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Linear + Claude:给 AI 装上项目大脑 AI 技术博主 Alex Finn 分享了一个让 Claude Code 变成自主智能体的工作流,核心就一个免费工具:Linear。 思路很简单。你跟 Claude Code 说想做什么应用,它先不写代码,而是把整个项目拆成几十个 issue 全部丢进 Linear,每个 issue 带优先级、验收标准、详细描述。然后你只需要说一句“去做下一个任务”,它就会自己从 Linear 看板里领任务、写代码、跑测试、标记完成,再领下一个。Alex 演示了一个提示词库应用,Claude Code 一口气自主完成了 18 个任务,中间完全不需要人介入。 这个工作流解决了氛围编程最大的痛点。以前你跟 AI 说“帮我做个 xxx”,它写完一个功能就停下来问你下一步,或者直接跑偏去做你没要求的东西。有了 Linear 作为“第二大脑”,所有任务提前规划好,AI 知道明确要求、标准是什么,产出质量明显上了一个台阶。 更实用的一点是跨设备和多智能体协同。Linear 在云端,你笔记本上的 Claude Code 和另一台机器上的 Codex 可以同时从同一个看板领不同任务干活,互不干扰。配合每个 issue 对应一个 Git 分支的做法,代码也不会冲突。再接上 Slack 通知,团队里谁在做什么、哪个 PR 合并了,一目了然。 关键配置是写好 Claude.md 或 Agent.md 规则文件,告诉智能体怎么读 Linear issue、怎么更新状态、怎么创建 PR、不要碰无关文件。这一步做好之后,整个循环就跑通了,你的角色从“写提示词的人”变成了“按批准键的人”。 我认为这个工作流最有意思的地方在于,它把项目管理从人的负担变成了 AI 上下文的来源。以前 Linear 这类工具是给人用的,现在反过来成了给 AI 提供结构化记忆的基础设施。这可能是目前让编程智能体真正“自主”起来成本最低、效果最好的方案。 #ClaudeCode #Linear #智能体工作流 #AI教程
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例外5天前
CodexCoding插件分类入门:开发,协作,部署该怎选择 本期视频延续 Codex 插件入门系列,在上一期介绍 Featured 插件入口和基础使用流程之后,进一步聚焦 Coding 分类插件的选择方法。视频没有采用逐个罗列所有插件的方式,而是从实际开发流程出发,将 Coding 插件拆分为三个更容易理解的使用场景:开发与构建、代码协作与质量、部署和线上服务。 在“开发与构建”部分,视频主要说明不同项目类型应该优先关注的插件。例如,做网页或前端应用时,可以先看 Build Web Apps;做浏览器游戏或互动玩法原型时,Game Studio 会更贴合;如果项目涉及移动端或客户端开发,则可以再关注 Build iOS Apps、Build macOS Apps、Test Android Apps 和 Expo 等相关插件。这个部分的重点是帮助新手先判断“自己正在做什么类型的项目”,而不是一开始就把所有 Coding 插件都装上。 在“代码协作与质量”部分,视频介绍了 GitHub、CodeRabbit、Superpowers 和 Codex Security 这类插件的定位。GitHub 更适合处理 PR、Issue、CI 和发布流程;CodeRabbit 偏向 AI 代码审查,可以辅助发现代码改动中的潜在风险;Superpowers 更强调规划、测试驱动开发、系统调试和交付流程,适合希望让 Codex 工作方式更稳定的用户;Codex Security 则偏向代码安全扫描,适合项目规模变大后补充安全检查。 在“部署和线上服务”部分,视频将 Vercel、Netlify、Render、Cloudflare、Supabase、Neon Postgres、Sentry、Vantage 和 Statsig 等插件放在项目上线后的场景中理解。Vercel、Netlify、Render 和 Cloudflare 主要对应部署、托管和发布管理;Supabase 与 Neon Postgres 更偏数据库和后端数据服务;Sentry、Vantage 和 Statsig 则适合项目上线后观察错误、成本和实验反馈。 快到上限了,不往下写了 #codex #codex_coding #ai #codex插件
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