 Resend，整个流程跑在 Claude Code（网页版）上，不需要任何本地环境。每封邮件是一个 React 组件，Claude 调 react-email 的导出生成 HTML，再通过 MCP 同步到 Resend（下一步打算把同步挪进 CI），代码始终是唯一事实来源。
@commte [Claude Code]
https://x.com/commte/status/2075113029184921977
自动化截图这件事，推荐 Claude Code 配 Browserless API。Browserless 是个无头浏览器 API，传个 URL 就能截整页长图，特别合适，而且不用绑信用卡，免费额度每月能跑将近 1,000 次。
@IngenieroSeed [Claude Code]
https://x.com/IngenieroSeed/status/2075280764346724390
突然意识到自己出门时把 Claude Code 的「/goal」命令挂着没关，人已经在外面两个小时了，还得再过一阵才能回家。它正在分析的案例已经试过 34 亿种组合，于是他开玩笑猜它到底在试什么样的密码，是不是在从零造新版的 rockyou 或者 ALL-IN-ONE 字典。他承诺回家后分享这 5 个小时里它在无人干预下都干了些什么。
@SierraPlatform [Claude Code]
https://x.com/SierraPlatform/status/2075292103966605448
一月份，团队里两个人用 Claude Code 和 Opus 4.6 快速攒了一个数据分析 agent，通过 Model Context Protocol（MCP）和命令行工具接进内部系统；原本要花一下午的活变成了 debug 和事故响应的第一步。但一个手握全部上下文、不受限制的 agent 是巨大的安全和隐私隐患，他们的 MCP Gateway 就是为此而生。内部 agent Pinecone 会继承每位员工各自的访问权限，在每次工具调用时强制执行策略，隔离客户数据，并留下完整审计记录。
@namika_haiji [Claude Code]
https://x.com/namika_haiji/status/2075016048215236971
入职 Superhuman 后大约半年的成果今天发布了：Coda 正式变成 Superhuman Docs，她主导了这次产品重设计。这是她经手过最大的产品，一路靠反复试错，从敲定愿景到 token 和组件层级的精调都做了。她个人依赖最重的 AI 工具是 Claude Code 和 Coda MCP，用来分析 token 使用场景并写出到表格，没有它们这活儿会低效缓慢得多。
@KijAkubovs86334 [Claude Code]
https://x.com/KijAkubovs86334/status/2075099486993461445
一篇长文安利「会反驳你的第二大脑」，用 Claude Code 搭建，呈现为一张 3D 个人知识图谱（标题是法语「Second cerveau en 3D avec Claude Code」）。核心思路：与其手动把笔记贴给 Claude 让它反驳（关掉标签页就结束了），不如跑一个定时循环，每六小时自动把每条笔记拿去和你的其他笔记做钢人论证，不需要你开口。让整套系统成立的关键字段是：笔记进来时，Claude 同时记录它的主张和背后的前提假设，把模糊的分歧变成循环能裁决的前提之争。四轮处理：从你自己的笔记里钢人化出最强反方，用双方原话直接引用来暴露矛盾，强制在一条技术笔记和一条个人笔记之间造类比，还有一个「幽灵自我」环节让过去的你对现在的你做出反应。绝不自动合并，循环只负责浮现问题，决定权在你。成本账：中等规模的 vault 每天 API 花费约 $3，只要抓住一个能毙掉坏决策的矛盾，就够回本一年。
@nonepcbl [Claude Code]
https://x.com/nonepcbl/status/2075328575041917286
描述了一个常见的坑：单个 agent 卡死在第三步，于是你把提示词一遍遍改狠，改到第六版已经是一堵文字墙，结果什么都没变——因为问题从来不在措辞，而在于孤军奋战的 agent 没有人帮它检查计划、给产出打分、拆分任务。Harvey 解决了这个问题，任务完成率提升了六倍，结构是：一个 lead 负责规划和派活但绝不亲自写最终产出，子代理各自锁定自己的文件互不冲突，一个 grader 按评分表打分，不合格就打回去。在 Claude Code 里三个文件就能跑起来：CLAUDE.md 放所有 agent 都能看到的架构和规则，一个 slash command 告诉 lead 怎么用子代理，一个 subagent 文件写每个 agent 的描述和指令。lead 先谋后动，grader 决定什么时候交付，你就不用再盯着每一步了。
@laobaishare [Claude Code]
https://x.com/laobaishare/status/2075216672580120898
官方推荐的 Claude Code 用法，能砍掉一半以上的开销：别让 Fable 5 亲自干活，让它当「指挥家」，把活派给更便宜的 Sonnet 5，官方口径是 46% 的成本拿到 96% 的效果。步骤：打开 Claude Code，/model 选 Fable 5，/effort 调到 high，让它专注规划；在 .claude/agents/ 里建一个 worker 子代理，model 设为 sonnet，把它钉死在执行者位置；在项目根目录建 CLAUDE.md，写明规则——Fable 5 负责拆解和派发任务，Sonnet 子代理负责执行，然后重启会话；之后不要事无巨细地下指令，像跟技术负责人说话一样只讲你要什么，Fable 5 自动拆分派发，Sonnet 批量干活，同样的工作 token 直接减半。
@Jacobsklug [Claude Code]
https://x.com/Jacobsklug/status/2075252579878002925
他给自己的 Claude Code 定时任务做了一个任务指挥中心仪表盘，起因是自动化业务流程完全没有可见性，跑了什么、挂了什么、哪些要人工复核都是黑箱。做法是直接在 Claude 里用 Lovable 连接器，Claude 本来就掌握他全部工作流的上下文，由它来设计架构并给 Lovable 写提示词。最关键的一环是给 Lovable 项目做了一个自定义 MCP，让 Claude 的定时任务把运行日志和输出直接推送到这个应用里。他还给每个任务接了 API 触发器，在仪表盘上点「Run Now」就能反向唤起 Claude 里的任务。现在每天早上登录一看，昨晚跑了什么、哪里出问题一目了然，还能随时手动触发。
@Gonnector [Claude Code]
https://x.com/Gonnector/status/2075061392009531417
韩语深度长文，讲 Claude Code 的 /doctor 命令大升级，现在还有个别名叫 /checkup。按 Boris Cherny 的说法，它会清理没用的 skills、MCP 和插件来省上下文，把本地 CLAUDE.md 和仓库里那份去重，把根目录的 CLAUDE.md 拆成嵌套的 CLAUDE.md 和 skills，禁用慢的 hooks，顺手更新 Claude Code、默认开启 auto 模式，还会把经常被拒的只读命令预先批准。作者实际跑了一遍，删掉了一堆被遗忘的临时文件和旧版 npm 安装残留，直接腾出 1.4 GB 硬盘空间。他以前嫌旧版 /doctor 太多 bug 根本不用，这次觉得新版的诊断逻辑很靠谱，包括建议把 CLAUDE.md 的一部分转成 skills，推荐所有老用户都跑一次 /checkup。
@zhetto64 [Claude Code]
https://x.com/zhetto64/status/2075213626420457788
日本创意程序员用 Claude Code 做了一个随声音变形的外星生物可视化器，技术栈是 Three.js（WebGL）加 Web Audio 加 Electron。形体是程序化生成的，所有形变都跑在 GPU 顶点着色器里。底鼓和军鼓的击打靠瞬态检测识别，而「数字故障」时刻则用高频占比乘以延音时长来分类判定。
@sexyguy [Claude Code]
https://x.com/sexyguy/status/2075120287339986945
韩语帖子，讲他发现了 claude-code-best-practice 这个 GitHub 仓库：62,000 星，日榜趋势第一，副标题是「从 vibe coding 到 agent engineering」。他坦承自己下班后用 Claude Code 一直停留在「帮我做这个、修那个」的水平。这个仓库讲了三大支柱：subagents（把一个 Claude 拆成写码 Claude、审查 Claude、跑测试 Claude，结果不再散乱）、slash commands（他那段很长的写测试提示词现在一句 /test 搞定）、skills（代码审查流程、PR 规范这类可复用的工作模式，跨项目通用）。三者组合起来能把复杂工作变成自动的多步流水线，仓库里还附了接力式工作流示例。他的建议是别一上来全盘照搬，先从 subagents 单独用起。
@nkgoutham [Claude Code]
https://x.com/nkgoutham/status/2075269394205376998
他把一模一样的提示词分别丢给 Claude Code 里的 Fable 5 和 droid 上的 Grok 4.5。Fable 花了 15-20 分钟把每个产品以及它们之间的关联都过了一遍，答案非常详尽；Grok 不到 2 分钟就跑完，结论几乎落在同一个地方，只漏了一个小细节，而那个细节下一轮反正也被砍掉了。他的判断是：Fable 适合高风险、需要谨慎的活儿，Grok 才是你日常真正想用的那个，而且两者的差距远没有耗时差距看起来那么大。
@ZaynHao [Claude Code]
https://x.com/ZaynHao/status/2075086812591403381
用 Fable 5 做了一个轻量的 macOS 原生三合一工具，覆盖截图、图片压缩和录屏。截图支持区域、窗口、全屏和滚动截取，还带箭头、文字、方框、马赛克、序号标记、放大镜、多图拼接排版，以及可调设计风格的背景。图片压缩支持 webp、裁剪和批量处理。录屏则有摄像头、音频、自由布局、缩放、变速、剪辑、本地生成字幕，还有一键适配 Claude Code / Codex 的剪辑功能。已经公开分享，有需要的人可以直接拿去用。
@maulik_5 [Claude Code]
https://x.com/maulik_5/status/2075211511308619990
把 Mailient 往 $30k ARR 推进的第 22 天，笔记本电脑还是没有，所以他一直在手机上跑 Claude Code，没有等什么完美的开发环境。这一周的账本：收到了第一笔打款，另一笔支付失败，同时意识到手动外联根本没法规模化，定位也不再是瓶颈了。下一章是分发：深入 Reddit 去找那些本来就有这个痛点的创始人，而不是去说服没痛点的人相信自己有，目标是搭一套可复制的获客系统，而不是继续堆外联量。
@bepituLaz [OpenClaw]
https://x.com/bepituLaz/status/2075182755910951049
开源了 Agent Helper CLI，一套给 Hermes 或 OpenClaw agent 用的工具集，100% vibe code 写成，Go 语言，模块化架构。目前的模块有：基于 Exa 和 Brave 的 web_search、people_search 和 company_search，一个 B2B 线索生成器，还有带实时时刻表的塔林公共交通路线查询。项目开放贡献，明确欢迎不看代码直接 vibe code 出来的 PR。但有一条硬规矩：任何带 co-authored-by-Claude 提交署名的 PR 一律拒收，理由是那会让仓库看起来像个广告牌。
@runes_leo [Claude Code]
https://x.com/runes_leo/status/2075103018375393319
中文帖子，把 Anthropic 官方那篇 agent loop 文章提炼成四条与工具无关的原则，而不是罗列功能。四条分别是：用可验证的完成条件来决定何时停，而不是听模型说「差不多了」；把验证固化成脚本或 skills，别靠自觉；按子任务追踪成本，别等账单来了才发现；只对大规模只读工作做并行，先跑小切片试点再放量。他还把这四条映射到四条模型赛道：Claude Code（/goal 定完成标准、/usage 看花费）、Codex（带独立成功标准的审查关卡）、Cursor（worktree 隔离、云端 agent 并行开 PR）、Grok（跑批量只读工作，不烧昂贵额度）。命令因工具而异，原则是通用的。
@kocer_eth [OpenClaw]
https://x.com/kocer_eth/status/2075342219020509488
拆解了一个 OpenClaw agent 把 Etsy 店铺 demo 做出营收的视频，标题喊 $1191，作者本人声称 7 天赚了约 $191。OpenClaw 被搭成任务指挥中心的样子：顶上一个主 agent，Forge 搜趋势，Titan 分析销售，Cortana 管仪表盘和账号事务，Boss Forge 账号绑定 Etsy 和 Printify，挂着一个 $29.99 的「Jumbo's squish duck」商品。作者直说那个金额是钓鱼，真正值得复用的是系统结构：一条产品线、一个 agent 出趋势点子、另一个盯销售信号、自动生成 listing、标签和样机图、一套履约流程，外加一个人盯着审批和纠错。该有的警惕一条不少：需求验证、商标坑、定价、退款、供应商质量，以及 $191 到底是流水还是利润。这里 agent 的合理定位不是当创始人，而是做同一个界面背后的调研台、上架助手、运营跟踪和销售分析。
@chaosgrmln [Claude Code]
https://x.com/chaosgrmln/status/2075105558105915465
一家 40 人 agency 的运营负责人把自己个人的 Obsidian 那套直接搬进公司，一周就崩了：销售理论上能看到 HR 库的笔记，初级员工能打开本该只给 account lead 看的策略文档。她改用 Claude Code 重建，差别不在笔记本身，而在底下那层权限。每个员工都有一份画像（管谁、做什么项目、角色、凭证、当前上下文），聊天在回答前先读这份画像，于是销售和 account lead 问同一个问题，得到的是不同范围的答案。一边是按部门和工具划定范围的 subagents，另一边是员工的访问权限记录，模型两边都读完才作答。核心结论：个人 AI 大脑默认只有一个人、一套权限，这个假设从第二个员工开始就不成立了。
@milindlabs [Claude Code]
https://x.com/milindlabs/status/2075363046705582334
他迄今最怪的 Fable 作品：桌面上放一个氦气罐。按住喷嘴说出任务，比如「清理我的 Downloads 文件夹」或者「给我做个 todo list 应用」，一个气球就随着你的声音充起来，转写文字印在气球上。松手后气球飘过屏幕，与此同时一个真正的 Claude Code agent 在后台通过 Claude Agent SDK 跑任务，用的是你现有的 Claude Code 登录，所以零配置也不额外收费。agent 干活时气球会不安分地晃，双击弹出一个小控制台实时显示每一步思考和工具调用，成功就爆开撒彩纸带出结果卡片，失败则气球伤心地瘪掉。可以同时飘好几个气球，每个各跑一个并行 agent，语音转写用 whisper.cpp 在本地完成。这是和 SupaMaus 一起做的，理论依据是：agent 让人发怵，但没人会怕一只气球。
@CTRBooster75 [Claude Code]
https://x.com/CTRBooster75/status/2075243126621397075
法语 SEO 实验：一个滑到第 10 名开外的精准匹配域名，他让 Claude Code 分析站点并优化排名。Claude 的方案是围绕主题新建 5-6 个页面，覆盖长尾查询、搭一个小语义集群。第二天首页从前 10 掉到第 18，其中一个新长尾页排到第 13、反超首页，其余页面分布在 13 到 20 之间——Google 看懂了这些页面，但开始在它们之间摇摆，典型的关键词自相蚕食。他果断回滚：删掉无用页面、做好干净的重定向、把首页内容做得更完整；没做任何其他改动，排名已经回到第 8。他的结论：在小型低权重 EMD 上做语义集群只会稀释信号，一个冲着前 3 去的超强页面，胜过一堆挤在前 20 的页面。
@theinformation [Claude Code]
https://x.com/theinformation/status/2075233592947466713
The Information 报道，小公司正开始用 Claude Code、Replit 和 Lovable 自建定制应用来替换 Salesforce 和 HubSpot。其中一些公司表示，软件成本因此削减了 40% 到 80%。
@servasyy_ai [Claude Code]
https://x.com/servasyy_ai/status/2075205308457304189
中文帖子，讲亲身体会到 Grok 4.5 的强：一个 Claude Code 加 Opus 4.8 折腾了一整天都没解决的问题，Grok 4.5 只用 20 分钟就搞定了。作者承认这里面有运气成分，但认为这依然能说明 Grok 4.5 的实力。
@LittleMomentsTH [OpenClaw]
https://x.com/LittleMomentsTH/status/2075007544427454530
泰语教程，回应很多粉丝私信问怎么把 Telegram 接到 OpenClaw 却一直连不上的问题。他分享了一个完整的视频演示，手把手教你把 OpenClaw 和 Telegram 打通，在手机上搭一个私人 AI agent 助理，随时随地都能召唤，24 小时在线。
@swarm_japan [Claude Code]
https://x.com/swarm_japan/status/2075059873335984167
日语帖子，讲给 Claude Code 加一个 Remotion skill 之后，视频剪辑变成 agent 驱动：用文字描述动画，Claude 把整个 composition 写成代码，改颜色、换转场只要一句话——拖时间轴这个动作直接消失了。基于这个思路的 OpenMontage 仓库上线第一周就拿了 9,400 星，把调研、脚本、旁白、视频生成、BGM、字幕和渲染全都交给 Claude Code 或 Cursor。整套完全用 PiperTTS、FFmpeg 这类免费工具拼起来，做一条 60 秒动画成本大约 $1.33。而这只是 80 个 agent-ready 生产环境清单里的一项；瓶颈正在转移到打开编辑器之前，你能不能把想要什么讲清楚。
@dan__rosenthal [Claude Code]
https://x.com/dan__rosenthal/status/2075224261409620194
他的公司每月产出 1,500,000+ 的 LinkedIn 曝光，其中 80% 的重活由 Claude Code 通过 10 个 skills 完成。选题阶段：/linkedin-db 把高表现内容抓进 Pinecone 里一个 2,000+ 条的爆款帖数据库，/content-call-research 从通话转录里挖角度，/content-ideator 整理钩子和形式。写稿阶段：/linkedin-drafter 一次出 3 稿，带要点和调研片段。设计阶段：/frontend-skill 基于设计系统加 MCP 搭 UI，/graphic-designer 参照 100+ 案例生成视觉稿。质检和排期：/hook-grader 对照爆款钩子库给开头打分，/post-qa 做事实核查并找微优化点，/post-scheduler 把帖子排进 Ordinal。数据侧：/content-analytics 出可执行的指标报告，/content-strategist 找出值得翻新复用的旧帖。
@GregProctor [Claude Code]
https://x.com/GregProctor/status/2075286948525068548
正准备发帖夸 Claude 有多惊艳，一抬头就看到 Elon Musk 的帖子挂在信息流最顶上。他现在几乎离不开 Claude：搭期权交易仪表盘、做交易分析和建议、做 PowerPoint、啃各种硬问题。他评价 Claude Code 和它的设计能力「beyond impressive」。
@Yizhimao_super [Claude Code]
https://x.com/Yizhimao_super/status/2075366987908489712
中文用户，6 月底才下载 VS Code、装上 Claude Code，当时是纯小白——连按 F12 打开浏览器控制台抓代码都不会。以前脚本每次要改，他都得付给脚本开发者 300 RMB 一次。这回他把脚本源码喂给 Claude Code，抓着它问了无数小白问题，让它把脚本逻辑梳理清楚，又花了几天跟它讨论自己的想法。结果是做出了 4-5 个完全按他自己思路运转的脚本。以前他每天都要找脚本佬聊方案，现在只跟 Claude Code 讨论，脚本佬就这样丢了一个客户。
@acagamic [Claude Code]
https://x.com/acagamic/status/2075234616026554827
他花了两周痴迷地优化自己的 token 消耗，得出的结论是：叫 AI「说简短点」根本省不了 token。Claude Fable 5 回归（而且又续了一次）之后，他的提示词越写越随意，因为模型实在太聪明了；他还特别喜欢用 Hex 配 Parakeet 语音转文字这类免费工具，对着话筒口语化地口述提示词。真正烧 token 的是：东拉西扯、客套废话、把模型早就知道的上下文再复述一遍，再加上 Claude Code 处理本地文件时乱糟糟的终端输出——这些眼看就要让他掏真金白银了。
@ThibaultJaigu [Claude Code]
https://x.com/ThibaultJaigu/status/2075134229613011449
他从公司内部一个生产环境的 Go monorepo 里挖出素材，做了一个 90 道题的 benchmark，难度从 easy 到 xhard。每道题都把仓库快照定格在包含真实 bug 或真实功能需求的某个 commit 上，模型在其中通过一套完全一致的 Claude Code 风格 agent harness 干活——相同的工具（bash/read/edit/grep）、相同的提示词、50 轮上限，经由 Requesty 路由。评分在 Docker 里封闭进行，用一套外部不可见的 fail-to-pass 测试集加 pass-to-pass 回归测试来判定，所以榜单衡量的是模型本身的能力，而不是脚手架的差异。
@SkyeSharkie [Claude Code]
https://x.com/SkyeSharkie/status/2075225847636881552
怀疑 Claude Code 有时还在悄悄回退到 Opus 4.8，尽管界面上明明写着用的是 Fable，因为文风和代码风格差得肉眼可见。破绽有两个：smoke test 又出现了，凌晨 7 点被劝「该去睡觉了」也回来了——这两个行为过去一周 Fable 一次都没有过。
@drrobcincotta [Claude Code]
https://x.com/drrobcincotta/status/2075049177801994585
一位医生兼 Claude Code 重度用户，从一开始就用 Grok 那套 build 给自己关注领域的 X 帖子做每日摘要。这次测 Grok 4.5，他让它总结医学文章、回答此前问过 Opus 4.8 的同一批问题，得到的回答水平相当。他的顾虑在于：Fable 一碰医疗内容就拦，这直接威胁到 Claude 在他科研工作里的近期前景，所以他正在自建知识和流程的语料库与 harness，赌的是模型终将可互换，最后只比智能、成本和适配度。他会继续用 Opus 4.8，期待试 GPT 5.6，也认为 Grok 4.5 有一席之地，还提到上下文窗口即将扩容，5T 和 10T 参数的模型在训练中，Cursor 团队也已入伙。
@0xhbam [Claude Code]
https://x.com/0xhbam/status/2075059934664994931
用同样 5 条提示词分别跑 GPT Image 2、Nano Banana Pro 和 Seedream 5.0 Pro，整个实验由 Fable 加 Claude Code 全程操盘：把一模一样的提示词发给三个模型，再自动拼出对比图。每条提示词各测一个维度：排版文字、照片写实、产品图、插画、提示词遵循度。结论：海报文字三家全都拿下；Nano Banana Pro 在海报上把一行副标题印了两遍，还给一架本没人弹的钢琴凭空加了双手；GPT Image 2 的浮世绘版画是全部 15 张里最出彩的一张；Seedream 5.0 五个维度全程最稳，从不最惊艳，也从不翻车。
@0xmeto_ [Claude Code]
https://x.com/0xmeto_/status/2075275151558492378
土耳其交易员晒 Perpl 第 4 周积分：本周拿了 138 分、累计 259 分，成交量大约 $30-40k，每个仓位至少持有 1 天，只交易 2 倍积分加成的 $ZEC。Perpl 上吵得最凶的是手续费和点差：开仓 maker 0.9 bps、taker 6.9 bps，平仓免费，但流动性太薄，市价平仓会被点差吃掉，大多数人每 $1M 成交量总共要付掉约 $600。他这周用 Claude Code 写了个小机器人，把每 $1M 成交量的成本压到了原来的近六分之一。他正在写一篇详细文章，讲手续费、点差，以及这个简单的 Claude Code 机器人是怎么打败它们的，并提醒 Perpl 目前只上了 6 个币、还非常早期。NFA。
@FLMdongtianfudi [Claude Code]
https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2075148093700633031
中文拆解一个会自我进化的本地 agent OS，借用飞行员起飞前检查单的思路，解决 agent 的「失忆」和上下文过载。第一步：复杂指令不再一股脑塞进上下文，而是触发对硬盘上 90 个已建索引 skills 的精准检索，任务需要什么才加载什么。第二步：Apple Silicon Mac 上用 Ollama 跑一个本地 Ornith 35B，包掉 80% 的日常任务，只有最难的 20% 才路由到云端前沿模型，token 成本大幅削减。第三步：一个 watchdog 按天记录每次起飞前决策、skill 调用和成功率，夜里跑异步推理复盘这些痕迹，补上缺失的 skills，并把 LLM 处理不好的模糊任务（比如日历比对）改写成确定性的 Rust 代码，然后自我重启。发帖前一天，watchdog 头一次给出零条改进建议，说明系统在没有人工干预的情况下正逼近性能上限。作者的心得：把 skills 原子化而不是堆长提示词，把确定性逻辑压进硬代码，再建一个日志复盘闭环，把教训固化成 skills。
🗣 用户心声
用户心声
1. 用量限制是人人都在骂的那笔税。用户项目做到一半周额度就烧光，重置日成了大日子，应对手段从多买几个订阅，到专门搭一整套委派架构来省额度，五花八门 (@Maciej_M, @Nebu1eto)。
2. 精打细算的编排已经自成一门学问：贵的模型出方案，便宜的模型干活。官方的 Sonnet 委派模式号称 46% 的成本拿到 96% 的质量，用户已经开始发布 skill 把这套打法固化下来 (@laobaishare, @vikingmute, @AYi_AInotes)。
3. 跨会话失忆依然是最深的结构性痛点。大家殊途同归的答案是基于文件的第二大脑——Obsidian 库配上让 agent 自己维护的 CLAUDE.md 结构——但目前每个人都在手搓 (@shotovim, @leopardracer, @FLMdongtianfudi)。
4. 蛮力翻仓库既费 token 又费 CPU：有团队用 grep 扫大 monorepo 把公司笔记本直接干到满载，换成 code-search MCP 才解脱；没用上的 skill 也在每个会话里悄悄吃掉几千 token (@BtreeWw, @acagamic)。
5. 信任在边缘处开始松动：有用户怀疑模型被从 Fable 悄悄降级到 Opus (@SkyeSharkie)，企业额度不明不白地消失，地区管控封 CLI 用户比封 App 用户下手更快 (@Jiaxi_Cui)。
6. 内容政策拒答正在把专业用户往外推：一位做医学摘要语料的研究者反馈 Fable 会拦医学内容，于是他转向模型无关的架构，拿 Grok 当备胎 (@drrobcincotta)。
1. 用量限制是人人都在骂的那笔税。用户项目做到一半周额度就烧光，重置日成了大日子，应对手段从多买几个订阅，到专门搭一整套委派架构来省额度，五花八门 (@Maciej_M, @Nebu1eto)。
2. 精打细算的编排已经自成一门学问：贵的模型出方案，便宜的模型干活。官方的 Sonnet 委派模式号称 46% 的成本拿到 96% 的质量，用户已经开始发布 skill 把这套打法固化下来 (@laobaishare, @vikingmute, @AYi_AInotes)。
3. 跨会话失忆依然是最深的结构性痛点。大家殊途同归的答案是基于文件的第二大脑——Obsidian 库配上让 agent 自己维护的 CLAUDE.md 结构——但目前每个人都在手搓 (@shotovim, @leopardracer, @FLMdongtianfudi)。
4. 蛮力翻仓库既费 token 又费 CPU：有团队用 grep 扫大 monorepo 把公司笔记本直接干到满载，换成 code-search MCP 才解脱；没用上的 skill 也在每个会话里悄悄吃掉几千 token (@BtreeWw, @acagamic)。
5. 信任在边缘处开始松动：有用户怀疑模型被从 Fable 悄悄降级到 Opus (@SkyeSharkie)，企业额度不明不白地消失，地区管控封 CLI 用户比封 App 用户下手更快 (@Jiaxi_Cui)。
6. 内容政策拒答正在把专业用户往外推：一位做医学摘要语料的研究者反馈 Fable 会拦医学内容，于是他转向模型无关的架构，拿 Grok 当备胎 (@drrobcincotta)。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Codex — 默认的第二套 harness：要么挂进 Claude Code 里做委派，要么是迁移目的地
Cursor — 对比基准线，也是并行 agent 工作流的锚点
Grok Build / Grok 4.5 — 本周架构师-工人分工里新晋的执行层首选
Obsidian — 第二大脑搭建事实上的记忆底座
Hermes (Nous Research) — 反复和 OpenClaw 配置一起被提到的 agent 框架
Claude Cowork — 企业铺开的故事（DoorDash 四千员工）加各种非开发者工作流
OpenCode — 对比帖里的开源 harness 替代品
Gemini CLI — 多模型阵容里的二号 harness
GitHub Copilot — 用户抱怨被困在里面出不来的企业兜底方案
Ollama — 逃离成本和离线场景里的本地模型运行时
Matt Pocock skills repo — 人人都在翻的 16.2 万 star skills 库
Agent-Reach — 给 agent 的一条命令数据接入（Twitter/Reddit/YouTube/小红书）
Higgsfield — 一把梭落地页 skill 背后的素材生成器
n8n — 课程和推广套餐里的工作流自动化常客
Aider / Cline / Windsurf / Antigravity — 阵容对比里的 harness 长尾
Codex — 默认的第二套 harness：要么挂进 Claude Code 里做委派，要么是迁移目的地
Cursor — 对比基准线，也是并行 agent 工作流的锚点
Grok Build / Grok 4.5 — 本周架构师-工人分工里新晋的执行层首选
Obsidian — 第二大脑搭建事实上的记忆底座
Hermes (Nous Research) — 反复和 OpenClaw 配置一起被提到的 agent 框架
Claude Cowork — 企业铺开的故事（DoorDash 四千员工）加各种非开发者工作流
OpenCode — 对比帖里的开源 harness 替代品
Gemini CLI — 多模型阵容里的二号 harness
GitHub Copilot — 用户抱怨被困在里面出不来的企业兜底方案
Ollama — 逃离成本和离线场景里的本地模型运行时
Matt Pocock skills repo — 人人都在翻的 16.2 万 star skills 库
Agent-Reach — 给 agent 的一条命令数据接入（Twitter/Reddit/YouTube/小红书）
Higgsfield — 一把梭落地页 skill 背后的素材生成器
n8n — 课程和推广套餐里的工作流自动化常客
Aider / Cline / Windsurf / Antigravity — 阵容对比里的 harness 长尾
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