Max Lai

Pythonista, a father and learner.

[Berryxia.AI @berryxia]

AI agent终于有专属的Slide框架了。

open-slide 直接把“prompt一下就出一整套精美幻灯片”变成了现实。

它不是简单生成Markdown，而是把每张幻灯片做成React组件，固定1920×1080画布，内置agent技能：

- /create-slide：一句话prompt就能生成完整deck
- /apply-comments：在浏览器里点元素留评论，agent一键应用所有修改
- 内置演示模式、演讲者笔记、定时器
- 一键导出HTML/PDF
- 支持Claude Code、Cursor、Codex等任意编码agent

最重要的是，它把agent从“聊天生成文字”升级成了“真正能输出可呈现成品”的生产力工具。

GitHub：https://t.co/YpRSq9EdWZ

Demo：https://t.co/4ds6ha3R9W

这波操作，直接填补了agent和真实产出之间的最后一公里。

你觉得agent时代，Slide生成会不会成为标配技能？

[Joruno @wsl8297]

在 GitHub 上挖到一门很实用的开源课：Learn Harness Engineering，专门教你给 AI 编程助手搭一套更可靠的“工作台”。

它把 AI 协作拆成五个关键机制：指令、状态、验证、范围、会话，让每次任务都可追踪、可续接、可验证，不再靠运气出结果。

GitHub：https://t.co/G1kBghFqXg

官网：https://t.co/6OHbxJcWz6

课程结构很清晰：12 节理论 + 6 个实战项目，用同一个桌面应用贯穿推进，边做边演进。
从最基础的对比实验起步，逐步把整套工作环境搭起来；每个项目的产出，直接接到下一个项目继续用，越做越稳。

更贴心的是，它还提供可直接复用的模板文件：拷进自己的项目就能上手，不用完整学完，也能立刻提升 AI 的稳定性和可控性。

如果你已经在用 Claude Code 或 Codex 做真实开发，却总觉得 AI 时好时坏、难以复现，这门课很值得花时间看看。

[fox hsiao @pirrer]

AI 逆向超猛，猛到我覺得 Open Source 這詞可能不重要了XD

[Thariq @trq212]

https://t.co/Ljzw0lmvao

[fox hsiao @pirrer]

https://t.co/N9YIDL8vft

[Shraddha Bharuka @BharukaShraddha]

Most people treat CLAUDE.md like a prompt file.

That’s the mistake.

If you want Claude Code to feel like a senior engineer living inside your repo, your project needs structure.

Claude needs 4 things at all times:

• the why → what the system does
• the map → where things live
• the rules → what’s allowed / not allowed
• the workflows → how work gets done

I call this:

The Anatomy of a Claude Code Project 👇

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1️⃣ CLAUDE.md = Repo Memory (keep it short)

This is the north star file.

Not a knowledge dump. Just:

• Purpose (WHY)
• Repo map (WHAT)
• Rules + commands (HOW)

If it gets too long, the model starts missing important context.

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2️⃣ .claude/skills/ = Reusable Expert Modes

Stop rewriting instructions.

Turn common workflows into skills:

• code review checklist
• refactor playbook
• release procedure
• debugging flow

Result:
Consistency across sessions and teammates.

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3️⃣ .claude/hooks/ = Guardrails

Models forget.

Hooks don’t.

Use them for things that must be deterministic:

• run formatter after edits
• run tests on core changes
• block unsafe directories (auth, billing, migrations)

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4️⃣ docs/ = Progressive Context

Don’t bloat prompts.

Claude just needs to know where truth lives:

• architecture overview
• ADRs (engineering decisions)
• operational runbooks

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5️⃣ Local CLAUDE.md for risky modules

Put small files near sharp edges:

src/auth/CLAUDE.md
src/persistence/CLAUDE.md
infra/CLAUDE.md

Now Claude sees the gotchas exactly when it works there.

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Prompting is temporary.

Structure is permanent.

When your repo is organized this way, Claude stops behaving like a chatbot…

…and starts acting like a project-native engineer.

[meng shao @shao__meng]

Anthropic 官方发布的 Skills 构建完整指南（33页）

Skill 是什么？为什么重要？
Skill 本质上是一个文件夹，核心是一个 SKILL. md 文件，用 Markdown + YAML frontmatter 编写。它的作用是：把你反复向 Claude 解释的偏好、流程、领域知识打包成一次性的"教学材料"，之后每次对话自动生效。

可以把它理解为 Claude 的"标准操作手册"——你不再需要每次都重新 prompt，而是让 Claude 按照预设的工作流自动执行。

Skill 文件夹的标准结构：
your-skill-name/
SKILL. md     # 必须，主文件
scripts/          # 可选，可执行脚本
references/   # 可选，参考文档
assets/ # 可选，模板、图标等资源

三层渐进式信息披露
第一层：YAML frontmatter，name + description，始终加载在系统提示词中，用于判断是否激活
第二层：SKILL. md，正文完整指令、步骤、示例，仅当 Claude 判断该 Skill 与当前任务相关时加载
第三层：引用文件，references/ 目录下的文档，仅在需要时按需读取

这意味着：即使你启用了几十个 Skill，Claude 并不会把所有内容都塞进上下文。第一层的 description 就像一个"触发器"——写得好，Skill 才能在正确的时机被激活。

Skill 与 MCP 的关系
指南用了一个非常好的比喻：
> MCP 是专业厨房（工具、食材、设备），Skill 是菜谱（步骤指令）。

MCP（连接层） | Skill（知识层）
连接外部服务 | 如何高效使用这些服务
提供工具调用能力 | 封装最佳实践和工作流
解决"能做什么" | 解决"该怎么做"

没有 Skill 的 MCP，用户拿到了工具却不知道怎么用；有了 Skill，等于给工具配上了说明书和经验沉淀。这对 MCP 服务提供商来说是竞争力的差异化——有 Skill 的集成比纯 MCP 集成更容易上手。

三大使用场景分类
1. 文档与资产创作（Category 1）
不依赖外部工具，纯靠 Claude 内置能力。典型：前端设计、文档生成、PPT/Excel 创建。核心技巧是内嵌风格指南、模板结构和质量检查清单。

2. 工作流自动化（Category 2）
多步骤流程的标准化执行。典型：使用 skill-creator 引导用户一步步创建新 Skill。核心技巧是步骤间的验证门控和迭代改进循环。

3. MCP 增强（Category 3）
为已有 MCP 连接提供工作流指导。典型：Sentry 的代码审查 Skill——自动从 Sentry 拉取错误数据，分析 GitHub PR，给出修复建议。核心技巧是编排多个 MCP 调用序列、嵌入领域专业知识。

YAML Frontmatter 的关键细节
硬性规则：
· 文件名必须精确为 SKILL. md（大小写敏感）
· 文件夹名必须用 kebab-case（如 my-cool-skill），禁止空格、下划线、大写
· 不允许在 Skill 文件夹内放 README. md
· 禁止使用 XML 尖括号 < >（防止系统提示词注入）
· 名称中不能包含 "claude" 或 "anthropic"（保留字）

description 字段的写法决定成败：
好的写法需要同时包含三个要素：做什么 + 何时触发 + 关键能力。

五大实战模式
模式 1：顺序工作流编排
适用于严格按步骤执行的流程（如客户入驻：创建账户 → 设置支付 → 创建订阅 → 发欢迎邮件），强调步骤间的依赖关系和失败回滚。

模式 2：多 MCP 协调
跨多个服务的联合工作流（如设计到开发交接：Figma 导出 → Google Drive 存储 → Linear 建任务 → Slack 通知），关键是阶段间的数据传递和集中式错误处理。

模式 3：迭代精炼
输出质量需要多轮改进的场景（如报告生成：初稿 → 质量检查 → 修正 → 再验证），核心是明确的质量标准和"何时停止迭代"的判断。

模式 4：上下文感知的工具选择
同一目标、根据条件选择不同工具（如文件存储：大文件走云存储、协作文档走 Notion、代码走 GitHub），需要清晰的决策树和备选方案。

模式 5：领域专业智能
嵌入专业知识而非仅仅调用工具（如支付合规：先做制裁名单检查和风险评估，通过后才处理交易），强调合规先于行动、完整的审计追踪。

测试策略
1. 触发测试——Skill 是否在正确时机被激活？
· 直接请求能触发
· 换种说法也能触发
· 无关请求不会误触发
· 调试技巧：直接问 Claude "你什么时候会使用 [skill name] 这个 skill？"，它会引用 description 回答

2. 功能测试——执行结果是否正确？
· 输出验证、API 调用成功率、边界情况覆盖

3. 性能对比——有无 Skill 的差异
· 对话轮次从 15 轮降到 2 轮
· 失败 API 调用从 3 次降到 0 次
· Token 消耗减半

一个重要的实践建议：先在单个困难任务上反复迭代，直到成功，再提取经验写入 Skill，而非一开始就追求广覆盖。

分发与 API 使用
· 个人用户：下载 Skill 文件夹 → 压缩 → 上传到 Claude. ai 设置，或放入 Claude Code 的 skills 目录
· 组织级别：管理员可全工作区部署，集中管理和自动更新
· API 使用：通过 /v1/skills 端点管理，在 Messages API 中通过 container.skills 参数引入

Anthropic 将 Agent Skills 定位为开放标准——像 MCP 一样，希望它能跨平台使用，不局限于 Claude 生态。

常见问题排查
· Skill 不触发：description 太模糊或缺少触发短语，增加具体用户会说的话作为触发词
· Skill 过度触发：description 范围太宽，添加负向触发条件、缩小范围
· 指令不被遵循：指令太长/太含糊/关键内容被埋没，精简指令、关键信息放最前面、用脚本做确定性校验
· 上下文过大导致变慢：SKILL. md 过大或同时启用太多 Skill，主文件控制在 5000 词以内，详细文档移到 references/

一个高级技巧特别值得注意：对于关键验证步骤，用脚本（scripts/）替代自然语言指令。代码是确定性的，语言理解不是。

指南下载地址
https://t.co/qWCojDpKA0

[Thariq @trq212]

https://t.co/oqBZifW4GG

[Boris Cherny @bcherny]

I'm Boris and I created Claude Code. I wanted to quickly share a few tips for using Claude Code, sourced directly from the Claude Code team. The way the team uses Claude is different than how I use it. Remember: there is no one right way to use Claude Code -- everyones' setup is different. You should experiment to see what works for you!

[Thariq @trq212]

You can now connect to Claude in Chrome using the VS Code extension.

Use it to debug frontend apps, collect data or automate your browser.

Install the extension and type @ browser to get started.

[Eric Buess @EricBuess]

Agent swarms in Claude Code 2.1.32 with Opus 4.6 are very very very good. And with tmux auto-opening each agent in it's own interactive mode with graceful shutdown when done it's a breeze to do massive robust changes without the main agent using up much of its context window!🔥

[Thariq @trq212]

We've added a new command to Claude Code called /insights

When you run it, Claude Code will read your message history from the past month. It'll summarize your projects, how you use Claude Code, and give suggestions on how to improve your workflow.

[Yuker @YukerX]

https://t.co/Z6DZOqMF0c

[Yuker @YukerX]

https://t.co/5HBFHCelif

[Boris Cherny @bcherny]

I'm Boris and I created Claude Code. Lots of people have asked how I use Claude Code, so I wanted to show off my setup a bit.

My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much. There is no one correct way to use Claude Code: we intentionally build it in a way that you can use it, customize it, and hack it however you like. Each person on the Claude Code team uses it very differently.

So, here goes.

[APIFlask @apiflask]

APIFlask 3.0.2 released. Fixed the typing error for input and output decorators for Pydantic model. https://t.co/GpDTWFAtBd

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

Google just open-sourced LangExtract Python library!

It uses LLMs to extract entities, attributes, and relations—with exact source grounding—from unstructured documents.

Flexible LLM support (Gemini, OpenAI, Ollama)

100% open-source.

[Viking @vikingmute]

今天学到的最实用有趣的知识，localhost 是支持 sub domain 的，不需要配置任何的 hosts！

任何 sub domain 都可以自动解析到 127.0.0.1 去，本地测试了一下，确实如此，在原帖学了非常多的知识，强烈大家收藏原帖看看。

原来这个特性在 2021 年就有了！https://t.co/ixGr7isU6c

这样就可以非常方便的模拟多域名架构并且每个域名都有独立的 Cookie 和会话，可以更方便的测试了。配合个 mkcert 就可以有本地 https，配置简单，很方便啦。

[AIGCLINK @aigclink]

Claude DEV：市面上最好用的AI程序员，初中级程序员真的可以被替代

5分钟快速无代码生成saas应用，可完成程序员日常工作：编码、终端执行命令、修改bug、代码版本管理等

实操3分钟生成、执行翻译saas应用

github：https://t.co/WNBMD9Nbgy

youtube：https://t.co/sIsILhYW3q

[Tom Huang @tuturetom]

谷歌 DeepMind 高级研究员 Nicholas Carlini 撰写的《我如何使用“AI” ？》也太好了！🔥⚡️

介绍了“将工作效率提高 10-100 倍”的 50 种对话形式🤯🤯

虽然 AI 无法取代他的专业知识，但它改变了他花时间做的事情！

强烈推荐！👉 https://t.co/mVzA1P3CIy