模型智商倒挂：思考档位开得越高，AI 为什么反而做得更差
Sonnet 5.5 发布页脚注里，最高档 max 得 46.2 分，低一档的 xhigh 得 52.1 分。官方文档对 max 档的说明是「prone to overthinking」。这篇把官方文档、论文和第三方实测放在一起，讲清 AI 想太多的三种情况：被一句废话带偏、把对的改错、干得越多错得越多；再用官方算的一笔账（xhigh 比 high 多 1.4 分、花费 2.5 倍）说日常该开哪一档。
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这是我用 AI 做了 5 个月的视频制作流程
从 5 月到现在，这个账号 95% 的视频活都是 AI 干的。录完口播把文件路径丢给 Claude Code，它调达芬奇做初剪和染色，剪完交 Remotion 做动效，导出后它自己压缩、开浏览器填标题传封面。我只留两件事自己做：剪气口，点发布。这篇把整条流程、为什么这两步不交给 AI、用的工具和模型、录制设备全部摊开。
给 MacBook 刘海装了个 Claude Code 面板：额度、对话、待办，鼠标一指全看到
cyxj-notch 是一个 macOS 刘海面板：鼠标移到刘海上，就能看到 Claude Code 的 5 小时和本周额度、所有开着的对话谁在跑谁停了、缓存还热几分钟、手上的内容待办。数据来自 5 个 Claude Code mod，代码已开源。这篇讲它显示什么、怎么做到的，以及改了几轮才不丑。
如何发挥 Opus 5.5 做视频的能力？四个思考档位盲测
同一个提示词、同一段旁白，只改 Opus 5.5 的思考档位（medium / high / xhigh / max），各做一条 Remotion 视频后打乱顺序盲看，结果一条都没猜对。max 比 medium 多花约 7 倍时间，画面没有跟着变好；真正让画面变样的是换了一版旁白。附完整提示词、四档耗时与花费、视频章节。
你越让 AI「不要」做什么，它越做什么
在提示词里写「不要加黑色结论条」，AI 就一定给你加。原因在自注意力机制：「黑色」「结论条」「底部」都是高权重词，「不要」只是个轻飘飘的修饰词。这篇讲清楚粉色大象效应在大模型身上怎么发生，以及怎么用剪枝优化（Pruning）把提示词从黑名单改成正向闭集白名单，附两个真实改写案例和一段整仓体检 Prompt。
Claude Code Agent Teams：几个 AI 组队开会、辩论排错，什么时候该用
子代理是上下级，只汇报；Agent Teams 是平级，几个 AI 实例在本地终端里互发消息、开会、辩论。这篇讲清它和子代理的区别、组长 / 队员 / 共享看板 / 邮箱四个底座、操作键位、Token 账和选型标准，最后是我拿它当参谋团的用法。
Anthropic 删掉 80% 系统提示词：Claude 5 上下文工程新规拆解
Anthropic 针对 Claude 5 这一代模型，把 Claude Code 的系统提示词删掉 80% 以上，重跑官方评测成绩没有下降。逐条拆解原文六条上下文工程新规，说清楚为什么旧规则在互相打架、哪两条换汤不换药，以及普通用户真正要做的四件事。
CLAUDE.md 分层架构：把 AI 当成每天失忆的助理，给它配一个工位
技术大神们都在说删掉 CLAUDE.md，却没人说删下来的东西该放哪。把 AI 想成每天失忆的助理，工位上只留一张便利贴：CLAUDE.md 只放路由，规则、hooks、skills 各归各位。拿我真正在用的 Remotion 视频工程，四样一样一样拆给你看。
Claude Code 子代理 subagents：一次派 13 个 AI 干活，主对话只收 3 个结论
子代理（subagents）是 Claude Code 和 Codex 都有的功能：让 AI 在独立窗口里干专活，只把结论交回主对话。自带三个、自建只要一个 markdown 文件、建的三个讲究、官方点名的三种没用用法，加上我一次派 13 个子代理配分镜、47 万 token 全烧在主对话外的真实案例。
Anthropic 工程师的 Fable 5 指南《找到你的未知》：8 招拆解
Claude Code 工程师写的长文《找到你的未知》，四天三百多万浏览。核心一句话：模型越强，卡住模型脖子的越可能是你自己。这篇拆开讲：先用四个格子看清你的未知藏在哪，再过一遍作者给的 8 招（干活前 5、干活中 1、干活后 2），文末附两个照着做的 Skill。