Claude Code 的创建者 Boris Cherny 列了 15 个他觉得被低估的功能
15 个被低估的Claude Code功能
15 个被低估的Claude Code功能
在线上 AI 编程时代,如何让会写代码的模型在真实工程环境中安全稳定地运行,是架构设计的头等大事。 「Harness Books」这个开源项目,收录了两本关于 Harness Engineering(约束执行工程学)的专业书籍,深入探讨了模型行为后果管理、权限控制、上下文治理、多 agent 验证与团队制度等核心设计理念。 它们不讲代码拆解,而是聚焦「控制结构」如何打造,让不稳定的 AI 编程
github.com/wquguru/harness-books在线调用 Claude Code 时,回答冗长浪费 tokens 导致成本飙升。 drona23/claude-token-efficient 只需在项目根目录放入一份 CLAUDE.md 文件,无需代码改动,即可自动让 Claude 回复更简洁、减少多余客套与冗言,让重度输出工作流节省超过60% token,降低成本。 主要功能: 去掉无用开头结尾客套语 避免重复复述问题 简化代
github.com/drona23/claude-token-efficientautoagent的核心思想是:你不再直接改动运行代码,而是通过编写一份program.md指令文件,让一个meta-agent自主读取、修改和优化agent.py中的代码,实现自动构建和迭代agent。它会根据benchmark任务的得分,自动调整策略,类似AI自动“打怪升级”的过程。 项目亮点: 单文件Python架构,注册驱动,结构清晰易改; 任务基于Harbor格式,方便统一测试
github.com/kevinrgu/autoagent在线阅读:lintsinghua.github.io/ “不做使用教程,不列 Prompt 技巧——拆解 Agent 的骨架与神经。 读懂 Claude Code 的设计决策,你就拥有了一套可迁移到任何 Agent 框架的心智模型。”
github.com/lintsinghua/claude-code-book在线使用 Claude Code 进行 AI 编程时,还得受限于单一模型——但现在有了 OpenClaude,这个开源项目帮你打破了这种限制!它基于 Claude Code 开源源码,并新增 OpenAI 兼容 API 适配层,支持接入 GPT-4o、DeepSeek、Gemini、Ollama、本地模型等 200 多款 LLM,一键切换超自由。 OpenClaude 不仅支持所有 Claude
github.com/Gitlawb/openclaude• OpenHarness(oh)是 Claude Code 的超轻量级替代方案,完全用 Python 实现 • OpenHarness 提供约 80% 的核心Agent功能 • OpenHarness 仅用 Claude Code 3% 的代码量即可实现上述功能
github.com/HKUDS/OpenHarness在线模型推理部署经常遇到多模态模型支持复杂,性能难以优化的问题。 vLLM-Omni 基于高效的 KV cache 管理和流水线执行,专为支持包括文本、图像、音频、视频等多模态输入的模型设计,轻松实现异构模型推理和服务。 它不仅兼容主流 Hugging Face 开源模型,还支持分布式推理、多阶段流水线调度、流式输出和 OpenAI 兼容接口,极大提升多模态模型在线推理的效率和灵活性。 主要
github.com/vllm-project/vllm-omni在线训练PyTorch构建块,专为 OLMo 生态系统打造,助力大规模语言模型开发。 AllenAI推出的 OLMo-core,集成了训练、推理的全套模块,不仅提供了官方训练脚本支持多GPU分布式训练,还能无缝接入 Hugging Face Transformers 和高效的 vLLM 推理引擎。 主要亮点: 支持最新的 OLMo-2(32B)和 OLMo-3(7B/32B)模型训练脚本;
github.com/allenai/OLMo-core在线科研和软件优化往往需要不断尝试不同方案,修改代码、跑实验,再根据结果决定保留或放弃,整个过程极其复杂且耗时。 awesome-autoresearch这个项目汇总了众多公开可用的 autoresearch(自动化反复试验优化)案例,覆盖科学研究、软件优化、金融交易、评测红队、安全攻防等多个领域。 该项目重点展示了 autoresearch 在真实工作流中的应用,比如自动修改训练脚本并迭代保
github.com/yibie/awesome-autoresearch在线3D建模和CAD编程总是需要高效且灵活的工具来满足复杂设计需求。 开源项目 build123d 是一个基于 Python 的参数化边界表示(BREP)建模框架,底层用的是强大的 Open Cascade 几何内核。 它通过简洁的 Pythonic 接口,让设计师和工程师能够用代码精准构建适合3D打印、CNC加工、激光切割等制造业的模型。 主要功能亮点包括: 提供明确的1D、2D、3
github.com/gumyr/build123d该课程也适合非技术人员观看。本课程是 DeepLearning.AI 与 Anthropic 合作打造的 Agent Skills 专项课程 在本课程中,我们将探讨 Skills 如何赋能 Claude 及其他 AI 智能体执行复杂任务。技能通过向智能体提供专门的指令和知识来扩展其能力。具体包括: 1.理解 Skills 的工作原理 2.掌握创建 Skills 构建适用于不同场景的 Skil
github.com/datawhalechina/agent-skills-with-anthropic本文是开源AI智能体OpenClaw的完整实操指南。作者分享了如何部署并管理9个AI智能体团队高效处理工作与生活,涵盖安装步骤、多智能体协作场景及安全成本建议,展示了AI大幅提升个人生产力的强大潜力。
本文阐述了爱默生对个人成长的深刻洞见:人类天性追求安稳、抗拒改变,但真正的成长在于拥抱未知与不适。才能仅是维持现状的技巧,而品格则是打破陈规、超越局限,不断画出生命“新圆”的勇敢力量。
这段采访视频拍摄于 1994 年,时长为 1 分 39 秒,乔布斯接受圣克拉拉谷历史协会的简短采访,短短几分钟的对话,被视为这位科技巨头创始人给出过的最深刻的建议。
北京时间4月2日早上6:35左右(美国东部时间下午6:35),NASA的太空发射系统(SLS)火箭从肯尼迪航天中心39B发射台点火升空,成功将四名宇航员送入太空,开启阿尔忒弥斯二号(Artemis II)任务。 这是50多年来人类首次载人飞出地球轨道,也是阿波罗计划之后,人类再次踏上奔向月球的征程。
它用可视化讲解、逐步学习路径和可复制模板,系统覆盖斜杠命令、memory、skills、subagents、MCP、hooks、plugins、CLI 等能力,帮助开发者把零散功能组合成可落地的自动化工作流,例如代码评审、代理协作和安全扫描流水线;项目还提供目录索引、学习路线、快速参考和自测入口,适合想在较短时间内从入门推进到高阶使用的 Claude Code 用户。
github.com/luongnv89/claude-howto经常需要录屏演示、制作教学或产品视频,却苦于复杂繁琐的流程? 它独家集成了自动跟焦缩放、动态模糊鼠标指针动画、摄像头画中画叠加、自动字幕等实用功能,一站式打造专业级演示视频。 主要特点: 支持全屏或指定窗口录制,捕捉麦克风和系统声音; 自动推荐缩放区域,鼠标动作平滑且带模糊动画; 多轨时间线编辑,支持剪辑、加速减速、标注文字图形; 画中画摄像头叠加,位置大小随意调节,支持镜像
github.com/webadderall/Recordly在线使用 Claude Code AI API 时,面对高频率、多维度的设备指纹和遥测信息,隐私保护成了大难题。 motiful/cc-gateway 是一个 AI API 身份网关,作为 Claude Code 和 Anthropic API 之间的反向代理,能彻底规范设备指纹和遥测数据,帮你掌控离开网络的隐私信息。 项目主要特点: 完整身份重写,将设备ID、邮箱、会话数据统一化为单一
github.com/motiful/cc-gateway