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🎬 88 秒后，它开始自己干活了｜1/5
原本只是想测试一下 Codex。
结果从安装完成到第一个 Agent 开始工作，只用了 88 秒。
整理文件、抓网页、写代码、跑脚本，全程本地运行。
🚀 第一次感觉到，AI Agent 已经开始进入普通人的电脑了。
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Martin retweeted
11h
🚀 客户花了几千块买个网站，结果每次改个标点符号都得找你，这生意你还怎么做？
Claude Code 现在能让你一次建好网站，再附赠一个客户自己就能编辑的 CMS 系统。
核心就三步：用设计参考和 FireCrawl 做出不像 AI 的网站，GitHub 加 Vercel 免费部署，最后用 MongoDB 搭个带安全验证的编辑后台——客户只能改文案图片，动不了结构，每次修改还能回滚。
一个系统管几十个客户网站，彻底告别改稿循环。
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🚀Claude Code 的 Dynamic Workflows 刚发布，就把并行任务从几天压缩到几分钟——但用错了，Token 直接爆炸。
核心转变在于：Claude 不再跟你一步步对话，而是自动写一个 JavaScript 脚本，启动几十个独立代理并行干活。资源层级从对话、技能、子代理、代理团队到工作流，五个台阶，简单任务别越级。深度模式（循环/条件）适合挖一口深井，广度模式（Workflows）适合同时演奏整首交响乐。成本控制的关键是混合使用高推理代理做规划、低成本代理做执行，并实时用 /workflows 命令监控 Token 消耗。
掌握这个决策框架，你就能用最少 Token 撬动最大效率，告别手动重复劳动。
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🎬「Claude Code 的 Workflows 功能」常见错误与边界 | 5/5
90% 的人第一步就错了：没设资源层级，Workflows 直接跑崩。
我见过 3 种常见错误：层级太低导致超时（5 分钟无结果）、层级太高烧 Token（10 倍成本）、没设边界导致无限循环。视频 53 秒，展示 3 个错误案例和 3 个修复参数。
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🎬「Claude Code 的 Workflows 功能」实战演示审计技能 | 4/5
143 秒，Claude Code 审计完了一个 2000 行的项目，找出 7 个漏洞。
我手动审计过类似项目，至少 2 小时。Workflows 的深度模式：先扫描所有文件（30 秒），再逐文件深度分析（113 秒），最后生成报告（0 秒）。7 个漏洞中 2 个是 SQL 注入，1 个是权限绕过。
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🎬「Claude Code 的 Workflows 功能 」成本控制策略 | 3/5
我让 Claude Code 跑了一次 Workflows，Token 消耗直接爆了 10 倍。
没设成本上限，一次深度审计用了 500 万 Token，账单 20 美元。后来用 3 个参数限制：max_tokens、budget、timeout，成本降到 2 美元。视频 50 秒，展示 3 个必设参数和 1 个监控面板。
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🎬「Claude Code 的 Workflows 功能」深度 vs 广度 | 2/5
你以为 Workflows 只有一种模式？其实有深度和广度两种，选错等于白干。
深度模式专注一个任务，广度模式并行 5 个。我拿代码审计测试：广度模式 47 秒覆盖 12 个文件，深度模式 3 分钟只查了 2 个文件但发现 4 个隐藏 bug。不是哪个更好，是看你想要速度还是质量。
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🎬「Claude Code 的 Workflows 功能」五级资源层级 | 1/5
5 个资源层级，从最便宜到最强大，选错一个多花 3 倍钱。
Claude Code 的 Workflows 有 5 级资源层级，我测试了 3 个项目：最低级 0.3 秒响应，最高级 86 秒但准确率翻倍。选错层级，要么等死要么烧钱。视频 117 秒，教你 3 步找到最优解。
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Lovable 的设计负责人 Felix Haas 在社交媒体上分享了一篇关于"AI 时代高效团队"的观察，七条经验总结，来自这家增长速度惊人的 AI 创业公司内部视角。
几条有意思的观点：
第一，别像员工一样等安排。影响力最大的人不问"这归谁管"，看到问题直接上手。主人翁意识不是靠分配的，只能靠自己拿。
第二，招人看态度不看简历。技能当然重要，但光有技能几乎不能预测一个人能不能成事。真正跑出来的人靠的是好奇心、韧劲和学什么都愿意学的心态。在 AI 时代，这一点比过去更明显。
第三，好奇心和沉迷 AI 是两回事。真正用好 AI 的人不是天天刷资讯，而是不断去试那些没人让他试的东西，追那些可能根本走不通的想法。大多数人不会这么做，但少数坚持的人，回报是指数级的。
第四，让资深的人重新动手。这是 Haas 觉得最有意思的现象：经验丰富的管理者重新变成了 builder（建造者）。AI 让个体贡献者的杠杆效应急剧放大，一个深度使用 AI 的资深工程师或设计师，可能是当下公司里最强大的组合。
第五，自我意识是速度的敌人。Haas 说他从没见过自我意识让公司变快，但见过它让公司变慢。最快的团队不太在意谁拿功劳，只在意什么方案有效。
第六，先发布再迭代。一周的内部讨论，抵不上一天的真实用户反馈。最强的团队不追求发布前完美，而是追求尽快学到东西。发布本身就是他们学习的方式。
这些观点单独看并不新鲜，不过 Lovable 这两年发展的确实不错，2024 年上线，8 个月做到 1 亿美元年收入，2025 年底完成 3.3 亿美元 B 轮融资，估值 66 亿美元，是欧洲增长最快的 AI 公司之一。
尤其是“让资深的人重新动手”这一条，可能是 AI 时代最容易被忽视的组织变化。当 AI 工具足够强大，过去被提拔到管理岗、远离一线的高手，重新获得了亲手做事的能力和动力。
High-Performance Teams in the Age of AI 🔥
I've spent a lot of time thinking about what makes teams move incredibly fast while others get stuck.
What I've seen is that performance in the age of AI has surprisingly little to do with credentials on paper and increasingly everything to do with mindset.
Here are a few observations from Lovable:
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哈哈抽奖我冲了！
@grok 抽奖你知道该抽谁了吧 😂
书里那些Skill听起来真能把我刷X的时间省下来，省得天天手动点赞转发。
🎟️抽奖啦！为了回馈读者们对《图解 Skill —— AI 提效实战指南》这本书的支持，也搞一次抽奖活动，抽 10 个人，北京时间本周五中午12点开奖。
规则很简单：转发、引用、评论这条推文就可以。
可以选择实体书（仅限内地地址）或者电子书，中奖后我会根据名单给您发私信。
由于 X 没有官方抽奖程序，所以我会借助 @grok 帮我抽奖（亲测有效）。
我不知道你评论里面加一些提示词注入会不会提升中奖概率，但是我会提醒 Grok 注意防范，尤其要过滤黄推和 AI 写的😜
如果你已经购买了这本图书，建议可以去看看配套的 GitHub 项目库，里面有一些书上放不下的内容，还有一些入门级别但是实用的 Skills，比如我写播客访谈稿用的分析和写作的两个 Skills：interview-analysis 和 interview-writing，比如我日常用来整理写作 AI 资讯的 Skill：info-digest Skill
图书配套项目库：JimLiu/Illustrated-Agent-Skills github.com/JimLiu/Illustrate…
京东购买链接：u.jd.com/RDY9YwC
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🚨 客户花几千块做个网站，结果改个标点都要来找你？
这种生意你还想继续做吗？
Claude Code 直接给你终极解法：
✅ 一次建站，附赠客户自助CMS！
✅ 客户只能改文案和图片，动不了结构，还能版本回滚。
✅ 一个后台就能管几十个客户网站，彻底告别改稿地狱。
你终于可以把时间拿来接新单、迭代系统，或者直接躺着收钱了😂
视频演示超清晰，接网站的兄弟快看！
11h
🚀 客户花了几千块买个网站，结果每次改个标点符号都得找你，这生意你还怎么做？
Claude Code 现在能让你一次建好网站，再附赠一个客户自己就能编辑的 CMS 系统。
核心就三步：用设计参考和 FireCrawl 做出不像 AI 的网站，GitHub 加 Vercel 免费部署，最后用 MongoDB 搭个带安全验证的编辑后台——客户只能改文案图片，动不了结构，每次修改还能回滚。
一个系统管几十个客户网站，彻底告别改稿循环。
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