让 Claude 半夜自己干活，只有两条路
文章探讨了让 Claude 无人值守工作的两种安全路径：一是使用隔离的闲置机器给予完全权限；二是在现有机器上通过严格参数限制权限。作者通过分析两种方案的适用场景和风险控制，提出了“爆炸半径”公式，并给出了具体的实施建议和避坑指南。
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17 篇
Loop 的三层楼：从 Anthropic 到纳德拉的进化论
文章通过解读 Anthropic、吴恩达和微软 CEO 纳德拉关于“Loop（循环）”的不同视角，构建了一个三层模型：一楼关注技术执行效率，二楼关注人机分工与方向，三楼关注“Token 资本”与组织复利。作者指出，完整的 AI 工作流应融合这三层，并针对独立开发者提出了具体建议，强调沉淀判断力而非工具用法，以构建可跨模型迁移的专属资产。
Claude Code 官方循环工程入门指南
本文介绍了 Claude Code 中的“循环”概念，即智能体重复执行任务直到满足停止条件。文章详细讲解了基于回合、基于目标、基于时间和主动式四种循环类型，并提供了相应的使用场景与示例。同时，文章还分享了保持代码质量和管理 Token 用量的最佳实践，帮助开发者高效利用 Claude Code 完成复杂的自动化任务。
初识 OpenSpec：AI 时代规范驱动开发的开源起点
文章介绍了开源 CLI 工具 OpenSpec，旨在解决 AI 编码助手在指令模糊时猜测意图的问题。通过规范驱动开发（SDD）理念，OpenSpec 强制在 AI 动手前先生成结构化需求文档，消除“翻译损耗”，实现人机协作中的“人定义 What，AI 负责 How”。文章详细解析了其目录结构、工作流及适用边界。
用 Claude Code 简化 80% 日常工作的三件事
本文介绍了如何通过构建 Claude Code 系统来大幅提升开发效率。作者分享了三个核心实践：建立行为规范（如使用 CLAUDE.md）、定义特定角色（如 Explore 和 Plan）以及利用 /goal 命令实现自动化。通过这些方法，可以将项目维护成本降至最低，实现真正的“人负责判断，系统负责执行”。
让 Codex 在你睡觉时自己写代码
文章分享了作者利用 Codex 进行夜间代码自动化的实战经验。核心观点是：不能将 Codex 视为可随意许愿的全能工程师，而应通过清晰的任务边界、明确的范围限制和严格的验收标准（如 AGENTS.md），将其转化为高效执行者。文章详细列举了适合夜间运行的任务（如安全审计、补测试、更新文档）和应避免的任务（如产品判断、大重构），并提供了具体的 Prompt 模板和验收流程。
失业后做公众号月入 2000 是怎么从 0 起步的（上）
本文讲述了作者老金失业后从零开始运营公众号的经历。最初为了推广微信小游戏而激活公众号，通过分享 Unity 开发小游戏的真实踩坑经验，在技术交流群获得第一波流量。文章总结了从 0 到 1000 粉丝的关键：分享真实经验、主动寻找“第一把火”精准引流、坚持日更利用飞轮效应和涟漪效应。
Agent 工程的四个深坑：Demo 到生产没有捷径
作者分享了将 AI Agent 从 Demo 推向生产环境过程中遇到的四个“深坑”：Function Calling 的不可预测性需加代码校验兜底；多步任务必须引入状态机和 checkpoint 防止重复执行或死无对证；记忆管理需分层以解决 token 爆炸和“丢失中间”问题；权限控制是最大风险，需防范 prompt injection 并建立分级审计机制。
从单兵武器到团队作战：Skill 工程化实战指南（四）
本文作为系列第四篇，聚焦于 Skill 的工程化高阶玩法与团队协作。文章探讨了显式与隐式调用、技能链组合等技巧，并提出将 Skill 视为代码进行版本控制和持续优化。同时，针对团队场景，建议建立统一技能库，引导成员从使用者成长为 AI 工程师，以实现研发效能的质变。
Codex 5 个实用技巧
文章介绍了提升 Codex 使用效率的五个实用技巧：开启 Memory 功能以记住个人工作习惯；编写 AGENTS.md 固化项目规则；使用 CLI 模式替代 MCP 以节省资源；采用“四段式提示词”先计划再执行；以及任务完成后让 Codex 进行自审。这些方法旨在优化代码生成流程，减少错误并提高团队协作效率。
搓一个工业级 Skill：Skill 工程化实战指南（三）
本文基于前两篇的概念基础，深入探讨了如何利用软件工程标准从零构建一个“工业级” Skill。文章以开发一个多平台图文社交文案生成 Skill 为例，详细拆解了 Skill 的定义与路由、目录结构规范、frontmatter 契约设计，以及如何利用 references 分离长知识。此外，作者还介绍了 skill-creator 和 superpowers 等辅助工具，并强调了“用例驱动”的测试方法、边界处理以及防范 Prompt Injection 的安全审查实践。
解剖 Skill：Skill 工程化实战指南（二）
文章深入剖析了 AI 编程中 Skill 的内部结构与生命周期。作者指出 Skill 不仅是高级 Prompt，而是包含元数据、入参结构、核心提示词及执行器的标准件。文章详细解释了 Skill 从注册发现到意图匹配再到沙盒执行的全过程，并提出了判断何时封装 Skill 的三个标准，旨在帮助开发者通过工程化手段稳定 AI 输出。
重新定义 AI 交互：Skill 工程化实战指南（一）
文章指出传统 Prompt 工程在规模化、持久化和稳定性上的局限，提出了“Skill”概念。Skill 将系统提示词、入参 Schema 和执行逻辑封装为可复用的“AI 函数”。文章对比了 Skill 与 Prompt、MCP、Agent 的区别，并介绍了基于“渐进式披露”的三层交互架构，旨在用软件工程的严谨性提升 AI 应用的可控性。
零成本搭建 AI 应用 MVP 指南
作者分享了一个下午零成本搭建 TinyPA 应用的实战经验。文章详细列出了构建 AI 应用所需的“七件套”免费资源：Vercel 托管、Neon 数据库、Auth.js 身份认证、Resend 邮件、NVIDIA NIM（Llama 3.3 70B）大模型以及 Cron 定时任务。这份“购物清单”证明了在项目初期，完全可以利用免费额度实现包含前后端、数据库和域名功能的完整 AI 应用，且给出了何时需要付费的明确界限。
如何把点子变成 200 万美元的数字产品
本文讲述了 Dickie Bush 如何通过打造数字产品实现年入 200 万美元的故事。文章对比了他初期失败的第一款产品与后期大获成功的 Ship 30 for 30，核心差异在于是否进行了精准的“三层细分”。作者总结了一个 4 步框架：细分领域、列出痛点、翻译为理想结果、解决最痛的问题，论证了普通人只需比读者多走几步，即可打造高价值产品。
AI Coding 已经变天：从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering
文章指出 2026 年 AI Coding 的瓶颈已从模型能力转向工程范式。通过 OpenAI、Stripe 等案例，阐述了从 Prompt Engineering、Context Engineering 到 Harness Engineering 的演进。Harness Engineering 强调通过结构化知识、机械化约束、可观测性注入等五大支柱，构建让 AI 可靠工作的环境。作者提出人类角色应从“写代码”转变为设计让 AI 干活的系统。
一人公司的三种活法：27小时、一年25个与17年不变
文章通过杨平（极速开发验证）、Marc Lou（多产品矩阵试错）和Maciej（17年坚守单一产品）三个独立开发者的案例，揭示了“超级个体”的生存逻辑。核心观点指出，独立开发者的生存时长由资金除以月消耗决定。通过极致的压低成本（利用AI工具），一人公司可以获得比融资团队更长的跑道，实现无需外部许可的自由生存。