小白也能用的分工方法：Claude Code / Codex 多 Agent 并行
本文针对 Claude Code、Codex 等工具支持的多 Agent 并行工作流，指出小白容易陷入的误区（如同时多 Agent 乱改文件导致冲突）。文章提出了一套安全的分工方法：利用“1 个总控 + N 个工人”的结构，坚持“先并行读，再隔离改，最后逐个合并”的原则。通过只读任务并行、Worktree 隔离文件、明确边界提示词及逐个审查合并，将并行变为效率，避免项目混乱。
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公开焚诀｜Orca 从入门到精通：一个人同时指挥一群 AI Agent 的秘密
文章是开源 AI 开发工作台 Orca 的详细入门与进阶教程。Orca 是一个 ADE（Agent Development Environment），让用户在一个窗口里同时指挥多个编程 Agent（如 Claude Code、Codex、Cursor），每个 Agent 拥有独立代码副本互不干扰。作者讲解了 Orca 如何解决多 Agent 并行开发中的四大痛点：副本环境配置、任务监控、代码验收和厂商绑定，并提供了实际工作流示例，包括让三个 Agent 赛跑修复高危 bug、会话派生与跨 Agent 交接、内置浏览器精准定位 UI 元素、逐行批注验收、AI 代码归属标记，以及用 Agent 担任项目经理的编排功能。
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。
10分钟学会CLAUDE.md：从入门到精通
本文系统讲解如何编写和维护 Claude Code 的 CLAUDE.md 与 Codex 的 AGENTS.md 等长期指令文件。核心观点是：规则越多 Agent 反而越容易跑偏，指令文件应只保存 Agent 无法从代码推断的隐性知识。作者提出先做减法（三问：能否从项目找到、是否多数任务都用、是否长期成立），再做加法（五个问题提取业务规则、固定入口、联动关系、完成标准和权威资料），并给出内容分流表、最小模板、双工具共用一份文件的方案、加载验证方法、修剪维护节奏，以及一段可直接使用的审计提示词。
不会写代码的燃气行业财务，开源当天跑起燃气版AIHOT（GasHot）
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我用 REA 逆向了付费颜色 APP，结果很意外！
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一周狂飙 17 万星！我用 REA 扒光《魂斗罗》与 Notion：闭源塌了，写代码真不值钱
文章介绍 GitHub 现象级项目 REA（Reverse Engineer Anything），它将专业逆向工程工具接入 Claude Code、Codex 等 AI 编程助手，一周狂揽 17 万星。作者用大白话讲解逆向工程原理及 REA 如何把数百兆的反编译数据浓缩成小目录供 AI 精准取证分析，并通过两个实战展示威力：20 多分钟逆向 1988 年《魂斗罗》并复刻出完成度 80% 的网页版，还挖出 30 条命作弊码；3 小时拆解 Notion 桌面端，摸清其剪贴板与流畅编辑机制，将自己的 Mac 编辑器核心功能升级 70%。最后探讨开发者如何用 REA 破局变现，以及闭源不再是护城河后的真壁垒与合规边界。
ManimGX：让 AI 快速生成 3D 数学动画的开源引擎
作者介绍了一个让 AI 制作 3D 数学动画的开源引擎 ManimGX。用户只需将提示词丢给 Claude Code 或 Codex，AI 就会根据文档自行安装、编写代码并渲染出 3D 动画。据作者自测，其渲染速度是老牌动画库 Manim 社区版的 90 倍，且无需安装 LaTeX，中文标题和公式也能正常显示。文章还提供了完整提示词示例（如制作太阳系 3D 动画），适合教数学、做科普视频的人群使用，并附有 GitHub 仓库链接。
Codex 软件开发完整工作流，1:1 复刻任何软件（REA+PentAGI+ReverseSkill）
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用 REA 逆向 Claude Slides 编辑器完整功能
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2 万 Star，我的 AI 编程教程被豆包推荐了！
程序员鱼皮开源的《Vibe Coding 零基础入门教程》9个月内 GitHub 突破 2 万 Star，内容从几十篇扩充到 170 篇，并被豆包等 AI 平台推荐。教程覆盖基础入门、AI 编程工具（Cursor、Codex、Claude Code 等）、模型实测横评、近 30 套项目实战、经验技巧、产品变现和编程学习资源，还包含 18 篇 OpenClaw 保姆级教程。文章介绍了教程结构、适合人群、学习路线及近 3 个月的更新内容，同时推广配套的 B 站霸榜视频课程，强调教程完全免费开源并将持续更新。
AI 开发中的关键二元选择：现成能力、Agent 与脚本边界
作者总结了 AI 开发中四个关键的二元选择：一是优先使用现成的开源能力（skill）而非从零开发，通过 GitHub star 数判断成熟度；二是 OpenClaw（龙虾）适合已搭好管道的日常自动化（BAU），而搭建复杂系统应使用 Claude Code、Codex、Jules 等开发工具；三是多 agent 并非越多越好，应先单 agent，确实不够用再逐个增加，复杂度是敌人；四是确定性逻辑用脚本执行，大模型只用于需要判断的环节，高风险决策需人工审批，最终形成脚本+大模型+human approval gate 的结构。正确选择可节省大量时间。
