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太重要了！Claude Code 作者分享的一个建议：每隔半年，把你的 claude.md、Skills、Hooks 全部删掉，再试一次。原因很简单，新一代模型越来越强，很多过去必须靠提示词、规则和配置才能完成的工作，现在模型自己就会了。 AI 在进步，你的工作流也需要定期“断舍离”。

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Anya Rossi• Live Now

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发现了！Claude Code 目前最牛逼的用法就是把最新的动态工作流和 /goal 一起用，动态工作流是新出的功能，Claude 可自动规划、调动数十至数百个并行子代理，完成超大规模工程任务，/goal 会督促claude一直工作直到完成先进入 Claude Code，输入 /effort 选 ultracode，再输入 /goal ，后面写上你想做的具体目标完成了！你甚至可以先去健身，Claude code会自己一直工作、自己验证、自己迭代，直到目标达成你只需要考虑Token账单问题就可以了😂

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未来 AI 工作流的编排会不会交给 AI 做会更好？我觉得在大量 C 端场景下会是这样的。随着模型推理能力的提升，人在搭建工作流上的优势会越来越小。录了一个 Oracle 实机 Demo，演示下它是怎样自主设计、搭建和执行 AI 工作流的。

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今年 AI 漫剧爆火，跑出来很多播放量过亿的短剧。红果等各类短剧平台都开放 IP + 大额补贴。做 AI 漫剧的公司大概率是不会亏钱的。但是目前成品 AI 漫剧还离不开人工，听说最大的一家有超过1000人的每天用 AI 手搓漫剧。与此同时，现在的 AI 短剧 Agent 也越来越强，产出的结果也越来越好。最近 Seko 发布了 2.0 版本，支持了长达 100 集的超长剧情。我很好奇完全由 AI 制作的短剧是什么水平于是在周末花了一天时间去体验了一下 AI 漫剧的制作结论就是... 真的能做出来一分钟的短剧，还可以不断做连续剧，最多支持100集，但也确实有很多问题需要解决。现在 AI 短剧的行业，工作流已经日趋完善，但多模态模型的超长思考编排能力还未得到完美解决。图片模型已经堪用，但视频模型的片段生成能力仍需要很多抽卡。这些就要等待明年的模型的技术进步来解决了。

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骂归骂，但毫无疑问claude code 是anthropic 出来的最优秀的产品。这篇 Anthropic 原文是 Claude Code 的“口述史”，首先文章网站做的就很有意思：直接仿真了一个terminal，看起来很有趣！内容上：讲了 Claude Code 从早期内部实验、clide 原型、Claude CLI，到 2025 年研究预览发布后的扩散过程一句话总结：Claude Code 的成型，靠的是模型能力进步、终端式产品形态、小团队高频迭代、Anthropic 内部重度试用，以及一批早期用户不断反馈出来的真实工作流。 Claude Code 不是突然冒出来的产品。Anthropic 从 2021、2022 年就一直在研究怎么让模型写代码、跑测试、用 bash、在真实环境里完成任务。早期还有过 VS Code 插件和内部工具 clide，虽然粗糙，但已经证明“AI 可以真的参与开发”。 clide 很难用，但内部工程师一用就发现有未来感。Boris Cherny 后来做了 Claude CLI 原型，一开始没人太当回事，Slack 上反响也很小。直到大家看到它真的能改代码、写 PR、帮工程师推进工作，团队才意识到：这个方向值得全力做。他们认为 Claude Code 代表一种新的写代码方式：工程师会越来越少手写每一行代码，更多是在安排任务、审查结果、管理多个 AI agent。它也可能让很多原本没钱、没团队做软件的人，第一次能做出可用工具。原文链接：

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小奇说

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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

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AYi

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Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

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0x_Miko

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来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。以下内容整理自 Thariq 的视频：过去，我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如，把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出，并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5，我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时，它会测试自己的工作，老实说，我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置，而不是监督。因此，以下是我在使用 Fable 时，工作方式发生的三个改变。首先，我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次，我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后，我试着变得更有野心，让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。第一点，你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是，我可能实际上并不知道自己想要什么，或者我可能不知道什么是可行的。但是，在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来，我就可以在实施之前发现这些问题。举个例子，我会先从一个小的需求规范（spec）开始，在编写最终的规范文件之前，我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心，确信自己知道想要什么。或者，我也可能抛出一个想法，让它想出几个可以发展的方向，并制作一些 HTML 页面原型供我审查。当我准备好进行实施时，我会尽量给它提供上下文，而不仅仅是约束条件，这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。例如，我不会说“保持简单，不要过度设计”，而是会说：“嘿，这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文，能让它发现你可能都没想到的事情。一旦你知道自己想要什么了，特别是面对一个雄心勃勃的难题时，考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。为此，我们推出了两个很好用的新功能，我也鼓励大家试一试：/goal（目标指令）和 workflows（工作流）。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成，而工作流则帮助 Claude 验证其工作。因此，在我写完规范文档后，我可能会告诉 Claude：“设定一个目标，以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分，并准备一份报告，说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力，同时又能确保它正在构建你想要的东西。最后，试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型，它促使我在工作中打破常规去思考。例如，我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的，给它个机会试试。我们由衷地认为，Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

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宝玉

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未来的软件工程师将从“写代码”转变到“管理/审阅 AI”，成为想法与需求的提出者。20VC 最新一期播客采访了 Anthropic CPO Mike Krieger，对谈中 Mike 预测差不多一年后，工程师的工作将是你教给 AI 一项任务，当你回头来看时，AI 会告诉你它已经评估了它实现的三种方法，并让不同的 Agent 在浏览器中试用过了，这个效果最好；还让另一个做漏洞测试的 Agent 运行了一下，一切看起来都很好。。。你只需要 Review 一下关键代码，确保它符合要求。 AI 能在编写与调试中处理绝大多数流程，工程师更多需要进行架构设计、需求理解、代码审阅和质量把控，针对安全性、性能或风格做指导。对谈中还有一点印象很深刻，Mike 拿当年在 Instagram 的工作做了类比，他们考虑产品的三点：形态、用户与 Vibe（氛围感）。现在大模型看上去很趋同，但因为各自训练数据品味的区别，在“微观体验”和“特定功能”上会越来越不同，氛围感也因此而凸显。模型要留住用户，需要用这这种懂你的 Vibe来和用户形成长期的“AI 伙伴”关系，这样用户就不会随意替换。在我用过的所有模型之中，Anthropic 的 Claude 氛围感很到位✨

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indigo

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最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

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axiaisacat

44,334 просмотров • 4 месяцев назад

很多朋友问视频是怎么做的？声音是用CosyVoice3模型图片是用Krea2模型(商业模型用GPT Image2效果更好) 视频是用LTX2.3模型（商业模型用SeeDance2.0）原视频分析：claude code + fable5完成的一套工作流，然后调用grok cli（能白嫖额度，而且做一些大胆点的提示词也不受限制：你懂的）最后用hyperframe+remotion重新组成全篇渲染

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huangserva

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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

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Suu

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看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式：你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题：《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

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CodeAlpha

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Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

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宝玉

66,803 просмотров • 21 дней назад

码农、程序猿要失业了 Anthropic 公司现在已经全员不写代码了 CEO 达里奥预言：在6-12个月内，AI 模型就能完成替代他们的工作现在的程序员需要进阶为高级监工 🧑‍🔧

码农、程序猿要失业了 Anthropic 公司现在已经全员不写代码了 CEO 达里奥预言：在6-12个月内，AI 模型就能完成替代他们的工作现在的程序员需要进阶为高级监工 🧑‍🔧

Annie 所长

38,783 просмотров • 4 месяцев назад

Anthropic CEO 昨天的访谈说：最晚 2029 年 AI 几乎会在所有任务上超越人类 ------ AGI 不是具体的时间点，是一条指数曲线别再问"什么时候会有 AGI"了。过去 10-15 年，AI 模型的认知能力每 4-12 个月翻一番，就像 90 年代的摩尔定律。 Anthropic 有个工程师两个月没写过代码了，全是 Claude 写的，他只负责审核。他们最近推出的 Claude Code 工具，开发过程也是用 Claude 写的，一周半搞定。所以现在的状态是：初级软件工程师的很多工作，甚至高级工程师的部分工作，已经可以大部分交给 AI 了。指数曲线的特点就是看起来很慢，突然就飞过去了。达里奥的判断是：1-2 年内会真正加速，最晚 2020 年代结束前，AI 会在几乎所有任务上超过人类。

Anthropic CEO 昨天的访谈说：最晚 2029 年 AI 几乎会在所有任务上超越人类 ------ AGI 不是具体的时间点，是一条指数曲线别再问"什么时候会有 AGI"了。过去 10-15 年，AI 模型的认知能力每 4-12 个月翻一番，就像 90 年代的摩尔定律。 Anthropic 有个工程师两个月没写过代码了，全是 Claude 写的，他只负责审核。他们最近推出的 Claude Code 工具，开发过程也是用 Claude 写的，一周半搞定。所以现在的状态是：初级软件工程师的很多工作，甚至高级工程师的部分工作，已经可以大部分交给 AI 了。指数曲线的特点就是看起来很慢，突然就飞过去了。达里奥的判断是：1-2 年内会真正加速，最晚 2020 年代结束前，AI 会在几乎所有任务上超过人类。

歸藏(guizang.ai)

13,353 просмотров • 6 месяцев назад

这个说的的挺对的我最近的一个和很强烈的感受也是人机协作才是未来之前我一直追求完全的自动化导致了不停的和AI扯皮或者总觉得对系统、技能不满意一直在修改它... 结果是你越想优化它它就崩溃，往相反的方向走了我现在删除了所有规则，尝试在关键节点进行人工介入来和AI一起完成，效果会更好而且人的精神也好了，不再经常骂AI是傻逼了...

这个说的的挺对的我最近的一个和很强烈的感受也是人机协作才是未来之前我一直追求完全的自动化导致了不停的和AI扯皮或者总觉得对系统、技能不满意一直在修改它... 结果是你越想优化它它就崩溃，往相反的方向走了我现在删除了所有规则，尝试在关键节点进行人工介入来和AI一起完成，效果会更好而且人的精神也好了，不再经常骂AI是傻逼了...

小互

11,241 просмотров • 1 месяц назад

所有人都怕 AI 抢走 95% 的工作。 Anthropic CEO Dario Amodei 直接告诉你：反了 "哪怕你只做任务的 5%，那 5% 被放大 20 倍。 AI 做剩下 95%，你的产出反而是原来的 20 倍。" 8 分钟访谈我反复听了 5 遍，印象最深的就是这一句。他还讲了 5 件事： - Coding 先消失，软件工程的"端到端"会更慢 - 25 岁选职业：半导体 / 跟人打交道 / 物理世界 - 真正的护城河是批判思维 — AI 时代不被骗的能力 - 学生让 AI 写作业 = 退化；工程师让 AI 同时原型 10 个想法 = 进化 - Anthropic 内部叫"教育部"的团队在做 Claude Code Work 我这半年在 Claude Code 上写 CLAUDE.md、拆 skills、卡 hooks，本质就一件事：把'我那 5% 的判断'写进规则，让 AI 跑 95% 时不偏离我的工作流。 CLAUDE.md = 把我的判断公开化 skills = 把我的动作模板化 hooks = 把我的边界自动化工具配置是结果。真正的问题是 — 你那 5% 是什么？中文字幕版我做完了，Dario 这段每个 builder 都该看一遍。👇

所有人都怕 AI 抢走 95% 的工作。 Anthropic CEO Dario Amodei 直接告诉你：反了 "哪怕你只做任务的 5%，那 5% 被放大 20 倍。 AI 做剩下 95%，你的产出反而是原来的 20 倍。" 8 分钟访谈我反复听了 5 遍，印象最深的就是这一句。他还讲了 5 件事： - Coding 先消失，软件工程的"端到端"会更慢 - 25 岁选职业：半导体 / 跟人打交道 / 物理世界 - 真正的护城河是批判思维 — AI 时代不被骗的能力 - 学生让 AI 写作业 = 退化；工程师让 AI 同时原型 10 个想法 = 进化 - Anthropic 内部叫"教育部"的团队在做 Claude Code Work 我这半年在 Claude Code 上写 CLAUDE.md、拆 skills、卡 hooks，本质就一件事：把'我那 5% 的判断'写进规则，让 AI 跑 95% 时不偏离我的工作流。 CLAUDE.md = 把我的判断公开化 skills = 把我的动作模板化 hooks = 把我的边界自动化工具配置是结果。真正的问题是 — 你那 5% 是什么？中文字幕版我做完了，Dario 这段每个 builder 都该看一遍。👇

Leo｜一个人 + AI

36,906 просмотров • 3 месяцев назад