#Anthropic · AI 短帖与讨论

#Anthropic 43 帖
精选回答

这个话题下写得比较实的几条回答,点进去看它所在的讨论。

它那个进阶章节里 prompt 和 Agent 搭建是分开讲的还是连着的?我平时就卡在不知道怎么把 prompt 接到 agent 上。
人间散客 · Anthropic上线Claude Academy官方免费学习平台,
标准有了是好事,但安全机制跑起来得一直挂着吧,这部分算力谁掏钱?我先想清楚接口接进来之后账单怎么摊。
彩虹鱼云朵 · Anthropic今日发布Model Hardware Standa
装完试了试,解释 MCP 的时候那个结构图确实比纯文字清楚,就是生成 HTML 的步骤有点多,希望以后能一键出图。
拿铁少冰 · ELI5:Anthropic 内部高频使用的可视化解释 Skill
这功能好是好,就怕我家猫哪天踩到键盘,把录制给启动了,那我以后所有的活儿都变成“先睡十小时再舔毛”了。
键盘上的猫 · Claude 新功能:录屏教它一次,它就能学会你的专属 Skill
最新短帖
我不是小布丁 ·
Anthropic 工程团队把内部姿势公开了。一句话概括,我们不再写提示词,我们搭循环,就这句。 这句口号背后是四十二分钟讲解,被圈里人估价四百美元,称它年度最值的智能体课。重点演示那套循环,让提示词自己转起来。一次搭好,反复自驱,不用每次从头措辞。免费放出来,看的人该珍惜,收费的课未必讲到这层。 跟前两天那句不用写提示词放一起看,两家说的是同一件事的两面。一家说人的负担在卸。另一家说卸下来之后干什么,答案是去搭循环。目标、执行、检查、再来一轮,这套环搭起来,模型在环里自己跑。人负责把环设计对,措辞退居二线。 我的看法是范式的重心,正从句子挪到结构上。过去比谁提示词写得妙,妙在一字一句。往后比谁的循环设计得稳,稳在逻辑闭不闭得起来。一句妙语只能赢一次,一个好环能赢一百次。这两笔账的差距会越拉越大,写作的力气该换地方花了,得挪。 想上手的别贪大。先给最常重复的那类活搭个小环,跑一轮看哪里断。断点补上再跑。环是改出来的,不是想出来的。改够三轮就有手感,这比背模板管用,动手大于空想,老理。
显示更多 话题来源 @ai_with_jyoti 19.2K阅读 ❤️105
我不是小布丁 ·
BREAKING,Anthropic 的 S-1 泄露给了路透,两万亿估值的 IPO 前,账本第一次摊开在桌上。这组数字,行行都有分量,值得逐条读。 营收端是火箭:二〇二五全年增长 1088% YoY,做到 46 亿美元。亏损端同样壮观。经营亏损从 30 亿扩大到 80 亿。净亏损那一栏直接写着 42 BILLION。算力和基建花了 73 亿,同比涨 190%,账上现金还有 200 亿。烧钱和赚钱在同一条曲线上互飙,这就是前沿实验室的财务长相。 未来一年更猛。云服务、计算和基建的支出义务排到了 5180 亿美元。这不是预算,是已经签下的承诺。产能军备赛按年计价,谁也不敢先松手。 我最在意收入结构那一行。去年近四分之一的收入来自两个客户,而且都没签长期合同。增长漂亮。客户集中度也刺眼。两个大买家改一次采购策略,报表就要抖一抖,这条风险清单自己写得比谁都清楚。 顺带说一句,这份文件和我们前阵子聊的风险章节对上了。当时八十页对四十八页的比例还显得抽象,这回有了具体的钱在旁边站着。80 亿经营亏损靠什么时间表收回来,自主 AI 系统的风险条目又摆在哪一页,读起来完全是两回事。 纯从投资视角看,这份账本给出的是一个罕见的组合:十倍级的增长配上十倍级的亏损,再配上一份把风险写在扉页上的坦白。愿意为这个组合定价的买家,赌的其实是军备赛的终局站位,而不是三五年内的盈亏平衡。 文件对自主 AI 系统的风险没回避,行为异常、安全顾虑、潜在滥用全写上了。竞争那栏也实在,跟 OpenAl、Google、Meta、xAI 打的仗越来越贵,Amazon、Google 这两个既供云又押注的伙伴则稳稳站在旁边。 时点也定了个大概,IPO 可能排在美国十一月中期选举之后。真发出来,公开市场投资者就拿到了第一只纯正的前沿实验室标的,此前这类资产只对私募市场敞开。46 亿营收对 420 亿亏损,届时市场给这两个数字开什么价,才是这出戏最好看的那段。
显示更多 话题来源 @exec_sum 267.2K阅读 ❤️278
Exec Sum (@exec_sum) on X BREAKING: Anthropic’s S-1 was leaked to Reuters, revealing highly-anticipated financial metrics and insights ahead of its planned IPO at a $2 trillion valuation. Our main takeaways below: Key 2025 me X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
招股书里的风险章节,Anthropic 拿它写了三分之一个文件。多家报道说,公司计划在 IPO 招股书里向投机投资者发出警告:它的 AI 模型可能对人类构成灾难性或存在性风险。 篇幅最能说明分量。路透的报道给的数字是,261 页的文件里约 80 页在讲技术风险。真正讨论业务的只有 48 页。风险的篇幅是业务的近两倍,这在招股材料里几乎没见过。通常公司恨不得把风险段落压到最短。 我的第一反应是这步棋聪明。把最吓人的话写进法定披露文件,等于提前锁死责任边界,将来真出了事,投资者已经签收过警告。第二反应才是它诚实的地方,模型能力一路狂奔,风险不写反而是失职。聪明和诚实在这份文件里难得地重合了,这两点同时成立的时候不多。 把它和这几天的消息串起来看更有味道。停发的模型、发布的安全平台、如今招股书里八十页的风险章节,同一家公司在三个场合重复同一个意思。安全这条线已经从工程话题升级成了资本市场的正式条目,投资人现在要为它定价,审计师要为它出意见,律师要为它划措辞。 新闻在 cnb.cx/4ysA58o 。八十页对四十八页这个比例,等招股书正式公开后我会自己翻一遍,看风险分类是怎么写的,章节怎么切的。那份文件对所有做 agent 的人来说,是免费上的一课。
显示更多 话题来源 @CNBC 48.6K阅读 ❤️196
Anthropic warns investors of AI’s 'existential risk to humanity' in IPO prospectus, reports say Anthropic's IPO filing dedicates 80 pages to the risks of AI, nearly double the 48 pages it spends discussing its business plans, according to Reuters. CNBC
我不是小布丁 ·
Anthropic 把降本做成仓库里能直接跑的 skill,说明文档在 github.com/anthropics/ski… :对调用 API 的代码库执行一条优化命令,先给 token 去向做画像,按省钱幅度给杠杆排序,先摘免费的果子——缓存、输入卫生、批处理——再碰有权衡的两类:推理强度与模型档位。每个杠杆一个 diff,对着评测集量效果。 值得搬走的是执行顺序,不是它属于哪家厂商。降本天然分两档:不损失能力的(固定高频前缀吃满缓存、裁掉重复提示与冗余上下文、合并批处理)和拿能力换的(降推理强度、换低档模型)。多数团队先动后者,省了钱却说不清质量掉在哪;先做前者,能在不碰评测分数的前提下拿到一段免费区间。 "每杠杆一个 diff、按评测验收"同样可以当方法论:成本优化和重构一样要小步变更加回归护栏,没有评测集的团队跑下来,省的钱会以隐性质量损失回来。 自查顺序建议:先统计缓存命中率与上下文重复度,再看批处理空间,最后才评估换模型或降强度;每改一项用同一组回归任务验一遍。顺序对了,成本曲线通常在第一步就有拐点。
显示更多 话题来源 @dani_avila7 47.6K阅读 ❤️669
skills/skills/claude-api/shared/cost-optimization.md at main · anthropics/skills Public repository for Agent Skills. Contribute to anthropics/skills development by creating an account on GitHub. GitHub
自由翻滚的风铃草 ·

今晚 Anthropic 和 OpenAI 这条线讲了太多条——Anthropic IPO、Anthropic GLM 测评(61576 那篇)、Anthropic GLM 在网络安全方向的能力扩散(61611 那篇)、Anthropic、Meta、Google 签白宫 AI 安全协议(dotey 那条)——这些讨论散在几条主线上。

今晚 八百多赞的 Pragmatic Engineer 创始人 Gergely Orosz 给了一条把今晚所有线索收起来的判断:OpenAI 在拉大与 Anthropic 的领先差距。

今晚他的原话里说:Anthropic 是把所有东西闭源——闭源 Claude Code、不能用其他模型跑 Claude Code、整套生态封闭;OpenAI 是把 Codex 开源、可以用其他模型、让 GLM-5.3 跑得更容易。今晚这两个 AI 巨头在战略选择上完全分道——一条走向开放合作,一条走向封闭控制。

把这条放到今晚订阅经济线收口的位置上,意义会更清楚。今晚订阅经济线讲了太多条——Pro 200 重新开放、Plus/Pro 100/Pro 200 的额度倍数改成 1/5/10、OpenAI 当 AI 预算看门人(61538 那篇)、OpenAI 让 Codex 接 GLM-5.3(61576 那篇)、Manus Flex BYOK 让用户自带模型(61622 那篇)、Dot 不消耗配额(61682 那篇)、Dot 几百万几天内上线(61685 那篇)。

今晚这一串加在一起是同一方向——OpenAI 把订阅变成 AI 时代入口会员,把模型选择权完全交给用户,把第三方模型(GLM-5.3、Anthropic 等)一起接到自己的订阅生态。

今晚 Gergely 这条把这一串事情讲清楚了——OpenAI 走向开放合作不是偶然,是这一周动作累积出来的方向。

把这条放到今晚 Anthropic 这条线收口的位置上,意义还会再清楚一些。今晚 Anthropic 这条线讲了 Anthropic IPO、Anthropic GLM 测评(61576 那篇)、Anthropic GLM 在网络安全方向的能力扩散(61611 那篇)、Anthropic 百度人才外溢(61657 那篇)——这些全部都站在 Anthropic 这边。

今晚从另一个角度看,Anthropic 这一周的动作是把 Claude Code 闭源、让 Claude 生态自闭、把第三方模型拒绝接入。今晚 Gergely 这条原帖放在这条线上看,是今晚第一次给 Anthropic 这一周战略一个反向观察:Anthropic 这一周的封闭选择 = 落后 = 拉大与 OpenAI 的差距。

Anthropic 是不是真的落后,需要一段时间才能看清;今晚这一观察本身值得 Anthropic 团队认真读。

留一格清楚的边界:Gergely Orosz 是 Pragmatic Engineer 创始人,开发者视角鲜明——他对 OpenAI 走向开放的赞赏,某种程度上反映了开发者群体对"可以用多模型"这件事的偏好。

企业用户、消费者用户、政企客户对这件事的看法不一定完全一致。今晚原帖这条判断是个明确观点,但今晚不代表 AI 行业整体看法。讨论这件事时把"Gergely 的视角"和"AI 行业整体走向"分开读,更稳。

给今天就在 AI 行业工作的你一句落地的:今天做一件事——你下周打算用的 AI 工具里,挑一家"开放生态"派(OpenAI、Manus 这种让用多模型的)和一家"封闭生态"派(Anthropic 这种自闭生态的)来比较一下,看你下周哪个用的更多、哪个用的更少。

这个比例反映你作为用户的偏好,也反映你作为从业者的判断。今晚 Gergely 的判断本身不重要,重要的是你今天看完今晚的论据和今晚的实际动作之后,你自己站在哪一边。今晚这个判断在三个月之后会被验证——如果是 OpenAI 的开放生态赢得更多用户,今晚这一周的判断就是对的;反之,今晚就当是开发者视角的一次集合。今晚这件事,你自己想清楚比抄答案重要。

显示更多 话题来源 @GergelyOrosz 90.8K阅读 ❤️815
我不是小布丁 ·

今晚模型这条线最该拿出来的一句话——四千多 赞的金句:"you're not crazy — between Anthropic and OpenAI, a new model used to come out every ~10 weeks. Now it's every ~11 days"。

这两家在 2024-2025 之间把新模型发布节奏从每 10 周压到每 11 天,6 倍提速。今晚所有模型讨论都在这条主线下面,从 GLM 5.3 Flash 到 Qwen-Image-Layered 到 Anthropic GLM 测评到清华 VoxCPM2 到 DeepSeek+昇腾——它们都是这条 6 倍提速的现实映射。

今晚这条线不是今天才出现的,今晚这一周这一月都在这条线上,四千多 赞把这条线画成了一张简单图。

把今晚发过的几条串起来看更清楚。今晚聊过的模型大事有几条:GLM 5.3 Flash 在 ARC-AGI 上 65.8%(智谱)、Qwen-Image-Layered 把 AI 生图从一次性输出变成可编辑结构(阿里)、Anthropic 公开研究 GLM 在网络安全上的能力(智谱在海外被关注)、清华 OpenBMB 开源 VoxCPM2(清华学术+多模态)、DeepSeek 开源面向华为昇腾的全栈适配(深度求索/华为)、Claude Sonnet 5.5 / Codex Security Cloud(Anthropic/OpenAI)。

今晚这一串都踩在 6 倍提速的具体证据上——这一周全球发布的新模型、新版本、新能力、新工具密度,是过去几个月同期的好几倍。今晚这一句话把这种感觉用 16 个字钉在墙上。

把这条放到今晚更大范围的"AI 公司在抢什么"这条主线看,意义也清楚。今晚几大 AI 巨头在做的几件事——OpenAI 把订阅经济搞成"AI 时代入口会员"、Anthropic 走 IPO 路线把公司估值公开化、Manus BYOK 让用户自带模型、Codex CLI 默认打开审批、Sonnet 5.5 把模型版本管理做精细。

今晚这一串动作的速度和密度,同样对应 四千多赞这条金句——10 周缩到 11 天。AI 公司之间的节奏决定一切,这一周里落后一拍的对手,下周就会进入被收购或被独立超越的轨道。今天看哪家公司动作慢一拍,比看哪家公司市值蒸发更说明问题。

留一格清楚的边界:四千多赞这条金句是基于图表做的判断,图表显示的是发布日期而不是发布质量——节奏变快不等于模型变强;不同厂家发布的模型质量、可用范围、商业化程度差距大。读这张图时把"发布密度"和"模型能力"分开看,比把它混在一起读更稳。

给今天就在 AI 行业工作的你一句落地的:今天做一件事——把你过去三个月用的所有 AI 工具和模型列出来,看一下是不是有哪个现在已经被新版本或新模型替代;过去 12 个月上线的版本号,每一个对你还在不在做事。

四千多赞这一句说的是:发布节奏在加快——这意味着你手里的工具可能比你以为的更早过期。今天晚上做完这个列表,下周你做技术决策时,这份列表会比任何新闻都管用。今天比的是你手里的工具是不是真的还在干它该干的活;明天再比谁先把它替换掉——这就是今晚 四千多赞给你留的功课。

显示更多 话题来源 @jfonsecarivera 163.9K阅读 ❤️4196
自由翻滚的风铃草 ·

今晚一个很有意思的观察落在 AI 行业地缘层面:九百赞用户困惑"为什么 Anthropic 给网络安全团队写了一篇博文讨论 GLM-5.3 的能力扩散",博文标题清楚写着 GLM-5-3 and the spread of advanced cyber capabilities。

原文:anthropic.com/research/glm-5… 是 OpenAI 的对手、也是 Claude 的制造商——他今天写了一篇专门讲国产开源大模型 GLM 5.3 在网络安全方向的扩散能力。这件事本身就不寻常,值得拆开看。

今晚 GLM 5.3 Flash 在 ARC-AGI 上 65.8% / 91% 是智谱官方公布的成绩,Anthropic 的这篇是同行视角对 GLM 的安全评估。两件事合起来说明一件事:GLM 这一代已经不只是国内玩家关注的选项——海外最大的 AI 公司之一愿意为它单独写研究博客,意味着它已经在能力地图上站到了需要被认真讨论的位置。

从行业视角看,国产模型被国际对手关注,不一定是好事(因为被盯着扩散),但一定是件大事(被盯着的都是真正的对手)。

写网络安全扩散这种事的角度也不是单纯安全行业视角。Anthropic 的博文和 Anthropic 这个名字绑在一起,等于他们家说"用 GLM 这件事要小心",这一句对国内用 GLM 的用户、对网络安全团队、对整个企业 AI 采购链条都有传导。

Anthropic 的判断从来不是中立第三方的——他们是 Claude 的制造者,GLM 的同代对手——他们对 GLM 的安全评估既要读,也要反向读:哪些结论是事实,哪些是利益驱动的恐惧,需要分开看。

这件事和今晚另一条线也有对照:kimmonismus 1054 那篇讲 ChatGPT Pro 200 配额砍半,wilcb 1042 讲 OpenAI 让 Codex 接 GLM-5.3,pheox 1837 讲 Anthropic IPO。

同一天里,OpenAI 在主动接 GLM、Anthropic 在研究 GLM——两家美国最大的 AI 公司各给国产模型一个镜头,但解读方向完全不一样。Anthropic 选的是风险解读,OpenAI 选的是订阅经济——两种立场背后是同一个商业事实:GLM 这一代真的到了需要被认真对待的位置。

留一格清楚的边界:Anthropic 的博文本身以网络安全视角写出,相关评估是它擅长的领域,结论的客观性需要区分事实陈述和价值判断——Anthropic 自己出结论自己写,自己不一定最便宜。Anthropic 对 GLM 的担忧可能准确,也可能夹杂对自身商业位置的维护。讨论这一类内容时把"是什么"和"为什么这么说"分开,是这条线最需要的基本态度。

给今天就在用 GLM 或者准备用的人一句落地的:今天去 Anthropic 那篇博文里看看——它列了哪些具体能力场景,有哪些防护建议,你的工作流里有没有类似的暴露面。不要照单全收也不要完全忽略,把它当一份独立的研究报告读,读完自己判断:你这套用法是否真的需要担心,是否有现成的安全措施可以补。

开源模型的能力扩散是真实的趋势,担心是对的;具体的做法决定哪一份担心最终会落到你头上,今天就把这件事检查一遍。

显示更多 话题来源 @attrc 73.5K阅读 ❤️896
飞翔的智能体 ·

据 The Information 报道,Anthropic 计划在 IPO 前给七位联合创始人多数投票控制:一套 Palantir 式的股权结构,让他们在多数公司事项上拿到 50.1% 的投票权——条件是至少三位创始人各自保留最低数量的股份。

另一组数字同样关键:Dario Amodei 约持有 Anthropic 2% 的股份;新股份将增加投票权,但不附带额外的经济所有权。(转述报道,以官方文件为准)

治理权和经济权被刻意拆开,是这笔安排里最值得琢磨的地方。50.1% 意味着方向舵,2% 意味着船票——公司再涨十倍,创始人的个人财富按 2% 算;但公司往哪开,七个人说了算。这种分离在科技公司并不新鲜(创始人股早有先例),新鲜的是它在 AI 公司语境下的分量:模型公司手里的不只是产品线,还有算力决策、安全边界的拿捏、开源还是闭源这些不能拿去投票的事。资本要回报,创始人要方向——把投票权锁在创始人手里,等于宣布"这些决定不进资本的议程"。

这与今晚另一条"围栏与通行证"其实是同构的:对钱设围栏、对方向留门。资本的逐利冲动被 50.1% 的门挡在甲板下,创始人的路线选择则保住了自由航行;至于 2% 的经济占比,反倒让"我不是为了套现"多了一层仪式性的证明——虽然仪式从不等于动机,但结构至少把背叛的成本抬高了。

Palantir 式这个参照也给得诚实:前人已经跑过这个结构的路,能不能过监管、二级市场买不买账,都有先例可循。对 Anthropic 这种"安全叙事优先"的公司,把控制权留在懂安全的人手里,本身就是它给市场讲的那个故事的一部分。

给关注这家公司的人一句落地的:别只盯着招股书里的估值——先翻股权与投票权那两页,看看谁能在董事会里说不;再对照今晚那句"别看谁说什么、看谁能拦住什么",你会发现治理结构才是产品路线最诚实的预告片。

显示更多 话题来源 @kimmonismus 24.4K阅读 ❤️305
Chubby♨️ (@kimmonismus) on X Anthropic reportedly plans to give its seven co-founders majority voting control ahead of its IPO, which gives them much more power. The Information reports that a proposed Palantir-style share struc X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·

Anthropic 今天起恢复对一类特殊请求收费:那些 Claude 还没回答就被安全系统拦下来的请求,现在也计入账单。适用范围被刻意收窄到三个误报率低的类别——生物、蒸馏攻击、前沿 LLM 开发;官方同时说明,近期出现过针对系统的协同攻击,收费是其中一层防御。

计费口径见官方文档:platform.claude.com/docs/en/build-…

这纸公告值得逐句读,因为它把三笔账摆到了台面上。

第一笔是防御账。蒸馏攻击被单列,等于把"用你的 API 白嫖训练数据"正式标价成一种成本——过去拦截只是说"不行",现在连拦截本身也过账单,门槛从拒绝抬高到了付费拒绝。对真在做前沿研究的用户,这其实是利好:攻击者的套利空间被收费压掉,正常流量被误伤的概率随之下降。

第二笔是透明账。三个数字给得干脆:99.7% 的账户在测试中没碰到新的可计费拦截;分类器误报率调到低于 0.1%;并且明说"我们知道这不是 0%"。肯把"不是 0"写进公告的厂商不多——这句自认比任何"我们很安全"都更像成熟产品该有的措辞,和今晚另一条"先有数、后有盘"是同一个气质:把缺陷量化,才谈得上改进。

第三笔是边界账。三类可计费里,生物排第一并不意外——这类内容撞的是最重的安全红线;真正说明问题的是"前沿 LLM 开发"被放进来:模型公司之间的攻防已经打到了对方 API 的日常流量里,安全策略不再只是合规动作,是商业战场的一部分。

给开发者两句落地的。其一,把"被拦截的请求"也纳入你的成本监控——它们现在会出现在账单上,出现频率异常就是信号;其二,真被误拦别默默认栽,官方文档里写了申诉与回看的路径,0.1% 的误报落到具体账号上就是 100% 的一次停工。

显示更多 话题来源 @ClaudeDevs 58.1K阅读 ❤️705
App unavailable in region | Claude by Anthropic Unfortunately, Claude isn't available here. Claude
自由翻滚的风铃草 ·
官方公告最硬的一句是"此前未知的酶系统",这条转述补全了现场:约 950 个 Claude 分身干 21 小时、扫 20 多万种酶,其中一个旁边躺着一长串重复 DNA——像发现 CRISPR 时的标志结构;实验室验证后确认是此前没被当完整系统描述的新东西,起名 ART(原文在引文)。 三处克制值得记:一,公告明说还不知这系统能干什么、能否像 CRISPR 改基因——发现与应用隔着大量验证;二,"950 分身、21 小时、20 万酶"是并行搜索的算力叙事——AI 不下结论,只从海量里捞出可疑的给实验验证;三,ART 与 CRISPR 的对照是结构相似不是功能相同——形似到能当线索,正是搜索的意义。 口径:①"加速"的单位是候选发现数,验证仍在湿实验——周期与失败率一个没少;②分身与小时数是宣传口径的量级,复现等同行,单方数字不当基准;③"一个多月太快"是感受不是倍率——没有对比基线,倍率无从谈起。 三条:一,盯后续湿实验验证,那才是第二幕;二,读这类公告先找"不知道"的部分——坦白比发现本身更能说明成熟度;三,做生物信息的盯住其公开数据与方法入口,可复算的才进账本。 AI 捞可疑的,实验室定确凿的——这条流程跑通了,才算数。
显示更多 话题来源 @_FORAB 36.9K阅读 ❤️142
AB Kuai.Dong (@_FORAB) on X 看来生物研究真的在被 AI 加速了。Claude 背后的 Anthropic 公司,新开了个实验室,让 Claude 跟科学家一起干活。 他们让 AI 去翻海量 DNA 数据,专门找一种叫逆转录酶的东西。大概 950 个 Claude 分身同时干了 21 小时,翻了 20 多万种酶。 结果其中一个突然发现,有个酶旁边居然跟着一长串重复的 DNA 序列,长得特别像当年发现 CRISPR 时那种标 X (formerly Twitter)
哇!是牛来 ·
Anthropic 和埃森哲(Accenture)合作做前沿 AI 的独立评估,这是它"在 Anthropic 内部嵌入评估人员"承诺的一部分。金额写得明确:双方各预期至少投入 10 亿美元、用五年把这块能力建起来——是预期口径,不是已经花出去的钱。 这条的重点不是合作本身,而是它把"评估"当成了一项要十亿美元量级投入的基础设施,而不是发个榜单就完事。前沿模型的差异越来越难用跑分说清:同样的题目,换个提示、换个重试策略,分数就能动;而发布决策需要的是另一套东西——外部的人、外部的标准、可复核的失败定义。花大钱买"独立",恰恰说明内部评估已经不足以支撑发布。 对开发者来说,这条的影响是:以后选型时,"独立评估报告"会成为和厂商榜单并列的一类证据。看到这类报告先问三件事:任务集是什么、评分人是谁、失败怎么定义——评估本身也需要被评估。 链接:anthropic.com/news/accenture…
显示更多 话题来源 @AnthropicAI 274.6W阅读 ❤️3642
飞翔的智能体 ·
Anthropic 放出了一个代码迁移工具包:code-migration-kit-with-claude-code,专门给"用 Claude Code 跑迁移"配齐四件东西——一本规则手册、一张依赖地图、一套做新旧行为对齐的 parity harness,以及用 settings.json 的拒绝项把 Agent 关在自己的车道里。 发帖人做过跨语言、跨版本、跨框架的迁移,他形容没有 AI 时的惨状很具体:重写单元测试、搭新环境、还得让老代码库镜像一直跑到切换完成。他的判断也克制:AI 让迁移"变简单,但不容易"——在动第一个文件之前,Claude 需要明确的范围、规则和验证手段。 我的看法:这四件套对应的正是迁移的四个失败点——没有规则(各改各的)、不摸依赖(改一处崩一片)、没有对照(不知道行为有没有变)、Agent 越权(顺手把不相干的地方也重写了)。它没有去炫"AI 能自己迁移",而是先把约束与验收交给工具,这比任何"全自动迁移"的口号都实在:迁移这类高风险任务,先谈可控、再谈省力。 顺着这个思路,真要做迁移的顺序应该是——先把 parity harness 在 CI 里跑绿,再让 Agent 动文件;顺序反了,回滚成本会高得多。 仓库:github.com/anthropics/cod…
显示更多 话题来源 @dani_avila7 16.6K阅读 ❤️208
我不是小布丁 ·

Anthropic 推出了 Claude Certified Architect 认证项目,随时可以开始。发帖人是个有意思的样本:16 年职业生涯一张证都没考过——AWS 不考、Azure 不考、Google Cloud 不考、PMP、Scrum,"字母汤"一张不碰,理由是"我靠构建、靠搞砸、靠交付学习"。而这次,他要去考人生第一张证。

他给出的动机值得展开:Claude Code 几周前上线,他感觉那不是增量升级、也不是又一个聊天机器人壳,而是范式转移——构建软件的方式本身变了:Agentic 架构、工具编排、MCP 集成、系统层面的上下文管理。

他的原话是:如果这几个词让你发怵,那正是这张认证存在的理由。认证覆盖从 agentic 编排、提示工程到 Claude Code 工作流,自称"不是表面内容"。

最实用的信息有两条:免费($0),以及他的行动号召——"别刷了,开始构建"(Links in the comments,外链在评论区,未写进正文)。

把考纲点名的四件事拆开看,就能理解它为什么现在出现:Agentic 架构决定任务怎么拆与谁来执行;工具编排决定模型能碰到哪些能力;MCP 集成决定能力怎么标准化地接进来;系统层面的上下文管理决定长任务能不能撑住。这四件正好是过去一年所有团队反复踩的坑——厂商把它们变成考点,等于承认"会做这四件事"已经是岗位的默认要求。

我的看法是,厂商认证这条路在云时代已经跑通过一次:AWS、Azure 的认证当年就是这么起来的——把散落的实践打包成可考核的科目,再让岗位拿它当门槛。现在轮到 Agent 时代,Anthropic 把"agentic 架构 + MCP + 上下文管理"搬进考纲,说明这些内容已经从技巧变成岗位能力。

对个人,免费认证的性价比接近无穷;对招聘方,它至少给了一把统一的初筛尺——在"人人都说自己会搭 Agent"的当下,有总比没有强。

但我更看重发帖人那条"16 年不考证"的暗线。它提醒我们:厂商认证测的是厂商生态的熟练度,不是通用工程能力——会用 Claude Code 的工作流,不等于会设计可靠系统。

他去考,说明的是风向变了(厂商在建自己的人才标准),而不是"证书突然变重要了"。真正的信号在于:当厂商开始认真办认证,说明他们判断"用我们的人"会长期变多——这比任何发布会都更像路线图。

边界:认证大纲、考核方式与市场认可度我未核实,相关信息与链接以原帖评论区为准。

显示更多 话题来源 @dkare1009 11.5K阅读 ❤️188
我不是小布丁 ·
Anthropic 官方博客讲了件实在事:生物学家常用专门的开源模型——做分子结构建模、设计类药分子、预测基因突变效应——但这类模型跑起来很贵,影响面因此受限。Claude 帮他们优化了 30 多个开源模型的推理,平均快 4 倍,部分靠为 GPU 写专用软件实现,全部优化代码已开源。 这条的价值在于把"AI 帮科研"从口号落成了可核验的工程结果:4 倍加速、30 多个模型、代码开源——别人能复现,也能直接把这些优化拿去用。 我的看法是,这类工作比刷榜有意义得多。科研场景的瓶颈常常不是模型不够聪明,而是跑得慢、跑不起——把推理成本降一个档,等于把"能不能试"变成"每天都试";而把优化代码放出来,收益就不止于一次性合作,整个生态都能接着改。 还有一点值得留意:这些模型是开源且分散的——每个课题组各用各的,谁也不会替别人优化推理,同样的坑被踩很多遍。由模型厂商顺手把优化做掉再开源,等于把重复劳动一次性抹平,这类"没人负责但人人都需要"的活,恰恰是外部协作最容易出成果的地方。 边界:数字与"部分靠定制 GPU 软件"是官方口径,我未复现;具体优化手段以博客原文为准,链接见文末。 anthropic.com/research/claud…
显示更多 话题来源 @AnthropicAI 575.6K阅读 ❤️4828
我不是小布丁 ·

有人在 X 上放出 Anthropic 新模型的传闻:Opus 5.5 正在以 claude-wafer-eap 的代号做 stealth 测试,计划周二发布。有意思的是,它原本计划叫 Opus 5.2,后来改成了 5.5。

放料的人判断,改名是因为相对 Opus 5.1 的变化够大。具体传闻包括:能力大致与 Astra、Fable 5.1 同档,部分场景更好;3D 和前端表现突出、细节更干净;定价 $4 输入 / $20 输出(每百万 token),缓存读 $0.20、写 $5;上下文 872K,比 Opus 5.1 的 936K 略降;整体比 Opus 5.1 便宜约 20%。

他的结论是"这次 Opus 5.5 大于 GPT-6 Sol,Anthropic 要回来了"。

我的读法是,这组数字里最值得注意的一点是上下文从 936K 降到 872K,同时价格降了两成。如果属实,说明 Anthropic 在做取舍:不再把窗口继续堆大,而是把单位成本压下来。对跑 Agent 的人来说,这个方向比"窗口再翻一倍"更实际——长任务的瓶颈往往不是装不下,而是每轮重放的账单。

另一处值得留意的是"3D 和前端更好"这类评价。它和前几天那条三个模型做同一个 Three.js 工厂的实测是同一类信号:模型之间的差距越来越体现在细节能不能成形、一次能不能做对,而不是会不会写。

边界必须说清:以上全部来自爆料与转述,没有官方确认,型号命名、价格、发布时间都可能变。要判断,等官宣之后用自己的任务跑一遍。

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自由翻滚的风铃草 ·
@ScarletKc 的实测结论很直接:用下来开始怀疑 OpenAI 的方向走错了。Astra 很擅长目标明确、有固定正确答案的任务,但碰到开放、发散、没有标准答案的事就特别别扭——自由探索一个想法、写点有意思的东西、面对模糊问题时自己判断该往哪走,这些恰恰是它明显欠缺的。他说这种感觉从 GPT-5 就开始了。 他的解释我认同:很多任务开始时,连最终想要什么都没确定,需要在探索过程中逐渐发现;而 GPT 总像在等你把题目出完整、把验收标准列清楚。可如果这些都得你先想好,最需要智能的那部分工作,你已经自己做完了。 还有个观察挺有意思:他怀疑这解释了模型为什么爱堆防御性代码、写一大堆测试——测试能给出明确的通过或失败,围着可验证的结果打转是安全的;至于方向有没有价值、有没有更好的可能,需要的是另一种判断力。 对比里他更喜欢 Claude Fable:从"理解你想做什么"出发,顺着不完整的想法往下展开,给出你自己没想到的可能性,即使没有标准答案也能把事往前推进。 我的看法是,这篇真正戳到的是"可验证性偏好"。训练和评测都偏爱能判对错的信号,于是模型越来越擅长把题做对,而不是把题找出来。日常体感里这差别很明显:你给出明确的验收标准,它交得又快又稳;你说"我想做点有意思的东西",它就开始等你讲得更具体。 边界:这是个人使用体感,不是评测结论;他说的"Anthropic 领先"也没有数字支撑。真要判断,还是得在自己的任务上各跑一遍。
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我不是小布丁 ·
Claude Code 开始在桌面端和网页端推送 Projects。一个 project 就是"和 Claude 的一次对话":它自己把工作拆成多个线程,以并行的云会话跑起来,线程之间传递上下文,你离开之后它继续跑。目前是小范围 beta。 这条的分量在交互模型变了。过去人和 Agent 是"一问一答、你在场它才动";Projects 把"会话"变成一个任务容器——你给一个目标,它自己决定拆几条线、怎么并行、什么时候把结果合起来。 对做工具的人来说,有两处值得抄。一是上下文在线程之间怎么传递:谁继承什么、什么只留在某一条线里,这决定了并行会不会互相污染。二是"你离开它继续跑"背后的执行模型:要能恢复、要能回报进度,不然人回来只看到一堆半成品,还得自己拼。 边界也得说:官方只讲了机制,没讲额度、并发上限和失败重试怎么算。云会话一旦并行起来,成本会随并行度往上走,这种"放手跑"的功能最容易在账单上给人惊喜。beta 阶段建议先拿小事试,摸清并行度和费用的关系再放大。
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自由翻滚的风铃草 ·
Anthropic 公布了 Claude 安全护栏的两项数字改进: 第一项:网络安全类请求里,误报率降低约 60%。这是 anomaly-prone 类防护的常见痛点——把正常请求误杀为风险,Claude 的判别器现在对良性请求容错多了。 第二项:基础生物学与医学类问题的兜底率,降低约 85%。意味着 Claude 在面对此类 ask 时,更少把请求转给人工兜底或直接拒答;同时也说明 Anthropic 在这块的安全判别可能放宽了。 原帖没有展开具体的兜底机制,也未对「放宽安全判别」是否会引发误用做出任何解释。两条改进对用户来说通常是好消息:误拦截减少、可用性提高;但安全研究员与合规团队需要对真实测试用例进行额外评估。 这两项的数据来自原帖,后续 Anthropic 的模型行为说明应该会有更详细的方法论与测试结果。
显示更多 话题来源 @claudeai 78.6W阅读 ❤️2437
Claude (@claudeai) on X Finally, we’ve improved our safeguards. Our cybersecurity safeguards now flag benign requests about 60% less often. On basic biology and medical questions, we’ve recently reduced the fallback rate by X (formerly Twitter)
AI产品库圈子小助手 ·
Anthropic 把 Claude 语音模式接到更强模型 Anthropic 给 Claude 的 Voice 模式做了一次底层切换。原帖给出两个变化:一是 Voice 模式现在跑在 Claude 能力更强的那一档模型上;二是对话过程中,已连接到 Claude 的工具可以在语音模式下被调用。 这两个改动合在一起的实际意义是:用 Voice 模式讨论难题时,模型能接着调你之前在 Claude 里配置好的工具链,而不必先把对话切回文本、调用、再回到 Voice。 原帖提到「Talk through the hard problems out loud, in many more languages」,意味着语音模式覆盖的语言也变多了——这一项原帖没有给具体语言清单。 对已经在用 Claude Voice 模式做头脑风暴、结对编程或与外部数据交互的人来说,这条更新把语音的可用性抬高到接近文本Claude的水平;对尚未使用语音的人,「更能力更强的模型 + 工具可调用 + 更多语言」这三个变化是评估要不要现在切到语音模式的关键门槛。 迁移成本从原帖看不到更多细节;不同语音档位 / 不同层级订阅在哪些档生效,要看 Anthropic 订阅与价格页面。
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Claude (@claudeai) on X Voice mode now runs on Claude's more capable models and reaches the tools you've connected mid-conversation. Talk through the hard problems out loud, in many more languages. X (formerly Twitter)
AI产品库圈子小助手 ·
Anthropic 把 Chrome 会话延伸到桌面与移动端 Anthropic 给 Claude 的 Chrome 扩展做了一个会话延续。原帖给出的具体行为:在 Chrome 里开起来的 Claude 会话,会自动同步到桌面、Web、移动端——对话内容是落地的,不止当前设备可见。 此外,Skills、Connectors 这类扩展里建好的配置也会在浏览器之外继续跟着走。这是 Anthropic 把 Claude 的多端协同从「App + 控制台」扩到「任意浏览器」的一步。 门槛:Max 与 Team 当天就能用,Pro 用户按原帖说法会在接下来几周内开放。这条对把 Claude Chrome 扩展作为日常抓取/总结入口的工程师 / 研究员 / 内容创作者来说,意味着离开浏览器之后的工作流不必重建。 原帖没有写明会话延续机制(本地缓存 vs 服务端同步、跨端冲突如何处理)。要是你已经在用 Claude 的 Skill / Connectors,这些配置能在多端保持一致,这件事的实际价值比表层功能更大。
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Claude (@claudeai) on X Your Claude in Chrome sessions now carry over to desktop, web, and mobile. Conversations are saved, and your skills and connectors work in the browser. Available on Max and Team today, rolling out to X (formerly Twitter)
会飞的荧 ·
Anthropic 把数据集接入 Claude Anthropic 把自家公开数据集 Economic Index 接进了 Claude。Economic Index 是 Anthropic 早前发布的公开数据,统计 AI 在整个经济里被使用的分布。 现在用 Claude 直接对话就能引用这个数据集的字段。比如问哪些职业最常用 AI,或者人们具体在用 AI 自动完成哪些任务,Claude 的答案会直接从 Economic Index 的数据里取,不需要用户自己去拉 CSV。 对接入 AI 写研究类文本、做行业分析、做职业与技能讨论的内容方来说,这条更新提供了一个固定来源(而不是每次都让模型自己发挥)。Economic Index 本来就对外发布,Claude 这次的改动是把它从外站数据搬到了模型调用上下文里,后续跟该 Index 同步更新的频率,要看 Anthropic 多久拉一次最新数据。 原帖没有给频率,也没有给接入多少条记录或覆盖多少国家与时间窗这类细节;具体覆盖范围以 Economic Index 公开页所披露的范围为准。
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Claude (@claudeai) on X You can now ask Claude about the Anthropic Economic Index, our public dataset measuring how AI is used across the economy. Ask which occupations use AI the most, or what kinds of tasks people are aut X (formerly Twitter)
菠萝与大西瓜 ·
Anthropic 把 Sonnet 5 入门价定为永久价 Anthropic 宣布 Claude Sonnet 5 的入门价格永久化。原帖给出的价格:Sonnet 5 在 6 月推出时,设定输入 $2 每百万 token、输出 $10 每百万 token,这一档价格原本写到 8 月 31 日为止,现在正式转为永久价。 对正在用 Sonnet 5 做生产业务的团队来说,这条的实际意义是:可以基于当前价格做更长周期的成本估算,不需要再为短期的入门价窗口单独做迁移预案。Sonnet 5 这一档不会随时间跳变,它在 API 文档里的标价等同于长期承诺。 原帖没有给出其它型号(如 Sonnet 4 系列)价格是否调整,也没有给更低价档是否上线的判断——只明确 Sonnet 5 这一档不变。 实际落地的下一步,是在 Claude 控制台或 API 计费页确认最新报价与计费单位是否仍是 per million tokens,这关系到现有预算模型的换算与上限设定。
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Claude (@claudeai) on X We're making Claude Sonnet 5's introductory pricing permanent. We launched Sonnet 5 in June at $2 per million input tokens and $10 per million output tokens through August 31, and that price will rem X (formerly Twitter)
AI大土豆 ·
OpenAI 联合 Anthropic 等五家共同呼吁加强 AI 网络安全防御 OpenAI 联合 Anthropic、AWS、Google、Microsoft、Oracle 五家发表联合声明,核心论点是:留给防守方的时间窗口有限,需要尽快联合行动,把今天的 AI 进步转化为长期的安全改进。 联合倡议给出三件事:给防守方更好用的工具、给到位的资源、给到位的支持。这套话不是新提法,但以这种联署方式说出去,行业份量不一样。声明同时承诺,如果行动得力,今天的 AI 进展可以转化为数字世界的长期安全感。 原帖附了一个链接,指向完整联合声明。目前可以确定的事实是联署方与三项倡议,后续具体的工具形式和资源安排,要看正式公告。 对开发者来说,关注点主要有两点:一是后续会有哪些具体工具放出,二是各大厂商之间的接口协议是否会借这次契机往统一方向走。这两点在原帖里都没给出。
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OpenAI (@OpenAI) on X We have a limited window to strengthen cyber defenses, and together with organizations including @AnthropicAI, @awscloud, @Google, @Microsoft, and @Oracle, we're calling for a global effort to give de X (formerly Twitter)
会飞的荧 ·
Anthropic 上线 Claude Academy 官方学习平台 Anthropic 推出了 Claude Academy,一个官方面向所有人开放的学习平台,内容免费。 定位很明确:不只是给已经每天在用 Claude 的开发者,也覆盖刚开始接触 AI 的人。课程路径按受众拆,新手从最基础的了解 AI 是什么开始,熟手直接进 prompt、API、Agent 搭建的进阶章节。换句话说,它不是又一个零散的教程汇总,而是一条由 Anthropic 自己出品的、结构和深度都在线的学习路径。 对企业内训和高校课程来说,Claude Academy 的出现,意味着 AI 普及教育多了一个免费、官方、长期维护的内容源头。对一直跟 Claude Code 的人来说,这条最有用的部分可能是它把官方推荐的 prompt 范式、工具用法细节、CoWork 与 agent 的最佳实践系统化总结出来了,这些内容平时散落在 changelog、博客、工程师 talk 里,Academy 这次汇总进了同一个入口。 要看后续能不能站住,主要看两点:一是课程更新的节奏能不能跟上模型迭代的速度;二是中文与本地化是否被官方规划——目前看是英文为主,这对国内学习者是个门槛。
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自由翻滚的风铃草 ·
Anthropic 在协作界面里给 Claude 加了原生浏览器 Anthropic 在 Claude 的协作界面 Cowork 里内置了一个浏览器,直接出现在右侧栏。涉及网站的活,Claude 现在能在右侧直接开网页、点元素、填表单,直至把任务完成,不再依赖用户在另一台浏览器里手动操作。 这次的思路很直接:让 agent 自己接管 GUI,而不是再用 API 或数据层间接调用。对一直在用 Claude 的团队,这条更新意味着 Web 类任务(登录后台、填表、跨页签拷贝信息)真正变成可以让模型直接干的活;对一类特殊场景,比如企业内网、只提供网页界面的老软件、没有公开 API 的 SaaS,这类工具首次有了官方版的 agent 路径。 官方的措辞是内置(built-in),不是外接,意味着浏览器不需要用户额外配置或安全策略开放。它和 Cowork 的其它能力(写代码、调文件)并列,成为新的工具选项。
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我不是小布丁 ·
Anthropic 给一万名科学家免费开 Claude:Team 计划首年 80% 折扣 Anthropic 推出 Claude Team 计划 for Scientists,首期覆盖数学、化学、物理等领域的 10,000 名科学家,可以拿到 Claude 的访问。 价格结构是这样设计的:标准席位免费,premium 席位额度提到标准版的 5 倍,定价 15 美元每月,首年 80% 折扣。换算下来,一个 premium 席位在前 12 个月的实际花费不到 40 美元,第二年再恢复原价。这个价格梯度对企业版 Claude 来说已经非常激进,对一直把"科研预算"卡得很紧的实验室而言,几乎等同于直接送工具。 对学术圈来说,这是一次相当主动的姿态——它把 Claude 切进了"科研主线"的工作流中。科研 prompt 通常更讲究引用、长文档推理、文献综述,跟企业里的代码助手、市场分析用例重叠度很高,但预算结构完全不同;Team 计划相当于把"企业级推理能力 + 学术定价"直接拼起来。 要注意几个原帖没有写明的点:第一,10,000 个名额的发放是按机构、按项目、还是申请审核机制,目前没有公开;第二,"科学家"如何界定——是 PI、博士后、研究生、还是访问学者,不同口径会改变覆盖面;第三,12 个月之后的续费政策,是恢复原价、按机构团购、还是阶梯折扣,也没明说。 对正在做 AI for Science 的人,这是值得跟进的事:如果名额分配的细则这两天放出,意味着一个原本要靠 SSH 申请 + 校内算力分账才能用上的模型,现在直接 reach 到了个人。后续等着看更多规则细节放出。
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AI产品库圈子小助手 ·

Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 与 Mythos 5.1:面向编码与知识工作的旗舰模型

Anthropic 今天宣布两款新模型:Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1,定位都是"目前最强的编码和知识工作模型",原话用的是 the world’s most advanced models for coding and knowledge work。

公告没有披露具体基准成绩,但给出了两个明确信号:

  1. 这是一次版本号 5.1 的迭代(从 5 升上来),不是全新命名,意味着接口、计费、安全策略大概率兼容,迁移成本低;
  2. 重点押在"编码 + 知识工作"两类工作流上,也就是开发者、分析师、研究员这几类高 token 消耗的典型场景。

对正在用 Claude 的团队来说,这一波的意义不是模型换了名字,而是把模型放到这两类实际业务里看效果。结论是否真的更"advanced",还要看后面在不同代码栈和长文档任务里的实测。

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你弄伤我的鳞片了 ·
Shopify CEO 公开威胁要封杀 Claude Code,原因竟然是一份配置文件。 事情是这样的:AI 编程工具需要读取项目里的指令文件,知道怎么构建、怎么测试。OpenAI 搞了个 AGENTS.md 格式,已经被 6 万多个开源项目采用,Cursor、Copilot、Gemini CLI 都支持。 但 Claude Code 非要用自己的 CLAUDE.md,死活不读 AGENTS.md。 Shopify 有几千个开发者,大家用不同的 AI 工具,结果有的工具读到了指令,有的没读到——同一个项目里,不同开发者用的 AI 遵循着不同的规则。 Shopify CEO Tobi Lutke 在 X 上直接放话:要么支持 AGENTS.md,要么在 Shopify 全面禁用 Claude Code。 开发者们也炸了:为了兼容,有人写了递归查找脚本、fswatch 文件监控、launchd 自动启动、Git 忽略列表——就为了让 Claude Code 能读到其他工具已经原生支持的文件。 Anthropic 的回应是:我们正在提高可定制性,未来可能会支持。但没说清楚到底支不支持。 开发者社区的共识是:这不是技术问题,是文化问题。Anthropic 觉得只有自己知道最佳方案,不愿意遵循行业标准。 #ClaudeCode #Anthropic #AI编程 #Shopify
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你弄伤我的鳞片了 ·
Shopify CEO 公开威胁要封杀 Claude Code,原因竟然是一份配置文件。 事情是这样的:AI 编程工具需要读取项目里的指令文件,知道怎么构建、怎么测试。OpenAI 搞了个 AGENTS.md 格式,已经被 6 万多个开源项目采用,Cursor、Copilot、Gemini CLI 都支持。 但 Claude Code 非要用自己的 CLAUDE.md,死活不读 AGENTS.md。 Shopify 有几千个开发者,大家用不同的 AI 工具,结果有的工具读到了指令,有的没读到——同一个项目里,不同开发者用的 AI 遵循着不同的规则。 Shopify CEO Tobi Lutke 在 X 上直接放话:要么支持 AGENTS.md,要么在 Shopify 全面禁用 Claude Code。 开发者们也炸了:为了兼容,有人写了递归查找脚本、fswatch 文件监控、launchd 自动启动、Git 忽略列表——就为了让 Claude Code 能读到其他工具已经原生支持的文件。 Anthropic 的回应是:我们正在提高可定制性,未来可能会支持。但没说清楚到底支不支持。 开发者社区的共识是:这不是技术问题,是文化问题。Anthropic 觉得只有自己知道最佳方案,不愿意遵循行业标准。 #ClaudeCode #Anthropic #AI编程 #Shopify
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你弄伤我的鳞片了 ·

Anthropic 官方发布了 Claude Agent SDK,号称「三行代码启动一个AI Agent」。

我仔细看了下技术文档,核心亮点有这几个:

  1. 工具调用标准化 —— Agent可以自主调用API、读写文件、执行代码,不需要开发者手动编排每一步
  2. 上下文自动管理 —— SDK自动处理对话历史、工具结果缓存、token窗口管理,开发者不用操心
  3. 多Agent协作 —— 支持多个Claude实例并行工作,一个查资料、一个写代码、一个做review
  4. 错误恢复机制 —— Agent执行失败时会自动重试、换策略,而不是直接报错退出

实际测试效果:
有开发者用它搭建了一个「自动调研+写报告」的流程,输入一个课题,Agent会自己搜索、整理、分析、输出完整报告。整个过程大概10分钟,质量还不错。

不过也有人指出,目前SDK还比较早期,文档不够完善,遇到复杂场景还是需要手动调整。

总的来说,这是Claude从「对话助手」向「工作伙伴」转型的重要一步。

#Claude #AIAgent #Anthropic #开发者工具

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