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Karpathy 发布了一个github开源项目，狠狠让我惊艳到了 这个项目叫 andrej-karpathy-skills,GitHub 13 万+ star,我愿称之为2026 最有用的 AI 工程项目 它解决的问题极其精准：让 Claude Code 不再瞎写代码 这个项目到底有多厉害？ 先说结论：一个 4KB 的文本文件，让 AI 写代码的错误率暴降 90% Karpathy 自己说，他现在 80% 的代码都让 Claude 写，但 AI 经常犯几个典型错误： 不问就瞎猜需求 过度设计，写一堆用不上的抽象 改 A 顺手把 B、C、D 也重构了 代码能跑就行，不管目标达成没有 这个项目就是专门给 Claude Code 戴上guardrails，用 4 条行为准则约束 AI 的编码行为 核心亮点：4 条准则改变一切 整个项目就是一个 CLAUDE.md 文件，里面只有 4 条规则，但每一条都直击 AI 编码的痛点 1. Think Before Coding - 先思考再动手 AI 最大的问题是“太听话”，你说啥它就写啥，从不质疑 这条准则要求：明确说明假设、权衡 tradeoffs，不确定就直接问 不再是“我猜你想要这个”，而是“我理解你的需求是 A，但 B 方案可能更合适，你要哪个？” 2. Simplicity First - 极简实现优先 AI 天生爱炫技，你要一个登录功能，它给你写个完整的 OAuth 2.0 + JWT + 刷新令牌 + 权限系统 这条准则强制：只写刚好能解决当前问题的最小代码 不搞 speculative abstractions，不写未来功能，不过度工程 一个用户反馈：用了这条规则后，代码 diff 从动辄几百行缩减到几十行，review 轻松太多 3. Surgical Changes - 手术式精准修改 这是我最爱的一条 AI 有个恶习：你让它改个 bug，它顺手把整个文件的命名风格、缩进、注释全优化了 这条准则要求：只改用户要求的部分，严格匹配原有代码风格 不碰无关文件，不顺手 refactor，不加“看起来更好”的改动 有开发者实测：启用这条后，git diff 从“满屏红绿”变成“3 行精准修改” 4. Goal-Driven Execution - 目标驱动执行 AI 经常写完代码就交差，但代码能跑 ≠ 任务完成 这条准则要求：把任务转化为可验证的目标/测试/成功标准，然后 loop 执行、验证、迭代 直到真正达成目标才停止 这让 AI 从“代码生成器”变成“问题解决者” 真实效果：社区反馈炸裂 X 上这个项目刷屏了，开发者反馈高度一致： 代码质量飞跃：diff 更紧凑、干净，overbuild 和 side changes 大幅减少 错误率暴降：有人实测从 41% 掉到 11%，继续优化后低至 3% 中文社区评价：“必备 skills”“Claude/Cursor 实用技能 Top1”“直接扔项目里就完事了” 很多人直接 @ 朋友推荐：“把这个 CLAUDE.md 放进去，Claude 立刻像换了个人，写代码更靠谱、不乱改、不瞎猜“ 使用方式：简单到离谱 这是我见过最简单的 AI 工程优化方案： 方法一：直接 curl 把 CLAUDE.md 下载到项目根目录 curl -o CLAUDE.md 方法二：用 Claude Code / Cursor 的 plugin 一键安装 支持 Claude Code、Cursor 等主流 AI coding 工具 完全开源（MIT 协议），拿来就用 作为产品经理出身的开发者，我看到的不只是 4 条规则，而是对 AI 编码行为的深刻洞察 Karpathy 做的事情本质上是：给 AI 建立编码的第一性原理，他把他对于AI编程的理解写入了文件中 不是教 AI 怎么写代码（它已经会了），而是教 AI 什么时候该问、什么时候该停、什么时候该简化 这 4 条准则就像产品经理给开发团队定的 PRD 原则： 需求不清楚？ 先问 功能够用就行？ 别过度设计 改需求？ 只改需求相关的 做完了？ 先验证目标达成没有 它能帮到我们什么？ 如果你是独立开发者或小团队，这个项目能直接提升你的 AI 协作效率： 减少返工：AI 不再瞎猜需求，写出来的代码更符合预期 降低 review 成本：改动精准，不用在一堆无关修改里找真正的变更 提升代码质量：极简实现意味着更少的 bug、更好的可维护性 加速迭代：目标驱动让 AI 真正解决问题，而不是生成代码 对于中大型项目，这是让 Claude Code 真正“生产可用”的关键一步 我的使用体会 我在自己的几个项目里部署了这个 CLAUDE.md，最直观的感受是： AI 变聪明了 以前它是个听话的实习生，你说啥它做啥，经常做错 现在它像个有经验的同事，会主动问“你确定要这么做吗？ 我有个更简单的方案” 代码 diff 变干净了 以前一个小需求能改几十个文件，现在精准到只改 3-5 行 我的工作重心变了 以前 60% 时间在 review AI 的代码、修 bug 现在 80% 时间在思考产品逻辑，AI 真正成了生产力工具 最后 这个项目被誉为 2026 年 AI coding 领域的“现象级”黑魔法工具 小文件，大作用 如果你在用 Claude Code / Cursor 写代码，强烈建议直接把这个 CLAUDE.md 扔进项目根目录 GitHub 地址： 试过的人基本都是“已全项目部署”的状态 作为一个天天和 AI 协作的开发者，我的建议是：别犹豫，直接用

试了试 cc 新推出的 /insight 功能，总结的蛮有道理。其中 建议添加到 CLAUDE .md 这个功能非常有用，建议大家自己跑一次看看。 --- 关键模式: 你作为高速度独立创始人运作,发出快速的多任务指令,期望 Claude 自主执行,仅在采取错误方法时进行敏锐纠正。 你是一位极其高产、以运营为重的开发者,将 Claude Code 作为快速执行伙伴,处理复杂全栈产品。在短短 6 天内就有 39 个会话、504 条消息和 92 次提交(平均每天约 8 小时),你保持着无情的交付节奏。你的工作流程明显是多任务和中断驱动的 — 会话通常将 3-5 个不相关任务(bug 修复、部署、UI 调整、基础设施变更、计费集成)捆绑到单个对话中,当生产问题浮现或优先级变化时,你经常在会话中途转向。你不写详细的前期规范;相反,你发出简洁的指令,期望 Claude 搞清楚实现细节,在出错时介入纠正。例如,当 Claude 误解了你的演示示例功能(以为你想要实时执行而不是提供预先存在的文件),或者编辑了错误的 Dockerfile 时,你快速纠正并继续前进。 你的互动风格显示出对迭代的高容忍度,但对错误方法的低容忍度。你让 Claude 在直接任务上自主运行(Bash 是你最常用的工具,使用了 958 次,反映了对 Claude 在部署、服务器管理和调查方面的重度依赖),但当 Claude 调查错误根本原因或做出错误假设时,你会敏锐地介入 — 如 Claude 反复追查视频渲染 bug 的错误原因而不是听你清楚解释,或者它试图启动 localhost 服务器而不是检查你已经运行的应用程序时。摩擦数据讲述了一个清晰的故事:"错误方法"(34 个实例)和"buggy 代码"(29 个实例)是你最大的痛点,它们源于你推动的变更的巨大数量和速度。你本质上是在和 Claude 作为工程团队一起运行单人冲刺,级联 bug(如导致卷数据丢失的沙箱路由修复,或覆盖 codeben 的错误项目部署)是这种速度的代价。 尽管存在摩擦,你始终将会话评为有帮助并持续使用 — 128 个"可能满意"的评分主导你的满意度概况。你的主要领域是涉及沙箱、AI 代理、Stripe 计费和视频处理的 TypeScript 密集型 SaaS 产品,你最依赖 Claude 进行 bug 修复(28 个目标)和多文件更改(18 次成功)。你很少要求解释或规划 — 只有 6 个"信息查询"目标和 2 个"良好解释"成功 — 强化了你将 Claude 用作实际执行者而非顾问的事实。当事情出错时,你的本能是推进另一个修复,而不是退后重新架构。

实战教程！给大家带来一期《从0到1开发并部署上线第一款生产级Agent》小白友好视频。​ ​ 我之前分享过很多关于Codex和Claude Code的教程，用它们做出了很多酷炫的东西，也实际提高了生产力。 但是知其然，而不知其所以然，所以最近潜心学习了很多Agent相关的概念：链路追踪、记忆系统、模型网关、沙箱工具......​ ​ 也在开发“书镜”Agent的过程中沉淀了一套自己的开发思路： 先用问答的方式和Codex对齐产品，写PRD文档； 再把PRD拆分成多个Plan.md； 用乔木老师开源的Skill撰写 /goal 提示词； 把Codex调整成“目标”模式，发送提示词； 开发一轮后，把所有plan.md整合成一个consolidation.md，然后重复上述过程进行下一轮开发。​ ​ 用Codex本地Agent开发好后，才算完成了第一步，下一步是部署上线，要保证能在生产环境中能够正常使用。​ ​ 我选择了腾讯云 EdgeOne Makers 边缘Web与AI Agent托管平台进行部署，因为确实比较方便简单，适合上手：​ 1.有内置的内容创作助手模板。记忆系统、沙箱工具、调用链路追踪、模型网关都是开箱即用，我直接把代码拿过来用Codex略改一下就能快速上线。​ 2.前后端（Web与Agent）共用同一个项目。传统的前端和后端是分隔开的，经常有跨域请求的麻烦，统一之后技术框架更为优雅，也能更好地统一管理账号、部署、监控和域名。​ 3.不限制部署项目的框架、语言和模型。Claude / OpenAI / LangGraph / CrewAI的框架都适配，没有自己的SDK；不限制开发语言（JS / Python）；有统一的AI Gateway，但是也可以接第三方API。

体验了一下 Stripe 刚推出的 Stripe Projects。 通过这个 cli，可以让 agent matrix 为租户的任何项目创建部署条件和环境，自动化付款并获得对应的 keys。唯一比较可惜的一点是 Cloudflare 目前还不在支持的名单中，但绝大多数需要部署的线上服务都在名单当中（Vercel / Supabase / Neon / Clerk / PostHog 等）可以说，这个是解决了 Agent Matrix 的最后一步，真正地把托管用户的项目（或者是从 0 到 1 的构建）让它跑在真实的线上环境当中。 其实以现在的条件来说，agent matrix 产品已经可以完成任何一个软件在云端的自动化开发，部署，测试和运维了。

分享几个值得部署的开源项目 1、Dokploy @getdokploy 手里有服务器就别闲着，先装个 Dokploy。后面不管是部署开源项目还是自己的项目，一套流程搞定，省心又省时间 2、Plausible @PlausibleHQ 我一直用它看网站流量，API 调用顺滑，还有三方 MCP，丢进 agent 里就能直接查数据，体验不输 Umami 3、Sink 来自 @miantiao_me 大佬的开源项目，短链服务做得很顺手。经常换域名、想要短链接的人，用上就回不去 4、Uptime Kuma 网站健康监控必备，挂了立刻通知，避免“用户先发现”这种尴尬时刻

怎么低成本搭建自己的AI助手？ deepseek R1模型发布以来，各种AI应有又有了一波大的爆发，但是数据保密成了一个不容忽视的问题。如果想较低成本地搭建一个私人应用的AI助手，可以自己调试生成限制，调试输出文本内容，数据不外传，成本尽可能低，不知道是不是可行。 本文详细介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，在3分钟内搭建一个能操作网页的AI助手。文章提供了从环境准备、Dify部署、Chrome MCP安装到配置的完整步骤，展示了AI助手在自动网页搜索、表单填写、数据抓取等场景的应用，并解释了工作原理、问题排查及进阶技巧，让读者能够零代码实现网页自动化任务。 你是否想过让AI不仅能回答问题，还能直接操作浏览器帮你做事？比如自动填写网页表单、抓取特定数据、或者点击按钮？现在，通过Dify和Chrome MCP的结合，你可以在3分钟内搭建一个能真正"动手"操作网页的AI助手。 本文将手把手教你如何在本地部署Dify并配置Chrome MCP服务器，打造你的私人网页自动化助手。 准备工作：确保你的环境就绪 在开始前，请确保你的系统已安装： •Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify） •**Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器） •Git（用于克隆项目仓库） 第一步：快速部署Dify（仅需1分钟） Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署： # 创建项目目录 mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp # 下载Docker部署配置 curl -o docker-compose.yml # 启动Dify服务 docker-compose up -d 等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。 第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟） 打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器： # 安装Chrome MCP服务器 npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome # 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器） server-chrome 服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听： Server running on http://localhost:9999 Chrome browser launched and connected successfully 第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟） 现在回到Dify管理界面，进行关键配置： 1.进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器 2. 点击添加MCP服务器 3. 填写配置信息： •服务器名称: Chrome-Automation •服务器URL: http://localhost:9999 4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示 效果验证：让AI帮你操作网页 配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。 试试这些实用场景： 场景1：自动网页搜索 请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。 场景2：自动填写表单 请打开"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。 场景3：数据抓取与分析 请打开 工作原理：为什么这很厉害？ 这个组合的厉害之处在于分工明确： •Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤 •Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令 •LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程 常见问题排查 server-chrome 2.连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信 3.操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000 4.权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome 进阶使用技巧 掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能： •多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务 •用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录 •定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务 •异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案 如何学习大模型 AI ？ 由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： 最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

GM builders ☀️ @CNPYNetwork 最近越看 @CNPYNetwork 越觉得，这可能不是又一个“发链工具”，而是在重新定义 Web3 里谁真正拥有网络。 过去很多项目都在说：AI 会让应用爆发。 但问题是，应用变多之后，谁来承载它们？谁给它们安全性、流动性、社区和独立经济模型？ Canopy 的答案很直接： AI creates apps. Canopy creates owners. 它想做的不是让开发者再花几个月研究底层，而是把启动一条高性能应用链变成接近部署智能合约一样简单。用 TypeScript、C#、Python# 这些熟悉语言，也能更快构建自己的链。不是每个团队都需要从零造轮子，但每个认真做产品的团队，都应该拥有自己的经济空间。 我最喜欢的一点是：Canopy 不只是“快”。 快只是入口，真正重要的是主权 + 共享安全 + 原生互操作。 这意味着新链可以保留自己的规则、资产和激励，同时又能借助网络里的安全和分发能力启动。对早期项目来说，这个差别很大。以前 launch 一条链像重资产创业，现在更像打开一个属于自己的生态空间。 再加上 Arrington Capital、Fenbushi、Borderless、SNZ 等机构参与的 $8.5M Seed，至少说明这个方向不是空喊叙事。 如果说 Sleepagotchi 把睡眠习惯变成可持续的激励飞轮， 那 Canopy 想做的，就是把“建链”变成开发者可以真正拥有的增长飞轮。 不是更多噪音。 是更多主权。 不是只会部署 app。 是开始拥有网络。 你觉得下一波 Web3 alpha，会来自 app，还是来自能批量制造 appchain 的基础设施？ 👀 @CNPYNetwork

最近电脑硬件走势很猛，而币圈最不可缺的就是电脑了，就想做一个电脑硬件定制网站。 用户可以根据预算自由搭配配置，AI 推荐整机方案，还能实时查看 CPU、显卡、内存等硬件价格走势，觉得价格合适直接下单。 刚好刷到不少人在体验 @dappOS_com 的新功能 xBubble Coding，我也去试了一下。 我直接把需求告诉 AI，10分钟后，一个完整的页面就出来了。 不得不说，这个功能是真的强大，以前一个人做项目，最头疼的往往不是开发，而是开发之后的一堆事情。 服务器怎么部署？域名怎么买？各种接口怎么配置？上线之后怎么收款？宣传素材谁来做？这些零零散散的问题，会消耗掉大量时间 但是这些东西 dappos都能用他成熟的SOP 系统可以直接把页面制作、内容生成，到后续部署、稳定币支付、商业化，这些都能一键完成，而且还会持续生成全新的专用 SOP ，让个人和小团队可以更快去适应不同场景，而不是一直重复造轮子。 目前我做的网站还只是一个很基础的版本，还有很多可以完善的地方，如果全部完善那我不就是能成为一人公司，所以 dappos 给我的感觉，更像是在帮一个 OPC搭建一整套创业流程。 过去只有团队才能做的事情，现在开始可以由一个人完成，那不是人人都可以创业了，第一次觉得，一个人真的有机会把脑子里的想法，以很低的成本快速验证，并最终做成一门真正的生意。

AI Coding 已经开始改变很多人的开发习惯。 以前做一个产品，可能要先拉前端、后端、合约、安全、部署。 现在很多想法可以先丢给 Claude、Cursor、Codex，快速跑出一个能用的版本。 但到了 Web3 这一步，问题就变复杂了。 AI 能写代码，不代表它能顺手把链上应用也跑起来。 钱包、Gas、交易、合约模板、部署、安全，这些东西还是会把很多小团队卡住。 这也是 @CNPYNetwork 想切入的地方。 ///////////////////////// 「Canopy 想把链上开发变得更接近 AI Coding」 Canopy 的定位是 AI 原生 Web3 基础设施。 它支持开发者用 Python、Go、TypeScript 这些更熟悉的语言，配合 AI 工具去构建链上应用，甚至启动 app-specific L1。 这个方向挺关键。 因为现在很多人已经习惯了 Vibe Coding。 一句话生成页面，一句话改逻辑，一句话跑脚本。 但链上开发还停留在比较重的工程环境里。 Canopy @CNPYNetwork 想做的，就是把底层复杂性往下沉。 开发者不用一上来就陷进 Web3 样板代码里，而是把注意力放回业务逻辑和产品本身。 如果这个体验能跑通，链上应用的开发门槛会被重新压低。 ///////////////////////// 「Nucleus 这次更像是 Canopy 的社区入口」 这也是为什么我觉得 Canopy 上 @NucleusCodes 这件事值得顺手看。 因为 Canopy 不是一个点一下就能完全理解的前端产品。 它讲的是 AI 原生开发、应用链启动、共享安全、Launchpad，以及更轻量的 Web3 开发体验。 这类项目需要的不只是测试网交互。 还需要有人把它讲清楚。 Nucleus @NucleusCodes 这次给 Canopy @CNPYNetwork 做的，更像是一个早期贡献者入口。 用户可以通过内容、社交参与和测试网体验进入排行榜，也能通过 Canopy 的奖励平台去完成任务、积累 CNPY 点数。 所以这次活动不只是“做任务拿奖励”。 更像是在主网前，把真正愿意研究项目的人先筛出来。 ///////////////////////// 最近 Canopy 的几个信号也比较集中。 测试网已经上线，早期 12 天接近 27,000 个项目，后续启动次数超过 331,000 次。 6 月 25 日，Canopy Network Foundation 完成 850 万美元种子轮融资，投资方包括 Arrington Capital、Fenbushi Capital、Borderless Capital、SNZ Capital 等。 同时它还收购了 Tanssi 相关技术，用来推进主网、工程团队和 AI 原生工具。 再叠加 Nucleus 上 Top 300 贡献者竞争 10 万美元等值 CNPY 奖励池，这个阶段的重点其实很明确： 一边推主网。 一边做测试网和社区冷启动。 当然，项目还在早期。 主网没正式跑起来之前，真实开发者留存、网络稳定性、生态应用质量，都还需要继续看。 但 Canopy 抓住的这个问题很明确： AI 已经改变了代码怎么写。 下一步，可能就会改变链怎么被创建。 而 Nucleus 这次，刚好给了普通用户一个提前参与和理解 Canopy 的入口。