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罗福莉 2026年4月6日

两天前，Anthropic 切断了第三方客户端（Harnesses）使用 Claude 订阅的通道——这并不令人意外。三天前，MiMo 推出了其 Token 计划（Token Plan）——这是一个我投入了大量精力去设计的方案，也是我认为在实现合理的算力分配和智能体客户端开发方面一次严肃的尝试。将这两件事结合起来，我有以下几点思考：

1. Claude Code 的订阅制是一个专为平衡算力分配而设计的精美系统。 我的猜测是——它并不赚钱，甚至可能在亏本，除非他们的 API 利润率高达 10-20 倍，但我对此深表怀疑。虽然我无法严密地计算出第三方客户端接入所带来的损失，但我近距离观察过 OpenClaw 的上下文管理——它真的很糟糕。在单个用户查询中，它会把一轮轮低价值的工具调用作为独立的 API 请求发送出去，每个请求都携带长达 100K 以上 Token 的长上下文窗口——即便有缓存命中，这也是极大的浪费，在极端情况下还会推高其他查询的缓存未命中率。其单次查询的实际请求次数最终比 Claude Code 自身框架高出数倍。折算成 API 定价的话，真实成本恐怕是订阅价格的几十倍。这不仅是一个差距，而是一个巨大的黑洞。
2. 像 OpenClaw/OpenCode 这样的第三方客户端依然可以通过 API 调用 Claude——它们只是不能再薅订阅制的羊毛了。 短期内，这些智能体用户会感到阵痛，成本极有可能飙升几十倍。但这种压力恰恰会倒逼这些客户端去优化上下文管理、最大化提升提示词缓存（Prompt Cache）的命中率以复用已处理的上下文，并减少无谓的 Token 消耗。痛苦最终会转化为工程上的严谨与克制。
3. 我强烈呼吁大模型公司不要在搞清楚如何为编程套餐定价且不亏本之前，就盲目地进行价格战、卷到行业底层。 廉价销售 Token 却对第三方客户端敞开大门，看似对用户友好，实则是一个陷阱——正是 Anthropic 刚刚踩进去又退出来的那个陷阱。更深层次的问题在于：如果用户把精力浪费在低质的智能体客户端、极度不稳定且缓慢的推理服务，以及为了削减成本而降级的大模型上，结果却发现依然什么事也做不成——这对于用户体验或留存率来说，绝不是一个健康的循环。
4. 关于 MiMo Token 计划——它支持第三方客户端，按 Token 配额计费，这与 Claude 最新推出的额外用量包逻辑一致。 因为我们追求的是长期、稳定地交付高质量的模型与服务——而不是吸引你冲动消费后便任由你弃船而去。

什么是 Claude Code

应用于软件开发的各个阶段

1. 探索 (Discover)	2. 设计 (Design)	3. 构建 (Build)	4. 部署 (Deploy)	5. 维护与扩展 (Support & Scale)
探索代码库与历史 (Explore codebase and history)	规划项目 (Plan project)	实现代码 (Implement code)	自动化 CI/CD (Automate CI/CD)	调试错误 (Debug errors)
搜索文档 (Search documentation)	制定技术规范 (Develop tech specs)	编写并执行测试 (Write and execute tests)	配置环境 (Configure environments)	大规模重构 (Large-scale refactor)
入职与环境配置 (Onboard & Setup)	定义架构 (Define architecture)	创建提交与 PR (Create commits and PRs)	管理部署 (Manage deployments)	监控使用情况与性能 (Monitor usage & performance)

工具使用

内置工具列表

安装 Claude Code

1. Native 安装（推荐）

⚠️ 国内用户会出现不能访问或卡住的问题。

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

安装后的可执行文件路径：/Users/junjian/.local/bin/claude

下面是安装卡住，但是程序已经下载成功，我手动安装完成的过程：

下载的二进制文件会被保存在 ~/.claude/downloads 目录下：

ll ~/.claude/downloads

-rwxr-xr-x  1 junjian  staff   205M  5月 29 22:56 claude-2.1.156-darwin-arm64

我们需要把它移动到 ~/.local/share/claude/versions 目录下，并创建一个软链接到 ~/.local/bin：

Thariq: Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML

Markdown 已成为智能体（agent）与我们沟通时占主导地位的文件格式。它简单、可移植，具备一定的富文本能力，且易于编辑。Claude 甚至已经相当擅长在 Markdown 文件中使用 ASCII 绘制图表。

但随着智能体变得越来越强大，我感到 Markdown 已成为一种受限的格式。我发现自己很难阅读超过一百行的 Markdown 文件。我想要更丰富的可视化效果、色彩和图表，并且希望能轻松分享它们。

我也越来越不亲自编辑这些文件，而是将它们用作规格说明、参考文件、头脑风暴输出等。当我确实需要编辑时，我通常会让 Claude 来编辑，这就削弱了 Markdown 最大的一个优势。

我开始更偏爱 HTML 作为输出格式，而不是 Markdown，并且越来越多地看到 Claude Code 团队中的其他人也在使用它。以下就是原因。

（如果你想先看一些示例，可以在这里看到一大堆：https://thariqs.github.io/html-effectiveness ，不过记得回来看更多关于"为什么"的内容。）

为什么选择 HTML？

信息密度

与 Markdown 相比，HTML 能够传达更丰富得多的信息。

code‑review‑graph 是一款为 AI 编程助手打造的本地代码知识图谱工具，核心是用增量图谱替代全量读码，大幅降低 AI 上下文 Token 消耗、提升代码审查与理解效率。

基于 Tree‑sitter 解析代码结构，构建持久化增量知识图谱，通过 MCP 协议给 AI 提供精准最小上下文，Token 用量可降 5–10 倍，零配置开箱即用。

安装 code-review-graph

pip install code-review-graph

将 MCP Server 注册到 AI 编程平台

# cd <project-root>
code-review-graph install --platform claude-code

这是一个通过多智能体（multi-agent）流水线将代码库或知识库转化为交互式知识图谱，并提供可视化看板和 AI 问答功能的 Claude Code 插件。

Understand-Anything

Understand Anything 将任意代码库、知识库或文档转化为可探索、可搜索、可对话的交互式知识图谱，支持 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 等多平台。

多智能体架构

/understand 命令调用 5 个 agent，/understand-domain 额外增加第 6 个：

Agent	职责
project-scanner	扫描项目文件，检测语言和框架
file-analyzer	提取代码结构（函数、类和导入），生成图节点和边
architecture-analyzer	识别架构层
tour-builder	生成引导式学习路径
graph-reviewer	验证图的完整性和引用完整性
domain-analyzer	提取业务领域、流程和处理步骤（由 /understand-domain 使用）
article-analyzer	从 wiki 文章中提取实体、论断和隐式关系（由 /understand-knowledge 使用）

文件分析器并行运行（最多 3 个并发）。支持增量更新 — 仅重新分析自上次运行以来发生更改的文件。

Claude Code

	User（用户范围）	Project（项目范围）	Local（本地范围）
生效范围	当前用户（跨所有项目）	该仓库的所有协作人员	仅限当前项目的当前用户
Settings 配置文件路径	~/.claude/settings.json	.claude/settings.json	.claude/settings.local.json
CLAUDE.md 指令文档	~/.claude/CLAUDE.md	CLAUDE.md or .claude/CLAUDE.md	CLAUDE.local.md
Skills 技能安装路径	~/.claude/skills/	.claude/skills/
Plugins 插件安装路径	~/.claude/plugins/	.claude/plugins/
MCP Server MCP 服务器配置	~/.claude.json	.mcp.json
Subagents 子智能体配置	~/.claude/agents/	.claude/agents/

• Configuration Scopes

插件市场

注册插件市场

命令行运行：

claude plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace

Claude Code 中运行：

论文基础信息

• 论文：Externalization in LLM Agents: A Unified Review of Memory, Skills, Protocols and Harness Engineering
• 论文ID：arXiv:2604.08224
• 发布时间：2026-04-09
• 核心定位：首篇系统梳理LLM智能体Harness工程的综述论文，提出了基于认知外化理论的智能体设计统一框架

核心观点

可靠的智能体能力不只是来自更强的模型本身，而是来自将认知负担系统性地转移到外部组件：

• 记忆外化：解决跨会话状态延续问题
• 技能外化：复用成熟的流程经验，避免每次都重新推理
• 协议外化：标准化交互规则，让工具调用、多智能体协作更稳定
• Harness（智能体引擎/管控框架） 是协调以上所有组件的统一运行层，是智能体系统的"认知环境"

什么是Harness？

Harness不是普通的工具链或者SDK，而是模型运行的完整认知环境：

• 模型本身只有通用推理能力，Harness决定了它能访问什么数据、能执行什么操作、怎么受到约束、怎么从错误中学习
• 智能体的能力不是模型单独具备的，而是模型和Harness环境耦合之后共同产生的
• Harness的核心作用是把零散的外部组件（内存、技能、协议）组合成连贯的智能行为，把无边界的推理任务转化为结构化的可控执行流程

gstack 是由 YC 首席执行官 Garry Tan 发起的开源智能体技能集（Skills），旨在将 Claude Code 等 AI 编程助手重塑为一支全栈虚拟开发团队。它通过一套高度专业化的指令流，实现了从产品构思、架构设计、自动化编码到代码评审、质量保障及发布部署的软件全生命周期闭环开发。

你：      我想为我的日历做一个每日简报应用。
你：      /office-hours（发起咨询）
Claude： [询问痛点 —— 要求提供具体的例子，而不是假设]

你：      多个 Google 日历，活动信息已过时，地点也是错的。
          准备工作耗时太长，而且效果不够好……

Claude： 我想挑战一下你的设定。你说的是“每日简报应用”，但你实际描述的是一个“AI 私人幕僚长”。
         [提取了 5 项你甚至没意识到自己已经描述出的功能]
         [挑战了 4 个前提 —— 你对此表示同意、反对或进行调整]
         [生成了 3 种实施方案及工作量预估]
         建议： 明天先上线最核心的切入点，从实际使用中学习。完整愿景是一个为期 3 个月的项目 —— 
               先从一个真正好用的每日简报开始。
         [编写设计文档 → 自动同步至下游技能]

// ...

英文版本：

WikiLLM

利用 LLM 构建个人知识库的系统。WikiLLM 将原始素材"编译"成结构化、交叉链接的高质量中文 Wiki，可在 Obsidian 中查看。

本项目基于 Andrej Karpathy 提出的理念构建。详见：LLM Knowledge Bases

项目概述

WikiLLM 的工作流包括：

1. 数据摄入：源文档（文章、论文、代码库、数据集、图像）被索引到 raw/ 目录
2. Wiki 编译：LLM 增量地"编译"原始数据成 markdown 文件的 wiki，包含摘要、反向链接、分类概念和相互链接的文章
3. IDE：Obsidian 用作前端查看原始数据、编译后的 wiki 和可视化
4. 问答：LLM 可以通过研究相关数据来回答针对 wiki 的复杂问题
5. 输出：结果渲染为 markdown 文件、Marp 幻灯片或 matplotlib 图像，可在 Obsidian 中查看
6. Linting：LLM"健康检查"发现不一致、填补缺失数据、建议新文章候选
7. 额外工具：诸如 wiki 上的朴素搜索引擎等额外工具

核心原则

• LLM 编写和维护所有 wiki 数据；手动编辑很少见
• 用户探索和查询被归档回 wiki 以增强它
• 系统专注于 markdown 文件和 Obsidian 兼容格式
• 图像被下载到本地 以便 LLM 轻松引用

目录结构

创建 CLAUDE.md

这样它会将项目的规范、构建命令和架构要点记录下来，后续对话中它会自动参考这个文件，不再需要你重复解释背景。有利于后续的代码分析、调试和功能开发。

运行 /init 命令

/init - 自动分析该项目并生成 CLAUDE.md

我已为该仓库成功创建了CLAUDE.md文件。以下是文件包含的内容：

### CLAUDE.md 内容概要
1. **概述** - 包含项目统计信息（约1884个文件、51.2万行代码、40+工具、80+命令）的项目说明，以及法律免责声明。

2. **命令** - 构建与开发相关命令：
    - `npm run prepare-src` - 准备源码
    - `npm run build` - 使用esbuild构建
    - `npm run check` - 执行类型检查
    - `npm start` - 运行编译后的命令行工具

3. **高层架构**：
    - src/query.ts中的核心智能体循环模式
    - 核心目录（入口点、命令行、命令、工具、组件、服务、状态、工具函数）
    - 关键文件及其用途
// ...

CLAUDE.md

本文件用于指导 Claude Code（claude.ai/code）处理此代码仓库中的代码。

概述

本仓库包含 Claude Code v2.1.

一、项目概述

Claude Code 是 Anthropic 开发的一款终端智能体编码工具，通过自然语言与开发者交互，理解代码库上下文，自动化完成日常编码任务、代码审查、Git 工作流管理等工作。

核心特性

• 基于 Anthropic Claude 大语言模型
• 高度可扩展的插件架构
• 安全的工具调用和权限管理
• 支持多种工作流和集成

二、项目目录结构

Claude 代码安全审查 (Claude Code Security Review) 是一个基于 AI 的 GitHub Action 安全审查工具，利用 Claude 分析代码变更中的安全漏洞。包含了我个人的二次开发成果（Web 界面、全库扫描、可视化报告）。

Claude 代码安全审查器 (Claude Code Security Reviewer)

这是一个基于 AI 驱动的 GitHub Action 安全审查工具，利用 Claude 分析代码变更中的安全漏洞。该 Action 使用 Anthropic 的 Claude Code 工具进行深度语义安全分析，为 Pull Request (PR) 提供智能且具备上下文感知能力的安全评估。

功能特性

• AI 驱动分析：利用 Claude 先进的推理能力，通过深度语义理解来检测安全漏洞。
• 差异感知扫描：针对 PR，仅分析发生变更的文件。
• PR 自动评论：自动在 PR 中针对发现的安全问题发布评论。
• 上下文理解：超越简单的模式匹配，深入理解代码的语义逻辑。
• 语言无关性：支持任何编程语言。
• 误报过滤：通过高级过滤功能减少干扰，专注于真正的安全漏洞。

快速入门

将以下内容添加到您仓库的 .github/workflows/security.yml 文件中：

通过 2026 年 git 提交历史记录，分析 Peter Steinberger (steipete) 开发 OpenClaw 的工作流程及 Agent 编码秘诀。

关键洞察总结

AI 是放大器，不是替代品

AI 的作用：

• ✅ 做人类不想做的重复工作（去重、重构）
• ✅ 快速覆盖大量代码（3天1400次提交）
• ✅ 标准化和系统化（按模板提交）

人类的作用：

• ✅ 创造性工作（新功能）
• ✅ 质量把关（代码审查）
• ✅ 决策和发布（版本管理）

可借鉴的经验

经验	说明
人机分工	人类做 creative，AI 做 repetitive
明确周期	人类开发期 → AI 重构期 → 人类收尾期
标准化	AI 喜欢模板，建立标准流程
小步快跑	每个阶段有明确目标，快速迭代

一、提交统计概览

总提交数: 8443 次提交在两个月内

峰值日产量:

• 2026-02-22: 578 次提交
• 2026-02-15: 478 次提交
• 2026-02-16: 472 次提交

提交类型分布:

fix:     1557 (26%)
test:     815 (14%)
docs:     857 (14%)
refactor: 308 (5%)
feat:     363 (6%)
chore:    352 (6%)
style:    134 (2%)
build:     21 (0.3%)

二、工作流程核心模式

1️⃣ "Land #PR" 工作流

知识工作插件（Knowledge Work Plugins）能将 Claude 打造为适配你岗位、团队与公司的专业助手。专为 Claude Cowork 打造，同时兼容 Claude Code。

为何使用插件

Cowork 让你设定目标，Claude 即可输出完整、专业的成果。而插件能进一步赋能：你可以告诉 Claude 你的工作偏好、需要调用的工具与数据、关键工作流的处理方式，以及开放哪些斜杠命令——让团队获得更优质、更统一的结果。

每个插件都为特定职能打包了专业能力、工具连接器、斜杠命令和子智能体。开箱即用，就能让 Claude 快速上手协助对应岗位人员。真正的强大之处在于为你的公司定制化——适配你的工具、术语与流程，让 Claude 仿佛为你的团队量身定制。

插件市场

我们开源了 11 个基于实际工作打造与启发的插件：

NanoClaw 是您的专属 AI 助手，可安全运行在容器中。轻量设计，易于理解，还能根据您的需求自由定制。 与复杂的 OpenClaw 不同，NanoClaw 坚持“小巧易懂”的哲学，仅由单一 Node.js 进程和少量源文件组成，无微服务或复杂配置。其核心安全机制在于利用 Linux 容器（macOS 上支持 Apple Container 或 Docker）进行操作系统级别的隔离，确保智能体只能在挂载的沙箱环境中运行，无法访问宿主机敏感数据。系统支持按群组隔离的持久记忆、可安排的任务调度及网络访问功能。独特的“技能优于功能”架构鼓励用户通过贡献技能脚本（如添加 Telegram 支持）来定制功能，而非直接修改核心代码，从而保持代码库的纯净与个性化适配。

README

NanoClaw —— 您的专属 Claude 助手，在容器中安全运行。它轻巧易懂，并能根据您的个人需求灵活定制。

我为什么创建这个项目

OpenClaw 是一个令人印象深刻的项目，愿景宏大。但我无法安心使用一个我不了解却能访问我个人隐私的软件。OpenClaw 有 52+ 个模块、8 个配置管理文件、45+ 个依赖项，以及为 15 个渠道提供商设计的抽象层。其安全性是应用级别的（通过白名单、配对码实现），而非操作系统级别的隔离。所有东西都在一个共享内存的 Node 进程中运行。

NanoClaw 用一个您能在 8 分钟内

本文档深入分析了 NanoClaw — 一个轻量级、AI 原生的个人 AI 助手项目。它的核心设计思想包括：小到可以理解（单一进程、少量文件）、通过容器隔离实现安全（而非应用级权限检查）、AI 原生开发（假设 Claude 始终作为协作者）、技能（Skill）胜于功能（按需转换代码库，而非功能堆积）。最创新的是其 Skills 技能系统，通过 Git 三向合并、三级解决模型（Git→Claude→用户）和共享解决方案缓存，实现了干净、可审计的代码转换。NanoClaw 展示了 AI 原生软件开发的新范式：为 AI + 人类团队协作优化，而非为独立人类开发。

目录

1. 项目概述
2. 核心理念
3. AI 原生设计
4. Skills 技能系统
5. 系统架构
6. 安全模型
7. 对比与启示

项目概述

NanoClaw 是一个轻量级、安全的个人 Claude 助手项目。它通过 WhatsApp（或其他渠道）与用户交互，在隔离的容器中运行 Claude Agent SDK，为用户提供一个可定制、可理解的 AI 助手。

WhatsApp (Baileys) → SQLite → 轮询循环 → 容器 (Claude Agent SDK) → 响应

为什么创建 NanoClaw？

NanoClaw 的诞生是对 OpenClaw（原 ClawBot）项目的反拨。

Peter Steinberger (OpenClaw 的创造者) 分享了核心主张 “拒绝套路，直接对话”。他认为当前的 AI 智能体（尤其是 GPT-5-Codex）已足够强大，无需过度依赖 RAG、复杂的子智能体或繁琐的规格文档等“炒作”手段。

最近我在这里变得安静了许多，因为我正埋头于最新的项目。Agent 智能体工程（Agentic engineering）已经变得如此强大，以至于现在它几乎包揽了我 100% 的代码编写。然而，我看到仍有许多人在解决问题时，还在搞那些华而不实的复杂套路，而不是专注于把活干完（Getting sh*t done）。

这篇文章的灵感部分来自昨晚在伦敦参加的 Claude Code Anonymous 交流会，部分原因是从我上次更新工作流以来已经过了“AI 领域的一年”（实际才几个月，但变化巨大）。是时候同步一下进度了。

所有的基本理念仍然适用，所以我不会再提上下文管理等简单的事情。你可以阅读我的 《AI 开发最佳工作流》 作为入门。

背景与技术栈

我独立工作，当前项目是一个约 30 万行代码（LOC）的 TypeScript React 应用，包含 Chrome 扩展、CLI、基于 Tauri 的客户端以及基于 Expo 的移动端。我使用 Vercel 托管，一个 PR（拉取请求）大约在 2 分钟内就能交付新版本网页进行测试。

AI 编程的演进逻辑非常清晰：GitHub Copilot 作为插件，在传统 IDE 里为大众提供辅助；Cursor 则打破束缚，通过 AI 原生 IDE 实现了深度的体验跃迁；而 Claude Code 这类 CLI 工具，则是为追求极致自由与自动化的极客准备的——它摆脱了图形界面的繁琐，让开发者在命令行中，就能以‘操作指令’驱动 AI 完成从编码到部署的全流程。

AI 编程三剑客：时间线与营收对比

维度	GitHub Copilot	Cursor	Claude Code
代表形态	IDE 插件 (Plugin)	AI 原生 IDE (Forked)	CLI 智能体 (Agent)
正式发布/爆发时间	2021年6月 (预览) / 2022年6月 (正式)	2023年 (起步) / 2024年底 (爆发)	2025年2月 (GA)
年营收 (ARR)	$20 亿+$ (2025年Q3数据)	20亿+∗∗(2025年Q3数据)∣∗∗10 亿+ (2025年底估算)	$10 亿+ (上线6个月即达成)
用户规模	2000万+ 开发者	100万+ 付费用户	爆发式增长中 (API驱动)
核心地位	行业标准与基建	效率工具的巅峰	自主编程的开端

1. GitHub Copilot：稳坐江山的“老牌霸主”

• 登基时间： 2021-2022年。它是 AI 编程的开创者，利用 GitHub 庞大的生态系统，迅速完成了从 0 到 1 的教育。
• 营收状况： 2025年 9月，微软在财报中确认 GitHub Copilot 的年经常性收入（ARR）已突破 20 亿美元。
• 现状： 虽然面临 Cursor 的挑战，但它依然是 90% 以上 500 强企业的标准配置。它的战略重心已转向 “代理化” (Agentic)，在 GitHub Universe 2025 上展示了全流程的 AI 协作能力。

本文介绍 Claude Code 的上下文工程。它整合了多种输入来源，包括系统提示、内置工具、MCP工具、自定义子代理、记忆文件和对话历史，以全面理解并完成编程开发任务。还介绍了使用 Claude Code 在您的项目中提供全流程协助，如何编写提示词。

Claude Code 上下文工程

Claude Code 能为您的项目提供全流程协助

📌 计划模式

计划模式是指通过只读操作分析代码库来创建计划，非常适合探索代码库、规划复杂更改或安全地审查代码。

​> Analyze the authentication system and suggest improvements
​> 分析身份验证系统并提出改进建议。

​> I need to refactor our authentication system to use OAuth2. Create a detailed migration plan.
​> 我需要重构我们的身份验证系统以使用 OAuth2。创建一个详细的迁移计划。

  ​> What about backward compatibility?
  ​> 向后兼容性怎么办？

  ​> How should we handle database migration?
  ​> 我们应该如何处理数据库迁移？

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