Claude Text Editor 工具使用指南一、概述1. 简介A. 是什么Claude Text Editor 是 Anthropic 定义的一个工具，允许 Claude 直接查看和修改文本文件。这使得 Claude 能够直接与文件系统交互，提供动手协助而不仅仅是建议更改。B. 为什么学让 Claude 能够直接调试、修复和改进代码自动化文档生成和测试创建集成到开发工作流中，提升开发效率C. 学完能做什么使用 Claude 修复代码中的语法错误和逻辑问题让 Claude 帮助重构代码结构和添加文档集成文本编辑器工具到自己的应用中2. 前置知识A. 必备技能了解 RESTful API 基本概念熟悉至少一种编程语言（Python、JavaScript 等）基本的文件系统操作知识B. 推荐知识了解 Claude Messages API 的使用方式熟悉工具调用（Tool Use）的概念二、模型兼容性1. 工具版本模型工具版本Claude 4.xtext_editor_20250728Claude Sonnet 3.7（已弃用）text_editor_20250124重要说明：Claude 4.x 使用的 text_editor_20250728 版本不包含 undo_edit 命令如需撤销功能，需要使用 Claude Sonnet 3.7（已弃用）旧版工具不保证与较新模型向后兼容三、工具使用场景1. 代码调试Claude 可以识别并修复代码中的错误，从语法错误到逻辑问题。2. 代码重构让 Claude 通过有针对性的编辑来改进代码结构、可读性和性能。3. 文档生成请求 Claude 为代码库添加文档字符串、注释或 README 文件。4. 测试创建让 Claude 根据其对实现的理解为代码创建单元测试。四、工具命令1. view 命令view 命令允许 Claude 查看文件内容或列出目录内容。可以读取整个文件或特定行范围。参数：command：必须是 "view"path：要查看的文件或目录的路径view_range（可选）：包含两个整数的数组，指定要查看的起始和结束行号。行号从 1 开始索引，结束行为 -1 表示读取到文件末尾。此参数仅适用于查看文件，不适用于目录。示例：{ "command": "view", "path": "primes.py" }{ "command": "view", "path": "primes.py", "view_range": [1, 20] }2. str_replace 命令str_replace 命令允许 Claude 用新字符串替换文件中的特定字符串。用于进行精确编辑。参数：command：必须是 "str_replace"path：要修改的文件的路径old_str：要替换的文本（必须完全匹配，包括空格和缩进）new_str：要在旧文本位置插入的新文本示例：{ "command": "str_replace", "path": "primes.py", "old_str": " for num in range(2, limit + 1)", "new_str": " for num in range(2, limit + 1):" }3. create 命令create 命令允许 Claude 创建包含指定内容的新文件。参数：command：必须是 "create"path：应该创建新文件的路径file_text：要写入新文件的内容4. insert 命令insert 命令允许 Claude 在文件中的特定位置插入文本。参数：command：必须是 "insert"path：要修改的文件的路径insert_line：在其后插入文本的行号（0 表示文件开头）new_str：要插入的文本5. undo_edit 命令undo_edit 命令允许 Claude 撤销对文件的上一次编辑。重要说明：此命令仅在 Claude Sonnet 3.7（已弃用）中可用。Claude 4 模型使用的 text_editor_20250728 不支持此命令。参数：command：必须是 "undo_edit"path：应该撤销上一次编辑的文件的路径五、使用流程Text Editor 工具的使用遵循以下流程：sequenceDiagram participant U as 用户应用 participant C as Claude API participant F as 文件系统 U->>C: 1. 提供工具和用户提示 C->>U: 2. 返回 view 命令 U->>F: 3. 读取文件内容 F-->>U: 返回文件内容 U->>C: 4. 返回 tool_result C->>U: 5. 返回 str_replace 命令 U->>F: 6. 执行文本替换 F-->>U: 替换成功 U->>C: 7. 返回执行结果 C-->>U: 8. 提供完整解释1. 提供工具和提示将 Text Editor 工具提供给 Claude 并附带用户提示：curl https://api.anthropic.com/v1/messages \ -H "content-type: application/json" \ -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-5", "max_tokens": 1024, "tools": [ { "type": "text_editor_20250728", "name": "str_replace_based_edit_tool" } ], "messages": [ { "role": "user", "content": "There'\''s a syntax error in my primes.py file. Can you help me fix it?" } ] }'2. Claude 使用工具查看文件Claude 会首先使用 view 命令查看文件内容：{ "type": "tool_use", "id": "toolu_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStU", "name": "str_replace_based_edit_tool", "input": { "command": "view", "path": "primes.py" } }3. 执行 view 命令并返回结果应用读取文件内容并返回给 Claude。返回的内容应包含行号前缀（如 "1: def is_prime(n):"），这对于使用 view_range 和 insert_line 参数至关重要。4. Claude 使用 str_replace 命令修复错误Claude 识别错误后使用 str_replace 命令进行修复：{ "type": "tool_use", "id": "toolu_01PqRsTuVwXyZAbCdEfGh", "name": "str_replace_based_edit_tool", "input": { "command": "str_replace", "path": "primes.py", "old_str": " for num in range(2, limit + 1)", "new_str": " for num in range(2, limit + 1):" } }5. 执行编辑并返回结果应用执行文本替换并返回成功结果给 Claude。6. Claude 提供完整解释最后 Claude 会提供其发现和更改的完整说明。六、实现指南1. 工具类型Text Editor 工具是无架构工具。使用时无需提供输入架构，架构内置在 Claude 模型中，无法修改。工具类型取决于模型版本：Claude 4：type: "text_editor_20250728"Claude Sonnet 3.7：type: "text_editor_20250124"2. 实现步骤A. 初始化编辑器实现创建辅助函数来处理文件操作，如读取、写入和修改文件。考虑实现备份功能以从错误中恢复。B. 处理编辑器工具调用创建函数根据命令类型处理来自 Claude 的工具调用：def handle_editor_tool(tool_call, model_version): input_params = tool_call.input command = input_params.get('command', '') file_path = input_params.get('path', '') if command == 'view': # 读取并返回文件内容 pass elif command == 'str_replace': # 替换文件中的文本 pass elif command == 'create': # 创建新文件 pass elif command == 'insert': # 在指定位置插入文本 pass elif command == 'undo_edit': # 检查是否为 Claude 4 模型 if 'str_replace_based_edit_tool' in model_version: return {"error": "undo_edit command is not supported in Claude 4"} # 为 Claude 3.7 从备份恢复 passC. 实现安全措施添加验证和安全检查：验证文件路径以防止目录遍历攻击在进行更改之前创建备份优雅地处理错误实现权限检查D. 处理 Claude 的响应从 Claude 的响应中提取并处理工具调用：# 处理 Claude 响应中的工具使用 for content in response.content: if content.type == "tool_use": # 根据命令执行工具 result = handle_editor_tool(content) # 返回结果给 Claude tool_result = { "type": "tool_result", "tool_use_id": content.id, "content": result }3. 实现注意事项安全：工具可以访问本地文件系统，需实施适当的安全措施备份：在允许编辑重要文件之前始终创建备份验证：验证所有输入以防止意外更改唯一匹配：确保替换仅匹配一个位置以避免意外编辑七、错误处理1. 文件未找到当请求的文件不存在时，应在 tool_result 中返回明确的错误消息，告知 Claude 文件未找到。2. 替换有多个匹配当 str_replace 命令的 old_str 在文件中匹配多个位置时，应返回错误，要求 Claude 提供更具体的上下文以确保唯一匹配。3. 替换无匹配当 old_str 在文件中找不到匹配时，应返回错误，告知 Claude 未找到匹配的文本。4. 权限错误当没有足够的权限执行文件操作时，应返回权限错误信息。八、最佳实践1. 提供清晰的上下文向 Claude 提供足够的上下文信息，以便它能够理解要完成的任务。2. 明确指定文件路径始终使用明确的文件路径，避免相对路径的歧义。3. 编辑前创建备份始终在编辑重要文件之前创建备份副本。4. 谨慎处理唯一文本替换确保 str_replace 命令的 old_str 参数在文件中只匹配一个位置。5. 验证更改在执行编辑后验证更改是否符合预期。九、定价和 token 使用Text Editor 工具使用与其他工具相同的定价结构。根据使用的 Claude 模型遵循标准的输入和输出 token 定价。除了基础 token 外，Text Editor 工具还需要以下额外的输入 token：工具额外输入 tokentext_editor_20250429（Claude 4.x）700 tokenstext_editor_20250124（Claude Sonnet 3.7）700 tokens十、工具集成Text Editor 工具可以与其他 Claude 工具一起使用。组合工具时，确保：工具版本与使用的模型匹配考虑请求中包含的所有工具的额外 token 使用十一、变更日志日期版本变更2025 年 7 月 28 日text_editor_20250728发布更新的 Text Editor 工具，修复了一些问题并添加了可选的 max_characters 参数。其他方面与 text_editor_20250429 相同。2025 年 4 月 29 日text_editor_20250429发布面向 Claude 4 的 Text Editor 工具。此版本移除了 undo_edit 命令，但保留所有其他功能。工具名称已更新以反映其基于 str_replace 的架构。2025 年 3 月 13 日text_editor_20250124引入独立的 Text Editor 工具文档。此版本针对 Claude Sonnet 3.7 优化，但与前一版本功能相同。2024 年 10 月 22 日text_editor_20241022Text Editor 工具的首次发布，与 Claude Sonnet 3.5 一起提供。通过 view、create、str_replace、insert 和 undo_edit 命令提供查看、创建和编辑文件的功能。十二、下一步使用建议以下是将 Text Editor 工具用于更方便和强大的方式的一些建议：1. 集成到开发工作流将 Text Editor 工具构建到开发工具或 IDE 中2. 创建代码审查系统让 Claude 审查代码并进行改进3. 构建调试助手创建一个系统，让 Claude 帮助诊断和修复代码中的问题4. 实现文件格式转换让 Claude 帮助将文件从一种格式转换为另一种格式5. 自动化文档为 Claude 自动记录代码设置工作流参考资料Text editor tool - Claude Docs
Reverse Claude Code：倒反天罡的 AI 编程新范式一、新闻概述1. 标题Reverse Claude Code：Midjourney 开发者打造倒反天罡式 AI 编程工具2. 发布时间2026 年 1 月 18 日3. 来源Twitter @fkysly（马天翼）二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Midjourney 团队开发者发布了一个名为「Reverse Claude Code」的 Demo 演示视频，展示了一种全新的 AI 编程交互模式。B. 核心亮点倒反天罡：让 Claude Code 反向当「老板」，指挥用户干活反向交互：AI 提出任务需求，用户执行具体编码桌面应用计划：后续将发布独立的 Desktop App2. 关键信息A. 产品名称Reverse Claude CodeB. 开发者背景来自 Midjourney 团队C. 创新点传统 AI 编程工具是用户提需求、AI 写代码；Reverse Claude Code 完全反转了这个流程。3. 背景介绍A. Claude Code 现有模式Anthropic 的 Claude Code 是一个 AI 辅助编程工具，用户通过自然语言描述需求，Claude 负责生成代码、调试、重构等具体工作。B. 反模式创新Reverse Claude Code 质疑了「AI 取代程序员」的假设，探索人机协作的新可能性。三、详细报道1. 产品理念A. 核心概念将 AI 从「执行者」转变为「决策者」，人类从「需求方」转变为「实施者」。B. 设计哲学AI 负责高层架构设计和任务分解人类负责具体实现和细节把控形成互补而非替代关系2. 技术架构推测graph TB subgraph 传统模式 A1[用户需求] --> B1[Claude Code] B1 --> C1[生成代码] end subgraph 反向模式 A2[AI 任务分解] --> B2[Reverse Claude Code] B2 --> C2[用户编码实现] C2 --> D2[代码审查反馈] D2 --> B2 endA. 工作流程AI 分析项目需求，生成任务清单AI 分配具体编码任务给人类人类完成编码后提交AI 审查代码并提供反馈迭代优化直至完成B. 技术栈推测前端：Electron/Tauri（跨平台桌面应用）AI 核心：Claude API（Anthropic）代码分析：Tree-sitter/AST 解析任务管理：自研任务调度引擎3. 应用场景A. 编程教育AI 作为导师，指派练习任务学员通过完成任务提升技能B. 代码审查AI 自动生成审查任务开发者逐项修复问题C. 技术债务清理AI 识别需要重构的代码开发者执行具体重构操作4. 数据与事实A. 视频表现视频长度：8 秒社交媒体反响：迅速走红B. 社区反馈Twitter 观看量：24.5K+互动数据：179 点赞、23 转发四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势探索 AI 与人类协作的边界质疑「AI 完全取代人类」的叙事B. 新兴范式「反向 AI」可能成为新趋势人机角色重新定义2. 用户影响A. 开发者提供新的学习工具改变对 AI 工具的认知B. 初学者降低编程学习门槛提供结构化学习路径3. 技术趋势A. AI 角色演变从「工具」到「协作伙伴」再到「任务分配者」。B. 人类价值重估在 AI 能力快速提升的背景下，重新思考人类程序员的核心价值。五、各方反应1. 社区反馈A. 正面评价创新性强，打破思维定式为 AI 编程工具提供新思路B. 讨论焦点实用性质疑：是否比正向模式更高效？应用场景：适合教学还是生产？2. 业内观点A. 技术乐观派认为这是 AI 工具多样化的体现，探索不同协作模式有价值。B. 务实派等待 Desktop App 发布，评估实际使用效果。六、相关链接1. 原始推文Twitter @fkysly 发布视频发布时间：2026-01-182. 相关技术Anthropic Claude CodeMidjourney 团队背景3. 待更新信息Desktop App 发布链接GitHub 仓库地址参考资料Twitter 原文
videocut-skills：Claude Code 视频剪辑 Agent 技术分析
videocut-skills：Claude Code 视频剪辑 Agent 技术分析一、项目概述1. 基本信息videocut-skills 是一个基于 Claude Code Skills 的视频剪辑自动化工具，通过 AI Agent 实现口播视频的智能剪辑流程。项目仓库：https://github.com/Ceeon/videocut-skills开源协议：MIT License活跃度：310 星标、69 分支、3 关注者2. 核心亮点A. 智能化剪辑逐字口误检测，精准定位问题片段自动识别静音片段（≥1 秒）语气词智能处理（嗯、哎等）B. 高质量字幕Whisper 大模型转录词典纠错优化字幕质量优于剪映C. 自适应学习自更新机制，从错误中学习越用越懂用户剪辑习惯二、功能分析1. 核心功能模块graph TB A[videocut-skills] --> B[剪口播] A --> C[剪辑] A --> D[字幕] A --> E[自更新] A --> F[安装] B --> B1[音频转录] B --> B2[口误识别] B --> B3[静音检测] B --> B4[语气词处理] B --> B5[生成审查稿] C --> C1[FFmpeg 剪辑] C --> C2[执行删除] C --> C3[循环审查] D --> D1[Whisper 转录] D --> D2[词典纠正] D --> D3[烧录字幕] E --> E1[记录反馈] E --> E2[更新规则] F --> F1[环境准备] F --> F2[模型下载]2. 功能详情A. 口误识别逐字检测视频中的口误、重复、停顿等问题，确保不漏不误。B. 静音检测自动识别时长超过 1 秒的静音片段，为剪辑提供参考。C. 语气词处理识别并标记嗯、哎等语气词，精确删除冗余内容。D. 字幕生成使用 Whisper large-v3 模型进行音频转录，配合词典纠正机制生成高质量字幕。E. 自更新从用户反馈中学习，持续优化剪辑规则和识别精度。三、技术架构1. Skill 清单Skill功能触发词videocut:安装环境准备、模型下载安装、初始化videocut:剪口播转录 + 口误/静音识别 → 审查稿剪口播、处理视频videocut:剪辑执行 FFmpeg 剪辑 + 循环审查执行剪辑、确认videocut:字幕字幕生成与烧录加字幕、生成字幕videocut:自更新从错误中学习，更新规则更新规则、记录反馈2. 技术依赖A. 核心依赖Python 3.8+：脚本运行环境FFmpeg：视频处理引擎FunASR：口误识别模型Whisper large-v3：字幕生成模型B. 模型资源模型大小约 5GB首次安装自动下载3. 工作流程graph TD A[开始] --> B{首次使用?} B -->|是| C[执行安装] B -->|否| D[剪口播] C --> D D --> E[音频转录] E --> F[口误识别] F --> G[静音检测] G --> H[语气词处理] H --> I[生成审查稿] I --> J{用户确认?} J -->|确认| K[执行剪辑] J -->|修改| I K --> L[FFmpeg 删除片段] L --> M[重新审查] M --> N{还有口误?} N -->|是| J N -->|否| O[生成字幕] O --> P[Whisper 转录] P --> Q[词典纠正] Q --> R[烧录字幕] R --> S{发现问题?} S -->|是| T[自更新] S -->|否| U[完成] T --> U四、安装与使用1. 安装步骤A. 下载 Skills克隆项目到 Claude Code skills 目录：git clone https://github.com/Ceeon/videocut-skills.git ~/.claude/skills/videocutB. 安装环境打开 Claude Code，输入指令：/videocut:安装AI 会自动安装依赖并下载模型（约 5GB）。2. 使用流程A. 剪口播/videocut:剪口播AI 自动完成：转录 → 识别口误/静音/语气词 → 生成审查稿 → 等待用户确认。B. 执行剪辑/videocut:剪辑确认后执行删除操作，循环审查直到零口误。C. 加字幕/videocut:字幕Whisper 转录 → 词典纠正 → 烧录字幕。D. 自更新/videocut:自更新告诉 AI 你的偏好，它会记住并优化。五、技术特点1. Agent 化设计将复杂剪辑流程拆解为多个 Skill，每个 Skill 专注于特定任务，符合 Agent 编程范式。2. 人机协作生成审查稿后需要用户确认，确保剪辑质量，避免误删重要内容。3. 循环优化执行剪辑后重新审查，循环直到零口误，保证输出质量。4. 自适应学习通过自更新机制，系统能从用户反馈中学习，持续优化规则。六、应用场景1. 口播视频制作适用于教程、演讲、访谈等需要大量口误清理的场景。2. 批量处理可处理多个视频文件，提高制作效率。3. 字幕制作高质量字幕生成，适合需要多语言字幕的场景。七、项目价值1. 技术创新A. Claude Code Skills 应用展示了 Claude Code Skills 在自动化工作流中的强大能力。B. AI Agent 实践提供了 AI Agent 在视频编辑领域的实践案例。C. 多模型集成整合 FunASR、Whisper 等多个 AI 模型，实现端到端自动化。2. 实用价值A. 提高效率自动化口误识别和剪辑，大幅减少人工操作时间。B. 降低门槛无需专业剪辑技能，通过自然语言指令完成复杂操作。C. 质量保证循环审查机制确保剪辑质量，避免遗漏。3. 生态贡献A. 开源社区为 Claude Code 生态贡献实用工具，推动 AI 辅助编程发展。B. 可扩展性模块化设计便于其他开发者在此基础上扩展功能。八、发展前景1. 技术演进A. 模型优化随着 ASR 模型持续进步，识别精度将进一步提升。B. 功能扩展可增加更多剪辑功能，如配乐、特效等。C. 平台支持可能扩展到其他 AI 编程工具平台。2. 应用拓展A. 多语言支持目前主要针对中文，可扩展到更多语言。B. 专业领域针对不同领域（如新闻、教育）优化识别规则。C. 协作功能支持多人协作编辑和版本管理。九、总结videocut-skills 是一个创新的视频剪辑自动化工具，通过 Claude Code Skills 将复杂的剪辑流程简化为自然语言指令。项目展示了 AI Agent 在专业领域的应用潜力，为创作者提供了高效的自动化解决方案。项目的核心价值在于：将 AI 能力与专业工具深度结合人机协作确保输出质量自适应学习持续优化体验随着 AI 技术不断发展，这类自动化工具将在内容创作领域发挥越来越重要的作用。参考资料videocut-skills GitHub 仓库
Agent Skills 完全指南：从原理到实战一、概述1. 简介A. 是什么Agent Skills 是一种为 AI Agent 提供结构化能力描述的开放标准，于 2025 年 12 月 18 日由 Anthropic 正式发布。它通过渐进式披露提示词的机制，大幅降低 token 消耗与提示词复杂度。B. 为什么学解决传统提示词臃肿、上下文占用过高的问题实现跨平台能力复用，一次编写处处可用已获得 Claude Code、Cursor、OpenCode 等主流 AI 编程工具支持C. 学完能做什么为 Claude Code 等 Agent 工具编写自定义 Skills理解 Skills 与 MCP 的协作模式优化 AI 工作流，降低 token 成本2. 前置知识A. 必备技能基本命令行操作Markdown 语法基础了解 AI Agent 基本概念B. 推荐知识了解 MCP（Model Context Protocol）使用过 Claude Code 或类似工具二、核心概念1. Skills 的本质Agent Skills 是一种带目录的说明书机制，采用渐进式披露提示词的设计模式。其核心思想是将提示词分为三层，按需加载。2. 三层结构A. 元数据层加载方式：必定加载到 AI 上下文内容：技能名称、描述、调用时机类比：书籍的目录B. 指令层加载方式：按需加载（AI 选择使用该 Skill 时）内容：详细的操作指令、格式要求类比：书籍的正文C. 资源层加载方式：按需加载（AI 根据指令需要时）内容：可执行脚本、参考文档、图片等类比：书籍的附录3. 工作原理graph TB User[用户提问] --> Agent[Agent 工具] Agent --> Scan[扫描所有 skill.md] Scan --> Extract[提取元数据] Extract --> List[可用技能列表] List --> LLM[AI 大模型] LLM -->|判断| Decision{需要 Skill?} Decision -->|否| Direct[直接回答] Decision -->|是| Select[选择 Skill] Select --> Load[加载指令层] Load --> Check{需要资源?} Check -->|是| Resource[加载资源层] Check -->|否| Generate Resource --> Generate[生成回答] Direct --> Response[返回用户] Generate --> Response核心优势：元数据层通常只有几十个 token，而完整的提示词可能上千 token。只有 AI 确认需要时才加载完整内容，从而大幅降低上下文消耗。三、Claude Code 快速入门1. 安装 Claude CodeA. 使用官方安装命令npm install -g @anthropic-ai/claude-codeB. 配置自定义模型（可选）如果不想使用官方账号，可以接入其他模型。创建配置文件 settings.json：{ "apiUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/", "apiKey": "your_api_key_here", "model": "glm-4-flash" }macOS 配置路径：~/Library/Application Support/Claude/settings.jsonWindows/Linux 配置路径：~/.claude/settings.json添加跳过登录配置：{ "skipLogin": true }2. Skills 文件结构A. 项目级 Skills在项目目录下创建：项目根目录/ └── .claude/ └── skills/ ├── 字幕转md/ │ └── skill.md └── 来点选题/ └── skill.mdB. 全局 Skills在用户配置目录创建：~/.claude/ └── skills/ └── [共享技能包]3. 编写第一个 SkillA. 创建目录和文件mkdir -p skill-project/.claude/skills/字幕转mdB. 编写 skill.md--- name: 字幕转md description: 当用户提供 SRT 字幕文件需要转换时使用 --- 你是一个专业的字幕文本处理助手，任务是将 SRT 字幕转换为 MD 笔记。 **重要规则**： - 禁止任何删减、总结或省略 - 必须保留所有文字 - 在关键位置插入截图占位符C. 验证 Skillcd skill-project claude在 Claude Code 中输入 /skills 可以看到所有已定义的 Skills。4. 实战测试将 SRT 字幕文件拖入 Claude Code，系统会提示是否使用"字幕转md" Skill。加载过程：初始上下文只包含元数据（name、description）用户确认使用后，才加载指令层详细内容根据需要决定是否读取资源层文件四、进阶用法1. 推荐目录结构Anthropic 官方推荐的 Skill 目录组织：skill-name/ ├── skill.md # 必需：元数据和指令 ├── scripts/ # 可选：可执行脚本 │ └── process.py ├── references/ # 可选：参考文档 │ └── example.md └── assets/ # 可选：图片等资源 └── screenshot.png2. 资源层实战A. 可执行脚本示例在 scripts/ 目录下放置 Python 脚本，用于视频自动截图：# scripts/capture_screenshot.py import sys from moviepy.editor import VideoFileClip def capture_frames(video_path, timestamps): clip = VideoFileClip(video_path) for i, ts in enumerate(timestamps): frame = clip.get_frame(ts) # 保存截图并替换 MD 文件中的占位符 # ...B. 在 Skill 中调用脚本在 skill.md 的指令层添加：**后续处理**： Markdown 生成完毕后，调用 `scripts/capture_screenshot.py` 对视频进行截图。重要：脚本代码不会作为上下文传给 AI，只是被执行，从而最大程度降低上下文使用量。3. 参考文档资源A. 场景描述当 Skill 需要学习特定写作风格或技术规范时，可以使用 references/ 目录。B. 实例：写作助手 Skill帮我写作/ ├── skill.md └── references/ └── 写作风格范文.md在 skill.md 中：如果材料涉及 AI 或计算机相关内容： 1. 读取 `references/写作风格范文.md` 2. 学习其中的写作风格 3. 按照相同风格生成内容调用流程：AI 判断材料是否为技术相关如果是，调用 Read 工具读取参考文档学习文风后生成内容五、跨平台迁移1. Claude Code → Cursor迁移过程非常简单：# 只需修改目录名称 .claude/skills/ → .cursor/skills/Cursor 使用相同的 Skill 格式和文件结构。2. Claude Code → OpenCodeOpenCode 目前将 Skills 作为实验性功能，需要先在配置中启用：// ~/.openrc/config.json { "features": { "skills": true } }3. 使用社区 SkillsGitHub 上有大量社区贡献的 Skills，如 cloud-skills 项目（14000+ star）。使用方法：# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/anthropics/cloud-skills.git # 2. 复制需要的 Skill cp -r cloud-skills/域名头脑风暴 ~/.claude/skills/ # 3. 重启 Claude Code六、Skills 与 MCP 对比1. 核心区别维度SkillsMCP重点提示词管理工具调用机制渐进式披露一次性加载类比带目录的说明书标准化工具箱Token 消耗较低较高主体Markdown 文本Node.js/Python 软件包编写难度简单（一个 MD 文件）较高（需搭建开发环境）执行成功率依赖本地环境较高（独立进程）2. 协作模式Skills 与 MCP 可以互补配合：Skills：负责提示词的渐进式披露MCP：负责具体的工具调用（如 API 请求、文件操作）A. 实战案例：自动发布到 GitHubSkill 部分（提示词管理）：--- name: 帮我写作并发布 description: 根据材料写作并发布到 GitHub --- **后续处理**： 1. 检查是否存在名为 `ai-docs` 的 GitHub 仓库 2. 如果不存在，使用 `create_repository` MCP 工具创建 3. 使用 `create_update_file` MCP 工具上传文件到仓库MCP 部分（工具调用）：GitHub MCP Server 提供实际的 Git 操作执行仓库创建、文件上传等具体任务B. 协作流程sequenceDiagram participant U as 用户 participant CC as Claude Code participant AI as AI 模型 participant S as Skill participant M as MCP Server participant G as GitHub U->>CC: 提供写作材料 CC->>AI: 元数据 + 用户问题 AI->>S: 选择使用 Skill S->>AI: 返回指令层 AI->>AI: 生成文案 AI->>M: 调用 create_repository M->>G: 创建仓库 G-->>M: 返回仓库信息 M-->>AI: 创建成功 AI->>M: 调用 create_update_file M->>G: 上传文件 G-->>M: 上传成功 M-->>AI: 返回文件 URL AI-->>CC: 任务完成 CC-->>U: 返回 GitHub 链接七、最佳实践1. 元数据编写技巧A. 描述部分要明确调用时机--- name: 字幕转md description: 当用户提供 SRT 字幕文件需要转换为 Markdown 笔记时使用 ---好的描述：明确场景（SRT 文件）、动作（转换）、目标（Markdown 笔记）不好的描述："转换字幕"（过于模糊）B. 使用触发词模式在描述中包含关键词，帮助 AI 快速识别："当用户需要...时""如果涉及...""适用于...场景"2. 指令层编写技巧A. 结构化输出**输出格式**： 1. 使用 Markdown 标题层级 2. 代码块使用语言标识 3. 关键信息用加粗标记B. 明确禁止事项**禁止**： - 删减原始内容 - 使用英文标点 - 添加表情符号3. 资源层组织建议A. scripts 目录保持脚本独立性（不依赖外部库）添加清晰的注释提供错误处理B. references 目录使用清晰的文件命名提供简短说明文档控制文件大小（避免影响加载速度）八、常见问题1. Skill 没有被识别A. 检查文件名必须是 skill.md（大小写敏感）B. 检查目录结构.claude/skills/your-skill/skill.mdC. 重启 Agent 工具修改 Skill 后需要重启才能生效2. 脚本执行失败A. Python 环境问题每台电脑的 Python 环境不同，脚本执行失败率较高。解决方案：使用标准库（减少依赖）添加版本检查提供详细的错误提示B. 路径问题使用相对路径而非绝对路径：# 好的做法 script_dir = Path(__file__).parent config_file = script_dir / "config.json" # 不好的做法 config_file = "/home/user/.claude/config.json"3. Token 消耗依然很高A. 检查资源加载确认参考文档是否过大，考虑拆分或精简。B. 优化指令层删除冗余描述，保留核心指令。九、未来展望1. MCP 2.0 可能的方向如果 MCP 能吸收 Skills 的优势：渐进式披露提示词机制简单的 Markdown 编写方式将可能成为更完美的解决方案。2. 生态发展趋势更多 Agent 工具原生支持 Skills社区贡献更多高质量 Skills与 MCP 形成互补协作关系参考资料Anthropic Agent Skills 官方文档cloud-skills GitHub 仓库Claude Code 官方文档
VibeCraft AI 驱动 Minecraft 建造工具技术分析一、项目概述1. 项目背景VibeCraft 是一个创新的 AI 驱动 Minecraft 建造工具，允许用户通过自然语言对话与 Claude 交互，在 Minecraft 游戏中自动建造建筑结构。该项目由 Amenti Labs 开发，采用 MIT 许可证开源。A. 核心理念VibeCraft 的核心理念是将自然语言处理与游戏自动化结合，让玩家可以通过描述想要建造的内容，让 AI 代理自动在游戏中执行建造操作。这种交互方式极大地降低了 Minecraft 建造的门槛。B. 技术特色基于 MCP（Model Context Protocol）实现 AI 与游戏的桥接支持 Fabric 客户端模组，兼容任意 Minecraft 服务器提供 WorldEdit 集成，支持复杂的建筑操作包含预配置的 Claude Agent 工作流和建造技能2. 项目统计Star 数：29Fork 数：2主要语言：Python 81.4%，Java 15.3%，Shell 3.3%贡献者：2 人（Evan Reid、Kyryl Andreiev）最新提交：2026 年 1 月 12 日二、系统架构1. 整体架构设计VibeCraft 采用三层架构设计，通过 MCP 协议和 WebSocket 实现各组件之间的通信。graph TB subgraph 用户层 A[Claude AI 聊天] end subgraph 协议层 B[MCP 协议] end subgraph 服务层 C[VibeCraft MCP Server] C1[WebSocket 桥接] end subgraph 客户端层 D[Minecraft 客户端模组] end subgraph 游戏层 E[Minecraft 服务器] E1[WorldEdit 插件] end A -->|MCP| B B --> C C -->|WebSocket| C1 C1 --> D D -->|玩家操作| E E --> E12. 组件详解A. Claude Agent（代理层）Claude Agent 是整个系统的智能核心，负责：理解用户的自然语言建造请求调用 MCP 工具执行建造命令处理建造过程中的上下文和状态管理建筑材料和模板B. VibeCraft MCP Server（服务层）MCP Server 是 Claude 与 Minecraft 之间的桥梁，主要功能：实现 MCP 协议的服务端提供 SSE（Server-Sent Events）和 Stdio 两种通信模式通过 WebSocket 与客户端模组通信管理 WorldEdit 和原生游戏命令C. Fabric Client Mod（客户端层）客户端模组是直接操作 Minecraft 的组件，负责：建立 WebSocket 服务器接收命令解析并执行建造命令支持认证和权限控制提供游戏内命令接口三、核心交互流程1. 建造流程时序图sequenceDiagram participant U as 用户 participant C as Claude Agent participant M as MCP Server participant W as WebSocket 桥接 participant G as Minecraft 客户端 participant S as Minecraft 服务器 U->>C: 描述建造需求（如"建造石屋"） C->>M: 调用 MCP 工具 M->>W: 发送建造命令 W->>G: WebSocket 传输 G->>S: 执行游戏命令 S-->>G: 返回执行结果 G-->>W: 返回状态 W-->>M: 返回结果 M-->>C: 返回响应 C-->>U: 反馈建造进度2. 命令执行链路用户输入 ↓ Claude 理解意图 ↓ MCP 工具调用 ↓ WebSocket 消息 ↓ 客户端模组解析 ↓ 游戏命令执行（/fill, /setblock, WorldEdit） ↓ 结果反馈四、技术实现细节1. MCP Server 实现A. 技术栈Python 3.10+uv 包管理器FastAPI/Starlette（HTTP 服务）WebSocket（客户端通信）B. 核心工具MCP Server 暴露的主要工具包括：工具名称功能描述get_players获取在线玩家列表get_position获取玩家位置execute_command执行游戏命令fill_blocks批量填充方块set_block设置单个方块select_region选择建筑区域2. 客户端模组实现A. 技术栈Java 17/21Fabric Mod LoaderFabric APIGradle（构建工具）B. 核心功能客户端模组主要实现以下功能：WebSocket 服务器（默认端口 8766）命令解析和执行认证机制（Token 验证）游戏内命令接口3. WorldEdit 集成WorldEdit 模式支持三种配置：模式说明适用场景off禁用 WorldEdit，仅使用原生命令无插件服务器auto自动检测 WorldEdit，降级到原生命令大多数服务器force强制使用 WorldEdit，否则失败确保插件环境五、项目结构1. 代码组织vibecraft/ ├── agent/ # Claude Agent 工作目录 │ ├── .claude/skills/ # 建造技能和工作流 │ ├── context/ # 材料指南和模板 │ ├── .mcp.json # MCP 服务器配置 │ └── CLAUDE.md # Agent 系统提示词 ├── client-mod/ # Fabric 客户端模组 │ ├── src/ # 模组源代码 │ ├── build.gradle # Gradle 构建配置 │ └── README.md # 模组文档 ├── mcp-server/ # MCP 服务器 │ ├── src/vibecraft/ # 服务器源代码 │ ├── server_http.py # SSE 模式入口 │ ├── start-vibecraft.sh # SSE 模式启动脚本 │ └── pyproject.toml # Python 依赖 └── docs/ # 项目文档2. Agent 文件夹结构Agent 文件夹是运行 Claude 的推荐位置，包含：预配置的 .mcp.json 配置文件建造技能（Skills）材料指南和建筑模板系统提示词（CLAUDE.md）六、使用流程1. 快速开始A. 前置要求Python 3.10+ with uvJava 21（Minecraft 1.21.x）或 Java 17（1.20.x）jq 工具Minecraft Java EditionB. 安装步骤构建客户端模组cd client-mod ./build.sh 1.21.1 # 替换为你的 Minecraft 版本使用 Prism Launcher 安装创建实例安装 Fabric 和 Fabric API添加 VibeCraft 模组启用 AI 控制/vibecraft allow安装 Python 依赖cd mcp-server uv sync配置 Claude Code在 ~/.claude.json 中添加：{ "projects": { "/path/to/vibecraft/agent": { "mcpServers": { "vibecraft": { "type": "sse", "url": "http://127.0.0.1:8765/sse" } } } } }启动服务cd mcp-server ./start-vibecraft.sh cd agent claude2. 游戏内命令命令功能/vibecraft status显示桥接状态/vibecraft allow启用 AI 控制/vibecraft deny禁用 AI 控制/vibecraft token 设置认证令牌/vibecraft port 更改 WebSocket 端口/vibecraft restart重启桥接七、技术亮点1. MCP 协议应用VibeCraft 是 MCP 协议在实际应用中的优秀案例：标准化的 AI 工具调用接口支持双向通信（SSE 模式）可扩展的工具定义2. 双模式通信SSE 模式：适用于实时交互Stdio 模式：适用于集成场景3. 客户端模组设计不受服务器类型限制支持任意 Minecraft 服务器保持游戏兼容性4. Agent 工作流预配置的建造技能材料指南和模板系统上下文感知的建造决策八、应用场景1. 创意建造快速原型设计大规模建筑群生成复杂结构自动化建造2. 教育场景建筑教学辅助编程逻辑可视化AI 交互演示3. 服务器管理自动化基础设施建造批量建筑生成维护和修复工作九、技术挑战与限制1. 已知限制需要 Minecraft 客户端运行依赖网络连接延迟部分服务器可能限制模组2. 故障排查问题解决方案Player not found使用精确的玩家名称（区分大小写）Command dispatched 无响应更新到最新模组版本Unknown block type使用当前 Minecraft 版本支持的方块WorldEdit 命令失败设置 VIBECRAFT_WORLDEDIT_MODE=off连接失败检查端口配置（默认 8766）十、未来发展方向1. 功能扩展支持更多建筑模板集成更多游戏内插件多玩家协作建造2. 性能优化命令批处理优化网络通信优化大规模建造性能提升3. 生态建设社区模板分享建造技能扩展第三方工具集成参考资料VibeCraft GitHub 仓库
Ramp Labs 将 Claude Code 植入 RollerCoaster Tycoon 技术分析
Ramp Labs 将 Claude Code 植入 RollerCoaster Tycoon 技术分析一、新闻概述1. 标题Ramp Labs 实验项目：让 AI 在经典游戏 RollerCoaster Tycoon 中自主管理主题公园2. 发布时间2025 年 1 月（根据内容推断）3. 来源Ramp Labs 官方实验室二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Ramp Labs 完成了一项实验性项目，将 Claude Code 集成到经典游戏 RollerCoaster Tycoon 2 中，创建了一个能够自主管理主题公园的 AI 代理。该项目通过 OpenRCT2 开源实现，构建了完整的 CLI 接口和 JSON-RPC 通信层。B. 核心亮点Claude Code 可以自主分析公园财务、游客反馈、设施状态等 100+ 数据点AI 能够自主决策：调整票价、雇佣员工、建设饮料摊位、修理设施项目完全开源，提供完整的构建指南和技术文档探索了通用 AI 代理在可视化环境中的能力边界2. 关键信息A. 项目规模开发时间：约 40 小时（跨越数周）技术栈：C++、Claude Code、JSON-RPC、libvterm团队配置：4 个并行的 Claude Code 实例协作开发B. 涉及技术OpenRCT2：RollerCoaster Tycoon 2 的开源重实现rctctl：仿照 kubectl 设计的完整 CLI 工具Claude Code：Anthropic 的 AI 编程助手JSON-RPC：游戏与 AI 间的通信协议C. 项目背景Ramp 正在构建跨产品界面和内部运营的 AI 代理。该项目是对"通用代理"（One Agent）概念的早期探索，在玩具环境中测试 AI 的能力边界。三、详细报道1. 主要内容A. 为什么选择 RollerCoaster TycoonRollerCoaster Tycoon（过山车大亨）不仅仅是一个"过山车游戏"，它本质上是一个 B2B SaaS 接口的蒙特梭利教具。核心原因：游戏完美模拟了以客户为中心的业务运营和 SaaS 驱动的数字反馈循环游戏内置了丰富的监控界面和管理窗口氛围匹配：Claude Code 的终端窗口带来复古未来主义感，与 Claude 的 playful 个性相得益彰与其他游戏对比：Minecraft：开放沙盒，缺乏资本主义结构Pokemon：主角是无法开设有限责任公司或申请信用卡的儿童StarCraft：包含经济、竞争和员工管理，但不够以客户为中心B. Claude 能做什么（不能做什么）Claude 擅长的领域：游戏知识：Claude 对 RCT 非常熟悉，对被"黑入"90 年代游戏的前提毫不在意信息收集：擅长浏览游戏的多样化指标和可观测性功能，创建有见地的报告操作数字控制杆：调整配置、开关设施、定价、雇佣员工、启动营销活动放置商店/平底骑乘设施：可以可靠地放置洗手间、饮料摊位，甚至尝试旋转木马Claude 挣扎的领域：路径规划与连接：定位主干道、路由新路径、连接骑乘入口/出口过山车建设：放置大型预制过山车需要多尺度空间推理垂直维度：倾斜地面、地下建设、自定义过山车设计关键洞察：限制通用代理的因素是其环境的可读性和接口强度。因此，倾向于将代理视为自动化的"勤奋"，而非"智能"，用于运营挑战。C. 技术实现细节项目架构：graph TB Claude[Claude Code] -->|CLI Commands| rctctl[rctctl CLI] rctctl -->|JSON-RPC| RPC[RPC Layer] RPC -->|localhost:9876| Game[OpenRCT2 Game] Game -->|Terminal Display| Claude Game -->|Game State| Data[100+ Data Points] Data -->|Metrics| Claude核心组件：新的菜单项：在游戏菜单栏中添加 Claude 入口新窗口类型：显示终端，镜像远程运行的 Claude Coderctctl CLI：仿照 kubectl 模式设计的完整命令行工具RPC 层：将 CLI 命令传输到游戏状态测试：集成错误报告工具rctctl CLI 示例：$ rctctl map area --x 44 --y 38 Map Area -------- Anchor : (44, 38) top-left Span : 16x16 tiles X:44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 Y:38 R P P P P . . E E . T 39 P P . S P S T P Q S . 40 P R S R P P . P Q S . 41 P S S S . P P P P P PLegend:R = Ride track/support（轨道/支撑）P = Footpath（人行道）E = Ride or park entrance（骑乘或公园入口）T = Tree or foliage（树木或植被）Q = Queue path（排队路径）S = Scenery/building（场景/建筑）2. 开发过程A. 开发模式团队完全不掌握 C++，采用"vibe coding"（感觉编码）方式完成整个项目。第一轮尝试：使用 ChatGPT o3-Pro Deep Research 制定计划用 Claude Code 分解为路线图管理 4 个终端的 Claude Code 并行执行3 小时后卡住，全部推翻重来第二轮尝试：切换到 Codex on GPT-5.1-codex将任务分解为更小的块使用谨慎的规划阶段保持上下文在 60% 以上（编码模型性能最佳区间）B. 开发体验不像编程，更像管理模拟游戏vaguely 上瘾（模糊的上瘾感）进展速度和焦点松散放大了每个新功能发布的奖励感需要大量脑力带宽保持所有 4 个代理忙碌主要挫折：意外使用 "revert" 一词，Codex 字面理解并运行了 git revert损失了 1-2 小时的进度C. 质量保证游戏内的 Claude 是勤奋的测试员集成的错误报告工具让它直接将 bug 报告写入仓库这个反馈循环对于修复帮助文本、CLI 不一致性和观察到的 bugs 非常宝贵3. 数据与事实A. 开发数据总投入时间：约 40 小时跨度：数周代理数量：4 个并行 Claude Code 实例上下文管理：保持在 60% 以上B. 技术指标CLI 命令：覆盖所有重要数据点、控制和操作数据点：100+ 游戏内指标通信协议：JSON-RPC over localhost:9876渲染：libvterm 终端渲染四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势探索了通用代理在可视化环境中的能力边界验证了环境可读性是代理成功的关键因素为 B2B SaaS 中的 AI 代理应用提供了实验参考B. 代理设计范式核心教训：环境可读性是关键编码代理是巨大助推力，但要构建"风帆"开发循环（反馈循环）至关重要经验胜过研究2. 用户影响A. 开发者社区提供了完整的开源实现展示了 AI 辅助开发的潜力证明了非专业开发者可以用 AI 完成复杂项目B. AI 研究者提供了 AI 能力边界的实证案例展示了多模态交互的挑战验证了文本-空间推理的局限性3. 技术趋势A. 代理能力演进当前模型正推动"通用代理"的边界限制从代理能力转向安全性和集成问题现在是开始在玩具环境中测试广泛范围代理的完美时机B. 交互界面设计Claude 擅长干净、结构化的全知监控界面在基于文本的游戏空间渲染中明显挣扎创意的文本表示可能不切实际，最好通过"即代码"（stuff-as-code）方式解决五、各方反应1. 官方回应Ramp Labs 将该项目定位为对 AI 代理能力的探索性实验，强调：代理应该自动化的"勤奋"而非"智能"环境可读性决定代理成功与否通过游戏构建对 LLM 能力的直觉理解2. 技术社区OpenRCT2 开源社区提供了基础实现kubectl 的 CLI 设计模式被借鉴C++ 社区的开源贡献使得项目成为可能3. 用户反馈项目展示了 AI 在游戏环境中的实际应用证明了非专业开发者可以用 AI 完成复杂 C++ 项目为 AI 辅助编程提供了有趣的实际案例六、相关链接1. 官方资源项目主页：https://labs.ramp.com/rctGitHub 仓库：https://github.com/jaysobel/OpenRCT2Twitch 直播：https://www.twitch.tv/ramplabs2. 技术文档SETUP.md：完整设置指南CODING_AGENT.md：技术深度解析RCTCTL.md：完整 CLI 参考3. 招聘信息Ramp Labs 招聘：https://jobs.ashbyhq.com/ramp?utm_source=RampLabs七、快速开始指南1. 前置要求macOS（Sonoma 或更新版本）+ XcodeCMake 3.24+ 和 NinjaRollerCoaster Tycoon 2（Steam 购买）libvterm：brew install libvterm pkg-config2. 构建步骤# 克隆分支 git clone -b claude https://github.com/jaysobel/OpenRCT2.git cd OpenRCT2 # 配置 cmake -S . -B build -G Ninja -DOPENRCT2_PREFER_STATIC=ON # 构建所有内容（游戏 + CLI 工具 + 终端） cmake --build build --target agent_bundle -j8 # 运行 ./build/OpenRCT2.app/Contents/MacOS/OpenRCT23. 编译产物agent_bundle 目标编译：OpenRCT2：嵌入终端窗口的游戏本体rctctl：Claude 用于通过 JSON-RPC 控制游戏的 CLI 工具Sprite 资产：图形和 UI 元素参考资料AI Plays Rollercoaster Tycoon - Ramp LabsOpenRCT2 Claude Fork - GitHub
Claude Agent SDK 托管部署技术分析一、概述1. 简介A. 是什么Claude Agent SDK 是 Anthropic 提供的开发工具包，用于构建能够执行命令、管理文件和调用工具的 AI 智能体。与传统的无状态 LLM API 不同，Agent SDK 以长期运行的进程形式存在，在持久化环境中维护对话状态并执行操作。B. 为什么需要托管部署传统的 LLM API 调用是无状态的，每次请求独立处理。而 Claude Agent SDK 需要维持会话状态、文件系统和命令执行环境，因此需要特殊的托管架构来支持其在生产环境中稳定运行。C. 核心价值持久化会话管理，保持上下文连续性安全的沙箱隔离环境，保护宿主系统灵活的部署模式，适应不同业务场景2. 前置知识A. 必备技能Docker 容器基础知识Python 3.10+ 或 Node.js 18+ 开发经验云服务部署基础概念B. 推荐知识微服务架构设计容器编排技术（Kubernetes）API 网关和负载均衡二、托管要求1. 容器化沙箱出于安全和隔离考虑，SDK 应在沙箱化的容器环境中运行。这提供了进程隔离、资源限制、网络控制和临时文件系统。A. 安全隔离进程级别隔离，防止逃逸文件系统隔离，保护宿主网络隔离，控制外部访问B. 资源控制CPU 限额内存配额磁盘空间限制SDK 支持编程方式配置沙箱环境，用于命令执行。2. 系统要求每个 SDK 实例需要：A. 运行时依赖Python 3.10+（Python SDK）或 Node.js 18+（TypeScript SDK）Node.js（Claude Code CLI 必需）Claude Code CLI：npm install -g @anthropic-ai/claude-codeB. 资源分配推荐：1GiB RAM、5GiB 磁盘、1 CPU根据实际任务需求调整C. 网络访问出站 HTTPS 到 api.anthropic.com可选：访问 MCP 服务器或外部工具三、SDK 架构理解1. 与传统 API 的区别Claude Agent SDK 作为长期运行的进程，具有以下特点：A. 持久化命令执行在持久的 Shell 环境中执行命令，状态跨请求保持。B. 文件系统操作在指定工作目录内管理文件操作，支持读写、创建、删除。C. 工具执行上下文利用之前交互的上下文处理工具调用，实现连贯的操作流程。graph LR subgraph 传统LLM API A1[用户请求] --> B1[无状态处理] B1 --> C1[返回响应] end subgraph Claude Agent SDK A2[用户请求] --> B2[持久化进程] B2 --> C2[命令执行] B2 --> D2[文件操作] B2 --> E2[工具调用] C2 --> F2[保持状态] D2 --> F2 E2 --> F2 F2 --> G2[返回响应] G2 --> B2 end2. 核心组件A. 会话管理维护对话历史跨请求的状态持久化会话恢复机制B. 沙箱环境容器化隔离资源限制安全边界C. 工具集成文件系统工具命令执行工具MCP 服务器集成四、沙箱提供商选项多家专业提供商专注于 AI 代码执行的安全容器环境：1. 主流提供商对比提供商特点适用场景Modal Sandbox函数式部署、自动扩展短期任务、事件驱动Cloudflare Sandboxes边缘计算、低延迟全球分布应用Daytona开发环境即服务协作开发场景E2B代码执行专用代码沙箱需求Fly Machines快速启动、持久化长运行服务Vercel Sandbox无服务器集成前端配套服务2. 自托管选项对于需要完全控制的场景，可以考虑：A. Docker容器化部署资源限制网络隔离B. gVisor用户空间内核更强的隔离性能开销C. Firecracker虚拟机级隔离极高安全性快速启动五、生产部署模式1. 模式一：临时会话A. 架构特点为每个用户任务创建新容器，完成后销毁。B. 适用场景一次性任务，用户在任务完成期间可继续与 AI 交互，完成后容器销毁。C. 典型应用Bug 调查与修复：使用相关上下文调试和解决特定问题发票处理：从收据/发票中提取和结构化数据翻译任务：在语言间翻译文档或内容批次图像/视频处理：对媒体文件应用转换、优化或提取元数据sequenceDiagram participant U as 用户 participant O as 编排器 participant C as 容器 participant A as Agent SDK U->>O: 发起任务 O->>C: 创建容器 C->>A: 启动 SDK A->>U: 执行任务 U->>A: 继续交互 A->>C: 任务完成 C->>O: 销毁容器 O->>U: 返回结果2. 模式二：长期运行会话A. 架构特点为长时任务维护持久容器实例，通常根据需求在容器内运行多个 Claude Agent 进程。B. 适用场景无需用户输入即可主动执行的智能体、为用户提供内容服务或处理大量消息的智能体。C. 典型应用邮件智能体：监控传入邮件并自主分类、响应或根据内容采取行动网站构建器：通过容器端口为每个用户托管自定义网站，支持实时编辑高频聊天机器人：处理来自 Slack 等平台的连续消息流，快速响应至关重要graph TB subgraph 长期运行容器 A1[Agent 进程 1] --> D[共享文件系统] A2[Agent 进程 2] --> D A3[Agent 进程 N] --> D end U[用户/系统] --> A1 U --> A2 U --> A33. 模式三：混合会话A. 架构特点从数据库或 SDK 会话恢复功能中加载历史和状态的临时容器。B. 适用场景用户间歇性交互的容器，启动工作并在工作完成后关闭，但可以继续。C. 典型应用个人项目管理器：帮助管理正在进行的项目，定期检查，维护任务、决策和进度的上下文深度研究：进行数小时的研究任务，保存发现并在用户返回时恢复调查客户支持智能体：处理跨越多次交互的支持工单，加载工单历史和客户上下文graph LR subgraph 会话 1 C1[容器] --> S1[(状态存储)] end subgraph 会话 2 C2[容器] --> S1 end subgraph 会话 N CN[容器] --> S1 end S1 -.恢复.-> C2 S1 -.恢复.-> CN4. 模式四：单容器多智能体A. 架构特点在一个全局容器中运行多个 Claude Agent SDK 进程。B. 适用场景需要紧密协作的智能体。由于需要防止智能体相互覆盖，这可能是最不常用的模式。C. 典型应用仿真：在仿真中相互交互的智能体，如视频游戏。graph TB subgraph 共享容器 A1[智能体 1] <--> A2[智能体 2] A2 <--> A3[智能体 3] A3 <--> A1 end E[外部系统] --> A1 E --> A2 E --> A3六、部署架构设计1. 通信方式在容器中托管时，暴露端口以与 SDK 实例通信。应用程序可以为外部客户端暴露 HTTP/WebSocket 端点，而 SDK 在容器内部运行。A. HTTP/WebSocket 端点RESTful API 接口WebSocket 长连接双向通信支持B. 内部通信进程间通信（IPC）共享内存消息队列graph TB Client[客户端] --> LB[负载均衡] LB --> I1[实例 1] LB --> I2[实例 2] LB --> IN[实例 N] subgraph 容器 1 I1 --> E1[HTTP/WebSocket 端点] E1 --> SDK1[Agent SDK] end subgraph 容器 2 I2 --> E2[HTTP/WebSocket 端点] E2 --> SDK2[Agent SDK] end2. 成本考虑托管容器的主要成本取决于配置，最低成本约为每小时 5 美分。实际成本因提供商和资源配置而异：A. 成本因素CPU 核心数内存大小磁盘空间网络流量B. 优化建议根据实际需求调整资源配置使用竞价实例降低成本合理设置空闲超时3. 容器生命周期管理A. 启动时机按需启动（零实例）预热实例（快速响应）定时启动（批量处理）B. 关闭策略空闲超时关闭强制销毁优雅关闭（等待任务完成）C. 状态管理持久化到外部存储会话恢复机制状态同步七、监控与运维1. 健康检查容器只是服务器，用于后端的相同日志基础设施也适用于容器。A. 监控指标CPU 使用率内存占用磁盘 I/O网络流量响应时间B. 日志收集应用日志系统日志审计日志2. 性能监控A. Agent 性能任务执行时间命令执行成功率工具调用频率Token 使用量B. 容器性能资源利用率启动时间关闭时间并发处理能力3. 告警配置A. 关键告警容器崩溃资源耗尽响应超时错误率过高B. 预警通知资源使用阈值性能下降成本异常八、最佳实践1. 安全加固除了基本的沙箱隔离外，还包括网络控制、凭据管理和隔离选项，详见安全部署文档。A. 网络控制限制出站访问白名单机制流量加密B. 凭据管理密钥轮换权限最小化审计追踪C. 隔离强化多层隔离资源配额访问控制2. 版本管理Claude Code CLI 使用语义化版本控制，任何破坏性更改都会进行版本控制。A. 升级策略定期检查更新测试兼容性灰度发布B. 回滚机制版本锁定快速回滚兼容性测试3. 会话超时处理智能体会话不会超时，但建议设置 maxTurns 属性以防止 Claude 陷入循环。A. 防止循环最大轮次限制死循环检测异常中断B. 资源清理超时释放强制终止状态保存九、常见问题1. 如何与沙箱通信在容器中托管时，暴露端口以与 SDK 实例通信。应用程序可以为外部客户端暴露 HTTP/WebSocket 端点，而 SDK 在容器内部运行。2. 托管容器的成本是多少服务智能体的主要成本是 Token，容器因配置而异，最低成本约为每小时 5 美分。3. 何时应该关闭空闲容器而不是保持温暖这可能取决于提供商，不同的沙箱提供商允许您设置不同的空闲超时标准，之后沙箱可能会关闭。您需要根据认为用户响应的频率来调整此超时。4. 应该多久更新一次 Claude Code CLIClaude Code CLI 使用语义化版本控制，因此任何破坏性更改都会进行版本控制。5. 如何监控容器健康和智能体性能由于容器只是服务器，用于后端的相同日志基础设施也适用于容器。6. 智能体会话可以运行多长时间才超时智能体会话不会超时，但建议设置 maxTurns 属性以防止 Claude 陷入循环。十、进阶主题1. 安全部署网络控制、凭据管理和隔离强化。2. TypeScript SDK 沙箱设置以编程方式配置沙箱。3. 会话管理指南了解会话管理。4. 权限配置配置工具权限。5. 成本跟踪监控 API 使用情况。6. MCP 集成使用自定义工具扩展。参考资料Hosting the Agent SDK - Claude Docs
Claude Code 2.0 完整指南与技术分析一、概述1. 简介A. 是什么Claude Code 是 Anthropic 官方推出的 CLI 工具，将 Claude 大语言模型的能力集成到命令行环境中。它不仅是一个编码助手，更是一个通用智能代理，可用于数据分析、文档处理、系统操作等多种任务。B. 为什么学提升编码效率：通过智能代理自动化完成重复性编码任务更快的反馈循环：Opus 4.5 模型速度和协作能力显著提升掌握前沿工具：Claude Code 已成为 CLI 编码产品的标杆，其他工具如 Codex、OpenCode 等都深受其影响技能可迁移：学习 Claude Code 的经验可直接应用到其他 AI 编码工具C. 学完能做什么熟练使用子代理进行代码库探索和任务执行理解并应用上下文工程技术优化 AI 代理性能创建自定义命令、钩子和技能以扩展 Claude Code 功能掌握 MCP 服务器集成实现外部工具连接2. 前置知识A. 必备技能基本 Linux/macOS 命令行操作了解软件开发生命周期对大语言模型基本概念的理解B. 推荐知识熟悉至少一种编程语言了解 Git 版本控制具备系统设计基础概念二、核心概念1. 基本术语上下文窗口（Context Window）：LLM 能够一次性查看和处理的最大令牌数量，类似于模型的工作记忆工具调用（Tool Calling）：LLM 执行特定操作的能力，如读取文件、搜索网络、运行命令等智能代理（Agent）：能够主动运行工具以实现目标的 LLM 系统上下文工程（Context Engineering）：在有限的上下文窗口中优化信息配置，以实现模型期望行为的技术2. 工作原理graph TB A[用户输入] --> B[主代理 Claude] B --> C{任务分析} C -->|简单任务| D[直接执行] C -->|复杂任务| E[Task Tool] E --> F[子代理 Explore] E --> G[子代理 Plan] E --> H[子代理 General-purpose] F --> I[工具调用 Glob/Grep/Read] G --> J[生成实施计划] H --> K[多步骤任务执行] I --> L[返回结果] J --> L K --> L L --> B B --> M[输出结果]三、Claude Code 2.0 新特性1. 生活质量改进A. 语法高亮2.0.71 版本引入的语法高亮功能显著提升了代码审查体验。高对比度的文本和粗体字重使代码差异更易阅读。B. 提示系统在模型思考过程中显示实用提示，帮助用户发现隐藏功能。虽然部分提示可能不适用于所有场景，但整体上提供了有价值的学习机会。C. 反馈 UI优雅的非侵入式反馈系统，允许用户通过数字键快速响应（1：差，2：一般，3：好）或按 0 忽略。D. 检查点功能Esc + Esc 或 /rewind 命令允许回滚到特定检查点，类似于 Cursor 的功能。可以同时回滚代码和对话。2. 核心功能增强A. 超级思考模式对于复杂任务，可以使用 /ultrathink 让 Opus 4.5 进行更严谨的推理，适用于解释复杂概念或自我审查代码变更。B. 提示建议（2.0.73）新增的提示建议功能预测相当准确，能够根据当前上下文提供相关的后续操作建议。C. 提示历史搜索Ctrl + R 可以搜索提示历史，类似终端的反向搜索功能，可跨项目全局对话搜索。D. 模糊文件搜索（2.0.72）文件建议速度提升 3 倍，支持模糊搜索。E. LSP 支持通过插件支持 LSP（语言服务器协议），提供更强大的代码智能感知。四、子代理系统1. 子代理类型Claude Code 提供多种预定义子代理，每个代理都有特定的用途和工具集。子代理类型用途可用工具上下文继承general-purpose复杂问题和多步骤任务全部工具是Explore快速代码库探索Glob、Grep、Read、有限 Bash否Plan软件架构设计和实施规划全部工具是claude-code-guideClaude Code 文档查询Glob、Grep、Read、WebFetch、WebSearch是statusline-setup状态栏配置Read、Edit是2. Explore 代理详解Explore 代理是只读文件搜索专家，专门用于快速浏览代码库。A. 核心特性严格只读模式：禁止创建、修改或删除文件高效文件查找：使用 glob 模式进行广泛文件匹配强大搜索能力：使用正则表达式搜索文件内容并行工具调用：通过并行 grep 和读取文件提高效率B. 使用场景快速定位文件：如查找所有 TypeScript React 组件代码关键词搜索：如查找 API 端点定义代码库问题回答：如解释特定功能如何工作C. 调用方式"Launch explore agent with Sonnet 4.5"可以指定使用 Sonnet 而非默认的 Haiku 模型。3. Task Tool 架构sequenceDiagram participant U as 用户 participant M as 主代理 participant T as Task Tool participant S as 子代理 participant FS as 文件系统 U->>M: 任务请求 M->>M: 分析任务复杂度 M->>T: 调用 Task Tool Note over T: 指定参数: - description - prompt - subagent_type - model (可选) T->>S: 启动子代理 S->>FS: 执行工具调用 FS-->>S: 返回结果 S-->>T: 完成并返回消息 T-->>M: 返回子代理输出 M-->>U: 呈现结果A. 关键参数description（必需）：任务简短描述，3-5 个词prompt（必需）：代理要执行的任务subagent_type（必需）：专用代理类型model（可选）：sonnet、opus 或 haiku，默认继承父模型run_in_background（可选）：设置为 true 在后台运行resume（可选）：从前一次调用恢复的代理 ID五、上下文工程1. 上下文窗口与令牌消耗A. 令牌消耗机制智能代理在执行任务时会进行大量工具调用，每个工具调用及其结果都会被添加到上下文窗口中。这是因为 LLM 是无状态的，它们在上下文窗口之外没有记忆。示例上下文窗口消耗：用户："为我的咖啡店制作一个着陆页" Assistant: [tool_call: web_search("现代咖啡店着陆页设计")] Tool result: [10 个结果，包含片段和 URL] ← ~1.5K 令牌 Assistant: [tool_call: read_file("brand-guidelines.pdf")] Tool result: [提取的文本、颜色、字体] ← ~4K 令牌 Assistant: [tool_call: create_file("landing-page.html")] Tool result: [成功，140 行] ← ~50 令牌 Assistant: [tool_call: edit_file("landing-page.html")] Tool result: [diff: 添加了主图和菜单部分] ← ~300 令牌 总计：单个任务约 6K+ 令牌。所有内容保留在上下文中。B. 上下文退化问题随着每个新令牌的引入，LLM 的上下文检索性能会下降。可以将上下文视为有限的"注意力预算"，这是注意力机制本身的结果。不同模型的上下文窗口：GPT-5.2：400K 输入令牌Opus 4.5：200K 输入令牌Gemini 3 Pro：1M 输入令牌经验法则：有效上下文窗口大约是标称值的 50-60% 或更少。2. 上下文工程技术A. 通过重复注入操纵注意力Manus 在其上下文工程博客中分享了这一技术：如果您使用过 Manus，您可能注意到了一个奇怪的现象：在处理复杂任务时，它倾向于创建一个 todo.md 文件，并在任务进行时逐步更新它，检查已完成的条目。这不仅仅是可爱的行为，这是操纵注意力的刻意机制。Manus 中的典型任务平均需要约 50 次工具调用。这是一个很长的循环，由于 Manus 依赖 LLM 进行决策，因此容易偏离主题或忘记早期目标，尤其是在长上下文或复杂任务中。通过不断重写待办事项列表，Manus 将其总体目标背诵到上下文的末尾。这将全局计划推入模型最近的注意力范围，避免了"迷失在中间"的问题，并减少了目标不一致。Claude Code 也有类似功能。当您使用 TodoWrite 工具时，模型会跟踪任务进度，这有助于保持对总体目标的关注。B. 系统提醒机制Claude Code 通过在用户消息和工具结果中插入 标签来定期注入目标。graph LR A[用户消息] --> B[注入系统提醒] B --> C[添加上下文信息] C --> D[模型处理] E[工具结果] --> B D --> F[助手响应] F --> G[添加系统提醒] G --> H[返回给用户]六、扩展功能1. 自定义命令A. 命令类型项目级命令：存储在 .claude/commands/全局命令：存储在 ~/.claude/commands/B. 创建方式当您发现自己重复编写某些提示，且指令可以静态/精确时，创建自定义命令是个好主意。示例：/handoff 命令用于在上下文窗口变满时开始新对话，让 Claude 编写当前会话的摘要。C. 命令执行机制当您输入命令时，该提示会被追加到当前对话/上下文中，主代理开始执行任务。2. MCP 服务器A. 什么是 MCPMCP（Model Context Protocol）服务器是可以在本地机器或远程互联网上托管的服务器。它们可以暴露文件系统、工具和集成（如 CRM、Google Drive 等）。本质上是模型连接外部工具和服务的一种方式。B. 连接方式需要 MCP 客户端（Claude）作为主机MCP 客户端调用协议进行连接连接后，MCP 客户端暴露服务器提供的工具、资源和提示C. 令牌消耗问题工具定义会被提前加载到主机的上下文窗口中，导致上下文膨胀。更多 MCP 服务器意味着更多工具定义。D. MCP 代码执行建议通过代码 API 而非工具调用定义来暴露功能，并为 Claude 提供具有文件系统的沙盒执行环境。然后让它编写代码来进行工具调用。3. 技能与插件A. 技能（Skills）技能是包含 SKILL.md 文件、其他可引用文件和代码脚本的文件夹，用于执行某些用户定义的任务。SKILL.md 包含元数据，LLM 通过这些元数据了解可用的技能（元数据被添加到系统提示中）。如果 Claude 认为技能相关，它会执行工具调用以读取技能内容并下载领域专业知识。技能的优势：按需加载，不需要将所有信息写入系统提示特别适用于不确定是否始终需要这些指令的情况B. 插件插件是一种打包机制，将技能、斜杠命令、子代理、钩子和 MCP 服务器捆绑到一个可分发的单元中。通过 /plugins 安装使用命名空间避免冲突（如 /my-plugin:hello）便于跨项目和团队共享功能示例：流行的 frontend-design 插件实际上就是一个技能。4. 钩子（Hooks）钩子允许您观察代理循环生命周期中某个阶段的开始或结束，并在之前或之后运行 bash 脚本来更改代理循环。A. 可用钩子Stop：Claude 完成响应后运行UserPromptSubmit：用户提交提示后、Claude 处理前运行B. 使用场景示例 1：当 Claude 停止响应时播放动漫通知声音示例 2：通过 Stop 钩子在 Claude 完成当前任务后运行"Do more"提示，保持 Claude 运行数小时C. 组合应用将钩子、技能和提醒结合使用可以创建强大的自定义工作流。七、实用工作流程1. 作者的工作流A. 设置以 Claude Code 作为主要驱动Codex 用于审查和困难任务Cursor 用于阅读代码和手动编辑很少使用 Plan ModeB. 探索和执行通过提出大量问题探索代码库澄清需求，理解在哪里/如何/为什么进行更改使用 /ultrathink 并询问需要哪些更改如果看起来正常，开始执行并密切监控更改C. "丢弃初稿"方法对于困难的新功能：理解需要哪些更改创建新分支并让 Claude 端到端编写功能将其输出与心理模型进行比较根据第一次迭代学到的内容运行另一次迭代2. 代码审查对于代码审查和查找 bug，GPT-5.2-Codex 更为优越。只需使用 /review。它能够：发现 bug 并提及严重性（P1、P2）不太可能报告假阳性在处理令人困惑的更改时比 Claude 更可靠Claude 用于执行，GPT/o 系列模型用于审查/bug，这种动态已经相当稳定。3. 背景代理使用背景进程功能对于调试或监控日志输出非常有用。模型通常会自动决定将进程放入后台，但您也可以明确告诉它这样做。八、最佳实践1. 上下文管理A. 何时进行压缩或开始新对话当总上下文使用率达到 60% 时（如果正在构建复杂内容）不要在对话进行到一半时开始复杂任务B. 上下文工程目标插入最相关的上下文减少上下文膨胀/不相关上下文提供少量且不冲突的指令通过提醒和运行时注入使工具调用更好地工作2. 子代理使用策略A. 何时使用子代理搜索关键词或文件且不确定在前几次尝试中能否找到正确匹配需要快速浏览代码库以查找文件模式需要为任务规划实施策略B. 何时避免使用子代理想要读取特定文件路径时（使用 Read 或 Glob）搜索特定类定义时（使用 Glob）在特定文件或 2-3 个文件集合中搜索代码时（使用 Read）3. 技能和插件管理A. 保持技能文件简洁Anthropic 建议将 skill.md 保持在 500 行以下，可以考虑：将指令分成单独的技能文件结合钩子使用减少 CLAUDE.md 大小B. 插件命名空间使用命名空间避免冲突，格式为 /plugin-name:command九、与其他工具对比1. Claude Code vs Codex特性Claude CodeCodex子代理支持不支持速度更快较慢协作能力优秀一般意图检测更好可能忽略指令上下文窗口200K400KUI 可读性高对比度文本较细文本，难以阅读详尽程度符合预期更简洁2. 为什么选择 Opus 4.5A. 优势更快的速度和更快的反馈循环更好的沟通者和结对程序员更好的意图检测能力优秀的写作能力具有个性，被一些人认为有"灵魂"B. 与 GPT-5.1/Codex 的对比在代码生成能力上大致相当，但 Opus 4.5 的速度和协作性使其成为更好的日常驱动程序。十、总结1. 关键要点A. 掌握基础理解上下文窗口和令牌消耗机制熟练使用预定义子代理学会创建自定义命令B. 进阶应用应用上下文工程技术优化性能利用技能和插件扩展功能使用钩子自动化工作流程C. 持续学习定期查看更新日志尝试新功能和模型参与社区讨论2. 未来展望A. 预期改进RL 训练改进通过新注意力架构提高长上下文有效性更高吞吐量的模型更少幻觉的模型B. 潜在突破o1/o3 级别的推理突破持续学习领域的进展3. 行动建议如果您觉得这篇文章有用，请今天尝试一个新功能。祝您构建愉快！参考资料A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agentsBuilding Effective Agents - AnthropicEffective Context Engineering for AI Agents - AnthropicCode Execution with MCP - AnthropicClaude Code ChangelogContext Rot - ChromaWhat Actually Is Claude Code's Plan Mode? - Armin Ronacherawesome-claude-code
NotebookLM Agent Skill：Claude Code 自然语言操控 Google 知识管理
NotebookLM Agent Skill：Claude Code 自然语言操控 Google 知识管理一、新闻概述1. 标题写了一个完整封装 NotebookLM 功能的 Agent Skill2. 发布时间2026 年 1 月 16 日3. 来源微信公众号「字节笔记本」二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容开发者发布了一款 Claude Agent Skill，将 Google NotebookLM 的完整功能封装为可通过自然语言操控的自动化工具。B. 核心亮点无需代码，用自然语言操作 NotebookLM支持笔记本管理、来源添加、AI 对话、内容生成可生成播客、视频、测验、抽认卡等多种内容集成自动化研究工作流程2. 关键信息A. 涉及产品Google NotebookLM：Google 家的 AI 知识管理工具Claude Agent Skill：Claude Code 的技能扩展机制B. 核心功能笔记本创建、列表、选择、删除来源添加（URL、PDF、文本、Google Drive）AI 对话查询内容生成（测验、闪卡、音频播客、视频）内容下载C. 技术基础基于国外开源项目的 Python 封装接口，二次开发为 Claude Agent Skill。3. 背景介绍A. NotebookLM 特性Google NotebookLM 是目前领先的 AI 知识管理工具，集成 Google 先进模型，提供：免费的 PPT 演示文稿生成语音播客系统DeepResearch 深度研究功能思维导图功能B. 痛点分析NotebookLM 没有提供官方 API，用户需要在网页上完成各类重复操作，效率较低。三、详细报道1. 主要功能A. 笔记本管理notebooklm create "新笔记本" # 创建笔记本 notebooklm list # 列出所有笔记本 notebooklm use <notebook_id> # 选择笔记本 notebooklm delete <notebook_id> # 删除笔记本B. 来源管理notebooklm source add "https://example.com" # 添加 URL notebooklm source add ./document.pdf # 添加文件 notebooklm source add-text "文本内容" # 添加文本C. AI 对话notebooklm ask "总结主要内容"D. 内容生成notebooklm generate quiz --wait # 生成测验 notebooklm generate flashcards --wait # 生成抽认卡 notebooklm generate audio --wait # 生成播客（3-5分钟） notebooklm generate video --wait # 生成视频（5-10分钟）E. 内容下载notebooklm download quiz ./output.md notebooklm download audio ./podcast.mp32. 系统架构graph LR A[用户自然语言输入] --> B[Claude Agent Skill] B --> C[NotebookLM Python 封装] C --> D[Google NotebookLM API] D --> E[笔记本管理] D --> F[来源管理] D --> G[AI 对话] D --> H[内容生成] H --> I[播客] H --> J[视频] H --> K[测验] H --> L[抽认卡]3. 使用流程A. 环境准备将 notebooklm-skill 目录放到项目文件夹运行 notebooklm login 进行 Google 账号认证自动打开浏览器完成登录B. 环境检查在 Claude Code 中运行空命令，Skill 会自动检查系统环境，未认证则进入认证流程，完成后展示功能列表。C. 自然语言操作无需编写代码，直接使用自然语言描述需求，Skill 自动解析并执行相应操作。四、技术细节1. 技术实现基于 Python 封装的 NotebookLM 操作接口，将复杂的工作流固化为自动化流水线。每个功能从环境配置到执行都预先配置完成。2. 核心能力批量导入来源（URL、PDF、YouTube、Google Drive）运行网络研究查询编程方式提取洞察资料素材二创（音频概述、视频、测验等）3. 集成优势可将 NotebookLM 集成到 Claude Code 或其他 LLM 代理中，形成庞大的数据库后台，借助研究自动化能力提升工作效率。五、影响分析1. 用户影响A. 现有用户大幅降低 NotebookLM 使用门槛，无需手动操作即可完成复杂任务。B. 潜在用户吸引更多用户尝试 NotebookLM，特别是习惯使用 Claude Code 的开发者。2. 技术趋势A. AI 代理集成此类 Skill 展示了 AI 代理工具集成的趋势，将多个 AI 工具串联形成更强大的工作流。B. 自然语言交互自然语言操控复杂工具成为趋势，降低了技术工具的使用门槛。六、相关链接1. 技能下载https://link.bytenote.net/note2. 相关项目NotebookLM Automation（Python 封装基础项目）参考资料写了一个完整封装NotebookLM 功能的Agent Skill
Claude Cowork 桌面 AI 助手技术分析一、新闻概述1. 标题Claude Cowork：Anthropic 发布的通用 AI 助手桌面应用2. 发布时间2026 年 1 月 12 日3. 来源Simon Willison's Newsletter二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Anthropic 发布 Claude Cowork，这是一款研究预览版的桌面 AI 助手应用，被称为「Claude Code 面向其余工作的版本」。目前仅限 Max 订阅用户（每月 100 美元或 200 美元套餐）使用。B. 核心亮点集成在 Claude Desktop macOS 应用中的新标签页使用 Apple Virtualization Framework 实现文件系统沙箱隔离支持 Web 搜索连接器，可联网查询信息自动执行任务，提供进度可视化生成 HTML 工件（Artifacts）作为输出C. 关键信息订阅要求：Max 计划用户专享运行环境：容器化 Linux 虚拟机安全机制：文件系统沙箱、提示注入防护2. 背景介绍A. 产品定位Claude Code 一直是伪装成开发者工具的通用代理，它可以通过执行代码或运行终端命令来完成几乎任何计算机任务。Cowork 的推出是将这种强大能力带给非开发者用户的重要尝试。B. 与 Claude Code 的区别Cowork 本质上是 Claude Code 的重新包装，但有以下关键区别：更友好的用户界面，不涉及终端操作预配置的文件系统沙箱，无需用户了解技术细节面向普通用户的产品定位三、详细报道1. 产品功能A. 界面设计Cowork 作为 Claude Desktop 应用的新标签页出现，与现有的 Chat 和 Code 标签并列。界面设计与 Claude Code 类似，用户可以：输入任务提示词附加文件夹作为上下文查看任务执行进度浏览生成的工件B. 实际使用案例作者使用 Cowork 分析自己的博客草稿文件夹，执行了以下任务：查找过去三个月内创建的草稿文件通过搜索 simonwillison.net 检查哪些草稿已发布推荐最接近完成状态的未发布草稿Cowork 成功执行了 44 次独立搜索，准确识别出未发布的草稿，并生成了一份带有动画效果的鼓励页面。C. 技术实现根据逆向工程分析，Claude 使用了以下技术栈：VZVirtualMachine（Apple Virtualization Framework）下载并启动自定义 Linux root 文件系统文件系统挂载到容器化环境路径格式如 /sessions/zealous-bold-ramanujan/mnt/blog-drafts2. 系统架构graph TB User[用户] --> Desktop[Claude Desktop] Desktop --> Cowork[Cowork 标签页] Cowork --> VZ[VZVirtualMachine] VZ --> Linux[Linux 虚拟机] Linux --> Sandbox[文件系统沙箱] Sandbox --> Files[用户授权的文件] Cowork --> Search[Web 搜索连接器] Search --> Internet[互联网] Cowork --> Artifact[HTML 工件输出]3. 安全分析A. 提示注入风险Anthropic 在官方公告中明确提到提示注入（prompt injection）的风险：攻击者可能通过 Claude 在互联网上遇到的内容尝试改变 Claude 的计划。我们建立了针对提示注入的复杂防御机制，但代理安全（即保护 Claude 现实世界行为的任务）仍然是行业发展的活跃领域。B. 安全建议官方提供的安全建议包括：避免授予包含敏感信息的本地文件访问权限在 Chrome 扩展中使用时，限制访问受信任的网站监控 Claude 的可疑行为C. 作者观点Simon Willison 指出，要求普通非程序员用户「监控可能表示提示注入的可疑行为」是不公平的。虽然 Cowork 默认运行在文件系统沙箱中，比直接使用 --dangerously-skip-permissions 更安全，但提示注入仍然是需要持续关注的风险。4. 防护机制A. 内容摘要作为防护层根据 Claude Code 创建者 Boris Cherny 的透露，WebFetch 功能应用的内容摘要部分旨在作为提示注入防护层。通过在处理前对网页内容进行摘要，可以减少恶意指令直接注入的风险。B. 沙箱隔离使用 Apple Virtualization Framework 提供的虚拟化技术，确保 Cowork 只能访问用户明确授权的文件，无法访问沙箱外的系统资源。四、影响分析1. 行业影响A. 产品形态创新Cowork 代表了 AI 助从对话式工具向任务执行型代理的重要演进。这种「通用代理」的定位可能会成为未来 AI 产品的发展方向。B. 竞争格局作者预测 Gemini 和 OpenAI 很可能会跟进推出类似产品。值得注意的是，OpenAI 之前曾在 2024 年 8 月将「ChatGPT Agent」名称用于一个实验性的浏览器自动化工具，但现在可能已经后悔这个命名选择。2. 用户影响A. 降低使用门槛对于非开发者用户，Cowork 提供了一个无需了解终端命令就能利用 AI 强大能力的途径。终端界面确实是许多普通用户的技术障碍。B. 潜在用户群目前仅限于 Max 订阅用户可能会限制产品的早期采用者群体，但也为 Anthropic 提供了在高价值用户中测试和迭代产品的机会。3. 技术趋势A. 沙箱化成为标配随着编码代理和任务执行型 AI 的发展，沙箱化隔离将成为安全标准。Fly.io 的 Sprites.dev 等产品也在类似领域发力。B. 代理安全的持续挑战提示注入仍然是一个未完全解决的问题，需要行业持续投入研发资源来建立更强大的防御机制。五、各方反应1. 业内评价A. Hacker News 讨论有用户建议 Cowork 的标志应该是「牛和兽人」，以匹配产品名称的幽默解读。作者使用 Nano Banana 生成了一张 Anthropic 风格的标志，展示了社区的创意互动。B. 用户反馈一些开发者表示，非技术用户确实对终端界面感到恐惧，Cowork 的简化界面是一个很好的改进。2. 技术社区关注点A. 与 Claude Code 的区别多个用户询问 Cowork 与 Claude Code 的实际区别。回答是：两者在功能上差异不大，主要在于界面呈现和目标用户群体。B. 开发者是否会迁移有用户询问开发者是否会从 Claude Code 迁移到 Cowork。目前来看，由于功能相似性，开发者可能更倾向于继续使用熟悉的 Code 界面。六、相关技术1. Fly.io Sprites.dev同期发布的 Fly.io Sprites.dev 也在解决类似问题：为编码代理提供安全的开发环境沙箱，同时提供 API 用于运行不受信任的代码。两者的核心思路都是通过沙箱化隔离来降低安全风险。2. Apple Virtualization FrameworkClaude Cowork 使用的虚拟化技术是 Apple 原生的虚拟化框架，这表明 Anthropic 在利用 macOS 平台的原生能力来实现安全隔离。参考资料First impressions of Claude Cowork, Anthropic's general agent