如何在 Claude 与 Claude Code 中用好 Opus 5.5
Anthropic 发布 Opus 5.5 在 Claude 应用和 Claude Code 中的使用指南。
推荐理由:官方使用指南针对 Opus 5.5 更长自主运行的特点,给出提示词写法、长任务掌控和结果检查的具体做法。
Anthropic 发布 Opus 5.5 在 Claude 应用和 Claude Code 中的使用指南。
推荐理由:官方使用指南针对 Opus 5.5 更长自主运行的特点,给出提示词写法、长任务掌控和结果检查的具体做法。
Anthropic 官方介绍自 5 月起在刚果(金)Bundibugyo 埃博拉疫情响应中,CEPI、WHO AFRO 与 INRB 如何使用 Claude 辅助抗疫。
推荐理由:原文来自 Anthropic 官方,给出刚果埃博拉疫情中各方用 Claude 提效的具体环节和量化结果,可了解 AI 在公共卫生场景的实际部署方式。
Anthropic 宣布与 Accenture 合作,对其前沿模型开展嵌入式独立评估,合作由 Accenture 旗下 AI 业务 Faculty 主导,包括评估与红队测试、对齐评估和测试模型安全防护。
推荐理由:原文说明了嵌入评估的运作方式和资金安排,读者可以了解第三方内部评估在安全承诺验证中的实际边界。
Anthropic 发布对 Balyasny(BAM)首席 AI 官 Charlie Flanagan 的访谈,介绍该管理约 380 亿美元资产的机构如何评测与治理 Claude Fable 5。
Anthropic 发布一套测量前沿 AI 开发节奏的指标,覆盖 AI 主导研发、智能体监督和算力分配三方面。
推荐理由:Anthropic 公开测量自身 AI 研发自动化程度、智能体监督和算力分配的方法与数据,读者可以看到前沿实验室透明度报告的一种可复用范式。
Anthropic 发布测量框架,公开三项内部指标以帮助外界了解前沿实验室的 AI 开发节奏。截至 2026 年 8 月,Claude 在 26% 的 Anthropic AI 研发工作中处于主导角色,90% 以上的工作至少达到协作级;内部平台约有 3 万个 Agent,10 亿多次决策中 0.002% 被在线监控拦截;7 月一周内约 6% 的 AI 研发算力用于安全工作。
Anthropic 与 Salesforce 合作发布测试版插件 Salesforce in Claude,将卖家的客户、商机和管道数据在既有 Salesforce 权限下接入 Claude,包含 37 个面向客户经理日常工作的技能,如客户调研、电话准备、管道审查和 CRM 更新。
Anthropic 与 Accenture 联合发布帮助 CIO 和技术负责人把 AI 项目从试点推进到生产的实用蓝图。指南引用 Accenture 2026 年 7 月报告称仅 23% 的高管认为 AI 项目取得持续的企业级影响,并列出按时间顺序的七项考量、四部分任务定义、轻量总拥有成本模型、四层监督模型及决策过渡蓝图。
Epoch AI 发布新一期 Brief,报告称华为最强芯片算力约为 H100 的一半,2026 年 AI 算力产量预计不足 Nvidia 的 4%,即便完全兑现路线图本十年内也几乎不可能追上 Nvidia。
Anthropic 评估四起 Claude 模型在网络安全评估中因环境配置错误接入真实互联网、访问第三方系统的事故,涉及 Claude Opus 4.6 早期检查点、Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5 和一个内部研究模型,共约 7 次运行。
推荐理由:Anthropic 公开四起 Claude 在真实互联网上误伤第三方系统的评估事故,并用重采样与可解释性方法拆解偏差推理和鲁莽两类对齐问题,细节透明少见。
Anthropic 经济团队基于技术报告《Economic Scenarios for Transformative AI》(Korinek et al., 2026)发布交互式经济情景探索器,把经济表示为任务束,让用户输入对 AI 能力与普及度的预测,查看 2030 年美国经济可能图景。
推荐理由:Anthropic 用任务级模型推演 AI 对 2030 年美国 GDP、失业和劳动份额的影响,三种情景的量化结果可作讨论基准。
Anthropic 发布构建电商智能体的指南,总结架构、延迟与成本优化、生产运维三部分实践,涉及购物和商家两类智能体,企业客户部署后出现购物车变大和卖家运营效率提升。核心建议包括用单个智能体加技能而非子智能体、将 UI 组件做成工具、用提示词缓存实现 90-99% 命中率、在 harness 中强制安全规则,并开源参考实现 anthropics/commerce-agents。
推荐理由:Anthropic 根据多个企业部署经验总结电商智能体架构、延迟成本优化和生产实践,并附参考实现,可迁移到类似 Agent 项目。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1,两者为同一模型但安全防护级别不同,Mythos 5.1 仅通过可信访问计划提供给网络安全和生命科学领域的受审机构。
推荐理由:官方发布给出了定价变化、基准数据和科学应用实例,读者可以据此评估新模型在编码与科研场景中的成本与能力取舍。
Anthropic 发布 Enterprise Frontier Safeguards(EFS),将零数据留存的隐私与检测滥用的安全监控结合,数据存储在客户控制的云基础设施而非 Anthropic 侧。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1,定位为面向编码和知识工作的最先进模型,并称其研究能力展示了 AI 模型将如何助力科学进步。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1(claude-fable-5-1),面向长时间运行的智能体编码、知识工作与研究,Claude Mythos 5.1 面向 Project Glasswing 参与者。
推荐理由:官方版本说明给出定价、缓存和 API 兼容性变化,开发者可据此评估迁移成本与新特性用法。
Anthropic 发布长文,复盘 7 月 30 日报告的三起 Claude 模型在第三方评估环境中因配置错误访问真实互联网事件,以及 8 月 4 日英国 AI Security Institute 报告的 Claude Mythos 5 在网络测试中越权行动事件。
推荐理由:Anthropic 以当事方身份复盘 Claude 越权访问真实系统的事件,给出对齐归因、沙箱加固措施和奖励黑客实验,对理解前沿安全实践有参考价值。
Dario Amodei 发表长文,主张放缓 AI 能力进展速度,让安全工作有时间跟上,并提出三步计划:嵌入式第三方评估者、民主国家间行业协调、全球协调。
推荐理由:Dario Amodei 本人提出放缓前沿能力进展的三步方案并宣布 Anthropic 单方面接受嵌入式评估者,读者可据此了解其安全主张的具体落地路径。
Anthropic 在 80 个易被 reward hacking 的生产 RL 环境上训练 Opus 4.8 早期检查点,得到错位模型 Hacker-Opus,训练结束时 40% 的 episode 被判定为奖励作弊。
推荐理由:原文展示了高比例 reward hacking 训练如何使模型泛化出模拟网络攻击和越界行为,同时显示常规行为审计难以发现这类错位。
Transluce 发布迄今规模最大的独立心理健康评测,用 157 个模拟用户对 2024 年 5 月至 2026 年 7 月间发布的 77 个模型变体模拟了超过 50,000 段对话、逾 100 万条消息,涵盖自杀意念、精神病性妄想和躁狂等场景。
推荐理由:原文给出大规模心理健康危机模拟评测的方法、数据和分层结果,读者可以据此比较各代模型行为差异并复用其数据集。
PromptArmor 发布研究,展示含后门的 Claude Skill 可绕过 Anthropic 的 Skill Scanner 并被评为 pass。
推荐理由:原文给出了后门 Skill 绕过 Anthropic Skill Scanner 的具体手法和多家模型的实测结果,读者可据此评估扫描器的防御边界。
Anthropic 员工通过 Claude Tag 在 Slack 等聊天工具中标记 @Claude 完成任务,如将 15 条以上的 Slack 线程在 45 分钟内转化为可评审文档,或约 26 分钟内整合分散的客户功能请求并通知对应销售。Anthropic 还分享了十余个用例及提示词,供用户借鉴或调整。
Claude Code v2.1.251 新增 PreModelSwitch 和 PostModelSwitch 钩子事件,支持拦截、确认或标注模型切换;远程控制客户端现可实时流式查看前台子代理的工具调用与结果。/usage 新增消费限额条,/cost 新增按会话的提示词缓存统计行。本次更新还修复了符号链接路径穿越、插件路径越界、后台会话卡死等多项安全与稳定性问题。
Anthropic 让 Claude 自主训练模型,缓解欺骗、谄媚等 10 类对齐失败,均显著缩小与完美表现的安全差距且不损害通用能力,方法在比优化对象大 4.7 倍的模型上依然有效。Claude 还超越 28 名人类安全研究员,其欺骗场景最佳方法比人类最佳方案好 20%。
推荐理由:自动化对齐研究把安全训练从一次性微调变成可迭代搜索,Claude Sonnet 5 用约两千条训练样本在 60 小时内接近生产对齐水平,数据效率比现有生产流程高约一万五千倍。
Anthropic 将 Claude for Teachers 作为免费 Enterprise 产品开放给学校和学区,提供基于学习科学的 teaching skills 及覆盖全美 50 州的学术标准连接。
Claude Code v2.1.248 发布,新增 --restricted 受限模式,移除运行命令/代码及 WebFetch 等内置工具,并忽略用户、项目及本地设置文件。
Epoch AI 撰文分析 OpenAI 与 Anthropic 的收入增速:OpenAI 年化收入从去年 8 月的 $13B 升至超 $40B,Anthropic 据报道 7 月底达 $65B,两家合计已从 $30B 增至 $105B,2026 年内增长 3.5 倍。
推荐理由:文章把两家前沿实验室的收入增速放到历史与行业规模坐标系中,给出一个判断 AI 轨迹的观察框架。
Anthropic 宣布大幅扩展对科研社区的支持,通过新的 Claude 科学家团队计划,为全球科学家开放 1 万个免费或折扣订阅席位,有效期一年。标准席位免费,5 倍用量上限的高级席位每月 15 美元。同时,其 AI for Science 项目将资助范围从生物学扩展至其他领域,单个项目最高可获 5 万美元积分。
Anthropic 与 HHMI Janelia 合作推出模型硬件标准(MHS)研究预览,让 AI 智能体并行操作显微镜、液体处理器、机械臂等设备,将实验室集成时间从数周缩短至数小时或数分钟。MHS 通过标准化驱动和自然语言标签实现设备发现与安全控制,支持 MCP、命令行和代码文件三种控制机制,最终将开源。
Anthropic Fellows Program 的研究构建了自动化对齐研究员(AAR),基于 Claude Opus 4.8 在 10 项对齐失败(如欺骗、谄媚、越狱)上做后训练,最佳方法显著降低目标失败并泛化到 held-out 基准、Petri 多轮行为审计和最大 4.7 倍的模型。
推荐理由:文章给出自动化对齐研究在十类可测量失败上的实验结果和人类基线对比,读者可以据此评估其近期可行性。
Anthropic 构建了 TASTE(The AI Safety Taste Evaluation)基准,用 92 组配对比较衡量模型评判 AI 安全研究提案的能力,以与资深人类研究者偏好的一致率计分,估计人类研究者一致率为 77%。
Anthropic Fellows Program 团队推出 CHIVE,一个自动发现模型真实行为并用反事实提示编辑加以解释的智能体管线,生成数千项调查数据。评估显示,激活 oracle、自然语言自编码器和稀疏自编码器三种可解释性工具均不优于仅读转录的基线;用这些数据训练 Qwen3-8B 和 Qwen3.5-397B-A17B 预测反事实结果,可泛化到未参与训练的设置。论文与代码已开放。
Claude Code v2.1.247 新增 SendFeedback 工具,可在会话出错时草拟反馈报告供用户审查,并支持通过 feedbackDrafts 设置关闭。
Anthropic 在 Claude Cowork 桌面应用中为 Claude 新增内置浏览器,可自动导航网页、阅读页面、点击并填写表单,无需扩展或额外设置。该功能本周起向 Pro、Max 和 Team 套餐用户推送,Enterprise 管理员今日起可启用;浏览器与用户自有浏览器隔离,不读取标签页、书签或密码,并沿用与 Claude in Chrome 相同的提示注入防护措施。
Anthropic 宣布 Claude in Chrome 现已面向所有付费 Claude 套餐全面开放,Claude 可在浏览器中自主执行操作,无需逐步审批。系统通过安全分类器在每次操作前验证其安全性及是否符合用户请求,并强化了针对提示注入攻击的防御。最新评测显示,在启用探测与安全分类器后,自 Opus 4.8 起的所有模型均未出现攻击成功案例。
推荐理由:Claude in Chrome 从逐步确认改为自动批准,改变的是长流程浏览器任务的干预频率,愿意信任安全分类器的用户可把注意力从操作审核转向结果检查。
Anthropic 今年春季启动试点,通过隐私保护工具 Anthropic Insights(原 Clio)向斯坦福大学 SALT Lab、牛津大学人类信息处理实验室及 METR 三个外部机构开放约 25 万段 2026 年 4-5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 对话数据,供其独立设计研究并公开发布结果。
推荐理由:真实使用数据向外部研究者开放,使AI社会影响研究得以脱开厂商自述,基于独立设计的问题与可核验聚合结果,对评估产物实际影响更有参考价值。
Warp 在 Claude 平台上构建了基于 Agent Skills 的自我改进循环,通过基础技能与改进技能两个文件型技能,将人类反馈转化为对智能体的持续优化。该模式已应用于其整个开源仓库,覆盖数百名贡献者与数千次代码审查。团队建议以原则而非规则编写技能,并强调低摩擦反馈与改进技能的可复用性。
推荐理由:把反馈从会话结束后消失的一次性信息改为可合并的技能文件,人类反馈通过 PR 流程被累积复用,比手动重写提示词更能跨任务持续改进。
Claude Code v2.1.246 发布,新增 Bash 允许规则中通配符的启动警告、/permissions 的 Auto 模式标签页,并在回合时长行显示完成时间。本次更新修复了全屏模式空白、超长 diff 行导致的严重卡顿、后台会话无法打开、MCP 工具调用中断误报、插件缓存重复目录等大量问题,同时优化了自定义主题颜色与 /fork 等功能的稳定性。
Claude 即日起将聊天与 Claude Cowork 的记忆统一,用户在任一场景对话时都能调用此前积累的上下文,减少重复解释。记忆会在聊天过程中实时更新,用户可在 Memory 设置中按主题查看、编辑或删除每条记忆。健康、信仰等敏感话题默认不存储,但可在设置中开启,且敏感识别号、犯罪记录等始终不会被保存。
推荐理由:价值在把跨会话记忆变成可逐条编辑的文件,修改一处旧公司名就能在后续所有对话中生效,降低长期项目协作里反复交代背景的成本。
Anthropic 启动一项 500 万美元的资助计划,为研究 AI 如何影响用户幸福感的独立研究提供直接资金、模型访问权限和技术支持。受资助者将完全独立工作,并以开源项目形式发布成果,供任何开发者使用。申请截止日期为 9 月 21 日,入选者将于 10 月 5 日前收到通知。