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CC成功的秘訣到底是什么?遵循Unix 哲學、核彈級生產(chǎn)力:我用ClaudeCode+Obsidian,造了一個“第二大腦” 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-10-20 14:38
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編輯 | 聽雨

出品 | 51CTO技術棧(微信號:blog51cto)

AI 工具千千萬,但能讓人上癮的,只有 Claude Code。

最近,小編關注到一篇拍案叫絕的文章——作者是 Alephic(一家以 AI 為核心的咨詢公司)的聯(lián)合創(chuàng)始人 Noah Brier。他坦言:

“Claude Code 不只是一個寫代碼的工具,而是一種全新的操作系統(tǒng)思維。”

他用 Claude Code 打造了一個屬于自己的“AI 操作系統(tǒng)”——

它能寫代碼、能記筆記、能自己思考,還能幫他打理郵件、整理知識、規(guī)劃行程。

簡單來說,Claude Code 已經(jīng)不只是“會寫代碼的聊天機器人”,

而是一個能與你協(xié)作的數(shù)字同事。

他還總結了Claude Code 的強大之處:不在于“寫得多快”,而在于它遵循了 Unix 哲學——讓每個工具只做一件事,并把這件事做到極致。

小編為大家整理了文章的核心內(nèi)容,enjoy:

1.從工具到操作系統(tǒng):我的 Claude Code 故事

如果你最近和我聊過 AI,那你肯定聽過我長篇大論地贊美 Claude Code 的神奇之處。它最初只是我在編程時與其他工具并行使用的一個輔助工具,如今卻已經(jīng)進化成我完整的“智能代理操作系統(tǒng)”,能支持各種各樣的工作流程。

最典型的例子就是我用來記筆記的工具:Obsidian。它與 Notion 或 Evernote 的最大區(qū)別在于:所有筆記文件都是存儲在你電腦上的純文本 Markdown 文件。你可以同步、設定樣式、保存它們,但歸根結底,它仍然只是硬盤上的一個文本文件。

幾個月前,我突然意識到,這一點讓我的 Obsidian 筆記和研究內(nèi)容成為 AI 編程工具的一個特別有趣的應用場景。最初,我只是嘗試在 Cursor 中打開我的筆記庫,但很快,這個嘗試演變成了一個類似“筆記操作系統(tǒng)”的東西。我對它的依賴程度越來越高,最后甚至在家里搭建了一臺服務器,這樣我就能通過手機用 SSH 連接到我的 Claude Code + Obsidian 環(huán)境,在外出時也能隨時記筆記、讀筆記、整理思考。

CC成功的秘訣到底是什么?遵循Unix 哲學、核彈級生產(chǎn)力:我用ClaudeCode+Obsidian,造了一個“第二大腦”-AI.x社區(qū)圖片

現(xiàn)在我對Claude Code 又有了一些新的體會,今天想和大家聊聊這些。

2.為什么Claude Code 特別?它到底比Cursor 好在哪里?

這個問題其實讓我糾結了很久。老實說,我也不確定 Claude Code 在所有方面都優(yōu)于 Cursor。但我確信,它有一組彼此協(xié)作、異常出色的特性組合——正是這些特性,讓我如今在要構建任何東西時,都會第一時間想到 Claude Code。

而且越來越多的時候,我使用它并不是為了改造現(xiàn)有代碼庫,而是直接在它的功能之上創(chuàng)造全新的東西。

那它的秘訣是什么?部分答案在于Claude Code 對“工具”的獨特理解。

作為一個基于終端的應用程序,它犧牲了一些易用性,卻換來了更強大的能力:對 Unix 原生命令的深度集成。

“Unix 哲學” 的奠基人Doug McIlroy 曾經(jīng)的那段經(jīng)典表述,完美地詮釋了這一點。他于 1978 年在《Bell System Technical Journal》中首次提出:

  • 讓每個程序只做好一件事。如果要做新的任務,就從頭開始構建,而不是通過不斷添加新“功能”來讓舊程序變得復雜。
  • 預期每個程序的輸出都能成為另一個(可能尚未出現(xiàn)的)程序的輸入。不要在輸出中夾雜無關信息。避免過度嚴格的表格或二進制輸入格式,也不要強制要求交互式輸入。
  • 設計和構建軟件(甚至是操作系統(tǒng))時,應盡早進行嘗試,理想情況下幾周內(nèi)就能測試。不要猶豫,笨拙的部分要果斷舍棄并重建。
  • 在編程任務中,優(yōu)先使用工具而不是人工幫手來減輕負擔——即使這意味著你得繞路去先造好工具,而且用完后可能就得扔掉。

后來,Peter H. Salus 在 1994 年出版的《A Quarter-Century of Unix》中將其概括為三條簡潔的原則:

  • 編寫只做一件事、但能把這件事做到極致的程序。
  • 編寫能協(xié)同工作的程序。
  • 編寫能處理文本流的程序,因為文本是通用的接口。

這些已有半個世紀歷史的原則,恰好與大語言模型使用工具的方式完美契合。

如果你觀察這些模型實際調(diào)用工具的過程,會發(fā)現(xiàn)它們不斷在“管道化”——把一個命令的輸出接到另一個命令的輸入(當然,中間會帶上一點它們特有的“模糊推理”)。(順帶一提,在 Unix 中,| 命令正是用于將一個命令的輸出“串聯(lián)”到另一個命令的輸入中。)

而當模型在“焊接”工具時出問題,幾乎總是因為這些工具本身太復雜了。

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Claude Code 之所以如此令人驚嘆,第一個原因在于:Unix 所依賴的那些命令,天生就非常適合被大語言模型使用。

原因有二:一是這些命令足夠簡單;二是它們文檔極其完備,這意味著模型在訓練時就有大量的資料可學到這些命令的來龍去脈。

但這還不是全部。另一個關鍵因素,顯然是Claude Code 最初強大的代碼生成能力——而且最近,它在寫作(至少對我來說)方面也同樣出色。然而,雖然像 ChatGPT 或 Claude 這樣的應用同樣能生成文本或代碼,但 Claude Code 卻有著本質上的不同。那就是——文件系統(tǒng)訪問權限。

文件系統(tǒng)改變了一切。ChatGPT 和 Claude 的網(wǎng)頁版都有兩個致命缺陷:

  • 對話之間沒有記憶;
  • 上下文窗口太有限。

而文件系統(tǒng)則同時解決了這兩個問題。

Claude Code 能給自己寫筆記、積累知識、持續(xù)記錄進展。它擁有“狀態(tài)”和“記憶”。它不再被限制在單次對話之中——它能進行連續(xù)的、長期的思考。

3.潛力滯后:AI 能做的,還沒被完全釋放

早在 2022 年,我第一次嘗試使用 GPT-3 API 時就曾說過一句話:“即使這些模型的能力從此不再提升,我們也還需要至少十年時間去真正發(fā)掘它們的應用場景。”

后來事實證明,模型確實變得更強了——推理能力的提升讓工具調(diào)用變得可靠。但最近我對“文件系統(tǒng)”的發(fā)現(xiàn),也再次印證了當初的觀點。

我之所以提到這件事,是因為Claude Code 初始版本的創(chuàng)建者 Boris Cherney 也用到了一個類似的概念來描述他的“頓悟時刻”:

在AI 領域,我們有一個詞叫 “產(chǎn)品過剩潛能”。

它的意思是:模型其實已經(jīng)具備某種能力,但運行它的產(chǎn)品還沒被設計成能充分利用這種能力的形態(tài)。

當我發(fā)現(xiàn)Claude 能夠訪問并操作文件系統(tǒng)時,那完全就是一個典型的 product overhang ——模型早就能做到這些,只是我們一直沒有一個能真正釋放這種能力的產(chǎn)品!

我也同意他的觀點,不過我認為關鍵不只是文件系統(tǒng),而是文件系統(tǒng) + Unix 命令的結合。

核心在于:這些能力其實早已存在于模型之中,只不過在過去,它們還“沉睡”著。而一旦被激活,我們就迎來了真正的飛躍。

Claude Code 的意義正在于此——它為構建可靠的智能體系統(tǒng)提供了一個清晰的藍圖:不是通過復雜的多層接口去限制模型,而是讓產(chǎn)品去捕捉并釋放模型原本就擁有的能力。

4.不止寫代碼:讓 AI “活”在你工作流程里

之前我提到過我的Claude Code + Obsidian 整合環(huán)境。其實,我又更進一步——我已經(jīng)將它開源,項目名叫“Claudesidian”。

Github鏈接:https://github.com/heyitsnoah/claudesidian

它整合了我在自己的 Claude Code + Obsidian 環(huán)境中常用的一系列工具與命令,

同時也擴展了更多實驗性的功能,成為我進行各種嘗試的“試驗田”。

其中最有意思的一項,是我構建了一個升級工具:如果項目主版本有更新,你可以一鍵拉取最新改動,AI 會自動幫你檢測本地是否修改過相關文件,如果有,它還會嘗試智能合并你的改動與新的更新內(nèi)容。

這兩個項目都遵循相同的Unix 哲學原則:

簡單、可組合的工具;各自做好一件事,然后協(xié)同工作。

這正是Claude Code 的魅力所在——它讓這種“由簡生智”的構建方式成為可能,也讓我重新發(fā)現(xiàn)了構建應用程序的新范式。

 我還做了另一個項目,暫時稱之為“Inbox Magic”。

它是一個Claude Code 倉庫,內(nèi)置了一系列 Gmail 工具,以及大量提示與命令,讓它能像你的個人郵件助理一樣運作。

目前,它的功能還比較基礎:

可以代你搜索郵件、發(fā)送郵件;

還能進行收件箱分類;

甚至可以訓練模型學習你的郵件語氣與寫作風格,從而更自然地幫你撰寫郵件。

與普通的 ChatGPT 或 Claude 不同,它們通常只能一次訪問一兩封郵件;而這個系統(tǒng)因為能寫入文件并執(zhí)行更復雜的操作,所以可以完成更智能的任務,比如:

“找出我收件箱里所有與旅行相關的郵件,并據(jù)此建立一個我的旅行習慣檔案,然后用這個檔案作為提示,讓ChatGPT / Claude 在幫我做旅行規(guī)劃時,更貼合我的個人偏好。”

總之,這個項目還在完善中。如果你感興趣、想提前體驗,可以發(fā)我你的GitHub 用戶名,等我準備好測試版本時,會第一時間邀請你試用。

5.給你的幾點建議與啟示

我一向不太喜歡下結論,但這里有幾條值得特別強調(diào)的體會:

1)文件系統(tǒng)是一種極其有效的方式,能繞過大語言模型缺乏“記憶”和“狀態(tài)”的限制——它值得被更廣泛地使用。

2)如果你在研究或實現(xiàn)工具調(diào)用,關鍵是要遵循 Unix 哲學。——讓每個工具保持簡單,只做一件事,并能與其他工具協(xié)作。

3)Claude Code 提供了一個面向未來智能體系統(tǒng)的藍圖:以“文件系統(tǒng) + Unix 哲學”為核心,去構建可靠、可調(diào)試的 AI 代理,而不是陷入當下那些過度復雜的多智能體框架。

從實操角度來說,這意味著:當你在自己的項目中構建工具調(diào)用時,要保持簡單,讓主模型線程去“管道化”各個工具之間的連接。(順帶一提,目前所有智能體/聊天機器人系統(tǒng)都面臨的一個大問題是:如何讓這些“管道”傳遞信息時,不必經(jīng)過上下文窗口。)

4)如果你還找不到 LLM 的應用場景,那就說明你還沒認真去嘗試。

參考鏈接:

??https://www.alephic.com/writing/the-magic-of-claude-code??

??https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built??

 本文轉載自51CTO技術棧,作者:聽雨

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已于2025-10-20 14:45:35修改
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