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50 719
Ghostty 开发者 Mitchell Hashimoto 谈如何设计功能
- 在急着动手开发之前，先进行「策略性思考」
Mitchell Hashimoto 以 Ghostty 上的几个来自用户提的「功能需求」为开头。一个用户说，可否有 Copy mode；一个用户说，可否拥有类似 VIM 的模式编辑，和键位绑定；一个用户说……
在他看来，在面对需求的时候，一定要后退一步进行策略性思考，所有的这些需求，它们的背后，是否指向了一个通用的结构，而这个结构，可以一次性解决当前的这几个需求的同时，还可以为未来的功能需求留下空间。
所以，Mitchell Hashimoto 不会简单、直接地回应来自用户的功能需求，他不会直接说 Yse or No。而是深层思考，这功能背后的需求是什么。他说，「功能设计，体现了你如何解决一个问题或一组问题的思考过程。」
- 在考虑开发细节之前，先考虑「人机交互」
对于刚才几个用户提的需求，Mitchell Hashimoto 作出了开发的决定，这个功能称之为「Key Table」，大致上是用户可以自定义按键，以及这些按键可以绑定 Ghostty 的行为，这样子用户就拥有了完全自定义按键的能力。
但在决定如何开发之前，他首先做的，是考虑「人机交互」。他这番话非常精彩：“所有涉及人机交互的功能，都是充满情感的。当一个人在使用功能之前，不管他是多么无动于衷，总是有很多情感上的负担。”他打了个比方，如果人类作为程序里的可执行函数，那么执行这个函数时，输入了一些东西，但总是会输出情感。
所以，在着手开发功能之前，他会直接思考，最终呈现给用户是什么，是怎么样的体验，他会打开一个临时文件，来不断去测试自己的想法——当然，他设计的是一个终端，所以他考虑的是使用终端的人，在使用过程中如何保持愉悦。
#think
via x.com
- 在急着动手开发之前，先进行「策略性思考」
Mitchell Hashimoto 以 Ghostty 上的几个来自用户提的「功能需求」为开头。一个用户说，可否有 Copy mode；一个用户说，可否拥有类似 VIM 的模式编辑，和键位绑定；一个用户说……
在他看来，在面对需求的时候，一定要后退一步进行策略性思考，所有的这些需求，它们的背后，是否指向了一个通用的结构，而这个结构，可以一次性解决当前的这几个需求的同时，还可以为未来的功能需求留下空间。
所以，Mitchell Hashimoto 不会简单、直接地回应来自用户的功能需求，他不会直接说 Yse or No。而是深层思考，这功能背后的需求是什么。他说，「功能设计，体现了你如何解决一个问题或一组问题的思考过程。」
- 在考虑开发细节之前，先考虑「人机交互」
对于刚才几个用户提的需求，Mitchell Hashimoto 作出了开发的决定，这个功能称之为「Key Table」，大致上是用户可以自定义按键，以及这些按键可以绑定 Ghostty 的行为，这样子用户就拥有了完全自定义按键的能力。
但在决定如何开发之前，他首先做的，是考虑「人机交互」。他这番话非常精彩：“所有涉及人机交互的功能，都是充满情感的。当一个人在使用功能之前，不管他是多么无动于衷，总是有很多情感上的负担。”他打了个比方，如果人类作为程序里的可执行函数，那么执行这个函数时，输入了一些东西，但总是会输出情感。
所以，在着手开发功能之前，他会直接思考，最终呈现给用户是什么，是怎么样的体验，他会打开一个临时文件，来不断去测试自己的想法——当然，他设计的是一个终端，所以他考虑的是使用终端的人，在使用过程中如何保持愉悦。
#think
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3 00
有人用 WhatsApp 和 Claude 做了个超酷的实验：
三周前，他把 Claude Code 跑到了 WhatsApp 上，结果一发不可收拾。
不是开玩笑，他搞 Vibe Coding 个系统，能够让他在 WhatsApp 上指挥 Claude Code 干活。
整个过程就像和一个真人助手一起工作——它会自己升级、重启、调试，保持在线，甚至在他没网的时候还跟他“对峙”：“如果你的脚本挂了，我就得‘失联’了。”
他没用 Git，也没克隆代码，就是要让 Claude 在一个“动态”的系统里自由生长。
它不是在静态文件上跑，而是在真实交互中学习、适应。
他的用法：
- 每个项目一个 WhatsApp 群组，隔离上下文
- 群描述就是系统提示词，自动拼接到主 prompt
- 发消息，它立刻响应，就像终端一样
- 语音转文字、图片多模态分析、浏览器自动化操作……一应俱全
它能访问他真实的所有账号，帮他查邮件、看新闻、写代码、跑实验、甚至下单买东西。
最牛的是，所有操作都在他自己的本地机器上跑，真实、安全、可靠。
它不是虚拟的，而是“活的”——就像一个随时待命的私人助理。
这不是什么产品，也不是开源项目（虽然以后说不定会考虑）就是一个他随手写的 ~600 行脚本，简单粗暴，但效果出乎意料地好。
如果你也喜欢“把工具装进生活”的感觉，或许你会觉得这个思路有点意思。
他把它当成一种新的工作方式，一种“Agent 生活”的尝试。
把 AI 放进你最常用的沟通工具里，它就不再是“工具”，而是你生活的一部分。
三周前，他把 Claude Code 跑到了 WhatsApp 上，结果一发不可收拾。
不是开玩笑，他搞 Vibe Coding 个系统，能够让他在 WhatsApp 上指挥 Claude Code 干活。
整个过程就像和一个真人助手一起工作——它会自己升级、重启、调试，保持在线，甚至在他没网的时候还跟他“对峙”：“如果你的脚本挂了，我就得‘失联’了。”
他没用 Git，也没克隆代码，就是要让 Claude 在一个“动态”的系统里自由生长。
它不是在静态文件上跑，而是在真实交互中学习、适应。
他的用法：
- 每个项目一个 WhatsApp 群组，隔离上下文
- 群描述就是系统提示词，自动拼接到主 prompt
- 发消息，它立刻响应，就像终端一样
- 语音转文字、图片多模态分析、浏览器自动化操作……一应俱全
它能访问他真实的所有账号，帮他查邮件、看新闻、写代码、跑实验、甚至下单买东西。
最牛的是，所有操作都在他自己的本地机器上跑，真实、安全、可靠。
它不是虚拟的，而是“活的”——就像一个随时待命的私人助理。
这不是什么产品，也不是开源项目（虽然以后说不定会考虑）就是一个他随手写的 ~600 行脚本，简单粗暴，但效果出乎意料地好。
如果你也喜欢“把工具装进生活”的感觉，或许你会觉得这个思路有点意思。
他把它当成一种新的工作方式，一种“Agent 生活”的尝试。
把 AI 放进你最常用的沟通工具里，它就不再是“工具”，而是你生活的一部分。
13 25
总结一下，之前我提过自己通过一个 AGENTS.md 文档实现 SDD（规范驱动开发），在经过了几个项目的开发，以及比较系统的迭代之后，我将这套方法论提炼为 SPEC-AGENTS.md。并发布到 Github 上，作为开源项目，希望能够帮助有需要的人。
---如下是该项目的简短说明---
本项目受 Spec-kit、OpenSpec、Stack Workflow 启发而来，兼具「规范驱动开发」和「阶段性开发」的优势，通过简单的配置，让普通小白在氛围编程（Vibe Coding）时，提升 AI 执行任务的准确性，减少与 AI 重复输（chao）入（jia）的次数，享受成熟的软件开发流程的稳定、便利。
# 特点
- 零配置
- 自然语言沟通
- 体积小，节省 TOKEN
- 成熟的软件项目开发流程
- 支持多个编程工具
- 项目记忆
使用 SPEC-AGENTS 还相当于你的开发项目拥有了「记忆」，而不必担心切换开发工具之后，就很难再进行当前的开发进度。只要让 AI 通过阅读文档，就能够清楚地知道当前的项目状况，以及开发进度。
# 原理
与 OpenSpec 类似，SPEC-AGENTS.md 将开发分为不同的阶段，并约定「文档驱动开发」的工作流：先在 .phrase/phases/ 中用自然语言写好 spec_* / plan_* / task_* 等文档，再由代理按任务执行实现与验证，最后回写 task_* / change_* / spec_* / issue_* / adr_*，形成可追溯的闭环。
当你在项目中放置 AGENTS.md 后，支持该协议的 AI 工具会在会话开始时读取其中规则，把它视为“开发助理使用说明”：
- 所有需求与接口信息只以文档为准，而不是零散对话；
- 每次对话只处理一个 taskNNN 原子任务；
- 每个任务完成后，都在变更文档中登记验证方式和影响范围。
通过这一套约束，SPEC-AGENTS.md 把传统团队里的 spec / task / change / issue 流程，压缩成一个轻量的文本协议，让个人或小团队也能在「氛围编程」状态下享受成熟的软件工程体验。
---
查看评论区获得项目网址。
---如下是该项目的简短说明---
本项目受 Spec-kit、OpenSpec、Stack Workflow 启发而来，兼具「规范驱动开发」和「阶段性开发」的优势，通过简单的配置，让普通小白在氛围编程（Vibe Coding）时，提升 AI 执行任务的准确性，减少与 AI 重复输（chao）入（jia）的次数，享受成熟的软件开发流程的稳定、便利。
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使用 SPEC-AGENTS 还相当于你的开发项目拥有了「记忆」，而不必担心切换开发工具之后，就很难再进行当前的开发进度。只要让 AI 通过阅读文档，就能够清楚地知道当前的项目状况，以及开发进度。
# 原理
与 OpenSpec 类似，SPEC-AGENTS.md 将开发分为不同的阶段，并约定「文档驱动开发」的工作流：先在 .phrase/phases/ 中用自然语言写好 spec_* / plan_* / task_* 等文档，再由代理按任务执行实现与验证，最后回写 task_* / change_* / spec_* / issue_* / adr_*，形成可追溯的闭环。
当你在项目中放置 AGENTS.md 后，支持该协议的 AI 工具会在会话开始时读取其中规则，把它视为“开发助理使用说明”：
- 所有需求与接口信息只以文档为准，而不是零散对话；
- 每次对话只处理一个 taskNNN 原子任务；
- 每个任务完成后，都在变更文档中登记验证方式和影响范围。
通过这一套约束，SPEC-AGENTS.md 把传统团队里的 spec / task / change / issue 流程，压缩成一个轻量的文本协议，让个人或小团队也能在「氛围编程」状态下享受成熟的软件工程体验。
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31 326
想了想还是买了 Google One 的 Plus 会员。理由：
Google One 套餐里的提供的全家桶比 OpenAI 更多。性价比也非常地高。有 Google 的线上办公掏钱，Google Drive 等等一大堆。
我主要用 Gemini CLI，现在使用 Gemini 3 Pro 来氛围编程，我觉得感觉比 GPT 5.1 Code 的效果还更好——更准确，改动范围更小就能达到目的。
尽管大家说 Opus 4.5 是最好的， 但就我的实践来说，如果只是从 0 到 1 快速打造一个 MVP， Gemini 3 Pro 的其实已经和 Opus 4.5 不相上下。可能 Debug 方面是 Opus 4.5 会更好一点。
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我主要用 Gemini CLI，现在使用 Gemini 3 Pro 来氛围编程，我觉得感觉比 GPT 5.1 Code 的效果还更好——更准确，改动范围更小就能达到目的。
尽管大家说 Opus 4.5 是最好的， 但就我的实践来说，如果只是从 0 到 1 快速打造一个 MVP， Gemini 3 Pro 的其实已经和 Opus 4.5 不相上下。可能 Debug 方面是 Opus 4.5 会更好一点。
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