我的 AI Native 开发者画像（2026）

基于 196 天的本地 Claude Code + Codex 对话数据自动生成 · 2026-05-08T15:18:22+08:00
默认对外分享版：项目名已匿名，敏感字段已清洗。

一览

• 在 196 天里完成 481 次 Claude sessions + 296 次 Codex threads，共 1.9万 条 Claude 消息
• 日均产出：20.69 commits / 8.1万 行代码变动 / 28.23 GitHub contributions
• 同时维护 18 个本地仓库，横跨 74 类语言/文件扩展
• 同期 GitHub：2,155 commits / 1 PRs / 30 issues / 2,682 总贡献
• 本地 git：1,966 commits / +5.24M / -2.46M
• AI 投入：27.24M Claude 新付费 token + 1.46B Codex token；复用 215.98M 缓存（占 Claude I/O **88.8%**）
• 主力工具：Claude Code + Codex CLI

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

18 个仓库、74 类语言/文件扩展、日均 20.69 commits。这里的价值不只是更快写代码，而是能在多个上下文之间持续推进。

指标	数值	说明
日均 commits	20.69	本地 git commits / 活跃天数
日均代码变动	8.1万 行	additions + deletions / 活跃天数
同时维护仓库	18 个	候选仓库中过去一年有当前用户 commit
跨栈语言	74 类	基于 git numstat 文件扩展估算
GitHub 贡献爆发	2025-12-312026-01-05；2026-01-072026-01-12；2026-01-14~2026-01-16	连续 3+ 天 daily > 20 的窗口
开源影响力	128 stars	跨 24 个被 star 的仓库

🤖 AI-Native 实践

不是偶尔问问 AI，而是把多模型、planning、skill、hook 和本地自动化接到日常开发链路里。

多模型编排

高级能力深度使用

• Plan-mode: 0 次
• Effort 调节: 0 次
• Skill 调用: 8 次；Skills 共 30 个
• Plans: 0 份；Hooks: 11 个；MCP servers: 0 个；Automations: 0 个；Rules: 1 个

Prompt caching 熟练度

每花费 1 个新 token，复用 7.93 个缓存 token（cache-read 占 Claude I/O 的 **88.8%**）。

Reasoning effort 偏好

medium 170（**57.4%） · unspecified 104（35.1%） · high 12（4.1%） · low 10（3.4%**）

🔧 AI 基础设施 — 不只用 AI，还在给 AI 造工具

从 skill 到 hook 到 automation，重点是把一次性的提示词沉淀成可复用的工作流。

自建 / 本地 Skills

安装的 Skills

🛠️ AI 协作风格

最常用的 slash 命令 Top 10

Session 架构

• 0.0% 的命令型 session 以 /plan 开头，说明复杂任务里有明显的先规划倾向。
• 0.0% 的命令型 session 使用过 /compact 或 /clear，会主动管理上下文窗口。
• /resume 恢复率约 **0.0%**；平均会话深度 39.8 条消息 / session。
• 最长 session: 17.9 小时 / 307 条消息。

📂 项目与领域分布

跨 77 个项目活跃，按领域分布：

Top 项目（脱敏）

编排模式统计：双引擎 1 个 · Claude 主导 4 个 · Codex 主导 7 个

🧬 Evolution 曲线 — AI 用法在进化

1
2
3

2026-01  Claude Code 进入日常使用，开始积累 sessions 与 prompt-caching
2025-10  Codex CLI 开始记录本地 threads，双工具协作成型
2026-05  Skills / hooks / rules 进入基础设施层，沉淀可复用能力

月度活跃趋势：

💡 兴趣主题 & 关键词

dong4j·669　java·470　com·403　users·395　developer·380　生成·368　md·353　ai·343　教材·298　tool·262　使用·244　hexo·243　stack·236　chunk·234　intellij·223　site·220　zeka·212　id·209　问题·206　idea·202　info·198　文件·195　html·190　https·188　dev·182

⏱️ 工作节奏

24 小时活跃热力图

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

00 ██████████████ 188
01 ███████████████ 194
02 ████ 56
03 ██ 26
04 ███ 41
05 █ 10
06  0
07 █ 2
08 █ 9
09 ████████ 111
10 ████████ 105
11 ████████████ 159
12 ███████ 86
13 ███████ 88
14 ██████████ 134
15 ██████████ 129
16 ██████████████ 179
17 ███████████ 150
18 ██████ 78
19 ███████ 90
20 ████████████ 153
21 ██████████████ 180
22 ████████████████ 209
23 ██████████████████ 238

峰值时段：23, 22, 01

时间跨度

• 首次 / 最近活跃: 2025-10-25 / 2026-05-08
• 活跃天数 / 最长连续 / Claude 单日峰值: 95 / 29 / 2026-04-24（6839 messages）

💎 Token 经济学

1.49B 新付费 token 撬动 215.98M 缓存复用，Claude cache 杠杆比 1 : 7.93；总通过我手里约 1.70B token。

每模型 token 明细（按 spent 排序）

月度 token 趋势

单位投入产出（仅参考，勿当 KPI）

• 每 commit ≈ 1.4万 Claude spent tokens
• 每行代码变动 ≈ 3.54 Claude spent tokens

  提醒：AI 产出还包含大量不直接转化为 commit 的高价值劳动，例如架构 review、数据清洗、plan 推演和 skill 重构。

💰 产出 & 投入

GitHub 同期产出

• 365 天总贡献: 2,682 · 拥有仓库: 276
• commits / PRs / issues / reviews: 2,155 / 1 / 30 / 0
• restricted contributions: 449
• 最高产单日: 2026-01-03(57) · 2026-01-07(51) · 2026-01-05(48) · 2026-01-08(47) · 2025-06-26(44)

Top 仓库

本地 Git 产出

• 候选仓库内过去一年当前用户 commits: 1,966 · 代码变动: +5.24M / -2.46M

主要语言 / 文件类型

GitHub 仓库语言：HTML 404.33M · Java 5.54M · TypeScript 4.72M · CSS 1.60M · JavaScript 1.48M · Python 60.6万 · Stylus 33.8万 · MDX 30.2万 · Shell 26.7万 · Pug 18.2万 · Astro 17.0万 · XSLT 8.0万 · Go 5.9万 · Kotlin 5.2万 · Makefile 1.7万

本地文件类型：json” 3.98M · md 1.13M · md” 78.5万 · java 62.4万 · html 27.9万 · json 14.3万 · tsx 10.2万 · js 8.4万 · html” 5.9万 · ts 5.9万 · svg 4.6万 · sql 4.4万 · yaml 4.4万 · csv” 3.1万 · less 2.4万 · sh 2.4万 · xml 2.0万 · yml” 2.0万 · doc” 2.0万 · properties 1.9万

📊 数据来源 & 隐私承诺

• 数据 100% 本地：~/.claude/* + ~/.codex/* + 本地 git log + GitHub via gh
• 对话正文仅用于关键词与协作风格分析，原文不会出现在报告中
• 项目名已匿名，API key / token / 邮箱 已正则清洗
• 报告由 Readme.skill 规则生成，可重复运行
• 生成时间: 2026-05-08T15:18:22+08:00