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Anthropic 在复盘 Claude Code 的构建经验时，把 prompt caching 放到了非常核心的位置。对代码 Agent 来说，系统提示词、工具定义、项目上下文和历史对话会快速膨胀，如果每一轮都完整重算，不仅慢，而且贵。本文用中文重新梳理 Claude Code 的实践：如何组织稳定前缀、如何处理工具定义、如何配合上下文压缩，以及普通 AI 应用开发者可以直接借鉴的提示词架构。
解释在大模型辅助编程中，为什么用 HTML 取代 Markdown 作为规格、评审、报告和原型载体更高效，并给出可直接复用的场景与提示词。
系统比较 Claude Design 与 Adobe Creative Cloud Pro 在生成方式、输出格式、协作、价格和适用人群上的差异，帮助团队判断该把哪类工具放进实际创作流程。
系统梳理 GitHub Actions cache poisoning 的攻击路径、排查方法与修复优先级，帮助维护者识别高风险工作流并收紧 npm 发布链路。
Claude Design 和 Adobe Creative Cloud Pro 代表了 2026 年创意软件的两条路线：前者用自然语言快速生成界面、演示文稿和可运行前端原型，后者继续承担专业设计、图像、视频、印刷和品牌资产的生产交付。本文从输出形态、适用人群、价格、协作和工作流角度，讲清两者不是简单替代关系，而是更适合放在同一条创意流程的不同阶段。
讲清 Claude Code Auto Mode 与 Telegram Channels 的工作方式、安装配置、权限取舍和远程开发边界，帮助你在手机上驱动本地会话完成写码、测试和调试。
规格驱动开发（Spec-Driven Development）用 spec → plan → code 三份文档串起来，每个阶段之间插入人工审查。本文对比 Superpowers、GitHub Spec Kit、BMAD-METHOD 三套开源框架，并给出三个问题就能定的选型决策树。
Anthropic 官方总结：Claude Code 在百万行 monorepo、几十年遗留系统、上千开发者组织里能跑成什么样，取决于围绕模型搭建的"脚手架"——CLAUDE.md、hooks、skills、plugins、LSP、MCP、subagents 该怎么配，以及谁来负责维护。
通过一个 Python 私人训练助手示例，演示如何用 Supermemory 为 AI Agent 增加跨进程、跨会话的持久记忆，并理解记忆系统与 RAG 的分工。
HuggingFace 详解异步 Continuous Batching：通过 CUDA Streams、CUDA Events、双缓冲和 Carry-Over Mask，让 CPU 批次准备与 GPU 计算完全并行，将 GPU 空闲率从 24% 降至 0.6%，实测提速 22%。
