开发者在使用 Claude Code 编写代码时，想要自动保存每次操作的上下文和工具使用情况，方便后续继续工作。
Claude-Mem 是一款为 Claude Code 打造的持久化记忆压缩插件，能抓取工具执行的观察数据，通过 AI 进行语义压缩，并将相关上下文注入到未来的编码会话中。| #插件
它支持跨会话保持上下文连贯，内置智能搜索功能，能用自然语言查询历史操作，极大提升项目管理和代码回溯的效率。插件提供 Web UI 实时查看记忆流，并可配置隐私标签过滤敏感信息。更有实验性的“无限模式”，通过压缩和分层存储实现更长的会话记忆，适合复杂项目的持续开发。
主要功能：
- 自动捕获并压缩会话数据，实现跨会话记忆延续
- 语义搜索工具，快速定位历史决策和代码修改
- Web 界面实时展示记忆流和搜索结果
- 灵活配置隐私控制和上下文注入策略
- 支持实验性无限扩展会话长度的“Endless Mode”
- 基于 SQLite 和向量数据库结合实现高效存储和检索
适用于需要在多次编码会话中保持项目上下文连续的开发者，尤其是使用 Claude Code 进行 AI 辅助编程的用户。
Claude-Mem 是一款为 Claude Code 打造的持久化记忆压缩插件，能抓取工具执行的观察数据，通过 AI 进行语义压缩，并将相关上下文注入到未来的编码会话中。| #插件
它支持跨会话保持上下文连贯，内置智能搜索功能，能用自然语言查询历史操作，极大提升项目管理和代码回溯的效率。插件提供 Web UI 实时查看记忆流，并可配置隐私标签过滤敏感信息。更有实验性的“无限模式”，通过压缩和分层存储实现更长的会话记忆，适合复杂项目的持续开发。
主要功能：
- 自动捕获并压缩会话数据，实现跨会话记忆延续
- 语义搜索工具，快速定位历史决策和代码修改
- Web 界面实时展示记忆流和搜索结果
- 灵活配置隐私控制和上下文注入策略
- 支持实验性无限扩展会话长度的“Endless Mode”
- 基于 SQLite 和向量数据库结合实现高效存储和检索
适用于需要在多次编码会话中保持项目上下文连续的开发者，尤其是使用 Claude Code 进行 AI 辅助编程的用户。
LandingAI：Agentic Document Extraction（ADE）Python 库提供了一个高效、灵活的解决方案，封装了 LandingAI 的文档提取 REST API，支持同步与异步调用，具备自动重试、超时管理和安全的 API 密钥处理。
主要功能包括：
- 全类型化 SDK，基于 Pydantic 模型实现响应数据结构化；
- 支持大文档异步作业处理，提升处理效率；
- 内置指数退避重试机制，增强网络请求稳定性；
- 多文件上传支持，灵活处理本地文件及远程链接；
- 可切换 HTTP 后端（httpx 或 aiohttp），满足不同并发需求；
- 简单易用的同步和异步接口，方便集成到各种 Python 项目中。
支持 Python 3.9+，适用于需要高性能文档解析和数据抽取的开发者与企业应用。
安装方式：
pip install landingai-ade无论是批量处理复杂文档，还是构建智能数据抽取流程，LandingAI ADE Python 库都是非常值得尝试的工具。
这里有个“后门”攻略：
第一步，花300美元请记者在权威媒体（TechCrunch、Forbes等）报道你，利用HARO或冷邮件，媒体需要内容，你需要曝光。
第二步，找到你行业内带有“死链（dead links）”或“需要引用（citation needed）”的维基百科页面，这类页面无处不在。
第三步，修正页面错误，引用你的那篇报道，立刻变成维基百科认可的“可靠来源”。
第四步，凭借已有引用，创建属于你的维基百科页面，系统自然接受你并认定你有可信度。
结果：
- Google知识面板自动生成
- 永久登上谷歌首页
- 任何场合瞬间获得权威背书
成本300美元，价值无可估量。已经帮3个客户做过，成交率翻倍。
“维基百科收录”远比“Instagram曝光”更有说服力。信任是硬通货，维基百科就是信任的象征。
17岁有维基页面，40岁行业大咖却没有。要么你驾驭规则，要么规则驾驭你。
这是一场信息套利，花小钱买大信任，赢得数字时代的无形资产。真名气靠努力，聪明的玩家懂得借力打力。
1. 【声音注入 Voice Injection】
让模型完全吸收你的写作风格：
“Here are 5 samples of my writing. Extract my tone, pacing, sentence structure, and emotional signatures. Confirm when my ‘voice profile’ is ready.”
为后续创作奠定基础。
2. 【创意引擎 Idea Engine】
无限内容钩子、标题与角度：
“Generate 20 content ideas that could go viral in my niche. Mix curiosity, tension, and contrarian angles. No clichés.”
就像一位策略实习生。
3. 【推文蓝图 Thread Blueprint】
单条推文变爆款长文：
“Turn this topic into a 10–12 tweet thread with a viral hook, skimmable structure, and escalating stakes.”
每次都完美。
4. 【我的声音重写 Rewrite in My Voice】
你的风格，不是机器人腔：
“Rewrite this so it sounds like me sharper, punchier, more human, more emotional, zero AI tone.”
彻底改变写作质感。
5. 【草稿强化 Punch-Up Draft】
如同咖啡提神的编辑：
“Here’s my draft. Tighten it, sharpen it, remove fluff, raise stakes, add rhythm. Keep my voice. Keep my message. Make every line hit.”
6. 【受众研究 Audience Researcher】
写出真正打动人的内容：
“Analyze my audience. What do they desire? Fear? Struggle with? Obsess over? Summarize in bullets.”
隐藏的粘性写作秘诀。
7. 【标题手术 Headline Surgeon】
70%成败靠第一句：
“Give me 15 headline variations: curiosity, contrarian, emotional, practical, and punchline formats.”
8. 【故事构建 Narrative Builder】
让观点变故事：
“Turn this lesson into a short story with tension, conflict, reversal, and a clear takeaway.”
内容瞬间电影感十足。
9. 【更好解释 Explain It Better】
清晰且不失深度：
“Explain this topic for smart adults with no background in it. Use analogies. Avoid fluff.”
10. 【整理混乱 Structure My Chaos】
写作必备：
“Here are my scattered notes. Turn them into a clean outline with sections, transitions, and a core thesis.”
11. 【内容日历 Content Calendar】
30秒规划一月内容：
“Create a 30-day content schedule using my niche, goals, and writing style. Include hooks for each idea.”
12. 【声音守护 Voice Guardian】
防止AI腔跑偏：
“For every output, follow my voice profile. If any line sounds generic, rewrite it. Confirm deviations before finalizing.”
Ryan提醒，AI不是抢你饭碗，而是帮你致富、打造在线事业的利器。
掌握这12条提示，让AI成为你的超级写作伙伴，写作从此不再苦闷，而是高效且充满创造力。
- Nano Banana Pro：利用最新的图像生成模型，直接从你的看板内容中自动创建演示文稿，极大简化制作流程。
- 支持更多文件格式：新增PDF、HEIC和TIFF，让资料管理更灵活。
- 多看板项目管理：可在一个项目中组织多个看板，助你系统化规划和协作。
- 以及更多细节优化，提升整体体验。
这次更新不仅是工具功能的提升，更是对“思考即创作”理念的践行。Nano Banana Pro让创意从构想到视觉呈现无缝衔接，打破了传统演示文稿制作的繁琐壁垒。多看板项目功能则帮助用户构建更完整的创意生态，适用于产品设计、调研分析乃至情绪板等多种场景。
正如用户反馈所言，这种“边思考边构建”的体验，是让想法持续生长的关键。无论是设计师、产品经理还是内容创作者，都能从中获得流畅且高效的创作助力。未来，期待Mixboard能进一步开放导出功能，与主流演示工具无缝连接，满足更多专业需求。
该项目训练于大规模图像和视频数据集（SA-1B、SA-V），表现可媲美最新的SAM 2模型，同时具有更优的效率。支持Mac MPS后端加速，适合开发者和研究者快速部署与调用。
主要特点：
- 轻量级ViT编码器，兼顾性能与速度；
- 高效内存交叉注意力，提升推理效率；
- 支持图像和视频分割任务；
- 兼容最新SAM 2代码库，持续优化更新；
- 提供完整代码和模型权重，方便本地运行和二次开发；
- 支持多平台，含Mac MPS加速。
安装步骤简单，支持conda环境配置，内置示例和Gradio在线演示，方便快速体验和测试。适合需要高效视觉分割方案的科研人员和工程师使用。
核心原则：
- 简Image洁为王：Skill内容共享Claude的上下文窗口，精简每个token，避免冗余信息。默认假设Claude已具备大量知识，仅补充必要上下文。
- 自由度匹配任务：根据任务复杂度设定指令自由度，高自由度适合多路径判断，低自由度适合严格顺序执行（如数据库迁移）。
- 跨模型测试：不同Claude模型（Haiku、Sonnet、Opus）对指令细节需求不同，须确保Skill在所有目标模型上均表现良好。
Skill结构与命名：
- 使用YAML frontmatter定义name（小写字母、数字、短横线，最长64字符）和description（简明描述功能和使用场景，最长1024字符）。
- 命名推荐用动名词形式（processing-pdfs、analyzing-spreadsheets），保持一致性，便于管理和调用。
- 描述需具体且客观，避免第一人称，确保Claude正确匹配Skill。
内容组织与渐进式揭示：
- SKILL.md作为入口，保持500行以内，超过时拆分成多个文件（示例、API参考、工作流等），Claude按需加载，节省上下文资源。
- 避免深层嵌套引用，所有引用文件应直接从SKILL.md连接，确保完整读取。
- 长文档加目录，帮助Claude快速定位信息。
工作流与反馈循环：
- 复杂任务拆解成清晰步骤，提供可复制的checklist，方便Claude跟踪进度。
- 实施验证反馈循环（如校验脚本），确保每步结果正确，减少错误传播。
代码与脚本：
- 编写可执行脚本解决具体问题，避免将错误处理推给Claude。
- 明确指示Claude执行脚本或仅作参考。
- 列出依赖包且确认可用，避免环境不一致导致失败。
- 用正斜杠书写路径，兼容所有平台。
测试与迭代：
- 先构建测试评估，界定成功标准，基于真实用例优化Skill。
- 采用“Claude A”协助开发，“Claude B”实际测试，观察行为反馈不断迭代。
- 关注Claude使用Skill时的路径、遗漏和重复，调整信息架构和描述。
避免误区：
- 不用Windows风格路径。
- 不提供过多选择，推荐默认方案并预留替代方案。
- 避免时间敏感内容，采用“旧版本”/“当前版本”分区说明。
高级用法：
- 利用视觉分析功能处理图像或表单布局。
- 设计可验证的中间产出，采用计划-校验-执行模式保障准确性。
- 清晰标注MCP工具调用，避免工具定位错误。
总结一句话：写Skill如导航指南，既要言简意赅，又要层层递进，帮助Claude快速准确地找到并执行任务，真正实现智能助理的高效赋能。
