山月行公众号
公众号短图文，也会同步到全栈成长之路 / 互联网大厂面试。
删了 120 个 skill，Token 终于没那么紧了
发布于高级模型每月额度紧，全局目录里 130 个 skill 的元数据每次都被 Cursor、CodeX 等工具加载进上下文。日常其实用不到 10 个，删掉多余的 120 个，单次省不到 1 万 Token，百次调用约省 15 美元。
从大厂扯皮到一人扛一块，OPT 这模式我挺认
发布于最近听说 OPT（一人团队）和 OPC（一人公司）。AI 时代前后端协作低效可解，演变成两三个人各管一块、人人全栈。模块间仍有沟通成本，但扯皮少了心态更愉悦。OPC 比 OPT 更需业务与营销，却也为 OPT 打了基础。
Plan 之后：个人项目偏分支，公司项目偏 worktree
发布于生成 Plan 后可选新建分支或 git worktree。个人项目倾向切分支、执行 Plan、多 commit、Review、PR；公司项目因并发需求与 hotfix 更常用 worktree。顺带提到 worktree 的目录与依赖成本，以及 pnpm v11 共享 node_modules 的缓解。
你的 commit message 里不能出现竞品名
发布于Theo 在推上曝光 Claude Code 会检测 commit message 中的「OpenClaw」字样并拒绝服务，HN 上 932 points 热议。这件事背后是 AI 编程工具从开放助手走向平台锁定的信号——当工具开始审查你的代码内容，开发者的边界在哪里？
AI 对 Coding 文档的影响，比你想象的更深
发布于Cursor 数据显示文档类任务增长了 62%，排所有任务类别第一。AI 写代码越强，程序员反而越要管"文档"这件事。
以后大部分程序员的 Coding 订阅，可能开两个就够了
发布于$20 的 Claude Pro 加国内 40 块的 Coding Plan，一个月不到 180 块。Claude 负责 spec、plan、review，国产模型比如 Kimi 负责跑实现。分工清晰，额度各司其职，比单靠一个工具更省钱也更顺手。
opus 4.7 发布了，但我还在用 4.6
发布于opus 4.7 发布了，最近几天我在 Cursor 上试了试。虽然有半价优惠，但我最后还是切回了 4.6，因为完整工作流已经跑通，而 4.7 换了新的 Tokenizer，实际用下来还是更费一些。
Claude Code 出了个 /btw，顺手解决了我刷短剧的毛病
发布于更新于Claude Code 的 /btw 小功能，让我在 AI 写代码的空档不再下意识掏出手机刷红果短剧或 B 站，而是回顾刚才与 AI 的决策和思路。现在 Cursor CLI 也有这个能力了，终于不用只羡慕别人。
钱花出去了，token 没用完，去写小说
发布于最近身边人 token 越来越多都能剩余，尤其国产，愁怎么消耗多余时间。关于 ai 最大烦恼就是钱花出去、token 没用完。我提议开坑写长篇，结论是特别消磨时间。见 chinese-novelist-skill。
豆包日常刷，干活靠 Cursor 和 Claude
发布于豆包在手机与浏览器插件深度高频使用；工作用 Cursor Compose 及 Claude Opus、Sonnet。自动化用 Cursor Automation 与 Manus 定时任务，编程相关走 Cursor，其余走 Manus。曾试龙虾因 Token 贵放弃，Hermes 可能试并考虑国产付费。自动化尽量全自动，否则半自动最大化；半自动与全自动差距有时如斗圣巅峰对斗帝。
公司不报销 Token，为什么你反而更累了
发布于很多公司并不报销 AI Token 成本，但任务安排却默认你在使用 AI 提效。表面上写代码更快了，实际是决策密度变高，节奏更紧。好在相比过去的纯手写时代，你面对复杂问题时更像在做有参考答案的选择题。
让 AI 真正懂你的内部库：最有效的三件事
发布于更新于项目里有内部库时，AI 很容易靠猜然后瞎写。做一个专门的 skill，讲清主 API 和注意事项，再把内部库代码拉到本地并写明路径，AI 就能直接查实现，写出来的东西会靠谱很多。
命令行工具该有个「给 AI 看」的输出模式
发布于很多 CLI 默认输出冗长杂乱，直接喂给模型很费劲。封装时可用 --agent 或 --minimal 一类开关：去颜色、进度条和交互，用最少字传递更多信息；help 里给足参数示例，让 AI 第一次读 --help 就能多拿上下文。
Cursor 卡顿时，我改用 cursor-agent
发布于Cursor IDE 最近越来越慢、还会中途卡住时，我发现用命令行的 cursor-agent 反而更顺：少开界面、少被打断，写改动和跑命令都更快。它像是同一个工具的“快车道”。
Three.js 为何突然周下载 900 万
发布于Three.js 的周下载量在三个多月里从 300 万涨到 900 万，这不只是前端圈变热闹了，更说明 AI 和 vibe coding 正在快速拉低 3D 开发门槛，让更多人第一次真正上手 Web 3D。
国内模型怎么选？Arena 榜当个参考就好
发布于我翻了 Arena 榜单里国产模型的排位：GLM5 相对最靠前（大约第 8），MiniMax M2.7、Kimi 2.5 也在前列，彼此分差不大。实际使用可结合平台、任务类型和预算多试几款，别把排名当成唯一标准。
团队用 agents.md，个人规则放 agents.local
发布于和同事一起维护项目时，仓库里往往已有共享的 agents.md。若每人还想保留自己的约定，可像环境变量那样：另建 agents.local.md，由 agents.md 引用说明，并把本地文件加入 .gitignore，共享与私有不打架。
比没额度更慌的，是额度没用完
发布于从按小时重置到按月清零，订阅额度像会过期的牛奶：不用完觉得亏，用完了又肉疼。聊聊 AMP、Cursor 这类产品里那种「月底狂刷」的心态，以及怎么不被额度牵着走。
Brainstorming Skill 更新后的两个注意点
发布于Brainstorming Skill 更新后会自动写入 spec 并在设计结束后自动提交。若你介意这两个行为，可以用 .gitignore、规则限制和权限配置三种方式来规避自动提交风险。
AI 让人更轻松，还是让人更危险
发布于我刷短剧时发现边缘角色被 AI 替代，效果居然不算违和。职场里也在发生类似变化：有人想让少数人一人多岗，有人却因为 AI 一天两小时就干完活。真正的差别不在工具，而在管理者会不会顺势加量、加压，还是把效率还给人。