如何设置你的 Claude 代码项目
文章介绍了如何规范配置 Claude Code 项目。建议将项目配置存放在 .claude/ 文件夹中，利用 CLAUDE.md 作为使用手册，并根据项目规模拆分至 rules/、commands/、skills/ 和 agents/ 子目录。同时强调了区分仓库配置与全局配置的重要性，以及通过规范设置来优化权限管理和代币消耗。
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停止使用AI，而是agent in the loop
本文指出很多人将AI当作万能工具导致工作流断裂的问题，主张应采用“Agent in the loop”的思维，将AI视为生产系统的一个环节。作者以产品经理视角，分享了如何通过建立知识底座、拆解复杂任务和设计SOP来重构AI工作流，强调设计容错机制比追求完美工具更重要，并提供了独立开发全流程中AI的具体实践案例。
How Anthropic runs large-scale code migrations with Claude Code
Anthropic 分享了使用 Claude Code 进行大规模代码迁移的经验，包括将 Bun 从 Zig 迁移到 Rust（两周完成百万行代码）以及 Python 到 TypeScript 的迁移。文章介绍了六步迁移流程，强调建立强大的“评判者”系统、制定规则书和依赖映射，并说明 AI 如何通过并行处理和自动化验证改变了代码迁移的可行性。
一夜之间，全世界的 Agent 能力提高了一个档次：Claude Code 源码泄漏引发的工程革命
文章分析了 Claude Code 源码泄漏事件，指出其核心价值在于揭示了 51 万行 Harness Engineering 代码背后的工程设计，而非模型本身。作者详细拆解了六个关键工程决策（如上下文压缩、多 Agent 协调等），并重点梳理了泄漏后 24 小时内涌现的开源生态，包括洁净室重写、教学项目及各类插件工具，最后总结了 Agent 开发应从“调 prompt”转向“工程化”的核心理念。
Loop 入门指南：别再一句句写提示词了
本文探讨了 Claude Code 中的“Loop（循环）”概念，即 Agent 反复循环工作直到满足停止条件。文章详细介绍了四类 Loop：回合制、目标制、时间制和主动式，并分析了各自的最佳适用场景及如何控制 Token 消耗与保证代码质量。
循环工程：从提示词操作员到循环设计者的 14 步路线图
文章探讨了从手动编写提示词向设计自动化循环系统的转变。通过借鉴 Anthropic 和 Addy Osmani 的经验，文章提出了 14 步路线图，分为判断必要性、学习五个核心组件（自动化、Git Worktree、Skill、连接器、子 Agent）和搭建最小可用系统三个阶段，旨在帮助开发者利用 Agent 实现更高杠杆的工程效率。
Claude Code 作者说他不再写 prompt 了
文章介绍了 Claude Code 作者提出的“循环工程”（Loop Engineering）概念，即通过设计自动化的反馈循环，让 AI Agent 自主完成从执行到校验的全过程。核心在于从“写提示词”转变为“设计终止条件和校验机制”，详细拆解了触发器、执行层、校验器、停止规则等六个关键组件，强调了明确终态和范围约束的重要性。
The 9-Step Loop That Turns Claude Code Into a Senior Engineer
文章指出大多数开发者像使用初级工程师一样使用 Claude Code，缺乏有效的流程。作者提出了一套利用 Claude Code 内置原语（Plan Mode、Subagents、Hooks 等）构建的 9 步闭环流程，旨在模拟资深工程师的工作方式。该流程强调在编写代码前先探索代码库并制定计划，使用 CLAUDE.md 固化标准，利用 Hooks 强制执行不可协商的规则，并通过独立 Agent 进行代码审查，从而实现高质量、自动化的代码交付。
使用 Fable 5 构建自我改进 Agent 系统的 14 步指南
本文介绍如何利用 Claude Fable 5 模型构建具有复合能力的自我改进 Agent 系统。文章首先澄清了 Fable 5 作为 Mythos 级模型的定位，强调了其支持“长周期自主会话”和“自验证”的核心能力。作者指出，真正的自我改进并非模型权重的更新，而是通过 loops、dynamic workflows 和 routines 这三种原语，构建起包含记忆层和评估反馈层的环境架构。文章还详细阐述了如何根据任务复杂度在 Fable 5、Opus 和 Sonnet 之间进行成本最优的路由配置。