CLAUDE.md 最佳实践:Karpathy 四原则 + 6 套完整模板,看完直接复制
拆解 Karpathy 22 万星四原则、Anthropic 官方案例、Dan Abramov 的真实 CLAUDE.md。给出前端开发、后端开发、独立开发者、写作者、数据分析师、学生初学者 6 套完整可复制模板,附官方包含排除清单和反模式检查表。
什么是 Claude Code 动态工作流?系统拆解三种单窗口失效、六大编排模式和模式选择决策表,让你知道什么时候该用、怎么用、怎么控制成本。
什么是 Harness Engineering(驾驭工程)?概念、架构、实战一文讲透——工具注入、状态管理、验证循环、约束分层,附翔宇知识库四层实操案例。
多Agent协作不只有 subagent 和 MCP 两条路。用 SSH 加 tmux,一台机器上的 AI 就能跨机器、跨账号指挥一队 AI 编程命令行并行干活。
新手第一次 vibe coding,真正卡住你的从来不是工具,是两件没人教的事:不知道第一个项目做什么,不会把需求说清楚。这篇就专治这两个卡点——给你 5 个现成选题、一份可直接照抄的中文需求模板、一个从头跑到尾的完整示范,再加一份跑错了怎么办的急救清单。
Claude Code 被验证卡住、甚至封号那天,能不能照常干活,看你有没有第三条后路。手把手教你装 OpenCode:桌面版+命令行两条路线、按任务换模型省钱,给主力配一条不停工的备份线。
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拆解 Karpathy 22 万星四原则、Anthropic 官方案例、Dan Abramov 的真实 CLAUDE.md。给出前端开发、后端开发、独立开发者、写作者、数据分析师、学生初学者 6 套完整可复制模板,附官方包含排除清单和反模式检查表。
Agent 工作流不是概念,是让 AI 按标准流程干活的工程实践。这篇指南覆盖架构设计、知识库、Skill 串联、多 Agent 协作和真实案例,串联 22 篇深度教程。
你的知识散落在几十个文件夹、好几个云盘、几百条聊天记录里。打开 AI 对话窗口,问一个自己领域的深度问题,得到的回答却像搜索引擎摘要——泛泛而谈、缺少你真正积累的判断和细节。 问题不在 AI 的能力上限,而在你喂给它的知识下限。 这篇指南从「为什么你的文档不等于知识库」讲起,走完采集、结构化、检索、
自媒体不缺内容,缺的是稳定产出的系统。 手动创作一篇公众号文章需要半天:选题一小时、写稿三小时、配图一小时、排版半小时。一周发三篇,光内容生产就占去将近两天。如果再加上小红书的图文笔记、YouTube 的视频脚本、抖音的短视频剪辑——一个人根本撑不住。 但问题不在于工作量太大,而在于这些工作中有大量环节是重复的、可拆解的、可以被工具接管的。 这就是自媒体 AI
2026 年的 AI 图片和视频生成工具已经完成了一次质变:不再是「玩一下看看效果」的玩具,而是能直接产出发布级视觉素材的生产工具。 过去一年,GPT Image(gpt-image-2)把中文提示词理解能力拉到了实用线以上;PixVerse、Runway Gen-3 等图生视频工具让 4-10 秒的高质量视频片段变成了日常产出;ComfyUI
一人公司不是一个人干所有事,而是一个人指挥 AI Agent 干所有事。 2026 年,这不再是一个概念。已经有人用十个 Agent 替代一个团队在运转——内容生产、客户服务、数据分析、运营排期,全部由 Agent 执行,人只做决策和质量把关。 这篇指南不讲零散的
Skill 不是一段提示词,而是一套给 Claude Code 执行的标准作业流程。本文系统拆解 Skill 的目录结构、执行者分工、工作流文档、运行数据、上下文管理和错误恢复。
n8n 工作流和 Claude Code Skill 看起来不同,本质上都是流程编排。这篇拆解一个 SEO 关键词调研案例:如何把节点、连接和数据流,迁移成可执行的 Skill 工作流。
n8n 手动搭节点很容易卡在表达式、凭据和调试上。我把从一句话需求到工作流部署的过程做成 Claude Code Skill,让 AI 负责构建、验证和修 bug。
n8n 是开源自管的自动化平台,比 Make 更灵活、数据更安全。这篇指南覆盖视频、写作、SEO、副业、AI 集成五大场景,串联 14 篇深度教程。
自媒体不缺内容,缺的是稳定产出的系统。 手动创作一篇公众号文章需要半天:选题一小时、写稿三小时、配图一小时、排版半小时。一周发三篇,光内容生产就占去将近两天。如果再加上小红书的图文笔记、YouTube 的视频脚本、抖音的短视频剪辑——一个人根本撑不住。 但问题不在于工作量太大,而在于这些工作中有大量环节是重复的、可拆解的、可以被工具接管的。 这就是自媒体 AI
2026 年的 AI 图片和视频生成工具已经完成了一次质变:不再是「玩一下看看效果」的玩具,而是能直接产出发布级视觉素材的生产工具。 过去一年,GPT Image(gpt-image-2)把中文提示词理解能力拉到了实用线以上;PixVerse、Runway Gen-3 等图生视频工具让 4-10 秒的高质量视频片段变成了日常产出;ComfyUI
一人公司不是一个人干所有事,而是一个人指挥 AI Agent 干所有事。 2026 年,这不再是一个概念。已经有人用十个 Agent 替代一个团队在运转——内容生产、客户服务、数据分析、运营排期,全部由 Agent 执行,人只做决策和质量把关。 这篇指南不讲零散的
思维框架不是拿来背的,而是可以写进 AI 工作流的决策系统。翔宇把 200 个模型交给 AI,让它在分析、判断、拆解和创作时自动调用。
Claude 和 Claude Code 有啥区别?API 需要买吗?Skill 到底是什么?OpenClaw 呢?翔宇用超市买可乐的比喻,把公司→模型→产品→API→Agent→Skill→OpenClaw 六大 AI 核心概念的层级关系一次讲透。
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Agent 工作流不是概念,是让 AI 按标准流程干活的工程实践。这篇指南覆盖架构设计、知识库、Skill 串联、多 Agent 协作和真实案例,串联 22 篇深度教程。
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