# workflow

用 Codex 學新工具時，最糟的用法是叫它上課。比較好的方法是叫它幫你找入口、畫粗略地圖、設計最小練習，再逼你講回來並留下麵包屑。

Vaibhav Srivastav 的 Codex prompt 真正有趣的不是 prompt 本身，而是它把 agent 的工作後整理講清楚了：回顧最近工作、找重複流程、只把高信心項目封裝成 Skill、自動化或子代理。這很像讓 agent 睡覺做夢，把忙碌變成能力。

Codex 的 /goal 不是把任務丟進去就會自動變好的許願池。Chris Hayduk 的重點很工程化：給 Agent 可量測的終點、夠快的測試迴圈，再用 Markdown 檔案當長期工作記憶。

SP-175 講完 Opus 4.7 的硬規格（tokenizer、effort、adaptive thinking），這篇補上 workflow 層。Pawel Huryn 16 小時實戰下來的主張：intent 才是新 unlock。涵蓋 Reddit regression 爭議拆解、CLAUDE.md 分層、effort mid-task toggle、批次問問題、正面示範勝負面規則、砍過時 scaffolding、審計劃不審 diff。結尾帶 Anthropic + OpenAI converge 的觀察。

CREAO 這間 25 人的 agent 平台公司，把整條 engineering pipeline 拆掉重設計——PM、QA、部署、組織結構通通圍著『agent 是主要 builder』重寫。結果：每天上線 3-8 次、爛 feature 當天砍掉、以前要六週的 cycle 現在當天完成。這是 harness engineering 的實戰版——也是大多數自稱 AI-first 的公司其實沒做到的事。

Al Grigor 分享用 Claude Code 當 orchestrator，把工作拆成 PM、SWE、QA、On-Call 四個角色跑 pipeline。每個 task 從 backlog 走到驗收才 commit，避免單一 agent 自己寫 code 又自己說 OK 的問題。

Daniel San 從 VSCode 搬家到 Ghostty，發明了一組叫 SAND 的口訣（Split / Across / Navigate / Destroy），把 Claude Code 的多面板工作流練成肌肉記憶。一篇務實到不行的 terminal 搬家指南。

Paweł Huryn 分享三塊貼進 CLAUDE.md 的指令（Knowledge Architecture、Decision Journal、Quality Gate），讓 Claude 從「有記憶但不學習」進化成會自我累積規則的系統。一個月後 Claude 自己寫出 24 條專案專屬規則。

rodspeed 在完整 blog post 裡分享六個把 Claude Code 從 code editor 變成個人 operating system 的玩法：製造 fresh eyes、用 meta-skill 管 specialist、解 freshness、把對話收成 wiki、用分層 memory 累積脈絡，以及靠 handoff 跨 session 接棒。重點不是叫 AI 多寫幾行 code，而是把 read-filter-decide-present 這類流程都自動化。

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/。

@daniel_mac8 分享一個開源 Elixir 實作：在 Linear 建立 issue 並切到 in progress 後，Symphony 會在專屬 Codex workspace 接手，Codex 也會即時回寫狀態。原作者認為，這代表開發正往更高的抽象層移動。

一個只有兩人的精品律師事務所，靠 Claude 處理原本需要十幾個 associate 的工作量。從合約審閱、tracked changes 到法律研究，全部用 Claude Skills 編碼十年執業經驗。這篇不是理論，是每天在用的 workflow — 而且結論是：通用 AI 打爆所有法律垂直 AI 產品。

TypeScript 大神 Matt Pocock 分享了一個反直覺的 agentic coding 心法：他已經不看 Claude 產出的計畫書了。因為真正決定產出品質的，不是那份 plan，而是你跟 AI 對話時有沒有建立起共同的「設計概念」。這個概念來自《人月神話》的 Frederick P. Brooks，而 Matt 的做法是讓 AI 拷問自己到極限。

軟體工程師 Zakk 用 OpenClaw agent (Chewy) + LogSeq 打造了一套「自動自律」生產力系統。Agent 整夜工作、早上給報告、下午 4:30 自動開啟 check-in、每週每月自動 review。重點不是工具多厲害，而是「系統自己會跑，不需要你的意志力」。附完整 template。

HashiCorp 共同創辦人 Mitchell 分享他從 AI 懷疑者到 AI 重度使用者的 6 步驟旅程 — 放棄 Chatbot、用 Agent 複製自己的工作、下班前啟動夜間任務

OpenClaw 進階玩法：為什麼 WhatsApp 不行？為什麼 Telegram 適合聊天但 Discord 適合「工作」？深入解析 Main Session 概念、Discord Thread 分流大法，以及如何打造「末日小屋」自動化工作流。

從「AI 用戶」變成「AI 主人」的關鍵：把碎片化的 AI 使用變成系統化的工作流。用 Claude Code 建立記憶系統、素材複用、方法論沉澱的完整架構。

ADPList 創辦人 Felix Lee 寫了給設計師的 Claude Code 指南，推廣「Vibe Coding」概念。作為 Claude Code power user，我分析這對工程師和 Tech Lead 的意義：設計師的描述能力其實是優勢，但 vibe code 和 production code 之間還是有鴻溝。

Boris Cherny 公開他怎麼用 Claude Code 開發 Claude Code 本身 — 5 個平行 terminal、全用 Opus 4.5、一天 ship 27 個 PR

把你的 Clawdbot 變成一個全自動的建築工，重點是：它在你睡覺的時候工作。73 個 iterations，跑了 6 小時，人類總工時：5 分鐘。解法不是換一個更強的模型，而是換一個更聰明的 Loop。