Simon Willison 相关 AI 资讯

8月9日

23:59

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在X上分享用vibe coding做了几款游戏的体验。他说现在做出一个看起来像游戏的东西已经很容易，但真正好玩的游戏仍超出他的能力，也超出Claude和GPT-5.6。这条帖子有4条评论、8次转发、62个赞和4834次浏览。

推荐理由：vibe coding做游戏：像样容易，好玩难，Claude和GPT-5.6也不行。

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8月8日

08:35

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison 在推特上评论了 Claude 博客的 auto-mode 文章，并提议将其命名为“defeating the lethal trifecta”。这条推文获得了 7711 次查看和 46 个赞。另有 3 条回复参与讨论。

AI产品 Claude auto-mode Simon Willison

推荐理由：Simon Willison 说 Claude 的 auto-mode 帖子应该叫“击败致命三连”，看看他为什么这么说。

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08:30

08:30官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Simon Willison在8月8日的博客中引用了John Gruber的观点。John Gruber用现场音乐比喻写作心态，主张像演出而非录专辑。Gruber认为偶尔写深度长文，但日常需保持专业水准。他提醒作者不要总追求每篇都成为精品，而应注重稳定的节奏和准确性。

技巧 John Gruber Simon Willison 博客写作

推荐理由：Simon Willison引用John Gruber的写作心态，用现场演奏比喻博客更新，提醒别纠结每篇都爆款，适合写博客的朋友看看。

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04:27

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在博客中记录用Codex生成浣熊动画的过程。Codex初版把浣熊眼睛画成身体的四倍大，需要手动修复。他对比了Fable，后者从单个提示词就完成了全部工作。博客包含具体实现细节和修复过程。

技巧 Codex Fable Simon Willison

推荐理由：Simon Willison用Codex做浣熊动画，Codex把眼睛画成四倍大得手动修，Fable一条提示就搞定，挺有意思。

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8月6日

05:20

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在推特公开了他用于Claude Code for web的提示词，目标是Fable 5。该提示词结合了四年前推文中的截图，构成多模态输入。Claude Code for web是Anthropic推出的浏览器端编码工具，支持图像与文本混合。此示例展示了如何用历史截图约束模型输出。

技巧 Claude Code Simon Willison 提示词工程

事件专题

推荐理由：想学怎么用Claude Code for web处理带截图的复杂任务？Simon直接把他用的提示词贴出来了，照着试就行。

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8月5日

08:32

08:32官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

llm 0.32 版本正式发布。llm 是 Simon Willison 开发的开源命令行工具。llm 0.32 的更新细节见其个人博客。版本号 0.32 标识了此次更新的具体内容。

AI产品 llm Simon Willison 命令行工具

推荐理由：Simon Willison 把 llm 更新到了 0.32，用命令行跑模型的朋友可以看看更新日志，了解变化。

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8月4日

07:53

07:53官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Niklas Gruhn提出“meat proxy”一词，指盲目复制粘贴AI输出给他人的人。Simon Willison建议，人们可以用AI辅助，但不能只转发输出，而要阅读、理解、验证，再用自己的话写回复。这个建议源于Lobste.rs，强调这种努力能增加价值。

技巧 meat proxy Simon Willison AI输出

推荐理由：Simon Willison教你别当“肉代理”——别把AI的回答直接甩给别人。读一遍、想明白、用自己的话说，就这么简单。

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8月2日

09:11

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在推特上给OpenAI提建议，要求公开提示词和工具描述。他说，有了这些提示词，像他这样的开发者就能教其他人使用OpenAI的产品。他还表示，OpenAI至少别再让模型隐藏提示词。这条推文获得了19个赞和2011次查看。

行业 OpenAI Simon Willison 提示词工程

事件专题

推荐理由：Simon Willison给OpenAI支招：把提示词公开，别藏着，这样大家都能学。推文已有2011次查看。

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8月1日

07:21

官方账号Simon Willison@simonw

精选

Simon Willison 与 Prime Radiant 合作推出新工具 smevals，用于在命令行运行针对模型、测试框架和提示词的小型评估套件。用户可通过 'uvx smevals docs' 命令直接体验。相关博客文章已在 primeradiant.com 发布，介绍了工具的设计思路。

AI产品 smevals Prime Radiant Simon Willison

推荐理由：smevals 是 Simon 和 Prime Radiant 做的小工具，专门跑模型和提示词的评估，一条命令就能用，适合快速看效果。

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7月31日

07:32

官方账号Simon Willison@simonw

精选

Simon Willison 分享了他的做法：将 shot-scraper 工具的 --help 输出设计成可复用为 agent 技能，这样用户只需告诉 agent “run shot-scraper video --help”，agent 就能自动获取所有参数和用法。这种方法利用了现有的 CLI 文档结构，无需额外编写技能描述。该技巧适用于任何支持 --help 的命令行工具，能显著降低 agent 工具集成的开发成本。

技巧 shot-scraper Simon Willison 命令行

推荐理由：Simon Willison 教你把普通 --help 输出变成 agent 技能，shot-scraper 就是个例子，省掉额外写技能文件的麻烦。

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7月19日

01:30

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在推文中指出，ChatGPT Work的功能本质与OpenAI Claw相同。该评论引发社区讨论，目前OpenAI未对此回应。

行业 ChatGPT Work OpenAI Claw Simon Willison

事件专题

推荐理由：推特大佬点破ChatGPT Work和OpenAI Claw的底层关系，值得一看。

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7月18日

00:57

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison指出，AI实验室的竞争优势在于明确说明是否及如何利用用户数据训练模型。他密切关注各实验室政策，但仍无法自信总结任何主流实验室（如OpenAI、Google、Meta等）的相关政策。这一观点反映了行业在数据使用透明度上的普遍问题，可能影响用户信任与合规性。

行业数据政策 AI安全 Simon Willison

事件专题

推荐理由：Simon Willison点出了一个关键问题：AI公司对数据使用的政策不透明，这可能是未来竞争的分水岭。

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7月17日

05:24

官方账号Simon Willison@simonw

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Simon Willison 发布关于 Kimi K3 模型的个人笔记，指出尽管 pelican 基准测试与模型实际能力（如长对话中的智能体工具调用）脱节，但仍能从中获得洞察。pelican 基准当前得分已无法完全反映 Kimi K3 在复杂任务上的表现。Willison 强调模型在 agentic tool calling 和长上下文交互上的进步比基准分数更重要。

AI模型 Kimi K3 pelican benchmark Simon Willison

事件专题

推荐理由：Simon Willison 分享了 Kimi K3 的实测感受，还聊了 pelican 基准的局限性，想了解模型真实水平可以看看。

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7月8日

06:17

06:17官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Simon Willison 使用 GPT-5.5 创建了实验性 Web 组件 github-code，仅通过一个提示词构建。该组件接受类似 https://github.com/simonw/sqlite-ast/blob/437c759... 的 URL，自动转换为 https://raw.githubusercontent.com/... 路径，然后用 fetch() 获取并显示指定行范围（如 #L9-L18），带行号但不支持语法高亮。它可直接嵌入网页展示代码片段。

AI产品 GPT-5.5 Web组件代码嵌入

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推荐理由：Simon Willison 用 GPT-5.5 写了这个 Web 组件，能自动从 GitHub 链接抓取指定行的代码显示在网页上，带行号，做文档或博客嵌入代码很方便。

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7月3日

06:54

06:54官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选

Simon Willison 发布了 llm-coding-agent 0.1a0，一个基于其 LLM 库演化的代理框架的编码代理工具。它实现了类似 Claude Code 的代理功能，包含编辑文件、执行命令、搜索文件等 5 种工具。可通过 uvx --prerelease=allow --with llm-coding-agent llm code 命令运行，也提供了 Python API，如 CodingAgent(model="gpt-5.5", root="/path").run()。该工具由 Fable 5 实验驱动，README 列出了 llm code --yolo 等使用模式。

AI产品 llm-coding-agent LLM 编码代理

推荐理由：Simon 用他的 LLM 库搞了个编码代理，能读写文件、跑命令，还支持 TDD 开发流程，很实用。

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02:48

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison引用Geoffrey Litt提出的'理解以参与'（understand to participate）框架，解释与编码智能体协作时的认知债问题。该框架强调用户需要理解智能体的行为，以便在创作过程中成为主动参与者，而非被动接受者。Willison认为这对于有效使用AI编码工具至关重要。

技巧 Simon Willison Geoffrey Litt 编码智能体

推荐理由：Simon Willison分享了一个很实用的观点：和编码智能体一起工作时别只当甩手掌柜，得主动理解它在做什么才能更好地协作。

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7月1日

01:27

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison 为其浏览器自动化工具 shot-scraper 添加视频支持功能。用户可以通过 YAML storyboard 文件定义步骤，自动录制 Web 应用新功能的演示视频。该工具原本仅支持截图，现在可直接生成带浏览器操作的视频，无需人工录屏。示例中展示了如何使用 6 步 storyboard 录制一个多页面交互流程。这一更新让开发者或编码代理能快速产出功能演示。

AI产品 shot-scraper Simon Willison 浏览器自动化

推荐理由：Simon 给 shot-scraper 加了视频录制，写个 YAML 就能自动生成应用功能演示视频，省去手动录屏时间。

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6月27日

11:57

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在推文中指出，当前LLM（如GPT-4、Claude等）在构建前端时默认选择React的倾向较去年明显降低。他过去几乎每次前端提示都要加入“不要用React”，但近几个月来多数模型已不再需要这一约束。这一变化减少了提示词的必要修改，反映出LLM默认行为的演进。

技巧 Simon Willison LLM React

推荐理由：Simon Willison分享了一个省事小发现：现在LLM写前端默认React少了，你少写一句提示词。

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6月25日

04:26

官方账号Simon Willison@simonw

用户 Simon Willison 反馈，Claude Code for Web 在执行包含 clone 命令的 prompt 时，系统报错“GitHub is blocked by egress policy”，导致无法访问 GitHub 仓库。该问题严重影响依赖 GitHub 的工作流，已被多位用户关注并 @ClaudeDevs 和 @claudeai 询问，疑似已知 bug，目前尚无官方回复。

AI产品 Claude Code GitHub Simon Willison

推荐理由：Claude Code 连 GitHub 都连不上了，我 prompt 里全是 clone 仓库，这下全废了。别踩坑。

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6月12日

23:55

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 引用 Simon Willison 提出的智能体致命三要素：访问敏感数据、暴露于不可信内容、具备外部通信能力。当智能体同时满足这三项时，必须使用沙箱隔离。该观点强调了 AI 智能体安全设计的核心风险点，提醒开发者在构建智能体时需优先考虑安全防护。LangChain 提供了相关实现指南。

AI产品智能体安全/沙箱 LangChain

推荐理由：做智能体开发的团队必须警惕这三个风险叠加——Simon Willison 的框架帮你快速判断是否需要沙箱，建议直接对照检查自己的智能体架构。

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6月10日

09:27

官方账号Simon Willison@simonw

83°

Simon Willison 分享了对 Claude Fable 5 的初步印象，称其具有“大模型气味”：运行缓慢、价格昂贵，但几乎能处理他抛出的所有任务。该模型在复杂推理和多步骤任务上表现出色，但高昂的成本和延迟可能限制其普及。Willison 认为，对于需要极致能力的专业用户来说，Fable 5 是值得的，但对普通开发者而言，性价比仍是问题。

AI模型 Claude Fable 5 大模型推理模型

事件专题

推荐理由：Claude Fable 5 的“大模型气味”揭示了当前顶尖模型的取舍——慢、贵但能力惊人。做复杂推理或高难度任务的开发者，值得看看 Willison 的实测感受，判断它是否值得你的预算。

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6月1日

04:14

官方账号Simon Willison@simonw

精选

Simon Willison 在推文中指出，当使用编程智能体（coding agents）工作时，对话记录（transcript）成为最重要的工件之一。他认为记录这些对话对于追踪决策过程，其重要性甚至超过维护良好的提交信息和 issue。这一观点强调了在 AI 辅助编程时代，对话记录作为知识管理工具的价值。对于使用 AI 编程助手的开发者来说，这提供了一个新的工作流优化方向。

技巧编程智能体工作流优化知识管理

推荐理由：Simon Willison 点出了 AI 编程时代被忽视的关键——对话记录比 Git 提交更有价值，做 AI 辅助开发的团队建议立即调整工作流。

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5月22日

08:06

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison 在 X 上分享了 agent.datasette.io 的交互式演示链接。该演示展示了 Datasette 生态中的智能体功能，允许用户通过自然语言与数据库交互。这是一个将 AI 智能体与数据探索工具结合的实践案例，适合数据开发者体验。

AI产品智能体数据工具 Datasette

推荐理由：数据开发者可以直观体验 AI 智能体与 Datasette 的结合，直接上手试试 agent.datasette.io 的交互效果。

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5月19日

10:49

10:49官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选

Simon Willison 在 PyCon US 2026 上用五分钟闪电演讲总结了 LLM 领域过去六个月的发展。他重点介绍了 2025 年 11 月的“拐点”，当时最佳模型在三大提供商间易手五次，最终 Claude Opus 4.5 胜出。更关键的是，编码代理从“偶尔可用”跨越到“日常可用”，显著减少了人工修复错误的时间。他还分享了个人项目 micro-javascript，一个用 Python 实现的 JavaScript 解释器，展示了多语言嵌套运行的技术趣味。演讲通过“鹈鹕骑自行车”SVG 测试直观对比模型能力，强调编码代理的进步是最大亮点。

行业 LLM 编码代理模型对比

推荐理由：Simon 用五分钟讲清了 LLM 过去半年的关键转折——编码代理从玩具变成生产力工具，做 AI 开发或重度使用编程助手的团队值得花五分钟了解这个趋势，看完会对模型选择和工具策略有更清晰的判断。

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