本机开发→或 npm 全局安装VPS/生产→ Docker Compose + 预构建 GHCR 镜像安全隔离→ 启用 OPENCLAW_SANDBOX。

这个变化表面看像“多模态更强了”，但对 Claude Code 的影响其实很现实: 以后做 UI 对比、图表读取、截图检查、计算机操控类任务时，它能看见的细节更多了，很多过去会漏掉的小组件、小文案、小对齐误差，现在都有机会被识别出来。这个过程在 4.6 时代勉强还能跑，但到 4.7 这里，官方明确说了，很多团队迁移失败，不是因为模型不够聪明，而是因为还在用“高频打断”的方式管理一个更擅长自主推进的

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技术选型从来没有绝对的对错，只有是否匹配场景。Claude Code 选择 TypeScript，是因为它诞生于一个以 Web 和 AI 工程为主语境的团队，面向的是全球市场。这完全合理。58.17%的中国开发者以 Java 为主要语言；28.3%的职位需求指向 Java；90%以上的金融核心系统运行在 JVM 上；37%的全球 Java 开发者在中国。在这样的生态背景下，选择 Java 不是"保

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。中文文档：http://www.xuxueli.com/xxl-job/社区交流：http://www.xuxueli.com/page/community.html!,png)

模型外面的那层运行框架，Harness 的优化至关重要，但与现有各种文本优化的方法不同，Harness 是一个复杂的带状态的外层程序最近虽然涌现了一些“文本优化器”（如 OPRO, TextGrad, GEPA 等），试图利用 LLM 来迭代改进 Prompt 或代码，但它们在 Harness 优化上面临严重的 "水土不服"，主要原因在于许多现有方法在每次迭代时，仅向优化器提供非常有限的上下文（例

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