我的 Vibe Coding 项目:从 WorkAny 到 FastClaw
作者分享了近三个月使用 Claude Code 进行 Vibe Coding 的实战经历,产出了多个与 Agent 生态相关的项目。包括桌面 Agent WorkAny、OpenClaw 托管服务 ClawHost、多租户 Agent OS FastClaw、微信桥接器 WeClaw、工具库 AnyClaw 等,展示了个人利用 AI 极速开发并构建产品生态的全过程。
作者分享了近三个月使用 Claude Code 进行 Vibe Coding 的实战经历,产出了多个与 Agent 生态相关的项目。包括桌面 Agent WorkAny、OpenClaw 托管服务 ClawHost、多租户 Agent OS FastClaw、微信桥接器 WeClaw、工具库 AnyClaw 等,展示了个人利用 AI 极速开发并构建产品生态的全过程。
文章紧跟2026年AI技术趋势,详尽记录了多个Agent项目的开发思路与架构演进,涵盖云端托管、多租户底层框架、经济系统等新颖概念,结构清晰易读,但部分核心代码示例缺失且部分项目尚处Demo阶段,落地深度略有受限。
Auto Quant V2 发布,旨在将通用 Coding Agent 转换为全自动推进量化研究的 Quant Agent。它不绑定特定模型,通过 Harness 架构为 AI 提供长期工作的量化研究环境,支持自我进化,解决了 AI 编写代码但难以持续追踪量化研究的问题。
本文详细介绍了作者如何利用“Vibe Coding”理念和开源项目Nanobot,在15天内从零构建并迭代出一套个人Agent工作系统。文章提炼了一套可复制的方法论,涵盖轻量基座选择、Claude Code辅助开发、脚手架文件构建(CLAUDE.md、docs/)、需求规格化以及自动化测试配对五个关键步骤。作者特别强调了“先规划后编码”和“测试驱动”的重要性,旨在帮助非专业开发者也能快速上手。
本文对比分析了近期热门的 Hermes Agent 与 Claude Code、OpenClaw 的区别。Hermes Agent 是一个轻量级、可自我学习的通用 Agent,定位介于三者之间。与 Claude Code 相比,它不绑定 IDE,支持多平台和 18+ 模型;与 OpenClaw 相比,它采用独特的“有限记忆”哲学和自学习循环机制,能自动沉淀个人技能笔记,更适合个人开发者私有化部署。
文章介绍了飞书开源CLI工具这一重要事件,作者认为其意义深远,标志着产品形态从GUI向CLI的转变。通过Claude Code结合飞书CLI,AI Agent可以直接通过命令行操控飞书,完成群发消息、多维表格数据检查、自动生成日报等复杂自动化任务。作者不仅详细讲解了安装配置流程,还展望了未来所有软件都将具备CLI接口以适应AI操作的趋势。
作者宣布其 AI 视频情报站正式开放 MCP 接口,支持 Claude Code、Codex 等 Agent 直接接入查询。文章介绍了接入方法(一条命令即可),并展示了几种典型用法:每天早上让 Agent 查询新起和升温的视频题材、查询某个题材的来源和时间线、追踪特定 AI 模型的动态,以及将情报站接入自己的工作流(如自动生成选题卡、晨会材料等)。情报站每天早上更新一期,提供题材归类、X 热议、开源项目、题材溯源等数据,同时说明了查询范围限制。不接 MCP 也可通过网页或开源版自行部署使用。
作者对比斯坦福CS146S课程2025与2026两版课纲,指出新版砍掉了85%旧内容,反映编程领域AI化进展迅猛。课程转向Agent Skills、CLAUDE.md、MCP、模型路由、后台并行agent和软件工厂等内容,期末项目占比降至50%,新增30%分数来自向真实开源项目提PR。Claude Code之父Boris Cherny等业界嘉宾分享,其同时运行数千个Claude agent。课程材料公开,非斯坦福学生也可跟学,作者认为编程教育应紧跟AI Agent时代变革。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness(DSH)完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点:门槛低(DeepSeek 账号登录即用)、一切皆插件(连 Agent 循环都可替换,社区插件超 6000 个)、过程可回放(轨迹功能)。文章详细讲解了下载安装、登录方式(账号与 API Key 两种)、界面各功能入口(模式、权限、模型、推理强度等)的含义,并分析了计费方式与省钱技巧,同时提醒它仍是预览版,未经过安全审计,需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
文章介绍了通过 magpie 本地网关与 Kiro 订阅,在 Claude Code 和 Claude Desktop 中使用 Claude Opus 5.5 的方案。Kiro 是亚马逊的 Coding Agent 产品,作者利用 magpie 插件将 Kiro 订阅中的 Claude 模型反代给 Claude Code,省去单独购买 Anthropic API 额度。文章详解了技术原理(请求经 magpie 网关和 Kiro Auth 插件转发)、安装配置步骤(Kiro 付费计划、插件安装、模型选择),并说明如何通过路由记录、订阅用量和工具调用验证模型真实性。最后提醒账号政策风险、额度消耗、数据安全和兼容性等注意事项。
作者分享了将25条思考类提示语(苏格拉底式提问、第一性原理、乔哈里视窗、逆向法等)封装为开源skill「老爷爷」的过程。受Matt Pocock的ask-matt路由启发,该skill可根据用户当前处境自动匹配最合适的提示语,解决「提示语存了一堆但从来不用」的问题。作者强调原提示语一字不改的原则,避免工程化改写导致的性能下降,并介绍了乔哈里视窗和逆向法两个实用方法,主张让AI负责挑选提示语、人负责感知问题的分工方式。
作者分享了使用 Claude Code(Opus 5.5)批量制作资讯类竖屏短视频的完整工作流。核心步骤包括:选题(AI 粗选、人工精选,信息源以推特和 Hacker News 为主)、素材准备(Gemini API 写脚本和 TTS 配音、Suno 背景音乐、背景图、logo 等)、编写初始提示词、让 Agent 撰写脚本并派子 agent 做对抗式审查、反复修改脚本与成片。文中提供了可直接复用的提示词模板,并开源了包含 18 套竖屏视频风格的 Claude Code skill(creator-style-kit),可用于固定视频的字体、配色、动效与音效风格。