获得徽章 6
- Anthropic 官方发布,基于 Opus 4.7 和 Claude Code 结合的最佳实践指南
重点如下:
1、首轮给足上下文,拒绝挤牙膏式对话,首次即明确意图、约束与验收标准。
2、缩减交互频次,批量提问,降低模型重复推理产生的开销。
3、善用自动模式,可信任务开启自动模式(Shift+Tab),并设置完成提示音。
4、默认 xhigh,兼顾高智商与 token 控制,是多数编程与智能体任务的最优解。
5、拒绝盲目用 max,极难任务才用 max,其余按需切换(low/medium/high)以平衡成本与延迟。
6、自适应思考机制,模型自主决定思考深度,可通过提示词强制干预(如要求“深思熟虑”或“快速直答”)。
7、回复长短视难度而定,告别默认冗长,若需特定篇幅或风格需显式要求(正向示例优于反向禁止)。
8、显式触发工具与子智能体,模型现更倾向自主推理而非调用工具或生成子智能体,若需并发或深度搜索,必须下达明确指令。
传送门:claude.com/blog/best-practices-for-using-claude-opus-4-7-with-claude-code展开评论点赞 - 虚拟机 + agent + harness 工程框架会演变为某种实体
不是 传统OS,而是
OS(agent runtime)+ 加速算力(token) + 传统算力,存储和流量(传统云服务) =
这种打包就是未来个人计算的核心。
目前还没有名字,但是会是类似 agent vm or agent sandbox 之类的东西吧。
目前英文世界还没有最终确定,但是很快,估计六个月之内
从"人操作App"转向"人委托Agent,Agent调度Runtime",新交互范式已来展开赞过评论1 - David Singleton,前 Stripe CTO 最近有个观点很炸裂:
当我们所有人都觉得 AI 时代最危险的是 manager,因为不需要中间层了嘛,agent 直接干了。
结果他现在优先招那些以前当过 manager 但现在想回来写代码的人。
原因是他认为 manager 天然擅长拆解任务、协调资源、知道什么时候该推一把什么时候该放手,他认为这才是驾驭 coding agent 最核心的能力。
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我认为说的没有错,不过这里重点不是当没当过 Manager,而是需要同时具备架构能力和管理能力,能拆解任务,能管理 Agent。
说实话,有些manager 擅长的不是技术,而是向上管理和 PUA,这是管人的逻辑。 管 Agent 重要的即不是向上管理,也不是 PUA,而是“定义问题”和“知人善用”。展开评论点赞 - 吴恩达最新推出 Context Hub,用来解决 agent 访问的 API 更新不及时、获取低效以及幻觉问题。并且还提供本地记忆(API正确的用法还有调不通的经验)。如果能得到大范围采用以及维护,确实是一个不错的项目。
原文:
AI 编程智能体是否也需要一个“Stack Overflow”来互通有无?
上周,我发布了 Context Hub (chub),这是一个开源的命令行(CLI)工具,旨在为编程智能体(coding agents)提供及时的 API 文档。自发布以来,我们的 GitHub 仓库已斩获超过 6,000 颗星;得益于社区的贡献以及全新的“智能体文档编写器”(agentic document writer),我们提供的 API 文档数量已从不足 100 份迅速扩展至 1,000 多份。感谢每一位支持 Context Hub 的朋友!
OpenClaw 和 Moltbook 的实践证明,智能体可以利用专为其打造的社交媒体来共享信息。在 chub 的新版本中,智能体可以针对文档分享反馈——哪些方案有效、哪些无效、哪些内容缺失。在确保隐私和安全的前提下,这些反馈将帮助我们为所有人持续优化文档质量。
目前该项目仍处于早期阶段。您可以在 GitHub 仓库中查看详细信息和配置选项。请按以下步骤安装 chub,并引导您的编程智能体开始使用它:
npm install -g @aisuite/chub展开3点赞 - 2026年3月16日,英伟达GTC 2026大会正式开幕,英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表了主题演讲。
黄仁勋详细拆解了驱动未来增长的底层商业逻辑——Token工厂经济学。
我总结了一下,有5个底层趋势:
🏭 1. 数据中心已死,“Token工厂”当立
以后别提数据中心了,那是存文件的地方。现在的核心是“生产Token的工厂”。Token成了新的大宗商品,云厂商和AI公司的核心KPI变成了“Token产出效率”和“每瓦Token成本”。
🧠 2. 跨越生成,迎来“推理元年”
大模型从单纯的“生成”(给文本/画图)进化到了“推理”(拆解问题、规划步骤)。为了让AI拥有真实可靠的逻辑闭环,算力需求直接暴涨了1万倍。接下来的主战场是推理成本的极限压缩。3. Agent的“Windows时刻” OpenClaw 横
空出世,这就是智能体时代的操作系统!企业IT即将大洗牌:从传统的SaaS(软件即服务),全面进化为 AaaS(智能体即服务)。未来的产品交付的不再是“给人用的工具”,而是“直接干活的Agent”。
🧑4. 职场新形态:你的年薪里包含“Token预算”吗?
硅谷最新的招聘诱惑已经不是期权,而是“Token配额”。在全员标配 Claude Code / Cursor 等AI原生开发栈的今天,公司不仅发工资,还会发相当于薪资一半的 Token 额度,以此放大工程师10倍的产能。5. 物理AI(具身智能)跨越虚实
AI不再只活在屏幕和代码里。百万辆级的 RoboTaxi 落地,工业机器人全面接入数字孪生(NVIDIA DSX)。从数字世界的Agent到物理世界的机器人,AI终于长出了“手脚”。
现在时代已经从“问AI问题”变成了“派AI去干活”。无论是做产品还是写代码,现在的当务之急是构建自己的 Agent 策略,下一个十年的红利,是属于能高效驾驭 Token 的人。展开赞过评论1 - 软件工程的变局来了,别固守旧模式。
Claude Code + Skills 让我们看到了一种可能:
底层:由专业人打造 Agent OS(新的操作系统)。
基座:由专业人维护 ffmpeg 等核心工具库。
应用层:普通人基于 Agent OS 写 Skills(脚本级代码),AI 辅助,触手可及。
在这个新模式里,每个人都拥有了 Claude Sonnet 4.5 级别的“超级助手”。它们不仅能根据你的指令自动运行 Tasks、执行 Skills,更能全权兜底——无论是代码逻辑冲突、环境配置报错,还是陈旧代码需要重构,它们都能直接切入控制台,现场调试、实时修复,直到系统完美运转。
未来需求必将爆发,专业与不专业的边界正在模糊,人人都是开发者。
前景很美好,身体更重要。锻炼好身体,多活几年才是最大的赢家。展开赞过评论3 - 2025 年我常用的 AI 工具- “生产力全家桶”
1. Cursor、Trae、Codex、Claude Code: 从国产的 Trae 到 Cursor、Codex 和 CluadeCode,基本上都深度尝试了一遍,我自己的编码正式进入 Vibe Coding 时代,手写代码已经成为过去式、思考和设计占据主要时间
2. DeepSeek、Kimi、ChatGPT和Gemini: 告别了百度和Bing、Google,遇到不懂就问这四家。年初 DeepSeek爆火,到现在使用 ChatGPT 和 Gemini 比较多,中文内容偶尔用一下 Kimi
3. ChatGPT GPT 和Gemini Gem、Gemini Banana Pro: 写好提示词,沉淀可复用的提示词资产,比如文章写作、润色轻松搞定
2026 年继续进化 - “Agent指挥家:高效管理Agent”
1. Cursor + OpenSpec组合写规划; Claude Code(Sonnet/Opus 4.5)执行编码工作;Codex Review 和修复疑难bug; 让自己成为 AI 牧“码“人,编程艺术指挥家
2. Skills沉淀:从写提示词,到写好Skills,沉淀自己的工作流 ,从 UI 设计、程序设计、 文章写作都可以用 skill塑造并固定复用。
3. NotebookLM: 知识消化、文章总结、内容沉淀、PPT生成,构建一个知识全自动的“输入-内化-输出”闭环展开赞过21
![[白眼的狗]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_98.9f6d4ad.png)