我平时写代码基本离不开 [[Claude Code]],但有一个场景一直让我觉得不方便:电脑上跑着一个长任务,人已经离开工位了,想用手机看看进度或者追加一句指令,做不到。最近 Anthropic 连续发布了两个功能,把这个问题解决得相当干净——Remote Control 让你从手机浏览器或 Claude App 直接接管本地会话,Channels 则更进一步,让你通过 [[Telegram]] 或 [[Discord]] 给 Claude Code 发消息,它收到后在本地执行并把结果回复到聊天里。
Channels 这个功能是 Claude Co
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用 AI 写代码这件事,大家都已经习惯了。但一个尴尬的现实是:AI 在修改代码的时候,经常不知道自己改的那个函数被多少地方调用、改完之后会不会连锁反应把别的功能搞崩。这不是 AI 模型不够聪明,而是它看不到代码库的全貌——依赖关系、调用链路、执行流程,这些结构性的信息在普通的文件搜索里是丢失的。如果我们仔细观察过 AI 检索调用的中间过程就会发现大部分情况下是在进行关键字过滤,这样会浪费大量的 Token。
[[GitNexus]] 就是为了解决这个问题而生的。它把你的代码仓库索引成一张知识图谱,然后通过 [[MCP]](Model Context P
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Trellis:让 AI 编码代理真正投入生产的框架
最近我一直在思考一个问题:AI 编码工具越来越多,但为什么每次切换工具或开启新会话,都感觉像是从零开始?我用 [[Claude Code]] 写了一段时间,又想试试 [[Gemini]] CLI,但每次都要重新解释项目背景、编码规范、当前任务进度。这种重复性的”上下文喂养”工作,慢慢变成了一种隐性负担。
tiptop:用图表重新定义命令行系统监控
最近在排查一台服务器的性能问题时,我习惯性地打开了 [[htop]],盯着那一列列滚动的数字,试图从里面读出 CPU 负载的变化趋势。说实话,数字本身没什么问题,但当你需要判断”过去几分钟内 CPU 是否有明显的周期性抖动”时,一屏幕的百分比实在不如一条折线来得直观。就在那个时候,我发现了 tiptop 这个工具,用了之后感觉有点相见恨晚。
Claude Code /goal:让 AI 自主持续工作直到达成目标的新命令
用 [[Claude Code]] 写代码时,一直有一个令人微妙不适的摩擦:每当 Claude 完成一轮工作,控制权就回到了我这里,我需要再次发出指令,告诉它”继续”“再检查一遍”“还有这个文件没改”。对于那种需要跑很多轮才能完成的任务——比如把一个模块从旧 API 迁移到新 API 直到所有测试通过,或者逐文件重构某个目录直到符合统一规范——这个”人类中继”的环节就显得相当机械,本质上我只是在不停地按确认键。