#Claude Code
共 20 篇 · 按时间倒序
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Anthropic 复盘 15 家高增长初创公司。点开公司案例,看 Agentic Coding 如何进入原型、研发、验证、重建和产品化。
过去人工排查动辄超过一小时;现在 Claude Tag 7×24 小时驻守 Slack,中位 14 分钟给出首份证据分析。
一个小修复为什么会拖成长会话?这份指南教你看懂额度花在哪里,并在 clear、compact、rewind 与 Subagent 之间做出正确选择。
官方文档拆解:两个工具、三种投递结局,以及一条把「传话」和「提权」死死分开的设计红线
他们内部四个技能接力跑:抓 bug、清理 diff、把 app 跑起来看,改动碰了界面再核一遍设计规范。
它们找代码用的是最土的办法:把整个仓库的文字扫一遍找匹配。名字起得泛,就得多读几百个文件
规则换判断、示例换接口;一个工具描述从约 9100 字符压到一句话加一个枚举
领投过 5 亿美元 D 轮的投资人拆解:真正的护城河是把模型变得好用的外壳。
配套模板和 prompt 已开源;Bun 那次烧掉 59 亿未缓存输入 token,按 API 价约 16.5 万美元
1 个核心 skill、23 条设计命令、一份反模式清单,外加能塞进 CI 的 slop 检测。主站讲怎么做,/slop 页把「一眼假」的 UI 套路摊开。
36 页官方手册拆开四阶段的毕业标准、常见陷阱与对应 Claude 提示词,可直接照抄使用
ClaudeDevs 长文拆开两个都像「让答案更好」的旋钮:换模型是换哪一套冻结权重,调 effort 是改它愿不愿多读文件、多跑测试、多验证再交卷
50 个智能体自主并行工作,覆盖该省 27 个部门、3,400 个代码仓库,还能自动修复漏洞、重写老旧系统。
16位亲历者口述:从死磕diff到两周冲刺发布,到工程师不再手写一行代码
23.5万用户、跨7个月的会话分析:专家验证成功率是新手近两倍,但十大职业彼此只差7个百分点内
培训过 3 万+ PM 的讲师总结两条 AI 杠杆阶梯:从复制粘贴到端到端交付,从网页原型到生产 PR。
从手动确认到无人值守,Claude Code团队给出4级循环分类与实操建议
Anthropic 工程师的「循环工程」方法论详解:不再手动一句句提示 AI,而是设计一套能自己跑的循环系统
支持 Claude Code 等 9 款 Agent 一键集成,合盖继续跑任务,停工 50ms 内自动释放休眠控制
Every 单人团队运营 5 款产品,核心是每次完成功能后多做的一步:把解法存进系统,让 AI 下次自动避坑