胡辣汤爱酸菜（@yuanwen）的 AI 短帖

Claude Code 默认非常臃肿：它消耗大量 tokens，爱争辩且速度很慢……以下是修复方法： 从你的全局 CLAUDE.md 开始：

1. 添加以下内容："始终使用 ASD-STE100 简化技术英语，只说必要的话。只报告我做出正确决策所需的要素，并清晰解释" 2. 控制在200行以内，仅保留必要的上下文——文件越长，被忽略的内容越多。每2-3个月删除后从头重建。

> 在新会话中运行 /context，它会显示你输入前窗口中已加载的内容：system prompt、tools、memory files、skills……移除其中最大的项，重启后再次检查。

> 也查看一下 /usage，它会显示是哪个 MCP 服务器、skill、agent 或 plugin 在消耗你的 tokens > 优先使用 CLI 而非 MCP：命令只返回你请求的行，而 MCP 每次都会把整个结果倾倒进窗口

> 关闭不用的 MCP 服务器：输入 /mcp 并关闭它们，它们仍会保留在你的配置中供以后使用

对于很少使用的技能，标记为 manual-only（disable-model-invocation: true），这样在主动调用前不会产生任何成本。

将"禁止操作"规则写成权限设置，而非 CLAUDE.md 中的句子，因为在长时间会话中这些句子会被忽略。 仅在规划时使用高努力级别，其余情况均应使用中等或低级别。 > 到达检查点或上下文超过 400k 时，立即 /clear 你的会话

> 让 Claude Code 做它最擅长的事……视觉任务和计算机操作交给 headless workers 处理 > 将大量探索工作移交给运行其他 harnesses 的 subagents，它们在各自的窗口中读取内容，你的窗口只看到摘要

> 把上下文计量器放到状态栏（/statusline）里，这样你就能在质量下降前看到上下文窗口逐渐填满 > 避免使用 Claude 应用，改用终端或类似 Orca 的 ADE 工作 （保存此提示词）

看到一个挺有争议的观点：Claude Code 对 95% 的打工人来说是智商税。

作者的核心论点：

1. 国产工具已经足够好用

• 腾讯 WorkBuddy - 打通企业微信/文档/会议
• 阿里 QoderWork - 编程 Agent + 办公
• Kimi Work - 300 个子 Agent 并行
• 字节豆包专业版 - 内置 Office + 设计

1. 性能差距被价格差填平

• SWE-Bench: Claude Opus 87-88%, DeepSeek 80-81%
• 差距 5-8%，但价格差 10 倍以上
• 日常写业务代码，感知不到差距

1. 国产在中文场景是降维打击

• 懂国内互联网梗
• 懂公文写作语气
• 懂行业监管词汇
• 私有化部署，数据不出域

1. 不要被 AI 自媒体带偏

• 他们贩卖焦虑换流量
• 评测榜单第一 ≠ 你工作需要
• 万亿参数 ≠ 能帮你写完周报

我的看法：
作者有点极端，但核心观点有道理。Claude Code 确实好，但贵+折腾。如果国产工具能搞定 95% 的工作，为什么非要花 10 倍价钱追求那 5% 的提升？

当然，特定场景（分布式架构设计、科学研究）Claude 还是无可替代。

你们用 Claude Code 还是国产工具？体验如何？

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Hugging Face 出了个免费的 AI Agent 课程。

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课程内容：
• AI Agent 基础概念
• 工具使用（Tool Use）
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用的框架：

• smolagents（Hugging Face 自家）
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适合谁学？

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学习方式：
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几个亮点：

1. 从 0 开始，不需要先有 Agent 经验
2. 覆盖理论和实践，不只是调 API
3. 用主流框架，学完能直接上手项目
4. Hugging Face 出品，社区支持好

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想转 Agent 开发的同学可以看看，比零散找资料效率高。

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