There’s a gold rush happening right now. Everyone’s scrambling to “learn AI” — the message is loud and clear: get on the train or get left behind.

Anthropic recently published a study that put hard numbers to something many of us have been feeling. They ran an experiment where developers learned a new Python library — half with AI assistance, half without. The AI group finished a bit faster, but scored the equivalent of nearly two letter grades lower on comprehension tests afterward. The speed came at a real cost to understanding, especially around debugging. This isn’t a fringe concern anymore — even the companies building these tools are flagging the tradeoff.

前两天觉得现在搓CC像打游戏么, 干脆试一下. 我CC只是$20块会员, 受限了几次, 差不多就这个程度啦, 做出来治愈一下. 不知道同事看到会不会觉得像micro kitchen 😬 其实我觉得还有点像Severance.

这些 Agent跟我们一样也是勇敢的打工人; 可能我们都活在模拟世界里.

灵感

最近用 Claude Code 干活, 经常同时开好几个 session.

每次都在想: 这些 Agent 现在在干嘛? 忙不? 是不是在摸鱼?

于是我造了个小工具 -- Claude Office.

一个像素风的等距办公室, 每个 Claude session 都是一个小人:

• 🔥 工作中 → 疯狂敲键盘, 汗流浃背

• 😴 摸鱼中 → 趴桌子睡觉, zzz

• 🚪 没任务 → Micro Kitchen聊天

看着一群小人在办公室里忙碌, 很治愈.

安装

三步搞定:

# 1. Clone
git clone https://github.com/awangdev/claude-office.git
cd claude-office
2. dependency
npm install
3. start
npm start

打开浏览器访问

这一个月沉迷于跟 Claude 结对编程. 这种沉浸式的感觉, 让我久违地找回了小时候第一次走进网吧通宵打游戏的那种亢奋感.

那时候是盯着屏幕里的《传奇2》挂机打怪, 现在的我是盯着Claude 飞速滚动的出活儿. 时隔二十几年, 屏幕前的我早变了模样, 但那种进入心流的状态似曾相识.

• “外挂”般的快感: 以前打网游都要开挂. 现在用 Claude Skills, 本质上就是给编程工作开了外挂. 原本需要我吭哧吭哧写几个小时的枯燥代码, 现在 Claude 分分钟搞定, 这种多巴胺分泌的快感简直停不下来.

• “烧点卡”的紧迫感: 既然充了钱, 或者 Token 额度还没用完, 就总觉得如果不把今天的配额跑满就亏了. 这种心态像极了网吧的点卡, 非得要把每一分钟都榨干, 玩到精疲力尽才舍得下机.

从 VSCode 到 CLI

刚开始决定把工作流从 VSCode 迁移到纯命令行 (CLI) 的时候, 我经历了一两周缓慢的”戒断期”.

脱离了那些熟悉的按钮, 图形化的操作, 我发现自己就像一个突然被扔进原始森林的现代人. 很多底层的 Linux 命令我都手生了, 参数完全想不起来怎么敲.

但很快, 我意识到我不再需要去记那些命令参数. Claude 可以替我解决大部分的底层操作.

我只需要告诉 Claude: “帮我把所有后缀是 .json 的文件都找出来, 然后把里面的 id 字段提取出来存个新文件”. 它就会极其熟练地调用 find, jq, xargs 这些我不常用的工具, 帮我把活干完. 慢慢地, 这种”遗忘”变成了一种解放.

Skills & Commands & Plugins

适应了 CLI 之后, 我开始接触一些更流行的概念, 就像游戏里解锁了新技能树.

跟风Claude Code

轰轰烈烈的2025年度PSC (Performance Cycle Review, 年终评价)落下帷幕. 往年的我在这个时候特别忙, 像打仗一样写年终总结帖. 今年我患了拖延症, 到截止日期的最后一天才写完所有的feedback; 这一周我几乎所有的精力都花在Claude Code上, 学习一些流行的工作流程, 反省自己工作模式中值得改进的部分.

我的动力来自于肉眼可见的10x效率: 就这么一条船, vibe coding. 我不跟, 别人就以10x的速度飞快前进而我就原地站在尘埃里. 我自然选择站在历史正确的一边, 全身心地接受AI洗礼, 有什么新工具新手段, 都要耐心看看.

现在市面上流行的几个Coding Assistant派系, Cursor, Copilot, Antigravity, Claude Code. 其中Claude Code最不一样的是它主打CLI 界面, 而前三者都是主打IDE用户界面(并且三者都是基于开源的VS Code). 前三者也都可以用Claude模型.

这几周, 我感受到的不再是 “哪个模型更好用”, 而更多地开始趋向于: 哪些功能让人眼前一亮, 或极大地增加了效率. 举几个例子:

• 我在文章033里聊到过Antigravity. 后来我又做了一些小实验, 做了个网页版的小游戏pong, 把自己写的Google Review整理成网页. 这些后续的小实验都基于一个强大的功能, Antigravity: Browser extension. 它的功能听上去很简单, 就是代替你去操控网页, 点点鼠标, 滑滑网页. 这个功能等于给了AI一双从你的视角看出去的眼睛, 而更加容易帮你解决实际问题.

• Claude Skills 从2025年十月中旬发布, 就开始席卷全网. 顾名思义, 我们就是在给AI工具赋予一些简单的Skills(技能). 它存在的一个基本意义就是, 很多时候我们要解决的问题是重复性的, 那么我们一次性, 定义一个’技能’给Claude, 它会了之后就再也不用重新定义了. 这个想法非常直观, 简单; 就像我们人一样, 从最简单最小的技能开始掌握, 逐渐变得功能全面, 逻辑缜密. 在工作里面, Claude Skills的概念更容易普及: 很多人都会在工作中解决一系列一模一样的问题, 那么定义好Skills, 大家就可以直接拿来用.

Baseline

跟2025年1月1日期待的一样, 过去的12个月我过得比往年要充实得多. 在2025 开始的时候, 我做了一个 12 weeks year 的计划. 计划的理念是: “忘掉传统意义上的一年结束是12月31日，把12周当做一年. 因为只有12周去完成目标, 所以需要满打满算, 让能安排的时间都更有价值”. 把12个月的计划融进12周, 原本就是非常难完成的; 但是缩短的12星期, 让这些计划更加容易执行.

或许每12个星期更新一下计划才是最恰当之举. 我这种年终才想起来做计划总结的, 对自己的要求是有些粗糙了. 总体而言, 整个一年的进程还不错: 除了既定的目标, 我还完成了些额外的事情: 南非旅行, 夏威夷马拉松, 车库重装, 适应AI工作转型, 开始播客 (编译日志The Build Log), 把个人网站做出来 tuwang.ai. 生活里我最大的额外收获是完成了马拉松比赛和认识自己身体的极限. 工作里最大的收获自然是在AI转型这个赛道上起步了.

我最大的缺口是读纸质书的时间不足, 参与额外沟通活动很少. 回过头一想, 这都是短期不做也不会怎么样的事情, 可放着不管总觉得不合适. 在新的计划里面我打算把这两条变通一下. 读书的缺口, 我用听博客补充一下; 沟通呢, 其实过去大半年我在职场的沟通范围已经变广了, 因此就继续用1:1和编译日志代替.

2026的计划里, 我把工作那一栏去掉了. 工作的计划太复杂, 又不适合拿出来写, 干脆去掉. 新的计划, 大致分这个四个部分:

• 1/ 沟通成长: 主要还是继续1:1, 和做[编译日志]播客

• 2/ 健康&运动: 长跑, 准备比赛, 保持睡眠量

• 3/ 学习: 主要是AI的学习, 还有读书/播客的知识摄入

• 4/ 修整: 用业余项目, 或者组建乐队, 从工作的状态里短暂抽离, 恢复元气.

首场的成绩是5个小时2分钟, 离我原本的目标慢了2分钟. 我是在最后2公里争取过的, 可想而知, 最后一段心里有多少不甘. 当然了, 离我真正期待的4小时30分钟, 整整多出了32分钟. Honolulu 马拉松是全美规模最大的全马之一. 2025年, 总共有4万多个人参加, 22721个人完赛; 我的排位是6183, 大约在前28%.

说说首马的几个核心记忆点.

赛前准备 / ChatGPT

首马我做了全面的准备:

• 头部: Ciele Atheletics GoCap Hat, Meta Vanguard Glass

• 腰部: 跨带, 9个能量胶, 1包盐丸, 8个电解质胶囊

• 上身: 手机带, Garmin Forerunner 970

• 鞋: ON Cloudboom Max (比平时大1号!)

• 袜子: 五指袜(免得脚趾打架)

未来能够提高的, 应该就是自己带水杯的习惯.

值得一提的, 是所有的补给, 以及训练计划, 还有早期的装备研究, 都是用ChatGPT帮助的; 在过去的11个月里, 我跟ChatGPT有非常多的零碎咨询, 它知道我整个跑步的成长历程. 因此, 最后全马的计划和执行, 都有相当高的合理性.

因为大雨, Meta Vanguard Glass我大部分时间顶在头上; 它防水功能非常强大, 下雨天省去了我戴耳机的烦恼; 行进中我不用抄手机, 随时拍到比赛的瞬间.

磅礴大雨

早上3点多起来, 窗外就在暴雨; 这天Honolulu还有洪水预警.

Today I had a rare opportunity to chat with a co-worker about our similar approach to work and the challenges we both face. I was surprised to realize how much I needed allies — more than I had previously understood.

I’m not even hiding my weaknesses or vulnerabilities; I’m just really good at not showing them at work. Navigating the workplace can feel like walking a narrow path. In recent years, I’ve often been the one setting expectations for a small cohort of peers, which leaves me with fewer opportunities to express my own struggles. Of course, I’m privileged to have support systems — a strong circle of managers and mentors. But even with them, I naturally position myself as someone with a high caliber, someone who has things under control. It’s hard to loosen up, if ever.

这个周末, 我用 Google Antigravity 做了一个自己的网站. 耗时大约10小时. 原本没两个小时就上线了; 后来我想着把podcast, substack都搬运一遍, 多用了一倍时间. 我上一次做任何网站, 是在2017年左右.这些年 front-end 技术的迭代很多, 对我来说, 这是一个相对新的体验.

1. AI 辅助全栈开发实战

概要

• 结合 Gemini 架构决策与 Antigravity IDE 智能编码

• 复盘如何利用 AI 工具(Gemini 和 Antigravity)在一个周末内构建并上线一个高性能的个人静态网站.

• 不算建站教程, 应该是 AI 辅助工程(AI-Assisted Engineering)的实践分享.

项目背景与目标

目标: 把substack还有podcast的内容,可以同时sync到自己的服务器上.

核心需求

• 高性能: 静态页面, 极速加载. 不需要复杂的网页功能

• 低成本: 零维护费用, 免费托管.

• 掌控权: 数据完全自有, 独立域名 (tuwang.ai).

AI 角色

• Gemini: 架构,做简单的research -- 负责技术选型与方案制定.

• Antigravity: 负责代码实现, 调试与资源生成.

2. Gemini 技术选型

架构决策: hosting static website

技术栈:

• 框架: Hugo (构建速度极快)

• 托管: Cloudflare Pages (全球 CDN, 自动化 CI/CD)

最近的半年, 我跟AI Coding Assistant 和 AI-based feature每天混在一起, 终于从一个局外人, 变成了一个长期在线用户. 我要么在适应AI的路上, 要么就是在被AI淘汰的路上; 在这两者之间, 我坚定地选择了前者. 但即便如此, 我还不时发现自己在这两种状态里左右横跳: AI技术和工具的迭代之快, 让我有了90年代互联网初期的体感, 又或者那种工业革命就发生在你家门口的焦虑.

太慢接受AI工具的人, 会被淘汰. 但不是被AI取代, 而是被那些提高生产力的同事们取代. 最近的一期的’影视飓风’说到这个类似的概念, 下面这句夹杂了我的个人想法: 今后我们越努力地去手动做一些事情, 回报率就越低. 旧时代的“专业壁垒”正在崩塌. 过去, 我们依赖经验积累下来的“手感”和许多重复性但需要专业知识的劳动, 现在这些都在被 AI 极速贬值. 我大胆地预测, 没有公司会因为个人过去的成绩和努力, 而维持生产力落后的部件.

大厂社畜原本就有悲观的一面: 我这颗螺丝钉, 随便都能取代; AI just made sure of it. 把AI工具用的不错的人, 通常会非常注重记录有效的AI输出, 也就是context. 什么都可以是context: 对代码的理解是context, 做一个development plan是context, 上次AI犯的错和正确的选择是context…等等. 从某种意义上, 我们就是在培养一个记忆更好, 更一以贯之, 并且更能大幅度输出的’自己’. 不是说’别培养AI就行了’, 这不由得我们; 一个员工离开后, 让AI去复习一遍他的过往输出, 就能很快填补上他离职后的知识空缺.

AI coding assistant is a hyper-motivated intern; if you enjoy coaching intern to succeed, you will love working with AI. 这句话是我2025年初, 第一次用AI帮我写代码时候的感受, 也就是所谓的planning step, 做规划是必不可少的一步. 我给AI写的第一个task, 其实就跟我给实习生写项目简要一模一样: 写目标, 阅读资料, 详细步骤, 还有过去的例子. 转眼间将近一年, planning也很自然的变成industry standard. 如果在AI-first的工作环境里有层级的分别, planning也许就是最基础的一层. 不做planning, AI体验一定很差.

① 编译日志的来由

过去的一年之间, 我的工作的氛围有了极大的变化. 从team role转到org role; 从带组员转到带TL; 从跟IC协作到跟EM协作. 在这个过程里面, 我发现自己难回到曾经那个up主的节奏里: 我的表达欲受到了一些冲击, 似乎因为看到了更多的人和事, 导致过往的’经验总结’显得过于肤浅, 无法入目. 基于这个认知, 我把小红书, YouTube, B站上面的视频全部下架了.

我姑且把这样的心理变化归类为个人成长, 但本质也是一种被打磨后的怯懦. 回想年少的自己, 未曾有顾及别人利益的情商, 看到不顺的事情还会写写文章; 而今, 每每有想法却无处表达, 瞻前顾后, 只能在网上给认同的观点加个赞.

2019年是我表达欲的巅峰, 那时候做了很多coding interview, 也做了很多人生低谷的自我检讨. 当时的我认为我是有信息差的. 而今, 我已经不具备明显的信息差, 尤其是跟硅谷大厂的同事们相比, 我能给到的信息, 远不及身边人.

这几年我都很喜欢听podcast. 从Mordern Wisdom听来的一个想法我非常赞同. 其实我并不需要是整个房间里面最聪明的那个人 - 做最愚蠢的那个人, 做提问的那个人, 没什么掉面子或者不好的. 这句话在我心里来回折腾了好几年. 现在的我认为, 我的能力从来不是有超宇常人的眼界, 但是我具备一定深度的同理心和好奇心. 这可能是一个新的方向.

2025年初的时候我在西雅图出差, 那时候已经有了重整podcast的想法. 当时我去跟课代表立正聊天, 受到了鼓励, 次日就录了编译日志的第一期: #1 课代表立正: 打开第四面墙, 走进课代表的世界. 就录视频而言, 我已经有了5年多的经验, 但查资料做采访, 那算是头一回.

在给播客取名字的时候, 我给它的定位, 是要找寻builders and thinkers. Builder字面意思, 就是那些创造者/构建者, 同时也包括了自我提高的人, 尤其是那些运动, 训练, 比赛的人. 其次, thinkers顾名思义, 就是乐于思考的人.