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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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1月13日pp电子糖果1000小注一拉直接爆出70万大奖
3月15号实力盘总PA真人喜提990万一路爆红
3月27-31号斯里兰卡神秘大哥连续5天总提4000万+
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Claude Code就是一个拥有无限智能的超级助手
人都会有好点子，但因为各种限制无法变成实际成果
有了CC，普通人只需要用大白讲清需求
操作交给它，不论是工作上的任务还是自己编程做项目都能搞定
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再到更高级的综合实战项目等高级玩法一应俱全
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code/tree/main
2.核心概念，五分钟让你知道核心概念与工作原理
https://github.com/luongnv89/claude-howto
3.基础命令与交互技巧
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4.Claude Code skills库，有了这些技能，就可以直接让CC变成专业工程师、代码开发团队、市场营销员
https://github.com/alirezarezvani/claude-skills
5.实用技巧合集+工具包，让你把CC用的更好更高效
https://github.com/ykdojo/claude-code-tips
6.顶级技能库，包括自动化工作流、核心工作技能、安全审计等
https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
7.实用技能库
https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
8.中文版实战教程与使用教程
https://github.com/KimYx0207/Claude-Code-x-OpenClaw-Guide-Zh
9.常见问故障排除
https://github.com/Cranot/claude-code-guide
如果你想看视频学习的可以看我引用的推文，中文的完整教学视频
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有人将数学曲线方程转化成了加载动画。玫瑰曲线、利萨如曲线漂移、蝴蝶相位、内摆线环，全部以粒子轨迹的形式呈现。数学一直都是美丽的。只是有人让它变得更有用了。
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大模型这事儿现在太简单了
不存在个人英雄主义
可能存在一定的组织英雄主义
knowhow 啥的没那么重要，重要的是把事情做出来，把事情踏踏实实做好
talk is cheap，靠谱 is not
# 字节跳动的 AI 编程团队，推荐了这 10 个 Skills
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上个月字节 TRAE 团队发布了一本《2026 企业级 AI 编程实践手册》，里面有一份 Skills Top 10 排行榜。这是目前我看到的第一份来自大厂的 Agent Skills 推荐清单。
先说背景。TRAE 是字节基于 Doubao-Seed-2.0-Code 模型做的企业级 AI 编程工具，定位是「真正的 AI 工程师」——不只是帮你补全代码，是自主拆需求、做任务规划、写代码、跑测试、部署，全流程。
他们内部大规模使用 Agent 之后，沉淀出了这 10 个最常用的 Skills。排名有先后：
1. frontend-design —— 前端设计。为什么排第一？因为 AI 写的 UI 真的太丑了。这个 Skill 教 AI 什么是好的设计。
2. cache-components —— 组件缓存。让 AI 复用已生成的组件，而不是每次都重新造。省 token，也省时间。
3. fullstack-developer —— 全栈开发。给 AI 一个全栈开发者的心智模型：前后端一起考虑，数据流怎么走，API 怎么设计。
4. frontend-code-review —— 前端代码审查。
5. code-reviewer —— 通用代码审查。注意：前 5 名里有两个 review Skill。说明字节很重视 AI 写出来的代码质量——不是能跑就行。
6. webapp-testing —— Web 应用测试。
7. pr-creator —— 自动创建 PR。写完代码 → 自动提 PR，省一步。
8. fix —— Bug 修复。专门用来处理「这里有个 bug，帮我修」。
9. update-docs —— 文档更新。代码改了，文档自动跟上。
10. find-skills —— 发现 Skills。这个最特别——让 AI 自己去搜索和推荐 Skills。
看完这个清单，有几个观察：
第一，设计类 Skill 排第一不是偶然。字节的人显然被 AI 生成的紫色渐变和圆角卡片折磨够了。任何人只要用过 AI 写前端，就知道 frontend-design 为什么是刚需。
第二，Top 10 里有两个 review Skill 和一个 testing Skill。这说明字节对 AI 代码的策略是「写得多不如写得对」——和 SkillsBench 那篇论文的结论一致：好 Skills 能提升 51%，差 Skills 能拉低 39%。
第三，find-skills 这个 Skill 很有意思。它本质是一个元技能（meta-skill）——让 AI 自己去发现还需要什么技能。这个思路和 EvoSkill 的「自动进化」一脉相承：最好的 Skills 配置不是人写的，是 AI 在实践中自己找出来的。
如果你在用 Claude Code 或 Codex，这份清单可以直接照搬。前 5 个装上去，你的 Agent 就已经有了大厂级别的 Skills 配置。
手册全文：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51wi5a5okxCF4cAxHSnBh
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上个月字节 TRAE 团队发布了一本《2026 企业级 AI 编程实践手册》，里面有一份 Skills Top 10 排行榜。这是目前我看到的第一份来自大厂的 Agent Skills 推荐清单。
先说背景。TRAE 是字节基于 Doubao-Seed-2.0-Code 模型做的企业级 AI 编程工具，定位是「真正的 AI 工程师」——不只是帮你补全代码，是自主拆需求、做任务规划、写代码、跑测试、部署，全流程。
他们内部大规模使用 Agent 之后，沉淀出了这 10 个最常用的 Skills。排名有先后：
1. frontend-design —— 前端设计。为什么排第一？因为 AI 写的 UI 真的太丑了。这个 Skill 教 AI 什么是好的设计。
2. cache-components —— 组件缓存。让 AI 复用已生成的组件，而不是每次都重新造。省 token，也省时间。
3. fullstack-developer —— 全栈开发。给 AI 一个全栈开发者的心智模型：前后端一起考虑，数据流怎么走，API 怎么设计。
4. frontend-code-review —— 前端代码审查。
5. code-reviewer —— 通用代码审查。注意：前 5 名里有两个 review Skill。说明字节很重视 AI 写出来的代码质量——不是能跑就行。
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看完这个清单，有几个观察：
第一，设计类 Skill 排第一不是偶然。字节的人显然被 AI 生成的紫色渐变和圆角卡片折磨够了。任何人只要用过 AI 写前端，就知道 frontend-design 为什么是刚需。
第二，Top 10 里有两个 review Skill 和一个 testing Skill。这说明字节对 AI 代码的策略是「写得多不如写得对」——和 SkillsBench 那篇论文的结论一致：好 Skills 能提升 51%，差 Skills 能拉低 39%。
第三，find-skills 这个 Skill 很有意思。它本质是一个元技能（meta-skill）——让 AI 自己去发现还需要什么技能。这个思路和 EvoSkill 的「自动进化」一脉相承：最好的 Skills 配置不是人写的，是 AI 在实践中自己找出来的。
如果你在用 Claude Code 或 Codex，这份清单可以直接照搬。前 5 个装上去，你的 Agent 就已经有了大厂级别的 Skills 配置。
手册全文：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51wi5a5okxCF4cAxHSnBh
花了大半天把张小珺访谈姚顺宇的4小时长访听了一遍。这位去年刚从Anthropic跳到Google DeepMind的哥们，参与过Claude 3.7/4.5和Gemini 3。他给了很多实诚的头部大模型一线研究员的视角。访谈信息密度相当高。说几条我觉得最有意思的：
1. Google禁止员工用Claude Code，但姚顺宇保守估计自己90%代码是AI生成的。不保守估计99%甚至100%。一个清华加斯坦福的物理博士、顶级大模型研究员都靠AI写代码，再有人说自己不能用AI写代码，别特么给自己脸上贴金了。但反过来想，Google连内部都不让用CC和Codex，员工效率得受多大影响啊，这家公司真挺神奇的。
2. 他离开Anthropic的原因里，反对Dario反华占40%。他自己说这不是首要但确实是大原因。他很烦Dario那套「我们必须拥有最强模型才能推AI安全」的逻辑。圈里敢直接喷半年前老东家的人确实不多。
3. Claude 3.5/3.6/3.7的命名是个草台班子般的乌龙。Anthropic早期产品力极弱，「居然管两个模型叫一个名字」，外界为了区分自发叫3.6，Anthropic后来跟随社区习惯把下一个叫3.7。我之前一直以为3.6是个跳过的版本号。
4. Claude Code是「个人英雄主义的开端」。一个叫Boris的研究员自己想做提效工具，后来变成Anthropic最重要的产品之一。完全是bottom-up长出来的，不是规划出来的。
5. Anthropic创始团队一个人都没离开。来自OpenAI的那批核心是一起打过仗的，这才是top-down文化能跑通的根。对比OpenAI高管走光，姚顺宇似乎挺鄙视OpenAI的企业文化和部分高管。
6. OpenAI救了Google一命。逻辑挺反共识：如果ChatGPT一鼓作气把search吃了，Google就完了；正因为做出可能性又没做到极致，反而留了Google反击时间。
7. AI行业最重要的特质不是脑子，是靠谱。原话「那些东西多多脑子，本科生就能干」。一个物理博士说这话，算降维打击，也算给所有想转AI的人吃颗定心丸。
8. 他觉得程序员的未来是1/1000拿100倍工资。不是「程序员消失」，是「极度中心化」。绝大多数失去独特价值，少数顶级爆赚。
9. 他觉得现在很多人说的Scaling Law撞墙，多数是自己代码Bug。原话「修一个Bug带来的进展，远大于一些很神奇的技巧」。预训练在过去几个月还在变强，跟外界「预训练已死」的叙事完全相反。
10. 绝大多数New Lab都会死。
听完最大的感受是：这哥们说话真的没在留情面，又喷Anthropic又喷OpenAI又喷各种「老登」。但他敢喷的底气挺清楚，既不在SSI那条路上，也不靠LP吃饭。他自己原话说的是：「我这个行业又没什么导师又没什么旧友，我当然想喷谁喷谁。」
以及，他在说估计自己也不会在Google待太久，把这话在播客里说出来，我觉得国内头部大模型公司可以去抢一波人了。
1. Google禁止员工用Claude Code，但姚顺宇保守估计自己90%代码是AI生成的。不保守估计99%甚至100%。一个清华加斯坦福的物理博士、顶级大模型研究员都靠AI写代码，再有人说自己不能用AI写代码，别特么给自己脸上贴金了。但反过来想，Google连内部都不让用CC和Codex，员工效率得受多大影响啊，这家公司真挺神奇的。
2. 他离开Anthropic的原因里，反对Dario反华占40%。他自己说这不是首要但确实是大原因。他很烦Dario那套「我们必须拥有最强模型才能推AI安全」的逻辑。圈里敢直接喷半年前老东家的人确实不多。
3. Claude 3.5/3.6/3.7的命名是个草台班子般的乌龙。Anthropic早期产品力极弱，「居然管两个模型叫一个名字」，外界为了区分自发叫3.6，Anthropic后来跟随社区习惯把下一个叫3.7。我之前一直以为3.6是个跳过的版本号。
4. Claude Code是「个人英雄主义的开端」。一个叫Boris的研究员自己想做提效工具，后来变成Anthropic最重要的产品之一。完全是bottom-up长出来的，不是规划出来的。
5. Anthropic创始团队一个人都没离开。来自OpenAI的那批核心是一起打过仗的，这才是top-down文化能跑通的根。对比OpenAI高管走光，姚顺宇似乎挺鄙视OpenAI的企业文化和部分高管。
6. OpenAI救了Google一命。逻辑挺反共识：如果ChatGPT一鼓作气把search吃了，Google就完了；正因为做出可能性又没做到极致，反而留了Google反击时间。
7. AI行业最重要的特质不是脑子，是靠谱。原话「那些东西多多脑子，本科生就能干」。一个物理博士说这话，算降维打击，也算给所有想转AI的人吃颗定心丸。
8. 他觉得程序员的未来是1/1000拿100倍工资。不是「程序员消失」，是「极度中心化」。绝大多数失去独特价值，少数顶级爆赚。
9. 他觉得现在很多人说的Scaling Law撞墙，多数是自己代码Bug。原话「修一个Bug带来的进展，远大于一些很神奇的技巧」。预训练在过去几个月还在变强，跟外界「预训练已死」的叙事完全相反。
10. 绝大多数New Lab都会死。
听完最大的感受是：这哥们说话真的没在留情面，又喷Anthropic又喷OpenAI又喷各种「老登」。但他敢喷的底气挺清楚，既不在SSI那条路上，也不靠LP吃饭。他自己原话说的是：「我这个行业又没什么导师又没什么旧友，我当然想喷谁喷谁。」
以及，他在说估计自己也不会在Google待太久，把这话在播客里说出来，我觉得国内头部大模型公司可以去抢一波人了。
OpenClaw 最近突然爆火，
Claude 也在一轮一轮更新。
很多人一边看一边焦虑：
感觉不学就要落后了，
但真要开始，又不知道从哪下手。
其实不用想得太复杂。
如果是完全从 0 开始，我会建议先走一条很简单的路。
先把基础摸一下。
一个是 Anthropic 的课程
https://anthropic.skilljar.com/
里面先看两个就够：
Claude 101
AI Fluency
再看 Google 的 AI 课程
https://grow.google/ai/
先学：
Prompting Essentials
AI Essentials
这些看完，其实就算有个基本概念了。
接下来最重要的一步不是继续看教程，
而是直接开始用 AI 学 AI。
我当时做了一件很简单的事：
在 Claude 里新建一个项目，名字叫 AI tutor。
然后给它一句提示：
你是我的 AI 导师。我对 AI 几乎一无所知，请帮我设计一个 30 天学习计划，并帮我记录学习进度。
接下来就按它给的计划走。
不用花很多时间，
每天 30 分钟就够。
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