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你天天用的Claude和Codex,Meta内部不让随便用了

今年5月,Meta为其应用AI工程部门的工程师划定了红线:限制内部使用Claude Code和Codex这两款流行的AI编程工具,相关限制至今仍在生效。作为这些工具的主要客户之一,Meta此举并非因其不好用,而是恰恰相反——担心其过于强大和好用。 Meta正在自研名为MetaCode的AI编程助手,旨在替代外部模型以节省成本并掌握核心技术。限制使用外部模型的核心原因,是防止“蒸馏陷阱”:即担忧员工在构建MetaCode的训练数据、编程题库和评测标准时,过度依赖或掺入Claude/Codex的输出。这会导致自研模型在不知不觉中学习对手的“本事”和判断标准,使能力来源模糊,并可能违反与OpenAI、Anthropic等竞争对手的服务条款,引发法律风险。 内部指南明确禁止了可能让外部AI模型“定义能力”的三类任务:不能用其输出来生成测试题目、不能用其分析代码或设计测试点、其生成内容不得进入被测模型的访问环境。仅允许AI处理搭建工作流、整理文件等“打下手”的辅助性任务,且所有AI产出必须经过人工审核。 这一事件揭示了AI行业的一个普遍困境:在利用强大外部工具加速自身研发的同时,如何清晰界定并守护自身模型能力的原创性,避免陷入知识产权与合同风险。随着AI参与创造AI的循环加深,“本事究竟是谁的”这条界线正变得越来越模糊。

marsbit06/30 13:12

你天天用的Claude和Codex,Meta内部不让随便用了

marsbit06/30 13:12

大神Karpathy用Claude的方式,原来是这样的?

AI大神安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)在加入Anthropic后,开源活动减少。近期,一份据称是他本人使用的`CLAUDE.md`文件在社区流传,旨在指导Claude AI进行更高效的编程协作。该文件强调了一系列核心原则,并非简单建议而是必须遵守的规则,以规避大语言模型写代码时的常见错误。 核心原则包括: 1. **写之前先读**:在编写新代码前,务必认真阅读现有代码库,理解项目风格、既有模式和工具,确保新代码与项目保持一致。 2. **写代码之前先想清楚**:明确任务需求、澄清假设、说明方案取舍,避免基于模糊理解生成错误代码。 3. **保持简单**:抵制过度设计,避免过早抽象、臆想式错误处理和不必要的配置,编写能解决当前问题的最少代码。 4. **外科手术式修改**:修改代码时力求改动范围最小,严格匹配项目现有风格,只清理自己引入的问题,避免无谓的重构和格式化。 5. **验证**:重视测试,修复bug前先写测试复现,确保改动不破坏现有功能。 6. **目标驱动执行**:将模糊任务转化为可验证的具体步骤,并在执行前说明计划。 7. **调试**:遇到问题先深入调查、复现,理解根因,避免盲目添加临时解决方案。 8. **谨慎管理依赖**:添加新依赖前,优先考虑使用现有工具或标准库,并评估其维护状态和成本。 9. **有效沟通**:清晰说明改动内容和原因,主动指出潜在隐患和不确定之处。 文章指出,尽管这份文件的真实性存疑,但其内容高度契合卡帕西本人关于AI编程助手的公开观点。社区已据此提炼出原则并制作了模板,有测试表明能显著降低Claude的代码错误率。这些准则被认为是提升AI辅助编程效率、保证代码质量的关键。

marsbit06/27 07:31

大神Karpathy用Claude的方式,原来是这样的?

marsbit06/27 07:31

黄仁勋:Prompt正在过时,Loop才是新范式

黄仁勋等AI领域领军人物提出,传统的“Prompt Engineering”(提示词工程)正在被“Loop Engineering”(循环工程)取代。新范式的核心是从手动编写具体指令,转变为设计和管理能够自动运行、自我验证并持续优化的循环系统。 **Loop是什么?** Loop(循环)指一种系统设计:用户设定一个目标,AI Agent(智能体)会自动执行任务,完成后由独立的验证机制(如另一个模型)进行验收;若未通过,则带着反馈重新执行,直至成功或达到预设限制。人的角色从“逐句指挥”转变为“规则设计者”。这与单纯使用Agent的关键区别在于,Loop为其提供了自主持续工作的管理框架。 **当前落地情况** 目前,Claude Code和OpenAI Codex是Loop理念的主要实践者。两者都实现了将复杂任务拆分,由多个Agent并行处理并汇总结果。其核心设计原则是“执行与验证分离”,以避免自我评分时的宽松问题。例如,“Claude Code之父”Boris Cherny描述其工作流:数百个Agent在隔离环境中自动处理问题,仅疑难事项才需人工干预。 **如何构建有效的Loop?** 1. **前提测试**:任务需具备重复性、可自动化验收、成本可控且Agent拥有必要工具。 2. **从最小可行Loop开始**:包含触发器、技能定义、状态记录文件和自动化验证门禁。务必先手动跑通流程再自动化。 3. **执行与验收分离**:必须由独立的Agent或模型进行验收,确保评估客观。 4. **避开常见陷阱**:设置硬性停止条件(如token上限)、持久化状态、不让Loop处理需要主观判断的任务、坚持阅读代码变更以维持理解。 5. **核心衡量指标**:关注“每个被采纳改动的平均成本”,接受率低于50%意味着Loop可能效率低下。 **范式演进路径** Loop的兴起是AI应用控制粒度不断上移的结果:从**Prompt Engineering**(优化单次指令)到**Context Engineering**(组织背景信息),再到**Harness Engineering**(构建执行环境),最终演进至**Loop Engineering**(设计自主循环系统)。这一过程逐步将人类从具体操作中解放出来。 **渊源与反思** Loop的理念在学术界早有雏形,例如姚顺雨等人提出的ReAct框架,将“推理-行动-观察”构建为循环。业界火爆的背后也需冷思考,专家提醒需警惕token成本,并指出“AI可以外包思考,但无法外包人的理解”,强调在自动化中保持对问题的根本认知至关重要。

marsbit06/25 14:26

黄仁勋:Prompt正在过时,Loop才是新范式

marsbit06/25 14:26

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