爬上来说一个不少人好奇的问题。 昨天直播，有人问我，Google 和 OpenAI 一直在 AI 领域的领跑者，为什么反而被 Anthropic 反超了呢？ 确实，要知道 Google 是 Trans

AI的出现将技术壁垒彻底打破，现在每个人需要学习成为一人开发团队。如果你以前尝试过，但觉得它不够好，现在不妨再试一次，你会发现以前做不到的它都能做了。

同时跑多个 Claude Code 固然高效，但面对满屏终端往往让人手忙脚乱：谁在等批准？谁又卡住了？本文为你一次剖析 5 种多 AI 会话管理方案，30 秒带你认清核心痛点。

别再裸用 Claude Code 了！32 个亲测技能 + 8 个 MCP 服务器，开发效率直接拉满！ 先晒一下我装完的效果（见下图），所有技能均实测可用。

实测解析 Claude Projects 上传代码工程骨架、构建技术栈专属大脑的高阶姿势，结合 Artifacts 动态原型与高阶 System Prompt 约束治理，附可执行工程规范与多模式性能对

Qwen3.8-27B 把旗舰级 Agent 能力搬进个人电脑，本地运行不花 API 费用，但速度、内存和长任务体验仍有明显门槛。

深入对比以 Cursor 为代表的 AI-Native IDE 与以 Claude Code、Codex、Agy 为代表的 CLI 终端智能体。

同时用 Claude Code 和 Codex，13 个 skill 的副本已经对不上。本文梳理 skill 管理的四类问题，以及两款开源管理工具的解法和覆盖不到的部分。

Claude Haiku 5.5 和 GPT-6.1 Sol 在价格、上下文、终端编程、知识工作、电脑操作和生成速度上的差异，附实际请求成本计算与选型建议

Cursor 和 Claude Code 用了也有很长的一段时间，我现在的日常大概是：Cursor 占 60%，Claude Code 占 40%...

Anthropic砸1亿美元，OpenAI和Meta抢着发布新产品，它们都在做同一件事：让AI从“陪聊工具”，变成真正的“AI员工”。

从 Cursor 等 AI-IDE 的视觉辅助，到 Claude-Code、AGY、Codex 等 CLI 智能体的终端接管，AI 编程正在迎来路线分野。深度拆解终端原生与图形 IDE 的底层差异、

拆解 Claude 官方的 Opus 5.5 使用指南，面向 Claude Code 用户讲清楚 effort 档位怎么选、提示词怎么写终点线、长任务怎么不中途停下、Sub-agent 怎么拆活、被切

Skills 生态已有 1400+ 个，大部分是换了壳的 Prompt。实测两周后留下 5 个真正改变 AI 工作方式的：Superpowers(245K Star)、Taste Skill...

一篇 83 页的源码研究拆开 Claude Code、Codex 等 11 个 coding agent：都由同样 7 个部分组成，没有一个用 agent 框架或向量检索代码，90 天里各家开始互相照搬，并给出 18 条设计建议。

想体验 Claude Opus 5.5，却发现中转站存在 Kiro 反代、官方和 Max 等不同渠道。通过模型日期、中文引号等特征测试，验证 Kiro 反代实际使用的模型。

Agent-Reach 是一个 9 万星的开源项目，不自己抓数据，只替 AI agent 挑好、装好、体检好读推特、Reddit、B 站、小红书的上游工具。附本机 8 个渠道实测和使用前要注意的几件事。

Claude Code 2.1.287 新出的 Mods 能做两件 hook 做不到的事：给 Claude 加工具，在终端里画界面。用一个防误删插件实测演示，附真实终端截图。

> 作者：王君生 ## 前言 skills 是个很难定义的东西，从翻译来看叫技能，但是它不只是代表技能，今天我们先从历史脉络上梳理一下 LLM 的几个发展阶段，然后再看 skills 能做什么，再给出