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Claude Code橙皮书：从入门到精通（微信读书特别版）

花叔

747人今日阅读 推荐值 72.6%

2026年，AI编程从「代码补全」进化到了「对话式开发」。你描述需求，AI规划方案、写代码、跑测试、提交Git，你只需要验收结果。这不是愿景，这是Claude Code正在做的事。 Claude Code是Anthropic推出的终端AI编程工具。和Copilot这类IDE插件不同，它是一个完整的Agent——能理解整个项目、自主执行多步任务、直接操作文件系统和命令行。你是产品经理，它是工程团队。 这本橙皮书为从未用过AI编程的工程师和产品经理编写，目标是一周内从零到独立构建产品。 10个章节循序渐进：前三章完成安装和第一个项目（Day 1），中间三章掌握核心工作流、CLAUDE.md记忆系统和进阶对话技巧（Day 2-3），后四章解锁Skills扩展、多Agent协作，并完成一个从需求到上线的完整产品（Day 4-7）。 内容基于Anthropic官方文档、Claude Code创建者Boris Cherny的公开分享，以及DeepLearning.AI官方课程。所有操作细节以2026年2-3月最新资料为准。

Agent Skills橙皮书：给AI装技能的完全指南

花叔

326人今日阅读 推荐值 78.0%

你有没有这种感觉：每次打开AI工具，都要把同样的事情重新解释一遍？ 审校标准是什么、配图风格是什么、周报格式是什么……你积累了几年的工作流程和偏好，AI一个都记不住。每次新对话，它都是一张白纸。 Agent Skills解决的就是这个问题。 Skills是2025年底Anthropic推出的开放标准，让你把工作流程写成一份SKILL.md文件，AI就能按照你的方式工作。不需要写代码，用自然语言就行。目前Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、Gemini CLI等20多个主流AI工具都已支持这个标准。 这本橙皮书是一份从概念到实战的完全指南。 全书分为四个部分： 概念篇（第1-3章）讲清楚Skills是什么、和MCP有什么区别、背后的技术原理。不会太学术，但会帮你建立正确的心智模型。 实战篇（第4-6章）从生态全景到安装到实际使用。跟着做完这部分，你就能用Skills提升日常工作效率了。包含3个完整实战案例：用Skills写公众号文章、做演示文稿、做数据分析报告。 创作篇（第7-9章）教你从零创建自己的Skill，用官方skill-creator工具自动生成和优化，以及5种高级设计模式（检查清单型、多方案选择型、流水线型、API集成型、多Agent协作型）。每种模式都用真实的Skill做案例拆解。 展望篇（第10章）聊聊Skills对个人和团队意味着什么。Skills不只是一个技术特性，它可能是AI时代「把工作经验变成可复用数字资产」的起点。 附录包含推荐Skills清单、SKILL.md模板（可直接复制使用）、作者27个Skills的完整索引、常用资源链接和术语表。 适合谁读：已经在用Claude Code、Cursor或其他AI编程工具的。不需要编程基础，但最好有使用AI工具的经验。

Harness Engineering橙皮书：AI编程时代的工程方法论

花叔

231人今日阅读 推荐值 65.4%

OpenAI的Codex团队，7个人，5个月，零行手写代码，交付了一个100万行的产品。模型没换，换的是套在模型外面的那层东西。 这层东西叫Harness。 Harness的英文原意是马具、缰绳。AI模型是马，力气再大，没有缰绳就是一匹乱跑的野马。Harness Engineering，就是给AI造缰绳的工程方法论。 本书基于7份深度调研报告写成，覆盖OpenAI、Anthropic、Stripe、LangChain等公司的一手工程实践，引用超过40个信息来源。全书97页，18个章节，分为五个部分： 起源篇追溯Harness这个词从马具到航天线束到AI编程的演变，梳理软件工程六十年简史中人和工具关系的变迁。框架篇拆解Harness的五个组件（指令、约束、反馈、记忆、编排），以及一个反直觉的核心原则：Harness不是越多越好。 案例篇是本书最厚的部分，深度拆解了7个案例：OpenAI Codex团队的零手写实验、Mitchell Hashimoto的犯错驱动方法论、Anthropic的三Agent架构、Stripe每周1300个PR的Minions流水线、LangChain用同一模型换套缰绳排名跳升20名、Kent Beck把30年XP智慧浓缩进一个CLAUDE.md，以及我自己从零代码经验到百万用户产品的完整历程。 实操篇以Claude Code为核心（兼顾Codex和Cursor），从空白文件开始，逐层构建指令、约束、能力、记忆和编排系统。思考篇讨论一个开放问题：在没人写代码的时代，谁来设计下一代的缰绳。 这不是一本AI工具使用手册，而是一本工程方法论。适合已经在用AI编程工具、想从对话式使用升级到系统化协作的开发者、产品经理和AI Native Coder。

Claude Code 源码解析：一份价值数十亿美元的AI工程蓝图

花叔

171人今日阅读 推荐值 74.5%

2026年3月，Anthropic不小心把Claude Code的全部源码打包进了npm发布包。1902个TypeScript文件，51万行代码，所有设计决策一览无余。 这本书不是教你怎么用Claude Code。市面上那本「从入门到精通」橙皮书已经做了这件事。 这本书带你看发动机。 Claude Code为什么好用？60%靠模型能力，40%靠围绕模型搭建的工程系统。这个系统叫harness。它包括一套精心拼装的system prompt、一个用第二AI做安全审查的四层权限系统、一个只记偏好不记代码的记忆系统、一套9段式结构化上下文压缩、以及一个像真实公司一样运转的多Agent协作框架。 12个章节，从架构全景到方法论提炼。每章的结构是：这个系统做什么、源码里怎么实现的、为什么这么设计、你能学到什么。 不逐行读代码。讲的是设计决策背后的Why。这些Why比代码本身更有价值，因为它们是可迁移的。不管你用什么语言、什么框架，这些设计思路都能直接借鉴。 适合想做AI产品/AI Agent的开发者、产品经理，以及想理解底层原理的Claude Code重度用户。

OpenClaw橙皮书：从入门到精通

花叔

56人今日阅读 推荐值 82.3%

2025年11月，OpenClaw悄悄出现在GitHub上。4个月后，Star数超过33万，超越Linux成为GitHub历史上增长最快的开源项目。 OpenClaw是一个开源AI Agent框架。你可以把它理解为一只住在电脑里的「虾」——接入主流大模型，通过飞书、钉钉、微信、Telegram等20多个平台和你对话，还能通过Skills技能系统不断学习新能力。「养虾」已经成为一种文化现象，腾讯、智谱、月之暗面等大厂纷纷推出自己的龙虾产品。 但信息太碎了。GitHub文档、社区帖子、各种教程散落各处，想认真上手的人门槛并不低。 这本橙皮书就是为了解决这个问题。我们花一个月完成22份深度调研，对比9个云平台的部署方案，梳理20多个平台的接入方式，测评21个模型的配置和成本。 全书8个Part：Part 1-2建立认知，OpenClaw是什么、为什么火、底层架构怎么设计的。Part 3-4解决部署，从本地安装到Docker到云部署，从Telegram到微信的全渠道接入。Part 5-6讲核心玩法，Skills技能系统和模型配置。Part 7-8关注安全和生态，包括9款国产龙虾产品横向对比。 这不是一本代码书。这是帮你理解AI Agent时代最重要的开源项目之一的实战手册。开发者、产品经理、或对AI感兴趣的普通人，都能找到自己需要的信息。 花叔 公众号「花叔」· B站「AI进化论-花生」

Polymarket橙皮书：预测市场完全指南

花叔

23人今日阅读 推荐值 79.2%

2024年美国大选期间，一个名叫Polymarket的平台上流过了33亿美元的赌注。它比民调更早预测到特朗普胜选，一位化名Théo的法国交易员在此赚走8500万美元。 Polymarket是一个去中心化的预测市场。简单说，它让你用真金白银对未来事件下注——谁赢大选、美联储加不加息、下一场飓风什么时候来。参与者用钱投票，价格就是市场认为事件发生的概率。经济学家哈耶克70年前的设想，在这里成了现实。 2025年，Polymarket年交易量超过220亿美元，单日峰值4.25亿。但繁荣背后，仅0.51%的钱包盈利超过1000美元。 这本橙皮书从三个维度拆解预测市场。认知篇讲清楚预测市场是什么、Polymarket为何能从一个22岁辍学生的项目长成两百亿帝国。实战篇手把手教注册充值、拆解六大盈利策略、追踪鲸鱼交易者。深水区直面争议——内幕交易、市场操纵、AI Bot军备赛，以及这个行业正在经历的监管风暴和竞争格局。 全书10章，基于大量一手数据和案例写成。不回避风险，不鼓吹暴富，只提供你做决策需要的完整信息。 花生（花叔） 公众号「花叔」· B站「AI进化论-花生」 *本指南仅供学习参考，不构成投资建议。*