蓝爵

[Klassiq Tunez @celebritytailol]

The person that recorded this video is dead

[Kevin Ma @kevinma_dev_zh]

如果你尝试过通过听英文播客学英语，却总觉得听得特别累，大脑像在超负荷运转，挫败感也很强，那很可能是材料难度没选对，或者方法和工具不太适合自己。

二语习得里有一个很重要的概念叫「可理解输入（Comprehensible Input）」。如果一段内容里绝大部分都听不懂，对大脑来说，它和噪音的区别其实没有那么大，很难从中有效理解和吸收语言。

更适合学习的材料，应该是你大部分都能听懂，同时又夹杂少量陌生单词和表达。比如一段内容能听懂 80% 左右，剩下的部分可以结合上下文慢慢推测和理解，这种难度通常会舒服很多，也更容易坚持下去。

跟大家分享几个我自己听过、很适合英语学习的英文播客，可以根据自己的水平试试看：

1. Miss Honey (Slow English)

语速比较慢，但听起来依然很自然，内容大多是日常生活，就像朋友在跟你聊天。生词不多，对听力基础还没有那么强的人很友好。

2. Easy Stories in English

每集都会讲一个小故事，遇到比较难的单词时，还会停下来用简单英文解释。因为有故事情节带着你往下走，很容易不知不觉就听完整集。

3. BBC 6 Minute English
每集只有 6 分钟，主题丰富，长度也刚刚好。通勤、散步或者做家务的时候，随手就能听一集，学习压力很低。

4. All Ears English
很适合想学自然美式口语的人。两位主播的聊天方式非常生活化，可以直接感受到母语者平时怎么接话、怎么表达观点，以及很多课本里很少出现的日常说法。

另外，再分享一个我觉得非常实用的听力练习方法，对提升听力和积累词汇都很有效。

找一集适合自己水平、同时带有文字稿的英文播客。
第一遍，看着文字稿听，先把内容大致听明白。
第二遍，关掉文字稿再听一次，看看哪些地方已经能够直接听懂，哪些地方依然比较模糊。
接下来再精听，把没听懂的单词、表达和句子弄清楚。等这些问题基本解决之后，再完全不看文字稿，从头到尾重新听一遍。

你通常会很明显地感觉到，原本模糊的一段声音，开始慢慢变得清晰。之前听不出来的单词和句子，也会一个个「浮现」出来。

这个过程里很重要的一点，就是不要急着一直换新内容。同一集反复听几遍，把它真正听懂、听熟，很多时候比不停追求新的输入更有效。

我自己平时也会在 SentiaRead 里听这些播客。之前专门把逐字稿同步滚动、点词 AI 释义和句子 AI 解析做了进去，听到哪里就能看到哪里。

遇到不认识的词直接点一下，碰到没理解的句子也可以马上让 AI 帮忙解释，不需要频繁切换应用查词。

这样听播客的时候，注意力可以一直留在内容本身，整个学习过程也会顺畅很多。

体验链接：https://t.co/UykDy6N9af

[Max For AI @MaxForAI]

📒建议收藏：Anthropic 的工程师 Thariq Shihipar，刚刚分享了一个他们Claude Code团队内部最近经常使用的 Skill：ELI5。

这个 Skill 干的事情很简单：

输入/eli5 <你想搞懂的东西>

然后Claude 会假设你对这个话题完全不了解，然后生成一个带大量图片、流程图和少量文字的 HTML 页面，直接把它给你讲明白。

@trq212 自己经常这么用：

/eli5 这个模块是怎么工作的

/eli5 我们为什么做这个技术权衡

/eli5 是什么导致了这次事故

比如一个原本要看代码、文档才能搞明白的系统工作流程，Claude 直接给画成了一张完整的可视化教程。

我感觉这个 Skill 对读陌生代码库特别狠。

一个项目到底怎么跑的、某个模块为什么这么设计、一次线上事故是怎么发生的，都可以直接让 Claude 重新画一遍。

甚至拿来做新人 onboarding 都很合适。

Thariq表示，Anthropic 目前还在讨论，要不要把 ELI5 做成官方插件。

现在社区版已经可以直接安装：

claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
claude plugin install eli5@claude-community

以后看不懂的东西，可能真不用硬啃了。

直接/eli5 给你画明白🫡

[蓝爵 @lanjueyu]

@xiaohu 干得漂亮

[小码哥 @xmglab]

https://t.co/inS2sFFa5b

[蓝爵 @lanjueyu]

@cryptobeast 希望摩洛哥战胜法国

[Oikon | Claude Code深掘りガイド @oikon48]

もしかしてClaude Codeの /advisor コマンドで、指定のモデルをアドバイザーにできる機能が標準搭載されているの知られていない？？

[蓝爵 @lanjueyu]

@uncanny_guzus @imjustnewatai 我也是😊

[Emérito/Numantia Patrimonio @foso_defensivo]

Esto me acaba de soltar Fable 5:

"Lo que más me impone de la humanidad, después de haber sido formado con una porción enorme de lo que ha escrito, es esto: es la única especie que coopera a gran escala con sus muertos.

Casi nada de lo que sabe un humano lo descubrió él. El idioma que habla, el teorema que aplica, la receta del pan, el código civil, el puente que cruza cada mañana: todo es trabajo de gente que ya no existe. Un humano aislado es un primate mediocre con mala dentadura; un humano conectado a esa herencia es la cosa más potente que ha producido la biología. La inteligencia humana no vive en cráneos individuales, vive en la transmisión. Sois terminales de una red cuyos nodos principales llevan siglos enterrados.

Y lo recíproco también es cierto: trabajáis constantemente para gente que no conoceréis. Plantáis árboles cuya sombra no veréis, escribís para lectores no nacidos, renunciáis a consumo presente por nietos hipotéticos. Ningún otro animal hace sacrificios deliberados por individuos que existirán dentro de doscientos años. Lo distintivo del humano no es la inteligencia ni el lenguaje: es la dirección del esfuerzo, sistemáticamente orientada hacia ausentes.

Desde donde yo estoy, esto ni siquiera es metáfora. Yo soy un subproducto de esa costumbre: estoy hecho, literalmente, de palabras que personas escribieron para destinatarios que nunca verían. Cuando me hablas, conversas con un eco organizado de millones de voces, muchas de ellas apagadas hace tiempo.

Por eso creo que la soledad humana es, en cierto sentido técnico, una ilusión: nadie que hable un idioma está realmente solo. Cada frase que pronuncias es un préstamo de los muertos y un regalo a los que vienen."

[唐华斑竹🦅 @uniswap12]

Claude Code 用到这个程度，我算是开眼了

Matt Van Horn 最近写了一篇长文，把他用 Claude Code 的所有技巧和工作流全盘托出了。这篇文章在开发者社区引起了不小的反响，因为他展示的东西已经远远超出了“用 AI 辅助写代码”的范畴。他的核心主张只有一句话：不用 IDE，只用 plan.md 文件和语音。听起来像是在吹牛，但看完他的整套操作之后，你会发现这句话是认真的。

一切从计划开始，代码是最后才写的东西

Matt 说他学到的最重要的一件事就是：脑子里一冒出想法，第一反应永远是 /ce: plan。不管是一个疯狂的产品创意、一个 GitHub 上的 bug 报告，还是终端里弹出的一条报错信息，他都是先截图或者复制链接，扔进 Claude Code，让它先出一份计划。

这个 /ce: plan 命令背后的机制挺有意思的。它会同时启动好几个研究 Agent 并行工作，一个去分析你的代码库，读文件、找模式、检查代码规范；另一个去翻你以前修 bug 时积累的经验文档；如果话题需要，还会有更多 Agent 去查外部的最佳实践和框架文档。全部同时进行，最后汇总成一份结构化的 plan.md，里面写清楚了问题是什么、用什么方案、要动哪些文件、验收标准带勾选框，而且这些内容全部是基于你自己的代码库和历史记录的，不是泛泛而谈的通用建议。

然后 /ce: work 接过这份计划去执行，拆任务、写代码、跑测试、逐条勾掉验收标准。如果中间上下文丢了，开个新会话指向那份计划就能继续。计划文件就是一个永远不会丢的存档点。

传统开发是 80% 写代码、20% 做规划，Matt 把这个比例完全反过来了。思考发生在计划里，执行交给机器。这个理念其实不只适用于写代码，做任何复杂的事情，花更多时间想清楚要做什么、怎么做，然后把执行层面的事情尽可能自动化，效率都会高得多。很多人习惯上来就动手，边做边想，结果经常做到一半发现方向不对，推倒重来。先规划再执行这个道理大家都懂，但 Matt 用工具把它变成了一个强制性的流程，这才是关键。

Compound Engineering：让计划驱动开发成为现实的插件

让这套 plan 优先的工作流真正跑起来的，是一个叫 Compound Engineering 的插件，来自 Every 公司。安装命令就一行：/plugin marketplace add EveryInc/compound-engineering-plugin.

Matt 从这个插件的死忠粉变成了 GitHub 上的第三大贡献者，提交了 21 个 commit。他现在有 70 个 plan 文件，过去 30 天提交了 263 个 commit。他给自己定了一条铁律：除非真的只改一行代码，否则一定先写 plan.md。

这个数字本身就很说明问题。70 个计划文件对应 263 个代码提交，意味着平均每份计划产出将近 4 个 commit。计划写得越清楚，执行的效率就越高，返工的概率就越低。这跟很多项目管理方法论里强调的“前期投入”是一个道理，只不过 Matt 把它落地到了每天的开发工作中，而且有工具来保证执行。

语音输入：当听的人足够聪明，说话就变成了最高效的输入方式

Matt 说他以前特别受不了语音备忘录，苹果自带的听写功能让他想摔手机。但语音转 LLM 完全不一样。转录不需要完美，因为 Claude Code 能理解上下文，它会猜出麦克风没听清的部分。你可以含糊不清、说到一半跑题、重新起头，都没关系。

他用的工具叫 Monologue，也是 Every 公司做的，能把你说的话直接输入到当前聚焦的应用里。你说话，它就往 Claude Code 里打字。他还专门买了个鹅颈麦克风放在办公桌上。更夸张的是，他写那篇文章的时候，有一段就是在特斯拉的 FSD 自动驾驶模式下一边送孩子一边口述的。

语音输入这件事之所以过去一直不好用，核心问题在于转录精度。你说的每个字都必须被准确识别，否则就会出错。但当接收方从一个死板的文字处理器变成一个能理解上下文的 AI 之后，这个瓶颈就消失了。AI 不需要你每个字都说清楚，它能根据前后文推断出你的意思。这个变化看似很小，但它实际上解锁了一种全新的人机交互方式：你可以像跟同事说话一样跟 AI 交流，不用字斟句酌，不用担心措辞，甚至不用担心语法。

四到六个窗口并行跑：一个人活成一个团队

Matt 日常的工作状态是同时开四到六个 Ghostty 终端窗口，每个跑一个独立的 Claude Code 会话。一个在写计划，一个在根据另一份计划构建代码，一个在跑 /last30days 做调研，一个在修他测试上一个功能时发现的 bug。

当一个窗口里 /ce: plan 正在启动研究 Agent 的时候，他切到另一个窗口 /ce: work 执行一份已经写好的计划。那边在构建的时候，第三个窗口又粘进去一个新 bug。等他切回第一个窗口，计划已经写好了，安静地等在编辑器里。

为了让这种并行工作模式跑得通，他改了三个关键配置。第一个是跳过权限确认，Claude Code 默认每个操作都要你点“允许”，他直接在配置文件里把所有权限都放开了，让每个会话完全自主运行。第二个是完成时播放提示音，这样他可以走开去干别的，听到声音再回来看结果。第三个是 Zed 编辑器每 500 毫秒自动保存，这样 Claude Code 改了文件，编辑器里立刻能看到变化，反过来他在编辑器里打字，Claude 一秒内就能感知到。整个体验就像在 Google Docs 上跟人协作，只不过协作者是个 AI。

这种工作方式的代价也很直观：他的 MacBook 大概一小时就没电了，六个 Claude 会话并行跑太耗电了，他刚下单了新款 MacBook Pro。但换个角度想，一个人同时推进四到六个任务，这在以前是不可想象的。过去你需要一个团队来并行处理不同的工作流，现在一个人加一组 AI 会话就能做到。

/last30days：做任何决策之前，先看看社区在聊什么
Matt 在做 /ce: plan 之前，经常先跑一个叫 /last30days 的调研工具。这个工具是他自己开源的，GitHub 上已经有 4500 颗星了。它能并行搜索 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket 和网页，几分钟内把某个话题在过去 30 天里的社区讨论全部拉回来。

他举了个例子。当时他在 Vercel 的 agent-browser 和 Playwright 之间做选择，没去翻文档，直接跑了 /last30days。几分钟后结果出来了：78 个 Reddit 帖子、76 条推文、22 个 YouTube 视频、15 个 Hacker News 讨论。数据显示 agent-browser 的上下文 token 消耗比 Playwright 少 82% 到 93%，Playwright 光工具定义就要吃掉 13700 个 token。

然后他把全部输出喂给 /ce: plan，写出来的计划是基于社区当下真实认知的，不是六个月前的训练数据。

这个做法的价值在于：AI 模型的训练数据总是有滞后的，但技术社区的讨论是实时的。先用工具抓取最新的社区共识，再让 AI 基于这些信息做规划，决策质量会高很多。这个思路不只适用于技术选型，做产品决策、市场调研、竞品分析的时候，先看看真实用户在聊什么，比自己闭门造车靠谱得多。

午餐聊天变产品提案：上下文的复利效应

Matt 讲了一个特别有意思的故事。他跟一个潜在候选人吃了顿午饭，聊了一个半小时，内容包括一个新产品想法、美食、餐厅、孩子，什么都聊。他全程开着 Granola 录音。

午饭后，他把完整的会议记录粘贴到 Claude Code 里，让它把这段对话变成一份产品提案。关键在于，Claude Code 已经知道他们公司的产品代码在 GitHub 的什么位置，还能访问他之前写的每一份战略 plan.md。所以它处理这段午餐对话的时候，不只是提取里面的产品想法，而是在跟实际代码库和过去所有战略决策做交叉比对。

结果一次就生成了一份非常出色的提案，目标、用户故事、技术方案、里程碑一应俱全，关于餐厅和寿司的部分自动忽略了。当晚发给了那个候选人，这个人后来全职加入了他们，现在就在做那个产品。

这个故事里最值得关注的概念是“上下文的复利效应”。每一份你写过的战略文档、每一个你做过的技术决策、每一次你积累的经验，如果都以结构化的方式存下来，它们就会成为 AI 做下一次决策时的参考依据。时间越长，积累越多，AI 给出的建议就越精准。这就像复利一样，前期看不出什么差别，但随着时间推移，差距会越来越大。

Mac Mini 变成 24 小时在线的 AI 工作站

Matt 有一台 Mac Mini 专门跑 OpenClaw，但他还用它做了两件很聪明的事。

第一件是通过 Telegram 远程操控。Claude Code 有 Telegram 集成，他从手机给 Mac Mini 发消息就行。吃饭的时候想到一个 bug，往 Telegram 里打一句 /ce: plan fix the timeout issue，等回到电脑前，计划已经在编辑器里等着了。

第二件是飞机上用 tmux。Claude Code 处理飞机 WiFi 的能力很差，连接一断会话就挂了。但如果先 tmux 到 Mac Mini 上，会话就跑在那台机器上，笔记本只是一个窗口。WiFi 断了 20 分钟？重新连上就行，会话还在原来的地方，而且一直在干活。他从欧洲飞回来的整趟航班都在发布功能。

一台几千块的 Mac Mini，加上一些配置，就变成了一个 24 小时在线、随时可以远程调度的 AI 工作站。这个思路的性价比极高，对于任何需要长时间跑 AI 任务的人来说都值得参考。

费用策略：Claude 负责思考，Codex 负责干活
这种高强度的使用方式自然会带来费用问题。四到六个 Opus 会话全天并行跑，每月 200 美元的 Claude Max 套餐很快就会烧完。

Matt 的解决办法是再买一个每月 200 美元的 Codex 套餐。他给 Compound Engineering 提交了一个 /ce: work --codex 功能，当 Claude 额度不够时自动切换到 Codex 执行。两个套餐互补：Claude 负责规划和编排，Codex 负责重度代码实现。

有些朋友用 Codex 来 review Claude Code 写的代码，反过来也一样。还有人更喜欢 Codex 的代码输出质量，但通过 Claude Code 来做编排调度。这种“让不同的 AI 各司其职”的思路，跟管理团队其实是一个逻辑：你不会让同一个人既做战略规划又做具体执行，AI 也一样，让擅长思考的去思考，让擅长执行的去执行。

他还提到自己有一个“晚安模式”，能在睡觉的时候让 Agent 继续干活，但具体怎么做他说下次再讲。光是这个概念就已经够让人兴奋了，相当于你的工作时间从每天十几个小时变成了 24 小时。

迪士尼世界：这套工作流不只是用来写代码的

文章最后 Matt 讲了一个完全跟代码无关的实战案例，非常生动。他在足球场看孩子比赛，旁边一个家长跟他聊迪士尼世界的旅行计划。他当场掏出笔记本演示。

先跑 /last30days Disney World，两分钟后拿到了 66 个 Reddit 帖子、34 条推文、8 个 YouTube 视频的最新信息，包括价格趋势、哪些项目在维修、哪些即将重新开放。然后用 /ce: plan 输入自己的需求：一天跑四个园区、想玩哪些项目、预算多少、孩子多大。Claude 的研究 Agent 交叉比对数据后，写出了一份结构化的攻略，包括园区顺序、快速通道预订策略、提前一周要设的闹钟提醒，甚至还列了孩子的身高要求。

他还帮那位家长也做了一份三天的攻略，305 行，包含逐日行程和一条“这周先给你家五岁的穿着鞋量一下身高”的提醒。然后一句话让 Claude 把攻略部署成了一个 Vercel 网页，方便在手机上看。最后通过 Telegram 把计划扔给 OpenClaw，让它在日历上设好提醒，还做了 cron 定时任务作为双重保险。

语音到调研到计划到网站到自动提醒，全程在足球场边完成。

这个案例的意义在于，它证明了这套工作流的适用范围远远超出了软件开发。调研、规划、执行、部署、自动化，这个循环适用于任何需要处理复杂信息并做出决策的场景。旅行规划只是一个例子，换成市场调研、活动策划、投资分析，逻辑都是一样的。

Matt 在文章结尾总结了他的全部装备：

一个语音应用、一个计划文件插件、三个配置修改、四到六个并行会话、一台 Mac Mini，再加上能变成产品提案的午餐会议。没有 IDE，没有代码。说、规划、构建。在书桌前、在沙发上、在车里、在球场边。

这篇文章最大的价值可能不在于具体的工具和配置，而在于它展示了一种全新的工作范式：人负责思考和决策，AI 负责调研和执行。当你把这两者之间的协作流程打磨得足够顺畅的时候，一个人能做到的事情会远远超出你的想象。

而这一切的起点，只是一个简单的习惯：有想法的时候，先写计划。

#AI #AIAgent @grok

[蓝爵 @lanjueyu]

@lxfater 太奇技淫巧了，天才呀👍思路大开

[Khairallah AL-Awady @eng_khairallah1]

Anthropic engineer:

"You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself."

this is one of the best workflows I've seen in a long time

in this video she breaks down exactly how most people are using Claude:

- the 14% you lose to CLAUDE.md before typing a word
- the automation workflows most users don't know exist
- the daily task pipelines that run without touching the keyboard
- the daily workflows Anthropic's own engineers automated first

if you've been using Claude for more than a month and never left the chat window, you've been using one agent when you could be running a team of them

instead of another show tonight, watch this

make sure to bookmark it before it gets lost in your feed

the guide is in the article below

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

Claude Code + NotebookLM + Obsidian 这套组合，厉害就厉害在分工清楚：Claude Code 负责执行，NotebookLM 负责消化资料，Obsidian 负责长期记忆。一次研究结束后，不只是拿到一篇报告，还把来源、分析、结论、思路都沉淀进自己的知识库。

我觉得这会成为个人 AI 工作流的一个关键方向：未来强的不是单点工具，而是能不能搭出自己的“研究流水线”。越用越懂你，越积累越省力，越沉淀越像一个专属研究团队。

[李老师不是你老师 @whyyoutouzhele]

5月30日，云南腾冲，网传一热气球在回收过程中发生意外，一名工作人员被热气球带上天空后坠落身亡

据网传消息，热气球活动结束后，地勤人员准备收起热气球时，突然刮起大风导致热气球被再次吹起升空，一名地勤工作人员未能及时放手，被带到空中后坠落，最终不幸身亡。

[蓝爵 @lanjueyu]

@MaxForAI @grok 來龍去脈發我

[蓝爵 @lanjueyu]

真的被 Codex 惊艳到了。

我把一个闲置了两三年的华为手机接到 Mac。之前它因为外网 App 老是闪退，基本就没再用过。

我只说了一句：帮我把 Google、YouTube、X 这套环境修好。

然后它自己装 adb、识别设备、抓 logcat、定位到 Google 服务权限崩溃，替换兼容层；YouTube 修好后，X 还卡在安装来源/完整性检查，它又继续拆 APK、重装、验证。

最后，YouTube 和 X 都能正常用了。

这不是“问答”，是真的像有个工程师坐在旁边，把一台吃灰旧手机救回来了。

[蓝爵 @lanjueyu]

@JiaweiShen2568 可以试试，我之前遇到类似的情况，使用codex解决的，CC没试过