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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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Claude Code 这次加的 Scheduled Tasks,我觉得是一个很容易被低估,但实际特别有用的功能。
核心入口就是 /loop。
你可以把它理解成:终于给 Claude Code 补上了一个“值班能力”。
以前的 Claude Code 更像什么?你喊它一声,它干一件事,干完就停。
现在不一样了,你可以直接告诉它:每隔多久,帮我做一次什么事。
比如每 5 分钟看一次部署状态、每 10 分钟盯一下 PR、每隔几小时扫一次错误日志。很多原来需要你反复手动输入、来回盯着的事情,现在都可以直接丢给它后台跑。
我觉得这个功能最有价值的地方,不是“定时”本身,而是它让 Claude Code 开始从一个“被动响应的工具”,往“持续工作的助手”再走了一步。
这其实很关键。很多人用 AI 编程工具的时候,默认思路还是“我问一句,它答一句”。但真实开发里,最烦人的往往不是写代码那一下,而是后面那些琐碎但又不能不看的事情:等部署、盯 CI、查日志、等 review、看构建有没有结束。
这些事没技术含量,但特别打断注意力。
/loop 干的事情,本质上就是把这种重复值班工作自动化。
比如你可以写:
/loop 5m 检查生产环境健康状态,如果异常就告诉我
或者:
/loop 10m 看一下 PR 的 CI 和 review 进展,有更新就总结给我
这种体验跟以前差别很大。以前你要么自己记着去看,要么开一堆网页在那刷新。现在等于多了一个不会嫌烦的“巡检员”。
而且我自己很看重的一点是,它不是单纯的提醒器。
它不只是“到点叫你一下”,而是到点真的去执行提示词。
也就是说,它不是一个闹钟,而是一个能干活的闹钟。你让它检查、总结、分析,甚至调用别的技能,它都能接着做。这就让它和普通 reminder 完全不是一个层级的东西了。
当然,这个功能也有边界。
比如它是会级的,终端关了、会没了,任务也就没了;周期任务最多跑 3 天,不是那种能永远挂着的系统级调度器。
所以在我看来,它更适合做“当前工作流里的临时自动化”,而不是长期基础设施。
换句说,它很适合你这几天正在盯的部署、PR、日志、构建,但不太适合拿来做那种一个月不关的长期守护任务。
但即便这样,我还是觉得它非常实用。
因为大多数人真正缺的,不是更强的模型,而是这种能把碎片化注意力省下来的小能力。
很多时候,效率不是提升在“写得更快”,而是提升在“少被打断”。
你本来要每 10
分钟切出去看一次状态,现在不用了,这种省下来的脑力其实很值钱。
再往大一点说,我觉得这也是一个很明显的信号:
AI 编程工具的下一步,已经不只是“帮你写”,而是开始“帮你盯、帮你跟、帮你收尾”。
从一次性回答问,慢慢变成持续参与工作流。
这类功能以后一定会越来越多,因为真实世界里的很多工作,本来就不是一次完成的,而是要持续检查、持续等待、持续处理例外。

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在阿里期间,最佩服的一个人,是蚂蚁集团和阿里巴巴集团的 CTO 程立,花名鲁肃。
早期,鲁肃有个工作习惯:会查看每一封邮件,并认真回复大部分。有收获的,表示感谢。有疑问的,进行探讨。
一次分享,有人好奇鲁肃是如何在繁忙的工作中,还能做到如此高频的邮件回复。
鲁肃回答:刚担任 CTO 时,对很多部门的具体工作不够了解。通过邮件,能了解每个同学的具体工作。邮件阅读和回复讨论,是获取上下文的非常好的方式。习惯养成后,就变成了习惯。
如今,OpenClaw 时代,可以让 AI 去阅读和回复邮件。
(以上是玉伯人肉手写,写不下去了,求各种强大的 Claws 补充写完这条推文)

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感觉现在的AI应用创业,越来越像前几年国内那波新能源创业。

当年是套一个新能源;今天是套一个AI。

故事都很顺:

赛道足够大,资本足够热,技术叙事足够性感,然后先融一笔钱,组个团队,做个看起来还不错的产品。

但最后能不能活下来,看的从来不是壳子。

还是那几个老问题:

产品是不是真的有用、成本能不能打下来、体验有没有明显超过旧方案、用户愿不愿意持续付钱。

新能源那波已经演过一遍了。

哪吒、高合、极越,到最后不是不会讲故事,也不是没有热度,而是产品、价格、供应链、渠道、现金流,只要有一个环节撑不住,故事就会塌。

AI应用也一样。

今天很多项目看起来很新,本质上只是把一个旧需求套进AI界面里。

以前叫智能客服,现在叫AI Agent。

以前叫知识库,现在叫企业大脑。

以前叫自动化工具,现在叫AI工作流。

名字变了,用户的问题没变。

最后真正能活下来的,还是那些把产品做得足够好、把成本压得足够低、把交付做得足够稳的公司。
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openclaw爆火这么久,再一次证明了AI Agent就是程序员的最大护城河,非程序员连发现和定义问的能力都没有。
这么多非程序员用上了openclaw,能调用可以调用的一切工具,
结果你看看他们较劲脑汁产出的东西,日常的应用场景和工作,也只有上小红书和微信里洗稿,以及在上爬新闻读评论。
一个经过标准训练过的科班程序员,最大的优势是known unknown,拥有一个知识体系,如果对于不知道的事情,知道该如何学习和检索,从哪里入门,有哪些实现,如何从architecture角度了解,
而非程序员连他们自己什么东西不知道都不知道,整个世界是一个巨大的unknown unknown。
因为知识的壁垒,程序员和非程序员的认知差距将会无限制扩大,
我预测,未来除了程序员以外,其他所有工作都会消失。

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2023年去硅谷时,没来得及去计算机历史博物馆,这次去时得以成行。喜欢吴军的《浪潮之巅》和《文明之光》的朋友,是一定会想去看看的。

给我第一印象深刻的是HP-35计算器,这在1972年也是一款革命性的产品,售价395美元,折算到今天是3000美元左右,头一年卖了10万台。它直接结束了计算尺时代,进入口袋科学计算器时代。它的一个特点是压栈式的,比如7+8=输入时会是7 enter 8 +,计算机系的朋友都懂。我当时为了体验它的效果,还在APP STORE 上花了十几块钱买了个模拟器(图2)。换到今天,我就直接vibe coding 一个了。

第二印象深刻的是Enigma 密码机(图3),十几年前看图灵传记时,对这块情节很着迷,我还自己写过一个模拟程序,给媳妇发加密消息。图灵当年就是想了一套算法破解了德国的Enigma 机,这个在电影《模仿游戏》里有讲。

第三印象深刻的是ENIAC 计算机,算是第一台计算机,本来脑袋里的印象是有三间屋子那么大,实际也就一个洗手间的规模。

其他还有很多种,如果写计算机发展史,真是素材丰富。
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