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· AI-Native Developer Profile

基于 107 天的本地 Claude Code + Codex 对话数据自动生成 · 2026-04-17 个人理念：把复杂问题拆到不可再拆的基本事实或约束，只从这些"不可否认的底层事实"出发进行推理，而不依赖经验、类比或既有结论。

一览

  • 在 107 天里完成 277 次 Claude sessions + 390 次 Codex threads，共 115,048 条 Claude 消息 + 1,756 条 Codex prompts
  • 日均产出：10.4 commits / 5,948 行代码变动 / 11.7 GitHub contributions
  • 同时维护 13 个仓库，横跨 5+ 门语言（Python / TypeScript / Rust / Go / HTML）
  • 同期 GitHub：651 commits / 51 PRs / 29 issues / 798 总贡献
  • 主力工具：Claude Code (Opus 4.6 + Sonnet 4.6) + Codex CLI (GPT-5.4)

🚀 Velocity & Leverage — AI 让一个人拥有了小团队的交付能力

13 个仓库、5 门语言、日均 10 commit、40 万行代码 churn —— 这种跨栈广度和交付密度，只有 AI 协作才现实。

指标 数值 说明
日均 commits 10.4 709 local commits / 68 活跃天
日均代码变动 5,948 行 404,497 LOC churn / 68 天
日均 GitHub contributions 11.7 798 contributions / 68 天
同时维护仓库 13 个 过去一年有 commit 的仓库数
跨栈语言 5+ 门 Python · TypeScript · Rust · Go · HTML/JS
GitHub 贡献爆发 04-02 → 04-05 连续 4 天 daily > 20（52 / 66 / 33 / 20）
开源影响力 1,317 stars 跨 29 个被 star 的仓库

🤖 AI-Native 实践

不是「偶尔问问 AI」，是把多 LLM 编排、planning、structured workflows 都跑通。

多模型编排

模型 sessions / threads spent tokens cache-read 用途倾向
Claude Opus 4.6 主力 135,018,198 3,399,640,688 深度推理、复杂规划、plan-mode
Claude Sonnet 4.6 偶尔批量 2,644,538 124,109,847 快速迭代、批量任务
GPT-5.4 (Codex) 253 threads 3,255,874,561 — 第二意见、跨工具诊断
GPT-5.4-mini 13 threads 264,066,614 — 轻量任务
Codex(未标注) 119 threads 767,350,122 — 早期 / 模型字段空

高级能力深度使用

  • Plan-mode: 88 次
  • Effort 调节: 522 次 /effort
  • Skills: 共 18 个（Claude 11 + Codex 7）
  • Plans: 55 份；Tasks: 51 个
  • Hooks: 1 个；Automations: 1 个；Rules: 1 个

Prompt caching 熟练度

每花费 1 个新 token，复用 25.6 个缓存 token（cache-read 占总 IO 的 96%）。

Reasoning effort 偏好

effort 次数 占比
xhigh 199 51.0%
unspecified 120 30.8%
high 46 11.8%
medium 22 5.6%
low 3 0.8%

🔧 AI 基础设施 — 不只用 AI，还在给 AI 造工具

从 skill 到 hook 到 automation，我在构建让 AI 更高效地帮我工作的元层基础设施。

自建 Skills（原创工作流）

名称 描述 调用次数 工具
deploy 全周期部署：commit → push → SSH → pull → build → atomic deploy — Claude
ops-report 查询生产数据库，生成日运营报表（DAU / 收入 / API 成本 / 留存） — Claude
ssh-prod 通过 TAT 远程执行生产服务器命令 10 Claude
integrator-patrol 集成健康巡检：按协作协议做 full smoke check — Claude
log-patrol 扫描所有服务模块日志，输出结构化错误报告 — Claude
self-improving 自反思 + 自批评 + 自学习 + 自组织记忆 — Claude
create-url-watch-automation 创建定时 URL 监控自动化（飞书 + GitHub Issues） — Codex

共享 Skills（跨工具复用）

名称 描述 工具
docx Word 文档创建 / 读取 / 编辑 Claude + Codex
pdf PDF 全生命周期（创建 / 合并 / 拆分 / 水印 / OCR） Claude + Codex
pdf-reading PDF 内容提取与视觉检查 Claude + Codex
pptx PPT 创建 / 编辑 / 解析 Claude + Codex
xlsx 电子表格处理（Excel / CSV / TSV） Claude + Codex

其他基础设施

  • Claude Hook: Glass 通知 — 当 AI 等待用户输入时弹出系统通知
  • Codex Automation: bug-monitor — 自动化 bug 监控
  • Codex Rule: default.rules — 自定义行为规则

🛠️ AI 协作风格

最常用的 slash 命令 Top 12

# 命令 次数 含义
1 /effort 522 切换推理深度
2 /usage 121 检查 token 用量
3 /plan 88 进入 plan-mode
4 /btw 59 后台轨迹切换
5 /resume 52 恢复历史 session
6 /clear 51 清空对话上下文
7 /compact 25 压缩上下文
8 /vibe-forge 20 自研 skill 分发
9 /init 13 初始化 CLAUDE.md
10 /ssh-prod 10 生产服务器巡检
11 /model 9 切换模型
12 /skill-creator 8 创建 / 编辑 skill

Session 架构

典型流程：直接进入任务 → 深度迭代 → 遇到上下文膨胀时 /compact 或 /clear 回收 → 继续交付。复杂任务中插入 /plan 做阶段性规划。

  • 16.7% 的 session 主动使用 /compact 或 /clear（67 / 401 —— 有意识地管理上下文窗口）
  • 18.8% 的 session 通过 /resume 从历史恢复（52 / 277 —— 近五分之一的工作是接续前次深度协作）
  • 平均会话深度: 415.3 条消息 / session —— 倾向长链路深度协作
  • 最长 session: 172.9 小时 / 1,444 条消息（连续多日的复杂任务）

📂 项目与领域分布

跨 25+ 个项目活跃。按领域分布：

领域 项目数
产品 / 业务后端 7
基础设施 / 部署 5
AI 工具 / Skill 4
数据 / 分析 3
ML / 研究 / 论文 2
其他 6

Top 项目（脱敏）

项目 Claude Codex Git commits 编排模式 领域
项目 A 83 48 188 双引擎 基础设施 / 部署
项目 B 42 46 276 双引擎 其他（开源工具）
项目 C 25 40 101 双引擎 AI 工具 / Skill
项目 D 5 25 37 Codex 主导 数据 / 分析
项目 E 6 22 23 Codex 主导 基础设施 / 部署
项目 F 0 28 0 Codex 主导 AI 工具 / Skill
项目 G 15 7 0 双引擎 ML / 研究 / 论文
项目 H 0 20 21 Codex 主导 AI 工具 / Skill
项目 I 0 15 10 Codex 主导 产品 / 业务后端
项目 J 13 0 0 Claude 主导 基础设施 / 部署
项目 K 7 5 0 双引擎 产品 / 业务后端
项目 L 7 0 14 Claude 主导 产品 / 业务后端

编排模式统计：双引擎 5 个 · Codex 主导 5 个 · Claude 主导 2 个

核心项目（A/B/C）全部是双引擎运作 —— Claude 做规划和深度推理，Codex 做快速执行和第二意见。这不是平行使用两个工具，而是有意识的分工协作。

🧬 Evolution 曲线 — AI 用法在进化

2026-01  Codex 起步 · CLI 0.77.0 · 29 threads · 纯 prompt 交互
2026-02  日常化 · CLI 升至 0.107.0-alpha · 22 threads · token 消耗 5× 增长
2026-03  Claude Code 加入(03-09) → 同日解锁 /plan + /resume + /skill-creator
         /compact 首用(03-12) → 上下文管理意识觉醒
         /ssh-prod 首用(03-13) → 自建 skill 投入生产
         /effort 首用(03-17) → 推理深度调节
         109 Codex threads + 261 Claude sessions · 双工具编排成形
2026-04  /vibe-forge 首用(04-07) → Skill 分发生态
         Codex 爆发：232 threads · 3.37B tokens
         CLI 升至 0.122.0-alpha · 日均 10 commit · 多 agent 编排成熟

月度活跃趋势

月份 Claude sessions Codex threads Codex tokens 里程碑
2026-01 — 29 38.6M Codex 起步
2026-02 — 22 191.5M 日常化
2026-03 261 109 731.6M Claude 加入 · 双工具编排
2026-04 16+ 232 3.37B 爆发期 · skill 生态完善

从 1 月的 29 个 Codex thread 到 4 月的 232 个 + Claude 持续活跃，使用量 8 倍增长。更重要的是质的变化：从纯 prompt → plan-mode → 自建 skill → 多 agent 编排，每个月都解锁新能力。

💡 兴趣主题 & 关键词

从 55 份 plan 标题、390 条 Codex thread 标题、首条用户消息中自动提取的高频主题：

codex · claude · agent · skill · deploy · github · python · typescript · rust · fastapi · seo · api · docker · token · prompt · mcp · react · billing · i18n · 部署 · 服务 · 接口 · 测试 · 数据 · 论文

⏱️ 工作节奏

24 小时活跃热力图（合并 Claude + Codex，本地时间）

00 ██████████                32
01 ████████████              38
02 ██▌                        8
03                             0
04                             0
05                             0
06 █▎                         4
07                             0
08 ▎                          1
09 ██▏                        7
10 █████                     16
11 ████████████████████      64
12 ████████████▊             41
13 ████████████              38
14 ████████████▏             39
15 ███████████████▎          49
16 ████████████▏             39
17 ███████████████           48
18 ██████▉                   22
19 █████████████▊            44
20 ████████████              38
21 █████████████▍            43
22 ███████████               35
23 ███████████████████       61

三段式活跃: 11–17 时（白天主战场）+ 19–21 时（晚间冲刺）+ 23–01 时（深夜独行）。凌晨 2–9 时基本零输入。

时间跨度

  • 首次活跃: 2026-01-01（Codex）/ 2026-03-09（Claude）
  • 最近活跃: 2026-04-17（今天）
  • 活跃天数: ~68 天
  • 最长连续活跃: ~21 天
  • 单日峰值: 12,301 条 Claude 消息（2,243 次 tool 调用）

💰 产出 & 投入

GitHub 同期产出（过去 365 天）

  • 总贡献: 798（commits 651 / PRs 51 / issues 29 / repo contributions 66）
  • 拥有仓库: 71
  • 最高产单日: 04-03 (66) · 04-02 (52) · 03-29 (44) · 04-04 (33) · 03-28 (29)

Top GitHub 仓库

仓库 language commits stars
/Repo-Alpha Python 276 66
/Repo-Beta Python 114 1,128
/Repo-Gamma Rust 38 15
/Repo-Delta TypeScript 37 9
/Repo-Epsilon — 24 40
/Repo-Zeta HTML 22 3
/Repo-Eta TypeScript 11 13
/Repo-Theta Python 10 4
/Repo-Iota Jupyter Notebook 10 2

主要语言（GitHub bytes 排序）

Python (6.08M) · TypeScript (2.28M) · Jupyter Notebook (1.26M) · Rust (0.82M) · JavaScript (0.45M) · HTML (0.37M) · CSS (0.14M) · PLpgSQL (0.11M) · Go (0.07M) · Shell (0.03M)

每模型 token 参考

模型 spent tokens cache-read
GPT-5.4 (Codex) 3,255,874,561 —
Codex(未标注) 767,350,122 —
GPT-5.4-mini 264,066,614 —
Claude Opus 4.6 135,018,198 3,399,640,688
GPT-5.2-codex 14,997,492 —
GPT-5.3-codex-spark 3,408,917 —
Claude Sonnet 4.6 2,644,538 124,109,847

单位投入产出（参考）

  • 每 commit ≈ 194,164 Claude tokens
  • 每行代码 ≈ 340 Claude tokens

提醒：AI 产出还包含大量「读代码、改方案、写文档、修测试、做调研」这类不直接转化为 commit 的高价值劳动。

📊 数据来源 & 隐私承诺

  • 数据 100% 本地: ~/.claude/* + ~/.codex/* + 本地 git log + GitHub via gh
  • 未读取任何对话正文：只用统计字段、计划 / thread 标题、首条用户消息
  • 项目名已匿名（项目 A/B/C…），GitHub 仓库名已替换，API key / token / 邮箱 已正则清洗
  • 本报告由 Readme.skill v2.0 自动生成
  • 生成时间: 2026-04-17