Claude 5 代模型上下文工程新规则:Claude Code 系统提示词精简超 80%
Anthropic 为 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5 等新一代模型删除了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词,且编码评测无显著损失。
Anthropic 为 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5 等新一代模型删除了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词,且编码评测无显著损失。
Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集,旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准,目前收录 70 多项技能,涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型,通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制,防止智能体盲目执行破坏性命令。
蚂蚁 inclusionAI 开源自管多模型深度研究系统 PanelWise,多个研究 agent 独立检索撰写后经分析与合成生成最终结果。在 100 任务历史实验中,前沿组合得 73.68,超过当时记录的 OpenRouter Fusion 68.3;budget 组合得 66.42,成本约 $1.31/题,约为外部估计 $7/题的 19%。
Qwen-Image-3.0上线,支持最高4.5k token输入、12种语言、20多种字体,以及多图融合、图中图和图片编辑。实测显示,其在中文长文本生成、多语言混合排版、UI设计、多图融合与图片编辑等19个场景中均能稳定输出,文字不崩且信息对应准确,图片质量已能与GPT Image2媲美。该模型在国内可直接使用,速度快且价格不贵。
vLLM 发布 Kimi K3 生产级支持预览,为 2026 年 7 月 27 日前开放权重做好 day-0 开源服务准备。
OpenRouter 推出 POST /api/v1/audio/transcriptions 端点,用户可使用同一 API key 将 base64 编码音频发送至该端点,返回 JSON 格式文本与用量对象。
Andrej Karpathy分享了一种与LLM协作的有效模式:开启语音输入,进行10分钟左右的自由漫谈,即使内容混乱、意识流式也无妨。他发现LLM擅长从长篇不连贯的语音中重构意图,回应的内容往往比用户最初的思路更清晰,从而减少后续修正次数、提升人机对齐效率。
推荐理由:Karpathy 这条语音输入 ramble 技巧,比精心写 prompt 更符合人性,读完后你也会想试试。
GitHub Copilot 在应用中推出 canvases 扩展,这是一种共享交互式界面,开发者和 AI 智能体可在其中实时协作。用户通过 `/create-canvas` 指令创建画布,Copilot 可动态更新内容,用户则通过点击、编辑等操作与同一工作区交互。示例包括快速分类 Issue、生成交互式代码库关系图、管理会话工作树、优化提示词质量以及跨平台搜索知识联系人。
布拉格经济大学研究员托马什·布鲁克纳发现,通过让模型反复输出1到100的随机数,可生成独一无二的“行为指纹”。对165个模型各问30次后发现,GPT-4o偏爱42和37,Claude Sonnet 5疯狂输出47,Qwen3-Max则30次全部回答42。该方法仅需约120条请求即可识别模型身份,错误率约10.6%,为验证API是否被偷换模型提供了轻量级方案。
OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x,其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M(正常 $3.00/M)。
本文面向零代码用户,提供一套使用国产大模型(Kimi、GLM、Qwen等)从零开发并上线产品的完整流程。核心步骤包括购买Coding Plan、下载官方Agent编程产品、注册域名与服务器并同步做ICP备案,然后通过Agent的Plan模式描述需求并让AI自动执行开发。上线后建议建立分支保护与测试流程,并强调即使不懂代码,也必须对系统架构了如指掌。
推荐理由:我觉得这是目前最适合非技术人的中文实操指南,把从买服务器到上线的坑都填平了,独家skill也开源了,跟着做能少走很多弯路。
Simon Willison 用 Fable 5 开发了一款 LLM cliché highlighter 应用,用于高亮 LLM 生成文本中常见的十种套话模式,例如“no fluff, no filler, no jargon”这类陈词滥调。该工具旨在帮助读者快速识别并过滤掉充斥在文章中的 AI 写作风格化表达。
首届“点亮乡村课堂”赛道一等奖作品“智绘科普”采用Qwen3.5-397B-A17B大语言模型与Manim开源数学动画引擎,构建多Agent分阶段协作流水线。系统通过规划、草稿、实现、审查、合成五个Agent,配合时序门控、几何审计、视觉审查三道质量门及自动修复回路,实现可控可编辑的教学动画生成。项目底层“多Agent协作+门控+自我修复”范式可迁移至养老陪伴、孤独症干预等场景。
首届“小有可为”大赛乡村教育赛道一等奖作品“智绘科普”采用 Qwen3.5-397B-A17B 大语言模型与 Manim 动画引擎,通过多Agent分阶段协作与自动修复机制,将知识主题转化为可控、可编辑的教学动画。系统包含规划、草稿、实现、审查、合成五个阶段,渲染失败时可自动提取日志并修复,该工程范式可迁移至其他赛道。
Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南,该实验性模型基于 Gemma 4 架构,采用计算受限并行生成,在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构,推理时仅激活 3.8B 参数,可在 18 GB VRAM 内量化部署。
Patter SDK 发布教程,演示如何构建一个餐厅预订场景的语音智能体工作流。该流程支持动态调用变量、注册可调用工具、应用输出护栏(如PII脱敏、脏话过滤、话题范围限制),并可在无需实时电话凭证的情况下运行脚本化通话模拟。教程还涵盖延迟与成本指标追踪、回归式评估检查,以及将智能体逻辑、工具调用、安全检查和通话模拟整合为单一结构化管线。
千问APP与武汉发布联合承办AI求职实战课,现场演示AI在简历诊断、商业报告撰写、销售表分析等场景的应用。产品经理金师兴提出“给全材料、说明目标、定义标准、划定边界、索要可编辑文件”五步法,并给出分步骤提示词生成Word简历;另一产品经理透镜演示用千问紧急制作PPT。表格分析环节通过虚构茶饮店案例,展示“建、理、算、析、呈”方法论,将486行杂乱数据浓缩为一页结论清晰的PPT。
千问APP与武汉发布在武汉举办AI求职实战课,现场演示了用千问进行简历诊断、PPT制作和表格分析。产品经理提出“给全材料、说明目标、定义标准、划定边界、索要可编辑文件”五步法,并展示了将486行杂乱销售数据浓缩为一页结论PPT的“建、理、算、析、呈”方法论。
xAI 开源的 Grok CLI 编码智能体代码库中包含一个用 Rust 编写的 Mermaid 图表示例终端渲染器 `xai-grok-markdown/src/mermaid.rs`。开发者通过 Claude Code for web (Fable 5) 将其编译为 WebAssembly,实现在浏览器中运行该工具。
作者分享了一套远程使用Agent的组合方案:以Codex的远程控制功能作为主力,通过ChatGPT App连接家中24小时开机的Mac Mini,同步所有开发任务、规则和Agent记忆;遇到扫码登录、图形界面操作等Codex难以处理的场景时,用网易UU远程在手机上直接操控电脑完整桌面。UU远程完全免费,支持多设备协同,无需局域网或公网配置。
Anthropic 工程师用 Claude Code 在两周内将 Bun 的百万行 Zig 代码迁移至 Rust,100% 现有测试通过,合并后出现 19 个回归问题已全部修复。另一工程师用周末将 Python 代码库迁移至 16.5 万行 TypeScript。迁移消耗约 16.5 万美元 API 成本,但编译时间从八分钟降至两秒,二进制启动快 6 倍。
作者基于 API 版 Fable5 和 Codex 开发了开源 TODO Skill“阿福”,用于将收件箱中的待办资料自动转为 Markdown 任务卡,识别信息不完整项(如视频链接需通过 yt-dlp 和本地 Whisper 提取字幕),并支持批量排期、AI 分组合并、拖拽调整周视图及同步到 Mac 日历或飞书日历。项目已开源在 GitHub,安装仅需一条命令。
作者每天Vibe Coding约16小时,认为Claude Fable 5在大型方案初版设计上“当世独一档”,GPT-5.6 Sol能有效纠错并优化方案。核心流程为:Fable 5出方案初版 → GPT-5.6 Sol审查纠错 → 在Codex中开启“目标模式”全自动化执行,最长曾连续运行17小时。
Google 发布 ADK 2.4.0,允许将 Workflow 直接注册为 Agent 的工具列表中的一等工具,使协调 Agent 能自动调用动态工作流。该模式通过 `@node` 装饰器定义动态执行节点,支持在运行时根据用户输入的任务列表迭代调用子 Agent 生成执行计划。示例使用 gemini-3.5-flash 模型实现任务协调,代码已开源至 devrel-demos 仓库。
LibTV推出Agent功能并内置Skill Hub,提供100多个覆盖武侠电影、皮克斯动画广告、电商口播等类型的视频Skill。用户输入想法后,Agent会分析需求并询问方向,自动生成视频分镜并串联成完整节点工作流,每个节点可查看和修改提示语。生成后LibTV会启动自查机制,自动检测并返修有问题的镜头。故事板视图提供图片与视频资产总览,支持在成片中直接打开剪辑时间线进行精细调整。用户还可自行创建Skill,上传三个文件即可,无需编程。实测中,Agent能输出剧情连贯、带粤语配音的成片,并支持双语字幕生成。
Google AI 工程师指出,使用合成随机向量数据测试向量搜索性能可能导致误导性结果。对于 HNSW 索引,合成数据构建耗时 6,601,789 毫秒,而真实数据仅需 4,174,196 毫秒,速度快 1.5 倍,因为随机向量缺乏自然聚类结构,使图索引的节点连接更难建立。
OpenAI 整合了一份面向普通用户的提示词指南,涵盖目标、上下文、输出格式和边界四个可选模块。指南建议以结果而非步骤开头,用一两条硬性规则替代逐步骤脚本。Chat 处理快速任务,基于 Codex 技术和 GPT-5.6 模型的 ChatGPT Work 负责多源、多步骤的复杂项目。Codex 新增 Steer(重定向当前运行)、Queue(排队下一条消息)和沙盒模式,支持 `/plan`、`/goal` 和 `/review` 等斜杠命令。用户无需一次性写对提示词,后续追问是预期调整方式。
推荐理由:OpenAI 这次把提示工程从极客技巧拉回常识沟通,核心就一句:先说你想要的结果,别替模型操心步骤。普通用户读完就能上手,思路比旧版引导更务实。
用户 Tibo 分享了一种通过 CLIProxyAPI 将 Claude Code 后端模型切换为 GPT-5.6 Sol 的方法。只需三步:安装 CLIProxyAPI、连接认证、设置环境变量别名 `claudex`。该别名配置了子智能体模型、始终启用 Effort、最大并发工具调用数等参数。引用推文作者 Theo 补充,若已配置好代理,仅需约 2 条提示词即可完成设置。Tibo 称整个过程约 5 分钟,若被封锁可重置。
Elon Musk 转发用户 @0x0funky 对 Grok Build 的称赞。该用户称 Grok Build 是目前唯一集大成的 coding agentic workflow,内建图像生成和图片生视频功能,生图速度快且品质不输 Codex。Agent 可直接完成图像与视频生成,无需额外串接 MCP 或外部服务。用户结合 Agent Sprite Forge 工具,利用 Grok Build 的视频生成能力,先产出 6 秒角色动作视频再反编译为 game sprite,大幅减少对齐问题,制作 2D 横版游戏耗时不到 30 分钟,而此前用 Codex 需 1-2 小时且品质更优。
社区开发者基于MiniCPM5-1B和MiniCPM-V 4.6构建了本地优先的数学智能体TeXada。该Agent支持自然语言直接转LaTeX、手写/图像公式OCR转可编辑LaTeX、LaTeX补全与错误修复等核心功能。所有推理在本地完成,无需依赖云服务,保障隐私安全,适用于学生、研究人员和开发者随时随地处理数学表达式。已开源至GitHub,并提供HuggingFace模型下载。
Claude Code 的 model 和 effort 两种设置都旨在提升输出,但机制不同。model 越大,模型能力越强(基于行业标准基准测试)。effort 控制 Claude 在请求上的总工作量,包括思考时间、读取文件数、验证程度、多步任务推进深度等。高 effort 时 Claude 会执行更多操作(读文件、跑测试、再检查);低 effort 时更倾向询问上下文。模型选择本质是切换不同的冻结权重集——权重在训练时固定,prompt 和上下文只能引导(steering)而不能改变权重。模型幻觉是权重产生看似合理但错误的 token 序列。
使用来自 @SpaceXAI 的 Grok 4.5,一旦它上线,无需更改代码。 ~x-ai/grok-latest 始终路由到最新的 Grok。现在指向它(今天为 Grok 4.3),当 4.5 发布时它会自动升级到 4.5。 尝试:https://openrouter.ai/~x-ai/grok-latest
作者将斯坦福《人生设计课》理论体系制成Prompt,通过Claude逐步提问、追问和分析。Prompt融合设计思维、心流理论和积极心理学,分为看清现状、找到指南针、寻路、制定奥德赛计划四阶段,主线问题控制在6到9个。AI引导用户给健康、工作、娱乐、爱打分,区分重力问题与可设计的真问题,生成三个五年人生版本,最终输出8000至12000字的《个人人生设计蓝图》。作者实测效果超预期。
我们常与 Fable 5 一起使用的几个模式: 将 Fable 5 作为“顾问”。 一个执行者(Sonnet 5)调用 Fable 5 寻求指导。 大多数 token 按较低的执行者费率计费。
Krea 2 的身份保留功能已发布,配套模型和 ComfyUI 节点也已上线。🔥
Liquid AI 开源了 Antidoom,一种基于 Final Token Preference Optimization (FTPO) 的针对性修复方法,用于减少推理模型中的 doom loop(死循环)问题。该方法定位循环开始的第一个 token,训练模型选择连贯替代项,而不改变整体输出分布。在 LFM2.5-2.6B 上,硬数学和编程任务中的循环率从 10.2% 降至 1.4%;Qwen3.5-4B 上从 22.9% 降至 1%。整套流程可在数小时内完成,全部代码和数据集(LiquidAI/antidoom-mix-v1.0)已开源。
在5个模型上测试了1730道视觉推理题,发现将图像细节降至"low"会损失准确率,且在gpt-5.5上费用反而上升。真正可靠降低成本的手段是调节推理努力(reasoning effort)。
英国 AI Security Institute 在两周期限内用多种前沿模型和编码 agent 检查内部研发平台的 staging 环境,发现并修复了此前未知的配置错误、提权路径和供应链弱点,一个多步攻击链让普通用户无需受害者交互即可横向访问他人数据。
Claude Code 团队将“设计循环”定义为智能体重复工作直到满足停止条件,划分四种类型:1)回合循环——手动提示触发,Claude 自判完成,适合短任务,可通过 SKILL.md 提升验证;2)目标循环——`/goal` 手动触发,达成目标或达最大轮数停止,需确定性完成标准(如测试通过数);3)时间循环——`/loop` 和 `/schedule` 按间隔触发,适合同步消息、检查 PR 等重复任务,可云端运行;4)主动循环——事件或计划触发,无人实时参与,每个子任务独立退出。建议从最简单方案开始,选择性使用复杂循环。
Google 于 6 月通过客户邮件低调更新了搜索服务隐私设置,新增“搜索服务历史”和“个性化推荐”两项开关,默认将用户上传的图片、文件、音频和视频录制等媒体数据保存并用于训练 AI 模型。该更新适用于搜索、地图、购物、航班、酒店、翻译、新闻等服务。用户可通过取消勾选“保存媒体”框来退出,同时可设置数据自动删除周期(3/18/36 个月)。此前独立的网络与应用活动设置不再影响搜索服务数据保留。Meta 等其他公司也在大规模收集用户媒体数据用于 AI 训练。