David

[David @davidwebb0v0]

@bot @bot
get me my mail [email protected]

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

我让 Grok @bot 读取我的 GitHub 项目，做个宣传视频

他给了我这个

[向阳乔木 @vista8]

如果 Vibe Coding 需要免费开源字体？

帮大家整理挑选了 34 个看起来不错的中、英文字体。

CC 调研了授权文件需求，也能通过 JS 直接引用。

开源免费字体下载：
https://t.co/OJ054axI5j

[David @davidwebb0v0]

中秋节快乐！

[David @davidwebb0v0]

Reference @AllaAisling

[David @davidwebb0v0]

苔藓微景观生态瓶中，藏着一个迷你 [小鹿]。玻璃罩下是鲜活的绿色苔藓纹理，点缀着晨露水珠，柔和的漫射日光洒落其中，整体呈现童话般的精致比例，交织着浓郁的森林绿意与温暖的琥珀木色调。@grok

[David @davidwebb0v0]

@LiEvanna85716 test

[David @davidwebb0v0]

人像摄影：年轻东亚女性，留着深棕色长卷发，身穿由复古报纸图案制成的抹胸连衣裙（黑白文字/照片，裙身可见“The Lignt News”字样）。她俏皮地嘟着嘴，双手抓着头发，佩戴大号银色圆环耳环。背景是贴满旧报纸剪报的墙面。柔和自然光，8K分辨率，焦点清晰，电影感人像风格，皮肤纹理与头发细节高度逼真

[宝玉 @dotey]

Boris 的 9 条 Claude Code 实战技巧：原来高手的配置这么“朴素”

Boris Cherny 在 Anthropic 内部有个绰号：Claude Code 之父。他最近在 X 上很活跃，于是很多人问 Boris：你自己到底怎么用 Claude Code？他刚在 X 上分享了 9 条实战技巧。

没有你想象的那么多技巧，每一条都朴实无华。

【1】核心理念：Claude Code 的最佳实践并没有标准答案

Boris 开场就说：
> My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much.
> 我的配置可能出乎你意料地“原装”。Claude Code 开箱即用效果就很好，我个人没做太多定制。

也能理解，那些最佳实践，比如 Skills、Plugins，作为 Claude Code 开发者，他们早就把这些最佳实践作为功能内置了。

使用 Claude Code 没有唯一正确的方式。团队故意把它设计成可以随便折腾的样子，你想怎么用、怎么改、怎么魔改都行。Claude Code 团队内部每个人的用法都完全不同。

所以没必要去费力找“最佳实践”，适合自己的节奏最重要。

【2】多 Agent 任务并行：同时开十几个 Claude

Boris 的日常是这样的：终端里开 5 个 Claude Code 实例，标签页编号 1 到 5，开着系统通知，哪个需要输入就跳过去处理。

同时，他还在 https://t.co/sbZmtUzjRY 网页版上跑 5 到 10 个任务。终端和网页可以互相“交接”：用&符号把本地会话转到网页，或者用--teleport 在两边来回切换。

他每天早上和白天会从手机 Claude 应用上启动几个任务，晚点再回来看结果。

这种“多线程”工作方式的核心逻辑是：Claude Code 擅长自主执行，很多任务不需要你盯着。你启动任务、给个方向，让它跑着，自己去忙别的。等它需要你确认的时候再切回来。

这跟传统的“人敲一行代码、AI 补几行”完全是两种节奏。但这也对使用者有更高的要求，你需要擅长给 Agent 分配任务，并且能随时在多个任务之间切换。对于习惯了自己开发，同时只有一个任务进行的传统开发模式来说，是个很大挑战。

惭愧的说，虽然我也常用 Coding Agent，还是不习惯太多任务同时运行，今年要加强这方面的练习。

【3】模型选择：为什么用 Opus 而不是更快的 Sonnet

Boris 说他所有任务都用 Opus 4.5 加上 thinking 模式。这是他用过最好的编程模型。

有人会问：Opus 不是比 Sonnet 更大、更慢吗？Boris 的回答是：虽然单次响应慢一点，但你需要纠正它的次数少得多，工具调用也更准确，最终算下来反而更快。

这点其实我一直很认同，写代码这种事不能求快，还是得质量高，如果一个快模型需要你来回纠正三次，不如用个慢模型一次搞定。时间不只是模型响应时间，还有你的注意力和精力成本。

唯一的问题就是 Opus 成本更高。

【4】https://t.co/k5gfrsJiDu：团队共享的“项目记忆”

https://t.co/k5gfrsJiDu 是 Claude Code 的一个特殊配置文件，放在项目根目录。每次启动 Claude Code，它会自动读取这个文件，把里面的内容当作“背景知识”。你可以理解为：这是你给 AI 写的项目说明书，告诉它这个项目的架构、规范、注意事项。

Boris 团队的做法是：整个 Claude Code 仓库共用一个 https://t.co/k5gfrsJiDu，提交到 Git 里，所有人一起维护。每周都有人往里加东西。规则很简单：每次看到 Claude 做错了什么，就把“别这样做”写进去，下次它就知道了。

更有意思的是，他们在代码审查时也会用到这个机制。Boris 会在同事的 PR 里@.claude，让 Claude 把某条新规则加到 https://t.co/k5gfrsJiDu 里。这是通过 Claude Code 的 GitHub Action 实现的。

Dan Shipper 管这种做法叫“复利工程”：每一次纠错都变成团队资产，让 AI 越来越懂你们的项目。

如果你还没用过 https://t.co/k5gfrsJiDu，或者没像他们这样频繁更新规则，强烈建议试试。最简单的起步方式是运行/init 命令，Claude 会自动分析项目结构，生成一个初始版本。然后你边用边补充，看到不对的地方就加进去。

【5】Plan 模式：先想清楚再动手

Boris 说，他大多数会话都从 Plan 模式开始。在 Claude Code 中按两下 Shift+Tab 就能切换。

Plan 模式下，Claude 不会直接改代码，而是先给你一个执行计划。你可以来回讨论、修改计划，直到满意为止。然后切到自动接受模式，Claude 通常能一次性完成。

“好的计划真的很重要”，这个习惯其实是把软件开发的经典智慧搬到了 AI 协作里：先设计再编码。很多人用 AI 写代码的问题是直接开干，结果方向错了返工成本很高。花几分钟对齐计划，能省几小时的返工。

【6】自动化重复工作：斜杠命令和子 Agent

Boris 有几个每天要用几十次的操作，他把它们做成了斜杠命令。比如"/commit-push-pr"，一键完成提交、推送、创建 PR。

斜杠命令本质上是 Markdown 文件，放在.claude/commands/目录下。你可以用自然语言写指令，还能嵌入 bash 脚本预先获取一些信息，减少模型来回调用的次数。这些命令可以提交到 Git，整个团队共享。

除了斜杠命令，他还用子 Agent（https://t.co/bQLePyyqmQ）。子 Agent 是独立的 Claude 实例，专门干某类活。比如他有个 code-simplifier 子 Agent，在主 Claude 完成工作后自动简化代码；还有个 verify-app 子 Agent，专门负责端到端测试。

这两个功能的共同点是：把你反复做的事情固化下来，让 Claude 自己调用。你不用每次都重复解释，也不用记住各种命令细节。

使用 PostToolUse Hook 来格式化 Claude 生成的代码。Claude 通常能自动生成格式良好的代码，而这个 Hook 会处理最后 10% 的代码，以避免后续在持续集成 (CI) 过程中出现格式错误。

【7】安全与集成：权限配置和外部工具

Boris 不用--dangerously-skip-permissions 这个“危险”选项。相反，他用/permissions 命令预先批准一些常用的安全命令，避免每次都弹确认框。这些配置保存在.claude/settings.json 里，团队共享。

更强大的是 MCP 服务器集成。MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，是 Anthropic 推出的让 AI 连接外部工具的标准协议。通过 MCP，Claude Code 可以直接：

- 搜索和发送 Slack 消息
- 跑 BigQuery 查询回答数据问题
- 从 Sentry 拉错误日志

Boris 团队把 Slack 的 MCP 配置也提交到了仓库，所有人开箱即用。

这意味着 Claude Code 不只是个编程工具，而是能调用你整个工具链的“全能助手”。

【8】长任务处理：让 Claude 自己验证

对于跑很久的任务，Boris 有几个策略：

一是让 Claude 完成后自动用后台 Agent 验证结果。你可以在提示词里要求，也可以用 Stop Hook 更确定性地触发。

> 注：Hooks 是 Claude Code 的"钩子"机制，让你在 Claude 执行操作的特定时刻插入自定义逻辑。你可以把它理解为"触发器"：当某个事件发生时，自动执行你预设的命令或脚本。
> Stop Hook 就是在 Claude 完成响应、准备交还控制权时。
> 相关文档：https://t.co/jPf1XgjoUV

二是用 ralph-wiggum 插件 https://t.co/4MJUGB0zEN。这是一个有趣的设计：“Ralph 本质上就是一个 Bash 循环”：想象一个简单的死循环（while true），它不停地把同一个任务说明书（提示词文件）喂给 AI 智能体，让它一遍又一遍地改进工作，直到彻底完成。

三是在沙箱环境里用--permission-mode=dontAsk 或--dangerously-skip-permissions，让 Claude 不被权限确认打断，自己跑到底。

核心思路是：既然是长任务，就别让它等你。给它足够的自主权和自我纠错能力。

【9】最重要的一条：给 Claude 验证能力

Boris 把这条放在最后，说这可能是获得好结果最重要的因素。

如果 Claude 能验证自己的工作，最终产出质量能提升 2 到 3 倍。

他举了个例子：他们提交到 https://t.co/sbZmtUzjRY 的每一个改动，Claude 都会用 Chrome 扩展自己测试：打开浏览器、测试 UI、发现问题就迭代，直到功能正常、体验合理。

验证方式因场景而异。可能是跑一个 bash 命令，可能是跑测试套件，可能是在浏览器或手机模拟器里测试应用。形式不重要，重要的是：让 AI 有反馈闘环。

这个道理其实很朴素。人类工程师也是靠“写代码—测试—看结果—修改”这个循环来保证质量的。AI 也一样。如果它只能写不能测，就像闭着眼睛做事，质量全靠运气。

Boris 的建议是：投入精力把验证机制做扎实。这是回报率最高的投资。

【10】高手用剑无招胜有招

武侠小说里面，高手用剑没有那么多花里胡哨的招式，无招胜有招。Boris 没有炫耀复杂的定制配置，没有神秘的私藏提示词，用的就是官方功能。区别在于：他真正理解这些功能背后的逻辑，然后把它们组合成高效的工作流。

并行工作是因为 Claude 能自主执行；用 Opus 是因为综合效率更高；https://t.co/k5gfrsJiDu 是把纠错变成资产；Plan 模式是先想清楚再动手；斜杠命令和子 Agent 是自动化重复劳动；验证机制是给 AI 反馈闭环。

如果你刚开始用 Claude Code，不必急着研究各种高级配置。先把基础用好：学会并行，学会规划，学会积累 https://t.co/k5gfrsJiDu，学会给 AI 验证手段。

等你真正遇到瓶颈了，再去折腾那些花活不迟。

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[宝玉 @dotey]

从失败中重生：一个AI Agent 前端落地的真实复盘
https://t.co/N7XekBKUGR

[向阳乔木 @vista8]

发现了！这个Claude Skill市场让AI效率翻10倍。

从用Skill开始，不用担心自己不会写。

skillsmp应该是目前最强的Claude Skill市场了吧？

能找到很多实用的Skill，比如Youtube字幕转写，把任意PDF转Markdown、前端开发美化等等。

安装也很简单，下载zip包，拖到Claude Code说：“安装这个skill”就行了。

地址见评论区

[AI磊叔 @AgiRay1015]

#磊叔说
兄弟们，在乔木老师的基础上，整理了 Grok + X 超能力合集，每条都带说明+场景+提示词。直接复制就能用～ #Grok技巧

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1/ 分析推文/整条线程
Grok 可以直接读取任意公开推文内容，包括引用、回复、父帖、子回复，甚至完整线程上下文。想看某个爆款争议的完整来龙去脉，不想手动翻页，就这么写：
「抓取 https://t.co/82pvSEeACP 的完整线程，并总结分析关键内容或主要论点」

2/ 深度分析用户画像
Grok 可以读取公开信息（简介、头像、关注/粉丝数、置顶文、最近发帖风格），还能通过发帖时间+内容推断作息、性格倾向、情绪基调，用来评估一位 KOL 是否靠谱、是不是夜猫子、最近心情如何，更可以复刻 KOL。
「分析 @elonmusk 最近 100 条推文，看看这哥们最近到底在关注什么」

3/ 直接调用 X 高级搜索
Grok 支持几乎全部 X 高级运算符（from: since: until: min_faves: filter:images conversation_id: -exclude 等），可以精准挖出目标推文。当然，不用写这些参数，直接用中文描述即可，例如：
「找 @agiray1015 上个月带图的高赞推文，排除水贴」

4/ 语义搜索（Semantic Search）
不靠关键词，而是理解意思找内容；可加时间、用户、排除、最低相关度门槛，特别适合找氛围相近、隐晦梗、不同表述的事件讨论。
例如，想看大家对某次 AI 翻车事件的各种阴阳怪气说法。
「语义搜索：'AI 生成的照片太离谱了' from_date:2025-12-01 min_score_threshold:0.28 exclude_usernames:['营销号1','营销号2']」

5/ 实时 Top / Latest 排序
可以按「Top」（热度排序）或「Latest」（最新时间序）拉取结果，随时掌握最火or最新动态。
突发事件发生时，想立刻看到最新进展 vs 最多人讨论的观点。
「X 关键词搜索：'量子计算突破' mode:Latest limit:15」

6/ X 视频逐帧+字幕深度解析
Grok 可以提取 X 平台原生视频的画面+字幕，分析对话、争论焦点、彩蛋细节，其他 AI 基本做不到。
例如：某段访谈视频很火，但你没时间看完，想知道核心争议点。
「查看这个 X 视频：[x 的视频地址] —— 里面的人在争论什么？有没有关键画面证据？」

7/ 自动汇总指定 X List 信息流
Grok 直接读取某个 X List 的帖子，可加时间、点赞门槛等过滤，然后总结高价值内容，省去手动刷的痛苦。
每天想知道加密圈宏观动态+热门项目进展，但不想自己翻列表：
「读取我的 list:你的用户名/crypto-elite，过去24小时 min_faves:50 的帖子，总结：宏观叙事 + 项目进展 + 新兴故事线」

8/ Grok Tasks 定时自动化
在 https://t.co/C0DLePofci 创建定时任务，每天/每周自动跑 X 查询，把结果摘要推送到邮箱或通知，真正实现「躺着看热点」。
每天早上8点自动收到「昨天 AI 领域最大进展」精选摘要：
「在 https://t.co/C0DLePofci 创建任务：每日语义搜索 'AI 最新突破或论文' min_score_threshold:0.3，每天早上8点执行」

[向阳乔木 @vista8]

一个提示词，让你成为AI圈信息猎手！

Grok的任务功能，相当适合挖掘每日AI圈热帖。

提示词如下：

筛选下面账号过去24小时（从现在起倒推24h）内互动量（点赞+转发+回复总和）最高或最有潜力爆的帖子，核心目标是挖出有扩散传播价值的帖子50个。

优先AI相关内容，按互动量降序排序。

输出格式：排名、作者、内容摘要（中文）、总互动数、链接，不要用表格，用文本块，使用最新数据。

待处理账号ID：输入id就行。