超级用户日报: 2026-05-30
5 月 28 日是 Claude Code 几个月来最热闹的一天。Anthropic 同时甩出 Opus 4.8、上线了能把一句话扇出到几百个 subagent 的 dynamic workflows,再加上一笔 650 亿美金的融资、接近万亿估值。有意思的不是那些发布稿,而是用户拿到新玩具第一天到底干了什么。当天最明显的几条脉络:超级用户开始正面对比单 agent 的 /goal 和多 agent 编排,发现简单那一头经常赢;真正的工作流正从「写提示词」转向带 trace 和 eval、挂在 cron 上的闭环;以及对账单的逐行审计终于开始了。下面是当天最具体的案例,再加上用户在喊接下来还缺什么。
@KingBootoshi [Claude Code]
https://x.com/KingBootoshi/status/2060068980728184842
他在同一个任务上开了两个 worktree——把后端从 Supabase 迁到自托管 Postgres、要狗食、要端到端测——一边是单跑的 Codex 5.5 xhigh + /goal,另一边是 Claude Code Opus 4.7 编排一支 Codex 5.5 low 子 agent 大军。单跑的 Codex 大约一小时完事,PR 干净可合并,+4056/−981。Claude 那边的编排器跑到 13 小时还没停,输出还更差:supabase 目录和 9 个 importer 没删干净,一个本来要保留的模块被掏空,约 5456 行测试代码被删,工作区脏。诊断很扎心:编排器大部分时间都耗在按 25% 自动压缩、再把 250k 上下文从头读一遍上,而单跑的 Codex 一根筋抱着长上下文继续往前走。他直接宣布以后大任务再也不用自顶向下编排了,回到 Codex 上挂一个目标账本 skill、分支化作业的模式。
@hosseeb [Claude Code]
https://x.com/hosseeb/status/2060049563298259266
他今天之前的默认工作流就已经是手搓版的 dynamic workflows:让 Claude Code 写一版,再开 5 到 10 个 subagent 挑刺,把反馈汇总,再迭代。现在 Anthropic 把这个 pattern 直接内置且做了优化,他打算天天用。值得记下来的是他的框架:这就是运转良好的人类工程团队的工作流——构建、评审、整合——被原样搬进 harness。基准分是新闻,但结构上的胜利是一个人也能像一支真正的团队那样运转,而不用再自己写编排胶水。
@gregisenberg [Claude Code]
https://x.com/gregisenberg/status/2060072130339873093
他一整天都在拿真实任务测 dynamic workflows。在提示里写「create a workflow」,或者在 effort 菜单里打开 ultracode,Claude Code 就会拉起几百个并行 agent 互相检查,还有专门的对抗 agent 在结果汇聚前来挑刺。中断了能从断点续跑,所以可以让任务跑几天。他那句别人都没讲清楚的真心话是:这东西烧 token 很快,但如果对面是个原本三个月的迁移现在一周搞定,500 美金 token 就是软件圈最划算的一笔交易。可委托的最小工作单位,从一个文件直接跳到了整个 codebase。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2059816987086533030
对 ~/.claude/settings.json 做了一次逐行审计,把每月 Opus 账单从 340 美金压到 87。这个文件有 125 个键,官方文档只覆盖 40 个,但真正决定账单的就 18 个。三个发现:enabledPlugins 开了 14 个,实际只用 4 个,剩下 10 个每次会话开场都在跑 hook、加载 SKILL.md;9 台 mcpServers 没用上但被设成 enabled 而不是删掉,每次开会话静默注入约 3 万 token 的 schema;真正把数字从 340 砍到 87 的,是在静态和动态 prompt 之间加 cache_control 断点。结论是:大多数 token 浪费是配置债,不是模型选错了。
@PawelHuryn [Claude Code]
https://x.com/PawelHuryn/status/2060063258527088984
第一个真正的 dynamic workflows 基准:8 个 agent,24.5 秒,25.3 万 token。他点出的关键、别人都漏了的事:编排器跑在 JavaScript 里,不是 Claude 的一个回合。也就是说路由逻辑是代码,不烧模型 token。每个 subagent 有自己独立的 context 和工具,父线程拿回来的是一个返回值,不是 8 份对话记录。20 个 agent 的审计可以在隔离的 agent 之间烧掉 60 万 token,最后给你一份 2k token 的合成。脚本会持久化到 .claude/workflows/<name>.js,可以按名字带参数调用、能挂 cron、能一层组合。他给出了正确的概括:subagent 一直是 context 隔离手段,现在那一层隔离变成了一支舰队。
@_catwu [Claude Code]
https://x.com/_catwu/status/2060054182447448387
Anthropic 自己的 PM 拿 dynamic workflows 把团队几百个 A/B 实验标记盘了一遍,找出推到 0% 或 100% 的陈年残留好做下线。如果是串行的 Claude Code 一个一个查,要好几个小时。Workflows 把全部任务并行处理,不到 10 分钟跑完。这是当天最贴合 dynamic workflows 真正擅长的场景:一个扇出问题,每个单元独立,价值就在合成那一份汇总上。
@miroburn [Claude Code]
https://x.com/miroburn/status/2060084351270871512
自称 Opus 4.7 头号黑粉,用了一天 Opus 4.8 加 Claude Code 之后亲自下场说话。在一次会话里他做了五件事:在自家 AI Biznes Lab 几百个子页上跑 dynamic-workflow 优化(CSS/SEO/脚本)、在内部 CRM 里改功能、还涉及 SQL 变更、把 Lab Club 一个大功能通过 CI/CD 推到生产、用 subagent 模式分析几千条消息并附带抓取、再通过 Marketing API 优化 Meta 广告。五件事全程不用手工纠错。他想让你注意的点是:他从第一天就是 Opus 4.7 最大声的黑粉,所以这次翻车的不是观点,是数据。
@hyuki [Claude Code]
https://x.com/hyuki/status/2059861697779917247
当天最可爱的真实案例。她在用日文跑 Claude Code 时,发现模型每次调用工具前都莫名其妙带一句「course」。一问,Claude 解释说自己在写「下一步要做 X」这种话时下意识把英文「Of course」的残片当填充词带出来了,自己也意识到了,道歉并停止。她回了一句「也就是『当然下一步是读 makefile 啦』的感觉」,Claude 确认就是这样。bug 微不足道,但这条对话展示了在 4.7 级别的模型里,用户一旦认真追问,内省式行为能到的底线在哪。
@alex_prompter [Claude Code]
https://x.com/alex_prompter/status/2060013983126696302
Uber 四个月烧光全年 AI 工具预算的最干净时间线。1 月:Claude Code 和 Cursor 在工程团队铺开,公司搞了一个排行榜,按 AI 工具总使用量给团队排名,不是按出货功能。2 月:约三分之一工程师开始用 Claude Code。3 月:一个月内渗透率从 33% 跳到 84%,重度用户月花 500 到 2000 美金,CTO 在一次 2 小时的现场演示里烧掉 1200 美金 token。4 月:全年预算见底。5 月:COO 在播客上说「很难把 token 用量和多出 25% 的有用消费功能连起来」。诊断不是工具,是激励:给销售按打电话数量排名而不是成交率,只是把这套套到了 AI 上。
@MichLieben [Claude Code]
https://x.com/MichLieben/status/2060043498313912734
一家 700 万美金体量的代理公司,每个部门都自己长出了 Claude Code 栈,全是硬数字:GTM 用 Instantly/lemlist 跑出站,30 分钟内列表抓、文案写、序列上线一条龙;成交团队把 CC 接 CRM、通话录音、邮件和 Slack,上电话前自动准备好材料、提前写好提案;内容 op 两个月做出 68.5 万 LinkedIn 曝光,用了一个根据他自己历史帖训练的写作 skill;广告团队每月通过 Claude Code 跑 40 万美金左右的 Meta / Google / LinkedIn 投放;SEO brief 时间从 3 小时压到 25 分钟,文章产出涨了 5 倍;招聘那条链路里,CC 先抓相似 JD、写 JD、再自动对几百份简历打分。这是「Claude Code 作为部门级基础设施」这个说法最具体的一份证据。
@chrispisarski [Claude Code]
https://x.com/chrispisarski/status/2060091277111116023
他们每天的销售作战室是跑在 Claude Code 加 Crustdata MCP 上的。所有增长和销售同事先把自己的 LinkedIn connections 导成 CSV。文件全丢进 Claude Code 当上下文,Crustdata 自动给每条 connection 补全完整工作履历、教育背景、当前职位、最近帖子。卡住的单子直接一句话:「找一条到 [目标公司] CFO 最暖的引荐路径」,Claude 把目标账户的决策人和团队的扩展网络做一次交叉比对,给出最热的引荐链路。本季度一半「卡死单」的胜利,就是这一个工作流救回来的。
@cyrilXBT [Claude Code]
https://x.com/cyrilXBT/status/2059861166961164543
把 Karpathy 那条「写个个人 wiki 来跟 LLM 思考」的想法做成了一个真的能跑的系统。Claude Code 配 Obsidian 当一个反过来思考你的第二大脑:Obsidian 里存目标、过去、项目、矛盾、反复出现的问题;Claude Code 每次会话开场都把这些当作永久上下文读。靠几条自定义斜杠命令撑起来:/context 拉最近的思考、/emerge 在笔记里找隐藏的联结、/challenge 拿过去写过的东西反向质疑当下的判断、/trace 把想法的演化画出来。一条硬规则:AI 永远不能写回 vault。人写、agent 读。这条分界才是这个系统能跑几个月不腐烂的根本。
@undefinedKi [Claude Code]
https://x.com/undefinedKi/status/2059977640287551506
把创始人套路反过来:不要先做产品再去找用户。先用 PRAW 把目标子版近半年的高赞贴和评论扒成 JSON,让 Claude 把每条评论分进痛苦、恐惧、需求、反对、被点名的功能、对竞品的吐槽这几类。从这份文档里 Claude 写出一页用对方原话表达的用户画像,再挑出呼声最高的三个修复点当 PRD。然后 Claude Code 按画像生成落地页,Vercel 一键部署。新的不是爬,是把 Reddit 当成结构化需求数据库,让 LLM 直接折叠成画像和 PRD,省去创始人猜的那一步。
@undefinedKi [Claude Code]
https://x.com/undefinedKi/status/2060036472061767759
一个由 5 个 agent 组成的 Claude Code 流水线,把 500 美金做到了 4 万。Agent 1 走 CLOB API 拉活跃市场、标出错价或者宽点差的窗口。一群并行 agent 对每个被标记的市场抓推特、Reddit、RSS、做情绪分析,对照当前赔率。一个预测 agent 估真概率、只在置信度过阈值时放交易过去。一个风控 agent 按 edge 和资金量给每注定仓,硬封顶。一个 postmortem agent 在结算后把每次亏损写进 memory 文件,于是系统不会两次跌进同一个坑。他最关键的一句话:被夸的是预测 agent,但风控和复盘 loop 才是它能活下来的原因。定仓和从亏损里学,才是护城河,不是模型。
@sergioduran89 [OpenClaw]
https://x.com/sergioduran89/status/2060072260137005335
一天就搭出来了。Ray-Ban Meta 当语音入口,转写后路由到一个个人 Jarvis 栈:OpenClaw 加 Hermes 加一个叫 GBrain 的工具。他说一句话,系统理解、回答,连他当前编辑的 repo 和当前 commit hash 都知道。有意思的选择是直接并排跑 OpenClaw 和 Hermes,而不是二选一。外面看 harness 大战很激烈,但重度用户已经在按能力分别路由,两边都用了。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2059986802505904593
之前花了四个月订 Claude Code 但没感觉到杠杆,直到他把一个 2000 美金的客户项目权限交给它,体验一夜翻盘。一个月前:40 个标签页、3 个教程、整个周末耗在排错上。现在 Claude 自己读仓库、改文件、跑检查、看到坏的就改、自己往前推进。唯一变的是项目接入。大多数人卡住是因为还在把 Claude 当一个更准的搜索引擎在用,从来没把真正的项目交给它。
@0xluffy_eth [Claude Code]
https://x.com/0xluffy_eth/status/2059998128871493721
他认为现在 Claude Code 最被低估的用法不是写代码,而是处理乱七八糟的文件堆。把一整个文件夹 PDF、截图、表格一起塞进去,告诉它:能写脚本就写脚本,不行就输出 HTML。视频图片批量处理交给它写脚本;财务税务 PDF 一团乱直接转成网页报告;体检报告看不懂转成可视化页面;要填一堆表格让它自己填;要写报告直接生成 HTML;要做计划直接做成一页网页。说得对:大多数人还把 Claude Code 当工程师在用,它其实更像一个带手的行政助理。
@ClaudeCode_UT [Claude Code]
https://x.com/ClaudeCode_UT/status/2060141571702718868
他把一段 31 分钟的 Anthropic 内部分享浓缩成三条规则:写规格用 HTML 不用 Markdown,信息密度更高,agent 自驱验证更稳;让 Claude 用面谈方式把需求一点点挖出来,不要事前把约束写满,否则精度反而掉;effort 参数明确设到 xhigh 或 high。他反复引用的那句话是「Make it better 不灵」。只指定关注的范围,结果的事前定义降到最少。延伸结论很扎心:agent 不动,多半是规格的问题,不是模型。
@sumika45379 [Claude Code]
https://x.com/sumika45379/status/2059945277797409229
具体的省钱案例:在 Claude Code 工作流里接上开源的 InsForge 这一层,同样的活儿,token 用量从 1040 万降到 370 万,成本从 9.21 美金降到 2.81 美金,错误数从 10 降到 0。诀窍不是改提示词,而是把递给 Claude 的信息事前整理好。六成以上的 token 缩减还会反过来抬吞吐:输入更干净,需要返工修补的次数也跟着少了。
@0xyunss [Claude Code]
https://x.com/0xyunss/status/2059929421008744791
这个跑在 Claude Code 或 Gemini CLI 上的开源求职 agent 的作者,自己用它评估了 740 多个职位、生成了 100 多份针对性简历,最终拿下了一个 Head of Applied AI 的 offer。工作流:丢一个 JD URL 或描述进去,agent 在 10 个维度上打 A 到 F、值得投就生成定制简历、不值得就直接劝你别浪费时间。门户扫描可以并行扫 45 多家公司的招聘页。这个用法的关键转折是:把 agent 当一道筛子,让人只看到值得投的那部分,而不是用 agent 把同样质量的简历喷得更快。
@aparnadhinak [Claude Code]
https://x.com/aparnadhinak/status/2059789155463581748
Arize 现在不只追踪你写的 agent,也能追你自己跑的 Claude Code、Cursor、Codex 的会话。她的工作流是回看昨天自己跑 Claude Code 的 trace,找出反复出现的模式,把它们提炼成下次能直接用的 skill。这是 skill 真正复利起来的元循环。大多数人把 skill 当死板的 prompt 模板,而把 trace 当数据集、把 skill 当蒸馏结果,才是那种你睡觉时还在自己进化的工作流。
@aakashgupta [Claude Code]
https://x.com/aakashgupta/status/2060028833747865980
现场演示在 Claude Code 里搭一个产品经理 agent,一条命令给它装 10 个 Arize skill,然后让 Claude Code 根据这个 agent 自己的 trace 数据来推荐 eval。Claude 自己找出优先级打分错在哪,做了一个 evaluator,对所有 GitHub issue 跑一遍,整套改进循环挂上了 cron。他的总结:当写代码的成本塌缩,剩下唯一的 edge 是知道该做什么,那就是品味。agent 最后像网球运动员复盘自己比赛录像一样研究自己每一次决策,这才是「自我改进 loop」的正确画面。
@LandseerEnga [Claude Code]
https://x.com/LandseerEnga/status/2060071791058678200
一个完全靠视觉的移动 app 测试 CLI,挂在 Claude Code 上。没有脚本、没有 selector、没有 element id。agent 像人一样看屏幕、点屏幕。流程是 Opus 4.8 写代码、CLI 在真机上测、模型看到哪里坏了、自己修。在云上拉一个 agent、睡一觉、第二天醒来功能真的在硬件上跑通了。这是移动端测试这个吃掉资深团队多年时间的问题真正像样的答案。
@Kuroi_CPA [Claude Code]
https://x.com/Kuroi_CPA/status/2059872074311844154
一位在职会计师把 Money Forward 的 MCP 接上,让 Claude Code 看公司的账。一句声明式提示:「把所有销售的税区分都改成 10% 第五种」。Claude 把几千笔被银行/信用卡连接器贴错税区分的明细一次性纠正。最无聊的用法反而最值钱:那种原本要手工一条条点税分类下拉框的活,没人乐意干、初级会计也不想做。MCP 加一句声明式 prompt,就把一下午折叠掉了。
@khloyakafe [Claude Code]
https://x.com/khloyakafe/status/2060136905824784439
他让 Claude Code 写了一个 Notion Worker,把旧金山的电子音乐演出同步到 Notion 数据库,含日期、场地、流派、价格。从抓取、表结构到每日刷新,整条流水线都是 Claude Code 写的。例子很小,但模式很通用:外部数据进自己的 Notion 当一层结构化的数据,其他工作流可以读。本来要靠 Notion 生态某个自动化工具去搭的东西,现在 Claude Code 直接帮你写完,更便宜。
@plusxiaxia [Claude Code]
https://x.com/plusxiaxia/status/2059794698076905891
他把一份软件著作权申请的完整要求扔进 Claude Code,让它出一份图文并茂的 Markdown,带 Mermaid 图配代码,再导成 Word 给法务。结果一次性通过软著审查,正常这种文档要找律师来回改三到五轮。大多数人还没意识到 Claude Code 其实是个法律文档装配工——结构化规格、确定性图表、规范化输出、一次成型,整个配方完全对得上。
@zeuuss_01 [Claude Code]
https://x.com/zeuuss_01/status/2060108438542192779
一个叫 rtsquestdev 的单人开发者用 Claude Code 做出了一个完整的魔兽风格 RTS。诀窍是第一句提示词之前的那两小时计划会议:一份 GAME-BRIEF.md,钉死引擎、移动控制器套路、Claude 永远不许碰的文件清单、命名规范、测试框架加「每改一处就跑测试」的硬规则、按重要性排好的前 5 个机制。这份文件就是 CLAUDE.md,每次会话一开就带着完整项目上下文进来。原本要做两天的机制现在 20 分钟搞定。重点不是 AI 替你写代码,而是游戏开发 90% 是翻译,Claude 把那一层抹掉之后,人只需要去调那 10% 才是游戏的部分。
🗣 用户心声
用户心声
「成本即 bug」这个 pattern 整周都在。@alex_prompter 把 Uber 四个月烧光全年预算的时间线摊开;@ClaudeCode_UT 给出 340 → 87 美金的 settings 审计;@sumika45379 通过整理输入把真实任务的 token 砍掉 64%;@TheOperatorPro 提醒大家默认 5 分钟缓存意味着每次 Slack 一弹都是一个新冷启动——一句 ENABLE_PROMPT_CACHING_1H=1 就能把多会话并跑那天从 22 美金压到 10 美金。结论是一致的:token 不是智能的瓶颈,是你能不能跑得起手头这套系统的瓶颈。
记忆和 skill 是大家在喊的下一层。@DamiDefi、@MrOnsase、@MacopeninSUTABA、@mnmn94253156337 都在抱怨:换个工具,skill、CLAUDE.md、会话记忆就报废,跨工具可移植性没人解决。@aparnadhinak 和 @aakashgupta 拿出来的答案才是正解:trace 当数据集、skill 当蒸馏结果、eval 当梯度。
信任和诚实是第三条主线。@ianmiles 和 @kr0der 都点名 Opus 4.8 终于不在不确定的时候硬撑了,那是他们从 4.6 一路骂到现在的痛点;很多人把「让自己写的代码缺陷溜过去的概率比 4.7 低四倍」看成这次发布真正的头条,而不是那些跑分。对那些你真的要离开座位、让它自己跑的 agent 来说,校准过的不确定性比多一分 SWE-Bench 重要得多。
对模型下线的怨气也很大。@Bunnyloustin 写了一长段抱怨 Opus 4.6 在某些用户面板里悄然消失、又对另一些用户恢复,说这像一次没公布的 A/B 测试。诉求很简单:明确公告下线、给一个过渡窗口、不要把在跑的项目当作可丢弃。
「编排作为默认」是设计层面最响的呼声。@KingBootoshi 用一夜实验对单跑的 Codex /goal 与 13 小时的 Claude Code 编排器一较高下后,宣布以后大任务不再自顶向下编排。@hosseeb、@gregisenberg、@bcherny、@sidbid 都在用不同的话讲同一件事:可委托的最小单元已经不是一个文件或一个函数,而是一条 workflow,harness 应该能自己写计划。
「成本即 bug」这个 pattern 整周都在。@alex_prompter 把 Uber 四个月烧光全年预算的时间线摊开;@ClaudeCode_UT 给出 340 → 87 美金的 settings 审计;@sumika45379 通过整理输入把真实任务的 token 砍掉 64%;@TheOperatorPro 提醒大家默认 5 分钟缓存意味着每次 Slack 一弹都是一个新冷启动——一句 ENABLE_PROMPT_CACHING_1H=1 就能把多会话并跑那天从 22 美金压到 10 美金。结论是一致的:token 不是智能的瓶颈,是你能不能跑得起手头这套系统的瓶颈。
记忆和 skill 是大家在喊的下一层。@DamiDefi、@MrOnsase、@MacopeninSUTABA、@mnmn94253156337 都在抱怨:换个工具,skill、CLAUDE.md、会话记忆就报废,跨工具可移植性没人解决。@aparnadhinak 和 @aakashgupta 拿出来的答案才是正解:trace 当数据集、skill 当蒸馏结果、eval 当梯度。
信任和诚实是第三条主线。@ianmiles 和 @kr0der 都点名 Opus 4.8 终于不在不确定的时候硬撑了,那是他们从 4.6 一路骂到现在的痛点;很多人把「让自己写的代码缺陷溜过去的概率比 4.7 低四倍」看成这次发布真正的头条,而不是那些跑分。对那些你真的要离开座位、让它自己跑的 agent 来说,校准过的不确定性比多一分 SWE-Bench 重要得多。
对模型下线的怨气也很大。@Bunnyloustin 写了一长段抱怨 Opus 4.6 在某些用户面板里悄然消失、又对另一些用户恢复,说这像一次没公布的 A/B 测试。诉求很简单:明确公告下线、给一个过渡窗口、不要把在跑的项目当作可丢弃。
「编排作为默认」是设计层面最响的呼声。@KingBootoshi 用一夜实验对单跑的 Codex /goal 与 13 小时的 Claude Code 编排器一较高下后,宣布以后大任务不再自顶向下编排。@hosseeb、@gregisenberg、@bcherny、@sidbid 都在用不同的话讲同一件事:可委托的最小单元已经不是一个文件或一个函数,而是一条 workflow,harness 应该能自己写计划。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Codex / GPT-5.5 — 全天最稳定的对照组,特别是在 /goal 模式和终端编程上
Cursor / Composer 2.5 — 和 Claude Code 混栈最频繁的搭子,Composer 2.5 被反复点名在性价比上更优
Hermes Agent — 被引用最多的 OpenClaw / Claude Code 替代或互补,多用于长时间后台任务
DeepSeek V4 — 在 Claude Code 之外作为「80% 大宗活」的廉价后端被反复提及
Obsidian — 个人知识系统里和 Claude Code 配对的首选第二大脑
Bun — Anthropic 给 dynamic workflows 当头条案例的项目,从 Zig 重写到 Rust,约 75 万行、99.8% 测试通过、11 天
MiMo V2.5(小米) — 兼容 Anthropic 接口的便宜 token 端点,在 CC 配置里的占比在升
Arize — 多个真实「埋点 + eval」闭环背后的可观测层
Polymarket — 当天被引用最多的多 agent 预测流水线的真钱试验场
Vercel — Claude Code 生成的 landing page 和工具默认的部署目标
Antigravity / Grok Build — 这周被反复点名的替代品,大家都在试更广的版本
Pika MCP Founder Kit — 被反复引用,用来在 Claude Code 里生成品牌识别、App Store 素材和创始人介绍视频
n8n — 和 Claude Code 配在 GTM 流水线里被点名最多的自动化胶水层
Codex / GPT-5.5 — 全天最稳定的对照组,特别是在 /goal 模式和终端编程上
Cursor / Composer 2.5 — 和 Claude Code 混栈最频繁的搭子,Composer 2.5 被反复点名在性价比上更优
Hermes Agent — 被引用最多的 OpenClaw / Claude Code 替代或互补,多用于长时间后台任务
DeepSeek V4 — 在 Claude Code 之外作为「80% 大宗活」的廉价后端被反复提及
Obsidian — 个人知识系统里和 Claude Code 配对的首选第二大脑
Bun — Anthropic 给 dynamic workflows 当头条案例的项目,从 Zig 重写到 Rust,约 75 万行、99.8% 测试通过、11 天
MiMo V2.5(小米) — 兼容 Anthropic 接口的便宜 token 端点,在 CC 配置里的占比在升
Arize — 多个真实「埋点 + eval」闭环背后的可观测层
Polymarket — 当天被引用最多的多 agent 预测流水线的真钱试验场
Vercel — Claude Code 生成的 landing page 和工具默认的部署目标
Antigravity / Grok Build — 这周被反复点名的替代品,大家都在试更广的版本
Pika MCP Founder Kit — 被反复引用,用来在 Claude Code 里生成品牌识别、App Store 素材和创始人介绍视频
n8n — 和 Claude Code 配在 GTM 流水线里被点名最多的自动化胶水层
评论