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让 AI 编程助手学会做视频、做 PPT：Agent Skills 入门与安装全指南用 Claude Code、Codex、Cursor 这类编码 Agent 时，你可能遇到过这种情况：同一个任务（比如"做一张文章封面"或"把更新日志做成短视频"），每次都要重新写一大段提示词，效果还时好时坏。

开源12个电商出图Agent Skills：GPT Image 2.5一键出图一张手机随手拍的商品照，丢给 Claude Code / Codex / Cursor，直接出亚马逊白底主图、场景图、卖点图、小红书封面。本文介绍我刚开源的 ecommerce-image-skills，包含安装、使用、出图方式和平台规则，MIT 协议，免费可商用。

Claude Code 2.1.289 补上四个 deny 缺口：Agent 权限匹配器的规范化、分层裁决与回归语料本文写给正在自建 agent / coding agent harness 权限层的软件与平台工程师。素材来自 Anthropic 官方仓库的 Claude Code 2.1.289 CHANGELOG（npm 发布时间 2026-10-03 20:12 UTC，即北京时间 10-04 04:12）、官方 Configure permissions 文档，以及 2026-10-04 的社区解读。文中区分「公开事实」和「作者架构建议」。只讨论防御侧的设计与测试，不提供任何绕过权限规则的操作步骤。

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记一次给 Claude Code 装护栏的全过程写在最前面：这篇不是教程，是一份实践流水账。里面的判断带很强的个人偏好，未必适合你的项目，欢迎评论区拍砖。

Claude Code 报 429 “Rate limit reached“？先分清是限速还是额度用完，对症下药适用场景： Claude Code 出现 API Error: 429 rate_limit_error，或订阅用户看到 “session limit / weekly limit reached” 类提示，无法继续使用。

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向上的车轮

Claude Code辅助遗留系统重构：可行性评估、小步落地与多仓WMS整合建议摘要：遗留系统“不敢动、看不懂、改得慢”的根因不是“代码老”，而是规则不可追溯、测试缺失、接口债务深。Claude Code 在这类场景中真正解决的是“读代码、抽规则、补测试、出适配器、做局部重构”的工程成本，不替代架构决策与业务签核。本文按实操文标准组织：给出可行性五维评分卡、可直接复制的 CLAUDE.md 与特征测试、2–4周试点甘特图、多仓WMS异构整合方案、风险与成本口径、FAQs。文中示例数据明确标注“演示口径”，请勿作为真实业务承诺。

小静AI工程实验室

Claude Code 实用教程：Windows、macOS、Linux 从安装到项目调试与验收第一次使用 Claude Code，不必先收集几十个插件。先完成一个小任务：让它读取项目约定、实现一个函数、运行你能理解的测试，再根据失败输入修复问题。做到这一步，安装才真正变成了可用的工作流程。

Claude Code 接入 Nano Banana MCP：在终端里完成 AI 图片生成、编辑与多图合成做技术项目时，很多工作并不会停留在“写代码”本身。你可能刚改完一个功能，马上就要补 README 配图、做一张产品示意图、给落地页换一版视觉、处理截图水印，或者把多个素材合成一张更适合传播的封面。

30K Star 神器，给 Claude Code 装上代码地图，Token 中位数省 65 倍上周我让 Claude Code 改一个支付回调的 bug。它先 grep 了一遍 payment，读出 12 个文件。然后发现回调逻辑在 OrderService 里，又顺着 import 读了 8 个。改完跑测试挂了，因为它漏看了一个被继承的基类方法。接着它把整个 service/ 目录都读了进来。

带电的小王

Claude Code + Agnes：接入无限期免费文本、图片、视频模型，告别 Token 焦虑一句话速览：Claude Code 通过 CC Switch 做协议转换接入 Agnes 免费模型，支持 Sonnet/Opus/Haiku 三档模型映射到 Agnes 的文本/图片/视频模型，是四个主流 IDE 中接入最复杂但功能最全的方案。本文从 CC Switch 安装到 env 环境变量配置，保姆级全流程实操。

Skill-First 懒加载方案：无向量库的200+ Skill生产级落地方案Skill-First 懒加载方案：无向量库的200+ Skill生产级落地方案这套方案的核心逻辑是“永远不让大模型一次性看到所有Skill的完整细节”，全程通过“目录极简披露 → 按需加载详情 → 严格按文档执行”的三步流程，彻底规避全量Prompt Token爆炸、大模型选择困难的问题，哪怕Skill数量扩展到1000个，系统初始Prompt的Token量也能稳定控制在500以内，完全不需要向量数据库就能实现98%以上的路由准确率。