今日一句话 Claude Code 生态正在自成一派，Skills 军备竞赛已经开始。

今日精选（3 条）

1. Claude Code 创始人 Boris 公开了他自己的使用方式

@bcherny · https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177

选这条的原因：创始人亲自演示 setup，信息密度远高于二手教程。

5.3 万点赞说明这条信息击中了大量用户的痛点——大家用 Claude Code 但不确定自己用对了没有。Boris 展示的不是功能介绍，是他实际的工作流。对开发者来说，这种一手资料比任何"最佳实践"文章都值钱。现在应该做的事：去看原帖，对照自己的 setup 找差距，重点看他怎么处理上下文管理和任务拆分。不要去看那些二手转述版本，信息损耗太大。

2. 🛠️ Ollama v0.17.0-rc1 发布

github:ollama/ollama · https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.17.0-rc1

选这条的原因：本地推理基础设施更新，直接影响开发者工具链选型。

Ollama 是本地 LLM 部署的事实标准入口，每次大版本更新都值得跟进。v0.17.0 目前是 RC，适合在非生产环境先跑起来看看有没有破坏性变更。如果你的项目依赖 Ollama API 做本地推理，现在就该去看 changelog，确认接口兼容性。配合 Reddit 上同期出现的 Qwen3-Coder-Next parser 修复，说明本地代码模型的生态正在快速补齐——本地跑代码模型的时机比三个月前成熟多了。

3. 🛠️ 用 Rust 写的 LLM Gateway：受够了 API 故障

r/MachineLearning · https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1ragins/p_i_built_an_llm_gateway_in_rust_because_i_was_tired/

选这条的原因：生产环境 LLM 可靠性问题有人在认真解决，且给出了工程方案。

这不是又一个 LLM wrapper，是有人在生产环境被 API 超时和限流搞烂了之后的真实反应。Rust 写的 gateway 意味着低延迟、低资源占用，适合做多模型路由和 fallback 层。如果你的产品已经在调多个 LLM API，或者对 OpenAI/Anthropic 的可用性有过抱怨，这个项目值得去看架构设计。不一定要直接用，但它的 fallback 策略和重试逻辑可以直接借鉴到你自己的实现里。

本周趋势

Claude Code 的 Skills 生态这周彻底爆了——Vercel React Skill、NotebookLM Skill、Banana 提示词库 Skill、URL 抓取 Skill，一天冒出来一堆。这个趋势的本质是：提示词工程正在被打包成可复用的模块，降低了使用门槛，但也带来了一个问题——大多数人在消费 Skills 而不是理解底层逻辑。

作为开发者，现在该做的事是：把你团队内部的最佳实践做成 Skill，这是真正的护城河，而不是去收集别人的 Skill 合集。wquguru 说的那句话是对的——所有团队的内部最佳实践都值得做成 Skill。

本地推理这边，Qwen3-Coder-Next 加上 Ollama 新版本，本地代码生成的可用性在提升。如果你还没试过本地跑代码模型，现在是个合适的时间点，成本是零，隐私问题也没了。

精力应该放在：Skills 工程化（把内部知识结构化）、本地模型评估（尤其是代码场景）、LLM 调用层的可靠性建设。

今日噪音

OpenClaw Skills 安装教程刷屏，全是「怒省 X 亿」「最伟大发明」，没有一条说清楚原理，跳过。