安仔

👨‍💻 Entrepreneur & Full-stack-engineer
☁️ AI | Web3 | Cloud Native Researcher
🐚 @myshell_ai Creator

[安仔 @geekshellio]

鉴于之前自己的书在国内销量还不错，现在海外英文版的也在这周也要上架亚马逊了！

海外版的还针对海外的 AI 工具改了不少内容，改得都差点想放弃了🤣

[安仔 @geekshellio]

我人生的第一本有关 AI 编程的总算发售了，没想到在还没开始推广的情况下，这几天已经售出了 300 多本了，真的意料之外...

如果是小白、AI 爱好者想通过氛围编程系统化去开发自己的应用并出海的，极度推荐看看，书里浓缩了我老程序员多年的技术心得，以及结合 AI 的最佳实践。

当然这本书的发布还得多亏 @XCaptaincc 的背后支持，如果不是他突然心血来潮问了下我有没兴趣出书，还有背后各种强大资源推动，估计现在也没这回事了哈哈...

对了，这次我们这本书也有幸给海外出版社 Packt @PacktPublishing 翻译为英文出售给全球海外读者，也可以期待一下。

[安仔 @geekshellio]

关掉终端，AI 就停了。

这是大多数人现在用 Claude Code 的真实状态。写一段看一段，改一处等一处，关掉电脑所有进度就清零。

这个视频把整个协作模式彻底翻转了。

工程师现场 22 分钟搭好的，是一整套能自主持续运行的 agent 工作流。

多个并行实例、自动验证循环、任务编排全配好之后，你的任务变成：

睡一觉，醒来 review 它已经推进的结果。

视频里真正有价值的我觉得是那几块让「睡觉也在出活」成为可能的必备步骤：

1. 并行 worktree + 多个 Claude 实例。不同方向的任务同时在独立分支推进，互不干扰。

2. 强验证循环。给 agent 测试、浏览器实操、领域检查的能力，它自己就能迭代到合格。

3. hooks。每次改代码自动格式化、跑测试、拦截危险命令，把大量重复劳动和安全风险挡在外面。

4. CLAUDE.md。把项目规范、历史决策、避坑经验写进去，agent 越干越懂团队风格。

5. Dynamic Workflow。复杂需求时，Claude 自己生成编排脚本，拉起几十上百个子 agent 分工协作，最后只把验证通过的结果交给你。

做到这些，你真想不到，一个人能让多个项目在后台 24 小时持续推进，输出质量也一直有保障。

原帖的视频和后面的 setup 截图，我建议都看一遍存下来，毕竟这个方法论其实不只是给 CC，像 Codex，Cursor 等等其他 Agent 工具都是做类似的实现的。

当然剩下的，就看你愿不愿意把「经营 agent 团队」这件事，当成日常工作的一部分长期投入了。

[darkzodchi @zodchiii]

Anthropic engineer:

"You're not supposed to watch Claude Code work. You're supposed to wake up and review what it shipped."

In 22 minutes she builds the entire workflow live on camera.

Most people close their terminal and everything stops.
This setup keeps shipping while you sleep.

Watch the video, then save the exact setup below👇

[安仔 @geekshellio]

@oxniubi 主要是看到小森你的好内容分享 😁

[安仔 @geekshellio]

Riley Brown 这个 Codex 教程，我觉得是目前零基础入门 AI Agent 工具最值得看的一课。

整理了几个我觉得最值得先让你理解的点：

1. 先搞清楚 Codex 到底是什么。

很多人第一反应是「更好的 Cursor」或者「更强的 Claude Code」，但视频一开始就纠正了这个认知——Codex 是把代码、设计、插件、自动化全部打通的操作系统，而不是单纯的聊天工具。

界面分三块：Chats、Projects、Documents。所有工作必须放在独立 Project 里，AI 才能保持全局上下文。

文件可以直接 @ 提及给 AI 引用，这个细节很多人没注意，但对长期复杂项目来说非常关键。

2. 自定义 Skill 才是核心杠杆。

内置插件（Figma、Calendar、Vercel、MCP）只是起点。视频里最有价值的部分，是演示了怎么用 API 自己造 Skill。

举个例子：YouTube Researcher 这个自定义 Skill，能自动拉取视频转录并总结。造好之后，每次需要研究某个 YouTube 频道，直接调用就行，完全不用手动操作。

这个逻辑可以复制到任何场景。

Mobile Design Skill 负责生成界面，Typefully Control Skill 负责自动发 X 帖子，每个 Skill 就是一个永远在线的专属助手。

造 Skill 的能力，才是真正的生产力杠杆。

3. Steering vs Queueing，管好 AI Agent 的核心技巧。

以前用 AI 的方式是：写 Prompt，等结果，不满意再改。Codex 的工作流完全不一样。

Steering 是实时干预——当 AI 跑偏了，随时打断、调整方向。

Queueing 是队列执行——任务丢进去，让它在后台自己跑完，你去做别的事。

Forking 是分叉实验——同一个问题，同时跑两个不同方案，看哪个结果更好。

什么时候该打断、什么时候该放手，这个判断本身就是一种新能力。

视频专门拆解了这个机制，很多人忽略，但恰恰是用好 AI Agent 最关键的地方。

4. Automation 是被动杠杆。

Skill 解决的是「怎么做」，Automation 解决的是「什么时候做」。

定时任务配好之后就不用管了。每周日历复盘、每月 YouTube 报告、定期发帖，全部自动跑。

Skill + Automation 叠在一起，才是「一人顶团队」的底层逻辑。

5. 实战演示：一个人同时推进 6 个子项目。

视频后半段是最硬核的部分。Riley Brown 现场演示了怎么用 Codex 同时推进一个完整产品的所有环节：

iOS App 用 Swift + Xcode 开发，Supabase 做后端数据库和认证。

Landing Page 用 Tally 表单收集用户信息。

Launch Video 用 Remotion（代码生成视频）制作专业级动画，可逐帧编辑时间轴、加音乐。

Investor Deck 调用 Claude Opus 专门做设计，导出到 Canva 微调。

最后 Web App 用 Vercel 一键部署，iOS App 上架 TestFlight，社交媒体用自定义 Skill 自动发帖。

传统团队需要 5-8 个人分工协作的事，一个人加 AI Agent 全部闭环。

这不是夸张，视频里每一步都有完整演示。

6. 心态转变才是最重要的。

视频最后总结了一句话，我觉得是整个教程最值得记住的点：

工具只是外相，真正的杠杆是你对「什么时候该干预、什么时候该放手」的判断。

学会用 Codex，本质上是学会当一个产品经理 + 设计师 + 开发者 + 营销负责人的全栈指挥官。

AI 负责执行，你负责判断和决策。

零基础想上手 AI Agent 工具的，这个视频真的值得从头看到尾，跟着操作一遍收获会出乎意料地大。

[小森 @oxniubi]

这个codex+gpt5.5的教程非常屌。
看完感觉用的不是一个东西

[安仔 @geekshellio]

@canghe 强烈谴责！改都懒得改了，实在过分！

[安仔 @geekshellio]

@XCaptaincc Finally!!

[小互 @xiaohu]

飞书 CLI 也开源了

为所有AI打开了大门

今天飞书也正式开源其 lark-cli，把飞书的核心协作能力：

即时通讯、云文档、多维表格、日历、邮箱、任务、会议、知识库等 11 个业务域、200 多个命令

封装成了一个开源命令行工具

你的 Claude Code 和小龙虾就能直接在飞书里帮你干活了！

四步即可安装...

第一步：装 CLI 本体

安装：npm install -g @larksuite/cli

[安仔 @geekshellio]

好消息！现在纯港区真的可以用 Gemini 了！Pro 版也没问题 😎

[安仔 @geekshellio]

https://t.co/MEzUtjFsZZ

[安仔 @geekshellio]

Zara 9 个月在 X 上涨了 5 万粉，这篇文章把她的心得体会都分享出来了。

她用了一个比喻来比喻这次运营：X 是派对，不是舞台。

去派对时你不会站在角落自说自话，反而是自然而然地找到一群人，听他们在聊什么，然后加入进去。

整理了下几个我觉得很不错的点：

1. 先花时间调教你的 feed。

她在开始发帖之前，花了几周主动训练算法——垃圾内容点「Not interested」，好内容就互动。feed 质量决定你会参与什么样的对话，这一步很多人直接跳过了。

2. 回复要真实，别用 AI 刷。

看到 AI 生成的回复她会觉得被冒犯。有意义的回复才能让对方注意到你，算法才会把你们关联起来，你的内容才有机会出现在对方 timeline 上。

3. 把发帖变成反射动作。

她的目标是每天 3 条，但重点不是时间管理，是把门槛降到足够低。具体做法：公开学习（截图 + 标原作者）、公开给产品反馈（标创始人）、公开 build（demo 视频效果最好）。

4. 先建立自己的品味，再用 AI 写。

用 AI 写没问题，但如果你还没形成对「好内容」的判断力，AI 产出的垃圾你也认不出来。先大量阅读，大量发帖，找到自己的声音，再让 AI 帮你。

无论是 X，还是小红书或者视频号，我也一直是 Zara 的忠实粉丝，从她的内容中我一直学到了很多 AI 相关的最佳实践。

想在 X 上认真做内容的，这篇真的值得完整读一遍。

[Zara Zhang @zarazhangrui]

https://t.co/JRzfzDanIw

[安仔 @geekshellio]

@XCaptaincc 还真的离了个大谱了

[安仔 @geekshellio]

有时候真的很神奇，平时工作日没什么人找，一旦请假出去旅游啥的，就一堆人同时找过来，每次都这样…

平时工作日也是这样，一整天大部分时间没人找，但一到了下午五点左右就很多人同时扎堆找你🥲

我不知道是不是大家都是这样的😓

[安仔 @geekshellio]

@zstmfhy 我也是，我发出来也是当自己顺带收藏😂

[安仔 @geekshellio]

FastVideo 这个开源框架刚刚做到了单张 RTX 4090 实时生成 1080p 视频，而且能边生成边用聊天框改方向——「换近景」「加下雨」「继续这个动作」，30s 短片 1 分钟内搞定。

这个体验叫「vibe directing」，从「等结果」变成了「现场导演」。

项目叫 FastVideo，Hao AI Lab 做的，昨天才刚对外宣布，今天 Reddit 和 X 已经炸了。

去👇🏻试 5 分钟，你就懂为什么大家在疯狂转发了。

[安仔 @geekshellio]

网页版零安装直接玩：https://t.co/JN4an9G4xk

[安仔 @geekshellio]

@AshlynHe1129 技术可以复制，但一个品牌让人一眼就感受到的那种气质，很难复制。

不过，ZenStellar 和厦门海边那段画面，读完确实有点对应的感觉了哈哈

[安仔 @geekshellio]

原来 Anthropic 内部活跃使用的 Claude Code Skills 已经有几百个了。

而他们的工程师把这些实践提炼成了一篇文章，宝玉老师翻译成了中文。今天刚看完，整理了几个最值得记下来的点：

1. Skills 是一个文件夹。

很多人只放一个 .md 文件进去，但它可以包含脚本、数据、模板、配置，Claude 会在需要时主动去读取。把整个文件夹结构当成上下文工程来设计，才是正确的打开方式。

2. description 字段写的是触发条件。

Claude 启动时会扫描所有 Skills 的 description 来判断要不要调用。要回答的问题是「什么情况下该用这个 Skill」，写成功能介绍就等于白做。

3. 踩坑点收集才是 Skill 里最有价值的部分。

Claude 对编程本身已经很在行，Skills 里真正有用的是它默认不知道的东西——你们团队踩过的坑、这个库的边界情况、容易出错的地方。这些才值得写进去，持续积累。

4. 按需钩子（On Demand Hooks）思路很聪明。

比如 /careful 这个 Skill，只在操作生产环境时激活，拦截 rm -rf、DROP TABLE 这类危险命令。平时不开，需要时一句话召唤，既安全又不烦人。

5. 9 个 Skill 类别值得对照自查。

库与 API 参考、产品验证、数据获取、业务流程自动化、代码脚手架、代码质量审查、CI/CD、运维手册、基础设施运维。看看你的团队缺了哪几类。

原文是 Anthropic 内部几百个 Skills 的实践提炼，深度使用 Claude Code 的同学这篇值得完整读一遍。

[宝玉 @dotey]

https://t.co/AKXoeJmPGU

[安仔 @geekshellio]

@hzlzh 这个好，给我不用 arc 多一个选择了👀

[安仔 @geekshellio]

@MANISH1027512 嗯嗯我感觉是的，但是如果要做这继续浏览器的深度操作的话，用这个 devtools 会好很多哈哈

[安仔 @geekshellio]

Google Chrome 团队刚发布了一个官方工具，能让 Claude/Codex 直接接管你正在用的浏览器。

登录状态、cookie、后台权限，全部复用。

Notion 同步飞书、整理 GitHub star、查 Analytics 数据、删 Twitter 帖子……这些操作在你眼前的真实浏览器窗口里实时发生。

怎么设置？

第一步：开启远程调试

Chrome 地址栏输入：

chrome://inspect/#remote-debugging

勾选 Allow remote debugging，同意弹窗。

第二步：添加工具到 Claude Code/Codex

# Claude Code
claude mcp add chrome-devtools -- npx chrome-devtools-mcp@latest --autoConnect

# Codex
codex mcp add chrome-devtools -- npx chrome-devtools-mcp@latest

第三步：重启 Claude Code/Codex，直接下指令

比如：

• 「打开我的 Instagram Saved 列表，筛选所有日本相关 Reels，提取地点名称、类别、地址、截图，整理成表格，最后建一个可浏览的 HTML 网站给我」
• 「打开 Twitter 后台，列出过去 7 天我发的帖（按点赞排序），删掉点赞 <10 的，先给我看列表确认」
• 「打开 Shopify 后台，进入 Analytics → 过去 24 小时数据，截图关键图表，总结 Top 3 产品、流量来源和异常点」
• 「打开我的本地 dev 页面，运行 performance trace，分析 LCP/FCP 问题，列出优化建议并帮我改代码，改完再验证一次」

第一次用，先让它「截图当前页面」测试一下连接，没问题再上复杂任务。

现在你日常 80% 的浏览器重复操作，其实都可以扔给 AI 了。

[安仔 @geekshellio]

@MANISH1027512 bb-browser 的 site adapters 针对 Twitter/Instagram 这类平台有现成命令，结构化输出很干净，轻量场景还是挺好用的。

官方 chrome-devtools-mcp 的优势在于全套 DevTools 能力，性能 trace、Lighthouse、network 分析全有，调试和优化网页时基本无敌。