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10月2日周五
  1. Anthropic:Claude.dev 开发者博客68

    Claude Code mods 入门教程:从零构建 Token Weather 上下文窗口预报插件

    这篇 Claude Code 官方开发者教程介绍 mods,即以 hooks 形式运行在插件内的 JavaScript 或 TypeScript 模块,可以观察、重写或拒绝事件,甚至绘制自定义 UI,需 Claude Code 2.1.287 或更高版本。

    推荐理由:教程从空文件夹完整构建一个 mods 插件,并给出事件链、状态保持和热重载等可直接复用的实践要点。

  2. Anthropic:Research69

    物理学者 Matthew Schwartz 分享用 Claude 与 BootLoops 做跨学科计算的经验

    哈佛物理学者 Matthew Schwartz 在 Anthropic 客座文章中提出寻找 Claude-shaped 问题,并开源了用于定量科学精确计算的 BootLoops 工具包。

    推荐理由:作者结合自身跨学科项目,说明如何让 Claude 承接适合其能力的问题,并总结了与专家协作及规避模型失败模式的经验。

10月1日周四
  1. Anthropic:Research75

    Anthropic 研究测算机器人对岗位的暴露度:机器人可做 74% 的物理任务但仅 0.3% 具备成本竞争力

    Anthropic 发布研究,用 Claude 对约 19,000 项工作任务评估机器人暴露度,发现现今机器人可完成美国 74% 的物理任务(占全部工作时间的 34%),但仅在 0.3% 的任务上比人工更具成本竞争力,按每年约 3% 的降价趋势需约 40 年才能达到 10%。

    推荐理由:研究给出了可核查的机器人任务暴露数据与成本测算,读者可据此比较机器人与 LLM 影响的职业差异。

9月30日周三
  1. Claude:Blog57

    Anthropic 销售团队如何用 Claude Managed Agents 重建 inbound 流程

    Anthropic 销售团队基于 Claude Managed Agents(beta)搭建购买智能体,每天处理数千场对话,引导客户从咨询到完成购买。转化的销售机会是旧表单的两倍多,成交快约五天,需人工介入的对话占比下降约一半。文章介绍了部署位置、三种会话结局,以及给目标而非规则、少即是多、引入领域专家等构建经验。

  2. Anthropic:Research81

    Anthropic 评测 GLM-5.3:能自主构建端到端网络漏洞利用且防护易被绕过

    Anthropic 发布对智谱 GLM-5.3 网络攻击能力的分析,发现其可自主开发端到端漏洞利用,在 ExploitBench 410 次尝试中成功 50 次,接近 Claude Mythos Preview 的 56 次。

    推荐理由:Anthropic 第一手评测给出 GLM-5.3 的漏洞利用成功率和防护绕过数据,读者可据此了解开放权重模型带来的攻击面变化。

9月29日周二
  1. Claude:Blog44

    Asana 如何用 Claude 打造可训练的人机协作团队

    Asana 让 AI 智能体直接运行在其 Work Graph 模型内,与人类同事一样拥有角色、任务、消息读写和活动流记录,并由 Claude 驱动复杂任务。每个智能体按内容撰写、洞察分析、项目管理等角色预置技能与集成,其实际访问权限受触发者权限约束。智能体的共享记忆仅允许管理员和编辑者写入永久记忆,普通成员反馈只作用于当前任务。

  2. Claude Platform:开发者版本说明71

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,列出五类破坏性变更与迁移指南

    Anthropic 于 9 月 28 日发布 Claude Sonnet 5.5(claude-sonnet-5-5),已在 Claude API、Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 可用。

    推荐理由:官方版本说明列出了新模型的多处破坏性 API 变更和迁移指引,已有集成的开发者可据此检查代码兼容性。

  3. Anthropic:Newsroom88

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,速度提升 30%+ 且每任务成本最多降低 30%

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,这是 Claude 5.5 家族的第二款模型,输出速度比 Sonnet 5 快 30% 以上,每任务成本最多降低 30%,定价保持输入 $2、输出 $10 每百万 token。

    推荐理由:官方发布给出完整基准数据、定价与安全安排,读者可以据此评估它相对 Sonnet 5 和 Opus 5.5 的定位与迁移成本。

9月28日周一
  1. Anthropic:Claude.dev 开发者博客87

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,附模型选型与迁移指南

    Anthropic 发布 Claude 5.5 家族第二款模型 Claude Sonnet 5.5,比 Sonnet 5 更聪明、快 30%,多数工作因 token 用量更少而成本最多降低 30%,单 token 价格不变。

    推荐理由:官方指南给出迁移清单、effort 调优建议和 token 用量变化,对已用 Sonnet 5 的团队有直接可操作的参考。

  2. Anthropic:Claude.dev 开发者博客67

    Anthropic 介绍用 Claude Code 与 claude-api skill 自动化评测设计与 hillclimbing

    Anthropic 在 claude-api skill 中新增 /claude-api build-eval 和 /claude-api hillclimb 两个命令,前者在代码库内通过访谈式流程构建评测集并验证 grader,后者以一次一改动、train/test 分离并检测过拟合的方式迭代优化应用。

    推荐理由:Anthropic 官方讲解了评测设计的关键原则,并给出 build-eval 和 hillclimb 两个命令的用法与真实优化案例,可迁移到自己的应用调优。

9月26日周六
9月25日周五
  1. Anthropic:Claude.dev 开发者博客78

    Opus 5.5 上一个任务要花多少钱:Claude Code 成本拆解

    Anthropic 工程师 Addy Osmani 拆解 Opus 5.5 在 Claude Code 中完成任务的成本构成:turns、缓存读取、输出 token 和模型选择四个因素决定账单。Opus 5.5 输入输出价格比 Opus 5 降 20%,缓存读取降 60%,官方估算典型任务整体运行成本低 40%;文中还给出 effort 分级、缓存命中率维护、/usage 自查等省钱做法。

    推荐理由:原文拆解了 Opus 5.5 上一个任务的账单构成,并给出 effort、缓存、压缩等可自查可迁移的成本优化方法。

  2. Claude:YouTube60

    Stripe CEO Patrick Collison 谈 Claude Code 在 Stripe 的应用

    Stripe CEO Patrick Collison 与 Boris 对谈 Stripe 如何使用 Claude Code。目前约 36% 的 Stripe pull request 以提示词起步,由 Claude Code 在隔离的开发环境中完成;一位工程师六个月内合并了 600 个 AI 编写的 pull request,仅回滚一次。

    推荐理由:Stripe CEO 亲述工程一线数据,读者可以借此了解大型团队实际落地 Claude Code 的做法与结果。

  3. Anthropic:Research61

    Anthropic Project Swap 实验:201 名员工让 Claude 智能体替人换书交易

    Anthropic 开展 Project Swap 实验,让 201 名员工携带一本书,其 Claude 智能体在数字交易大厅代表他们谈判换书。5 分钟聊天后,Claude 构建的图书排序与本人自评排序在 61% 的书对上一致;市场效率为 0.55(最优 0.89),其中 85% 的差距来自智能体对参与者偏好的理解不足,而非谈判表现。

    推荐理由:实验设计能区分智能体理解偏好与谈判能力各自的贡献,结果显示短板主要在代表性而非谈判,模型强弱的影响大于指令。

9月24日周四
9月23日周三
  1. METR:Blog62

    METR 发布 Claude Opus 5.5 部署前评估摘要

    METR 发布对 Claude Opus 5.5 的部署前评估摘要,基于 10 个工作日的 API 能力测试和五个任务(Budget NanoGPT Speedrun、LMCA、Train a Program、Gaming Bot、Sunlight)。

    推荐理由:METR 作为第三方评估方给出了 Claude Opus 5.5 在 AI 研发加速上的量化结论,读者可据此了解部署前评估的证据基础与判断边界。

  2. Claude:YouTube75

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,全平台可用

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,官方称多数任务下表现达到其最强模型 Claude Fable 5.1 的水平,写作更清晰且优先呈现关键信息。新模型比 Opus 5 更快更高效,今日起全平台可用,Pro、Max 和 Team 套餐的用量上限同步上调。

    同一件事,精选收录的是《Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,成本较 Opus 5 降低 40%》

  3. Artificial Analysis 完整文章82

    Claude Opus 5.5 登顶 Artificial Analysis Intelligence Index

    Artificial Analysis 实测 Claude Opus 5.5 在 Intelligence Index 得分 58,为其测得的最高分,并在 Terminal-Bench 4.0 上与 GPT-6 Astra 打平(59.6%)。

    推荐理由:原文给出 Claude Opus 5.5 在 Intelligence Index 及各分项评测的完整数据和定价变化,读者可据此比较智能与任务成本。

  4. Claude:YouTube42

    Claude Opus 5.5 讲解 GPS 定位原理

    Claude Opus 5.5 制作了一个交互页面,用真实 GPS 卫星模拟讲解定位原理:卫星持续广播原子钟时间,手机接收四路信号、算出四个距离,一次求解即可同时确定位置与真实时间。该页面基于公开的 GPS 历书数据模拟真实卫星,并非实时无线电信号捕获。

  5. Claude:YouTube70

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,并上调 Pro、Max 和 Team 用量上限

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其多数任务表现达到 Claude Fable 5.1(最智能模型)的水平,写作更清晰且优先呈现重要信息,长会话中更易协作。相比 Opus 5 速度更快、效率更高,现已全平台可用;同时上调 Pro、Max 和 Team 计划的用量上限。

    同一件事,精选收录的是《Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,成本较 Opus 5 降低 40%》

  6. Anthropic:Newsroom91

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,成本较 Opus 5 降低 40%

    Anthropic 发布 Claude 5.5 系列首个模型 Claude Opus 5.5,官方称多数工作表现与 Claude Fable 5.1 相当,运行成本较 Opus 5 降低 40%,输入和输出 token 定价为每百万 $4 和 $20,输出速度快 30% 以上。

    推荐理由:官方公告同时给出基准分数、完整定价表和防护措施细节,读者可以据此比较它相对 Opus 5 的成本与能力变化。

  7. Anthropic:Newsroom86

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其为 Claude 5.5 系列首个模型,性能达到 Fable 5.1 水平,典型工作负载成本比 Opus 5 低 40%,输入输出 token 价格为 $4 和 $20 每百万,输出速度快 30% 以上。

  8. Anthropic:Research76

    Anthropic 宣布 Claude 自主发现类似 CRISPR 的新型酶系统 ART

    Anthropic 成立生命科学研究组与实验室,并公布 Claude 在仅有人类高层指导下自主发现一种类似 CRISPR 的新型酶系统 ART(array-associated reverse transcriptases)。

    推荐理由:Anthropic 自建生物实验室让 Claude 智能体自主扫描 DNA 数据库发现新酶系统,展示了 AI 智能体参与基础科学发现的可行路径。