深入理解 Claude Code:从 CLAUDE.md 到 Hooks、Skills、Subagents..
深入理解 Claude Code:从 CLAUDE.md 到 Hooks、Skills、Subagents..在常规的对话外,Claude Code(也可以是 Codex)其实还提供了一些别样的控制(或者说:上下文注入)方法,比如:CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
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在常规的对话外,Claude Code(也可以是 Codex)其实还提供了一些别样的控制(或者说:上下文注入)方法,比如:CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
2026 年,会不会用 AI 不再看 Prompt(提示词)能力了,而是要看会不会设计循环。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技,最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同,它选择从另一个方向切入:让 AI 主动学习用户的工作流程。
两个三十岁出头的年轻人,正在靠AI向华尔街收每节课2.5万美元的学费,合人民币17万。
其实大概半年前,我就有这个需求了。那阵子我也注意到,阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用,对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座,用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习,用 IM 而不是 session 来组织对话,主动找你,而不是等你 prompt。
如今想写出一篇结构严密、用词专业的文章已经不算难事,只需要敲几个 prompt 生成式 AI 就能瞬间给你一篇成千上万字的文章。布鲁金斯学会去年的一项调查显示,拥有学士学位的成年人中有 35% 的人在工作中使用 AI 来撰写或编辑文档。
RAG 系统上线后答案出错,绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
就在前两天,Anthropic祭出Claude 4.7的同时,照例公开了Claude 4.7的「驯化手册」,也就是那份系统提示词(system prompt)。Simon Willison在博客中对这份system prompt进行了逐行对比,哪里加了、哪里删了、哪里改了措辞,全部标了出来。
今天早上,OpenAI突然宣布一个促销政策:未来 30 天内,企业用户如果迁移到 Codex,2 个月免费 Codex 用量。同期,桌面端还内置了迁移工具,可以把 Claude Code 的 system prompts、custom skills、chat history、MCP server 配置一键搬过来。