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现在的张朝阳……我看还伴着《爱情鸟》歌曲跳舞来着。
很难评啊。
移动互联网的惯性真的很强大,中国的 founder 们都在做一样的事情。所以在这个时候想清楚真正要的指标是什么很重要。从指标倒推优先级,组织,产品。
今天的产品形态确实完全不重要,重要的是独特的指标。所有人都在共识的时候非共识反而是非常好的发育期。
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祝,搞钱愉快。
我一定会回来的。
高频使用两天,GPT 5.4 和 Codex App 组合真好用。
最近刷帖子,刷到一个叫learn-claude-code 的教学型项目,感觉有点意思。
想真正掌握 Claude Code 的精髓,最好的方式不是多提需求,而是亲手复刻一遍它的核心逻辑。learn-claude-code 就是干这个的——它不追求做一个生产级替代品,而是把很多工程细节故意“删掉”,只保留最关键的 Agent 心智模型:
循环怎么跑、工具怎么接、计划怎么显式化、上下文怎么不爆、任务怎么落盘、团队怎么协作、并行怎么隔离……就会发现,Claude Code 的“神秘感”其实主要来自工程组织方式,而不是某个黑魔法 prompt。
它最让我喜欢的一点是:整个学习路径是 s01 到 s12 递进式的,每一节只引入一个核心机制。比如最开始就一句:one tool + one loop = an agent(一个 bash 工具 + 一个循环,就已经是 Agent 了)。
然后逐步加多工具、加 Todo 计划、加子 Agent 做隔离、加技能按需加载(而不是把一堆说明塞 system prompt)、加上下文压缩“战略性遗忘”、加文件级任务状态、加后台任务、加多 Agent 邮箱队列、加协议/FSM、
最后再走到 worktree 级别的任务隔离。这条路线特别像在拆一台发动机:你不是背概念,而是每拧一颗螺丝就知道它负责什么。
我自己的感受是:今天做 Agent 的分水岭,已经不是“模型聪不聪明”,而是“你有没有把它当一个可长期维护的系统来设计”。prompt 只能让它一时聪明,真正让它长期稳定的是:状态怎么存、上下文怎么控、任务怎么追踪、失败怎么回滚、协作怎么对齐、并发怎么隔离。
learn-claude-code 这种项目的价值就在于:它把这些“工程化的骨架”用最小成本摊开给你看——你自己撸一遍,收获绝对比让 Claude Code 帮你写一百个需求更大。
如果想试试看,可以先从最小 agent loop 开始,再一路加机制。就会发现:所谓“数字生命”,其实就是 工具 + 状态 + 协议 + 迭代循环。
当把这套骨架掌握了,不止 Claude Code,你看任何 Agent 框架都会突然变得“透明”。

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deepseek 说自己跟 opus4.6 有差距让 kimi2.6 像个 joker🤡
DeepSeek V4真的这么牛吗?
来 Meta 问问,还收不收我们群友的网站了