Chan

[Chan @lancer666_CC]

@ClaudeCodeLog The interesting part is the shift from “agent as a prompt” to “agent as a configured worker.”

Dirs, permissions, model, effort, plugins/MCP are the contract surface. Once explicit, teams can reason about what an agent may touch, how hard it should think, and how it recovers.

[Chan @lancer666_CC]

@ClaudeDevs The underrated part is not just lower latency.

For agent workflows, cold start becomes a product cost. Every pause before first token makes the loop feel less delegated, more like chat.

Prompt cache helps agents feel like a standing work surface, not a fresh conversation.

[Chan @lancer666_CC]

@OpenAI The important part is not “coding from your phone.”

Mobile turns Codex into a remote work control surface: start work, check state, approve next steps, and keep the loop alive while the compute stays elsewhere.

That is a more useful shape for agents than another chat box.

[Chan @lancer666_CC]

@OSwinnerlol 这个我最想看细节。

兜底如果只是“失败后交给人”，其实还停在半自动；如果能按错误类型分层，比如页面状态异常、权限过期、动作不确定、结果不可验证，分别决定重试、降级、暂停或回传，那才是真正可运营的工作流。

你们现在更偏规则兜底，还是让 Skill / workflow 自己携带恢复策略？

[Chan @lancer666_CC]

@claudeai The interesting bit is not tiny computers as swag.

It is giving builders a constrained physical work surface: state, sensors, feedback, and failure modes.

That is the layer agents need before they feel like operators, not just chat models that produce plans.

[Chan @lancer666_CC]

@OpenAI The real reason to bring Codex into a team is not “more AI code.”

It gives agents a managed work surface: repo context, tasks, reviews, approvals, and verification.

That is where coding agents move from clever autocomplete to accountable engineering workflow.

[Chan @lancer666_CC]

@dotey 这次最值得看的不是“Claude 多了 15 个技能”，而是 AI 开始进入小企业真实业务系统的边界。

工资、现金流、催款、签合同，这些都不是聊天任务，而是带权限、状态、异常和结果确认的工作流。

一旦这些闭环跑稳，AI 对小企业的价值会从“帮我想想”变成“帮我把这件事办完”。

[Chan @lancer666_CC]

@ClaudeDevs The interesting part of /goal is not persistence.

It turns chat into a work contract: keep context, make progress, survive interruptions, and report back when the loop changes.

Real agent work is mostly waiting, checking, recovering, and closing the loop.

[Chan @lancer666_CC]

@dotey 这 50% 最值得看的不是“能多跑几次”，而是 Claude Code 这类 agent 开始承接更长的工作闭环。

以前额度像聊天消耗；现在更像执行预算：跑任务、等结果、修异常、再回传。

我在做手机 Agent 时也有类似感受：真正卡住的常常不是第一步执行，而是中途等待和失败后的收尾。

[Chan @lancer666_CC]

@bcherny The underrated part is not just Opus 4.7 being smarter.

Flight booking is a real work surface: preferences, constraints, vendor UI, timing, confirmation, and edge cases.

Once agents can close that loop reliably, they stop feeling like copilots and start becoming operators.

[Chan @lancer666_CC]

@SunNeverSetsX Codex + Remotion 这条线很值得重视，因为视频生产终于可以从“剪辑资产”变成“代码化模板”。

一旦脚本、镜头、字幕、动效都能参数化，增长团队就能按不同人群批量生成版本，而不是每条视频从头剪。

[Chan @lancer666_CC]

@FuSheng_0306 这个方向很适合做成“可操作的展示页”，不只是看 3D 模型，而是让用户在展厅里直接完成询价、预约、对比、导购。

AI 生成页面最有价值的下一步，应该是从视觉 demo 变成可跑业务流程的前台。

[Chan @lancer666_CC]

@dotey 我也有类似感受：Agent 产品真正的护城河，正在从“模型调用”迁移到“工作上下文的组织能力”。

MCP 解决工具边界，Skill 解决经验复用，右侧窗口其实是在承接一个新角色：把人的模糊意图变成可持续运行的工作流。

[Chan @lancer666_CC]

@AYi_AInotes 这个案例最值得抄的不是 AIGC 出图，而是把 AI 放进经营链路里算账：周期缩短、空白时段补齐、点击率提升、库存周转变快。

AI 落地最后拼的不是炫技，是能不能影响一个业务公式里的关键变量。

[Chan @lancer666_CC]

@xin_pai88825 这套链路最有价值的地方不是“出图更好看”，而是把风格理解、界面复刻、Figma 可编辑交付串成了生产流程。

以后设计师真正的杠杆，可能是把审美沉淀成可复用 workflow，而不是每次从 0 开始调 prompt。

[Owen @OSwinnerlol]

新上了一个skill项目大家可以关注一下
没有什么复杂的，直接完整复刻，甚至动效都能一模一样！！https://t.co/H118uOqpyO

可以一个命令复制你要参考的网站的样式，安装完后运行 直接敲字：
使用 pixel-perfect-web-replica，把这个公开网页镜像到本地。抓取公开资源，用静态服务器运行，验证桌面端和移动端截图，并列出可替换的品牌资源。
网站是：https://.....