自学Vibe Coding，这3个免费开源项目就够了，别买课
文章基于作者的Token消费经验，推荐了三个免费开源项目（Easy-Vibe、vibe-coding-cn、awesome-vibe-coding）作为学习Vibe Coding的替代方案，无需购买昂贵的课程。文章详细介绍了各项目的特点，提供了从入门到接单的详细学习路径，并分析了开源学习在更新速度、内容深度和社区支持上的优势。
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别再乱装 Codex Skills 了，真正值得先装的是这几类
文章指出，使用 Codex Skills 不应像逛插件商店一样盲目安装，而应围绕核心工作流进行选择。作者推荐了三个安装阶段：第一阶段优先安装前端设计类（如 frontend-design）和浏览器验收类 Skill，以实现从“写页面”到“审页面”的闭环；第二阶段安装研究类（如 last30days）和内容类 Skill，用于产出高质量长文；第三阶段按需补全 Figma 和销售类 Skill。此外，作者建议通过自定义 AGENTS.md 来固化工作流程，提升 Agent 的执行稳定性。
Goal + Loop + Workflows：Claude Code 三大利器详解
文章深入解析了 Claude Code 中 /goal、/loop 和 /workflows 三个核心命令的区别与用法。/goal 管理终点，适用于有明确验收标准的任务；/loop 管理节奏，适合定时轮询和值守；/workflows 负责监控多智能体并行工作。作者通过对比表格和实际案例，纠正了常见的混淆与错误用法，帮助用户根据任务类型选择正确的工具，实现从“一问一答”到“目标托管”的工作流升级。
个人 Agent 搭建完整合集：从 Vibe Coding 到每天都在用的个人工作系统
本文是作者关于个人 Agent 搭建方法的完整合集。文章主张从零开始搭建个人系统（而非依赖现成框架）以掌握数据主权和进化主动权。作者详细介绍了从选择基座、配置环境，到运用“Vibe Coding”模式生成清晰 Spec、编写测试，再到通过双模型互审保证代码质量的完整工作流，并分享了具体的工具配置和实战经验。
给开源项目建可信架构 Wiki：LLM Wiki 范式实战教程
文章介绍了一种基于 LLM 的新型 Wiki 知识管理范式，旨在解决传统知识库维护成本高的问题。作者详细阐述了 raw/wiki/schema 三层架构，以及 Ingest、Query、Lint 三大核心操作，并开源了相应的 Claude Code Skill。文章以 x-algorithm-wiki 为例，提供了五步实战教程，展示了如何让 LLM 增量维护可追溯、可信的项目架构文档，并探讨了该方法的边界与适用场景。
总结 Claude Code 源码背后的 20 个设计理念和 Vibe Coding 时的 12 个“真相”
文章深入剖析了 Claude Code（CC）的源码设计，总结了其背后的 20 个核心理念，包括“缓存命中率”优化、上下文复用、多层记忆机制及严格的安全校验。作者指出 CC 不仅是聊天工具，而是“智能执行内核”或“模型操作系统”。此外，文章还分享了 Vibe Coding 的 12 个真相，强调 AI 调度的本质在于约束与任务拆分，而非简单的自由生成，指出用户应掌握判断与工程表达能力，将 AI 作为高效的生产力辅助。
Loop Engineering 怎么落地：三层循环 vs 四种命令
本文结合吴恩达与 ClaudeDevs 的观点，深入探讨了 AI 编程（Loop Engineering）的落地实践。文章将吴恩达的“三层循环”（分钟级自检、小时级决策、天级反馈）与 ClaudeDevs 的“四种命令”（Turn-based, Goal-based, Time-based, Proactive）进行映射，提供了一套从定义验证标准、固化人工经验到收集外部反馈的完整方法论，帮助开发者摆脱只做 QA 的困境，真正掌握 AI 编程的效率。
Claude Code 开源神器：用场景检测实现完整视频精准分析
文章介绍了一个名为 claude-video 的开源插件，利用 FFmpeg 场景检测和 Whisper 转录，解决了 Claude Code 无法精准看视频的痛点。该工具摒弃了随机抽帧，仅在画面变化时截帧，能准确理解图表、PPT 和 UI 变化。文中详细介绍了插件在 Claude Code、Cursor 等平台的安装方法、参数配置及会议纪要、Bug 复盘等七大实战场景。