8月26日
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8月25日
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8月24日
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04:13官方账号Simon Willison’s Weblog博客/媒体
Drew Breunig指出,在Fable出现之前,优化编码工具似乎没有必要,因为新模型的出现往往能解决大部分问题。然而,Fable的出现虽然令人惊叹,但其高昂的成本使得Opus、5.6、K3和GLM等模型已经足够应对大多数需求。因此,人们开始思考哪些工作应该放在哪里。
推荐理由:Drew Breunig分享了他对Fable的看法,揭示了免费午餐时代的终结,对于关注LLM定价和AI发展的读者来说,这是一篇值得阅读的文章。
8月22日
19:28
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8月21日
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01:16宝玉@dotey
Claude Code 最新版本上线了一个特别讨厌的功能,频繁给其他正在运行的 session 发消息。该功能默认开启,用户至今未找到关闭选项。它会导致早已结束且无缓存的历史会话被意外唤起,造成 token 消耗激增。

推荐理由:Claude Code 新版上线了个烦人的跨 Session 通知功能,默认开启还关不掉,会把旧会话全唤醒,token 消耗飞起。
8月20日
23:38
23:38宝玉@dotey
Together AI 工程师哈桑分享了用智能体设计 UI 的经验。他开发了名为 Hallmark 的 design skill,将 AI 常见的“slop 套路”列为“别这么干”的规则喂给模型。他建议给智能体提供参考图和截图,并使用更长的提示词。他提到 GLM 5.2 的效果与 Opus 几乎分不出来,但速度更快。
推荐理由:Together AI 工程师哈桑分享了用智能体设计 UI 的经验,他做了个叫 Hallmark 的 design skill,把 AI 常见的“slop 套路”列为“别这么干”的规则喂给模型,效果很好。
23:05
23:04
23:04
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07:51
07:51官方账号Simon Willison’s Weblog博客/媒体
精选
使用Claude Fable 5在Claude Code for web环境中测试smolmachines时,发现该环境因无KVM支持无法运行smolvm;转而在GitHub Actions Ubuntu runner上直接安装smolvm并运行测试,成功解决环境限制问题;这种测试方法为执行用户提供的任务提供了灵活的执行方案。
推荐理由:Willison测试smolmachines当不信任Python和JavaScript代码的沙盒,用GitHub Actions直接跑测试,和之前在Claude Code for web上的方法不一样,现在能更好地执行用户任务了。
8月19日
22:39
22:39官方账号Decoder@Maximilian Schreiner
Anthropic的Claude模型在蛋白设计中实现35%成功率,远高于行业平均10 - 15%;该模型仅辅助已有专业工具,独立评估仍在进行中;此技术让任意实验室能完成蛋白质设计的完整流程。
事件专题

推荐理由:Anthropic放出Claude模型新功能,能让任意实验室完成全蛋白设计流程,比行业平均效率高很多。
11:48
11:48官方账号Anthropic@AnthropicAI
精选73°
Claude模型在蛋白质设计任务中表现出色,成功从零开始设计出针对14个目标的蛋白质结合物。这一过程仅需人类专家编写提示词,Claude便能自主完成设计工作。随后,Adaptyv Bio和Twist Bioscience公司独立验证了Claude设计的蛋白质功能。
事件专题

推荐理由:Claude能自己设计蛋白质了,比传统方法快多了,还和两家生物公司合作验证了效果。
11:48
11:47
11:47
11:40
11:40官方一手arXiv: Anthropic@Jorge Fábrega
Anthropic研究使用2026年4-5月AEI数据,分析生成式AI的两种委托方式:指定委托和迭代式共同生产。在1P API中,工作导向使指定委托增加2.76个百分点;在Claude.ai中增加1.45个百分点。研究还发现,迭代式响应在两种模式间存在0.45个百分点的差异。
事件专题

推荐理由:Anthropic这篇研究揭示了人类如何指导AI任务,工作导向与指定委托的关系,以及不同使用模式的差异。
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