Claude Code

1 個月時間，花了大約 5000 美金 AI 相關訂閱和 API（Claude Pro + Claude API + OpenAI API + Copilot Pro+ + Codex + Paseo + 雜項），獨立搭起了 18 大類系統，總程式碼量粗略估計 5 萬行以上（不含 AI 生成的自動化指令碼）。 作為對比：同樣的功能如果招 2 個全棧工程師從零開發，保守估計 6-12 個月，成本至少 30-60 萬人民幣。 本文是清單，按類別梳理每個系統做什麼、解決什麼問題、如果人工開發需要多少時間。不講具體技術細節（想看的點進每個連結的詳細文件），只講規模和效率。 一、量化交易系統（核心板塊） 北極星策略家族（polaris 1/5/6 三個策略共存）： BTC 趨勢跟蹤 / 多幣種組合 / 合約 + 現貨套利 實盤雙機熱備（主備自動切換） 所有策略統一 Telegram 訊號推送 北極星策略介紹 回測實驗室（兩代）： v1（Streamlit 8501）：Python 基礎回測，單幣種單引數 v2（Streamlit 8502，Numba JIT 加速）：多幣種組合、Walk-Forward 驗證、蒙特卡洛模擬、引數網格搜尋 自動和 aws-sg 實盤機同步 K 線資料 策略運維工具鏈： ...

⚠️ 註冊門檻：Pionex 不支援中國大陸身份證透過 KYC，需持有臺灣 / 新加坡 / 馬來西亞 / 美國等地有效證件。參考 Pionex 受限地區官方說明。 Pionex 網格機器人跑了 4 個月，最大的痛點是到達區間邊沿時沒有預警。價格上穿 / 下穿區間機器人會自動停，但你不知道什麼時候需要手動干預（重配區間或暫停）。 解決方法：寫一個小指令碼監控價格，到達邊沿前預警。我用 Claude Code 從零寫到跑起來花了 25 分鐘，把過程和最終程式碼都放出來。 為什麼要 Claude Code 寫 比起自己從頭想： 我不熟悉 Pionex API（Claude 查文件比我快） Telegram Bot API 我記不住細節（Claude 會直接出正確程式碼） 我傾向於過度設計，Claude 會給"最小可用"版本 除錯環節 Claude 看報錯直接改 整個過程就是對 Claude 說人話，它輸出程式碼 + 解釋。 需求定義（我給 Claude 的） 寫一個 Python 指令碼： 1. 每 5 分鐘查 BTC/USDT 和 XAU/USDT 的當前價格 2. 如果價格接近預設區間的上沿或下沿（10% 以內），推送 Telegram 3. 推送內容含：當前價、區間、距離邊沿百分比 4. 配置放在環境變數：TG_TOKEN, TG_CHAT_ID, BOT_CONFIGS 5. BOT_CONFIGS 是 JSON，格式： [ {"symbol": "BTC/USDT", "low": 60000, "high": 70000, "name": "BTC 網格"}, {"symbol": "XAU/USDT", "low": 3400, "high": 3600, "name": "黃金網格"} ] 6. 用 Binance 公開 API 查價格（Pionex 用的價格源和 Binance 一致） 7. 部署到 Mac，用 launchd 每 5 分鐘跑 Claude 輸出的程式碼（幾乎一稿過） 檔案 1：pionex_monitor.py ...

最近在 Claude Code 裡遇到一個讓人懵的錯： An image in the conversation exceeds the dimension limit for many-image requests (2000px). Start a new session with fewer images. 我當時貼的是一張完全正常的 100×200 小圖。按直覺這應該是"最後那張圖超大"，但實際不是。這是一個累積性 bug，觸發時機、原因、解法都反直覺，一旦踩到還會反覆踩。這篇文章把規則、原理、可直接用的工具都講清楚。 現象 一次典型觸發路徑： 某個 Claude Code 會話裡，你聊了半天，中途貼過幾張截圖（假設有一張是 2500×1800，Retina 截圖很容易超過 2000 px）。 繼續往下聊，又貼了一張新的截圖（不管多大）。 這次請求 直接失敗，報上面那個 dimension limit。 之後你純文字發訊息也會失敗。會話徹底卡住，除了開新會話沒別的選項。 如果你用的是 Paseo（多 tab 聚合 Claude Code / Codex 的客戶端），一個 tab 掛掉不影響別的，但那個 tab 裡一整段有價值的上下文基本就廢了。 原因：Anthropic API 的多圖分檔規則 Anthropic 的 Messages API 對圖片有兩檔尺寸規則： ...

GitHub Copilot（特別是透過 Claude Code + Copilot 通道使用時）每月有請求次數限制。OpenClaw 支援多 agent 併發，很容易在不知不覺中把配額消耗掉。 這篇文章整理了 8 個實用技巧，幫你更有效地管理用量、減少浪費。 1. 追蹤當前 Copilot 用量 方式一：GitHub 設定頁面 直接訪問 GitHub Copilot 用量頁面檢視當月消耗（Premium Request 數量）。不同模型消耗倍率不同： 模型 消耗倍率 GPT-4o 1x Claude Sonnet 1x Claude Opus 10x o1 10x o3 更高 方式二：命令列檢視（透過 API） # 獲取當前 Copilot 套餐資訊 curl -H "Authorization: token your-github-token" \ https://api.github.com/user/copilot_billing/seats 方式三：計劃用量估算 大概規律： 一次完整程式碼生成對話：1-3 requests 一次檔案重構任務（帶多輪修改）：5-15 requests OpenClaw 多 agent 併發任務：每 agent 獨立計算 2. OpenClaw 合理配置 agent 數量 OpenClaw 預設可以開多個 subagent 併發執行，但並不是越多越好。 ...

Claude Code 在 2025 年做了一個不太起眼但很重要的更新：支援接入 GitHub Copilot Pro+ 作為後端。這意味著你可以用 $19/月 的 Copilot Pro+ 跑 Claude Code，而不需要單獨訂閱 $20/月 的 Claude Pro。 但兩個通道有明顯差異，不瞭解的話會踩坑。這篇文章講清楚兩者的區別，以及我現在用的一套 alias 方案，讓切換變成一條命令的事。 兩個通道的核心差異 對比維度 官方通道（Claude Pro） Copilot 通道（Pro+） 月費 $20 $19（Copilot Pro+） 最大上下文 200k tokens 128k tokens 模型選擇 Sonnet / Opus 自由選 每月 1500 次高階模型額度 網路要求 需要訪問 claude.ai 需要訪問 github.com 適合場景 大型專案、長對話 日常任務、成本控制 關鍵差距是上下文視窗：官方通道 200k，Copilot 通道 128k。 對於大多數日常任務（改一個檔案、寫一個指令碼），128k 完全夠用。但如果你要讓 Claude Code 理解整個專案的程式碼庫，或者對話輪數很多，200k 的差距就體現出來了。 ...

我目前每月花 $80 訂閱了兩個 GitHub Copilot Pro+ 賬號。這個數字初看不小，但用了 3 個月後，我認為這是我所有 AI 訂閱裡 ROI 最高的。 這篇文章把賬算清楚，讓你自己判斷值不值。 Copilot Pro+ 是什麼 GitHub Copilot 有三個檔位： 檔位 月費 核心區別 Copilot Free 免費 基礎補全，每月 2000 次補全 Copilot Pro $10 無限補全，GPT-4o 模型 Copilot Pro+ $19 無限補全 + 高階模型額度 Pro+ 的關鍵差異： 每月 1500 次高階模型使用：包括 Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6、o3 等 在 VS Code / JetBrains / Vim 裡直接呼叫這些模型做程式碼生成 支援 Claude Code CLI 作為後端（OpenClaw 接入也是這個方式） 我的使用場景 我用 Copilot Pro+ 主要做兩件事： ...

Claude API 的成本很容易超出預期——模型能力越強，每次呼叫越貴，上下文越長越貴。這篇文章分享我控制成本的方法。 Claude 各模型價格對比（2026） 模型 輸入 $/MTok 輸出 $/MTok 適用場景 claude-opus-4-6 $15 $75 複雜推理、程式碼生成 claude-sonnet-4-6 $3 $15 日常任務、寫作 claude-haiku-4-5 $0.8 $4 簡單分類、摘要 MTok = 百萬 token。1 個 token ≈ 0.75 個英文單詞 ≈ 0.5 個漢字。 同樣的任務，Haiku 比 Opus 便宜約 15-20 倍。 最有效的省錢手段：Prompt Cache Anthropic 的 Prompt Cache 功能：對同一個長系統提示詞，第一次收費，後續命中快取只收 10% 的價格。 # 開啟 Prompt Cache 的寫法 response = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-6", system=[ { "type": "text", "text": "你的長系統提示詞...", "cache_control": {"type": "ephemeral"} # 標記為可快取 } ], messages=[{"role": "user", "content": "使用者問題"}] ) 實際效果：我的量化運維 Skill，系統提示詞約 2000 token，一天呼叫 50 次： ...

我從去年開始用 Claude Code（就是 Anthropic 出的那個 CLI 工具）管理我的一堆伺服器，用下來感覺這才是 AI 應該有的使用方式——不是聊天，而是真正在幫你幹活。 我的使用場景 9 臺海外 VPS（AWS / DMIT / 騰訊雲），分佈在美國、香港、日本、新加坡，跑著： 代理節點（Xray + Hysteria2） 量化交易策略 監控系統（Prometheus + Grafana） 各種自動化指令碼 以前這些機器要靠手動 SSH 進去一臺臺操作，現在我直接跟 Claude Code 說"把日本那臺機器的 Xray 配置更新一下"，它就幫我 SSH 進去、修改配置、重啟服務、驗證狀態。 Skill 系統：讓 AI 有專業知識 Claude Code 支援自定義 Skill（類似系統提示詞），我給不同的任務場景都寫了專門的 Skill： 伺服器運維 Skill # 伺服器運維助手 你負責管理以下 VPS： - aws-us: 13.x.x.x（美國） - aws-hk: 43.x.x.x（香港） - aws-jp: 3.x.x.x（日本） SSH 埠統一 18022，使用者名稱 ubuntu，使用 PEM 檔案認證。 標準操作流程： 1. 連線前先檢查機器是否線上（ping 測試） 2. 操作前備份配置檔案 3. 修改後驗證服務狀態 4. 如有異常立即回滾 這樣 Claude 就有了我的基礎設施上下文，不需要每次都重複說一遍。 ...