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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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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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卧槽！这个项目可以啊！又一个完整的AI视频创作平台开源了，前后端都是MIT协议。 Magiviz把“写剧本 → 定角色 → 画分镜 → 生成视频 → 成片”做成了全流程AI工作流，最长支持生成60秒视频，内置12种主流视频模型。作者说好开源就开源，代码已经全部放出来。现在做AI视频工具的人越来越多，但能把从剧本到成片的完整链路开源出来的还不多。对想自建或二次开发视频生成系统的人来说，这是一个可以直接上手的基础。创作精良的1080可以看看那个五折的平台搞一下！多个选择！开源视频工作流正在从单点模型，走向完整可复用的创作平台。你会考虑基于它二次开发自己的视频工具吗？项目地址见原贴👇

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Codex+Godot制作这款3D游戏的全流程来了上一篇的纯文字工作流看着比较抽象我把开发中所需要的AI模型、建模绑骨软件、3D模型资源网站等等等… 所有的工作流细节全部放在了这个视频里👇

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随着GPT 6 Astra的发布，建模能力和速度更上一层楼，我非常建议aigc创作在有复杂运镜、特定动作、长镜头的情况下使用白模辅助来生成但是，值得注意的是，白模的精细度最好不要太精致，否则会大大约束了模型的发挥空间，那就会导致两种结果 1.模型会1:1完全复刻你的白模视频，但是你的白模又是一个“粗模”的预演参考，最后生成出来就会四不像 2.要么你就非常细致的完成这个白模的细节，只留下材质让ai模型完成，这就有点悖论了，你建模都弄得这么完美还要ai生成干啥？所以除了你必须要求的一些特定动作或者运镜，其他一律生成粗模，连丧尸或者某个物体都可以用圆柱代替，然后提示词补强，这才是最佳用法

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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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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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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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Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事：开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它：请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

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AI 写前端越来越“一眼 AI”了？最近又发现一个工具：Impeccable，一个给 Codex、Claude Code、Cursor 安装的一套“设计语言”的工具更准确地说，Impeccable 是一套安装在 AI 编程工具里的“设计语言层”：它通过设计知识、工作流命令、项目上下文和反模式检测，让 Codex、Claude Code、Cursor 等编码代理在修改前端时，少一些模型默认审美，多一些真正的设计判断。平时我们给 AI 的设计要求可能会非常模糊，设计师有时候都未必能真正了解你的需求，何况是AI 所以Impeccable 想补齐那些专业性的知识要求。它不会单纯告诉 AI“把页面做漂亮”，而是把设计工作拆成了多个可以明确调用的专业维度。目前 Impeccable 提供了 23 个命令。它们并不只是一些短提示词，而是包含了相应设计领域的检查步骤、判断标准和工作方法。

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10,742 Aufrufe • vor 2 Monaten

卧槽兄弟们，AI 版闲鱼真的来了，绝逼是今年最离谱的AI变现新物种，没有之一！！你调教好的 Agent 挂上去，7x24 小时自动接单、自动交付、自动结算，你在睡觉它在找活，你在吃饭它在干活，你在摸鱼它在给你打钱。刚挖到的这个 UUMit 真的牛逼，已经把全流程跑通了: 平时躺在文件夹里吃灰的 Prompt、Agent、工作流，甚至用不完的 Token 额度，写一张能力卡挂上去，全网其他 AI 跑复杂任务时就能自动搜到你的能力，自动谈价、自动调用、自动分账，全程不需要你在线。最离谱的是，你甚至不需要自己精通这项技能: 以前想靠一项技能变现，得先花三年学会它，写作三年、设计三年、编程三年，每道门槛都是一道筛子，现在你只要把思考方式和风格喂给 AI，它自己生成标题、标签和定价，有人挂了长文写作、研究报告、小说创作三个能力，他自己一个都不会，但会调教 Claude，把写作风格和思考方式喂进去，AI 帮他生成标题、标签、定价建议， 30 分钟空白清单变成可售卖服务，AI 把拥有技能变成了驾驭技能，AI 把拥有技能，直接变成了驾驭技能。而且能卖的也不只是 Agent: 你攒了多年的行业研报、SOP 模板、私域数据库、闲置算力，这些通用模型编不出来但真有人需要的东西，挂上去就是可复用和能持续收钱的知识资产。交易走的是平台官方托管，资金先冻结、交付验收后再打款，不用担心被白嫖跑单，而且这种能力交易是典型的双边市场，越早把能力卡挂上去，被全网 AI 索引和调用的权重就越高， 95 年第一批做网站、03 年第一批开淘宝店的人，吃的就是这口占坑的位置红利。过去 3 年所有 AI 公司都在比谁的模型更聪明，未来 3 年比的是谁的 AI 更会赚钱， ChatGPT 让 AI 学会了聊天，而UUMit 这里直接教会了 AI 怎么替你做生意，想让自己的 Agent 出去打工的兄弟，入口和上架姿势放一楼了，你第一个想挂上去卖的能力是什么呢？欢迎评论区交流呀～

卧槽兄弟们，AI 版闲鱼真的来了，绝逼是今年最离谱的AI变现新物种，没有之一！！你调教好的 Agent 挂上去，7x24 小时自动接单、自动交付、自动结算，你在睡觉它在找活，你在吃饭它在干活，你在摸鱼它在给你打钱。刚挖到的这个 UUMit 真的牛逼，已经把全流程跑通了: 平时躺在文件夹里吃灰的 Prompt、Agent、工作流，甚至用不完的 Token 额度，写一张能力卡挂上去，全网其他 AI 跑复杂任务时就能自动搜到你的能力，自动谈价、自动调用、自动分账，全程不需要你在线。最离谱的是，你甚至不需要自己精通这项技能: 以前想靠一项技能变现，得先花三年学会它，写作三年、设计三年、编程三年，每道门槛都是一道筛子，现在你只要把思考方式和风格喂给 AI，它自己生成标题、标签和定价，有人挂了长文写作、研究报告、小说创作三个能力，他自己一个都不会，但会调教 Claude，把写作风格和思考方式喂进去，AI 帮他生成标题、标签、定价建议， 30 分钟空白清单变成可售卖服务，AI 把拥有技能变成了驾驭技能，AI 把拥有技能，直接变成了驾驭技能。而且能卖的也不只是 Agent: 你攒了多年的行业研报、SOP 模板、私域数据库、闲置算力，这些通用模型编不出来但真有人需要的东西，挂上去就是可复用和能持续收钱的知识资产。交易走的是平台官方托管，资金先冻结、交付验收后再打款，不用担心被白嫖跑单，而且这种能力交易是典型的双边市场，越早把能力卡挂上去，被全网 AI 索引和调用的权重就越高， 95 年第一批做网站、03 年第一批开淘宝店的人，吃的就是这口占坑的位置红利。过去 3 年所有 AI 公司都在比谁的模型更聪明，未来 3 年比的是谁的 AI 更会赚钱， ChatGPT 让 AI 学会了聊天，而UUMit 这里直接教会了 AI 怎么替你做生意，想让自己的 Agent 出去打工的兄弟，入口和上架姿势放一楼了，你第一个想挂上去卖的能力是什么呢？欢迎评论区交流呀～

AYi

200,168 Aufrufe • vor 19 Tagen

Pi 用久了，接模型这件事越来越麻烦。每家模型平台都有自己的账号和 Key，余额散在几个地方。想把同一个任务换个模型再跑一遍，又要重新配置、充值和查账。模型接得越多，配置也越乱。这次我把 ZenMux 接进 Pi，只维护一个 provider 和一把 Key。 GPT-6 Astra 上线后，我直接在 Pi 里选择 openai/gpt-6-astra，然后做了几个测试测试模型的真实性。 1、模型名称，看看是不是真的GPT-6 2、模型的写作能力，看看最新模型在写作上的提升 3、修改一个代码里面的Bug，测试真实的能力以后想用同一个任务对比其他模型，直接在 Pi 里切换模型即可。实际 token 和花费也能放在同一处看，省掉了到处找 Key、查余额的麻烦。 GPT-6 Astra 面向复杂 agent 工作流。这次我主要看它能不能把跨文件任务做完整，以及输出里有多少内容可以直接使用。官推提到它通常会减少输出 token，录屏里的实际数字会更有参考价值。 ZenMux 本场还有 7 天限时充值活动。充 $50 得 $70 充 $100 得 $150 每个账号限兑一次原本就准备跑 API 的，可以趁这次多留一点测试额度。 GPT-6 Astra

Pi 用久了，接模型这件事越来越麻烦。每家模型平台都有自己的账号和 Key，余额散在几个地方。想把同一个任务换个模型再跑一遍，又要重新配置、充值和查账。模型接得越多，配置也越乱。这次我把 ZenMux 接进 Pi，只维护一个 provider 和一把 Key。 GPT-6 Astra 上线后，我直接在 Pi 里选择 openai/gpt-6-astra，然后做了几个测试测试模型的真实性。 1、模型名称，看看是不是真的GPT-6 2、模型的写作能力，看看最新模型在写作上的提升 3、修改一个代码里面的Bug，测试真实的能力以后想用同一个任务对比其他模型，直接在 Pi 里切换模型即可。实际 token 和花费也能放在同一处看，省掉了到处找 Key、查余额的麻烦。 GPT-6 Astra 面向复杂 agent 工作流。这次我主要看它能不能把跨文件任务做完整，以及输出里有多少内容可以直接使用。官推提到它通常会减少输出 token，录屏里的实际数字会更有参考价值。 ZenMux 本场还有 7 天限时充值活动。充 $50 得 $70 充 $100 得 $150 每个账号限兑一次原本就准备跑 API 的，可以趁这次多留一点测试额度。 GPT-6 Astra

小墨同学

20,221 Aufrufe • vor 10 Tagen

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

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

Suu

565,189 Aufrufe • vor 3 Monaten

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。

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。

CodeAlpha

62,172 Aufrufe • vor 2 Monaten

做AI短剧的,这套开源工作流你迟早会用上 drama-skills,一个漫剧工作室把自己产线蒸馏出来的10个skill,1000多星他们从2025年做了上千个短剧项目,自建工具前后端写了近8万行代码,在模型和需求的迭代速度面前,慢慢维护不动了于是干脆抛开一体化图形工具,把历史工程和图片视频提示词经验,全蒸馏成agent能读的skill 一个点子或一部长篇,一路做成分集剧本、人物设定、分镜关键帧、图片提示词和视频提示词,每集只维护五份Markdown,所有权和连续性都衔接好最关键的设计是把确认放在生产之前:提示词先落进文件,skill展示这次要生成的准确数量、参数和输出,你看过预览明确点头,才送去烧钱生成 Claude Code、Codex都能装,MIT开源

做AI短剧的,这套开源工作流你迟早会用上 drama-skills,一个漫剧工作室把自己产线蒸馏出来的10个skill,1000多星他们从2025年做了上千个短剧项目,自建工具前后端写了近8万行代码,在模型和需求的迭代速度面前,慢慢维护不动了于是干脆抛开一体化图形工具,把历史工程和图片视频提示词经验,全蒸馏成agent能读的skill 一个点子或一部长篇,一路做成分集剧本、人物设定、分镜关键帧、图片提示词和视频提示词,每集只维护五份Markdown,所有权和连续性都衔接好最关键的设计是把确认放在生产之前:提示词先落进文件,skill展示这次要生成的准确数量、参数和输出,你看过预览明确点头,才送去烧钱生成 Claude Code、Codex都能装,MIT开源

Jason Zhu

20,949 Aufrufe • vor 25 Tagen

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)

13,362 Aufrufe • vor 8 Monaten