Che Ferrari

Man is a reed with thought.

[Berryxia.AI @berryxia]

兄弟们！Google 刚刚更新了Code Wiki！

Google 直接把开发者最头疼的“读代码”瓶颈，一键干掉了。

他们刚刚发布的 Code Wiki，让任何一个代码仓库Github都能瞬间拥有一个永远最新、结构化、 智能可聊的 Wiki。

核心三招狠活：

- 自动扫描仓库，代码一改文档就实时更新，再也不用担心文档过时

- Gemini 驱动的智能聊天，直接把整个 Wiki 当知识库，回答问题还能超链接跳到具体代码行

- 自动生成架构图、类图、时序图，点一下就能从解释直达源码

新手第一天就能上手，老代码没人维护也能秒懂，大库小库通吃。

Google 自己都说：“读现有代码是软件开发里最大、最贵的瓶颈之一。”

现在，这个时代终于要结束了。

公共仓库已开放预览：https://t.co/3hCQKlozkl

你觉得 Code Wiki 会不会成为下一代代码理解标配，把“读代码”从痛苦变成享受？

[Sanbu 散步 @sanbuphy]

花了段时间写了 RL 教程 Hands-On Modern RL，路线是从 CartPole + PPO 入门，然后到 LLM 后训练（RLHF、DPO、GRPO）、Agentic RL。代码先行，公式用来解释现象。英文版很快更新。
目前是草稿版本，RLHF、Agentic RL 部分本地审校中。
欢迎提 PR 或 Issue & 显卡支持：https://t.co/PtgSByY96U

[Che Ferrari @che9795]

@xiaoshunli 什么是月被动收入？

[花叔 @AlchainHust]

https://t.co/9mMov0jiUD

[Thariq @trq212]

https://t.co/nKTDfC7zMm

[KK.aWSB @KKaWSB]

Google今天放大招了！今天一次性发布了5个Agent Skill设计模式。

现在30多个Agent工具（Claude Code、Gemini CLI、Cursor）已经统一了SKILL.md格式，格式不再是问题——真正的挑战是里面写什么。

5个模式：

Tool Wrapper：给Agent装上某个库的专家知识，按需加载，不占context

Generator：模板+样式指南，每次输出结构一致

Reviewer：把检查清单外置，换一份清单就变成另一个审核专家

Inversion：先采访你，收集完所有需求才开始执行

Pipeline：强制分步骤，每步有检查点，不允许跳过
这5个模式可以组合使用——Pipeline里嵌Reviewer，Generator前加Inversion。

与其把复杂逻辑塞进一个system prompt，不如用对结构。

推荐阅读👇

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Claude Code 创建者写的如何使用和创建 Skills

如果你还不了解的话，强烈推荐看看！

Anthropic 内部现在有数百个 Skills 在用，从 API 文档到部署流程全覆盖。他们把这些经验总结出来了。

做个笔记📒：

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Skills 不只是 Markdown 文件

很多人以为 Skills 就是写个 Markdown 文档，其实不是。Skills 是一个文件夹，里面可以放脚本、资源文件、数据，甚至注册钩子函数。

代理可以发现这些内容，读取它们，执行脚本，在特定时机触发钩子。这才是 Skills 最有意思的地方。

最好的 Skills 都在创造性地使用这些配置选项和文件夹结构。

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九种 Skills 类型

Anthropic 把内部的 Skills 整理了一遍，发现它们基本归为九类。好的 Skills 能明确归入一类，混乱的 Skills 往往跨了好几类。

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1. 库与 API 参考

解释怎么用某个库、CLI 或 SDK。可以是内部库，也可以是 Claude 经常搞错的常用库。

通常包含一个代码片段文件夹，加上一份"别踩这些坑"的清单。

比如：
▸ billing-lib — 你们内部计费库的边界情况和常见坑
▸ internal-platform-cli — 内部 CLI 的每个子命令和使用场景
▸ frontend-design — 让 Claude 更懂你们的设计系统

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2. 产品验证

描述怎么测试或验证代码是否正常工作。通常配合 Playwright、tmux 这些工具。

验证 Skills 极其重要，值得让工程师花一周时间专门打磨。

可以让 Claude 录制测试视频，或者在每一步强制执行程序化断言。这些通常通过在 Skill 里放各种脚本实现。

比如：
▸ signup-flow-driver — 在无头浏览器里跑注册流程，每步都有状态断言钩子
▸ checkout-verifier — 用 Stripe 测试卡驱动结账界面，验证发票状态
▸ tmux-cli-driver — 测试需要 TTY 的交互式命令行工具

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3. 数据获取与分析

连接你的数据和监控栈。可能包含带凭据的数据获取库、仪表盘 ID、常见工作流说明。

比如：
▸ datadog-metrics — 预设的仪表盘链接和常用查询
▸ postgres-query-helper — 连接生产数据库的只读凭据和常用查询模板
▸ user-analytics — 获取用户行为数据的脚本和分析模板

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4. 业务自动化

自动化重复的业务流程。比如创建 Jira ticket、发 Slack 通知、更新文档。

这类 Skills 通常包含调用内部 API 的脚本，加上业务流程的说明。

比如：
▸ incident-reporter — 创建事故报告并通知相关人员
▸ release-notes-generator — 从 Git 提交生成发布说明
▸ onboarding-automation — 新员工入职的自动化流程

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5. 代码脚手架

生成项目或组件的初始代码结构。包含模板文件和生成脚本。

比如：
▸ react-component-scaffold — 生成符合团队规范的 React 组件
▸ api-endpoint-generator — 生成 API 端点的样板代码和测试
▸ microservice-template — 创建新微服务的完整结构

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6. 代码质量与审查

帮助审查代码质量、安全性、性能。可能包含 linter 配置、审查清单、自动化检查脚本。

比如：
▸ security-review — 安全审查清单和常见漏洞检查
▸ performance-profiler — 性能分析工具和优化建议
▸ code-review-checklist — 代码审查的标准流程

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7. CI/CD 与部署

管理持续集成和部署流程。包含部署脚本、环境配置、回滚流程。

比如：
▸ deploy-to-staging — 部署到测试环境的完整流程
▸ rollback-helper — 快速回滚的脚本和检查清单
▸ ci-debugger — 调试 CI 失败的常用方法

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8. 运行手册

处理生产环境问题的操作指南。通常是"如果 X 发生了，做 Y"的格式。

这类 Skills 在紧急情况下特别有用，因为它们把经验固化成了可执行的步骤。

比如：
▸ database-recovery — 数据库故障恢复流程
▸ traffic-spike-handler — 流量激增时的应对措施
▸ memory-leak-debugger — 内存泄漏排查步骤

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9. 基础设施运维

管理云资源、容器、网络配置。包含 Terraform 脚本、Kubernetes 配置、监控设置。

比如：
▸ aws-resource-manager — 管理 AWS 资源的脚本和最佳实践
▸ k8s-troubleshooter — Kubernetes 常见问题排查
▸ terraform-helper — Terraform 模块和使用指南

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写好 Skills 的最佳实践

Anthropic 总结了一些实用的技巧，都是从实际使用中提炼出来的。

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写明 Gotchas

把常见错误和陷阱明确列出来。Claude 会认真读这些内容，避免重复犯错。

比如在 API 文档里写："注意：这个端点有速率限制，每秒最多 10 次请求。超过会返回 429 错误。"

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利用文件系统做渐进式披露

不要把所有信息都塞在一个 Markdown 文件里。用文件夹结构组织内容，让 Claude 按需探索。

比如：
```
my-skill/
README.md # 概览和快速开始
examples/ # 代码示例
scripts/ # 辅助脚本
reference/ # 详细文档
gotchas.md # 常见陷阱
```

Claude 会先读 README，需要时再深入其他文件。

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存脚本和辅助库

把可复用的脚本放在 Skill 里，而不是让 Claude 每次都重写。

这些脚本可以是 Python、Bash、Node.js，任何能执行的东西。Claude 可以直接调用它们，或者读取代码学习怎么用。

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使用稳定存储做记忆

Skills 可以访问 `${CLAUDE_PLUGIN_DATA}` 目录，这是一个持久化存储位置。

可以用来保存：
▸ 上次运行的状态
▸ 用户偏好设置
▸ 缓存的数据
▸ 历史记录

这样 Skill 就有了"记忆"，可以在多次会话间保持状态。

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按需钩子保护危险操作

对于可能造成破坏的操作（删除数据、部署到生产环境），使用按需钩子（on-demand hooks）。

这会在执行前弹出确认提示，让用户明确批准。

比如在 Skill 的 frontmatter 里配置：
```yaml
hooks:
on_demand:
- name: deploy-to-prod
command: ./scripts/deploy.sh production
confirm: "确定要部署到生产环境吗？"
```

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用 PreToolUse 做度量

可以注册 PreToolUse 钩子来记录 Skill 的使用情况。

这样能知道哪些 Skills 最常用，哪些需要改进，哪些可以下线。

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分发 Skills

Skills 的一大优势是可以跟团队共享。有两种方式：

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签入代码仓库

把 Skills 放在 `./.claude/skills` 目录下，跟代码一起提交。

适合小团队，在少数几个仓库间协作。但每个签入的 Skill 都会占用模型的上下文，所以不能无限增加。

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插件市场

创建一个内部插件市场，让用户上传和安装插件。

适合大团队。用户可以选择安装哪些 Skills，不会污染所有人的上下文。

Anthropic 没有集中式团队管理市场，而是有机地发现有用的 Skills。如果你有个好 Skill，上传到 GitHub 的沙箱文件夹，在 Slack 里分享链接。

如果很多人觉得有用，就会被推广到正式市场。

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管理市场的实用建议

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设置沙箱区域

在市场里创建一个"实验性"或"社区贡献"区域，让人们可以自由上传。

好的 Skills 会自然浮现，然后可以移到"官方推荐"区域。

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鼓励文档和示例

要求每个 Skill 都有清晰的 README 和使用示例。

没有文档的 Skills 很难被采用，即使功能很好。

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定期清理

定期检查哪些 Skills 没人用，考虑下线或合并。

市场里 Skills 太多会让人不知道选哪个，保持精简很重要。

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收集反馈

提供简单的方式让用户反馈 Skills 的问题和改进建议。

可以是 GitHub Issues，也可以是 Slack 频道。

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实际案例

Anthropic 分享了几个他们内部最受欢迎的 Skills：

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commit-helper

帮助写符合团队规范的 Git 提交信息。

包含提交信息模板、常见类型（feat/fix/docs）的说明、以及检查提交信息格式的脚本。

使用频率极高，因为每个人每天都要提交代码。

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pr-reviewer

自动化代码审查流程。

会检查代码风格、测试覆盖率、安全问题，生成审查评论。

节省了大量人工审查时间，让审查者可以专注于逻辑和架构问题。

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incident-response

生产环境事故响应流程。

包含排查清单、常用命令、通知模板、事后总结模板。

在紧急情况下特别有用，因为它把经验固化成了清晰的步骤。

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api-docs

内部 API 的完整文档和使用示例。

Claude 经常需要调用内部 API，有了这个 Skill 就不用每次都查文档或问人。

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test-runner

运行测试的标准流程。

包含不同类型测试（单元测试、集成测试、端到端测试）的运行方法，以及如何解读测试结果。

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Skills 的未来

Anthropic 认为 Skills 会朝几个方向发展：

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更智能的发现机制

现在 Claude 需要用户明确调用 Skill，未来可能会自动识别场景并推荐相关 Skills。

比如你在写 API 调用代码，Claude 自动建议使用 api-docs Skill。

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Skills 之间的组合

现在 Skills 基本是独立的，未来可能会支持 Skills 之间的依赖和组合。

比如 deploy-to-prod Skill 可以自动调用 test-runner 和 security-review Skills。

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动态生成 Skills

根据代码仓库的实际情况，自动生成或更新 Skills。

比如扫描代码库，自动生成 API 文档 Skill。

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跨团队共享

建立公开的 Skills 市场，让不同公司的团队可以共享通用的 Skills。

比如常用框架（React、Django）的最佳实践 Skills。

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核心理念

Skills 的本质是把团队的工程实践和领域知识固化成可复用的扩展。

好的 Skills 应该：
▸ 解决真实的重复性问题
▸ 包含清晰的文档和示例
▸ 利用文件夹结构和脚本增强能力
▸ 在需要时提供保护机制
▸ 容易分发和维护

不要为了做 Skill 而做 Skill。从团队的实际痛点出发，把那些每次都要重复的事情固化下来。

一个好的 Skill 能让整个团队的 AI 编程体验提升一个档次。

[Che Ferrari @che9795]

@AgentNEO_ss D53LPYMO 快来，还有名额

[plantegg @plantegg]

推荐个 Linux 下的 io 诊断工具 iodump：https://t.co/uVwNoGqGkS 好几次帮我定位到了 io 问题，你也可以试试

[Z-Coder @codedailyML]

ChatGPT Prompt Frameworks 🔥

[Nelly; @nrqa__]

Deepseek Prompt Cheat Sheet

Cr: @shedntcare_

[Sahn Lam @sahnlam]

System Design is About Tradeoffs

[LearnKube @learnk8s]

In this article, you will learn how to prevent broken connections when a Pod starts up or shuts down

You will also learn how to shut down long-running tasks gracefully

➜ https://t.co/8yoJOvJ4v5

[Che Ferrari @che9795]

@AgentNEO_ss 快上车！团购代码：5DYGTP3A 已赠送18%

[Che Ferrari @che9795]

@AgentNEO_ss 有没有最新的团购码？

[Mr Panda @PandaTalk8]

https://t.co/KWvqLZtJtg
超高人气的prompt项目 ， 需要自取。

[plantegg @plantegg]

小问题虽小，但是经常出来恶心人

执行得好好的命令放到crontab中就不行了；
执行得好好的命令放到ssh/ansible中也不行了（图1）；

这是没搞清楚 login shell 和 no-login shell 的区别
login shell加载环境变量的顺序是：
① /etc/profile
② ~/.bash_profile
③ ~/.bashrc
④ /etc/bashrc

而non-login shell加载环境变量的顺序是： ① ~/.bashrc ② /etc/bashrc

加载的环境变量不一样，那么PATH、参数等都不一样，所以差别大

在centos执行好好的脚本放到Ubuntu上就不行了，报语法错误？

如果到ubuntu上用 bash https://t.co/wl0DT0YImu是可以的，但是sh https://t.co/wl0DT0YImu就报语法错误，但是在centos上执行：sh或者bash https://t.co/wl0DT0YImu 都可以通过。 在centos上执行 ls -lh /usr/bin/sh 可以看到 /usr/bin/sh link到了 /usr/bin/bash 也就是sh等同于bash，所以都可以通过不足为奇。

但是在ubuntu上执行 ls -lh /usr/bin/sh 可以看到 /usr/bin/sh link到了 **/usr/bin/dash** ， 这就是为什么ubuntu上会报错

sh 跟bash的区别，实际上是bash有没开启POSIX模式的区别。 简单说，sh是bash的一种特殊的模式，sh就是开启了POSIX标准的bash， /bin/sh 相当于/bin/bash --posix

[nash_su - e/acc @nash_su]

大模型工作原理3D可视化，太酷了！

LLM工作原理秒懂，作者将transformer架构做成了在线3D模型，并且可视化的展示了大模型生成内容的每一步
https://t.co/7mjkXCUUbm

[Zain Kahn @heykahn]

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[Bitturing @Bitturing]

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