这套系统的核心不是某个具体技术，而是分层的自动化策略有 API 用 API（最稳定、维护成本最低）没 API 用无头浏览器（Puppeteer + Stealth，适合大多数场景）反爬严格就复用真实浏览器会话（AppleScript 注入，兜底方案）每增加一个新平台，先评估它属于哪一层，再选择对应的技术方案。不要试图用一种方案覆盖所有平台——每个平台的反爬策略、编辑器实现、API 开放度都不同。-

7天，35篇内容，从选题到发布全自动。不是概念验证，是真跑了一周的生产环境。

Claude Code 上周更新到 v2.1.76，同时 Anthropic 把 100万 token 上下文正式开放了，不加价。一句话：现在是上手 Claude Code 最好的时机。这篇不写代码，只讲操作。你跟着打开终端，5分钟就能把这些新功能用起来。

10个技巧串起来：Session预热省token，Worktree并行省时间，CLAUDE.md省纠错，Plan模式省返工，SubAgent省精力，Effort级别省钱，上下文压缩保状态，感叹号省切换，Hooks做自动化，Ctrl+G提升提示词质量。打开终端，输入需求，等它吐代码，复制粘贴。这样用下来，你大概只发挥了它10%的能力。分叉出来的Session继承完整的上下文，但各自独立，不会互相干扰

用过 Claude Code 的人都知道一个痛点：你告诉它"每次改完文件跑一下 Prettier"，它有时候记得，有时候忘。你说"别碰 .env 文件"，它大多数时候听话，偶尔手一滑就给你改了。这不是 Claude Code 的 Bug，是 LLM 的本性——概率模型，天生不确定。Hooks 就是解决这个问题的。它是 Claude Code 内置的生命周期脚本，在特定节点自动执行，不依赖 AI 的

DeepSeek V3/R1本地部署全流程，Ollama零门槛上手、vLLM生产级部署、官方API调用实战，含Function Calling代码和踩坑记录

Agent编排用Prompt就够了，别急着上框架技能按需加载，省上下文窗口用功能标志管理未发布特性，别开长期分支Agent执行命令前必须做安全检查，白名单+参数过滤发npm包之前，检查有没有.map文件混进去Anthropic在安全上翻了车，但他们的Agent架构设计确实有东西。代码泄了不可怕，模型能力和工程迭代速度才是真正的护城河。

Cursor 用了快一年，日常写代码够用。但遇到跨文件重构、从零搭架构这类活，它的 Agent 模式经常半途而废——改了三个文件，漏掉第四个的类型定义，然后整个项目跑不起来。上个月试着把 Claude Code 接进 Cursor，两个工具配合用。折腾了一周，三种集成方式都试了一遍。这篇文章记录我的实测过程，包括配置步骤、踩过的坑、以及最后选了哪种方案。

用 Claude Code、Cursor、Codex 写代码，已经是很多开发者的日常。但如果你在金融、政府、医疗这类行业工作，一个绕不开的问题是：代码要发到第三方云端。Coder 在 5 月 6 日发布了 Coder Agents beta。一个 AI 编程 Agent，整套系统跑在你自己的服务器上，控制面、编排层、执行环境都在内网。源码、prompt、模型交互不出去。这篇文章记录我从零部署 Co

用把你的 API 调用包成函数给每个函数写好 type hint 和 docstring配置 Claude Code 或 Cursor 的 MCP 连接对话里直接用MCP 的 Python SDK 文档在 https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk ，FastMCP 的 API 在 https://gofastmcp.com/getting