AITOP
精选
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全部模型产品行业论文技巧
标签：Claude×
6月29日
23:10
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6月28日
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6月24日
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6月23日
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6月20日
12:51
12:51shao__meng@shao__meng
精选72°
Claude Code的7种指令方式包括CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles和Appending the System Prompt。CLAUDE.md文件建议控制在200行以内，根目录CLAUDE.md在会话开始时全程驻留上下文，子目录CLAUDE.md仅按需加载。Skills在主线程逐步执行适合需要干预的任务，Subagents在独立上下文运行可嵌套最多五层并支持并行。Hooks通过PreToolUse和PostToolUse实现确定性硬约束，完全绕过上下文压缩且成本极低。官方建议将30行以上的部署流程封装为Skills而非写入CLAUDE.md，以节省token。
技巧Claude CodeClaude智能体编程助手提示词工程
推荐理由：这篇博客把Claude Code七种配置方式讲透了，从CLAUDE.md到Hooks怎么选，适合想自定义工作流的开发者。
原文
6月19日
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6月18日
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6月17日
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6月16日
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6月15日
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6月11日
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6月10日
21:14
21:14Geek@geekbb
精选
Sebastian Kehle 分享了他的 Hermes 设置：在 VPS 的 Docker 容器中运行一个 Hermes 实例，通过 Remote Gateway 连接 Hermes Desktop。他配置了 6 个角色（助手、研究员、工程师、作家、审核员、教练），每个角色都有独立的 Telegram 机器人，方便从手机直接启动会话。Claude 作为修复层运行在 VPS 上，负责调试、监控、日志和配置，确保系统稳定。这种架构实现了单一助手覆盖多种任务，展示了 AI 工作流的高效整合。
AI产品HermesAI 助手工作流Telegram 机器人Claude
推荐理由：这个设置展示了如何用一个 Hermes 实例管理多个 AI 角色，适合需要灵活切换任务场景的开发者或团队。如果你在寻找高效的多角色 AI 工作流方案，可以直接参考这个架构。
原文
08:01
08:01orange.ai@oran_ge
精选76°
Anthropic 宣布对 Claude 实施新的干预措施，限制其在针对前沿大语言模型（LLM）开发的请求中的有效性，例如构建预训练流程、分布式训练基础设施或机器学习加速器设计。这些干预措施通过提示修改、引导向量或参数高效微调（PEFT）等方法实现，且对用户不可见。Anthropic 表示此举是为了避免加速那些最愿意违反服务条款的实体，并估计仅影响约 0.03% 的流量和不到 0.1% 的组织。该政策引发了研究社区的强烈不满，认为这严重阻碍了 AI 研究进展。
AI产品ClaudeAnthropic模型限制LLM开发安全机制
推荐理由：Anthropic 主动限制自家模型用于 LLM 研发，做前沿模型研究的团队会直接受影响——建议关注这一政策变化，评估对自身工作的潜在影响。
原文
6月8日
15:22
15:15
10:54
03:46
03:46rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选72°
一篇新论文提出了Meta-Agent Challenge（MAC）基准测试，检验当前AI智能体能否像AI工程师一样自主构建、测试和改进其他智能体，而无需人类干预。测试覆盖数学、科学问答、竞赛编程、软件bug修复和长终端任务五个领域。结果显示，当前智能体在可靠构建任务系统方面仍然薄弱，大多数无法超越人类设计的强基线，少数成功案例主要来自Claude等闭源前沿模型。论文指出，真正的自主不仅需要工具使用，还需要预算意识、失败恢复、压力下的克制以及改进设计的纪律。
论文智能体自主开发基准测试Meta-Agent ChallengeClaude
推荐理由：这篇论文戳破了AI智能体自主性的泡沫——当前智能体更像是强大的执行者而非自改进的工程师，做智能体开发或自动化研究的团队看完会重新思考自主性的真正门槛。
原文
6月4日
16:09
6月1日
10:52
10:52arXiv: DeepSeek@Jiwoo Choi, Seonwoo Ahn, Tongxin Zhang, Seohyon Jung
精选
一项研究对六种大语言模型（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Syn-Pro、HyperCLOVA X）在英语、韩语、中文和日语中的性别刻板印象进行了审计。研究使用HEXACO-100人格量表，并以48国人类数据为基准，发现模型的性别偏见幅度比人类跨国家差异范围宽约2.5倍。例如，一个以英语为中心的模型在用韩语提示时，偏见水平达到当地人类基准的5倍，即使提示中明确候选人已被录用（这通常会减弱人类的刻板印象）。研究提出了一个四模式框架（一致、抑制、重组、放大）来描述24个（模型×语言）单元的行为，并发现翻译不仅会缩放刻板印象，还会改变与之关联的属性。结论是，没有单一的偏见消除流程能跨语言边界均匀地解决偏见问题。
论文性别偏见跨语言审计HEXACO-100ClaudeGPTGeminiDeepSeekHyperCLOVA X
推荐理由：这项研究揭示了AI性别偏见在跨语言环境下的复杂性和放大效应，对多语言AI部署团队和公平性研究者来说，是理解偏见机制、设计针对性缓解策略的关键参考。建议关注其四模式框架和跨语言属性重组发现。
原文
00:09
5月31日
10:00
10:00Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）
精选72°
Anthropic 发布了一篇详细的技术文章，介绍了如何在 Claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 三个产品中实现沙箱隔离。文章解释了不同产品使用的沙箱技术：Claude.ai 使用 gVisor，Claude Code 在本地运行并使用 macOS 的 Seatbelt 和 Linux 的 Bubblewrap，而 Claude Cowork 则运行完整的虚拟机。文章还披露了一些之前未公开的安全风险，例如通过 api.anthropic.com/v1/files 进行数据泄露的漏洞。这篇文档填补了行业在沙箱产品文档化方面的空白，让用户能更清楚地评估其安全性。
AI产品沙箱/隔离安全ClaudeClaude CodeAnthropic
推荐理由：Anthropic 首次公开了 Claude 系列产品的沙箱实现细节，做 AI 安全或部署 LLM 应用的团队可以据此评估信任边界，建议直接阅读原文了解具体漏洞案例。
原文
5月29日
08:24
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了！Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型，长时间任务不跑偏、不废话、不中断，像一个资深工程师一样默默干活，从功能开发到漏洞清扫全包圆，你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”，现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸，被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队，这个模型建议直接上手，效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？
5月27日
14:50
14:50Viking@vikingmute
精选
文章《Using AI to write better code more slowly》挑战了 AI 编程就是快速生成大量代码然后直接合并的普遍认知。作者认为 AI 完全可以用来写出高质量代码，只是过程会更慢，这才是可持续的方式。他推荐的工作流是：使用多个不同模型（如 Claude sub agents、Codex、Cursor Bugbot 等）并行审查 PR，分别找出 bug 并按严重程度排序。人类开发者负责验证和去伪存真，减少幻觉。然后让 Agent 修复所有 Critical 和 High 严重等级的问题，重复直到没有为止。如果 PR 有太多 Critical 问题导致实现思路错误，就直接放弃该 PR。文章还分享了作者日常的工作流和建议。
AI产品AI 编程代码审查工作流ClaudeCodexCursor Bugbot
推荐理由：这篇文章打破了「AI 编程=快糙猛」的刻板印象，为追求代码质量的开发者提供了一套可落地的多模型协作审查流程。做代码审查或维护高代码标准的团队，可以直接参考这个工作流来提升 PR 质量。
原文
11:15
11:15Anthropic: Engineering（资讯）
精选72°
Anthropic 在博客中详细介绍了他们如何为 Claude 的不同产品（claude.ai、Claude Code、Cowork）设计安全边界，以控制智能体能力增长带来的潜在风险。文章从工程角度探讨了“爆炸半径”的概念，即智能体可能造成最大损害的范围，并分享了通过权限隔离、沙箱执行、行为监控等机制来限制这一半径的实践经验。这些方法旨在确保 Claude 在变得更强大时，仍能安全地服务于用户，避免意外或恶意使用导致的严重后果。对于关注 AI 安全与可靠性的开发者和团队，这篇文章提供了实用的工程思路。
AI产品ClaudeAI 安全智能体沙箱权限控制
推荐理由：Anthropic 把智能体安全从概念落地到了工程实践，做 AI 产品安全架构的团队可以直接借鉴他们的权限隔离和沙箱方案，看完会对“如何安全地变强”有更具体的认知。
原文
5月25日
23:40
23:40shao__meng@shao__meng
精选78°
Claude Design 团队分享了他们如何利用 Claude 自身，从零构建设计工具并实现上线。团队采用高频用户对话、每 1-2 天发布、24 小时内修复问题、不做长期预测而做实验的方法论。他们自建了共享 Slack 频道、重度 dogfooding 并用 Claude 做反馈追踪，打通了从自然语言到品牌一致设计再到生产代码的全链路。团队曾花一周开发高级设计控件，但发现不到 1% 用户使用后删除，从而明确了对话加评论式迭代的产品方向。这展示了 AI 公司如何用 AI 解决产品运营问题，以及小团队在 AI 时代的产品开发模式。
AI产品Claude设计工具产品方法论AI 产品开发小团队
推荐理由：做 AI 产品经理或设计工具的团队，可以看看 Claude Design 如何用 Claude 自己加速迭代——每天和用户聊、两天一发、24 小时修 bug，这套方法论直接抄作业都值。
原文
5月21日
08:00
07:59