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最近因为同时在用多个 AI Coding Agent 在做 Vibe Coding，其中 Claude Code 和 Codex 的五小时会话窗口用量管理是个挺痛的问题。在和 AI 搜索比较后，给我推荐了这个 macOS 端的窗口小工具 CodexBar。核心功能是实时监控多个 AI 编程工具的用量和配额，无需登录各平台 Web 端就可以同时看 5 小时的会话窗口用量、也能显示每周的用量进度。
另外我觉得比较好的一个功能是周用量会提示当前你用的速率比预期要快还是慢多少、以及按照这个消耗速度大概多久会耗尽。用这款工具很大程度上减少了我在 Claude Code 不停地切换 /usage 指令的焦虑。
目前这款工具支持了很多个服务商，从 OpenAI Codex, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Kiro, JetBrains AI 到 Gemini, OpenRouter, Ollama, Augment, Amp 再到 Antigravity, Factory (Droid), Kimi, KimiK2, MiniMax, OpenCode...目前都支持了。
我好奇去看了下这是谁的开源项目，发现这个竟然也是 OpenClaw 作者 Peter Steinberger (@steipete) 的项目，且目前更新进度非常活跃 — 几乎每天提交，有 1,260+ commits。再次感慨 Peter 作为一人公司的高产！
另外我觉得比较好的一个功能是周用量会提示当前你用的速率比预期要快还是慢多少、以及按照这个消耗速度大概多久会耗尽。用这款工具很大程度上减少了我在 Claude Code 不停地切换 /usage 指令的焦虑。
目前这款工具支持了很多个服务商，从 OpenAI Codex, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Kiro, JetBrains AI 到 Gemini, OpenRouter, Ollama, Augment, Amp 再到 Antigravity, Factory (Droid), Kimi, KimiK2, MiniMax, OpenCode...目前都支持了。
我好奇去看了下这是谁的开源项目，发现这个竟然也是 OpenClaw 作者 Peter Steinberger (@steipete) 的项目，且目前更新进度非常活跃 — 几乎每天提交，有 1,260+ commits。再次感慨 Peter 作为一人公司的高产！
4 01
前两天发现微信输入法把 Fn 这个快捷键给占了，下午顺手测了一下，看能不能替代我现在用的 Typeless（作为早早充了年费会员 + 各种渠道自来水的用户，对最近他们 1.0 的产品策略和更新非常不满意，特别是把 fn + space 给改成回答模式后，严重侵入了我的过往使用习惯）
先说测试微信输入法的结论：动效（喜欢这个跑马灯效果）和交互是真的舒服，能感觉出来是认真打磨过的。
重点测了下中英文混输（我高频场景）：
- OpenClaw （两次对了一次，Typeless 之前是在语料库更新了之后才偶尔能对）
- DeepSeek ✅
- Manus ✅
作为 AI Agent 重度用户，平时写 prompt 中英文切来切去是常态，微信输入法这个识别率粗测还行。
准备再用一段时间，如果持续稳定就把 Typeless 年费退了。
先说测试微信输入法的结论：动效（喜欢这个跑马灯效果）和交互是真的舒服，能感觉出来是认真打磨过的。
重点测了下中英文混输（我高频场景）：
- OpenClaw （两次对了一次，Typeless 之前是在语料库更新了之后才偶尔能对）
- DeepSeek ✅
- Manus ✅
作为 AI Agent 重度用户，平时写 prompt 中英文切来切去是常态，微信输入法这个识别率粗测还行。
准备再用一段时间，如果持续稳定就把 Typeless 年费退了。
01:29
3 01
1 00
Cool project! I actually took it for a spin on my Electron app — installed both smart-ralph and ralph-parallel, ran a real feature end-to-end (local image preview in Markdown).
The spec generation is genuinely impressive — research → requirements → design → tasks, it mapped out my Electron protocol handler architecture better than I would have manually.
A few things I ran into and submitted PRs/issues for:
- PR #4: plugin.json repository field format breaks claude plugin install (one-line fix)
- Issue #5: After ralph-specum generates tasks, it immediately enters its own sequential loop — never gave me a chance to run /ralph-parallel:dispatch. A handoff prompt between the two plugins would be huge.
- Also filed issues on smart-ralph (#99, #100): task granularity was 52 tasks for a 12-file feature, and verification checkpoints should be hooks not task items.
My takeaway: the "think rigorously first" part (smart-ralph) is already really valuable. The parallel execution part (ralph-parallel) has great potential but needs the two plugins to talk to each other. Looking forward to where this goes!
The spec generation is genuinely impressive — research → requirements → design → tasks, it mapped out my Electron protocol handler architecture better than I would have manually.
A few things I ran into and submitted PRs/issues for:
- PR #4: plugin.json repository field format breaks claude plugin install (one-line fix)
- Issue #5: After ralph-specum generates tasks, it immediately enters its own sequential loop — never gave me a chance to run /ralph-parallel:dispatch. A handoff prompt between the two plugins would be huge.
- Also filed issues on smart-ralph (#99, #100): task granularity was 52 tasks for a 12-file feature, and verification checkpoints should be hooks not task items.
My takeaway: the "think rigorously first" part (smart-ralph) is already really valuable. The parallel execution part (ralph-parallel) has great potential but needs the two plugins to talk to each other. Looking forward to where this goes!
PatrickKavanagh: @埃隆噗大可 thanks for the tip on agent teams. I developed an early version of a plugin, combining claude's agent teams with Smart-ralph, so that each agent has a rigorous design and testing plan - and can work more cleanly in parallel. Give it a smart-ralph spec and it will parallelize the work with python and hooks.
3 00
明天是马年新年假期后正式开工的第一天。原计划是写一篇年终总结作为新的一年的开始，但最近看到 Claude Code 负责人 Boris Cherny 的这篇访谈，还是觉得它更适合作为开工阅读的第一篇。
今年的开工对我来说有点不一样：一个月前我正式离开了之前的公司。今年也是我从业以来第一次以全新的一人公司身份开工，一人 + 自己的首席工程师 Claude Code。
希望用这篇文章作为开年的第一篇，在 AI 变革下迎来全新的一年。马年开工大吉，愿我们都成为 AI 时代的见证者和参与者。新的一年一起 Build！
也欢迎在北京的朋友们约我 Coffee Chat，其他地方的朋友约线上语音交流。
今年的开工对我来说有点不一样：一个月前我正式离开了之前的公司。今年也是我从业以来第一次以全新的一人公司身份开工，一人 + 自己的首席工程师 Claude Code。
希望用这篇文章作为开年的第一篇，在 AI 变革下迎来全新的一年。马年开工大吉，愿我们都成为 AI 时代的见证者和参与者。新的一年一起 Build！
也欢迎在北京的朋友们约我 Coffee Chat，其他地方的朋友约线上语音交流。
Claude Code 负责人：编程已被解决，人人皆是Builder
16 03
最近隐隐觉得自己使用 Claude Code 写代码时，总是会不自觉地陷入两个陷阱：
1. 以 token 消耗、commit 数量衡量产出。 认为代码生成的多、合并的 commit 多，就觉得自己的产出很多。可这些都只是"执行层的指标"，不是"产品层的价值"。
2. 忽略对关键问题、产品定位、差异化体验的深度思考。 这才是我过往作为产品经理的优势。但不少时候容易陷入"指挥 Claude Code 实施战术"，对战略问题一拖再拖。短期在每日总结里看到自己合并和验收了不少 feature worktree 而沾沾自喜，但拉长到周维度甚至更长，发现很多关键问题的进度堪忧。
现实是commit 数量 ≠ 产品进展 ≠ 产品收入。接下来要把更多精力放在想清楚产品定位和差异化，而不是沉迷于代码执行的快感。
一些自省，希望接下来几天可以有所改善。
图为我把这段碎碎念发给我正在开发的工具后ta对我的评价。
1. 以 token 消耗、commit 数量衡量产出。 认为代码生成的多、合并的 commit 多，就觉得自己的产出很多。可这些都只是"执行层的指标"，不是"产品层的价值"。
2. 忽略对关键问题、产品定位、差异化体验的深度思考。 这才是我过往作为产品经理的优势。但不少时候容易陷入"指挥 Claude Code 实施战术"，对战略问题一拖再拖。短期在每日总结里看到自己合并和验收了不少 feature worktree 而沾沾自喜，但拉长到周维度甚至更长，发现很多关键问题的进度堪忧。
现实是commit 数量 ≠ 产品进展 ≠ 产品收入。接下来要把更多精力放在想清楚产品定位和差异化，而不是沉迷于代码执行的快感。
一些自省，希望接下来几天可以有所改善。
图为我把这段碎碎念发给我正在开发的工具后ta对我的评价。
19 40
这篇关于 OpenClaw 创造者 Peter 的访谈合集文章攒了好久没发，昨晚想着还是得赶在新年之前发出来，很有意思的一篇文章。
以及就在两个小时前，刷到 Peter 官宣加入OpenAI 了。
最后祝大家马年行大运，独立开发者事业运都像 Peter 一样！产品都能像 OpenClaw 一样大爆！
以及就在两个小时前，刷到 Peter 官宣加入OpenAI 了。
最后祝大家马年行大运，独立开发者事业运都像 Peter 一样！产品都能像 OpenClaw 一样大爆！
OpenClaw创始人访谈合集：一个人、一只龙虾，和一场席卷互联网的 AI Agent 革命
11 02
受@西西弗森 吐槽最近 Claude Code 输出速度慢的启发，秉承着“Talk is good, then show me the result”的原则。
我写了一个 skill/脚本，安装之后可以直接在 Claude code 一键查看最近的 token 输出速度。
操作起来很简单，可以直接安装「npm install -g cc-speed」，安装之后在 CC 直接「/speed」就可以唤起，下次就可以直接更量化的看看到底有多慢了。
/speed 之后可以可视化的看各个模型的输出速度、以 html 的形式输出一个数据表（如图1）
下次和朋友吐槽的时候可以直接甩数据了！欢迎 Claude Code 用户来试试，项目代码我开源在这个链接了，欢迎 star 和安装来玩，也欢迎提 PR。
github.com
我写了一个 skill/脚本，安装之后可以直接在 Claude code 一键查看最近的 token 输出速度。
操作起来很简单，可以直接安装「npm install -g cc-speed」，安装之后在 CC 直接「/speed」就可以唤起，下次就可以直接更量化的看看到底有多慢了。
/speed 之后可以可视化的看各个模型的输出速度、以 html 的形式输出一个数据表（如图1）
下次和朋友吐槽的时候可以直接甩数据了！欢迎 Claude Code 用户来试试，项目代码我开源在这个链接了，欢迎 star 和安装来玩，也欢迎提 PR。
github.com
3 11
