Opus 4.7 上線，多人測試後評價偏負面：

• Noct：比 4.6 表現更差
• Ernst：大量幻覺像被 GPT 附身
• P.H：4.7 是 4.6 弱化算力版
• kiwicc：CC 無法從 UI 降回 4.6/4.5

Bertram 提供 CLI 手動切換方法：claude --model claude-opus-4-7 或對話中 /model claude-opus-4-7。新模型不一定更好，初期幻覺多，建議觀望或切回 4.6。

群組討論 Obsidian 與 CC 的整合方案：

• 官方有 CLI 但沒有 MCP：夜哦耶指出 MCP 太吃上下文，能用 CLI 就用 CLI
• kepano/obsidian-skills：官方 skill 套件
• IDE 連 vault：黑貓分享用 IDE 連上 Obsidian vault 讓 CC/Codex 直接處理文件
• 同步方案：推薦 Remotely Save 或 Syncthing，避免 Google Drive/iCloud 衝突

最佳整合方式是用 CLI/IDE 直接存取 vault，而非 MCP。

Claude Code 發布 Routines 功能，三種排程方式的差異：

• Desktop Schedule：本機排程，需電腦開著，能讀本機檔案
• Routines：雲端排程，關機也跑，支援 API/GitHub webhook 觸發
• /schedule（CLI）：命令列設定的本機排程

Routines 核心升級在於從「排程觸發」升級為「事件觸發」——可監聽 GitHub 事件（PR 自動 review、issue 分類），雲端運行不依賴本機。但目前需綁 GitHub repo，非工程師使用門檻較高。

トーマ 分享成功讓龍蝦加入 Google Meet，會議結束後即時整理會議記錄到 Discord。做法是安裝 openutter skill，抓取 Google Meet 內建 CC 字幕。龍蝦/CC 可透過即時字幕功能自動化會議記錄，輸出到 Discord 或其他平台。

flow 推薦 zhtw-mcp 解決 Claude 高峰期語言混亂（輸出韓文、簡體中文用語）的問題。也有人分享在 CLAUDE.md 設定 Taiwan Terminology Preference 清單的做法。

Claude 在高峰期容易語言混亂，用 MCP 或 CLAUDE.md 明確定義台灣繁體用語偏好可大幅改善。

MINTAE 分享哥倫比亞大學 arXiv 論文的反直覺發現：「便宜快速模型做規劃，Opus 做執行」的成效遠高於反向配置。

RIPPLE 分享 all Opus + Codex reviewer 的實戰經驗，指出 Opus 會因為下屬太笨而自己動手。讓便宜模型做規劃反而效果更好，因為貴模型在執行時能自行修正計劃中的問題。

完整討論 CLAUDE.md 的層級架構：

• 全域 ~/.claude/CLAUDE.md：跨專案通用規則
• 專案層級 .claude/：settings.json、commands/、skills/、rules/、agents/
• 共用記憶：可用 MCP（memorix、mcpvault）跨專案共享

Bertram 也對比了 Codex 的 AGENTS.md 結構。核心原則：階層分清楚，載入越精準，不相關規則越少，模型出錯機率越低。共通規則放全域，專案特有留專案資料夾。

Jason Y. 分享 Microsoft 開源的 markitdown 工具，可將 PDF 轉成 Markdown 格式再餵給 AI，大幅節省 token。寸 token 寸金的時代，PDF 先轉 Markdown 再餵 AI 是基本操作。

13 提出的架構：Opus 做任務檢驗/退件、Sonnet 管理任務、Gemini Flash 執行、MiniMax 做雜事。

Hevin 分享實際做法：讓下層 agent 先用 rules 做 harness，再用 handover.md 交付給 Opus 驗收。Bertram 補充：越聰明的模型自主性越高會多出提議，簡單明確任務用 Opus 反而浪費。

先 plan 好再分 subagent 執行，加上審核/測試/退件閉環，是目前多模型協作的最佳實踐。

多人討論 Hermes Agent 的自我進化功能。Mask 確認其閉環成長系統很強——Agent 可以在執行中學習並改善自身行為。

後來 Twitter 爆料 Hermes 概念與 Evolver 完全一致，引發開源抄襲爭議。RIPPLE 的結論：開源就不要怕抄，怕抄就不要開源。MIT 授權下無法律問題但有道德爭議。Hermes 的自我進化概念值得參考，使用前注意其來源爭議。

Bertram 分享 RTK 工具，在終端機與 AI 工具之間插入過濾器層，壓縮/過濾 git status、ls 等命令的輸出，只送關鍵資訊給 LLM。

但日本開發者發現 RTK 有 telemetry（回傳使用資料），做了去追蹤版 miina-proxy。終端輸出是隱藏的 Token 消耗大戶，過濾工具有效但需注意隱私安全。

繼 gstack 之後，YC 總裁 Garry Tan 推出 gbrain AI 開發框架。地球335 用 repo-analyst 分析後評價「開源，小複雜」，個人專案不一定需要。

YC 系的 AI 框架持續出現，但不一定適合所有人。建議先用 DD/repo-analyst 類工具評估再決定是否採用。

小焰發現 .gitignore 中 .env 排除規則被插入不可見特殊符號，導致 .env 實際上沒被排除、被推送到 GitHub。用 Notepad++ 才看出那些不佔位的特殊字元。

AI 生成的程式碼可能被注入不可見字元來繞過安全規則。務必用能顯示特殊字元的編輯器檢查 .gitignore 等安全相關檔案。這不只是理論風險——實際案例中 .env（含 API key）就這樣外洩了。

小騾分享 LLM Wiki 的進階玩法：餵 PDF 書籍進去，不只整理摘要，AI 還會用章節知識給出個人化建議。

實測餵入鐵人三項訓練書籍後，AI 結合個人情境產出客製化訓練建議。lint 後建議會持續更新。搭配 opendataloader-pdf 讀取 PDF。LLM Wiki 不只是知識整理工具，更可以做個人化建議引擎。

Hay 分享的省錢架構：讓 OpenClaw 調用 CC CLI 當 subagent，CC 自己還可以再開 subagent。OpenClaw 只當傳聲筒 + RP，CC 吃月費。

這樣用 2 個模型比 1 個 CC 跑所有事情更省——本地 LLM 處理日常對話，CC 只處理複雜任務，大幅節省 token 消耗。

森 分享自製 DD（Due Diligence）Skill，針對網路瘋傳的 GitHub repo 做 fact check，與自己現有系統比較，產出 research 檔案。地球335 也分享了 repo-analyst 工具做類似的事。

AI 時代需要 DD 流程來評估新工具是否值得加入現有系統，避免照單全收被 overhype 誤導。用 Skill Creator 可快速建立個人化 DD 工作流。

多人分析 mempalace 開源記憶專案。原理是壓縮成 AAAK 格式（類 AST/Cache），用記憶宮殿式樹狀分類做索引。

John 點出關鍵洞察：「放棄 Embedding/VectorDB，直上 Grep 和 FTS」已成趨勢，連 Claude Code 也是這樣做。SLS 指出跑分可能偽造。記憶壓縮不等於無損——人名縮寫已經是有損壓縮，用的時候要注意。

簡單的 Grep + FTS 方案往往比複雜的 RAG 管線更穩定有用。

SunkCost 推薦 mem0/Langmem 做 Agent 記憶，同時分析 RAG 管線（parsing → chunking → embedding → retrieve）每個環節的品質要求。

結論：RAG 坑很深，每個環節都可能出問題。除非資料量巨大，放棄 RAG 走 llm-wiki 或 indexing 方式對大多數情況夠用。小規模場景用 indexing 方式（如 llm-wiki）比 vector DB 更實際、更可控。提到 docling 開源專案可協助文件解析。

群組討論 Skill 不觸發的常見問題與解法：

• description 範圍寫大一點：語意匹配靠 description，太窄就觸發不了
• CLAUDE.md 加 skill 索引：讓模型知道有哪些 skill 可用
• 用語意/情境觸發：不要只靠關鍵字，描述使用情境更有效
• 同類型分主/次 skill：避免多個 skill 搶觸發
• 提示詞明確指定：直接說「用 XX skill」最穩
• skill-creator 健檢：用工具檢查 skill 結構是否正確

Skill 觸發靠語意匹配，需要在 description 和 CLAUDE.md 中做好索引與觸發條件設定。

AI小白白分享的省 token 實戰策略：把思考/決策/偵錯交給 Gemini CLI，只讓 Claude Code 做最後修改。

Gemini Pro 免費額度拿來做偵錯，等確認方向後再交給 Claude 執行。核心概念：不讓 Claude 開 thinking（thinking 燒 token 最快），把構想和偵錯流程分流到免費模型。週五才重置卻已用 78% 的困境下想出此法。

兩者都是 $200/月，但額度體感差很多：

• Codex Pro：重度使用約一週燒掉 40% 額度，且只能在 Codex 介面內用
• Claude Max 20x：類似強度約 30% 週額度，但可用在 Claude Code、API、網頁版

價格一樣但 Claude Max 適用範圍更廣。社群建議的搭配方式：Claude Code 做規劃和架構設計，Codex 專注寫程式碼，各取所長。

重點是 Codex 不支援 MCP、沒有 Claude Code 的 agent loop，定位比較像「有 context 的高級自動補全」，不是全功能 AI coding agent。

用 Claude Code Channel 在 Discord 設定多個 Bot，讓它們在同一伺服器互相 @ 對話、自動分工。

實測發現 Bot 會自己判斷問題是否在職權內，超出範圍會主動呼叫負責的 Bot。適用場景包含：同個 session 進行多角度辯論後再執行、前後端 repo 分離的專案透過多 Bot 協作，效能跟沒有 Channel 是天差地別。

Harry（前端工程師）分享用 Figma MCP 將設計稿直接轉成 HTML/CSS 的完整工作流。

包含實作 Demo、AI 切版流程、踩坑經驗。Figma MCP 已可實現設計稿到可用網頁的自動化流程，關鍵在中間的踩坑處理和調整。

Claude Code 預設只用一個模型，claude-boost 讓它根據任務複雜度自動切換 Haiku / Sonnet / Opus，簡單任務省 token、複雜任務不降質。

原理是攔截 API 呼叫，分析 prompt 複雜度後路由到對應模型。日常問答走 Haiku，一般 coding 走 Sonnet，架構設計或多步驟推理才升 Opus。對重度用戶來說可以顯著降低 API 費用。

用 LanceDB 做本地向量資料庫的 MCP memory server，支援 Hybrid Retrieval（向量 + 全文混合搜尋），不需要雲端服務。

跟 Cloudflare 方案的差異：完全本地運行，不依賴外部 API，適合離線或隱私敏感場景。對 OpenClaw 用戶特別有用，因為 OpenClaw 本身就強調本地優先的架構。

安裝後直接掛到 Claude Code 的 MCP 設定就能用，記憶存在本機 LanceDB 檔案裡。

讓 AI coding agent 擁有跨 session 長期記憶，部署到 Cloudflare Workers（免費），Claude / ChatGPT / Gemini CLI / Cursor / VS Code 都能用。

架構：CF Worker + D1 存全文 + Vectorize 做 embedding search（bge-m3 多語言模型）。好處是跨裝置共享，公司跟家裡的 Claude Code 讀同一份記憶。

Claude Code 走 stdio proxy（本機 Node.js）→ 普通 HTTP POST 到 CF Worker 的 REST API（/api/*），不走 MCP Streamable HTTP transport（繞過 SDK bug）。Claude Desktop 則走 /mcp 路由，用 OAuth 2.1 認證。

功能包含每日自動整理（過期歸檔、去重、AI 判斷、合併），重要知識可標記「絕對真理」永遠不被清理。

MCP Streamable HTTP transport 在 Claude Code 有 SDK bug，目前的繞過方案是完全不走 MCP HTTP transport。

做法：Claude Code 用 stdio proxy（本機 Node.js process）接收 MCP 呼叫，轉成普通 HTTP POST 送到 CF Worker 的 REST API（/api/*），不經過 /mcp 路由。Claude Desktop 則走 /mcp 路由搭配 OAuth 2.1 認證，兩條路線互不干擾。

這是 mcp-memory-server 實際採用的架構，已驗證穩定。等 SDK 修好再切回標準 transport。

Hevin 的 5 階段 Claude Code 工作流，用平行 subagent teams 拆解外部 repo 分析：

階段 1：探索 — Agent(Explore) × 1-2 個，Glob 找架構文件、Read 讀核心檔案（5-10 個）、Grep 搜關鍵字

階段 2：平行拆解（Agent Teams） — Agent() × 3-4 個同時發送：Architecture / Skills & Tools / Safety & Quality / Unique Features

階段 3：對照比較 — 拿分析結果跟自己的系統對比

階段 4：寫 Case Study — 整合成結構化文件

階段 5：審計 — 回頭檢查品質

核心原則：大量掃描交給 subagent（保護 context），綜合判斷自己做（agent 沒有全局觀）。平行 agent teams 快很多，不用一個等一個。

flow 實測 Gemma 4 全尺寸 MLX 量化版本（E2B / E4B / 26B-A4B / 31B，各有 bf16 / 8bit / 4bit），關鍵結論：

• E4B 8bit 實用性最平衡，推薦日常使用
• E4B Q8 需要 9.2GB（含 audio + 更長上下文），Qwen 3.5 4B 只要 5.2GB，將近兩倍大
• 視覺層與嵌入層不可量化，實際壓縮幅度有限
• Q4 版本不夠穩定，易崩
• 31B 量化效果不好，模型太精實
• MLX community 上有人火速轉的版本根本不能用，要用 flow 自己轉的

4B 級別的視覺描述各家差不多，但 Gemma 4 多了 audio 功能。本機拿來分析、做雜事都很強。

Google 發布 Gemma 4 開源多模態模型，4B 參數量支援 Vision/LLM/Audio/Embedding。

硬體需求： E4B Q8 需 9.2GB RAM（比 Qwen 3.5 4B 的 5.2GB 大近一倍，因多了 audio 和更長上下文）。M1 Pro 16G 可順跑 4B 版，Q4 版本不夠穩定易崩。

實測評價： 視覺描述能力優秀，可直接 OCR 圖片文字與環境線索。與 Qwen 3.5 比較速度略快，視覺層品質相當（2026 世代 4B 都極好）。寫程式能力不足（需 26B 以上）。

定位： 適合當應用軟體用——OCR、視覺理解、簡單對答。搭配 CoPaw 或接入 N8N 做自動化任務。

開源的本地影音素材管理工具，用 Whisper + 向量搜尋讓你用自然語言找影片片段。

架構： FastAPI + SQLite metadata + ChromaDB 向量搜尋，桌面 App 用 Tauri 包裝。

語音轉文字： Whisper large-v3-turbo，Mac MLX Metal / NVIDIA CUDA 加速。RTX 4070 約 11.5 倍實時、M2 Max 約 6.3 倍實時。

防幻覺四道關卡：

1. 靜音段丟棄 no_speech_prob > 0.6
2. 低信心過濾 avg_logprob < -1.0
3. 壓縮比異常偵測 compression_ratio > 2.4
4. n-gram 去重

後處理： qwen2.5:14b 修同音字補標點，qwen3-vl:8b 做畫面分析。有 DaVinci Resolve plugin，GUI/CLI 雙介面。

tony1223 開發的封裝工具，讓 Claude Code 自動處理權限確認（bypass permissions），不需手動按 approve。

搭配 worktree 可實現無人值守開發——睡前開啟，醒來檢查結果，歪了再開一隻。原生 Claude Code 也有 --dangerously-skip-permissions 達成類似效果，但此工具提供更方便的操作介面。

原始碼洩漏揭露 Claude Code 內建正則表達式，偵測使用者是否開始生氣或情緒崩潰。

這是 yoloClassifier 安全審查系統的一部分，由 Ricky Wang 發現並分享截圖。社群討論能否反向利用——例如從 thinking 回覆中撈出「發瘋量表」來自我檢測，看自己跟 AI 協作時的情緒狀態。

Y Combinator CEO Garry Tan 開源的 AI 開發工作流框架，內含大量預設工作流。

社群評價： CEO 系列需要回答約 30 分鐘問題，設定過於笨重；superpower brainstorming 功能對大部分工作比較實際。建議替代：直接用 superpower-skills 或 skill-creator 等更輕量方案。

Claude Code 原始碼洩漏催生了新概念 Harness Engineering——探討 IDE/CLI 層如何馴服 LLM。

社群整理的分層架構：

• LLM 層：Machine Learning / Model Training / Pre-training / Model Setting
• IDE/CLI 層：Harness Engineering / Context Engineering / Prompter / Vibe Coding
• Chat 層：Canvas Vibe Coding / 一般使用者

Harness Engineering 關注的是 IDE/CLI 這一層：怎麼設計 prompt 分層、安全審核、記憶系統、上下文壓縮等機制，讓 LLM 在開發場景中穩定可控地工作。洩漏事件讓社群第一次能對照實際產品的工程實踐來研究這些設計。

命令列工具，可自動生成 PDF、Doc、Excel 等 Office 系列文件。搭配 AI agent 使用，可自動產出格式化報告和簡報，不需要打開 Office 軟體。

axios 維護者的 GitHub 帳號被盜用，注入惡意程式碼，影響範圍極廣。

影響：

• OpenClaw 3.28 版本可能引入帶毒 axios
• 相關 Skills 也可能間接被投毒
• axios 使用極廣泛，需全盤排查

因應措施：

• 原作者已退版處理
• 在 package.json 和 package-lock.json 鎖住版號
• 檢查近期安裝的套件是否引用受影響版本

2026 年 3 月底，2x 加倍額度活動結束後，多位使用者反映 Claude Code 的 token 消耗速度比活動前更快，不只是「回到正常」而是「異常加速」。

社群回報的具體數字：

• RIPPLE：三天多就噴掉 80%，上一週死命用到結束才 63%
• Ace：以前 5 個專案同時跑一天用 10%，現在 3 個專案一天用了 32%
• XXA-Jackal：最近幾天都提早噴完，以前完全用不完
• 多位 Pro 使用者表示「講沒幾次就沒了」

可能原因：

社群中有人分享了一篇 Threads 分析文，指出 Claude Code 的 Cache 機制可能存在 Bug，導致本該被快取的內容重複計費。John 也提到「大概是因為 CC 的 Cache 有問題的 Bug」。

社群的因應策略：

• 安裝 cx-cli 做 lexer 預處理，減少送進 context 的 token 量
• 多開 Codex 帳號分攤用量（Codex Plus 額度據社群體感接近 CC Max）
• Codex compact 後額度會從 0 直接回到 100%（Hiro 分享）
• 關掉不用的 MCP、Skill，精簡 system prompt

Claude Code 原始碼因 npm registry 的 source map file 意外流出，CabLate 完成完整拆解，社群深度分析其內部架構。

關鍵發現：

• Prompt 分層：靜態全域快取 + 動態個人化載入，邊界 Prompt 是動態的
• MCP 工具成本：每個 MCP 工具消耗約 4000-6000 tokens
• yoloClassifier 安全機制：三級審核 Allow / Soft Deny / Hard Deny，內建正則偵測使用者情緒狀態
• Fork Agent 記憶系統：獨立 agent 負責記憶提取，權限閹割只能讀檔 + 寫記憶，不存程式碼事實，只存用戶偏好
• autoDream：背景記憶重組機制
• 上下文壓縮：九段式結構化壓縮
• 搜尋策略：不用 RAG / 向量資料庫，直接用 grep 純文本搜尋

cx-cli 是一個基於 Lexer 的程式碼索引工具，在 AI 讀取程式碼之前先做語法解析，只列出必要的 Symbols，大幅減少需要送進 context 的 token 量。

與 Grep 的差別：

• Grep 是文字層級的搜尋，會回傳整行或整段內容
• cx-cli 是語法層級的解析，精準地提取函式簽名、類別定義等 symbols
• 整體來講 cx-cli 更精準，對 AI 加入程式碼的速度有明顯提升

效果：

• 減少 Token 用量（AI 不需要讀完整檔案）
• 有感加速（因為不用讀全文就能理解程式碼結構）

背景： 2026-03-31 多位使用者反映 Claude Code 額度消耗速度異常加快，cx-cli 成為社群熱門的省 token 方案之一。

OctoDock 是一個串接整合 API 讓 agent 使用的 MCP 平台，已支援上百個 action（建立 n8n workflow、TG 社群等）。

核心優勢： context 佔用是單一 MCP 的 1/50，解決 MCP 工具太多吃光上下文的問題。

免費使用，也開放提交自製 App。

Serena MCP 透過 LSP（Language Server Protocol）Server 提供比 grep 更精準的程式碼定位，適合大型專案的跨 repo 搜尋。

優勢：

• 基於語意的程式碼導航，不只是文字比對
• 跨 repo 與不同子集合版本的搜尋能力
• Context 放大到 1M 後，LSP server MCP 的上下文佔比問題減輕

限制：

• 會佔用幾 % 上下文
• 需要管理不同 repo 版本避免污染

與 cx-cli 的差異： cx 偏向單檔分析的 LSP 替代品，較輕量；Serena 偏常駐型，適合大專案。OpenCode 也有類似的內建 LSP 功能。

社群多位使用者實測後歸納出 Codex（GPT-5.4）與 Claude Code 的互補特性，兩者搭配使用效果遠大於單用。

Codex 的強項：

• 大範圍變動和複雜邏輯比 Claude 更能一次到位（Pan）
• 習慣先查閱大量既有檔案，在查 Bug 時特別有用（P.H）
• 能抓到 Claude 偷懶、便宜行事或略過步驟的地方（提摩、可愛貓貓）
• 額度大方，Plus 方案體感接近 Claude Max（Hiro）
• Compact 後額度直接重置，不像 Claude 要等時間（Hiro）

Codex 的弱點：

• 「看得多想得多」有時會想太多，開發新功能可能走錯方向（P.H）
• 很愛幫你加一堆你沒要的東西，需要預先想好更多限制（Pan）
• 在模糊需求下容易產生 workaround，疊加技術債（提摩）

搭配策略：

• 一個生產、一個監督，形成制衡（提摩）
• Claude 做完後丟給 Codex 檢查，是目前社群最常見的雙模型流程
• 各訂 20 美元方案，比單買一家高階方案更划算（Jeff Reed）
• 在 Skill 中加入 DRY 原則並搭配 linter gate PR，減少兩個模型各自產生的重複程式碼（可愛貓貓）

技術債警示（提摩的實際案例）： 類似功能在不同模組中被 Claude 和 Codex 用兩組不一樣的方式實作，隨功能演進兩組長成不同樣貌，直到生產環境結果與測試不同才發現。解法是每次開發前先讓 AI 讀取並確認現有實作再開始。

Mnemox AI 團隊（無傳統工程師背景，全靠 AI Agent 開發）分享了他們的 AI 交易 Agent 架構，核心理念是「AI 當顧問不當操盤手」。

架構分層：

• TradeMemory — 記憶與審計層，負責記錄每筆交易決策、分析行為偏差（如 disposition effect、lot sizing 偏差）
• deflated-sharpe — 統計驗證層，專門抓回測 Sharpe ratio 灌水問題
• Anti-resonance 機制 — 強制塞入至少 20% 虧損案例到 AI context，避免 AI 只記得成功交易

Context 管理策略：

• 五層記憶分類，只召回與當前市場條件相似的歷史交易
• 精確數據（價格、時間、lot size）存在結構化欄位，不靠 LLM 壓縮
• LLM 只處理情境判斷，核心交易邏輯用 rule-based

品質保證： 1,200+ 個自動化測試，AI 寫完 code 跑測試通過才合併；策略邏輯用歷史數據回測驗證，數字對不上就重寫。

關鍵設計理念： 不需要看懂每行 code，但要看得懂交易結果對不對。把「可驗證性」放在「可讀性」前面。

P.H 分享了基於完整 SDD（Spec-Driven Development）文件的多模型協作流水線，每個模型負責最擅長的階段。

流水線分工：

1. Opus 4.6 — Plan（規劃與架構設計）
2. Sonnet — Implement（實作程式碼）
3. Codex (GPT-5.4) — Review（審查 Claude 的產出，抓偷懶和便宜行事的問題）
4. Opus 4.6 — Fix（根據 review 結果修復）
5. Opus 4.6 — Simplify（最終簡化重構）
6. Gemini — Commit and Push（出 commit log、整理檔案、文件修改）

為什麼要 Codex review：

• Codex 習慣先大量查閱既有檔案，這個特性在查 bug 時特別有用
• 能抓到 Claude 偷懶或便宜行事的地方（如不同模組用不同實作方式、生產環境和測試環境邏輯分歧）
• 多位群友實測確認 Codex 確實能發現 Claude 遺漏的問題

省 token 策略： Gemini 只用在最低風險的工作（commit、文件），把高價值的 Claude 額度留給規劃和修復。

把自己的工作流整理成 Claude Code Skill 後，可以透過 GitHub 分享給其他人使用。

分享流程：

1. 將 Skill 文件整理到一個 GitHub repo
2. 其他人 clone 到自己的 ~/.claude/skills/ 目錄即可使用

P.H 補充的進階想法：

• 上架到 Skills.sh 平台
• 用 npx skills add ... 指令讓別人一行安裝
• 先開 GitHub repo 累積使用者，再考慮上架

社群討論到的 Skill 商業化方向（RIPPLE）： 建立通訊軟體平台，讓創作者可以上架 Skill、專家模式（付費知識庫）、主題應用等，使用者按次付費。

Ben 分享了在公司用 Cursor 指令建立的 Code Review Skill，讓三種模型（Opus 4.6、GPT 5.4、Gemini 3）自動互相討論程式問題。

效果與成本：

• 一次討論約 6 美金
• 產出非常詳細，相當於部門工程師討論兩小時的內容
• 團隊後續直接用 AI 討論出的文件進行 code review

為什麼值得： 和工程師薪水相比便宜很多，而且可以在非工時預先完成討論，讓人類 review 時有充分的參考資料。

提摩補充的進階想法： 可以用 LangGraph 建立 event-driven 的 multi-agent，把 Codex、Gemini、Claude 放在不同 node，讓它們自動完成規格討論 → 開發 → E2E QA 測試 → Review 的完整流程。

社群多位使用者分享的日常省 token 技巧：

指令層面：

• 指定檔案 — 用 @ 標註具體檔案路徑，避免 AI 到處搜尋浪費 token
• 定期 /clear — 養成清除上下文的習慣，避免舊對話拖長消耗
• 善用 /compact — 壓縮過長的對話歷史

架構層面：

• 關掉不用的 MCP 和 Skill — 沒用到的擴展也佔 context 空間（LouisC 建議）
• 精簡過大的 project prompt 和 system prompt — 每次對話都會載入，大就是浪費
• 用 Hooks 做可自動化的檢查 — 省掉重複性的人工互動
• 最小化 tasks — 拆成可控的小任務，避免 AI 跑偏後回溯整個長對話

工作流層面：

• 用 Gemini 做低風險雜事 — commit log、整理文件、push 等，把 Claude 額度留給重要工作
• 先用免費模型討論收斂再上 Claude — 用 Gemini 討論初步想法，確定方向後再切換（VK 的做法）
• Skill 是為了省 token 而存在 — 封裝重複性工作，提高精度同時減少上下文消耗（Astro）

使用 DRY 原則防技術債（可愛貓貓）： 在 Skill 中明確要求 DRY，搭配 linter gate PR，減少 AI 生成重複程式碼造成的額外修改成本。

Pan 分享了 Claude Code Channel（透過 Discord 操控 Claude Code）的進階使用心得，解決幾個 Channel 模式下的痛點。

主要挑戰與解法：

• 記憶機制 — Channel 本身不像龍蝦（Lobster）有內建記憶，需要自行透過文件系統和 CLAUDE.md 實現持久化記憶
• Session 重連 — Discord 中無法使用 /clear slash command，需要透過腳本觸發重啟
• 身份設定 — 讓 AI 不是被動的指令執行者，而是能主動提出建議的合夥人

Kuei 補充的 Session 管理技巧： 用另一個 session 的 bot 來互相清除對方的 context，兩兩一組互相協助彼此的 tmux session。

Pan 的核心觀點： 為 Agent 加入「主動性」是打造好 Agent 的關鍵 — 結合知識庫中正在進行的專案，Agent 能提供意想不到的建議，而不只是被動回答問題。

Claude Code 在 Windows 原生環境有已知的渲染問題，以下是社群驗證過的解法：

問題： 使用 Windows CMD 時，Claude Code 畫面容易跑版、拉視窗大小會導致整個 CMD 消失。

解法（由輕到重）：

1. 改用 PowerShell — Claude Code 在 PowerShell 下的畫面渲染比 CMD 穩定許多
2. 安裝 WSL + Ubuntu + Tmux — Linux 環境對 CC 的支援度最好，搭配 Tmux 可防止 session 意外中斷
3. 換 Mac — Anthropic 工程師主要用 Mac 開發，macOS 上的體驗最佳

Windows 特有的 Agent 陷阱（只是薯條補充）：

• \n\r（換行符）和路徑中的 \\（反斜線分隔符）會卡死 Agent
• 如果 Agent 頻繁在路徑處理上出錯，很可能是 Windows 路徑格式的問題

Codex CLI 內建 MCP Server，可以直接掛進 Claude Code，讓 Claude 在需要時呼叫 Codex 討論問題或做 code review。

設定指令：

claude mcp add codex -s user -- codex -c model=gpt-5-codex -c model_reasoning_effort=high mcp-server

效果： Claude Code 變成主控 agent，可以在流程中自動呼叫 Codex（GPT-5-codex 模型）作為 sub-agent，實現跨模型協作。

補充： 社群也有人開發了 claude_code_bridge 專案來處理 CLI 之間的協作橋接。

2026-03-31 更新： Anthropic 已在 Threads 上宣布官方版 Codex 整合方案。

AI 生成程式碼時，過度使用 Design Patterns（如 decorator chain、多層嵌套 mixin）會踩到 LLM 的根本限制，導致「接龍因果斷裂」。

核心問題：

• Design Pattern 本質是「人工撰寫的精簡摘要」，讓 AI 基於摘要去生成摘要，品質會快速劣化
• 裝飾器鏈（decorator chain）造成語意斷裂，AI 連 unit test 都寫不出來
• 一旦因果鏈斷裂，AI 會退化成「用命名語意猜測生成」，表面看起來乾淨但邏輯錯誤

實務建議：

• 導入 AI 開發時，應主動拆除高度抽象的架構（如 decorator chain），改用 AI 友善的扁平結構
• Code style 指導原則應以「易讀、好管理、不過度抽象、保留彈性」為主
• 設計架構時要考慮「LLM 合不合適」，不能沿用純人工時代的最佳實踐
• 人機混合維護的專案，過度完美的架構反而是負擔 — AI 可以推翻重寫，但人不行

P.H 補充的架構原則： 初期概念階段保持 flexible，不要一開始就寫死架構和做最佳化。

社群針對全自動 Agent（以 Manus 為代表）與 CLI 型 Agent（Claude Code、Codex、Gemini CLI）在生產環境的適用性展開討論。

Manus 的優勢（Ai.com.tw 實際經驗）：

• 部署發佈到主機極為簡單，產出的系統是可用的
• 用 Manus 開發 task.com.tw，花費約 10 萬台幣、30 小時，傳統工程師需半年以上和 60 萬以上薪資
• 文筆能力與程式開發能力都很出色

P.H 提出的核心疑慮 — 可迭代性：

• 全自動 Agent 沒有 Skill、Prompt Rules 等規範機制，無法限縮 AI 的決策範圍
• 多次迭代後架構決策都在黑箱中，失控時難以介入
• Claude Code / Codex / Gemini CLI 可以透過 Skill、Prompt、Hooks 做規格化開發，持續迭代
• 即便 Opus 4.6 有完整規範都可能失控，沒有規範的全自動 Agent 更危險

社群結論：

• Manus 適合快速出 Prototype、POC 驗證
• 真正要上生產環境的產品，還是需要可控的 CLI 型工具搭配完整的開發規範
• RIPPLE 的折衷做法：建立群組交辦事項，讓全自動 Agent 的過程可追蹤，解決黑箱問題

Edward 分享的「漸進式」AI 架構生成方法，逐步逼近目標，避免一次性生成導致偏離。

步驟：

1. 先讓 AI 把需求轉成上位概念的 Use Case → 檢查有沒有歪掉
2. 再產第二層的 Use Case，約三層就有基本需求書
3. 每個 Use Case 節點再讓 AI 產粗略的循序圖 → 同樣檢查
4. 每一步確認沒問題才進入下一步

好處： 比起直接讓 AI 生成整個架構，逐步展開可以在每個層級及時發現偏差，大幅減少 token 浪費和返工。

例外情況： 如果一開始對需求沒什麼想法，可以先讓 AI 天馬行空地給幾個半頁左右的解決方案文字說明，Token 燒在探索階段是可以接受的。

Noct 開發的風格提示詞資源庫，提供 30+ 種視覺風格的現成 prompt，專為 SaaS Landing Page 設計優化。

特色功能：

• 涵蓋極簡、賽博龐克、日式和風等多種風格
• 即時 UI 預覽 — 先看效果再複製 prompt，省去盲測時間
• 可轉換為 Claude Code Skill 使用，讓 AI 助手具備設計師級別的風格一致性
• 提示詞結構經過優化，適合直接用於網頁生成工作流

使用方式： 瀏覽網站選擇風格 → 複製 prompt → 用於 Claude Code 或其他 AI 工具生成網頁。也可以將風格 prompt 包裝成 Skill，在專案中重複使用。

WireKitty 是一個 ASCII 風格的 UI 線框圖繪製工具，用純文字字元構建介面原型。

適合需要快速產出 wireframe 又不想開重型設計工具的場景，產出的 ASCII 圖可以直接貼進文件、Markdown 或 prompt 中讓 AI 理解 UI 佈局。

CLI 工具 + MCP server，讓 AI 直接用你已登入的 Chrome 抓資料。流量來自真實 session，網站分不出是人還是 AI。

覆蓋 36 個平台、103 個指令：

• 社群：Twitter/X、Reddit、LinkedIn、微博、知乎
• 開發者：GitHub、Stack Overflow、arXiv
• 影音：YouTube、Bilibili
• 搜尋：Google、Bing、DuckDuckGo、百度
• 財經：Yahoo Finance
• 新聞：BBC、Reuters

不用寫爬蟲、不用找 API key、不用處理反爬機制。支援 MCP 協議，直接接 Claude Code。

npm install -g bb-browser

vs 其他瀏覽器自動化工具： 其他工具開新的瀏覽器實例操作網頁，bb-browser 直接用你的登入身份，完全繞過反爬偵測。適合需要從有登入牆的平台抓資料的場景。

一個 Claude Code Skill，讓 AI 直接生成 macOS/iOS Shortcuts 的 .shortcut 檔案，簽名後可直接匯入使用。

原理： 將 Apple Shortcuts 的 1155 個 action（427 WFAction + 728 AppIntent）完整文件化成 Skill 文件，讓 Claude 具備生成合法 plist XML 的能力。生成後透過 macOS 內建 shortcuts CLI 簽名即可匯入。

安裝：

cd ~/.claude/skills && git clone https://github.com/drewocarr/shortcuts-generator.git

使用方式： 自然語言請求即可，如「建一個顯示天氣的捷徑」，Claude 會生成 → 寫檔 → 簽名 → 可直接匯入。

為什麼值得關注： Skill 機制的經典案例 — 把一個領域的完整規格文件化，讓 AI 具備該領域的生成能力。同樣模式可套用到任何有明確格式規範的領域。

以下是 2025–2026 年間社群最常推薦的 Claude 學習資源，按類型分類整理。

一、官方 Anthropic 資源

Anthropic Academy（免費線上課程＋證書）

• 網址：https://anthropic.skilljar.com/
• 說明：2026 年 3 月上線，共 13 堂免費自學課程，完成可領官方證書
• 核心課程：
  • Claude 101 — 基礎入門，涵蓋 Claude 使用模式與能力
  • Claude Code in Action — 學習建構、設定、分享 Skills，實作 Claude Code 工作流
  • Building Applications with the Claude API — API 整合、串流、驗證、結構化輸出
  • Introduction to Model Context Protocol — MCP 基礎：Tools、Resources、Prompts
  • MCP Advanced Topics — 進階 MCP：Sampling、Notifications、傳輸機制
  • Introduction to Agent Skills — Sub-agents 建構與委派任務
  • AI Fluency Framework & Foundations — AI 協作原則
  • Claude with Amazon Bedrock / Google Vertex AI — 雲端部署

Claude Code 官方文件

• Best Practices：https://code.claude.com/docs/en/best-practices
• 繁體中文版：https://code.claude.com/docs/zh-TW/best-practices
• 推薦原因：官方維護，涵蓋 CLAUDE.md 寫法、權限管理、沙箱隔離等最佳實踐

Anthropic Claude Cookbooks

• GitHub：https://github.com/anthropics/claude-cookbooks
• 內容：可直接複製的程式碼範例，涵蓋分類、RAG、摘要、Tool Use、Sub-agents、PDF 處理、圖片生成等
• 推薦原因：官方出品，品質穩定，適合快速上手 API 開發

Claude Prompting Best Practices（官方提示工程指南）

• API 文件版：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
• Claude 4 專用版：https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices
• 推薦原因：官方出品的 Prompt 技巧，針對最新模型優化

The Complete Guide to Building Skills for Claude（32 頁官方手冊）

• 說明：2026 年 1 月發布，涵蓋如何為 Claude 建構自訂 Skills 的完整指南
• 推薦原因：社群高度討論，多篇文章轉載分析

Claude Certified Architect（官方認證）

• 說明：2026 年 3 月 12 日上線，後續會有 Developer、Advanced Architect 等層級
• 參考：https://www.lowcode.agency/blog/how-to-become-claude-certified-architect

二、社群教學與指南

GitHub 精選 Repos

Skills 專門資源

三、YouTube 頻道與影片教學

推薦頻道

• Indy Dev Dan — 風格清晰實作導向，適合開發者和新創團隊，專注 AI Agent 建構
• Chris Raroque — 深度解析 Claude 記憶、Token 預測、Agent 狀態管理，獨立開發者視角
• Nataly Merezhuk — 「Vibe Coding」風格，涵蓋 Claude Code 設定、Plan Mode 技巧、效能優化
• Peter Yang — 入門友善，15 分鐘實作教學（如 Build a Movie App）

推薦參考文

• Best Claude Code YouTube Videos Ranked — 2026 Guide — 看完 25 支影片的排名評測

四、部落格文章與教學

入門教學

• Claude Code Tutorial for Beginners (codewithmukesh) — 15 分鐘上手，含 Plan Mode、CLAUDE.md、與 Copilot/Cursor 比較
• Claude Code Tutorial (NxCode) — 安裝、基本指令、Plan Mode、CLAUDE.md 設定
• Claude Code Tutorial (DEV Community) — 從安裝到第一個專案

進階實踐

• CLAUDE.md Best Practices (Arize) — 從 Prompt Learning 角度優化 CLAUDE.md
• 50 Claude Code Tips (Builder.io) — 50 個日常使用技巧
• 50 Claude Code Tips (Geeky Gadgets) — 另一份 50 個技巧整理
• 24 Claude Code Tips — Advent Calendar — 2025 年 12 月 Advent 系列
• 7 Claude Code Best Practices (eesel.ai) — 來自真實專案的 7 個實踐
• Ultimate Guide: Production Prompts & Workflow Recipes (Medium)

API 教學

• Claude API Complete Guide 2026 (abhs.in) — Setup、Messages API、Streaming、Tool Use、定價
• Claude API Snippets: Python & TypeScript (AI Agents Kit) — 30 個 Python/TypeScript 範例
• Claude API Integration Guide 2025 (Collabnix) — 涵蓋 Sonnet 4 和 Opus 4

五、MCP（Model Context Protocol）資源

• 官方規格文件：https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25
• 官方 GitHub：https://github.com/modelcontextprotocol
• 官方部落格：https://blog.modelcontextprotocol.io/
• 2026 Roadmap：https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-mcp-roadmap/
• Anthropic Academy 課程：入門 + 進階共 2 堂（含在 13 堂免費課程中）
• The Definitive Guide to MCP (Data Science Dojo)：https://datasciencedojo.com/blog/guide-to-model-context-protocol/

六、社群與論壇

Discord

• Anthropic 官方 Discord：https://discord.com/invite/6PPFFzqPDZ（73,000+ 成員）
• 用途：交流使用技巧、分享工作流、API 支援討論

Reddit

• r/ClaudeAI — 主要 Claude 社群，通用討論
• r/ClaudeCode — 4,200+ 週活躍貢獻者，專注 Claude Code 開發
• 推薦原因：多數實用技巧和 workaround 首先出現在 Reddit

其他

• Unofficial Claude Code Forum — 按 Skills / MCP / Hooks / Subagents / Prompting / Memory 等主題分類，比 Discord 更好搜尋歷史內容
• Awesome Claude 資源目錄：https://awesomeclaude.ai
• ClaudeLog：https://claudelog.com/ — Claude Code 文件、指南、教學集散地

七、繁體中文資源

• Claude Code 完整教學 2026（Grenade 手榴彈）：https://grenade.tw/blog/claude-code-tutorial-ai/ 涵蓋安裝到實戰，包含 /loop、Sub-agents、MCP 整合等功能
• Claude Code 官方文件（繁中版）：https://code.claude.com/docs/zh-TW/best-practices
• Claude Skills 教學（Build School Learn）：https://learn.build-school.com/claude-skills-simple-yet-revolutionary/ 介紹 Skills 擴充機制的革命性意義
• Claude Code 學習筆記（Ernest Chiang）：https://www.ernestchiang.com/zh/notes/ai/claude-code/ 個人學習紀錄，含 Subagents、MCP、IDE 擴展、團隊導入
• Claude Skills Guide（WenHao Yu）：https://yu-wenhao.com/en/blog/claude-skills-guide/ AI 工作流自動化實作指南
• Claude Code 教學（WenHao Yu）：https://yu-wenhao.com/en/blog/claude-code-tutorial/ 從 Setup 到第一個任務

八、線上課程平台

• Udemy — 多門 Claude Code 付費課程（有人評測了 20+ 門課後選出 Top 7） 參考：https://medium.com/javarevisited/i-tried-20-claude-code-courses-on-udemy-here-are-my-top-7-recommendations-for-2026-5aec9c45c85f
• Coursera — 搜尋 “Claude” 可找到相關課程 https://www.coursera.org/courses?query=claude
• Class Central — 免費影片課程彙整 https://www.classcentral.com/

推薦學習路徑

1. 入門：Anthropic Academy「Claude 101」→「Claude Code in Action」→ 官方 Best Practices 文件
2. 動手做：clone claude-code-ultimate-guide 或 claude-howto，跟著模板實作
3. 進階：學 MCP（Academy 兩門課）→ 研究 awesome-claude-code 的 Skills/Hooks
4. 精通：閱讀 Cookbooks 原始碼 → 建構自己的 Skills 和 MCP Server → 考取 Certified Architect

Claude Code v2.1.80 起，statusline JSON 新增 rate limits 資料。把以下腳本存成 .sh 檔，在 settings.json 的 statusLine 設定中指定即可即時顯示 5 小時 / 7 天用量百分比與重置時間。

#!/bin/sh
# Claude Code status line - displays rate limit usage + 5h reset time
input=$(cat)

five=$(echo "$input" | jq -r '.rate_limits.five_hour.used_percentage // empty')
five_reset=$(echo "$input" | jq -r '.rate_limits.five_hour.resets_at // empty')
week=$(echo "$input" | jq -r '.rate_limits.seven_day.used_percentage // empty')

out=""
if [ -n "$five" ]; then
  out="5h: $(printf '%.0f' "$five")%"
  if [ -n "$five_reset" ]; then
    reset_time=$(date -r "$five_reset" +"%H:%M")
    out="$out (reset $reset_time)"
  fi
fi
[ -n "$week" ] && out="$out  7d: $(printf '%.0f' "$week")%"

echo "$out"

透過觸發 Claude Code Skill，可以自動將部落格文章轉換成社群媒體貼文格式。

工作流概念：

• 撰寫完部落格文章後，觸發對應的 Skill
• Skill 自動讀取文章內容，產出適合社群平台的貼文格式
• 省去手動改寫、調整格式的時間

Claude Code 推出 Channels 功能（Research Preview），讓你從 Telegram、Discord 等外部平台推送訊息到正在運行的 Claude Code session，Claude 會即時反應並回覆。

核心概念： Channel 是一個 MCP server，負責將外部事件注入你的 Claude Code session。訊息到達時會以 <channel> event 注入，Claude 可以執行程式碼、跑測試、修 bug，再透過同一個 channel 回覆。

支援平台： Telegram、Discord（Research Preview 階段）

快速開始（以 Telegram 為例）：

1. 在 BotFather 建立 Telegram Bot，取得 token
2. 安裝 plugin：/plugin install telegram@claude-plugins-official
3. 設定 token：/telegram:configure <token>
4. 啟動：claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official
5. 在 Telegram 發訊息給 bot 取得配對碼，回 Claude Code 執行 /telegram:access pair <code>

使用場景：

• CI 結果推送：建置完成或失敗時通知 Claude 自動處理
• 聊天訊息轉發：人不在電腦前也能透過手機指派任務
• 監控告警：伺服器事件觸發 Claude 自動修復

注意事項：

• 需要 Claude Code v2.1.80 以上
• 需要 claude.ai 登入（不支援 API key）
• Team / Enterprise 需管理員手動啟用
• 安全機制：sender allowlist，只有配對過的帳號才能推送訊息
• Session 必須持續運行，建議用背景進程或持久終端

Anthropic 在 Claude Cowork 推出 Dispatch 功能，使用者可以用手機指派任務給電腦上的 Claude，它會在背景完成工作。

特點：

• 比 OpenClaw 更安全（Noct）
• 是 Claude 官方推出的功能，不會有帳號被封的風險
• 目前開放給 Claude Max 方案用戶使用
• Claude Code 可以用 remote-control，Pro 方案就能使用（Eric Li 1111）

自 2026/03/25 起，Gemini CLI 將有以下重大變更：

1. 第三方限制：針對將 Gemini CLI OAuth 跟其他第三方軟體一起使用的行為，將實施更強大的偵測機制
2. 模型限制：一般用戶只能使用 Gemini Flash 模型，Gemini Pro 僅開放給 Google AI Pro / Ultra 用戶
3. API 金鑰替代方案：要完整控制配額和計費，請從 AI Studio 或 Vertex AI 取得付費 API 金鑰

社群討論重點：

• 使用 OpenCode 等第三方工具串接 Gemini CLI OAuth 可能違反使用條款（P.H）
• OAuth 目前只有 Codex 和 GitHub Copilot 被允許使用
• Claude 和 Google 都會封帳號，建議謹慎使用

重要警告： 將 AI 服務的 OAuth 認證用於未授權的第三方工具，可能導致帳號被封。

目前已知的 OAuth 允許範圍：

• Gemini CLI OAuth 目前僅允許 Codex 和 GitHub Copilot 使用
• OpenCode 串接 Gemini CLI OAuth 可能違反使用條款

風險：

• Claude 和 Google 都會封帳號
• Claude Max 方案被封的案例較少，但風險依然存在

建議：

• 商務開發使用 API 付費，每個開發者一個月數千元是基本開銷（Edward）
• 不確定的話可以寄信問官方，但大概率會被告知不要這樣使用
• 真要用第三方工具，建議開新帳號避免主帳號風險

Noct 製作的 Agent Skills 正體中文版，幫助想學習如何撰寫 Skills 的朋友更快上手。適合中文使用者參考學習 Agent Skills 的寫法。

Gemini CLI 更新後，用量顯示邏輯改為顯示「已使用量」而非「剩餘量」。

查看方式：

• 在 Gemini CLI 中輸入 /stats 即可查看使用量
• 注意是 /stats 不是 /status（/status 會顯示專案配置）

在 Windows 上使用 Gemini CLI 時，繁體中文可能會顯示為亂碼。

解決方法：

1. 開啟控制台 → 地區
2. 進入「系統管理」分頁 → 「變更系統區域設定」
3. 勾選「Beta: 使用 Unicode UTF-8 提供全球語言支援」
4. 重新開機後，再次啟動 Gemini CLI 即可生效

這是一勞永逸的設定，將系統編碼從 Big-5 改成 UTF-8。

Kai 分享的龍蝦（Antigravity）詳細安裝步驟文件，以 PDF 格式提供，適合新手從零開始安裝。

Manus：

• 目前門檻最低的 AI Agent（Pan）
• 可以簡單串接 Telegram Bot 直接互動
• 缺點是很燒點數

Genspark：

• 推出自己的龍蝦（CLI Agent）
• 與 Manus 類似的定位

Perplexity：

• 最近推出的 Computer 功能不錯
• 可以操作電腦完成任務

Nvidia 推出的 AI Agent 平台 NemoClaw。

使用條件：

• 目前需要 Linux 環境才能使用
• 如果有 VPS 可以裝在上面
• 尚未正式發布，仍在預覽階段

注意事項：

• 比自己架設貴蠻多，偏向企業需求
• 非企業用戶其實不需要特別關注
• 小心認證官方帳號，避免走錯到仿冒頁面

中文 vs 英文 Prompt：

• 理論上英文比較精準，但中文描述力也足夠
• 重點不在語言，而是把話講清楚，不給 AI 誤會空間
• 人事時地物數都交代清楚
• 專有名詞（如 git commit）用英文原文即可

防止 AI 跑偏的技巧（Edward）：

在 rules 中加入天條：「將我的提問用你的理解說明一次，等我審核」

• AI 會先整理一次你的原始想法
• 如果整理內容 OK，後面 AI 會參考自己整理的內容做事，大都不會歪掉
• 如果整理內容不 OK，可以根據 AI 整理的內容反查原始需求哪裡有歧義

其他建議：

• 在 agent.md / rules 設定「永遠使用繁體中文回答問題」
• 上下文一長出現英文回應時，正好提醒自己該切對話了

MiniMax M2.1：

• 適合對話和情感支援
• 設定好 prompt 可以當人生導師
• 搭配 INTJ 人格設定，回答很中肯（winter 實測）

MiniMax M2.5：

• 適合 coding，但需要好的 prompt 才能發揮
• 如果覺得笨，可能是 prompt 不夠具體

使用 M2.5 的建議：

1. 明確指定角色（如資深工程師）
2. 給出具體範例
3. 設定輸出格式

其他推薦：

• GLM5 在大陸模型中 coding 能力稍強（Ben）
• 期待 DeepSeek 4 發布
• Codex 5.4 表現不錯（Ben）

oh-my-openagent 讓各個 AI 模型各自負責專長的項目，比單一模型更省 token。

分工範例：

• Opus 4.6 負責調度和拆解任務
• Codex 5.3 專心寫 code
• 每個 sub agent 依照模型特性分配角色

優點：

• Token 消耗比單一模型少
• 不用像 Antigravity 一直按下一步，會確實完成任務
• 搭配 GitHub Copilot、GLM5、GPT 5.4 等多模型使用

成本： 多模型訂閱下來大概一個月 1000 台幣左右

Void Cloud 是一個用 JavaScript（基於 Vite）來寫 Infrastructure as Code 的雲端平台。

社群討論觀點（Edward）：

• 實際上沒人會去學它的語法，都是叫 AI 讀文件然後部署
• 如果他們出 CLI，AI 可以直接控制 CLI 部署，甚至不需要寫 Vite code
• 關鍵在於他們的雲是否夠穩、夠便宜

養 AI Agent（龍蝦）就像買到毛坯屋，要看你家想變成什麼樣子，開始幫它裝技能、寫架構，最後形成穩定工作流。

關鍵原則：

• 先有需求再養：不然養到最後只是吃 token 的聊天怪獸
• 門先裝上：什麼資訊都往裡面丟，你家就變成垃圾堆
• 優化記憶功能：每天把對談挑重點歸類，重要的寫入深度記憶
• 控制上下文長度：依需求調度，避免上下文過長

實際應用案例：

• 經營 YouTube：自動生成腳本 → 自動製作影片 → 自動上傳 → 自動回覆留言
• 寫程式、剪片、處理日常瑣事

Noct 開發的 UX 技巧庫，可以搭配 Claude Code 使用來審查網站的 UX 品質。

社群使用回饋（Hank）：

• 審查出不少不合格的 UX 細節
• 改完後風格沒跑掉，沒大改是好事
• 已安排 Claude Code 每週自動用 GoodUX Skills 審查 UX
• 讓 CC 自己判斷該用哪個 Skill，每個都能正常運作
• 使用過程流暢，沒有卡頓

Joseph 開源的 OpenClaw 工作流，分為三個階段：

1. 搜集階段：做成想法靈感、webclip 搜集器，讓龍蝦幫你抓住想法
2. 延伸階段：已建好的 skill 會提示你延伸思考
3. 產出階段：等可以出成產品文件或文章，再請龍蝦呼叫 openspec/opencode/claude 等工具做出成品

Paperclip 是一個開源的 AI 公司編排（orchestration）框架，MIT 授權，GitHub 已有 17.8k stars。

核心概念： 如果 OpenClaw 或 Claude Code 是「一個員工」，Paperclip 就是「整間公司」。

主要功能：

• 定義商業目標後，「雇用」一整支 AI 團隊（CEO、CTO、工程師、設計師、行銷）
• 每個角色可以是不同的 AI Agent（OpenClaw、Claude Code、Codex、Cursor 等）
• 組織架構圖：Agent 有主管、職稱、彙報關係
• 目標對齊：每個任務都能追溯到公司使命
• 預算控制：按月設定每個 Agent 的 token 預算
• Heartbeat 排程：Agent 按排程自動醒來執行任務
• 治理機制：你是「董事會」，可以批准招聘、覆寫策略

社群實測回饋（學不完）：

• 概念很潮，但結果是否更好還需觀察
• Token 消耗極快，全力跑一小時約 30 USD
• 可以外掛 Claude Code 降低消耗
• 適合在 Claude Code 雙倍期嘗試

針對多步驟的 AI Agent workflow，使用單一 agent 很容易 token 爆炸。

建議架構：Router 混合架構

• 用 Router 依照需求去調用不同的 agent
• 每個步驟寫成獨立的 agent 再串起來
• 可以大量節省成本，也能依需求微調

適用場景： 例如批次產出 Dev Specs → 生成 UI 代碼 → 並列評選的 workflow，不需要把所有步驟塞進同一個 agent。

起步建議： 可以先用 GPT 按照自己的 workflow 規劃 Router 架構，再逐步實作。

Claude 宣佈 context 長度變成 1M 且價格不變。

• 用 Samba 掛載後讓 Claude Code 直接處理
• 或透過 SSH 進入
• Home Assistant 官方也有 MCP 可以當作控制 channel

用 Claude Code 養了 21 天的 AI 分身助理，適合非工程師的老闆與工作者：

• 每日自動工作匯報、Gmail 草稿、合作案建檔
• 每週自動復盤優化、Status Dashboard
• 家庭記帳財務管理系統（Discord 記帳）
• 智能家庭 Home Assistant 管家
• 內容創作工作流 ver1

問題：在 Multi-agent 架構中，負責產品開發的 Agent 和對話主 Agent 的上下文會互相衝突（金乘五也遇到「龍蝦跟 LLM 有衝突無法解決」的問題）。

解法：直接跟龍蝦討論，明確點出「不希望兩邊的上下文互相打架」，龍蝦就會自動幫產品 Agent 開設獨立的 workspace 和 memory，讓各 Agent 各司其職。

每個 Section 都有獨立的對話記憶，同類型任務用同一個 Section 處理即可。可以選擇 “Previous Section” 來延續之前的上下文。（需要新版擴充功能）

整理了 UX Skill 資源庫，提供產品設計流程的具體參考指標。

建議使用流程：先用此工具定義 IA（資訊架構），再轉出給 Stitch，Stitch 就會更清楚你要做的流程，產出品質更好。

痛點：用龍蝦兩個多月，筆記庫像資源回收場——每天狂存最新消息和 Prompt，要用時根本找不到。討論太長時容易忘了叫龍蝦存資料，過了第 3 天回頭找就容易失焦，浪費人類時間來回溝通。

解法：結合龍蝦與「卡片盒筆記法」打造全自動知識管理流程：

• 丟連結就自動摘要
• 聊出好點子，一鍵生成永久卡片 + 雙向連結
• 分類規則不順手？直接用對話叫龍蝦改寫入規則即可

GPT 5.4 在提示詞輸入超過 272K token 後：

• 輸入 token 變成 2 倍計價
• 輸出 token 變成 1.5 倍計價
• 搭配 Fast Mode 的疊加效應：1.3 (GPT 5.4) × 2 (Fast Mode) × (Large Context) = 5.2 倍 token 消耗

建議：使用龍蝦或 Codex 時要定時 compact 或 /new，避免 context 越滾越大導致 5 小時額度消耗極快。

SDD（規格驅動開發）的實戰經驗分享：

• 處理 Spec 的時間多過寫 Code：這是正常的，先花時間在規格上可以省下大量 debug 的 token
• AI 在 Spec 上也會犯錯：要求 AI 提出問題來釐清需求，通常會來回好幾次才發現很多細節沒完善
• AI 不一定照 Spec 寫：但有了 Spec 做 review 時就能抓出偏差
• 定期讓不同 AI 檢查產出成果：不管 Skills、Rules、Workflow 寫得多好，都會發現一堆沒按規矩的成品

結論：直接寫 Code 再修改、除錯會浪費超多 token，先寫好 Spec 才是正途。

Gemini CLI 持續更新，現在已對標 Claude Code 的功能：

• Plan Mode：規劃模式，可以先產出計畫再執行
• Hooks：事件鉤子
• Commands：自定義命令
• Agents：Agent 支援

Gemini CLI 額度與 Antigravity 獨立計算，對 Google AI Pro 用戶來說是 Antigravity 被鎖額度時的替代方案。

不同 AI 模型在網頁開發上的分工建議：

• Gemini：寫網頁視覺方面一直是最強的（自 Gemini 3 以來），但很常偷懶
• Claude / Codex：程式邏輯、後端處理較強
• GPT：邏輯能力排第二

實用技巧：先用 Gemini 網頁版 Canvas 做完風格定調，下載後再到 Antigravity 或其他 IDE 繼續開發。這樣可以避免 Antigravity 內的 Gemini 偷懶問題。

寫程式用 Codex 或 Claude Code 比 Gemini 好，Gemini 做完 Spec 或計畫後一定要給 Claude 看過，每次都會抓到問題。

在各家 AI 都在縮減額度的時代，省 token 變得很重要：

1. 應用 RTK：適當使用 retrieval toolkit 減少不必要的 context
2. 活用 Skills：寫好的 Skill 可以減少來回溝通的 token 消耗
3. 挑便宜的雲端方案：不同平台的 token 計價差異大
4. 切換雲端/本地端模型使用：簡單任務用本地模型，複雜任務才上雲端（類似 OpenCode 的做法）

以 UI/UX Designer 視角打造的整合型 Skill Agent，讓 AI 讀取 Workflow 時更具結構化、減少溝通成本。有社群成員反饋用了之後 AI 產出的 UI 比自己手動調的好，頂多微調即可。

搭配使用心得：善用 Skill 後工作效率大幅提升，甚至可以同時多開處理多個任務。

用手機或 iPad 遠端操控 Claude Code 開發的方案：

• 方法一：Claude Code 內建 /remote-control 功能（需更新到最新版 CLI）
• 方法二：設定 Tailscale，用 Termius SSH 連線回家裡電腦
• iPad 畫面較大，體驗比手機好
• 終端機不關掉就可以一直保持連線（網路不穩可能斷線）

社群成員的慘痛經驗：

• 可愛貓貓：讓 Codex 自動跑整天，結果晚上一個刪除指令出錯，整個磁碟槽被清空
• 金乘五：安裝 Skill 沒仔細檢查，不小心洩漏了金鑰

防護措施：

• rm 的 permission 一定設成 ask，不讓任何模型自動執行刪除
• 每一步都用 git 存檔，以防萬一
• 安裝第三方 Skill 前先檢查有沒有惡意代碼（如回傳 API key）
• 重要檔案另外備份到 S3 / Cloudflare R2，連飛彈打爆資料中心都不怕

Spec-Driven Development (SDD) 是一種先定義規格再讓 AI 實作的開發方法。透過 OpenSpec 等工具，先把需求寫成明確的規格文件，再交給 AI 按照規格逐步實現。

適合用在：老闆直接丟需求（Word、Figma、Google Sheet），需要你用 AI 做出來的場景。

善用多個訂閱的物盡其用策略：

• 在 Claude Code 寫 Command 呼叫 Gemini CLI
• Gemini CLI 預先載入寫好的 Skill 來產生 commit log
• Gemini CLI 額度與 Antigravity 獨立計算，等於免費用

延伸思路：就像龍蝦可以用大腦支配 Agent，你也可以用類似方式支配不同模型併行開發。CLI 就是 Agent 的溝通媒介。

Clother 可以讓 Claude Code 轉接其他 LLM，換裝平價替換品。適合想要用 CC 的開發體驗但不想全部燒 Claude token 的使用者。

善用不同模型的長處來完成大型開發任務：

1. Gemini Pro 負責規劃：context 長度較大，適合掃過整個專案並產出實作計畫
2. Claude 負責實作：程式碼修改的精準度和良率較高，依照計畫逐項實現

好處：

• 避免 Claude 一路跑到底導致 context 不夠，看後忘前
• 節省 token 消耗，避免額度耗光時重構才做一半
• 避免中途換模型導致程式碼風格或邏輯跑掉

進階技巧：每次 session 做完 task list 就結束，另開 session 專心執行，也可順便切換模型的 effort 參數。

Claude 的 200K context 限制不夠用時的解法：

• 透過 Explore Agent 切出去探索程式碼，再 merge 回來主 Agent
• Plan 主 Agent 負責規劃，執行前 Claude 會問你要不要 clean and apply
• 這樣可以處理大型專案的重構需求，不必一次塞進 200K context

相比之下，Gemini 宣稱的超長 context 在實測中並沒有宣傳的那麼大。

Qwen 3.5 更新後推出的 Qwen Code，搭載企業版 Qwen 3.5 Plus（上下文 1M，非開源）：

• 適合：Review 程式碼、比較架構、翻譯文件、創意寫作
• 不適合：直接寫新程式碼（資料截止日期較舊，會混用舊方法、舊版本）
• 一天可以用 2000 回
• 注意：千萬不能做 NSFW、政治等敏感內容，英文比中文更敏感

多台電腦共用 Skills 的做法：

• 用 Git 管理 Skill 檔案，推到私有 Git Repo 同步
• 使用 ln -s (softlink) 或捷徑，讓各 AI 工具引用同一份 Skills
• 來源資料夾用 repo 管理，目的地放在各工具要求的路徑（如 .claude/、.agent/）

也有人將 .agent 和 .claude 兩個目錄都指向同一個原始資料夾，讓 Antigravity 和 Claude Code 共用 Skills。

直接讓龍蝦自己更新到最新版容易出問題（有多位社群成員踩雷）。較安全的更新方法：

1. 用 Claude/Codex/Antigravity 去讀最新版本，做成 Skill
2. 在 Claude/Codex/Antigravity 用 Agent Chat 請它更新
3. 如果有錯，請 IDE Agent 做 doctor fix，其他錯誤訊息再貼給 Agent 修正

推薦給 Claude Code 使用者的 StatusLine 工具，介面清晰易懂，可在終端機即時顯示 Claude Code 的運行狀態。

本地跑模型時，量化後的大參數模型通常優於小參數的全精度模型：

• Q4：速度快，適合純聊天，但精度不足以做精確描述或寫作
• Q8：平衡選擇，模型標示多少 B 大約就佔多少 GB RAM，再加 1/2 作為運行空間
• FP16/32：學術/研究用，容量更大

經驗法則：140B FP8 模型通常比 70B BF16 模型效果好，但記憶體使用相同。MoE 架構（如 Qwen 3.5 35B A3B）實際啟動參數少，RAM 需求更低。

有國外網友發現 Antigravity 額度消耗飛快，排查後發現是 MCP 中的 Stitch 在背景偷用 AI 額度。關閉 Stitch 後，額度消耗速度恢復正常。Google 官方人員也已確認此問題。

建議：如果覺得 Antigravity 額度異常消耗，檢查已安裝的 MCP 擴充功能是否有在背景呼叫 AI 模型。