AI agent 的工作世界仅限于代码仓库，无法访问 Slack、Jira、Confluence 等外部信息源。文章提出"仓库即规范"原则，强调将架构决策、运行约束、项目进度等关键知识就近写入仓库文件（如 AGENTS.md、ARCHITECTURE.md、PROGRESS.md），通过"全新会话测试"检验知识可见性，
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Harness 是 AI coding agent 发挥能力的关键工程基础设施，由指令、工具、环境、状态、反馈五个子系统组成。文章通过类比新入职工程师的困境，对比 Claude Code、Cursor、Codex 等工具的设计差异，结合 OpenAI 与 Anthropic 的官方实践，系统阐述了 harness 的核
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AI coding agent 的失败往往并非模型能力不足，而是执行环境（harness）存在结构性缺陷。文章通过 Anthropic 和 OpenAI 的对照实验，论证了同一模型在有无完整 harness 的环境下表现差异巨大，提出 harness 工程五层防御框架（任务规范、上下文供给、执行环境、验证反馈、状态管理
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Claude Code 搭配 Remotion（React 视频框架）实现「用代码做视频」的完整指南。文章介绍 Remotion 将视频拆分为帧级 React 渲染的核心原理，分析其与 Claude Code 的绝配逻辑——视频变代码后可直接用自然语言驱动开发，并提供从零搭建到渲染的最小流程。同时讲解帧、插值、弹性三个
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这是一份面向小白的Claude Code术语速查表，将教程中出现的核心「黑话」按「代理循环」「上下文管理」「扩展点」三大主题家族归类，用「一句话+类比」的方式解释每个术语，强调术语表不应通读而应作为遇到卡点时查阅的工具，帮助读者理解Claude Code的运转机制、记忆限制和扩展能力。
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Claude Code 常见问题排查指南，核心主张是「先分诊、不瞎试」。文章通过一个典型踩坑案例（旧 API key 环境变量导致订阅登录失效）引出排查第一原则：先定位问题类别再动手。系统介绍了 `/doctor` 和 `/feedback` 两个自助命令的使用场景，并按安装、登录认证、配置、API 报错、性能、报错信
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本文从逆向角度梳理了 Claude Code 的七种高频反模式（anti-pattern），包括一句话塞多需求、CLAUDE.md 缺失或过度膨胀、单会话超长使用、盲目信任 AI 输出、不提供验证手段、无脑开启权限绕过、无范围调查等。作者指出这些坑并非水平问题而是认知盲区，且会互相喂养形成恶性循环，并给出每个反模式的症
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本文围绕Claude Code的最佳实践展开，核心约束是上下文窗口资源有限且填满后性能下降。作者提炼五条法则：给Claude可自验收的手段（测试/构建/截图）、先探索规划再编程、指令精确化、精简CLAUDE.md、及时纠偏。通过「实习生白板」类比贯穿全文，并附多组坏做法vs好做法对照表，帮助用户从"跟AI较劲"转向"顺
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以命令行任务清单工具(todo-cli)为实战案例，系统演示如何将Claude Code的前47篇所学功能串联成完整工作流。核心在于跨会话接力：通过CLAUDE.md定规矩、SPEC.md当交接备忘录、/permissions配权限基线，再按「立项→规划→接外部→分活→容错→交付」六步循环推进。重点展示了--resum
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过度思考未来，无异于杀死现在的自己
