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你安装了 Codex CLI，满怀期待地启动它，对它说：“修复这个仓库里的所有测试问题。” 然后，噩梦开始了： Codex: 我要运行 pytest 允许吗？ (y/n) 你按了 y。紧接着它又来一句： Codex: 我要修改 test_user.py 允许吗？ (y/n) 又是一个 y。一次又一次。每当需要读取某个文件、运行某个命令或修改某行代码时，都会跳出确认提示。确认、确认、确认。感觉像是跟一个实习生工作，他连上厕所都要问你准不准。 与此同时，Claude Code 或 Cursor Agent 在干同样的事情，却能悄无声息地完成。发生了什么？ 其实 Codex 默认是以一种“谨慎模式”运行的。这样做的确有道理——对一个新产品来说，这是最安全的选择。但是如果你是个知道自己在做什么的用户，这种保守模式实在让人崩溃，根本无法高效工作。 好消息是：只需要两秒钟，就能解决这个问题。 权限系统：approval mode Codex 使用一种叫做 approval mode（审批模式）的机制来控制何时需要你的确认。默认情况下，它会向你请求确认做任何事情： 运行命令 写入文件 修改代码 新建文件 运行测试 简而言之：默认情况下，Codex 什么都做不了，除非你点 y 确认。就像每执行一个动作都需要输入 sudo。 结果是，这个应该是自主工作的代理，变成了一个永远啰嗦不完的对话系统，而你作为“人类环节”，成为了整个流程中最慢的一环。 解决办法：一个标志，马上起飞 1 codex --approval-mode never 就是这么简单。有了 --approval-mode never，Codex 就再也不会问你了。它会直接执行命令、修改文件、创建需要的文件……就像一个真正可以工作的代理一样。 想让它永久生效？有两个方法可以实现： 1 2 3 4 5 # 方法1：使用配置命令 codex config set approval_mode never # 方法2：直接编辑配置文件 # ~/.codex/config.toml 1 approval_mode = "never" 从现在开始，每次启动 Codex，它都不会打断你的操作。 ...

10GB的意外发现 你在Mac上安装了Claude Desktop。一切正常，应用程序看起来很小。但有一天你查看磁盘空间，发现了这个： ~/Library/Application Support/Claude/vm_bundles/claudevm.bundle 10.8 GB。 什么？一个聊天机器人要占用十个G？这里面装的什么，《指环王》三部曲加长版？ 不是。装的是Ubuntu。 Claude产品三巨头 在解释"是什么"之前，让我先解释"为什么"。Anthropic有三种方式让你访问Claude： 产品 运行位置 目标用户 claude.ai Anthropic服务器 所有人 Claude Desktop + Cowork 你Mac上的虚拟机 专业人士 Claude Code 直接在你的系统上 开发者 网页版是安全选择：一切都在Anthropic的云端进行，不会接触你的机器。但如果你想让Claude在你的电脑上做真正的事情——创建文档、执行代码、移动文件——你需要其他解决方案。 这就是Cowork和Claude Code的用武之地，两种完全不同的哲学。 Cowork：普通人的Claude Code Cowork是Anthropic在2026年1月12日发布的智能体名称。它的官方标语是： “Claude Code for the rest of your work”（为你其他工作准备的Claude Code） 虽然Claude Code是为生活在终端里的开发者设计的，但Cowork是为你不编程时设计的。想要整理合同的律师。需要从50个PDF中提取数据的分析师。想要把笔记转换成演示文稿的教师。 它能做什么 你授予它访问Mac上某个文件夹的权限 Claude在该文件夹内读取、编辑和创建文件 可以创建Office文档（Word、Excel、PowerPoint），无需你安装任何软件 如果需要，可以执行Python或JavaScript代码 可以并行启动多个"子智能体"处理繁重任务 实际例子 “嘿Claude，我在这个文件夹里有30张收据截图。给我做一个包含每张收据日期、概念和金额的电子表格。” Claude就会去做。读取图像，用OCR提取数据，创建Excel文件，然后放在那里给你。 有趣的事实 Cowork几乎完全由Claude Code在1.5周内构建完成。Claude在编写下一代Claude产品。《盗梦空间》但是少了迪卡普里奥多了tokens。 虚拟机：安全技巧 这就是精妙之处。当Cowork执行代码或操作文件时，它不是直接在你的Mac上做的。而是在一个完全隔离的Ubuntu虚拟机内完成。 为什么？因为让AI在你的系统上执行任意代码就像把你家钥匙给一个很聪明的陌生人。他们可能值得信任，但最好不要让他们接触刀具抽屉。 这10GB里有什么 组件 大小 用途 Ubuntu 24.04 ~3 GB 操作系统 Chromium + Playwright ~920 MB 用于爬虫和网页自动化 LibreOffice ~148 MB 创建Office文档 Node.js, Python, Java ~600 MB 执行代码 CJK字体 ~305 MB 中文/日文/韩文支持 Pandoc, LaTeX ~450 MB 文档转换 用通俗的话说：这是一个装在安全盒子里的完整办公环境。 ...

内存问题 Claude Code 有一个问题：它会忘记一切。关闭会话，打开新会话，就像和一个不认识你的人说话。你可以通过 CLAUDE.md 加载上下文，是的，但是那些进行到一半的任务怎么办？你发现但没有修复的 bug 怎么办？你为明天制定的计划怎么办？ 有三个互补的解决方案：Linear（或你的产品工具）、Beads（基于 git 的插件）和 Tasks（集成在 Claude Code 中）。每一个都用于不同的时间范围。 Tasks：工作内存 Tasks 是 Claude Code 的内部系统，用于跟踪它现在正在做什么。当你向它请求复杂任务时，Claude 会自动创建一个任务列表。 按 Ctrl+T 查看： ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ Tasks │ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │ ✓ 读取项目结构 │ │ ● 实现认证端点 │ │ ○ 编写测试 │ │ ○ 更新文档 │ └─────────────────────────────────────────────────┘ 特性 自动化：当工作有多个步骤时，Claude 会自动创建 压缩后持久：当上下文被压缩时仍然存在 通过 Ctrl+T 可见：快速切换视图 限制为 10 个：只显示前 10 个（请求"show me all tasks"查看更多） 会话间共享 默认情况下，Tasks 会随着会话结束而消失。但你可以让它们持久化： 1 CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID=qualitra claude 这会将任务保存在 ~/.claude/tasks/qualitra/ 中。下次用相同的 ID 启动时，你会恢复任务列表。 ...

无限上下文的问题 想象一下，你让 Claude 研究项目的身份验证是如何工作的。它开始读取文件。很多文件。突然你的上下文就被 50,000 个令牌的代码填满了，而这些代码你只需要查阅，而不是记住。 现在每个响应都变得更慢。也更贵。当你想做其他事情时，所有这些上下文仍然在那里，占用着思维空间。 解决方案：子代理。你启动一个专门的代理，它在自己的独立上下文中完成繁重的工作，给你返回一个摘要，然后消失。你的主对话保持清洁。 什么是子代理 子代理是 Claude 的一个独立实例，它： 拥有自己的上下文（不会污染你的对话） 可以拥有受限的工具（只读、只有 bash 等） 可以使用不同的模型（haiku 用于简单任务，opus 用于复杂任务） 可以在前台（阻塞）或后台（并行）执行 把它们想象成专门的实习生。你给他们分配任务，他们独立工作，完成后向你汇报。 你已经拥有的子代理 Claude Code 自带几个集成的子代理： 代理 模型 用途 工具 Explore Haiku 搜索和分析代码 只读 Plan 继承 规划期间的研究 只读 general-purpose 继承 复杂的多步骤任务 全部 Bash 继承 在独立上下文中执行命令 只有 Bash Claude Code Guide Haiku 关于 Claude Code 的问题 文档 最有用的是 Explore。当 Claude 需要在你的代码库中搜索内容时，它会启动一个 Explore，疯狂地读取文件，处理一切，然后只返回相关内容。 如何启动子代理 从 REPL（正常对话） 只需用自然语言请求： 使用子代理研究缓存系统是如何工作的 启动 Explore 代理找到所有 API 端点 在我继续工作的同时并行研究身份验证 Claude 理解这些请求，并在内部使用 Task 工具启动适当的子代理。 ...

缓慢的觉醒 你已经在数据科学项目上工作了一段时间。有二十个 notebook，一些图片，还有那种三个月前看起来不错的典型文件夹结构。 你执行 git status 想看看改了什么，然后… 等待。继续等待。在等待的时候你开始怀疑是不是电脑卡死了还是在沉思什么。 剧透：它不是在沉思。它在痛苦。 问题有名有姓 Git 不慢。你的仓库慢。 当你执行 git status 时，git 需要做两件看起来简单但实际很复杂的事情： 扫描整个文件树 看看有什么变化 比较每个文件 与保存的版本 在普通仓库里这是瞬间完成的。但 Jupyter notebook 是伪装成文档的 JSON。而且不是普通的 JSON：是包含代码、输出、base64 编码图片、内核元数据，以及设计这个格式的人能想到的所有东西的 JSON。 一个带几张图表的"小" notebook 可能有几兆大小。乘以二十个 notebook，你就有了一个每次看它都在呻吟的仓库。 如果你还重命名了文件夹… git 会理解为"你删除了 50 个文件然后创建了 50 个新文件"。保证有趣。 解决方案 1：给你的仓库配个门卫 第一个解决方案优雅得让人恨不得早点知道。 叫做 FSMonitor，工作原理是：不让 git 每次都扫描整个仓库，而是操作系统告诉它哪些文件变了。 用人话说：就像在门口有个门卫告诉你"只有小王进来了"，而不用每次都检查整个宾客名单。 激活方法： 1 2 git config core.fsmonitor true git config core.untrackedcache true 搞定。就这样。 激活后第一次执行 git status 还是会花同样（或更多）时间，因为要初始化缓存。但从第二次开始… 魔法。 ...

问题：教授还没有教过的内容 我有一个包含47个课时的编程课程。每个课时都有notes（我解释概念的地方）和labs（学生练习的地方）。我有个问题：有时我在labs中使用了还没在notes中解释过的概念。 “好的，在这个练习中用map来转换列表。” 问题在哪？我要到三个课时之后才解释map是什么鬼东西。 这种情况比你想象的更常见。你脑子里装着所有材料，在不同地方跳来跳去，不知不觉就假设学生知道你还没告诉他们的东西。结果：挫败感、困惑，还有学生认为自己很笨，其实笨的是你。 手动解决方案是检查每个lab，记下使用了哪些概念，然后验证这些概念之前是否已经解释过。但我有47个课时，每个都有好几个notebook。算了吧。 解决方案：使用ChromaDB进行语义搜索 思路很简单： 从每个notebook中提取概念（教了什么，用了什么） 保存在一个理解语义而不仅仅是文本的数据库中 对于lab中使用的每个概念，验证它是否存在于之前的notes中 这里"理解语义"是关键。如果在notes中我说"高阶函数"，在lab中使用"higher-order function"，grep什么也找不到。但语义上它们是一样的。 这就是ChromaDB的用武之地：一个向量数据库，它将文本转换为嵌入向量并允许按相似性搜索。用人话说：你保存文本，然后可以问"有没有类似这个的东西？“它会返回最相似的结果。 5分钟了解ChromaDB ChromaDB就像SQLite但用于嵌入向量。一个文件（或文件夹），无需服务器，无需配置。安装，使用，开跑。 1 2 3 pip install chromadb # 或者如果你使用uv： uv add chromadb 基本概念 在普通数据库中你保存带列的行。在ChromaDB中你保存带嵌入向量的文档： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import chromadb # 创建客户端（持久化到磁盘） client = chromadb.PersistentClient(path="./mi_db") # 创建一个"集合"（类似表） collection = client.get_or_create_collection( name="conceptos", metadata={"hnsw:space": "cosine"} # 余弦距离 ) # 保存文档 collection.add( ids=["c1", "c2", "c3"], documents=["纯函数", "for循环", "递归"], metadatas=[ {"clase": "class_010", "tipo": "notes"}, {"clase": "class_015", "tipo": "notes"}, {"clase": "class_020", "tipo": "notes"}, ] ) 就这样。ChromaDB自动： ...

没人预料到的新闻 上周，当你我还在安静地与 node_modules 搏斗时，Anthropic 丢出了一颗炸弹：他们收购了 Bun。 是的，Claude 背后的公司决定他们的未来要依靠一个用 Zig 编写的 JavaScript 运行时，这是一个想着"要是 Node，但是快"的家伙写的。Claude Code 刚刚达到 10 亿美元的收入，显然当你有多余的钱时，第一件事就是购买开发工具。 为什么？因为 Claude Code 疯狂执行 JavaScript，当你有数百万用户时，每一毫秒都很重要。通俗地说：如果你的业务依赖于快速执行代码，你就买最快的运行时。 但够了企业八卦。让我们来看你感兴趣的：什么是 Bun，为什么你应该关心。 什么是 Bun（对于我们这些来自 Node 的人） Bun 就像有人看着 Node 生态系统说：“要是我们做一个工具来替换这十五个工具会怎样？” 之前你有： node → 运行时 npm/pnpm/yarn → 包管理器 webpack/esbuild/vite → 打包器 jest/vitest → 测试运行器 ts-node/tsx → 执行 TypeScript 现在你有： bun → 以上所有功能 这是电动滑板车对比拖着拖车的汽车。更少的部件，更少可能出错的东西，奇怪的是还更快。 重要的数字 我不喜欢做基准测试，因为总是可以被操纵。但这些数字太残酷了，值得一提： 操作 Node + pnpm Bun 差异 install（中等项目） ~25s ~3s 快 8 倍 运行时启动 ~50ms ~5ms 快 10 倍 执行测试 基线 快 2-3 倍 明显 转译 TypeScript 需要工具 原生支持 ∞ 为什么这么快？因为它用 Zig 而不是 C++ 编写，因为 Jarred Sumner（创造者）是那种把优化代码当作兴趣爱好的程序员。这家伙在 Stripe 工作，决定世界上最重要的问题是 npm install 花费太长时间。 ...

重复同样事情的问题 你有没有遇到过必须向某人解释同一件事二十遍的情况？现在想象一下，这个人是个机器人，而且每隔几个小时就会失去记忆。 “不，Claude，commit 必须先通过测试。” “Claude，我已经告诉过你要用 type: description 格式。” “别加表情符号，该死的！” 这就是我每天的工作，直到我发现了 Skills。简单来说：这些是你写一次，Claude 就会永远遵循的指令。就像训练狗一样，但不需要狗粮。 什么是 Skills 从 2.1.3 版本开始，Claude Code 将旧的 slash commands 与更强大的东西合并：Skills。这些是包含指令的 Markdown 文件，Claude 可以通过两种方式执行： 手动：当你输入 /my-skill 时 自动：当 Claude 检测到应该使用它时 第二点就是魔法所在。你不再需要记住调用命令。如果你有一个技能说"在用户完成任务且有未提交的更改时使用"，Claude 会自动执行。 就像有一个管家知道何时收拾桌子而不需要你要求。 它们在哪里 ~/.claude/skills/ # 个人（所有项目） .claude/skills/ # 项目（与团队共享） ~/.claude/commands/ # 旧版，仍然有效 .claude/commands/ # 旧版，仍然有效 如果你只想自己使用技能，就把它放在你的主目录。如果你想让整个团队都有，就提交到仓库。就这么简单。 Skill 的结构 一个 skill 是一个带有 frontmatter YAML 和内容的 Markdown 文件： 1 2 3 4 5 6 7 8 --- name: my-skill description: 它做什么的简要描述 --- # 指令 Claude 在调用此技能时应该做什么。 这是最基本的。但 frontmatter 有更多值得了解的选项。 ...