GSD 自定义改造：当 Subagent Development 遇上进度追踪
在用 GSD 管理 manitodo 项目时，我发现了一个核心矛盾：我的实际工作流和 GSD 的预期工作流对不上。我用 Super Powers 的 Subagent Development 模式来编写代码，而不是 GSD 自带的 Executor。这意味着代码实际上已经写完了、提交了，但 GSD 的进度系统并不知道。
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论文研究自动化工具全景图：从实验方案到迭代执行
核心痛点是：方案设计 → 验证执行 → 迭代改进 这三个步骤没有形成闭环。大部分工具只能帮助完成其中 1-2 步。我调研了 skills.sh 上的相关技能，找到了几类工具：自主实验迭代类、端到端研究管道类、多智能体协作类。
cenv: 让 Claude Code 在不同终端使用不同的 AI 模型
Claude Code 是个强大的 AI 编程助手，但它的配置方式有点"霸道"——~/.claude/settings.json 是全局唯一的配置文件。 这意味着： 你不能在终端 A 用 DeepSeek，同时在终端 B 用 GLM 切换模型需要改配置文件，影响所有终端 和 CC Switch 等工具配合时，环境变量会被覆盖
Agent-Native Research Artifact: 当研究产出从"论文"变成"可执行知识包"
1. PaperBench 测试发现，23 篇 ICML 2024 论文中，只有 45.4% 的复现所需信息在 PDF 中有完整说明。一半以上的关键细节不在论文里——在代码里、在 README 里、在作者的脑子里。 2. RE-Bench 的 24,008 次 agent 运行中，90.2% 的总成本花在了失败的运行上。原因很直接：每个 agent 都在独立重新发现所有死路——因为没有人把"这条路走不通"写进论文。 这就是 ARA（Agent-Native Research Artifact）要解决的问题。
让 Claude Code 生成更美观的 UI：工具、MCP Server 与 Plugin 完整指南
用 Claude Code 做 UI 开发时，经常遇到这种情况：布局和功能都对，但看起来就是"学生作业感"。配色平庸、间距缺乏呼吸感、排版没有层次。错误状态、空状态、loading 状态只是"能用"，没有任何愉悦感。缺乏对用户的同理心 — 设计像是给开发者看的，不是给用户用的。
SwiftUI 设计不是 Web 设计：一次 Skills 发现之旅
做 iOS App（SwiftUI）的时候，一直有个别扭的感觉：我让 AI 帮我"设计得好看一点"，它回来的建议总像是给网页写的。SwiftUI 的思维模型和 Web 完全不一样。问题出在：我找的 skills 几乎都是为 Web App 写的。它们不懂 iOS。
三天修三个 P1 Bug：Supabase MCP OAuth 踩坑实录
为 manitodo 搭建 MCP Server + OAuth 2.1 + PKCE 认证流程，踩了三个 P1 级别的 bug：Stale JWT（refresh token 单次使用）、Lost refresh token（按 user_id 删 token 误杀其他 client）、No auto-refresh（JWT 过期后需要重新认证）。三个 bug 的共同特点：OAuth 规范和 Supabase 实现之间的差异。
Browser Harness：让 AI 直接操控你正在用的浏览器
Browser Harness 是一个轻量级的 CDP（Chrome DevTools Protocol）桥接工具，由 Browser Use 团队开发。它的核心理念可以用一句话概括：一个 WebSocket 连接到 Chrome，中间没有任何框架层。 传统浏览器自动化工具（Playwright、Selenium、Puppeteer）的工作模式是：
Claude Code 三种技能系统的组合方案：Superpowers × GSD × Pocock
使用 Claude Code 做实际开发时，最常遇到的问题：1. TDD 循环吃满上下文 2. 验证到底由谁来做？ 3. 太多 skill 不知道怎么调用。这三个问题的根源是同一个：所有事情都在一个 session 里线性执行，没有上下文隔离机制。
Git 多仓库同步：个人仓库保留开发文档，团队仓库只推送干净代码
开发过程中会产生很多不适合提交到团队仓库的文件。同时项目有两个独立 Git 仓库。核心矛盾：一个本地 .git，两个 remote，需要不同的文件集。用 Git plumbing 命令在推送时合成一个不含开发文档的 commit，本地 main 完全不动。
Similarity Engine：我赢了 AI，然后开始想一个更难的问题
赢了 AI 之后，我开始想：如果要真正比较人类和 AI 的创造力，对照条件应该是什么？
Mozart 的算法
1787年的一个组合系统，让我卡住的不是它有多聪明，而是它为什么成立。
给自己的 app 做 MCP Server
MCP Server 通常是大平台做的事。我给自己的 iOS app 做了一个，理由比我预想的更有意思。
Playwright 多进程：我的理解哪里错了
用两个进程控制同一个账号，发现自己对"登录状态"的理解从一开始就错了。
body doubling 为什么有效，以及 AI 能不能做到
2000多个点赞之后，我一直在想的一个没有答案的问题：AI 能制造存在感吗？
VibeTrip x Cloudflare：技术选型笔记
Prisma 不是不推荐，是在 Cloudflare Workers 上根本跑不起来。这件事决定了 VibeTrip 整个技术栈的走向。
Agent 的能力边界由 Server 决定
MCP Server 的设计重心不是跑起来，是替 Agent 提前想清楚它不知道自己不知道的事。
从 Web 开发者视角看 Swift 双向关系：一个让我困惑的 Bug 教会我的事
前言：当 Web 思维遇到 iOS 开发 作为一个习惯了 JavaScript、React 和 REST API 的 Web 开发者，刚接触 Swift 时总觉得很多设计"反直觉"。最近在开发一个 iOS 任务管理应用时，遇到了一个让我抓狂的 bug：任务进度更新后，界面不刷新。 这个看似简单的问题...
一个研究：n8n上为什么没有websocket？
背景：一个看似简单的需求 我在开发一个基于n8n的CV经历完善系统，整个流程很清晰： 1. 用户输入工作经历 2. AI分析并完善成STAR格式的面试故事 3. 生成文本和语音版本 4. 保存到数据库并发送到Telegram 看起来很简单对吧？直到我遇到了讯飞的语音合成API... 第一个困惑：为...
构建LivelyLearn：从语言学习创意到Discord Bot实现
!banner.png 灵感：为什么要开发另一款语言学习应用？ 作为一名语言学习爱好者，我一直面临同样的问题：我能够认识页面上的单词，但当需要进行实际对话时却常常卡壳。多年使用各种语言学习应用后，我仍然无法自信地开口说话。原因很明显——大多数应用专注于阅读和写作，而非实际交流所需的听说能力。 于是...
Happenly：为什么引导式体验是显化实践的关键突破
多年来，我一直对心理学和个人发展领域感兴趣，尤其是关于目标设定和显化技术的研究。在研究过程中，我发现了一个重要的问题，也许你也曾遇到过：当我们被告知"想象你的理想生活"时，许多人发现这个任务出奇地困难。 !(https://images.unsplash.com/photo-1550399504-8...
Game: Attention is All You Need…?
!prototype.png 在数字洪流中挣扎生存的UI元素 你是一个被遗忘的界面元素，被困在无尽下滑的智能手机屏幕中。在这个残酷的数字世界里，停滞意味着死亡，而你唯一的选择就是不断向下，探索更深层次的系统。 在数字深渊中的挣扎 跳跃于各种元素之间，利用鲜艳色块获得短暂的力量，收集通知声让屏幕暂停片...
BetterDo：精力优先，才是真正的效率革命
多年来，我们一直被时间管理的理念所支配——精确排列每日日程，按优先级处理任务清单，试图榨干每一分钟的价值。各类时间管理工具层出不穷，但为什么我们依然感到疲惫不堪？为什么效率提升的同时，职业倦怠却成了这个时代的流行病？ 这些问题引发了我深刻的思考：也许，我们一直在优化错误的变量。 !hero.png ...
HoneyMoney：构建一个测量幸福感的记账应用
在个人理财应用的世界里，我们见过无数帮助追踪资金流向的工具。但如果有一款应用不仅能记录我们的支出，还能衡量这些支出为我们带来的幸福感，会怎样呢？ 这就是我最近开发项目的核心理念——一个移动端记账应用，它不仅记录交易，还衡量我们的购买行为实际带来的满足感和价值。 !image.png 传统记账应用的...
JobbAI： 读懂潜台词，以应聘者为中心重新定义找工作
!image.png “一样的JD，做的事情可能完全不一样” JobbAI开发手记 Part 1：招聘市场的异质化被忽视了 在开发JobbAI前，我一直在思考：为什么求职对绝大部分人来说这么痛苦？又累又怀疑人生？ 1️⃣同样的JD，完全不同的现实 如产品经理岗位： 场景A：明亮格子间 - 每个人...
DataMate技术笔记(2)——项目技术栈和通信流程
!image.png%E2%80%94%E2%80%94%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%A0%88%E5%92%8C%E9%80%9A%E4%BF%A1%E6%B5%81%E7%A8%8B/image.png) adkhackathon 🎯 项目概...
DataMate技术笔记(1)——用户场景和开发过程
adkhackathon 核心场景定位 🎯 目标用户：小型AI公司和独立开发者的NLP工程师 核心痛点：需要带标注的中文文本数据训练模型，数据获取成本高、格式不统一 具体场景： MVP核心价值主张 分布式数据发现 + 智能数据整合，让NLP工程师30分钟内获得可直接训练的数据 !deepsee...
JobbAI开发过程：Modal通信
!exportedimage.png 1. 用户点击“Apply Now”按钮（前端操作） - 动作：用户点击页面上的“Apply Now”按钮。 - 前端代码做了什么： - 阻止按钮默认跳转（因为不想直接打开链接，而是先记录状态）。 - 用 在新标签页打开职位申请链接（比如企业...
BetterDo-dev-log：调试数据流
!IMG6354.png 昨天在开发基于能量的任务推荐应用时，我遇到并解决了一个有趣的问题。这次经历让我学到了一个宝贵的教训：在前后端实现方式切换时，一定要仔细检查数据流。 问题背景 我正在构建一个根据用户一天中不同时段的能量水平来推送任务的应用。该应用以用户的日历数据作为主要数据源，设置页面允许...
开发资源推荐
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（长文）将长文本添加到Notion，考验基本功的时候到了：用n8n来自动化找工作+写cover letter
在自动化工作流程中，n8n和Notion的集成是一种常见需求。然而，当处理较长文本内容时（如AI生成的文章、报告或内容），这个集成过程中会遇到一些技术挑战。本文记录了我在尝试将AI生成的长文本内容通过n8n发送到Notion时遇到的问题和探索的解决方案。 !n8n-data-access-diagr...
数据持久化，工作流的重新设计：用n8n来自动化找工作+写cover letter(3)
在构建求职流程自动化系统的过程中，我遇到了一个常见但又容易被忽视的问题：数据在处理流程中丢失了关键信息。本文将详细记录我如何诊断并解决这个问题，从根本上优化了整个系统架构，希望能帮助到其他正在构建类似自动化流程的开发者。 问题背景 我正在使用n8n构建一个求职流程自动化系统，主要功能包括： 1. ...
用webhook来监听邮件：用n8n来自动化找工作+写cover letter(2)
Webhook是什么？ 简单来说，Webhook就像是应用程序之间的"信使"。它允许一个应用在特定事件发生时，主动向另一个应用发送实时数据。你可以把Webhook理解为一个"接收消息的URL"—当某件事情发生时，这个URL就会收到通知。 !(https://images.unsplash.com/p...
JSON对象和数据嵌套：用n8n来自动化找工作+写cover letter(1)
为什么n8n的数据结构这么复杂？ 在n8n中，数据在节点之间传递时会有各种不同的嵌套层级，这主要取决于三个因素： 1. 数据从哪里来（是HTTP请求、数据库查询还是第三方API） 2. 前面的节点做了什么处理（比如用了Split节点或者Merge节点） 3. 节点之间是怎么连接的（比如使用Item ...
React Native (Expo Go) 中的 Supabase "TypeError: blobId of undefined" 报错
关键词：supabase, react native, expo go !deepseekmermaid20250506b33921.svg%20%E4%B8%AD%E7%9A%84%20Supabase%20TypeError%20blobI/deepseekmermaid20250506b339...
用Polyfills让React Native能用上Supabase
关键词: React Native调试, Node.js模块兼容, Polyfill实现, 依赖版本冲突, Metro配置, JavaScript模块导入, 环境差异处理 !react-native-polyfill-diagram 1.svg 引言 在构建 React Native 应用时，我们...
Build log 01 - daily summary and prompt
已完成的工作： 1. MoneyCandy 项目官网完成并上线 2. 编辑了 CalcuGuru 相关的文章 3. 收集了实用的功能性 API 资源 遇到瓶颈的项目： 1. Happenly 项目 - 核心问题：prompt 质量不稳定 - 考虑过的解决方案：收集用户社交账号、问卷调研 - 当前状态...
10分钟把慕尼黑的30个私人出租屋标在谷歌地图上
Mark 30 student dormitories in Munich on Google Maps in 10 minutes 💡 English version is below !image.png 在慕尼黑租房是一个非常困难的过程。尽管学生会（Studierendenwerk）提供了...
Better-dos Dev Log (1) - Use Your Time in A Smart Way
!286shotsso.png%20-%20Use%20Your%20Time%20in%20A%20Smart%20/286shotsso.png) (English version is below) 在过去的三年里，我一直沉迷于在多邻国上打卡学习德语。每天的坚持让我满怀成就感，看着连续打卡的天...
在用户的手机上离线运行大语言模型/LLM + edge
!aaa.001.jpeg 1 https://github.com/upscayl/upscayl 🆙 Upscayl - Free and Open Source AI Image Upscaler for Linux, MacOS and Windows built with Linux-...