@Av1dlive: 如何像前 1% 用户一样使用 Claude Code mods——分步详解:在所有人意识到之前,把这个交给你的 agent 👇 1. 设置…

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摘要

一篇分步指南:构建一个名为 run-ledger 的 Claude Code mod,与 Jev 集成,实现模型路由、每次运行的成本估算以及子 agent 状态追踪。文章逐步介绍了连接 Jev、编写 mod、测试热重载与重复计数,以及将其安装为持久化插件的完整流程。

如何像前 1% 用户一样使用 Claude Code mods——分步详解: 在所有人意识到之前,把这个交给你的 agent 👇 1. 设置 Jev 将 Jev 连接到你想使用的模型注册表。检查连接是否正常,并确认列出的模型可用。 2. 构建你的 Claude Code mod 打开 Claude Code 2.1.287 或更高版本,粘贴以下提示词: "构建一个名为 run-ledger 的 mod。加载 plugin-authoring,并使用我已安装版本对应的 API 类型。 创建一个仪表盘,展示: - 每次运行的估算成本,以及已知情况下的模型和来源插件 - 每个任务由哪个模型处理 - 每个子 agent 的状态、最近一次操作和已用时长 包含 token 数量、缓存使用情况和报告的重试次数。每个请求只计一次。保持后台任务与其原始运行的关联。 使用带日期的价格。将成本标注为 API 估算值,而非订阅扣费。数据缺失时显示 unknown。 将该 mod 连接到我现有的 Jev 设置。把任务、可用模型、价格、预算和相关的历史结果交给 Jev。让它推荐一个模型并说明理由。 先从推荐开始。为符合条件的子 agent 提供可选的自动路由。展示推荐的模型、实际使用的模型、结果和成本。包含 Jev 自身的开销。 在热重载之间保持状态。添加详情和导出功能。仪表盘本身不得发起任何模型调用。 验证该插件。测试渲染、成本、归属和重复计数。给我一套实时测试步骤。" 3. 测试设置 出现提示时允许热重载。 分别运行一个简单任务、一个子 agent 任务和一个由 mod 触发的模型调用。 检查仪表盘是否更新、每个请求是否只计一次,以及 Jev 推荐的模型是否真的能执行该任务。 4. 安装可用的 mod 让 Claude 将 mod 从临时文件夹复制出来,并安装为持久化插件。 看看成本。选择模型。检查结果。
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缓存时间: 2026/10/03 12:59

如何像顶级 1% 用户那样使用 Claude Code Mods,分步教程👇

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1. 配置 Jev

将 Jev 连接到你要使用的模型注册中心(model registry)。检查连接是否正常,并确认列表中的模型可用。

2. 构建你的 Claude Code Mod

打开 Claude Code 2.1.287 或更高版本,粘贴以下提示词:

构建一个名为 run-ledger 的 mod。加载 plugin-authoring,并使用我当前安装版本对应的 API 类型。

创建一个仪表盘,展示以下内容:

  • 每次运行的预估成本、所用模型,以及来源插件(如已知)
  • 每个任务由哪个模型处理
  • 每个子 agent 的状态、最近操作及已耗时

包含 token 计数、缓存使用情况和上报的重试次数。每个请求只计一次。将后台任务与其原始运行记录保持关联。

使用带日期的价格。将成本标注为 API 预估值,而非订阅费用。数据缺失时显示“未知“。

将该 mod 接入我现有的 Jev 配置。把任务、可用模型、价格、预算和相关历史结果提供给 Jev,让它推荐一个模型并说明理由。

从推荐开始。对符合条件的子 agent,将自动路由设为可选。展示推荐模型、实际使用的模型、结果和成本。同时包含 Jev 自身的成本。

在热重载(hot reload)之间保持状态。增加详情页和导出功能。仪表盘本身不得调用模型 API。

验证插件。测试渲染、成本计算、归因和重复计数。并给我一份线上测试的步骤清单。

3. 测试配置

提示时允许热重载(hot reload)。

运行一个简单任务、一个子 agent 任务,以及一个由 mod 触发的模型调用。

确认仪表盘正常更新、每个请求只计一次,以及 Jev 推荐的模型确实能够执行该任务。

4. 安装可用的 mod

让 Claude 将其从临时文件夹复制出来,并作为持久化插件安装。

查看成本,选择模型,检查结果。

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