这次做的不是单张图，而是一套可重复生产绘本的最小系统。• Markdown 管内容• prompt 管风格• Codex 管生图• Python 管编排• PDF 管交付• 增加更多章节• 输出更多语言版本• 换成不同题材• 加封面和目录• 加自动排版和校验真正有价值的不是某一张图，而是这条可持续复用的生产链。沪·赵巷📌 声明：本文由 AI 辅助完成。

这本书真正改变我的，是把“使用 AI”的问题，改成了“设计一个让 AI 不断变可靠的系统”的问题。沪·赵巷📌 声明：本文由 AI 辅助完成。

这本书真正改变我的地方是：以后做 AI 产品，我不能只问“模型能不能做到”，而要问“这个能力能不能被评估、被控制、被交付、被用户长期信任”。沪·赵巷📌 声明：本文由 AI 辅助完成。

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有人每个月在 Claude Code 上烧数万美元。不是因为他们用 AI 写了多少代码，而是因为他们同时跑着十几个 Claude Code 实例，7×24 小时，每个实例各干各的，互不干扰。第一反应：这怎么可能？不同任务不会打架吗？答案是：不会。而且这件事，入门只需要三行命令。

从原理到实战，彻底搞懂 Claude Code 的三种权限模式——Auto 智能代劳、Bypass 完全放权、Ask 每步确认，以及 4 种配置方式和开发者最佳实践。

一、MacOS 安装 docker使用 Homebrew 来安装 Dockerbrew cask install docker二、docker 安装 nexus3查找 nexus3 镜像docker search nexus3控制台打印：拉取 nexus3 镜像docker pull docker.io/sonatype/nexus3控制台打印：查看镜像docker images控制台打印：cha

不是替代，而是把 AI 编程从“会写”推进到“可交付”。当你开始认真维护CLAUDE.mdrulesspecs，你已经在做工程化的 AI 开发。一句话收尾：规范不是文档附属品，规范本身就是代码。如果你也在把 AI 从“会写”推进到“可交付”，欢迎留言说说你团队现在最卡的是规范、测试，还是协作流程。

本文介绍多智能体并发编程的工程化实践，从单Agent到Agent Teams的演进，强调团队协作与协同开发的重要性。

去年，Apple 宣布它们为开发者支付了265亿美元，而且这个数字仍以每年30%的速度增长。虽然这些钱大部分流入到像 Clash of Clans、Clash Royale 这样的大公司，但是仍然有大量独立开发者成功的案例。像 7 minute workout app 就是一个很好的例子。Stuart Hall 是一位独立开发者，他开发了 7 minute workout app 这款健身软件..