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@tvytlx · 2026-10-14 00:23

我觉得用 AI 写代码，最值钱的数据，是你骂 AI 的那几句话。 “别给我加新依赖” “跑完测试再说做完了” 每换一个工具、每开一个新会话，这些话又得从头说一遍。 HN 上有个哥们做了个开源工具 shadowclone，就干这一件事： 读你硬盘上已有的 Claude Code、Codex、Cursor 会话记录，找出你纠正 agent 的地方，整理成 skill，下次哪个 agent 开工都先加载。 有几个设计我觉得挺讲究： 你在会话里明确说出口的规则，一次就收。 从行为里推断出来的习惯，要在三个独立会话里都出现才算数。 模型一点没动，改的只是喂给它的指令。 每个数据源默认关闭，单独授权。工具读出来的文件内容、模型的思考过程，都不进学习。 作者自己跑了评测，24 个固定任务，看 agent 多大程度守住你的偏好： Claude Sonnet 5.5 裸跑 56.5% 加上用户已有的 skill，76.4% 再加上从纠正里学到的规则，90.0% 合成任务，作者自测，得打个折看。仓库现在也才 16 个 star。 但这个方向我觉得是对的。 模型谁都能买，越来越像水电。 你踩过的坑、你的工程品味，只有你有。 以前这些东西散在几百个聊天记录里，说完就丢了。 https://news.ycombinator.com/item?id=50069498

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