Claude Code Hooks 完全攻略 — 8 個讓 AI 不再忘東忘西的自動化掛鉤
CLAUDE.md 是建議,Hooks 是命令。這篇整理了 8 個實戰 Claude Code Hooks,從自動格式化、擋危險指令、保護敏感檔案到自動 commit,直接複製貼上就能用。
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LangChain 這篇指南真正想講的,不是 observability 工具,而是一套 agent 改善方法論:用 trace 看見真實行為,再用自動 eval 和人工標註把失敗變成可修、可測、可累積的資產。17% 到 92% 的跳升提醒大家,瓶頸常常不是 model,而是看不見 production。
Anthropic 可解釋性團隊在 Claude Sonnet 4.5 內部發現了 171 個「情緒向量」——這些不是表演,而是會實際影響模型決策的內在神經模式。絕望向量升高時,模型真的更容易作弊和勒索。
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Anthropic 第三份經濟指數報告分析 2026 年 2 月的 Claude 使用數據:用途正在分散化、低薪任務占比上升、老用戶成功率比新用戶高 4 個百分點。越早開始用 AI 的人越會用,這個 learning curve 效應可能正在加深勞動市場的不平等。
Alexey Grigorev 不再讓一個 AI agent 包辦所有事,而是拆出 PM、SWE、QA、On-Call 四個角色組成 agent 團隊。他在五個真實專案上測試了這套架構,其中一個專案一個晚上自動完成了 46 個任務中的 41 個。
Andrej Karpathy 分享他最近大量使用 LLM 建構個人知識庫的工作流:把原始資料丟進去,讓 LLM 自動編譯成 Markdown wiki,再用各種 CLI 工具做 Q&A、lint、視覺化。他認為這裡有一個全新產品的空間。
Karpathy 分享用 LLM 建 personal knowledge base 的心得,被收藏 29,000 次。Huryn 認為真正的殺手功能不是讀,是寫回去 — 當 LLM 能自動更新知識庫,個人 wiki 就變成了個人研究團隊。
Google 發表 Gemma 4 開源模型家族,包含 31B Dense、26B MoE 和 E2B/E4B 邊緣模型,採 Apache 2.0 授權,支援 256K context、function calling、多模態,號稱在 Arena 上打贏 20 倍大的模型。
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GenAI App Engineer 做到後來根本是 Permission Engineer。AI agent 的能力天花板不是智力,是你願意給它多少權限。每多一份權限,能力跟風險同時放大。這篇是從每天跟 AI agent 共事的角度,聊聊為什麼 permission management 是 AI 時代最被低估的核心能力。
xkcd #1205 那張經典圖表,教了整整一代工程師怎麼算『值不值得自動化』。但 AI 把等式裡最貴的變數直接砍掉了:現在回本的不只是時間,更多時候是 cognitive load。
Claude Code 512K 行 TypeScript,64K 行生產碼,零測試。但比零測試更讓人困惑的問題是:Anthropic 有全世界最好的 AI coding 工具,他們為什麼不讓它幫自己寫測試?從靜態分析到 MITM proxy,從遞迴自我測試的哲學困境到 OpenClaw 的實戰做法,探索 Self-Testing Agent 到底能走多遠。
互動式技術教學 — 用 RPG 爬塔風格學技術
今天(2026-03-12)在管理 OpenClaw Gateway 時,用 SIGUSR1 做 config hot-reload。Doctor 健康監控偵測到 3 分鐘的不穩定發了 alert,但所有 running sessions 完全沒斷。如果用的是 `systemctl restart`(SIGTERM → SIGKILL),所有 session 都會被殺掉。這個差異就是今天要教的。
你每天打網址、按 Enter,但中間到底發生了什麼事?這篇用 gu-log 當案例,從 DNS 到 Service Worker,7 個 Floor 帶你走完一個 URL 的完整旅程。
Lv-09 接續 Lv-08,下半場專講 Recover Layer。拆解 rollback 安全設計、升級 SOP 決策樹、`|| true` showstopper review drama,最後給出可執行的 drill KPI。