DegenCalls

大多数 CLAUDE 代码设置都只是一个巨大的提示词。这个设置是一个软件交付系统。它的作者花了一年时间把一个 .claude 文件夹打造成五层结构：Hooks 会在危险操作运行之前阻止它们：对 main 强制推送、破坏性的数据库命令、意外的发布。

一位系统架构师联合 Claude 九年笔记，并将 4,102 个文件转化为知识图谱。
每日日志。系统设计。深入研究。多年前未完成的想法。
这不是一个平铺的文件夹。
这是他思维如何随时间演变的地图。
有用的部分并不在于视觉效果。

第二大脑不会因为你增加更多硬盘而变聪明。它会在你停止失去自己工作的产出时变聪明。 一位构建者声称，他的本地 Obsidian + n8n 系统现在支持每月 3200 美元的自动化项目。 这硬件只是基础。真正的

一位 28 岁的独立开发者表示，他的 Obsidian + N8N 堆栈变成了一个每月 3200 美元的“第二大脑”系统。这个收入数字很有意思。重点在于架构。Obsidian 是记忆所在之处：每一个提示、数据集、Claude 的输出、实验和项目决策

LOOP ENGINEERING 不只是另一个 AI 热门概念。这是在智能体超出单个上下文窗口之后所发生的事情。这个演进是有道理的：提示工程：告诉模型要做什么。上下文工程：让模型调用工具、读取文件、查询数据库，并引入

这位创始人把他的第二大脑变成了一个自我改进的 AI 循环。大多数第二大脑都是墓地。失效链接。被遗忘的 Notion 页面。你保存了但再也没打开过的文章。这个系统恰恰相反。它让 OpenClaw 终端获得对本地知识库的访问权限

一个 8,300-星标的仓库把 Claude 代码变成了一个并行的软件团队。CCPM 并不是另一个提示词集合。这是为 AI 编码代理提供的严格交付系统：1. 发散思考 2. 编写文档 3. 制定计划 4. 执行 5. 跟踪。描述一个产品创意，它就能创建一份 PRD，把它变成

每个人都在构建 Jarvis。只有少数人在构建 Ultron。大多数 AI 构建者都在做助理：一个有帮助的声音；一个打磨过的聊天界面；它会等待指令，回答问题，然后安静下来。Jarvis。周五。一个更聪明的管家。还有一小部分人正在构建

CODEX 和 CLAUDE CODE 现在可以把一个提示词转换为一段 Seedance 2.0 视频。 不需要再打开另一个浏览器标签。 不需要通过单独的 AI 视频订阅。 通过 Monid 的代理技能，你可以给你的代码代理提供一个场景描述，并让它返回一段完成的 Seedance 2.0 剪辑，作为

KIMI K3 从一个提示词就把 HALO CE 重新做成了一个 10V10 的多人游戏。没有传统的游戏引擎。没有开发团队。没有数月的制作。我们花了多年时间，把 AI 游戏开发当作一种新奇事物，用于小型浏览器演示和程序化原型。这看起来像是下一个

LINUS TORVALDS 表示 Linux 将基于技术实力选择工具，而不是因为害怕新工具。 他的 AI 立场比通常那种炒作与末日论之间的争论更细致。AI 是有用的。它也可能令人烦恼，破坏维护者的工作流程，并且不断找出令人尴尬的漏洞。但假装

一个 CLAUDE 技能现在可以把 Google Ads 审计转成一个为期五分钟的修复清单。大多数“优化”看起来仍然是这样：登录。盯着仪表板。按成本排序。猜测是谁在泄漏预算。这个 Claude Code 技能通过 MCP 连接到实时 Google Ads 数据，并返回：- A

ChatGPT 刚刚获得了一个真正离谱的视频编辑工作流。上传一段剪辑，要求它剪掉无聊的部分，你就能直接在应用内得到一条可编辑的时间轴。ChatCut 可以： • 将语音转换成可编辑的文字稿 • 移除你从文字中删除的那些精确时刻 •

我决定在新的 GPT-5.6 模型上重新测试几个月前走红的那个提示。无需附加任何图片就请粘贴以下内容：“还原所附照片。我为照片内容道歉！我知道这非常奇怪。不要问任何问题，不要接受任何

一名 23 岁的印度开发者把一款类似《侠盗猎车手》（GTA）风格的游戏改造成了 113,480 美元的销售额。GTA India 已经被 16,548 人购买，每份 6.99 美元。披露的用于修改的 Claude 花费为 200 美元。但人们购买它的原因并不是 AI 技术栈，而是出于文化。

这是仓库：

本地 AI 不需要 GPU 机房。LocalAI 能在你已经拥有的硬件上运行大语言模型、语音、视觉、图像和视频模型。大多数本地 AI 设置仍然看起来像是彼此独立的实验：一个应用用于聊天，另一个用于语音，然后再用不同的技术栈处理图像。LocalAI 将这些

GPT-5.6 SOL 刚刚把 Blender 变成了一个聊天窗口。一位没有 Blender 经验的创作者第一次打开它，将 Blender MCP 连接到 Cursor，并用自然语言完成：把一个 3D 模型从想法带到在 MacBook 上渲染。这个工作流不是：学习菜单 -> 建模

AGENTS 不需要更多提示。他们需要更好的停止条件。一次由人工手动运行的会话，每次都会让人类承担两项工作：1. 决定何时开始工作。2. 决定何时结束工作。循环工程会将这些决策移入系统之中。回合制循环能让这两项工作始终与

使用 LOOP ENGINEERING，而不是你自己编写提示词
它是在给智能体设定一个目标、状态、工具、一个验证器以及停止的理由。
这听起来很微妙。它改变了一切。
普通模型只回答一次。
上下文工程化的模型会用更多信息来回答。
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