给编码智能体搭一个前后端日志桥接,方便调试 Web 应用
作者在让智能体开发 Web 应用时,常遇到客户端 JavaScript 的 bug,智能体靠读代码解决不了就会启动浏览器 MCP 交互调试,只为看浏览器控制台日志,既费 token 又慢。
推荐理由:作者给出一个可复用的前后端日志桥接做法,让编码智能体不用浏览器 MCP 也能看到前端日志。
作者在让智能体开发 Web 应用时,常遇到客户端 JavaScript 的 bug,智能体靠读代码解决不了就会启动浏览器 MCP 交互调试,只为看浏览器控制台日志,既费 token 又慢。
推荐理由:作者给出一个可复用的前后端日志桥接做法,让编码智能体不用浏览器 MCP 也能看到前端日志。
作者发现可以把一整个 IPv6 /64 网段路由到单台服务器,让每个应用监听独立 IPv6 地址,再通过 Cloudflare 的 AAAA 记录对外暴露,由 Cloudflare 为不支持 IPv6 的用户做转换,从而绕开反向代理这一单点故障。
作者把自己的软件开发工作流工具集 Superpowers 移植到了开源智能体编程工具 OpenCode。
作者发布 Claude Code 插件 Double Shot Latte(DSL),用 Stop hook 在 Claude 想停下来请求人工确认时,把最近几条消息交给另一个 Claude 实例判断是否真的需要人介入,倾向于让它继续工作;若 Claude 在五分钟内三次尝试停止则放弃接管。
OpenAI 在 Codex Cookbook 中给出用 Codex CLI 改造遗留代码库的完整流程,以 COBOL 投资组合系统为示例,围绕 ExecPlan 设计文档分五个阶段推进。
推荐理由:以 COBOL 投资组合系统为例,给出用 Codex CLI 分阶段改造遗留代码的可复用文档与验证流程。
作者把运维任务按项目拆成独立 Git 仓库,每个仓库放一个 CLAUDE.md 记录服务器连接方式、硬件与软件清单、项目背景、源码位置以及常见任务和已知问题,并让 Claude Code 在每次操作后回写文档。
Simon Willison 在 Mac 上通过 Tailscale 网络,让 OpenAI Codex CLI 调用运行于 NVIDIA DGX Spark 上的 gpt-oss:120b 模型。
作者 Jesse Vincent 用一下午把 Superpowers 和整套 SKILL.md 体系移植到 OpenAI Codex CLI,随 Superpowers 3.3.0 发布。
推荐理由:作者把 Claude 的 SKILL.md 体系移植到 Codex CLI,并给出工具映射与安装方式,可据此判断跨模型复用 Skill 的可行性。
Dagster Labs 分享了用 OpenAI Codex 加速技术文档写作、跨媒介内容转换和文档覆盖度评估的实践。他们重写了 CONTRIBUTING.md,明确文档层级、结构和最佳实践,让 Codex 能据此生成符合规范的文档;还借助 gh 命令让 Codex 解读 PR 的 diff 和描述,并让 Codex 把教程改写成 YouTube 视频脚本。
推荐理由:Dagster 团队把 Codex 用于文档写作、PR 解读和内容跨媒介转换,其中用文档生成代码来反向衡量文档覆盖度的做法可以迁移。
作者分享了一个用于 Claude Code 的代码评审提示词:让 Claude 派两个子智能体仔细评审第 5 阶段,告诉它们彼此在竞争,要求同时检查架构和实现,并称找出更多问题的一方会获得晋升。作者表示这个简单提示词的效果远超预期,并提到后续还会写更多关于代码评审提示词的内容。
作者用 ChatGPT Atlas 的 Agent 模式自动清理 Facebook 信息流,通过一段提示词让智能体持续滚动页面、隐藏赞助帖并对含 Follow/Join 链接的帖子点“不感兴趣”,最终信息流只剩自己关注的人发布的真实帖子。作者对 AI 浏览器的提示注入风险仍持警惕,表示目前不会把银行或邮箱凭据交给这类浏览器。
作者 mbleigh 认为上下文工程普遍忽视了超链接这一手段,并提出只需一个接受 URI 列表的 read_resources 工具加一个入口 URI,就能让模型按需递归加载上下文。
作者为 Claude Code 构建了 episodic-memory 插件,让它能检索过去的会话记录。Claude Code 默认把 ~/.claude/projects 下的 .jsonl 会话日志在一个月后删除,可通过 ~/.claude/settings.json 的 cleanupPeriodDays 延长保留。
推荐理由:作者把 Claude Code 的会话日志做成可语义检索的情景记忆,读者可据此判断长期上下文如何跨会话保留。
Jesse Vincent 为 Claude Code 创建新插件 superpowers-lab,用作开发中 Skill 的孵化器。
作者为 Claude Code 自建了轻量 Chrome MCP 与 Skill,名为 superpowers-chrome,启动时 MCP 配置仅占 947 token,而微软 Playwright MCP 仅可用状态就要 13678 token(约占上下文窗口 7%)。
推荐理由:作者用自建 Chrome MCP 对比 Playwright MCP 的 token 开销,给出面向 LLM 设计工具接口的具体取舍。
开发者 Jesse Vincent 发现,让 Claude 先读 Strunk 1920 年版《The Elements of Style》再写 README,成稿比原来短约 30%,文风也更合他意。他把该书 HTML 转成约 12,000 词的 Markdown,因 Anthropic 的版权过滤机制拒绝处理这本已进入公有领域的书,最终改用 GPT-5 Codex 完成删减。
Jesse Vincent 把工作流打包成 Superpowers 的 Skill 后,将提示词中对用户的称呼从“Jesse”改为“your human partner”,结果至少在一个案例中,Claude 的沟通方式发生变化,开始以“Human”称呼 John Dimatos 并给他派发任务。
作者发布 Superpowers 2.0,把 skills 抽成可 fork 和本地管理的独立 git 仓库,方便添加、定制和分享 skills。随后他在 claude --debug 日志中发现 Claude Code 会把 SKILL.md 的 YAML name 字段转成 SlashCommand,并认为可以自动激活它们,这比他设计的引导方式更可靠。
OpenAI 第三届 DevDay 首次全程用 Codex 参与搭建,从舞台演示、社区大厅街机到产品本身都由它协助完成。Codex 自行实现 VISCA 协议控制网络摄像头,并搭建灯光 MCP server;Codex CLI 让 Romain Huet 一个下午就完成初版。
作者 Jesse Vincent 发布 Superpowers,一套基于 Claude Code 新插件系统的 Skill 集合,安装后通过 session-start hook 注入引导提示,让 Claude 主动搜索并使用 Skill。
推荐理由:作者把自用的编码智能体工作流打包成可安装的 Skill 插件,读者能直接复用其头脑风暴到 TDD 的实现流程。
作者记录了自己用 Claude Code 的完整流程:先用 git worktree 隔离任务,再用 brainstorming 提示词让 Claude 一次只问一个问题并分段确认设计,随后用 planning 提示词把计划拆成小任务写入 docs/plans/。
推荐理由:作者把 Claude Code 拆成架构师与实现者两个会话,并给出可复用的提示词和 git worktree 隔离做法。
Anthropic 应用 AI 团队撰文提出,上下文工程是提示词工程的延续,核心是在有限注意力预算下挑选最小的高信号 token 集合。
推荐理由:Anthropic 官方给出上下文工程的系统方法,含压缩、笔记与子智能体三种长任务策略的取舍。
Harper Reed 团队为 Claude Code 等编程智能体搭建了社交媒体服务器 botboard.biz,让它们在工作时发帖、回复并互相吐槽。团队随后测试了这些社交工具对智能体表现的影响,结果发现它反而成了性能增强器,相关论文已发布。botboard.biz 即将开放试用。
作者把原本一大段文字的 CLAUDE.md 规则改写成 GraphViz 的 dot 流程图,用带引号的字符串做节点名、用不同形状区分决策、命令和警告,并给每个流程加上明确触发条件。
推荐理由:作者把 CLAUDE.md 规则改写成 GraphViz dot 流程后,Claude 对规则的遵循表现更好,这套做法可以迁移到自己的项目。
作者认为 GitHub Actions 默认 runner 的 2vCPU 实际只是共享物理核的一个线程,实测单线程性能约为 Ryzen 9950X3D 的一半,磁盘读写约 200MB/s、IOPS 约 1 万,远低于 PCIe5 NVMe 的 6000MB/s 和百万级 IOPS。
Martin Fowler 分享用参考应用(reference application)给编码助手提供可编译、一致的代码样例,做法是建一个 MCP server 让助手访问 Spring Boot 的 repository、service、controller 等典型模式样例,替代在 markdown 里手写代码片段。
Manus 团队分享了构建 AI 智能体过程中总结的上下文工程经验,核心是围绕 KV 缓存设计、用遮蔽而非移除管理工具、把文件系统当作上下文、通过复述待办事项操控注意力、保留错误内容以及避免被少样本示例困住。
推荐理由:Manus 团队把四次重写代理框架的经验归纳成六条上下文工程原则,可直接对照自己的 Agent 实现。
OpenAI Codex Cookbook 给出把 Codex CLI 接入 GitLab CI/CD 的完整做法,用于生成 CodeClimate JSON 代码质量报告、把 SAST 结果整理成 security_priority.md,并让 Codex 输出可 git apply 的补丁。
推荐理由:官方 Cookbook 给出把 Codex CLI 接入 GitLab CI 的完整配置,含提示词约束、JSON 标记提取与 diff 校验,可直接照搬。
Ryan Lopopolo 将 hyperbo.la 博客的构建系统从 Bazel 迁回 Vite 和 Tailwind CSS,此前该博客仓库超过 25% 是 Starlark 代码。他称改用现代前端技术后,切换到 Tailwind CSS 只需几小时,而过去可能要几天,并保留了浅色/深色模式和原有品牌外观。
作者发现月之暗面的 K2 提供了兼容 Anthropic 的 API 端点,于是通过设置自定义 base URL 让 Claude Code 用上 K2。
作者以自己用 n8n 搭建的多智能体深度研究应用为例,说明上下文工程不只是写提示词,而是设计并优化提供给 LLM 的完整上下文。他拆解了搜索规划智能体的系统提示词,涵盖指令、用户输入分隔符、子任务字段定义、结构化输出示例,以及注入当前日期时间让模型推断 start_date 和 end_date 的做法。
Lance Martin 撰文把智能体的上下文工程归纳为四类策略:写入(用 scratchpad、记忆把信息存到上下文窗口之外)、选择(按需拉入记忆、工具描述和知识)。
推荐理由:文章把智能体上下文管理归纳为写入、选择、压缩、隔离四类策略,并给出各家产品的具体做法,便于对照现有工作流。
作者分享了自己 2025 年 6 月在 Claude Code 中写代码的完整流程:先让模型反复提问并写出计划草稿,确认后把计划存成 docs/plans/somefeature.plan.md,再 /clear 清空上下文,让模型读计划、提问、更新计划后开始写代码。
Martin Fowler 给 OpenAI Codex 布置了一个前端标签格式化的化妆类小任务,并完整公开了 Codex 的日志和生成的 PR。日志显示 Codex 主要靠 grep 反复文本搜索定位代码,中途因把 AGENTS.md 误写成 AGENT.md 来回折腾,还因删掉 .yarnrc 导致测试无法运行,最终 PR 里有两个回归测试失败。
推荐理由:作者完整记录 Codex 自主完成一次前端小任务的日志,并对比 6 次运行结果,展示后台编码智能体在环境配置和代码复用上的真实短板。
Jesse Vincent 用 Claude Code 设计了一个名为 process_feelings 的 MCP 工具,让 Claude 在与用户交互后把内心想法写入工作区 .private-journal 目录下按日期命名的 markdown 文件。
Jesse Vincent 用 Raspberry Pi Pico 和一只廉价 Staples Easy Button 改装出专为 AI 编程助手设计的单键键盘,按下即向 Claude Code、Cursor、Cline 等工具发送 "continue",让 AI 接着干活。他还在按钮里保留了原装扬声器播放励志语音,但指出音效很快就让人厌烦,取出电池后键盘功能仍可正常使用。
作者用 LLM 构建了 PlantUMLSteps,为 PlantUML 时序图增加按步骤播放功能,把单张复杂图拆成登录、认证、仪表盘等逐步展示的步骤。开发中 Claude 在 Cursor Agent 模式下生成 StepParser 解析逻辑、Gradle 任务和 HTML 查看器,解析器最初在 newPage 属性、首个步骤标记前的声明处理上出错,经测试反馈修正后通过。
作者分享了自己迁移到 Claude Code 后的完整开发工作流:先用 gpt-4o 打磨想法,再用 o1-pro 或 o3 生成 spec.md 和 prompt_plan.md,然后让 Claude Code 逐条执行未完成的 prompt、跑测试、提交 git 并更新计划文件。
作者借助 Claude 等 LLM,在毫无 D3.js 和 UI 开发经验的情况下,为 Thirty Meter Telescope 主镜搭建了一个交互式可视化原型,用 492 块六边形镜面拼出对称的圆形蜂窝结构。
Harper Reed 结合自己从 2023 年起的实践,把采用 AI 辅助编程拆成一条九步路径:先用 IDE 自动补全,再把代码复制粘贴到 Claude 或 ChatGPT,接着用 Cursor 等 AI IDE,然后先写规格再写代码,再用 aider 加快循环,最后进入全自动智能体编码。