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# 不裝這 5 個外掛，別說你會用 Claude Code
- URL: https://www.denghao.info/0806r/
- Published: 2026-08-06T10:08:09.000Z
- Updated: 2026-08-06T10:08:24.000Z
- Author: denghao

這支影片的說法很直接：沒裝這 5 個外掛之前，先別急著說自己會用 Claude Code。查證過後，這 5 個確實都是真實存在、有一定社群規模的外掛/技能，這篇把它們一個一個講清楚，順便老實提醒一下裡面一個數字誇大的地方。

## OmniRoute：額度見底自動換模型

**OmniRoute** 讓 Claude Code 接上 200 多個免費 AI 服務商，額度用完的瞬間，自動幫你切到下一個可用的模型，中間不用你手動介入。這是本站之前已經完整介紹過、實測過的工具（見〈我把 Claude Code 接上 250 多個免費 AI 服務商〉一文），4 層自動容錯機制、還內建提示詞壓縮功能。

老實說一句：影片裡提到「每月最多 16 億免費 token」這個數字，查證後找不到來源支持，比較像是社群口耳相傳時被誇大的版本，OmniRoute 官方文件本身只講「串接 200 多個服務商、最高可省 90% token」，沒有講過具體的免費 token 總量。這種數字看看就好，別當成保證。

## claude-mem：讓 Claude 記得上次做到哪

**claude-mem**（GitHub 上 4.6 萬星）解決的是「每次開新對話都要重新解釋一次專案背景」這件事。它會自動記錄 Claude 在你這個工作階段裡做過的所有事，用 AI 壓縮成精簡摘要，下次開新對話時再把相關的記憶注入回去——不只支援 Claude Code，Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot 等其他 agent 工具也能用同一套記憶層。

安裝：`github.com/thedotmack/claude-mem`，照 repo 裡的說明透過外掛市集安裝即可。

## Headroom：先幫你把送給 AI 的東西瘦身

**Headroom** 是一個安裝在你跟 AI 模型中間的代理層，你送出去的指令輸出、log、檔案內容、RAG 搜尋結果，會先經過它壓縮、砍掉不重要的雜訊，才真正送到模型那邊——官方數據是工具輸出／log／RAG 片段這類內容可以砍到只剩 5%\~40% 的原始大小，一般程式碼助理場景大約能省 20% token。

安裝可以用 `pip install headroom` 或 `pipx install headroom`，repo 在 `github.com/headroomlabs-ai/headroom`。

## Claude Code Setup：官方出的專案健檢外掛

**這是唯一一個真正的 Anthropic 官方外掛**，不是社群做的。裝上去之後，你只要說一句「幫我看看這個專案該裝什麼」，它就會掃描你整個專案的技術棧（讀 `package.json`、程式語言、資料夾結構），然後從 MCP 伺服器、Skill、Hook、子代理人、斜線指令這 5 大類裡，推薦真正適合你這個專案的組合——過程是唯讀的，不會自己動手改你的檔案。

官方 repo：`github.com/anthropics/claude-plugins-official`，裡面的 `claude-code-setup` 就是這個外掛。

## Task Observer：在背後默默幫你把技能練起來

**Task Observer**（社群暱稱「one skill to rule them all」，GitHub 500+ 星）是一個會觀察你工作習慣的 meta-skill：它在背景看你怎麼下指令、你糾正 Claude 的地方、哪些做法特別順手，然後自動把這些觀察整理成新的技能定義，或更新既有的技能——連它自己都會被自己改寫。有使用者回報三個月內，光靠它自動生成跟改進了 40 個技能、累積超過 600 次改進。

安裝方式是把資料夾放進 `.claude/skills/task-observer/`（專案層級）或使用者層級的技能資料夾，repo 在 `github.com/rebelytics/one-skill-to-rule-them-all`。

## 老實說幾句

這 5 個外掛各自解決的問題不重疊（額度接力、記憶、省 token、專案健檢、技能自我進化），裝在一起不會互相打架，但也不代表裝了就萬事俱備——尤其是 Task Observer 這類會自動幫你改寫技能設定的工具，裝上去之後第一週最好抽空看一下它實際產出的技能內容，確認它學到的習慣真的是你要的，而不是照單全收。

另外提醒一次：看到任何工具介紹裡有很誇張的具體數字（像「每月 16 億免費 token」這種），習慣性回頭查一下官方文件有沒有真的這樣寫，社群傳播的版本經常會不小心把數字越傳越大。

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[![](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!4MAR!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F127d6aea-94c3-41a3-aea9-bf630e57bb22_1536x1024.png)](https://www.denghao.info/aikit/)

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