正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

重度使用ultracode再次深深感受到Claude Code无以替代的伟大。此外，Harness发展的趋势不言自明——更少的人为干预，更多的agent自主能力，更长时间的无干预运行： Cursor的yolo模式 OpenSpec的SDD Ralph Loop Karpathy的autoresearch Claude Code的plan mode Codex的/goal Claude Code的ultracode（dynamic workflow） ... Ralph loop应该是个分水岭，ralph loop之前模型迭代竞争；ralph loop之后是模型+harness竞争（视频从头到尾完整由ultracode完成，一刀未剪）

WquGuru

18,448 subscribers

27,164 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

【肖弘谈Manus的护城河】当所有人都卷大模型时，Manus创始人肖弘在采访中给出了不一样的解法。 💡核心观点： 1. 合作意识：在底层技术未被垄断前，合作重于竞争。 2. 护城河的两个维度：一是对用户的深刻理解；二是运用Agent能力的深度。 3. 模型选择：肖弘直言，如果模型谁都能用，反而意味着你的选择权更大。真正的核心不在于自研模型，而在于当模型能力迭代时，你是否有能力及时接住并转化为用户价值。

【肖弘谈Manus的护城河】当所有人都卷大模型时，Manus创始人肖弘在采访中给出了不一样的解法。 💡核心观点： 1. 合作意识：在底层技术未被垄断前，合作重于竞争。 2. 护城河的两个维度：一是对用户的深刻理解；二是运用Agent能力的深度。 3. 模型选择：肖弘直言，如果模型谁都能用，反而意味着你的选择权更大。真正的核心不在于自研模型，而在于当模型能力迭代时，你是否有能力及时接住并转化为用户价值。

傅盛

58,874 次观看 • 6 个月前

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？

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？

0x_Miko

187,436 次观看 • 1 个月前

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😂

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😂

梭哈.AI

17,497 次观看 • 1 个月前

Codex 本身不绑定 OpenAI——真正卡住你的，是默认的 API 密钥。大多数开发者以为 Codex 必须搭配 OpenAI 账号，其实它的核心是一个 agent loop：接收自然语言指令 → 调用模型生成代码 → 返回结果。只要替换模型接入点，这个 loop 就能跑在任何国产模型上。绕过限制不是 hack，而是理解 agent 架构的杠杆。视频里演示了如何用 DeepSeek 的 API Key 替代 OpenAI，让 Codex 在 90 秒内完成首次对话。

Codex 本身不绑定 OpenAI——真正卡住你的，是默认的 API 密钥。大多数开发者以为 Codex 必须搭配 OpenAI 账号，其实它的核心是一个 agent loop：接收自然语言指令 → 调用模型生成代码 → 返回结果。只要替换模型接入点，这个 loop 就能跑在任何国产模型上。绕过限制不是 hack，而是理解 agent 架构的杠杆。视频里演示了如何用 DeepSeek 的 API Key 替代 OpenAI，让 Codex 在 90 秒内完成首次对话。

Martin

51,615 次观看 • 13 天前

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

Yihui

74,834 次观看 • 8 个月前

Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

宝玉

28,028 次观看 • 11 个月前

【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

傅盛

89,082 次观看 • 6 个月前

Claude Code 的开源平替来了！OpenClaude 真香警告 ⚠️ 之前一直觉得官方 Claude Code 只能连自家模型太受限，这个开源版直接打通任督二脉： ✅ 支持 DeepSeek、GPT-4、GLM 等任意模型 ✅ 用法跟原版一模一样，无缝切换 ✅ 开源免费，数据隐私自己掌握最绝的是那个“Agent Routing”功能，可以配置让便宜的模型干杂活，贵的模型干正事，省钱又高效！💰 视频里手把手教怎么安装、配置多模型，想折腾的兄弟赶紧马住 👇

Claude Code 的开源平替来了！OpenClaude 真香警告 ⚠️ 之前一直觉得官方 Claude Code 只能连自家模型太受限，这个开源版直接打通任督二脉： ✅ 支持 DeepSeek、GPT-4、GLM 等任意模型 ✅ 用法跟原版一模一样，无缝切换 ✅ 开源免费，数据隐私自己掌握最绝的是那个“Agent Routing”功能，可以配置让便宜的模型干杂活，贵的模型干正事，省钱又高效！💰 视频里手把手教怎么安装、配置多模型，想折腾的兄弟赶紧马住 👇

Vincent | 信号＞噪音

17,728 次观看 • 2 个月前

GPT-4.5 重磅发布：天价算力背后的性能迷局，AI Scaling Law 到尽头了吗？ 2025 年 2 月 27 日，OpenAI 正式发布了其迄今为止规模最大的 AI 模型——GPT-4.5（代号 Orion）。尽管 OpenAI 表示 GPT-4.5 是该公司有史以来算力和数据规模最大的模型，但这次的性能提升并未像此前 GPT 系列一样带来革命性的飞跃。不仅如此，GPT-4.5 高昂的运行成本和在一些关键基准测试上的表现差强人意，甚至让外界开始怀疑——AI 长期依赖的Scaling Law（规模定律），正在走向终点了吗？巨型模型、巨额成本，但性能未如预期此次 GPT-4.5 发布最引人注目的，莫过于其惊人的成本——每 100 万输入 token 收费 75 美元，输出 token 更高达 150 美元。这意味着 GPT-4.5 的成本是 OpenAI 自己广泛使用的主力模型 GPT-4o 的30 倍，更是竞争对手 Claude 3.7 Sonnet 的25 倍。 OpenAI 发言人承认，GPT-4.5 的运行成本之高，使得公司必须重新评估它未来是否适合长期开放 API。如此巨额成本背后，GPT-4.5 的性能究竟如何呢？性能迷雾：优势与劣势并存尽管 OpenAI 将 GPT-4.5 定位为非推理模型（Non-Reasoning Model），但它的表现却出现了明显的两极分化。 ✅ 明确的性能提升领域： - 事实性问答 (SimpleQA) 基准测试中，GPT-4.5 优于 GPT-4o 和 OpenAI 的推理模型 o1 和 o3-mini，幻觉（hallucination）的频率也明显降低。 - 软件开发（SWE-Lancer）测试中，GPT-4.5 表现优于 GPT-4o 和 o3-mini，在开发完整软件功能时具有更高的可靠性。 ❌ 性能不及预期的领域： - 在高难度的学术推理类测试（如 AIME 和 GPQA）中，GPT-4.5 表现低于竞争对手 Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek R1 和 OpenAI 自家的推理模型 o3-mini。性能对比之谜：成本 vs 性能提升 GPT-4.5 虽然在一些特定任务上确实表现出色，但考虑到成本的激增，性能并未出现对应比例的显著提升。特别是在需要深度推理的任务上，GPT-4.5 远不如更便宜的推理型模型 Claude 3.7 Sonnet 和 OpenAI 的深度推理模型 Deep Research。 Devin 公司 CEO Scott Wu 在推特上也指出，GPT-4.5 在涉及架构设计和跨系统交互的任务上表现突出，但在纯粹的代码编写和编辑任务上却逊色于 Claude 3.7 Sonnet。这种性能的细微差别进一步证明，单纯的扩大模型规模，可能已不能带来跨领域全面的性能跃升。从性能到情感智能：“微妙的提升” OpenAI CEO Sam Altman 提到了 GPT-4.5 独特的魅力——它带来了以往模型所缺乏的“人性化”的感觉，虽然在数学、代码等硬核推理领域并不出彩，但在理解人类意图和情感回应方面达到了新的高度。 OpenAI 展示了一个情感交流的案例，当用户表示考试失败而难过时，GPT-4.5 给出的安慰更为贴心且符合社交情境：(图 4）正如 Andrej Karpathy 所言：“每代 GPT 都是微妙的提升，一切都变得更好一点，但无法具体指出哪一项是绝对的突破。” Scaling Law 失效了吗？此次 GPT-4.5 发布最令人关注的一点，在于它似乎验证了 AI 界早有预言的“规模定律的终结”。OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 曾直言：“我们已经达到了数据的巅峰，传统的预训练方式即将终结。” GPT-4.5 的性能曲线证实了他的预测——随着模型规模继续扩大，其性能的提升不再显著，甚至出现了严重的成本与收益不成比例的现象。市场也开始感受到这一趋势： > “DeepSeek R1：我们不再需要大量 GPU 进行预训练； OpenAI GPT-4.5：我们已到 GPU 预训练的尽头。” GPU 算力瓶颈已成新常态，甚至引发了 GPU 供不应求的现象，这背后反映的是产业链面对 AI 规模困境的真实反应。 GPT-4.5：AI 发展的分水岭？ OpenAI 已明确表示 GPT-4.5 不会成为 GPT-4o 的替代品。相反，它更可能是 OpenAI 向 GPT-5 和未来结合推理模型路线的转折点，象征着公司逐渐告别单纯依赖大规模预训练的时代。总结而言： GPT-4.5 展示了 AI 在预训练模式下的规模极限。性价比问题凸显，纯规模化扩张已无法带来突破性进步。情感智能提升明显，可能开启 AI 交互方式新趋势。此次 GPT-4.5 的发布，或许正是 AI 发展道路上的重要里程碑——它提醒着我们，未来的 AI 模型，也许需要的不再只是更多的 GPU 和数据，而是对智能本质的更深入理解。 GPT-4.5 的登场，最终是否宣告 AI Scaling Law 的终结，仍有待时间检验。但毋庸置疑的是，AI 产业已站在变革的路口，传统的规模化预训练模式即将迎来一次深刻的反思与变革。

GPT-4.5 重磅发布：天价算力背后的性能迷局，AI Scaling Law 到尽头了吗？ 2025 年 2 月 27 日，OpenAI 正式发布了其迄今为止规模最大的 AI 模型——GPT-4.5（代号 Orion）。尽管 OpenAI 表示 GPT-4.5 是该公司有史以来算力和数据规模最大的模型，但这次的性能提升并未像此前 GPT 系列一样带来革命性的飞跃。不仅如此，GPT-4.5 高昂的运行成本和在一些关键基准测试上的表现差强人意，甚至让外界开始怀疑——AI 长期依赖的Scaling Law（规模定律），正在走向终点了吗？巨型模型、巨额成本，但性能未如预期此次 GPT-4.5 发布最引人注目的，莫过于其惊人的成本——每 100 万输入 token 收费 75 美元，输出 token 更高达 150 美元。这意味着 GPT-4.5 的成本是 OpenAI 自己广泛使用的主力模型 GPT-4o 的30 倍，更是竞争对手 Claude 3.7 Sonnet 的25 倍。 OpenAI 发言人承认，GPT-4.5 的运行成本之高，使得公司必须重新评估它未来是否适合长期开放 API。如此巨额成本背后，GPT-4.5 的性能究竟如何呢？性能迷雾：优势与劣势并存尽管 OpenAI 将 GPT-4.5 定位为非推理模型（Non-Reasoning Model），但它的表现却出现了明显的两极分化。 ✅ 明确的性能提升领域： - 事实性问答 (SimpleQA) 基准测试中，GPT-4.5 优于 GPT-4o 和 OpenAI 的推理模型 o1 和 o3-mini，幻觉（hallucination）的频率也明显降低。 - 软件开发（SWE-Lancer）测试中，GPT-4.5 表现优于 GPT-4o 和 o3-mini，在开发完整软件功能时具有更高的可靠性。 ❌ 性能不及预期的领域： - 在高难度的学术推理类测试（如 AIME 和 GPQA）中，GPT-4.5 表现低于竞争对手 Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek R1 和 OpenAI 自家的推理模型 o3-mini。性能对比之谜：成本 vs 性能提升 GPT-4.5 虽然在一些特定任务上确实表现出色，但考虑到成本的激增，性能并未出现对应比例的显著提升。特别是在需要深度推理的任务上，GPT-4.5 远不如更便宜的推理型模型 Claude 3.7 Sonnet 和 OpenAI 的深度推理模型 Deep Research。 Devin 公司 CEO Scott Wu 在推特上也指出，GPT-4.5 在涉及架构设计和跨系统交互的任务上表现突出，但在纯粹的代码编写和编辑任务上却逊色于 Claude 3.7 Sonnet。这种性能的细微差别进一步证明，单纯的扩大模型规模，可能已不能带来跨领域全面的性能跃升。从性能到情感智能：“微妙的提升” OpenAI CEO Sam Altman 提到了 GPT-4.5 独特的魅力——它带来了以往模型所缺乏的“人性化”的感觉，虽然在数学、代码等硬核推理领域并不出彩，但在理解人类意图和情感回应方面达到了新的高度。 OpenAI 展示了一个情感交流的案例，当用户表示考试失败而难过时，GPT-4.5 给出的安慰更为贴心且符合社交情境：(图 4）正如 Andrej Karpathy 所言：“每代 GPT 都是微妙的提升，一切都变得更好一点，但无法具体指出哪一项是绝对的突破。” Scaling Law 失效了吗？此次 GPT-4.5 发布最令人关注的一点，在于它似乎验证了 AI 界早有预言的“规模定律的终结”。OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 曾直言：“我们已经达到了数据的巅峰，传统的预训练方式即将终结。” GPT-4.5 的性能曲线证实了他的预测——随着模型规模继续扩大，其性能的提升不再显著，甚至出现了严重的成本与收益不成比例的现象。市场也开始感受到这一趋势： > “DeepSeek R1：我们不再需要大量 GPU 进行预训练； OpenAI GPT-4.5：我们已到 GPU 预训练的尽头。” GPU 算力瓶颈已成新常态，甚至引发了 GPU 供不应求的现象，这背后反映的是产业链面对 AI 规模困境的真实反应。 GPT-4.5：AI 发展的分水岭？ OpenAI 已明确表示 GPT-4.5 不会成为 GPT-4o 的替代品。相反，它更可能是 OpenAI 向 GPT-5 和未来结合推理模型路线的转折点，象征着公司逐渐告别单纯依赖大规模预训练的时代。总结而言： GPT-4.5 展示了 AI 在预训练模式下的规模极限。性价比问题凸显，纯规模化扩张已无法带来突破性进步。情感智能提升明显，可能开启 AI 交互方式新趋势。此次 GPT-4.5 的发布，或许正是 AI 发展道路上的重要里程碑——它提醒着我们，未来的 AI 模型，也许需要的不再只是更多的 GPU 和数据，而是对智能本质的更深入理解。 GPT-4.5 的登场，最终是否宣告 AI Scaling Law 的终结，仍有待时间检验。但毋庸置疑的是，AI 产业已站在变革的路口，传统的规模化预训练模式即将迎来一次深刻的反思与变革。

宝玉

80,020 次观看 • 1 年前

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：

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：

岚叔

10,454 次观看 • 9 天前

大多数人以为 prompting 只是把句子写得更好 Anthropic 这个 32 分钟 workshop 讲的是另一件事：为什么这完全不够它拆的不是 prompt hacks 不是“act as” 也不是又一个 $300 的课程而是 production 里的 prompt 到底怎么搭 Evals Edge cases Model migration Agent loops 一个好的 prompt，不是一句话而是一套模型可以理解、执行、测试、再改进的 workflow 这点很重要因为不管后面是新的 Claude Opus，还是新的 Sonnet，真正有效的规则大概率还是这些： - 让模型知道目标 - 让模型知道边界 - 让模型知道怎么检查自己 - 让模型知道遇到 edge case 时该怎么处理所以很多时候，AI 给出的坏答案，不一定是模型差也可能只是 setup 太差这个 prompting playbook，建议在下次怪 AI 之前先看完

大多数人以为 prompting 只是把句子写得更好 Anthropic 这个 32 分钟 workshop 讲的是另一件事：为什么这完全不够它拆的不是 prompt hacks 不是“act as” 也不是又一个 $300 的课程而是 production 里的 prompt 到底怎么搭 Evals Edge cases Model migration Agent loops 一个好的 prompt，不是一句话而是一套模型可以理解、执行、测试、再改进的 workflow 这点很重要因为不管后面是新的 Claude Opus，还是新的 Sonnet，真正有效的规则大概率还是这些： - 让模型知道目标 - 让模型知道边界 - 让模型知道怎么检查自己 - 让模型知道遇到 edge case 时该怎么处理所以很多时候，AI 给出的坏答案，不一定是模型差也可能只是 setup 太差这个 prompting playbook，建议在下次怪 AI 之前先看完

0x_Miko

15,628 次观看 • 1 个月前

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

26,809 次观看 • 1 个月前

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

huangserva

142,591 次观看 • 1 个月前

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。👇

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。👇

axiaisacat

44,334 次观看 • 3 个月前

全球知名大模型竞技榜单 lmarena 统计了 2023 年中之后所有登顶过大模型榜单的模型从 GPT-4 开始算起，模型平均在 NO.1 的位置只能待 35 天左右。不是半年，也不是一年，一个多月就会被新模型超过。更夸张的是，很多模型在登顶后 5 个月左右就会掉出 Top 5，7 个月连 Top 10 都很难保住。看看具体例子会更有冲击力：曾经风光无限的 o1，现在排到 #56；当年被认为“最强推理模型”的 Claude 3 Opus，已经掉到 #139 它们都曾经是：顶级模型讨论度极高被认为“领先一代”的产品没有谁能长期站在榜首，优势窗口正在被压缩到以“月”为单位。当模型平均 35 天就能被下一代超越，甚至超过了某些AI产品的迭代周期...😄 这就可能意味着一件关键的事：模型基础能力的提升速度，甚至快过绝大多数产品的迭代周期。而产品层反而被模型能力“反向压扁”。

全球知名大模型竞技榜单 lmarena 统计了 2023 年中之后所有登顶过大模型榜单的模型从 GPT-4 开始算起，模型平均在 NO.1 的位置只能待 35 天左右。不是半年，也不是一年，一个多月就会被新模型超过。更夸张的是，很多模型在登顶后 5 个月左右就会掉出 Top 5，7 个月连 Top 10 都很难保住。看看具体例子会更有冲击力：曾经风光无限的 o1，现在排到 #56；当年被认为“最强推理模型”的 Claude 3 Opus，已经掉到 #139 它们都曾经是：顶级模型讨论度极高被认为“领先一代”的产品没有谁能长期站在榜首，优势窗口正在被压缩到以“月”为单位。当模型平均 35 天就能被下一代超越，甚至超过了某些AI产品的迭代周期...😄 这就可能意味着一件关键的事：模型基础能力的提升速度，甚至快过绝大多数产品的迭代周期。而产品层反而被模型能力“反向压扁”。

小互

61,288 次观看 • 6 个月前

继上周 Claude 设计负责人分享自己的 Claude 工作流后，OpenAI 团队也发声了 OpenAI Codex 产品负责人 Alex 和开发者体验负责人 Romain 于昨日接受 Peter Yang 采访，展示了如何使用 Codex 处理日常工作： · Codex 主模型：轻松驾驭百万行代码的复杂任务 · Codex Spark：速度近乎疯狂 · Plan 模式：高效头脑风暴伙伴大厂的竞争往往就是这样朴实无华，却又格外迷人😈

继上周 Claude 设计负责人分享自己的 Claude 工作流后，OpenAI 团队也发声了 OpenAI Codex 产品负责人 Alex 和开发者体验负责人 Romain 于昨日接受 Peter Yang 采访，展示了如何使用 Codex 处理日常工作： · Codex 主模型：轻松驾驭百万行代码的复杂任务 · Codex Spark：速度近乎疯狂 · Plan 模式：高效头脑风暴伙伴大厂的竞争往往就是这样朴实无华，却又格外迷人😈

TechFlow 深潮｜APP 已上线

62,276 次观看 • 3 个月前

Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》（中英双语字幕）这个视频介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。原始视频链接：

Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》（中英双语字幕）这个视频介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。原始视频链接：

宝玉

114,627 次观看 • 3 年前

Zed 这个 Claude Code 适配太好了，现在我们可以用带有完整界面适配的 Claude Code 他们不只是把 Claude Code 塞进内置终端，而是让他变成了类似原生的 Agent 对话窗口。而且还开源了一个通用的框架，封装 Claude Code 的 SDK 并将其交互转换为 ACP 的 JSON RPC 格式，现在其他产品也可以用类似方式集成带界面的 Claude Code Zed 的 Claude Code 具体支持：支持实时跟踪其编辑，支持完整语法高亮和语言服务器支持。在多缓冲区中审阅并批准细粒度更改——接受或拒绝单个代码块。支持将 Claude Code 的任务列表固定在侧边栏中。使用 Claude Code 的自定义斜杠命令为最常见的开发任务定义自定义工作流程。

Zed 这个 Claude Code 适配太好了，现在我们可以用带有完整界面适配的 Claude Code 他们不只是把 Claude Code 塞进内置终端，而是让他变成了类似原生的 Agent 对话窗口。而且还开源了一个通用的框架，封装 Claude Code 的 SDK 并将其交互转换为 ACP 的 JSON RPC 格式，现在其他产品也可以用类似方式集成带界面的 Claude Code Zed 的 Claude Code 具体支持：支持实时跟踪其编辑，支持完整语法高亮和语言服务器支持。在多缓冲区中审阅并批准细粒度更改——接受或拒绝单个代码块。支持将 Claude Code 的任务列表固定在侧边栏中。使用 Claude Code 的自定义斜杠命令为最常见的开发任务定义自定义工作流程。

歸藏(guizang.ai)

40,768 次观看 • 10 个月前

刚刚过去的一天整个ai行业又有大事发生！ Claude今天凌晨再次更新，推出了自动模式。自动模式可以结合昨天刚推出的Claude code私人助理一起使用，人类不需要每一步都给指示，claude可以自己去按照逻辑执行。从ai私人助理，直接升级成了自动的ai私人助理。说实话，除了经常被封号，claude是真的很好用！这也是他们在今年的第34天发布更新，确实很卷！ cloudflare发布了新的沙盒，要比之前的启动快100倍，同时内存节省10倍，这也是近期的技术更新。谷歌发布了一篇论文，用了一种全新的方式去压缩大模型的体积到原来的六分之一，同时大模型的推理速度却比之前提升了八倍，有博主将其定义为2026年以来ai行业最大的技术进步。 openai在公司战略和seedance的双重影响下关闭了sora,同时应该也会在进去推出智能电商ai,可以在gpt里搜索商品，然后多个电商平台比价推送，再完成购买，更像是一个电商平台的聚合器。昨天晚上差点出现了ai史上最大的黑客攻击事件，还好黑客写的恶意程序有bug，不然不知道有多少个设备将被黑掉。具体内容请看视频，感谢大家点赞关注支持！

刚刚过去的一天整个ai行业又有大事发生！ Claude今天凌晨再次更新，推出了自动模式。自动模式可以结合昨天刚推出的Claude code私人助理一起使用，人类不需要每一步都给指示，claude可以自己去按照逻辑执行。从ai私人助理，直接升级成了自动的ai私人助理。说实话，除了经常被封号，claude是真的很好用！这也是他们在今年的第34天发布更新，确实很卷！ cloudflare发布了新的沙盒，要比之前的启动快100倍，同时内存节省10倍，这也是近期的技术更新。谷歌发布了一篇论文，用了一种全新的方式去压缩大模型的体积到原来的六分之一，同时大模型的推理速度却比之前提升了八倍，有博主将其定义为2026年以来ai行业最大的技术进步。 openai在公司战略和seedance的双重影响下关闭了sora,同时应该也会在进去推出智能电商ai,可以在gpt里搜索商品，然后多个电商平台比价推送，再完成购买，更像是一个电商平台的聚合器。昨天晚上差点出现了ai史上最大的黑客攻击事件，还好黑客写的恶意程序有bug，不然不知道有多少个设备将被黑掉。具体内容请看视频，感谢大家点赞关注支持！

Vic TALK

20,615 次观看 • 3 个月前

Claude Code创始人Boris和团队成员的20分钟内部对话，信息密度极高 “不跟agent对话，跟loop对话，让loop替我来prompt” “从 4.6 起就不用 plan mode 了，全开 auto mode” “不需要prompt engineering和context engineering。给模型最精简的必要上下文和工具，让模型自己探索方案” “一半的工程在手机上完成，走路时和agent语音对话” 建议收藏看完，价值远超普通vibe coding教程

Claude Code创始人Boris和团队成员的20分钟内部对话，信息密度极高 “不跟agent对话，跟loop对话，让loop替我来prompt” “从 4.6 起就不用 plan mode 了，全开 auto mode” “不需要prompt engineering和context engineering。给模型最精简的必要上下文和工具，让模型自己探索方案” “一半的工程在手机上完成，走路时和agent语音对话” 建议收藏看完，价值远超普通vibe coding教程

Sac

109,446 次观看 • 1 个月前