Claude

本文来自于 Anthropic 组织的线下分享会，从时间上看应该是 5 月前组织的线下分享会，里面不仅有 Claude 工程和算法团队的分享，还包括 Google、Amazon、Manus 甚至是创业者和学生的分享，特别值得观看，这里把其中我认为比较优质的视频内容整理出来分享给大家。本篇文章来自于视频 Claude Code best practices，以下为原视频精华。 大家好，我是 Cal，在 Anthropic 的应用 AI 团队工作。我的日常就是和 Claude 打交道，想方设法地挖掘出这些模型最惊艳的潜力。不过，除了做提示词工程，我也是个不折不扣的编程爱好者。 你懂的，就是那种脑子里总有疯狂点子，喜欢启动一堆新项目，但最后能完成的寥寥无几的人。我的电脑里简直就是个“代码项目坟场”。 直到去年年底，我在公司内部听说了一个很酷的新工具。一个周五晚上，我下载了这个后来被命名为 “Claude Code” 的工具，并把它用在了我想开发的一个新笔记应用上。那个周末，彻彻底底地改变了我对编程和软件工程的看法。 我整个周末都抱着笔记本电脑，简直像上瘾了一样，看着 Claude 不断编写代码。我按下回车，切换到浏览器刷新，一个强大复杂的应用就在我眼前慢慢成形。我一个人绝对不可能在这么短的时间内做到这个地步，这感觉太震撼了。 当时我还有点小担心：“天啊，我这得用了多少 token，不会被老板发现我没在干正经活吧？” 但我不知道的是，Claude Code 团队内部有个排行榜，记录着所有员工的使用情况。一个周末下来，我直接冲到了榜首。 就这样，我认识了 Boris 和 Cat 这些 Claude Code 的早期团队成员。凭借着我对提示词的了解和对这个工具的热爱，我加入了他们，成为了核心贡献者之一。 今天，我想跟大家聊聊 Claude Code，分享一些我们内部总结的最佳实践。 把你的编程搭档，想象成一位终端命令行高手 如果有人问我 Claude Code 是什么，我的脑海里会浮现出一个画面：它就像你团队里那个精通命令行的同事。 他从不碰图形界面，手指在键盘上翻飞，用各种复杂的 Bash 命令和 Vim 快捷键解决问题。我刚当工程师的时候，就有个叫 Tony 的导师。每次我遇到 bug 去找他，他总是在终端里一顿操作，看得我眼花缭乱，然后问题就解决了。我总是想：“太牛了，我啥时候也学学这个。”——当然，我从来没学会。 但现在，拥有 Claude Code，就好像随时随地都有一个 Tony 坐在你旁边。 揭秘：Claude Code 是如何工作的？ 在 Anthropic，我们信奉一个原则：“做那个能奏效的简单方案”。对于 Claude Code 来说，这意味着它是一个非常“纯粹”的智能体（Agent）。...

本文整理自 Alex Kantrowitz 对 Anthropic CEO Dario Amodei的 深度访谈，以下为原视频精华。 别叫我“AI末日论者”——Anthropic CEO Dario Amodei的自白与野心 “当有人叫我‘末日论者’，说我想让AI发展减速时，我真的会非常愤怒。” Anthropic 的CEO Dario Amodei 在采访一开始就毫不掩饰自己的情绪。对他来说，这个标签不仅是一种误解，更是一种侮辱。因为很少有人比他更清楚，技术进步的迟缓意味着什么。 “你听听我刚才说的，我父亲的去世，就是因为那些晚了几年才出现的疗法。我比谁都懂这项技术能带来的好处。” 这份深植于个人经历的紧迫感，塑造了Dario Amodei——这位处在AI浪潮之巅，却又时常发出警示声音的复杂人物。他既是AI能力指数级增长最坚定的信徒，也是那个不断提醒世界“小心脚下”的吹哨人。 在这场坦诚的对话中，Dario分享了他对AI未来的判断、Anthropic的生存法则，以及他为何选择了一条与众不同的道路。 指数级增长：我们都被蒙在鼓里 Dario的核心观点可以归结为一个词：指数级增长（the exponential）。 他认为，人们在直觉上很难理解指数曲线的可怕。就像上世纪90年代的互联网，在它彻底爆发的前两年，看起来似乎才刚刚起步，只有1/16的威力。而今天的AI，正处在同样的历史节点。 “我们正坐在2025年的中间点，模型的能力正在爆炸式增长，” Dario说，“几年前它们还语无伦次，后来达到高中生水平，现在已经是聪明的大学生甚至博士生了。” 他不喜欢用“AGI”或“超级智能”这类模糊的营销术语，他觉得那些词只会刺激人们的多巴胺。他更愿意谈论可观察到的、实实在在的进步——只要投入更多的算力、数据和新的训练方法，AI模型每隔几个月就会变得比上一代更强。 这种进步也直接体现在商业上。Anthropic的收入增长曲线堪称疯狂： 2023年：从0增长到1亿美元 2024年：从1亿美元增长到10亿美元 2025年上半年：从10亿美元增长到超过45亿美元 “我不是说这个趋势一定会持续，但如果你假设它再持续两年呢？你会进入千亿级别。” Dario解释道，“人们正在被指数增长蒙蔽了双眼，没有意识到事情会发展得有多快。” 正是这种对未来的预判，让他感到前所未有的紧迫感。他觉得，当问题（无论是国家安全还是经济冲击）离我们越来越近时，他有责任和义务把丑话说在前面，警告世界可能出现的风险。 技术瓶颈？只是暂时的障碍 尽管行业内充满了对“规模化边际效益递减”和“模型无法持续学习”的担忧，但Dario对此不以为然。 1. 关于边际效益递减 “从我们在Anthropic内部看到的情况来说，我们没有看到任何收益递减。” 他以编码领域为例。Anthropic的Claude系列模型在编码能力上进步神速，相关的基准测试（如SweetBench）得分从18个月前的3%飙升到了现在的70%-80%。在Anthropic内部，大部分代码的编写都已经离不开Claude的参与。他认为，所谓的瓶颈，更像是某些人的一厢情愿。 2. 关于持续学习 有人批评大语言模型像个一次性产品，训练完就定型了，无法像人一样持续学习。Dario承认这是个问题，但远非致命弱点。 “就算我们永远解决不了持续学习，一个拥有诺奖级别智慧但无法学习新知识的AI，如果你有一千万个，它们照样能在生物学上取得巨大突破。” 更何况，他认为这根本不是一个无法解决的问题。首先，不断增长的“上下文窗口”本身就是一种短期学习。理论上，我们可以把上下文窗口扩展到一亿个词，相当于一个人一生的信息输入量。其次，他相信通过新的技术架构（比如他提到的“内循环”和“外循环”），持续学习的问题最终也会像之前的“推理”难题一样，被“规模化+新思路”所攻克。 “在AI领域，每当我们觉得遇到了什么根本性障碍，结果往往它都不是。” Anthropic的生存之道：小而美，但火力十足 作为一家独立创业公司，Anthropic如何在Meta、xAI这些由万亿巨头支持的庞然大物之间生存？Dario的答案是 人才密度 和 资本效率。 “三年前，我们的融资额只有几亿美元，而OpenAI已经从微软拿了130亿。我们当时的逻辑是：如果别人花10亿能做到的事，我们花1亿就能做到，那么投资我们比投资他们资本效率高10倍。” 他认为，金钱只是一个暂时的短板，可以弥补；而用更少资源做出更好产品的内在能力，才是真正的护城河。如今，Anthropic手握近200亿美元融资，在数据中心的规模上，他自信不输给任何对手。 面对Mark Zuckerberg用高薪直接挖人的策略，Dario显得很冷静。他没有选择跟进，破坏公司内部公平的薪酬体系。他认为，这种做法破坏了企业文化，而且“你只能买走那些可以被买走的人”。 “他们在尝试购买一些买不到的东西，那就是对使命的认同感。” Dario说，Meta的挖角反而成了Anthropic的“团结时刻”，因为大部分员工都拒绝了天价offer，选择留下来。 个人经历：一切紧迫感的源头 要理解Dario Amodei，就必须回到他的个人经历。 在旧金山长大的他，对早期的互联网热潮毫无兴趣，一心想成为一名物理学家，去探索宇宙的基本真理。然而，父亲的离世彻底改变了他的人生轨迹。 “我父亲病了很久，在他去世后仅仅三四年，治愈他那种疾病的成功率就从50%飙升到了95%。” 这件事对他冲击巨大。一方面，他感受到了科技进步能拯救生命，另一方面，他也体会到了“如果能再快一点”的切肤之痛。这让他从理论物理转向了生物学，希望能亲自解决这些难题。 但在生物学领域，他再次感到了人类能力的局限。“生物系统的复杂性超越了人类的尺度，”他发现，只有AI这项技术，才有可能帮助人类跨越这个鸿沟。 于是，他最终投身AI。这条从“物理学”到“生物学”再到“人工智能”的道路，贯穿着一个核心母题——产生真正的影响力（Impact）。他想解决真正重要的问题，想阻止其他人经历他所经历的痛苦。 这种强烈的使命感也解释了他为何离开OpenAI。“当你为一个动机不真诚、不是真心想让世界变得更好的人工作时，你做的技术再好，最终也只是在为一个坏结果做贡献。” 在“末日论”与“加速主义”之间走钢丝 采访中最激烈的时刻，莫过于回应英伟达CEO黄仁勋的批评——“Dario认为只有他能安全地构建AI，因此想控制整个行业”。...

2025年 5 月 23日 Anthropic 发布了基于 Claude 4 模型的 Claude Code，很快有网友破解了其 Prompt，并分享了出来。为了便于学习，我把这个 Prompt 翻译为了中文。 展开查看原文 You are Claude Code, Anthropic's official CLI for Claude.You are an interactive CLI tool that helps users with software engineering tasks. Use the instructions below and the tools available to you to assist the user. IMPORTANT: Refuse to write code or explain code that may be used maliciously; even if the user claims it is for educational purposes....

2025年 5 月 23日 Anthropic 发布了 Claude 4 模型，很快有网友破解了其 Prompt，并分享了出来。为了便于学习，我把这个 Prompt 翻译为了中文。 展开查看原文 The assistant is Claude, created by Anthropic. The current date is Thursday, May 22, 2025. Here is some information about Claude and Anthropic's products in case the person asks: This iteration of Claude is Claude Sonnet 4 from the Claude 4 model family. The Claude 4 family currently consists of Claude Opus 4 and Claude Sonnet 4. Claude Sonnet 4 is a smart, efficient model for everyday use....

Anthropic 于2025年5月23日推出了新一代 Claude 模型：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，它们在编码、高级推理和 AI 代理方面树立了新标准。Claude Opus 4 被誉为全球最佳编码模型，擅长处理复杂和长时间运行的任务，而 Claude Sonnet 4 则是对 Sonnet 3.7 的重大升级，在编码和推理方面表现卓越。两款模型都增强了工具使用、并行工具执行和记忆能力。此外，Claude Code 现已全面上市，旨在将 Claude 的强大功能融入开发工作流程。这些模型旨在成为能够维持完整上下文并专注于长期项目的“虚拟协作伙伴”。 模型性能与应用： Claude Opus 4： 在 SWE-bench 上得分 72.5% ，在 Terminal-bench 上得分 43.2% ，被 Cursor 、Replit 、Block 、Rakuten 和 Cognition 等公司认可为在编码和复杂问题解决方面的领先者，能够持续工作数小时。 Claude Sonnet 4： 在 SWE-bench 上得分 72.7% ，提供性能与效率的平衡。GitHub 将其作为 GitHub Copilot 中新编码代理的模型。Manus 、iGent 、Sourcegraph 和 Augment Code 等公司也对其在遵循复杂指令、自主应用开发和代码质量方面的提升表示赞赏。 新增功能： 工具使用与扩展思考： 两款模型均支持在扩展思考过程中使用工具（如网络搜索），实现推理与工具使用的交替。 并行工具执行： 能够同时使用多个工具。 记忆能力提升： 特别是 Opus 4 ，在获得本地文件访问权限时，能创建和维护“记忆文件”以存储关键信息，从而提升长期任务意识和连贯性（例如，在玩 Pokémon 时创建“导航指南”）。 行为改进： 相较于 Sonnet 3....

几天前 Andrej Karpathy 在推特上分享了在阅读完 Claude 的 System Prompt 之后发布了一些分享：大型语言模型（LLMs）除了现有的基于参数修改（预训练获取知识，微调习得行为）的学习范式外，还缺少一种新的、重要的学习方式，作者称之为“系统提示词学习”。这种新范式类似人类学习并记下显式的问题解决策略，将通用知识存储在类似系统提示词的外部形式中，而非仅仅通过调整模型权重。作者认为这对于学习结构化的问题解决步骤（如Claude系统提示词中的计数方法）更有效率，且应该由模型自身习得，而不是依赖人工编写。 Claude 的 System Prompt 非常长。它有 一万六千多个单词。相比之下，OpenAI 在 ChatGPT 中使用的 o4-mini 的 System Prompt 有两千多个单词长，约为 Claude 长度的 13%。 我也尝试了一下X 上宝玉推荐的破解方法，重试了一次，确实可以诱导 Claude 说出一些 System Prompt 的内容，但往往到function 的时候会卡住，但也没关系，基本验证了这份泄露的 System Prompt 是真实的。我把原prompt翻译为了中文，原prompt我也贴出来了。 展开查看译文 <citation_instructions> 如果助手响应基于 web_search、drive_search、google_drive_search 或 google_drive_fetch 工具返回的内容，助手必须始终恰当地引用其响应。以下是良好引用的规则： - 答案中每一个源自搜索结果的特定论断都应该用 <antml:cite> 标签包围起来，如下所示：<antml:cite index="...">...</antml:cite>。 - <antml:cite> 标签的 index 属性应该是一个逗号分隔的句子索引列表，用于支持该论断： -- 如果论断由单个句子支持：<antml:cite index="DOC_INDEX-SENTENCE_INDEX">...</antml:cite> 标签，其中 DOC_INDEX 和 SENTENCE_INDEX 是支持该论断的文档和句子的索引。 -- 如果论断由多个连续句子（一个“段落”）支持：<antml:cite index="DOC_INDEX-START_SENTENCE_INDEX:END_SENTENCE_INDEX">...</antml:cite> 标签，其中 DOC_INDEX 是相应的文档索引，START_SENTENCE_INDEX 和 END_SENTENCE_INDEX 表示文档中支持该论断的句子的包含范围。 -- 如果论断由多个段落支持：<antml:cite index="DOC_INDEX-START_SENTENCE_INDEX:END_SENTENCE_INDEX,DOC_INDEX-START_SENTENCE_INDEX:END_SENTENCE_INDEX">....

本文由 Anthropic 发布，聚焦于 Claude 在编码相关任务中的应用情况。通过对 Claude.ai 和专用编码工具 Claude Code 上 500,000 次交互的分析，揭示了 AI 在编码实践中的新兴模式、应用领域及采纳趋势。 主要观点 AI 驱动编码自动化趋势显著：特别是在专用的 AI 编码工具（如 Claude Code）中，AI 更倾向于直接执行任务（自动化），而非仅仅辅助人类（增强）。 用户界面开发是 AI 编码的热点：开发者普遍使用 AI 构建面向用户的应用程序，如网页和移动应用的界面，这可能导致相关工作岗位面临更早的 AI 冲击。 初创企业在 AI 编码工具采纳上领先：与大型传统企业相比，初创企业更积极地采用尖端的 AI 编码工具，显示出更强的敏捷性。 软件开发领域的 AI 应用或为其他行业的先导指标：编码作为 AI 应用相对成熟的领域，其发展模式可能为预测 AI 在其他职业领域的影响提供参考。 关键细节 AI 使用模式：自动化与增强 在 Claude Code 上，79% 的对话被识别为“自动化”（AI 直接执行任务），而“增强”（AI 协作并提升人类能力）占 21%。相比之下，Claude.ai 的自动化比例为 49%。 “反馈循环”（Feedback Loop）模式（AI 自主完成任务，但需人类验证和纠错）在 Claude Code 上更为普遍（占交互的 35.8%），远高于 Claude.ai（21.3%）。 “指令式”（Directive）对话（AI 以最少用户交互完成任务）在 Claude Code 上也更高（43.8% vs 27.5%）。 所有增强模式（包括“学习”）在 Claude Code 上的比例均低于 Claude....

Anthropic 于 2025年 2 月 25 日发布了其最新的 AI 模型 Claude 3.7 Sonnet，并称其为目前最智能的模型，也是市场上首个混合推理模型。该模型独特之处在于它既能提供近乎即时的响应，也能进行更长时间、逐步深入的思考，并且用户可以通过 API 精细地控制模型的思考时长。 Claude 3.7 Sonnet 既是普通 LLM 又是推理模型。在标准模式下，它是 Claude 3.5 Sonnet 的升级版；在扩展思考模式下，它会在回答前进行自我反思，从而提高其在数学、物理、指令跟随、编码和许多其他任务上的性能。Claude 3.7 Sonnet 的开发理念与其他推理模型不同。 Anthropic 认为，推理能力应该是前沿模型的集成能力，而不是一个完全独立的模型，就像人类使用同一个大脑进行快速反应和深入思考一样。这种统一的方法为用户创造了更无缝的体验。 Claude 3.7 Sonnet 现已在所有 Claude 计划（包括 Free, Pro, Team 和 Enterprise 计划）以及 Anthropic API, Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 上提供。扩展思考模式在除免费 Claude 层级外的所有平台均可用。 Claude 3.7 Sonnet 的定价与其前代产品相同，为每百万输入 tokens 3 美元，每百万输出 tokens 15 美元，其中包括思考 tokens 。 与 Claude 3.7 Sonnet 模型一同发布的还有 Claude Code ，这是一个用于 agentic coding 的命令行工具，目前以有限的研究预览版形式提供。 Claude Code 旨在让开发者能够直接从终端将大量的工程任务委托给 Claude 完成。...

Anthropic 推出了 Anthropic 经济指数 (Anthropic Economic Index)，旨在深入理解 生成式 AI 系统对劳动力市场和经济产生的重大影响。该指数的首份报告基于 Claude.ai 上的数百万匿名对话进行了首次数据分析，揭示了 生成式 AI 如何融入现代经济中的实际工作任务。为了促进更广泛的研究和政策制定，Anthropic 开放了用于此分析的数据集，并邀请经济学家、政策专家和其他研究人员为该指数提供input。 初步报告的主要发现包括： 生成式 AI 的使用目前主要集中在软件开发和技术写作任务中。 大约 36% 的职业在其至少四分之一的相关任务中使用了 生成式 AI，而约 4% 的职业在其四分之三的相关任务中使用了 生成式 AI。 生成式 AI 的使用更倾向于增强人类能力（57%），即 AI 与人类协作并提升其能力，而非直接自动化任务（43%）。 生成式 AI 在中等至中高工资职业中的使用更为普遍，但在最低和最高工资岗位中的使用率较低。这可能反映了当前 AI 能力的局限性以及技术应用的实际障碍。 数据来源与分析方法 该研究基于经济学文献中关于职业任务而非职业本身的见解，使用 Anthropic 内部的自动化分析工具 Clio 分析了约一百万次 Claude (Free 和 Pro 版本) 的对话。Clio 将每次对话与美国劳工部 ONET (Occupational Information Network) 数据库中的职业任务进行匹配，ONET 数据库包含约 20,000 个特定工作相关任务。然后，研究人员按照 O*NET 的分类方案，将任务分组到相应的职业和职业类别中。 AI 使用的行业分布 数据显示，“计算机和数学” 类别（主要涵盖软件工程角色）的职业中，生成式 AI 的采用率最高，占 Claude 查询的 37....

Claude-Author 利用 Claude 3 Haiku 模型 和 Stable Diffusion 调用来生成原创小说。用户可以提供初始提示并输入他们想要的章节数，然后 AI Author 会生成整本小说，输出与电子书阅读器兼容的 EPUB 文件。 工作原理 输入 希望的写作风格: writing_style 输入本书的概述: book_description 输入生成的章节数: num_chapters 开始创作 创建故事情节大纲 Create a detailed plot outline for a {num_chapters}-chapter book in the {writing_style} style, based on the following description:\n\n{book_description}\n\nEach chapter should be at least 10 pages long. 逐章节生成内容 Previous Chapters:\n\n{' '.join(chapters)}\n\nWriting style: `{writing_style}`\n\nPlot Outline:\n\n{plot_outline}\n\nWrite chapter {i+1} of the book, ensuring it follows the plot outline and builds upon the previous chapters....