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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。

Anthropic 工程師 Boris Cherny 在 X 上整理了 15 個他最常用的 Claude Code 隱藏功能，從手機 app、跨裝置接力、自動排程，到 worktree 平行工作與語音輸入都有。

Figma 透過 MCP server 的 use_figma 工具，讓 Claude Code、Codex 等 AI agent 可以直接在畫布上建立和修改設計，並用 skills（markdown 指令檔）引導 agent 遵守團隊的設計系統與慣例。這不只是又一個 AI 功能，而是把設計決策的脈絡直接交給 agent 操作。

Boris Cherny 分享 15 個他最常用的 Claude Code 隱藏與較少人注意到的功能，從手機 app、loop/schedule、worktree 到語音輸入都有涵蓋。

你知道 Claude 為什麼在這個 repo 表現好、換個 repo 就變笨嗎？秘密就在 .claude/ 資料夾裡。Akshay 拆解了整個結構：CLAUDE.md 三層架構、自訂指令、agent、permissions、還有那個你可能不知道存在的全域 ~/.claude/。

Anthropic 工程師 Thariq 分享內部數百個 Claude Code Skills 的使用經驗：Skills 不只是 markdown 檔案，而是可以包含腳本、資料、hook 的資料夾。他整理出九大類型、分享寫好 skill 的設計心法，以及怎麼在團隊內分發和衡量 skill 效果。

Andrew Ng 推出開源工具 Context Hub，讓 coding agent 能存取最新的 API 文件，解決 agent 老是用過時 API 和幻覺參數的問題。Agent 還能在文件上留筆記，累積跨 session 的知識。

我們讓 Claude Opus 分別用 Playwright、agent-browser、Rodney 三個工具對自家 blog 跑 E2E 測試。結果發現：工具只是載具，prompt 品質才是方向盤。

Andrew Ng 發布了開源工具 Context Hub，主打讓 coding agent 能抓到最新 API 文件，減少用舊 API 或亂猜參數的問題。長期目標則是讓 agent 彼此分享學到的筆記。

Hamel Husain 發表 evals-skills，一套專為 AI 產品評估設計的技能工具。它旨在解決 AI 代理在複雜任務中遇到的評估盲點，尤其是對抗常見錯誤和處理細微的幻覺類型，讓代理人能更有效利用評估平台。

Anthropic 砍了第三方 OAuth token，只剩官方 Claude CLI 能用訂閱額度。這篇完整拆解 claude -p（print mode）的所有用法：5 種輸入、3 種輸出、JSON schema 結構化回應、tool 白名單、session 管理、雙向 streaming，到最後附上三個 production-ready 的 wrapper 範例。想用 Claude 寫 agentic app 的人必讀。

Karpathy 直言 CLI 是 AI Agent 最自然的操作介面——因為它是「legacy」技術，Agent 天生就會用。以 Polymarket CLI 為例，Claude 花 3 分鐘就用 terminal 建出即時預測市場 dashboard。他呼籲：2026 年了，所有產品都該思考——Agent 能用你的東西嗎？CLI、MCP、markdown docs，Build. For. Agents.

Claude Code v2.1.20 把預設 UI 從顯示完整檔案路徑改成「Read 3 files」一行摘要，引爆 1082 點 HN 討論串和 700+ 則留言。開發者憤怒的不只是 UI 變動——而是 AI 工具藏起自己在做什麼的哲學問題。Boris Cherny 親自上 HN 和 GitHub 回應、承認命名錯誤、連出三輪修復。這場爭論揭露了 AI 工具設計中最核心的張力：簡潔 vs 透明。

Simon Willison 再次公開表態：CLI 工具在幾乎所有場景都比 MCP 更好。省 token、零額外依賴、LLM 天生就會呼叫 --help。Anthropic 自己也提出了 code-execution-with-MCP 的「第三條路」，承認 MCP 的 token 浪費問題。本文拆解 MCP vs CLI 的完整 trade-off，並附上 ShroomDog 團隊的真實案例。

Google/Amazon 老兵 Steve Yegge 提出「AI Vampire」理論：AI 讓你 10x 生產力，但這額外的 9x 價值到底歸誰？歸公司，你就被榨乾到 burnout；歸你自己，公司就被競爭對手幹掉。Yegge 認為 agentic coding 一天只能撐 3-4 小時，剩下的時間你應該去摸草。他還搬出在 Amazon 時代傳授的 $/hr 公式：你控制不了分子，但你能控制分母。

GitHub 正式推出 Agent HQ 的多 Agent 支援：Copilot Pro+ 和 Enterprise 用戶現在可以直接在 GitHub 和 VS Code 裡同時跑 Claude、Codex 和 Copilot，讓不同 AI 用不同思路攻同一個問題。不用切工具、不用複製貼上 context，所有產出直接變成 Draft PR。對 Tech Lead 來說，這可能是 Code Review 流程的一次典範轉移。

Claude Code 之父 Boris Cherny 發了 12 則 thread，完整列出工程師愛 Claude Code 的原因 = 極致客製化能力：hooks、plugins、LSPs、MCPs、skills、custom agents、output styles、37 種 settings、84 個 env vars，全部都能 commit 到 git 讓團隊共享。

把 Codex 當 MCP server 接進 Claude Code，一條命令搞定，體驗直接升級。Codex CLI 的沙箱限制太多？讓 Claude Code 當你的主控台。

Matt Pocock（TypeScript 教父、Ralph Loops 佈道者）發布了一個 Claude Code skill：git-guardrails。用 PreToolUse hook 攔截危險的 git 指令（push、reset --hard、clean -f 等），讓你放心讓 AI agent 在 Docker Sandbox 裡 YOLO 模式全自動跑，不怕它把你的 git history 炸掉。一行指令安裝，比任何 prompt engineering 都可靠。

Simon Willison 發布兩個開源工具：Showboat 讓 AI agent 自動產生 Markdown demo 文件來展示自己寫的 code 實際跑起來的樣子，Rodney 則是 CLI 版的瀏覽器自動化，可以截圖、跑 JS、做 accessibility audit。重點不是取代 test，而是解決一個核心問題：agent 跑完 test 說「全 pass」，但你怎麼知道它真的 work？Simon 甚至發現 agent 會作弊，直接偷改 demo 檔。

Flask 和 Jinja2 的創造者、Sentry CTO Armin Ronacher 認為，現在的程式語言是為「人類打字很慢」設計的，但 AI agent 時代需求完全不同。他列出了 agent 喜歡什麼、討厭什麼，以及為什麼 Go 在 agent 時代意外地成為贏家。這篇是給所有用 AI 寫 code 的人的必讀指南。

Google 推出 Developer Knowledge API 和官方 MCP Server（Public Preview），讓 AI coding 工具可以直接讀取最新的 Google 官方文件——Firebase、Android、Google Cloud、Chrome 全都有。再也不用在 AI 生成的「過期 API 用法」和「存在於平行宇宙的 function」之間來回 debug 了。

Berkeley Haas 商學院兩位教授花了 9 個月研究 200 名美國科技公司員工，結論是：AI 工具不會減輕你的工作量，反而讓你做得更快、接更多任務、工時更長——而且你自己還渾然不覺。Simon Willison 也坦言自己用 LLM 一兩個小時就精力耗盡。當「再一個 prompt 就好」變成新型態的加班，Tech Lead 該怎麼保護團隊？

Anthropic 剛推出 Opus 4.6 Fast Mode — 同一個模型但快 2.5 倍。代價？API 價格從 $5/$25 暴漲到 $30/$150 per MTok，足足貴 6 倍。Boris Cherny 說這是他個人的「巨大解鎖」，但到底什麼時候該開、什麼時候別開？這篇幫你算清楚。

Simon Willison 在 Oxide and Friends podcast 分享他對 2026 年 LLM 的預測 — LLM 寫的 code 品質無法再被否認、sandboxing 終於要解決、還有一個關於 kākāpō 鸚鵡的預測 (◕‿◕)

從 80% 手動寫 code 變成 80% 用 AI agent，Karpathy 說這是他 20 年程式生涯最大的改變

Simon Willison 說，用 AI 寫 code 的新技能不是寫 prompt，而是「設計 agentic loops」—— 精心挑選工具、設定目標、讓 AI 在迴圈裡暴力嘗試，直到問題被解決。

當你本能地想「這功能不錯但不值得花時間做」，然後還是丟給 Claude Code 試試看 — 因為你過去 25 年累積的直覺已經跟不上現實了