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    Anthropic这篇文章对Agent这个概念做了非常精确（仅指语言意义上的“精确”）的定义。 在Anthropic的定义之下，我们实际面临的大部分工作都应该是Workflow，而不是Agent！ 而为了完成某个Workflow，Anthropic鼓励直接用LLM的原生API来完成，而不需要依赖三方笨重的框架！
  • 如何看待 Anthropic 9 月 4 日发布 Claude Code 禁止中国 . . .
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  • Anthropic 禁止中国控股公司使用其 AI 服务，会给国内的AI . . .
    Anthropic 公告里 [2] 给出的理由其实主要是两条： 一是受限制地区使用。 这条也说得过去，理论上 OGA 三家现在都不对中国提供服务（另一方面，他们也并没有主动对中国的规章做合规，比如 iCloud 就能在国内用，符合国内法规即可）。
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    MCP的开发者比MCP的用户要多！ 这明显有问题啊，如果真的很牛很有用的技术，不应该出现这种现象啊。 还好，同样是Anthropic，在发布MCP的11个月之后，终于理清楚了真正解决问题的方法，那就是Skills。
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    为此，Anthropic工程师Felix Rieseberg解答了团队主要参与的过程，就三件事： 拍板大方向、大架构、核心产品决策； 给Claude定规矩、画边界、拆任务； 最后做Review，把关并合并 而真正「写代码」的时间里，每个开发人员屏幕上，要同时管理3-8个Claude实例。
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    Anthropic同步更新了Claude Code命令行工具。 最值得关注的是"计划模式"：启用后，模型在改代码之前会先生成一份详细的计划文档，让开发者有机会在代码生成前进行审核。 实测数据显示，不用计划模式时评分是3 75分，启用后跃升到4 5分，正确性提升了20%。
  • 如何评价 Anthropic 最新发布的 Claude Opus 4. 6?有哪些 . . .
    Claude Opus系列，coder最爱的模型。 虽然从4 6到4 5只是小版本号更新，质变不至于，但量变还是不少的，是一个「加量不加价」的升级。（话说Coding领域真是竞争白热化啊，与此同时，隔壁奥特曼家也一起发布了 GPT-5 3-Codex） 价格方面，还是和 Claude Opus 4 5 一样， 输入$5 1M token，输出$25 1M token，一分钱
  • 如何评价 Anthropic 在 9 月 30 日更新的 Claude Sonnet 4. 5 . . .
    而面对其他大模型厂家在逻辑能力榜上日新月异的竞赛，Anthropic的选择是不跟随潮流，坚持自己的道路，把自己的长处，编程强化到让人难以忽视。 单看Sonnet 4 5基础版的逻辑成绩，似乎缺乏亮点，没有像其他一些模型仅靠非推理模式就冲进推理模型梯队。
  • 如何评价anthropic在可解释性方面工作？ - 知乎
    Anthropic自己显然也意识到了这一点，所以他们搞了Activation Oracles——用AI来解释AI。 这一步棋说好也挺好，但其实很有问题。 1931年，库尔特·哥德尔证明了一个数学定理，大意是 任何足够强大的形式系统，都无法用自身来证明自身的一致性。





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