用好Agent最重要的技巧：约束先行
本文提出了使用 Agent 时最重要的原则——“约束先行”。作者通过个人实践总结出，在使用 Claude Code 等 Agent 时，应建立类似“宪法”的约束体系：包括全局原则、项目级规范和具体设计文档。通过构建从上至下的规则系统，可以避免文件管理混乱，显著提升 Agent 的工作效率和智能水平。这不仅是 Prompt 技巧，更是类似于公司治理和城市规划的系统工程方法论。
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Grok Bot 如何改变了我的工作方式
作者分享了使用 Grok Bot 后工作方式的转变：他从主要在电脑前使用 Claude Code、Codex 等 AI 编程助手，转变为通过手机协调实际工程工作。他搭建了 29 个分工明确的机器人，由管家 Emma 协调研究机器人和编码机器人完成模型实验、微调、内容创作等任务。通过跨设备协作，他无需固定在工位即可推进研究和编码工作。他认为最大的变化不是效率提升，而是思维方式的转变——从考虑打开哪个应用，到思考要完成什么目标以及哪个机器人可以帮忙。
AI 时代的 eval 究竟应该怎么做
作者提出在 AI 时代执行成本越来越低，eval（评估）才是一等公民。他建立了 repo-evals 项目，系统测评各类工具和 skill，并详细介绍了完整的评估方法论：先看真实产出而非介绍；将工具分为原子、分子、复合物三个层级并采用不同检查标准；打分四档且分数拆开可解释；明确 who/when/how 使用场景；绘制工作流并与同类工具对比；标注部署成本和 license；把 README 承诺拆成一条条 claim 逐条核对实测证据；最后按层级使用不同检查清单（确定性、幂等性、工作流正确性、错误传播等）。文章以 guizang social card 为例演示了完整评估页面结构。
产品项目初始化Prompt：让Agent参与产品全流程
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我把 Codex 和 Claude Code 的 Memory 拆成了 3 层
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10分钟学会CLAUDE.md：从入门到精通
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万物皆可 Skill：如何基于 Codex 把任何内容变成可复用 AI 能力
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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。
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本文旨在探讨如何像管理代码一样管理 Claude Code 的配置目录 .claude/。文章首先指出了混乱的目录结构会随着项目增长导致维护困难，随后提出了一套包含 CLAUDE.md、settings.json、rules/、hooks/、commands/、skills/ 和 agents/ 的标准化目录蓝图。接着，文章详细阐述了核心原则，包括顶层设计的轻重分离、规则模块化、自动化脚本与复用工作流的区别，以及团队与个人配置的边界。最后提供了从简单到复杂的渐进式成长路径，帮助开发者构建可预测、可维护且易于团队协作的 AI 辅助开发环境。
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本文分享了 Anthropic Boris 关于如何高效使用 Claude Code 的核心见解。文章指出，Claude Code 不应被视为“新 IDE”来学习，而应被当作一位“超级聪明的同事”来指挥。文中详细拆解了六个实操秘诀：从提问而非写代码开始、将其视为优秀新工程师、先头脑风暴再编码、利用其工具组合能力、使用 Claude.md 精简上下文，以及利用并行处理能力。掌握这些方法可将内部技术入职时间从数周缩短至数天。
