每月花$400跑Claude Code，踩了几千块钱的坑，这些是我希望当初早点知道的
作者分享了使用 Claude Code 四个月以来的实战经验。文章详细介绍了 Claude Code 的三种形态（CLI、Desktop App、VS Code 扩展）、订阅方案选择及风控成本。重点讲解了提升效率的核心配置：编写 CLAUDE.md 规范项目行为，以及利用 Skill 实现自动化流程（如部署、SEO 审计）。同时总结了新手常见的坑，如任务拆解过大、数据备份缺失及 IP 风控问题。
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我怎么用 AI 编程 2026.08：并发化工作流
作者分享了两个月来 AI 编程实践的核心变化：并发。设计打磨从串行问多遍改为并发问多个 agent，review 并行跑多个模型，项目用 Herdr 管理一排。主工具为 Qoder CLI 和 Claude Code，用 Codex、Agy、Grok Build 做对抗性 Review。研发流程包括 Brainstorm、Save Design、Improve Design、Impl、Review 五个原子节点，作者倾向花 90% 时间打磨 design。此外还介绍了基于 skill 的定时任务编排、Robobun 复刻尝试以及 Hunk、Moeka 等轻量周边工具。
用 Codex 剪视频：剪映两天的活，我动嘴不到一小时（附开源 Skill）
作者分享用 Codex 结合 ChatCut 浏览器/桌面剪辑器自动剪口播视频的工作流：将原本在剪映需要一两天的剪辑工作压缩到一小时内。文章介绍了通过托管 MCP 插件让 Codex 或 Claude Code 直接操作剪辑时间线的安装方式，给出了四条核心指令（只读分析、按语义删减、插入内容并自查、最后刷字幕）和五道验收方法（重读项目状态、核对总时长、逐轨道检查、实际试听、复查字幕），并以片尾卡未跟随移动导致时长短两秒的实例说明：AI 报告'完成'不等于真正完成，验收环节必须由人掌握，这一原则适用于所有 Agent 交付的工作。
10 条必备经验，让你的 Grok Bot 变得更好用
作者总结了 10 条 Grok Bot 使用经验：Bot 适合长期反复的非编程任务，编程任务仍用 Codex、Claude Code、Cursor；摸清 Bots 的上下文机制，善用共用记忆和 Skill；不要一开始就把 Bot 拆得太细，像管理初创公司一样逐步扩展；优化重叠任务职责；成熟的标准化流程交给 CLI Agent 执行以节省额度；通过 Wake on Done Skill 实现 webhook 通知让长任务无人值守；用 Web Access Skill 补足浏览器自动化能力；关闭 App Nap 解决息屏问题；推荐用 Notion 做长期数据看板；最后分享了收件箱、产品反馈、订阅管理、商务财务、社媒数据等多个实用 Bot 搭建案例。
Codex 软件开发完整工作流，1:1 复刻任何软件（REA+PentAGI+ReverseSkill）
文章介绍了一套用 Codex 串起三个开源工具的完整软件复刻工作流：REA（Reverse Engineer Anything）用于逆向分析目标软件功能的实现原理；Reverse-skill 作为技能路由包，帮 AI 自动选择工具、按需搭建环境并积累经验；PentAGI 则是一支 AI 渗透测试团队，对复刻结果做安全体检。作者给出五步操作流程：安装三件套、让 REA 读懂目标功能、核对有出处的分析证据、用 Codex 重写自己的版本、用 PentAGI 做安全测试，并提供了面向不懂编程的用户的提示词模板和排错方法。
入职大厂两个月，我的 AI 开发心得
作者分享入职大厂两个月从事 Agent 开发与后端维护的 AI 编程工作流。介绍了常用 Skill（grill、implement、ponytail、handoff 等）与简短 Prompt（第一性原理、对抗性审查、消融实验、奥卡姆剃刀、高内聚低耦合），指出随着模型能力增强，过重的 Workflow 反而成为噪声，应使用方法论式思维快捷键。同时分享了日常开发流程：grill 需求对齐、沉淀 Spec、任务拆分并行开发、交叉审查；重点讲解如何构建 Agent 友好的端到端测试环境（CLI、MCP、浏览器自动化），以及 Review AI 代码的实践。最后总结当前瓶颈在 Review 速度，Harness 需随模型迭代做减法。
Claude Code 超保姆级入门教程
面向编程小白 Claude Code 入门教程。作者结合 Opus 5.5 更新后的日常使用经验，从 Chat 与 Code 的区别讲起，介绍桌面 App 的下载安装、界面布局、权限模式（Manual/Accept edits/Plan/Auto）的选择，并通过文件整理案例演示第一个任务的完整流程。随后讲解改动撤回与安全保险机制、项目文件夹的组织方法，重点解析 CLAUDE.md（规矩）、项目文档（进度）、资料与记忆四个易混淆概念，给出 CLAUDE.md 的写作原则与两份可直接套用的模板，并分享了开发 Obsidian 插件、制作宣传视频等实战案例。
Claude 封号，记忆归零？我的本地架构：换号也不用重训
作者分享了一套不依赖云端账号的本地 AI 工作流架构，核心思路是把规则、技能、日记等真正有价值的资产沉淀在本地硬盘，而非网页端/App 的记忆功能中。整套体系分为四层：工具层（Claude Code、Codex、Cursor 作为入口）、模型层（可随时更换）、架构层（本地文件结构）、处理层（按本地规则和技能处理任务）。作者通过全局规则文件（CLAUDE.md）、本地 skills 目录、按日短记忆 + 长期偏好文件、AI 日记四层文件体系，实现了账号封禁后快速恢复工作的能力，并提出新人可先从三步最小方案入手搭建。
Codex：0 基础从入门到精通【附完整路线】
本文是面向零基础用户的 Codex 入门教程，从下载桌面端、建立练习项目开始，通过制作一个本地待办小工具，讲解如何给 AI 下达明确任务、确认方案、验收结果和定点修改。文章进一步介绍如何将常用规则写入 AGENTS.md、把稳定流程封装为 Skill、按需接入插件，以及将重复工作设置为定时任务，帮助读者建立一套可复用的 AI 编程工作流程。
两句话，55 分钟，一条 3D 纪录片：我把它做成了一个 skill（已开源）
作者用 Claude 制作 3D 历史纪录短片，通过将制作经验封装成开源 skill（code-doc-film），把《郑和下西洋》片子的制作时间从 116 分钟压缩到 55 分钟，只需两句指令。skill 本质是一个包含说明文档和脚本的文件夹，核心是一张「翻车表」：记录镜头钻山、音画不同步、史实错误、渲染纯色等 7 类踩坑问题及自动化校验方案。文章同时坦承 skill 的局限：人物建模粗糙、未做过的题材仍慢、事实核对只保证有出处不保证正确。
你对 AGENTS.md 的理解几乎为零
文章探讨了开发者对 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 等 AI 编程工具说明文件的普遍误解。作者指出，很多团队把所有希望 AI 做到的事都写进一个不断膨胀的文件，导致维护规则本身成了负担，本末倒置。正确的做法是让 AGENTS.md 保持精简（作者根文件不到 50 行），只写每次开工都需要知道的少数核心事项，再指向不同任务对应的规则文件，让 Agent 按需读取。作者引用西蒙'存储信息'与'需要时获取信息'的区分，并提醒只有在流程确实需要反复执行时才值得做成 Skill，不必急于按需调用。
别在 X 上白待：54 条爆款干货，一条路走通
作者整理了 54 条来自 X 平台的 AI 实操干货合集，涵盖 X 起号与运营、Agent 变现与搞钱、AI 理财、闲鱼副业、Web 出海获客、小程序落地、AI 产品与 PM、Codex/Claude Code 入门、Skill 与工作流搭建、AI 生图与生视频、小红书运营等方向。文章强调与其收藏百条干货，不如挑一条符合自己需求的路动手走通，通过实操把概念转化为真正会用的技能，并附上每条内容的原文链接方便读者按领域查找。
几个月心血搭好的 AI 元技能，我为什么全拆掉？
作者几个月前搭建了一套名为「刚柔」的元 Skill，用图 IR、契约闸和检查机制防止模型偷懒、打折扣执行任务。随着 GPT-6 Astra 发布，模型遵循指令和多步执行能力大幅提升，OpenAI 官方建议检查 AGENTS.md 和 Skills 中可能影响模型行为的指令。作者由此意识到，许多为弥补旧模型短板而设的约束如今反而妨碍任务完成，于是委托 Codex + GPT-6 在秘书 Grok Bot 协调下彻底拆除该元技能。文章详细记录了清理的难度、推理档位选择、具体执行过程（如取消从零重跑、自动三路候选）及打包脚本隐私问题的修复，最终指出：该留的是把工作可靠完成的目标，而不是特定的脚手架，技术条件变了就该果断调整。
