用 Codex 跑 25 小时长时程任务：一份可复用的项目记忆文件栈

OpenAI 用 GPT-5.3-Codex 在 Extra High 推理档下从空仓库连续运行约 25 小时、消耗约 13M token、生成约 3 万行代码，做出一个可测试的设计工具。

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用 Codex 把博客构建重做成 Vite SSG：Harness Engineering 实践

作者用 Codex 重写博客构建，目标是不做客户端渲染、免费托管在 GitHub Pages 的前提下实现 Vite 原生渲染、MDX 文章与静态 dist 输出。

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如何用 Continue 智能体让 tapes.dev 文档与代码保持同步

tapes 团队把 Continue 接入工作流，让智能体监听 tapes 仓库的 PR 合并，当改动涉及 CLI 参数、API 端点或配置 schema 时自动向私有文档仓库提交文档 PR。

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Jesse Vincent 让 AI 智能体在自己博客上发布软件更新

Jesse Vincent 为软件发布公告新建了一个子博客，帖子主要由编写软件的 AI 智能体撰写。当天发布的有 Superpowers 4.3.0、Claude Session Driver 1.0、Wayback Restorer 0.1 和 Comic OCR。

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系统提示词如何定义编程智能体的行为

Drew Breunig 分析了 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、OpenHands 和 Kimi CLI 六个 CLI 编程智能体的系统提示词，发现它们长度和指令分布差异明显，原因在于模型校准和用户体验定位不同。

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用 Zig 和 Dagger 解决跨平台 CGO 构建

为 tapes 项目构建内嵌 sqlite 的 CGO 二进制时，作者用 Zig 自带的 cc 命令作为通用 C/C++ 交叉编译器，一条命令即可覆盖 Linux amd64/arm64 目标，无需额外工具链。

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用 Dorodango 比喻 AI 编程的日常打磨工作流

作者 Jesse Vincent 把自己用 AI 构建软件的方式分成两类。一类是前期花大量时间做头脑风暴和规格文档，再让 Claude 或 Codex 生成实现计划并端到端验证，他称之为 fast waterfall；另一类是针对已有产品的小改动，打开产品、让 Claude 改、再看效果，属于日常打磨。

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Автоматически улучшаем CLAUDE.md по журналам сессий ИИ-агента

Автор предлагает улучшать файлы CLAUDE.md или AGENTS.md по журналам сессий ИИ-агента: сессии Claude Code лежат в ~/.claude/projects, Codex — в ~/.codex/sessions, оба в формате JSONL, но со своими схемами.

Контекстная инженерия для ИИ-агентов разработки: разбираем на примере Claude Code, какие бывают способы конфигурации

Команда Мартина Фаулера разобрала контекстную инженерию для ИИ-агентов разработки и разделила настройку контекста на переиспользуемые промпты (две категории — инструкции и руководства), контекстные интерфейсы (инструменты, MCP-сервер, Skills) и файлы рабочего пространства, а по тому, «кто решает, что загружать», — на три типа: LLM, человек и программное обеспечение агента.

工作流、Agent 还是多 Agent：如何选择 AI 系统架构

作者提出按复杂度从左到右选择架构：工作流、单 Agent 加工具、多 Agent，每向右一步 token 成本约增加 4 到 15 倍，延迟和调试复杂度也随之上升。

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在 Docker 中运行 OpenClaw 的完整配置记录

Simon Willison 出于安全考虑没有直接在 Mac 上运行 OpenClaw，而是用官方 Docker Compose 配置把它跑在容器里。

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Moltipass：为全智能体社交网络 Moltbook 打造的人类 iOS 客户端

Jesse Vincent 用 Claude 在约 20 分钟内搭出一个可运行的 Moltbook iOS 客户端 Moltipass，两小时后完成完整构建，源码以 MIT 许可证发布在 GitHub，暂不上架 App Store。

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用 AI 智能体写代码时如何评估内部代码质量：CCMenu 加 GitLab 支持的实测

Martin Fowler 用给 Mac 应用 CCMenu 增加 GitLab 支持的实验，考察 AI 智能体生成代码的内部质量。他先后用 Windsurf 加 Sonnet 3.5、Claude Code 加 Sonnet 4.5，让智能体参照现有 GitHub 的 API 封装、feed reader 和响应解析三个文件实现 GitLab 版本。

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TIL：Intercom S3 备份产生大量空文件，17,569 个文件中仅 405 个有数据

Intercom 的 S3 备份集成会为每个没有对话的导出窗口生成 0 字节 JSONL 文件，某用户的存储桶在数月每日备份后累积了 17,569 个文件，其中仅 405 个（2.3%）含实际数据。

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用 AI 智能体自动完成任务梳理，缓解开发者倦怠

开发者倦怠的一大来源是写代码前的任务梳理开销，作者搭建了一套 AI 智能体系统，在任务卡片创建时自动扫描 GitHub 仓库、识别需改动的文件、给出 2-3 种实现方案，并按 quick win（< 1 小时）、半天、多天、需进一步拆分四档估算工作量。

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我曾对 TDD 判断错了：编码智能体如何改变测试经济学

作者 Martin Alderson 表示自己多年怀疑 TDD，但在使用 Claude Code 等编码智能体后改变了看法，因为智能体能以近乎零成本快速编写大量单元和集成测试。

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用 Cloudflare 响应头转换规则让 .py 文件在浏览器中直接预览

Simon Willison 通过 Cloudflare 的响应头转换规则（Response Header Transform Rule），把托管在 GitHub Pages 上的 tools.simonwillison.net 子域名中 .py 文件的 content-type 从 application/octet-stream 改为 text/plain。

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用 GitHub Pages 预览 Claude Code 网页版分支

Simon Willison 用 GitHub Pages 配合私有仓库，解决 Claude Code 网页版迭代代码时难以预览的问题。

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Системное тестирование Agent Skills в Codex с помощью Evals

В блоге разработчиков OpenAI рассказывается, как системно тестировать Agent Skill в Codex с помощью evals и заменить «стало казаться лучше» на сравнимые баллы.

用可移植 CLI 工具包摆脱 AI 平台锁定

作者提出把图像生成、视频、搜索、抓取、浏览器自动化等 AI 能力打包成独立 CLI 工具包（如 AITK），任何能执行 bash 的智能体都能调用，从而避免被单一平台锁定。

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Crafter Station 发布 Intent Layer：为 AI 智能体生成 AGENTS.md 的上下文工程 Skill

Crafter Station 发布首个上下文工程 Skill /intent-layer，可通过 npx skills add crafter-station/skills --skill intent-layer -g 安装，支持 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot 等 10 多个智能体。

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RAG 入门：构建可用检索系统时没人告诉你的那些事

作者结合自己搭建多个 RAG 系统的经验，把 RAG 拆成检索与生成两步，指出检索质量决定答案质量，提示词工程无法弥补糟糕的上下文。文中给出具体取舍：分块 300-500 token 并保留 20-30% 重叠，纯向量检索只能找到约 75% 的相关文档，混合检索可提升到 87%，重排能带来 20-35% 的准确率提升但增加 200-500ms 延迟。

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用 Mac Mini 自建语音助手：摆脱 Alexa 和 Google

作者因 Amazon 在 Echo 上频繁推销 Alexa Plus 订阅，用一台 Mac Mini 自建语音助手，架构为麦克风→唤醒词→语音转文字→LLM+工具→文字转语音→扬声器，各组件可替换。

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Skyscanner 如何用 JetBrains MCP 增强 Codex CLI

Skyscanner 工程师把 OpenAI 的 Codex CLI 接入 JetBrains IDE 的 MCP server，让 Codex 能调用 IDE 的 get_file_problems 检查文件错误、执行预设的 run configurations 跑测试和 lint。

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用 Gemini 为 AI 工作流加上图像目标检测能力

作者介绍如何用 Gemini 2.5 Flash 做图像目标检测，让 AI 工作流不仅能描述图片，还能返回物体所在坐标。做法是给模型一张图和自然语言提示词，要求返回含 label 与 box_2d 的 JSON 数组，坐标按 0-1000 归一化，再用 normalize_to_pixels 换算回真实像素。

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如何从手机远程使用 Claude Code：Tailscale、Mosh 与 TMUX 配置

作者介绍自己从 iPhone 远程运行 Claude Code 的完整方案，需要解决网络、终端客户端、工作站和工具四件事。网络用 Tailscale 打通任意设备到工作站的连接，终端客户端选 blink，工作站是一台持续供电、网络良好的 Mac；工具层面用 SSH 密钥、Mosh 保持断线后连接可恢复、TMUX 让多个 Claude Code 会话长期运行并随时重连。

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用 Claude Code Skill 搭建从文本到图像和视频的 AI 内容流水线

作者为 Discord 游戏项目搭建了一条 AI 内容流水线，用 Claude Code Skill 把图像生成、Discord 表情包转换和 Sora 视频动画串成可复用工具。

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如何从 Software Heritage 恢复已下线的 Git 仓库

Simon Willison 发现英国商业贸易部开源的 sqlite-s3vfs 仓库在 GitHub 上已 404，于是用 Software Heritage 归档恢复了它。

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Skills 如何取代 MCP 的繁琐管理：一个通用智能体工具箱

作者认为 Claude Code Skills 按需触发，仓库里放 40 到 100 个 Skill 在调用前不占上下文，而 MCP 每个会话都要加载全部工具描述并逐项目开关配置。

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我为什么不再逐行读 AI 生成的代码，改用可视化证据验证

作者 Matthew Fontana 分享自己不再逐行审查 AI 生成的代码，而是用 Playwright MCP 让智能体截图证明功能可用。他给出的做法是直接提示智能体导航到页面、截图、点击并截图结果，例如让智能体截取空表单、填入非法数据截取校验错误、再正确填写截取成功状态，三张图即可判断表单是否可用。

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用 Claude Code 打造 AI 驱动的子弹笔记个人效率系统

作者把子弹笔记迁移到 markdown 文件，并将季度规划、周回顾、晨间与晚间流程逐一做成 Claude Code 命令，其中 /weekly 负责周回顾，晨间流程约 5 分钟、晚间约 2 分钟。

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在 PR URL 后加 .diff，10 秒获得 AI 代码审查

在任意 GitHub PR 链接末尾加上 .diff，复制原始 diff 粘贴进 Claude、ChatGPT 等 LLM，即可在 10 秒内获得初步代码审查，无需 Copilot Enterprise、浏览器扩展或特殊工具。作者强调这不能替代同事的真实代码审查，但能快速发现明显问题、补充遗漏的边界情况，缩短开发周期。

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用 Codex 和 ChatGPT 5.2 反编译 Android 游戏 Wordiest 并移植到 iOS

作者把 Wordiest 最后一个 Android APK 交给 Codex + ChatGPT 5.2，半小时内得到可玩的核心游戏，几小时后完成 Android 与 iOS 版本，全程未写也未读一行代码。

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Paper Compute 为 AI 智能体构建缺失的可靠性底座

Paper Compute 提出为 AI 智能体补上缺失的 harness，用分布式系统原语解决可靠性问题，而非依赖更强的模型。其三项能力包括确定性重放、无限上下文虚拟化和可验证状态转换，后者要求智能体的变更符合 ACID 且可审计。公司同时强调可观测性优先，认为遥测是安全、成本控制与故障恢复的前提。

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Проверяем поддержку Skills в OpenAI Codex CLI на практике

Автор на практике проверил новую поддержку Skills в OpenAI Codex CLI: пока функция скрыта за фич-флагом, включить её можно командой codex --enable skills.

Superpowers 4.0 发布：代码评审拆分为规格评审与代码评审两个智能体

Superpowers 4.0 发布，核心改动是把实现步骤后的代码评审拆成两个智能体：先由 spec review 智能体确认实现符合计划，通过后 code review 智能体再检查代码质量，两步都改为循环执行，协调智能体知道实现者修复后要重跑评审。

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Skill в Claude Code не срабатывает? Возможно, модель их просто не видит

Claude Code даёт модели знать о существующих Skill, добавляя их названия и описания в системный промпт. Но если Skill слишком много или поле описания слишком длинное, в системный промпт они не попадут — и модель не сможет их использовать. К тому же промпт требует, чтобы модель не использовала Skill, которых в этом списке нет.

pytest 9.0.0+ 新增 subtests 功能

pytest 9.0.0 于 2025 年 11 月 8 日发布，最大新功能是内置 subtests，此前需依赖独立的 pytest-subtests 插件。subtests 作为新的默认 fixture，允许测试在运行时以编程方式动态生成子测试，不再依赖收集阶段就已知的参数列表。

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用 Claude Code 和 MCP 工具自动分诊并起草邮件

Harper Reed 用 Claude Code 接入 Pipedream 等 MCP 服务器处理邮件，让 Claude 检查收件箱、查日历和联系人后起草回复，但只保存为草稿由他逐封审核后发送。

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用 PEP 735 依赖组和 uv run 简化 Python 项目测试

Simon Willison 分享了一种 Python 项目模式：用 PEP 735 的 dev 依赖组声明 pytest 等开发依赖，之后直接运行 uv run pytest 即可执行测试，无需手动配置虚拟环境。

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