得到2026.1.11-18
每天听本书
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卓克·科技参考4等11个文件【更新合集】
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卓克·科技参考4
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蔡钰：商业参考
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刘润：商业报告解读
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何刚·投资参考【2026更新中】
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刘怡·国际参考
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吴军·教育的方法50讲
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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王路·情绪觉知100讲
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周之江书院
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王鼎杰·讲透战争史
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严飞的社会课
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熊逸·讲透资治通鉴·西汉
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刘勃讲中国史
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AI学习圈：快刀广播站2026年
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樊登读书2026【更新中】
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抖音大V：胡说老王课程集《逐利》399
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面向未来的产品思维｜湛庐阅读
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如何与AI协同进化
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狙击蝴蝶【完结】
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藏海传
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国色芳华
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坏蛋联盟1-2
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浪浪人生
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浪浪山小妖怪
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剥茧
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秋雪漫过的冬天
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骄阳似我
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逍遥
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小城大事
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Naveen Naidu彻底从Claude Code转向了Codex，分享日常工作流程和心得：

早晨（Codex Web）
- 用Linear规划一天任务
- 把用户反馈拆分成小任务
- 同时启动3-4个“细节修复”任务，放一边等待处理

深度工作（Codex CLI）
- 专注于一个大任务
- 通过命令行界面动手编码

晚上复盘
- Web端任务：创建PR，自动审查，测试后推送上线
- CLI任务：本地复查、测试、PR，合并到主分支

Web端负责快速处理琐碎小任务，操作便捷，效率高
CLI则加速完成关键复杂任务，专注深度编码

相比Claude Code，他更喜欢Codex的简洁直接和高效体验，尤其是GPT-5-codex-high模型带来的精准反馈。实测发现，使用Web和CLI两端结合，工作效率与质量大幅提升。

同时，后端（FastAPI）有单元测试，macOS客户端（SwiftUI）目前靠本地测试，保证代码稳定。通过Linear的任务管理配合Codex，手头琐碎工作实现了“无缝交接”，极大节省了时间。

这套组合适合追求高效和专注的开发者，也值得尝试。不同工具各有优势，关键是找到最适合自己工作节奏的搭配。

得到：2026.1.19-25
每天听本书
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卓克·科技参考4
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蔡钰·商业参考4
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焦焦·AI短视频创业提效实战
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刘润：商业报告解读
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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马江博·政经参考2026
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何刚·投资参考2026
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王路·情绪觉知100讲
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贾行家·年度人文课堂
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吴军·教育的方法50讲
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王鼎杰·讲透战争史
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资治通鉴·西汉余绪
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严飞的社会课
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周之江书院
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刘勃讲中国史
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AI学习圈：快刀广播站 AI教程课：更新
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混沌大学：混沌学园【2024-2025】
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2026年跨年演讲【合集】吴晓波 刘润 罗振宇
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春运抢票：最强大的12306抢票软件
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最全春招+秋招+实习表格【更新中】
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方片MCN爆款方法论，解密流量真相，打造超头IP
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美丽色彩饰品赛道
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内容时代的全域获客课2026年1月
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营销获客6大新思维
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给年轻人的20种生活提案【完结】
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初中全科答题解题技巧
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知乎盐选付费文章合集2887个
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玉茗茶骨【完结】
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轧戏【完结】
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长河落日【完结】
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秋雪漫过的冬天【完结】
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突然的喜欢
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罚罪2
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太平年
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小城大事
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2026.1.19-25精选付费短剧合集
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DeepLearning.AI推出一门全新的免费课程：大语言模型的微调与强化学习：后训练入门，由AMD AI副总裁Sharon Zhou主讲，现已开放学习。

后训练是将基础大语言模型（LLM）——即通过海量无标签文本训练预测下一个词的模型——转变为能听指令、表现可靠助手的关键技术。很多应用中，后训练能让原本只有80%成功率的演示变成稳定可用的系统。

课程涵盖五大模块，手把手讲解后训练全流程：监督微调、奖励建模、基于人类反馈的强化学习（RLHF），以及PPO、GRPO等技术。同时介绍LoRA技术，实现高效微调，无需重新训练全模型。还教你如何设计评估机制，在上线前后发现问题。

你将掌握：
- 通过监督微调和强化学习（RLHF、PPO、GRPO）调整模型行为
- 使用LoRA高效微调，节省计算资源
- 准备和合成训练数据，支持后训练
- 理解生产环境中LLM管道的决策节点与反馈循环

这些先进技能不再是顶尖实验室的专利，任何开发者都能用后训练提升模型表现，推动AI落地。

后训练是AI从理论到实用的关键环节，它让模型不断学习反馈、优化表现，从而更聪明、更听话、更可靠。掌握这门技术，是打造高质量AI产品的必经之路。

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得到每2026.1.26-31
每天听本书
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科技参考4
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商业参考4
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投资参考2026
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商业报告解读
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政经参考2026
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教育的方法50讲
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青春期家庭教育40讲
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情绪觉知100讲
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讲透战争史
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严飞的社会课
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突然的喜欢
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暗恋者的救赎
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罚罪2
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夜色正浓
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有罪之身
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小城大事
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生命树
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太平年
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精选付费短剧合集1.26-31
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得到2.1-7
每天听本书
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科技参考4
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商业参考4
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国际参考
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商业报告解读
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投资参考2026
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政经参考2026
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AI学习圈：快刀广播站
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年度人文课堂
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教育的方法50讲【完结】
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青春期家庭教育40讲
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情绪觉知100讲
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讲透战争史
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严飞的社会学课
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周之江书院
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讲透资治通鉴·西汉
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女神蒙上眼
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有罪之身
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夜色正浓
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唐宫-奇案之青雾风鸣
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成何体统
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太平年
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生命树
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精选付费短剧合集2.1-7
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How I Use Every Claude Code Feature

作者分享了他作为爱好者和专业开发者，如何高效使用Claude Code这个AI编程助手的心得体会。他强调，选择CLI代理工具时，细节体验和使用习惯往往比单纯的输出风格更重要——目标是“设定好上下文，交付结果”，而非纠结过程细节。

核心经验包括：

1. CLAUDE.md是关键
它是项目的“宪法”，承载代码库的AI使用规范。专业项目需严格维护，轻量且聚焦高频工具，避免简单堆砌文档。文档应以“防护栏”思维设计，指导AI避免错误，而非详尽手册。

2. 上下文管理与会话复用
使用/clear和/catchup命令重启会话，避免依赖不稳定的自动压缩。为复杂任务利用“Document & Clear”模式保存和恢复计划，确保上下文持久可靠。

3. Slash命令要简洁
建议仅保留常用快捷指令，避免复杂命令集，保持交互自然。AI应能理解自由输入，不应被繁杂命令束缚。

4. Subagents设计陷阱
自定义子代理虽能分担上下文压力，但往往导致信息割裂和流程僵化。作者更偏好“主-克隆”架构，让主代理动态调度自身副本，保持整体上下文一致性和灵活性。

5. Hooks机制保障流程质量
通过“提交时阻断”钩子强制代码通过测试，避免中途阻断让AI困惑。非阻断钩子提供实时反馈，提升AI执行质量。

6. 规划模式不可或缺
复杂功能先用规划模式明确设计和检查点，减少实现盲区。团队甚至自定义规划工具，强制符合内部设计规范和安全要求。

7. 技能（Skills）与MCP的演进
作者认为“技能”模式（脚本调用环境）更灵活强大，MCP应退居为安全网关，提供少而精的高阶接口，避免臃肿API。

8. Claude Code SDK的多样化应用
除交互式CLI，还可批量脚本处理大规模改动，构建内部聊天工具和快速原型代理，极大拓展了AI助理的实用场景。

9. GitHub Actions集成优势显著
在CI环境中运行Claude Code，结合钩子和MCP，实现自动化代码修复和PR生成，形成闭环自我优化工程系统。

10. 高级配置与企业级实践
利用代理设置监控请求，调整超时参数，使用企业API密钥做按需计费，并定期自查权限，确保安全和效率。

得到2.8-12
每天听本书
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蔡钰·商业参考4
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卓克·科技参考4
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刘润：商业报告解读
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何刚·投资参考2026
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政经参考2026
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国际参考
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青春期家庭教育40讲
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年度人文课堂
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严飞的社会课
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王路·情绪觉知100讲
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讲透资治通鉴·西汉
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讲透战争史
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AI学习圈：快刀广播站&AI教程【更新】
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樊登读书会：2013-2026【更新中】
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AI破局俱乐部【更新中】
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暗恋者的救赎
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星球大战系列12部电影
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重返青春
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唐宫奇案之青雾风鸣
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得到2.13-21
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蔡钰·商业参考4
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刘润：商业报告解读
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刘怡·国际参考
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贾行家·年度人文课堂
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严飞的社会学课
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周之江书院
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年少有为
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岁月有情时
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乡村爱情18
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成何体统
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唐宫奇案之青雾风鸣
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寻秦记
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纯真年代的爱情
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生命树
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太平年
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飞驰人生1-3【120分钟完整版】
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熊出没：年年有熊
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镖人：风起大漠
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惊蛰无声
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熊猫计划之部落奇遇记
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2026春节电影【合集】看不到就是和谐了
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精选付费短剧合集：2.15-21
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Gemini CLI Tips & Tricks：本指南涵盖了约30个专业技巧，帮你高效使用 Gemini CLI 进行智能编程。| #指南

是一款开源的 AI 助手，将 Google 的 Gemini 模型的强大功能直接带入你的终端。它作为一个对话式的“智能”命令行工具工作——这意味着它能够推理你的请求、选择工具（如执行 shell 命令或编辑文件），并执行多步计划以帮助你的开发工作流程。

提示 1：使用 GEMINI.md 以保持持久上下文
提示 2：创建自定义斜杠命令
提示 3：通过您的自有 MCP 服务器扩展 Gemini
提示 4：利用记忆添加和回忆
提示 5：使用检查点和 /restore 作为撤销按钮
提示 6：读取 Google Docs、Sheets 等
提示 7：使用 @ 引用文件和图像以明确上下文
提示 8：动态创建工具（让 Gemini 构建助手）
提示 9：使用 Gemini CLI 进行系统故障排除和配置
提示 10：YOLO 模式 - 自动批准工具操作（谨慎使用）
提示 11：无头和脚本模式（在后台运行 Gemini CLI）
提示 12：保存并恢复聊天会话
提示 13：多目录工作空间 - 一个 Gemini，多个文件夹
提示 14：使用 AI 协助整理和清理文件
提示 15：压缩长对话以保持上下文
提示 16：通过 ! 传递 Shell 命令（与终端对话）
提示 17：将每个 CLI 工具视为潜在的 Gemini 工具
提示 18：利用多模态 AI - 让 Gemini 查看图像等
提示 19：自定义 PATH（以及工具可用性）以提高稳定性
提示 20：通过令牌缓存和统计信息跟踪和减少令牌消耗
提示 21：使用 /copy 进行快速剪贴板复制
提示 22：掌握 Ctrl+C 用于 Shell 模式和退出
提示 23：通过 settings.json 自定义 Gemini CLI
提示 24：利用 IDE 集成（VS Code）获取上下文和差异
提示 25：使用 Gemini CLI GitHub Action 自动化仓库任务
提示 26：启用遥测以获取洞察和可观察性
提示 27：关注路线图（背景代理等）
提示 28：通过扩展来扩展 Gemini CLI
提示 29：柯基模式彩蛋 🐕

Claude Opus 4.5 的提示词（Prompting）实战指南 | 帖子 | #指南

为了帮助大家更好地驾驭新模型，我们的研究与应用团队经过大量内部测试和“折腾”，总结了一份针对 Claude Opus 4.5 的提示词（Prompting）实战指南。

以下是我们目前摸索出的“独家秘籍”，教你如何榨干它的潜能，获得最佳效果：

1. 用好 effort 参数，想多聪明你说了算

新的 effort（努力值）参数简直是个神器。它能让你大体控制 Claude 在输出内容时消耗多少算力。这就好比你有了一个调节旋钮：你可以通过它，在“智能程度”与“成本/响应速度”之间做一个权衡 （向左转省钱快出结果，向右转费点时间但智商爆表）。

这个参数对所有类型的 Token （AI 处理文本的最小单位，相当于单词或汉字） 都有效，包括模型的思考过程、正式回复以及工具调用。

2. 别太凶，温柔点：调整工具触发率

你可能会发现工具触发的频率变了。这是因为 Opus 4.5 对系统提示词（System Prompts）的反应更加灵敏。

以前为了防止它“偷懒”不调用工具 （Undertriggering，即触发不足），你的旧提示词可能使用过非常激进或严厉的语言。但在新版本里，这样反而会导致它变得太敏感，动不动就乱用工具 （Overtriggering，即触发过度）。

所以，是时候把语气放缓了。将原来那种 “CRITICAL: You MUST use this tool”（严重警告：你必须使用此工具）的命令，改成平和的 “Use this tool when...”（当出现……情况时，使用此工具）就可以了。

3. 防止“加戏”：避免过度设计

Opus 4.5 有时候会有点“想太多”，导致过度设计 （Overengineer，即把简单问题复杂化），比如凭空增加不必要的文件或者搞一堆复杂的抽象层。

要解决这个问题，你得在提示词里把话说明白，比如加上：“Only make changes that are directly requested. Keep solutions simple and focused.”（只修改我明确要求的部分。保持解决方案简洁、聚焦。）

4. 拒绝“云写代码”：强制它先读后写

在探索代码库时，Opus 4.5 有时会表现得比较保守。

如果你发现它没看代码就直接瞎提修改建议，请直接给它下死命令：“ALWAYS read and understand relevant files before proposing edits. Do not speculate about code you have not inspected.”（在提出修改建议前，必须总是先阅读并理解相关文件。绝对不要对自己没检查过的代码进行猜测。）

5. 眼神更好了：视觉能力大升级

Opus 4.5 的视觉能力有了显著提升，处理图像和提取数据的能力更强了，尤其是在同时处理多张图片的时候。

对于那些信息量巨大、密密麻麻的图片 （Dense Images），教你个绝招：给它配备一个裁剪工具，让它能像用放大镜一样“放大”并聚焦于局部细节。在我们的测试评估中，这一招能稳定提升它的表现。

如果你想快速应用上述所有技巧，将你的应用无缝迁移到 Opus 4.5，可以直接使用我们制作的这个 Claude Code 迁移插件
#资源参考 #AI #Prompt #Prompts #提示词 #ClaudeCode提示词

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纯真年代的爱情
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精选付费短剧2.22-28
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有人花14个月跟踪5万条推文，逆向研究了Twitter算法，揭示了10个关键真相，颠覆了大多数“专家”的说法：帖子

1. 决定推文命运的是前47分钟。47分钟内无有效互动，推文基本死透。算法早早定调，之后的互动几乎无影响。你必须积极回复评论，保持活跃，才能让算法推你。

2. 点赞几乎没用。转发、评论、收藏、引用推文权重远超点赞。算法看重传播和对话，不是被动认可。想爆就得激发评论，制造争议和互动。

3. 线索帖（threads）不再吃香，2024年表现下降40%。人们不愿意看长串推文，长而值的单条推文更有效。故事型线索仍行得通，但“10条技巧”类线索已经过时。

4. 图片反而拉低互动率。虽然带图推文曝光多15%，但互动率低23%。图片让人停留但不参与，纯文字推文更能激发阅读和互动。除非是结果截图、私信或见证类图片，能提升可信度。

5. 钩子要藏在前40字符内（7-8个字）。前40字符钩子强的推文表现是钩子后置的3倍。开头7个字决定人们是继续看还是滑走，信息要直击痛点。

6. 发帖频率4-5条最佳，超过7条反而负增长。发太多推文互相竞争曝光，算法不喜欢同一账号刷屏。

7. 个人简介比单条推文更关键。具体、结果导向的简介转化率是模糊简介的4倍。简介是你的流量转化率，别当成可有可无的装饰。

8. 周末冷门反而有利。周末推文竞争少23%，活跃用户仅少12%，曝光机会更大。尤其是周日晚，人们预备新周，推文更易脱颖而出。

9. 负面内容互动高2.3倍，但“负面”吸粉，“正面”转化。60%问题导向内容拉新，40%解决方案内容促销，平衡才是王道。

10. 自己回复自己能提升34%表现。自评算评论，信号强，还能补充信息，别发完就走。

算法不是神秘魔法，而是人性规律的机器反映。理解并利用这些规律，不靠花哨工具和黑科技，也能赢得流量和变现。
#资源参考 #Twitter算法 #Twitter技巧

数据分析常常涉及多表关联、统计测试和复杂的可视化，手动处理不仅费时还容易出错。

quelmap 是一个开源的本地数据分析助手，集成了多功能的数据表分析、内置 Python 沙箱和多种大型语言模型（LLM）支持，帮助你快速洞察数据背后的价值。

quelmap 支持同时分析30多张表，处理无限行数据，内置 Lightning-4b 轻量级模型，性能优异且资源占用低。只需 Docker 环境即可一键启动，支持多种 LLM 提供商，灵活运行本地或云端。

主要功能包括：

- 多表连接与复杂数据可视化；
- 直接运行统计测试，自动生成分析代码；
- 内置 Python 沙箱，支持自定义数据处理；
- 支持上传 CSV、Excel、SQLite 等多种数据格式；
- 灵活切换 Ollama、OpenAI、Anthropic 等不同 LLM 模型；
- 支持完全本地运行，保护数据隐私。

非常适合数据科学家、分析师和开发者使用，尤其适合对数据安全和本地计算有较高要求的场景。
#资源参考 #工具 #数据分析 #Quelmap #本地化数据工具

《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现

Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。

本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。

✨ 你将收获什么？
📖 Datawhale 开源免费 完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长
🔍 理解核心原理 深入理解智能体的概念、历史与经典范式
🏗 亲手实现 掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用
🛠 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架
⚙️ 掌握高级技能 一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术
🤝 模型训练 掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM
🚀 驱动真实案例 实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目
📖 求职面试 学习智能体求职相关面试问题
#资源参考 #Agent开发 #智能体开发 #教程

视频剪辑过程中，传统的轨道模式在处理复杂动效时往往显得不够直观，而专业的动效软件又过于厚重，学习成本极高。

Nugget 是一款基于 Electron 开发的开源视频剪辑工具，它专注于动效制作，采用了与众不同的图层化编辑系统，为视频创作提供了更高的灵活性。 | #工具

除了基础的剪辑功能，它还支持无限图层叠加、关键帧动画、音频混音以及 AI 自动字幕，旨在让创作者无需依赖复杂的专业软件也能轻松制作出精美的动态效果。

主要功能：

- 采用图层化编辑逻辑，支持无限图层叠加，方便对单个素材应用多种效果；
- 完善的关键帧动画系统，支持位置、缩放、透明度及旋转的精确控制；
- 集成 FFmpeg 实现高效渲染，兼容 mp4、mov、mp3 等主流多媒体格式；
- 内置 AI 自动字幕功能，利用 Whisper 技术实现快速的语音转文字；
- 提供屏幕录制、音频录制、色度键抠像及 WebGL 模糊滤镜等进阶工具；
- 支持外部插件扩展和多语言界面，满足不同场景下的定制化需求。

该项目基于 TypeScript 和 Lit 构建，支持跨平台运行。开发者只需通过 npm 安装依赖并配置相应的 FFmpeg 环境即可在本地启动，非常适合追求轻量化动效制作的创作者使用。
#资源参考 #视频编辑 #AI视频剪辑

如何打造病毒式传播的Vibe Coding应用 | 原文

四个月前，我不用AI写代码，X上只有30个粉丝。如今，我靠公开构建积累了超过5000万次曝光。

很多人问我：怎么能持续做出爆款应用？

老实说，没有什么单一秘诀。是很多小事叠加起来的结果。

+ 关于Vibe Coding的误解

我曾是那种认为Vibe Coding只是AI垃圾代码的工程师。后来发现自己错了。

Vibe Coding的核心不是什么都不懂，而是消除摩擦，让你能构建更多东西。我做的项目里，90%以上的代码都是AI写的。目标不是理解每一行代码，而是在一天内把想法变成能用的东西。

+ 如何找到爆款创意

好点子不会凭空出现。要理解好内容，你得先消费内容。

刷信息流时，留意三件事：什么让你停下滑动、什么让你好奇、什么让你产生情绪共鸣。把这些记下来。

目的不是抄袭爆款，而是学习什么让好内容成为好内容。

有个帖子我获得了50万以上的曝光。我观察到几周内有多个关于计算机视觉和three.js的vibe coding帖子火了。然后我把这个观察和个人经历结合起来。

学编程时，我有个学校项目是展示分形图形，评判标准之一是“能不能让人感到惊艳”。这给了我灵感，做了一个可以用手势控制的分形模拟器。我对视觉效果有信心，因为我亲身体验过那种惊艳感。

+ 我的技术栈和工具

软件工程就是在各种权衡中做选择。我的建议很简单：快速发布，别在工具选择上纠结太久。

Rork是我主要的移动端vibe coding工具。我能直接在手机上开发，跳过本地环境配置，随时给朋友展示。很多想法是在健身房冒出来的，以前写在备忘录里回家就忘了。现在我能当场用Rork做出原型，尝试更多想法。

Claude Code用来处理其他几乎所有事情。升级到Max版后没了使用限制，可以并行运行多个Agent，测试想法更快，不用担心配额耗尽。

工具太多容易让人不知所措。我的建议是：试用几款有免费试用的工具，选2到3个你最喜欢的，然后深度学习它们。只有遇到硬性限制时才换工具。

+ 让设计好看的实用技巧

我不是设计专家，但知道很多人和我一样没有设计背景。

第一，多用设计参考。Screensdesign看引导流程，Dribbble和Pinterest找布局灵感。

第二，尽早建立一致性。创建一个共享的样式常量文件，所有页面从同一个文件调用。代码更好维护，应用也显得更干净、更有设计感。

第三，用AI找设计问题。每次做完新页面，我会发给ChatGPT问：对比同类头部应用能改进什么、颜色搭配有没有冲突、间距是否看起来不对劲。大概60%的时候能得到有用的反馈。这种反馈循环会积累，你接触好设计越多，品味自然会提升。

+ 如何写出爆款帖子

病毒式传播不是随机的，是可以复制的。

我有个帖子效果很好，原因是两点：开头就展示有趣的功能，前几秒就呈现惊艳效果。这让人看到最后。观看时间越长，算法就会推给更多人。我还在评论区加了使用的工具和模型，增加收藏量，最后附上体验链接。

另一个效果好的系列是“构建心理健康应用的第X天”。很少有人持续在心理健康领域发帖，所以这个开头让人一眼就认出是我的内容。

结构要保持简洁。我经常看到帖子堆满技术细节，但说实话大多数人并不关心。真正感兴趣的人会私信你。配图也很重要，它让帖子在时间线上占据更多空间，光这一点就能增加有人停下来看的概率。我用Canva做简洁的截图，直接展示正在演示的功能。

+ 让帖子关于读者，而非你自己

很多产品帖子失败的原因是只关注业务、功能、技术栈，却没有关注读者。

与其让帖子讲你构建了什么，不如框架成读者能共鸣的场景，或者你希望产品让他们产生的感受。

举个例子，别写“我做了一个情绪追踪的心理健康应用”，试试“表面说自己还好，内心其实在崩溃。我做了个应用，几秒钟就能记录你的真实情绪。”

前者是功能说明，后者让读者代入熟悉的场景，产生共鸣，进而互动。

+ 最后一点

去做那些你真正感兴趣的东西。

当你在乎自己构建的东西，这会体现在帖子里、演示里、你谈论它的方式里。人们能感受到你是不是在享受这个过程。我觉得这就是写一次爆款和反复做出爆款之间的关键区别。

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