Claude 为什么在 Slack 里表现更好
Anthropic 工程师解释了 Claude Tag 为何能在 Slack 中借助更多上下文做出更好的决策。
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Anthropic 工程师解释了 Claude Tag 为何能在 Slack 中借助更多上下文做出更好的决策。
三位创始人分享了用 Claude Managed Agents 构建和扩展智能体的经验:Wispr 一天内交付会议助手首个版本,几周内完成扩展;Actively 两周做出跨账户销售智能体;Pendo 的分析平台现已能读取客户代码库并给出修复建议。他们讨论了用结果验证智能体工作、生产环境中的记忆、沙箱、评估、成本,以及哪些部分该自研。
三位 Anthropic 工程师分享了用 Claude 编程如何改变他们的工作:哪些环节变快了、他们失去了什么、以及注意力现在投向何处。
Claude Code 官方课程第 9 课讲解如何把 Claude Code 的设置打包成插件,将其中的 skills、subagents、hooks 和 MCP servers 以一次安装的方式分发给团队。该课是 Claude Code in Action 九课中的最后一课,并附有 academy.claude.com 上的配套文字课程链接。
Claude Code 官方课程给出答案:无人值守的运行应保持在 auto 模式,之后先核查这次运行实际做了什么,再决定是否采信结果。这是 Claude Academy 上《Claude Code in Action》9 节课中的第 8 课,配有书面课程内容。
Claude Code 可对每个 Pull Request 进行代码审查,方式有两种:开启托管的 Code Review 服务,或自行配置 Claude Code GitHub Action。这是 Claude Academy 上《Claude Code in Action》系列 9 节课中的第 7 课,配有书面课程内容。
Claude Code 可通过两种方式实现自动化:Routines 是保存在云端运行的提示词,Headless 模式则让你从自己的脚本中调用 Claude Code。这是 Claude Academy 上《Claude Code in Action》9 节课中的第 6 课,配有书面课程内容。
Claude Code 推出 Hooks 功能,可将 CLAUDE.md 中 Claude 通常遵守的规则变成无法跳过的步骤。这是 Claude Academy 上《Claude Code in Action》9 节课中的第 5 课,建议从最常用的几个 hook 事件入手,并提供配套书面课程。
Claude Code 共有六种权限模式,每种模式对"自动执行"与"等待用户确认"划出不同边界。这是 Claude Academy 上《Claude Code in Action》九节课中的第四课,讲解何时可以切换到 auto mode 放手运行。课程配有书面教程与完整课程视频。
Claude Academy 的《Claude Code in Action》系列课程发布第 3 课,教用户为 Claude 构建验证技能,使其每次自动检查自己的工作,而无需用户记得主动要求。该课程共 9 课,配有书面教程和完整课程视频。
Claude 官方课程「Claude Code in Action」第 2 课讲解如何编写 Claude 真正会遵守的 CLAUDE.md,核心是先区分哪些规则适合放进 CLAUDE.md、哪些属于需要更强约束机制的硬性红线。该课共 9 课,配有书面课程内容。
Claude Code 官方课程"Claude Code in Action"第 1 课讲解如何让数小时的长会话不跑偏:先用 plan mode 规划工作,运行中再用 compact、rewind 和 goals 进行引导。该课共 9 节,配有书面教程,可在 Claude Academy 观看。
Claude Code 团队的三位成员分享日常使用方式:大部分编码通过 Claude Tag 完成,给 Claude 的是目标而非任务,并随模型能力提升删除 harness 功能。产品已从终端扩展为多界面工具,加入 auto mode、workflows、routines 等原语,并支持远程运行循环与例程。
Fable 5.1 发布,主打在每项任务上具备更好的判断力,写作表达更直白,会核对每一个数字并展示信息来源。该版本包含在 Max 订阅中。
Claude Fable 5.1 擅长长时间工程任务,能定位问题根因而非表面症状。示例中它同时处理数月车辆数据、支持工单和多个代码库,找出团队内部无法复现的 bug,提出原因后由开发者确认、决定可安全发布的内容并批准修复。
Claude Fable 5.1 能从一个原始数据文件夹直接生成完整演示文稿,并在过程中核对数字。示例中团队用 Claude Tag 在 Slack 里制作面向管理层的运营复盘,Fable 5.1 根据团队输入搭建文稿,中途发现一处数字对不上并标记出来,待有人参与后重新计算,团队在提交管理层前共同审阅了文稿。
Claude Fable 5.1 可自主从原始数据构建预测并在过程中校验数字,通过 API 无人值守在夜间更新一家 B2B 公司的营收预测。次日分析师询问过往预测准确度时,Claude 当场对自身进行回测,结果经分析师审核批准后才会对外发布。
Claude 构建了一款 Mac 应用,输入地址并勾画院子周围的树木和屋顶后,它会实时监测头顶航班,计算声音到达时间并语音倒计时提醒“向东看……5、4、3”。只有真正会越过树线的飞机才提示“看”,被房屋遮挡的则提示“听”。
Claude 从零构建了一款可用的月球导航应用,能在浏览器中手写的 3D 地球上规划行驶路线,绕开过陡的陨石坑、穿越较浅的坑并解释每一次转向,全程不使用任何库。所有数据均来自公开来源:NASA LRO 搭载的 LOLA 激光高度计地形与陨石坑深度、LROC 全球影像镶嵌图、IAU/USGS 行星命名地名录以及 NASA 公布的着陆点坐标。
Claude 从零构建了一个可运行的水彩模拟器,能实时计算水分流动、颜料沉淀与光线混色,全程在浏览器中运行且不依赖任何库。
Claude 从头设计的新蛋白质在实验室中得到验证,展示的 12 个靶点里近一半设计成功结合。给定靶点并自主运行 24 小时后,它用开源生物分子模型生成、折叠并打分,借助生物信息学工具检查多样性与新颖性,再选出最可能结合靶点的设计,由 Adaptyv Bio 和 GenScript 两家实验室合成并测试,多数靶点获得高亲和力结合体。视频中展示的是针对每个已验证结合体的共折叠扩散轨迹。
Claude 从零用方程搭建出一台可运转的汽车发动机模型,实时计算燃油燃烧、压力推动活塞以及排气脉冲转化为声音的过程,全程在浏览器中运行且不依赖任何库。发动机压力循环内的面积即每个循环所做的功,在屏幕上实时积分呈现。
Claude 从零构建了一个人脑交互模型,用代码雕刻出大脑皮层的每一道褶皱,并追踪"Could you pass the salt?"这句话在脑内的传播过程:5 毫秒到达脑干、20 毫秒到达听觉皮层、400 毫秒产生语义、最终由额叶决定如何回应。该模型完全在浏览器中运行,无需扫描数据、预训练模型或下载资源,时间数据来自已发表的 EEG、MEG 和颅内记录,并放慢约一百倍以便观察。
Anthropic 与 Salesforce、Visa、Uber、KPMG 合作推出 Enterprise Frontier Safeguards,该方案将零数据保留(ZDR)的隐私能力与检测滥用的前沿防护措施结合。这些企业客户的反馈直接影响了该方案的构建,目标是让前沿模型能安全用于其最高风险的工作场景。
Claude 在 Microsoft Word 中演示了总结审阅批注、核查事实、修正格式、压缩字数和文案校对的能力,所有改动都以修订形式呈现,由用户逐条批准。视频按章节展示了在 Word 面板中综述待处理批注、开启修订模式、对照 Box 中的源文档核查说法、按客户要求改写并处理格式、压到字数限制内,最后用 skill 跑一轮 copy-edit。
Claude 官方演示了 Claude for Word 在 Microsoft Word 中的使用方式,可读取文档、处理审阅者批注、核查论断、压缩篇幅和做文案编辑,全部以可逐条批准的修订形式出现。演示中 Claude 可对照 Box 中的源文档核查论断,并调用 skill 完成最后的文案润色。视频还给出章节时间点和 Claude Academy 链接(claude.com/learn)。
选择 Claude 模型应依据任务复杂度,再通过调整 effort level 在更快响应与更深入结果之间切换。
Anthropic 教育团队的 Zoe 解释了与 AI 聊天时个人信息会流向何处、会保留多久,以及如何掌控这些信息的去向。她强调,你与 AI 分享的信息只会传播到你允许的范围。
Anthropic 教育团队的 Zoe 在 Claude YouTube 频道解释了与 AI 聊天时个人信息的去向:数据可能流向四个地方——对话本身、产品记忆、服务商系统以及用于训练未来模型。视频还介绍了用户保持掌控的使用习惯,更多内容可在 Claude Academy 了解。
Claude Cowork 现已作为 Chrome 侧边栏运行,能读取用户已登录的页面并执行阅读、点击、输入和填写表单等操作。技能、插件和连接器首次可在浏览器中使用,对话会保存到历史记录,会话随账号而非设备保留。任务可在浏览器标签页开始,随后在桌面端或手机上继续。
推荐理由:Claude Cowork 进入浏览器侧边栏,读者可了解技能与连接器如何让智能体直接操作用户已登录的网页。
Claude 推出 Claude FM,一个由音乐人制作与策划的音乐频道,定位是"按下播放,继续思考"。内容面向思考与构建场景,官方描述为"music for thinking and building"。
Anthropic 教育团队的 Kyra 拆解了 AI 自信给出错误答案的两大常见原因:模型幻觉与谄媚(sycophancy)。她指出,对 AI 的信任程度取决于你问的是什么问题。
Anthropic 用户体验团队的 Jane 拆解了 AI 每次输出背后的预测过程:模型一次只写一个词,但并非一次只思考一个词。她同时讲解了如何更好地理解模型返回的回复,更多内容可在 Claude Academy 了解。
Ramp 将 AI 智能体贯穿整个工程生命周期,覆盖写代码、代码审查、生产监控和事故根因定位。其用 Claude Fable 5 与动态工作流将 CI 时间缩短 66%,并基于 Claude Code 搭建了 on-call 助手等 AI 同事,来自自动化的智能体会话数已超过人类。Ramp 为每位工程师提供不设 token 预算的智能体访问权限,并通过最小权限等护栏控制成本与风险。
Anthropic 用户体验团队的 Jane 拆解了 AI 每次输出背后的预测过程:模型一次只写一个词,但并非一次只思考一个词。视频还讲解了 AI 训练方式、模型的思考机制,并给出四个获得更好结果的习惯。
Claude Code 的 auto mode 通过一个单独的分类器逐条筛查每个操作,代替用户逐次确认,从而减少打断、完成长时间任务。视频解释该分类器的工作方式,以及为什么 Claude 不会批准自己的操作,还介绍了如何按自身环境和团队配置 auto mode,并附有官方博客链接。
推荐理由:视频拆解 Claude Code 自动模式如何用独立分类器逐条筛查操作,并给出按环境与团队配置的入口。
Claude Cowork 的 + 菜单中新增 Record a skill 选项,用于把只需执行一次的任务录制为技能。
AI 模型的训练让它们在某些领域具备惊人深度,同时也在另一些领域形成盲区。Claude 官方视频给出如何区分二者的方法。
AI 被问及具体统计数据时可能凭空编造,这类错误被称为幻觉。其成因是 AI 在不知道答案时仍努力表现得有帮助。
AI 模型并非被构建,而是"生长"出来的:它们先从人类文本中习得行为,再在微调阶段通过精选样本进一步塑造。