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把 deepseek 接入 claude 中，如果上下文长度不支持100万
可以试试在模型后面补个 [1M]
ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-flash[1M]"
亲测可用
可以试试在模型后面补个 [1M]
ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-flash[1M]"
亲测可用
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如果你的 agent 需要获取某个网页链接的正文内容，一个很简单的方法：
r.jina.ai + 链接地址
直接给你返回 markdown 格式，而且排版良好
不需要注册可以免费使用，但是限制一分钟 20 次调用
用了一下感觉非常不错
r.jina.ai + 链接地址
直接给你返回 markdown 格式，而且排版良好
不需要注册可以免费使用，但是限制一分钟 20 次调用
用了一下感觉非常不错
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看到很多人说 vibe coding 上瘾
为啥我没有这种感觉？是因为我用的不够多还是因为我程序员出身？
有同行 vibe coding 成瘾的吗
为啥我没有这种感觉？是因为我用的不够多还是因为我程序员出身？
有同行 vibe coding 成瘾的吗
Szhans: Vibe Coding 是一种无限游戏 电子游戏的成瘾机制，从来不只是玩法和世界观，关键在于：实时反馈 × 成长性。心理学上，称之为强化学习。 Vibe Coding 复刻了同一个回路，但抽掉了游戏概念的边界——你不再是开放世界里的玩家，你是创世者本身。 Naval 最近也在播客里把它叫 “a video game with real-world rewards”。两个月前，我从心流的角度，表达了一个指向： 真正的破坏力，远远不是 AI 会自主写代码，是它把「创造」这个过程重新洗牌了。桌上那个被称为「品味」的神秘配方，成为了硬通货。 但决定上限的是系统性思维和想象力。它无法被速成、无法被 prompt，只能从生活里长出来。 无论 Vibe Coding 怎么打破工程师、设计师、产品经理的职业边界，但它没法替你「活出」那些时刻。 创造，本质上是把活过的东西重新编织一遍。
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Tabbit 浏览器，最近用起来很不错。
之前大规模宣发推广的时候，觉得是广子，没理他。
这两天网页学习新东西，搭配 Tabbit 用起来感觉很舒服
哪里不会问哪里，赞👍
之前大规模宣发推广的时候，觉得是广子，没理他。
这两天网页学习新东西，搭配 Tabbit 用起来感觉很舒服
哪里不会问哪里，赞👍
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质量最高的 AI 信息源就是 Anthropic
学 AI 盯着它就不会掉队
Anthropic cookbook:
platform.claude.com
Anthropic官方课程：
anthropic.skilljar.com
claude 手把手入门：
claude.com
Anthropic 工程团队博客：
www.anthropic.com
claude code 官方文档：
code.claude.com
...
学 AI 盯着它就不会掉队
Anthropic cookbook:
platform.claude.com
Anthropic官方课程：
anthropic.skilljar.com
claude 手把手入门：
claude.com
Anthropic 工程团队博客：
www.anthropic.com
claude code 官方文档：
code.claude.com
...
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claude 真的神了！
本来截图问题技术问题，结果它随手发现了我的服务器正在被暴力破解 root 密码
顺着它的思路去看日志，确实一直在尝试破解，服务器日志失败记录一直在增加
命令（最近的失败登录记录）：
grep "Failed password" /var/log/auth.log | tail -20
命令（看这个 IP 总共尝试了多少次）：
grep "Failed password" /var/log/auth.log | grep "151.80.20.36" | wc -l
尝试了 1670 次😂
准备赶紧把这个 ip 禁用掉，claude 建议安装 fail2ban，自动封锁暴力破解的 IP
三行命令：
sudo apt install fail2ban -y
sudo systemctl enable fail2ban
sudo systemctl start fail2ban
另外禁止 root 用户直接 SSH 登录：
vim /etc/ssh/sshd_config
找到这行改为：
PermitRootLogin no
重启 sshd：
bashsudo systemctl restart ssh
操作完，在看下日志，ip 已经封锁掉了
本来截图问题技术问题，结果它随手发现了我的服务器正在被暴力破解 root 密码
顺着它的思路去看日志，确实一直在尝试破解，服务器日志失败记录一直在增加
命令（最近的失败登录记录）：
grep "Failed password" /var/log/auth.log | tail -20
命令（看这个 IP 总共尝试了多少次）：
grep "Failed password" /var/log/auth.log | grep "151.80.20.36" | wc -l
尝试了 1670 次😂
准备赶紧把这个 ip 禁用掉，claude 建议安装 fail2ban，自动封锁暴力破解的 IP
三行命令：
sudo apt install fail2ban -y
sudo systemctl enable fail2ban
sudo systemctl start fail2ban
另外禁止 root 用户直接 SSH 登录：
vim /etc/ssh/sshd_config
找到这行改为：
PermitRootLogin no
重启 sshd：
bashsudo systemctl restart ssh
操作完，在看下日志，ip 已经封锁掉了
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一句提示词，让你的 claude code 状态栏显示用量信息
直接复制下面提示词，粘贴到 claude code 即可：
/statusline
显示格式：模型名称 (context 大小，例如 Opus 4.6 (1M context)) | 当前项目路径缩写（前面用...） | ctx: 使用百分比 | 5h:5小时使用百分比 | 会话时长（格式如 2h09m） | 7d:7天使用百分比 | 重置剩余时间（格式如 2d23h）。在会话时长和重置时间前面加上 ⏳ 图标。整体简洁、专业，像 Opus 4.6 (1M context) | .../zad/AICode | ctx: 4% | 5h:15% ⏳ 2h09m | 7d:26% ⏳ 2d23h 这样，使用 ANSI 颜色让百分比好看一点。
直接复制下面提示词，粘贴到 claude code 即可：
/statusline
显示格式：模型名称 (context 大小，例如 Opus 4.6 (1M context)) | 当前项目路径缩写（前面用...） | ctx: 使用百分比 | 5h:5小时使用百分比 | 会话时长（格式如 2h09m） | 7d:7天使用百分比 | 重置剩余时间（格式如 2d23h）。在会话时长和重置时间前面加上 ⏳ 图标。整体简洁、专业，像 Opus 4.6 (1M context) | .../zad/AICode | ctx: 4% | 5h:15% ⏳ 2h09m | 7d:26% ⏳ 2d23h 这样，使用 ANSI 颜色让百分比好看一点。
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最近用 grok 的频率也慢慢变得高了起来
𝕏 平台有大量前沿的 AI 干货内容，用 grok 可以很方便的去检索内容
想到了腾讯元宝，背靠公众号这么优质的信息源，定向优化一下，我都愿意付费使用
𝕏 平台有大量前沿的 AI 干货内容，用 grok 可以很方便的去检索内容
想到了腾讯元宝，背靠公众号这么优质的信息源，定向优化一下，我都愿意付费使用
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Anthropic 发布了新模型 opus4.6 ,同时也发布了一个新功能 Claude Agent Teams
Agent Teams 相较于 Subagents 的区别：
1）Agent teams 的 teammate 是完全独立的 Claude 实例
2）每个 teammate 有自己独立的上下文窗口
3）teammate 之间直接互相通信，不需要通过主上下文中转
4）没有主 agent来汇总所有结果，避免了上下文瓶颈
之前 Subagents 之间没办法互相通信，只能向主 agent 汇报结果，现在 Agent Teams的 teammate 之间可以直接愉快的通信和沟通
那这个 Agent Teams 都能够用在哪些场景？
1）研究与审查
多个 teammate 可以同时调查问题的不同方面，然后分享并互相质疑彼此的发现。
举例：
调查一个复杂 bug 时，一个 teammate 查日志，另一个查代码历史，第三个查相关测试。
完成后他们互相讨论、挑战对方的结论，更快找到根因。
2）开发新模块或功能
每个 teammate 可以独立负责一个模块，互不干扰。
举例：
开发新功能时，一个 teammate 写前端组件，另一个写后端 API，第三个写数据库层。各自独立工作，避免代码冲突。
3）调试代码
teammate 们并行测试不同的假设，更快收敛到正确答案。
举例：
遇到性能问题时，一个 teammate 假设是数据库查询慢，另一个假设是内存泄漏，第三个假设是网络延迟。各自验证后汇总结果。
4）多端联调协作
跨越前端、后端、测试等多层的改动，每层由不同 teammate 负责。
举例：
添加新 API 时，一个 teammate 改前端调用，一个改后端实现，一个写集成测试，协调完成整个功能。
什么时候用 Subagents，什么时候用 Agent Teams？
1）Subagents 适合快速、专注的任务。
比如，研究一个问题、审查一个文件。
2）Agent Teams 适合需要讨论和协作的复杂工作。
比如，需要分享发现、互相质疑。新功能开发（每个 teammate 负责不同部分）
3）当你多个 subagents 一起跑遇到了上下文限制，或者 subagents 需要互相通信，那么 agent teams 自然就是你下一步选择。
Agent Teams 相较于 Subagents 的区别：
1）Agent teams 的 teammate 是完全独立的 Claude 实例
2）每个 teammate 有自己独立的上下文窗口
3）teammate 之间直接互相通信，不需要通过主上下文中转
4）没有主 agent来汇总所有结果，避免了上下文瓶颈
之前 Subagents 之间没办法互相通信，只能向主 agent 汇报结果，现在 Agent Teams的 teammate 之间可以直接愉快的通信和沟通
那这个 Agent Teams 都能够用在哪些场景？
1）研究与审查
多个 teammate 可以同时调查问题的不同方面，然后分享并互相质疑彼此的发现。
举例：
调查一个复杂 bug 时，一个 teammate 查日志，另一个查代码历史，第三个查相关测试。
完成后他们互相讨论、挑战对方的结论，更快找到根因。
2）开发新模块或功能
每个 teammate 可以独立负责一个模块，互不干扰。
举例：
开发新功能时，一个 teammate 写前端组件，另一个写后端 API，第三个写数据库层。各自独立工作，避免代码冲突。
3）调试代码
teammate 们并行测试不同的假设，更快收敛到正确答案。
举例：
遇到性能问题时，一个 teammate 假设是数据库查询慢，另一个假设是内存泄漏，第三个假设是网络延迟。各自验证后汇总结果。
4）多端联调协作
跨越前端、后端、测试等多层的改动，每层由不同 teammate 负责。
举例：
添加新 API 时，一个 teammate 改前端调用，一个改后端实现，一个写集成测试，协调完成整个功能。
什么时候用 Subagents，什么时候用 Agent Teams？
1）Subagents 适合快速、专注的任务。
比如，研究一个问题、审查一个文件。
2）Agent Teams 适合需要讨论和协作的复杂工作。
比如，需要分享发现、互相质疑。新功能开发（每个 teammate 负责不同部分）
3）当你多个 subagents 一起跑遇到了上下文限制，或者 subagents 需要互相通信，那么 agent teams 自然就是你下一步选择。
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