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关于开发、算法交易和产品构建的思考。

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决定成败的是脚手架,不是模型:为什么同一个 LLM 缺少合适的脚手架就会多烧 4 倍的 token

从 token 效率的角度解读 “脚手架 > 模型” 这一论点:同一个模型裸跑只解决了 6.7% 的任务,配上合适的脚手架却能解决 68%——而且用掉的 token 还少了 4 倍。什么是脚手架、为什么真正的 token 账单就藏在这里、Life-Harness 和 Meta-Harness 两篇论文证明了什么。此外还会讲到,你的 Claude Code 技术栈(子代理、技能、钩子、图谱)本身就已经是一套脚手架。

无需邮件服务器,在自有域名上收发邮件:用 Cloudflare 收信,用 Resend 发信,再让 AI 智能体替你写邮件

如何在一个晚上搭好一个能用的 you@yourdomain.com 邮箱,完全不需要邮件服务器:通过免费的 Cloudflare Email Routing 收信并转发到 Gmail,通过基于 Amazon SES 的 Resend API 发信,外加一个彩蛋——让 Claude Code 通过 API 给你发邮件。文中讲清楚:为什么收信和发信不冲突,真实的 Cloudflare 和 Resend API 调用,以及我踩过的那些坑。

在 Claude Code 中使用 graphify:用知识图谱替代通读整个仓库,在廉价的 OpenRouter 上做语义提取

我为 Claude Code 准备好的 graphify 配置:用知识图谱替代通读整个仓库,在廉价的 OpenRouter(deepseek)上做语义提取,而不是消耗 Claude 的 token,通过钩子自动监听,防止密钥泄漏进图谱。全部打包在 claude-code-token-savers 仓库里。

如何用 NotebookLM 制作 YouTube 视频:完整指南

分步教程:使用 NotebookLM 生成音频和幻灯片,然后组装成带字幕、章节时间戳和元数据的 YouTube 视频——并通过浏览器会话自动发布。无需视频编辑器,无需 API 密钥,无需手动上传。

如何在 LLM 中节省 Token:Claude Code 实用指南

Claude Code 中节省 Token 的实用方法:子代理、技能、钩子、国产模型、知识图谱、RAG,以及服务端节省(Tool Search、上下文编辑、提示缓存、Batches API)。帮你将成本降低 10 倍的清单。