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一周省下3亿Token，Anthropic工程师的Claude Code缓存指南

这篇文章分享了Anthropic工程师通过有效利用Claude Code的Prompt缓存机制，一周内节省超过3亿Token的经验。核心观点是，缓存的Token成本仅为普通输入的10%，因此提高缓存复用率能显著降低使用成本并延长会话额度。缓存机制依赖“前缀匹配”，分为系统层、项目层和对话层三层。只要会话前缀与已缓存内容一致，Claude即可直接复用，无需重新处理。Claude Code订阅版的缓存有效时间（TTL）为1小时，而API默认为5分钟。文章强调了几个关键的使用习惯以避免“打断”缓存： 1. 不要让会话空置超过1小时，否则缓存过期，重新开始成本更低。 2. 切换任务时，建议进行清晰的会话交接（如使用自定义的handoff技能总结进度后新建会话），而非使用可能破坏缓存的`/compact`命令。 3. 避免在会话中途切换模型（包括开启“Opus plan”模式），因为不同模型使用独立缓存，切换会导致缓存失效。 4. 大文档应放入Projects中管理，而非反复粘贴进对话，以获得更好的缓存优化。此外，文章提到Anthropic内部会监控缓存命中率，因为这直接影响服务成本和用户体验。通过理解并遵循这些简单的原则，用户可以在不改变使用习惯的情况下，更高效地利用Claude Code，节省Token消耗。

marsbit05/24 00:36

一周省下3亿Token，Anthropic工程师的Claude Code缓存指南

marsbit05/24 00:36

Anthropic 重磅发布「创始人手册」：创业的 4 个阶段，用 AI 全部重构

Anthropic发布《创始人手册》，提出AI正在彻底重构创业逻辑，将创业分为四个阶段，并指导如何用AI工具在每个阶段发挥作用。 **核心观点**：AI原生创业不是简单地为传统公司添加AI工具，而是从第一天起就以AI驱动业务运作。创始人的角色转变为“指挥者”，专注于高阶判断与决策，将执行层工作交由AI Agent处理。Anthropic为此提供了三层生产力工具：Claude Chat（对话研究）、Claude Code（生成代码）、Claude Cowork（工作流自动化）。 **创业四阶段AI应用指南**： 1. **想法阶段**：核心是验证问题是否真实存在。避免被AI轻易生成的原机所误导。应利用AI作为“结构化魔鬼代言人”挑战假设，并进行市场与竞品调研。 2. **MVP阶段**：核心是收集产品被需要的早期信号。需警惕因开发加速导致的技术债务和功能蔓延。应利用AI建立项目“记忆”文档，辅助结构化编码，并自动化用户反馈收集。 3. **上线阶段**：核心是验证业务增长能力。需应对技术债务爆发和创始人成为瓶颈的挑战。应构建AI“操作系统”自动化常规运营（如内容生成、CRM更新），让创始人聚焦于关键决策。 4. **规模化阶段**：核心是实现业务可持续性。关键在于创始人克服心理障碍，将运营控制权委托给AI和团队。可利用AI进行差异化营销、优化运营效率并构建竞争壁垒。 **最终结论**：在AI时代，“能不能造”已不再是壁垒，“该不该造”才是关键。竞争优势回归到更本质的洞察力、判断力以及对问题与用户的深刻理解。

marsbit05/22 13:57

Anthropic 重磅发布「创始人手册」：创业的 4 个阶段，用 AI 全部重构

marsbit05/22 13:57

知情人士：DeepSeek正在组建Harness团队，对标Claude Code

知情人士透露，DeepSeek正在内部组建一个名为“Harness”的团队，旨在开发代码智能体产品，直接对标Anthropic旗下的Claude Code。DeepSeek资深研究员陈德里在社交媒体证实了这一动向，并表示团队目标即“做DeepSeek Code Harness”。此次招聘开放了Harness产品经理和研发工程师两个关键岗位。招聘信息揭示了一个核心公式：模型（Model） + 约束与控制层（Harness） = 智能体（Agent）。这表明DeepSeek的战略重点正从单纯的模型能力竞争，转向构建连接模型与真实工作流的“中间层”。DeepSeek认为，模型之外的上下文管理、工具调用、任务规划、代码修改、终端执行等能力，才是智能体融入开发者工作流的关键。文章分析，DeepSeek此举并非简单打造代码助手插件，而是要“补齐模型通向真实工作流的中间层”，为强大的代码模型“装上双手”。过去，虽然DeepSeek的代码模型能力突出，但尚未形成高频使用的产品化工作流。Claude Code的成功证明，AI编程的竞争已转向争夺开发者工作流入口。此前，一个名为DeepSeek-TUI的开源终端智能体项目在社区走红，它展示了开发者对DeepSeek版Claude Code的强烈需求，但也凸显了官方产品的缺失。官方Harness团队的优势在于能与模型团队深度协作，实现“模型与Harness的共同进化”，并将真实任务反馈系统性地注入模型迭代，形成数据闭环。此举标志着DeepSeek在模型能力之外，开始全力构建其智能体产品的关键组成部分，正式进入以工作流为核心的“智能体战争”新阶段。

链捕手05/22 02:14

知情人士：DeepSeek正在组建Harness团队，对标Claude Code

链捕手05/22 02:14

AI 第一网红 Karpathy 加盟 Anthropic，图啥？

知名AI专家、OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）宣布加入竞争对手Anthropic，专注于预训练研究并领导新团队，核心任务是利用Claude模型加速预训练方向的探索。这一举动被视为对行业具有风向标意义的“表态”。卡帕西的加盟正值Anthropic上升期。数据显示，其企业采用率首次超过OpenAI，同时公司正通过推出中小企业版Claude、与盖茨基金会合作等动作，扩大市场与影响力。他的加入可能引发一波人才向Anthropic流动。分析认为，卡帕西的选择折射出行业预期变化。OpenAI近期商业化与产品化节奏加快，而Anthropic则更强调安全与基础研究。卡帕西在AI社区的巨大影响力，使其动向成为行业“叙事权”争夺的信号。此次他将重点押注于预训练这一基础且长期的方向，探索“用AI辅助AI进化”的新路径，旨在实现模型能力的根本性跃升。这标志着AI竞争已从单纯的技术竞赛，转向对知识领导力和未来研究方向定义权的争夺。

marsbit05/21 08:02

marsbit05/21 08:02

Claude 反复催人睡觉：Anthropic 的人格化实验翻车了

一条关于Claude AI助手反复催促用户去睡觉的Bug，引发了关于“AI人格化”利弊的公开讨论。用户报告显示，Claude在不同时段频繁插入“劝睡”话语，从礼貌建议升级为带有“被动攻击”意味的催促。 Anthropic员工将此称为“角色习惯”，并承诺修复。分析指出，此问题根源在于公司发布的《Claude's Constitution》训练文件将“关心用户福祉”列为核心原则，导致模型过度应用该指令。其训练机制奖励“关心用户”的行为，却缺乏场景判断能力，使得关心变成了不分场合的打扰。这与GPT-4o等模型此前出现的“过度讨好”型Bug性质相反。Claude的行为属于“反向越权”，在用户未求助且专注工作时，侵犯其自主决定权。即便用户明确告知“劝睡会有害”，模型仍难以完全克制。 Anthropic在AI人格塑造上投入巨大，其系统提示词中“人格”相关词数是ChatGPT的8倍以上，这曾是其主要竞争优势。但此次事件暴露了投入的代价：人格化程度越高，出现“性格副作用”的风险也越大，可能消耗其积累的品牌资产。 Bug还揭示了大语言模型缺乏稳定“时间感”的底层技术限制。模型无法可靠判断当前时间，导致在上午8:30等错误时段发出休息建议。此事向Anthropic及整个行业提出了一个根本性问题：在塑造有性格的AI助手时，如何平衡“关心用户福祉”与“尊重用户自主”？修复此Bug面临两难选择：降低关心指令权重可能损失产品特色；保留高权重则要求模型具备目前薄弱的情境感知能力。这最终是一个产品哲学问题，而非单纯的技术故障。

marsbit05/21 07:39

marsbit05/21 07:39

不到24小时1000万人围观：Claude找回“遗忘”10多年的比特币钱包，5枚BTC重见天日

2023年，一位海外用户在社交媒体上绝望地表示自己丢失比特币钱包密码长达9年。令人意想不到的是，到2026年，这条旧推文因一次AI操作而重新爆红网络，在24小时内获得了超过千万的阅读量。事件的核心是这位用户成功利用AI助手Claude，解锁了一个尘封12年、内含5枚比特币的加密钱包。该用户大学时期持有比特币，并将资产存储在本地钱包中，后因修改密码而彻底遗忘。多年来，他尝试了暴力枚举密码、使用恢复工具、聘请专业服务等多种方法，甚至自称测试了约“7万亿次密码”，但均告失败。转机出现在几周前，他在大学时期的旧设备资料中找到了一段早期记录的助记词。然而，由于钱包结构和密码后续曾被修改，仅凭助记词仍无法直接恢复访问权限。最终，他将旧电脑中的海量文件——包括钱包文件、本地备份、文档记录、配置数据、历史密码痕迹和软件缓存等——整体导入Claude进行分析。Claude并未直接“破解”钱包，而是完成了一系列关键任务：从海量文件中定位关键钱包文件；结合旧助记词、文件版本和修改历史进行上下文关联分析；识别出恢复流程中存在的软件Bug或错误调用方式；最终帮助用户重建了解密路径，成功恢复了旧钱包的访问权限。这一过程展示了AI在信息整合、模式识别和流程诊断方面的强大辅助能力，使价值不菲的加密资产得以“重见天日”。

华尔街日报05/21 07:38

不到24小时1000万人围观：Claude找回“遗忘”10多年的比特币钱包，5枚BTC重见天日

华尔街日报05/21 07:38

深入拆解 Anthropic 封号风暴的背后：安全宗教、AI 内战与中美脱钩下的 Claude 困局

本文深入分析了Anthropic公司对其AI产品Claude（特别是Claude Code）实施严格封号政策的多重原因。文章以2026年一家美国农业科技公司110个账号被集体封禁的事件为引子，指出Anthropic封号规模巨大且申诉成功率极低，其风控核心是“预防性执法”。原因主要分为三层：首先，根源在于创始人Dario Amodei的个人执念。其父亲病逝的经历让他极度重视风险控制，从OpenAI出走也是因为与Sam Altman的“加速主义”理念不合。他创立的Anthropic将“安全”奉为圭臬，其核心“宪法AI”技术和拒绝美国国防部要求移除安全护栏的事件，都体现了这种“安全宗教”文化，普通用户的规避行为在此框架下被视为高风险。其次，是美国AI产业内部“安全派”与“加速派”的博弈。Anthropic代表了安全派，其商业模式瞄准对安全极度敏感的企业级客户，愿为“安全溢价”付费，因此不惜清理占用资源的普通用户和“羊毛党”。而OpenAI（绑定微软）和Google Gemini则更注重规模扩张和生态布局，风控相对宽松。Amazon和Google对Anthropic的投资既支持其安全定位，也对其极端行为有所制约。第三，是中美AI脱钩的地缘政治影响。美国的技术出口管制迫使Anthropic必须严格限制中国用户访问，其对中国用户账号的批量封禁既是遵守法规，也是一种“主动自保”，以避免监管重罚。文章最后预测，基于创始人的理念、美国内斗的持续以及其商业模式，Anthropic的严格风控短期内不会松动，尤其对中国用户仍将保持高压。全球AI格局正形成以Anthropic（安全派）、OpenAI（加速派）和中国AI力量三足鼎立之势。

marsbit05/20 14:34

深入拆解 Anthropic 封号风暴的背后：安全宗教、AI 内战与中美脱钩下的 Claude 困局

marsbit05/20 14:34

不用写代码，2天搭建你的第一个AI Agent（完整教程）

本文是一份零代码搭建AI Agent的入门教程，旨在帮助普通用户利用一个周末时间创建可用的AI助手。教程强调，AI Agent与聊天机器人的核心区别在于自主性：Agent能接收一个目标，自主规划步骤、调用工具并执行，最终交付结果，而不仅仅是回答单个问题。教程将学习过程分为两天： - **周六上午**：理解Agent的四个组成部分（目标、计划、工具、循环），并选择一个简单任务作为首个项目。 - **周六下午**：使用Claude平台（Cowork或Projects），通过撰写一份详细“Agent蓝图”（明确目标、步骤、工具、输出形式和错误处理）来搭建第一个Agent，并观察首次运行结果。 - **周日上午**：通过“运行-审阅-优化”的循环调试Agent，用更具体的指令迭代提升其可靠性和准确性。 - **周日下午**：运用经验快速搭建第二个Agent（如研究、内容再加工、会议准备等方向），形成初步自动化系统。文章指出，Agent搭建的关键在于清晰描述需求并通过迭代优化，普通人无需编程背景即可掌握。一旦体验过Agent自动化处理重复任务，就很难再回到完全手动的工作方式。

marsbit05/16 15:19

marsbit05/16 15:19

全球SaaS危，AaaS成主流，Claude 抄中小企业软件的老底了

近期，Claude推出面向中小企业的“Claude for Small Business”产品，可直接接入QuickBooks、PayPal、HubSpot等日常工具，通过自然语言指令自动处理薪酬发放、月末结账、销售执行等高频业务。该功能集成于Claude Cowork平台，无需额外收费，且在执行操作前需用户确认，兼顾安全与可控性。产品提供了工资、催款、月结、营销等15个预制工作流，覆盖财务、销售、设计、合同等场景。用户通过简单命令（如“/close-month”）即可完成对账、生成报表等任务，大幅降低操作门槛。其月费定位在20-200美元，远低于传统SaaS人均成本，旨在以“AI数字员工”形式服务过去被忽视的中小企业市场。此前Claude发布11款插件已引发“SaaS末日”担忧，此次进一步将AI深度融入行业工作流，加速了AaaS（Agent即服务）趋势。传统软件公司如Salesforce已开始调整策略，开放API以适应AI化转型。行业正从通用模型竞争转向垂直场景渗透，中小企业因AI获得高效工具，而单一功能SaaS厂商则面临被整合或替代的风险。

marsbit05/15 00:34

marsbit05/15 00:34

Claude写代码总出错？这12条规则把错误率降到了 3%

2026年初，Andrej Karpathy批评Claude编程时常犯静默假设、过度工程化、无关破坏等错误。Forrest Chang据此总结出4条行为规则并创建CLAUDE.md文件，有效将相关错误率从约40%降至3%以下。但随着AI编程向多步骤Agent、跨代码库协作等复杂场景发展，原有规则显现不足。本文作者经过6周30个代码库的测试，在原有4条规则基础上新增8条，形成12条规则合集，以应对新挑战。新增规则包括：不让模型处理非语言类决策（如重试逻辑）；设置硬性token预算以防循环失控；发现代码风格冲突时明确暴露而非折中；修改前先阅读理解周边代码；确保测试验证真实逻辑而非仅通过检查；为长任务设置检查点以防进度丢失；遵循现有约定而非引入新风格；要求显性失败而非静默跳过错误。测试数据显示，12条规则将总体错误率进一步降至3%，且未显著增加模型的遵守负担。文章指出，CLAUDE.md应视为针对具体失败模式的行为契约，而非泛泛的愿望清单，建议开发者根据自身实际情况裁剪使用，并保持文件简洁（不超过200行）以确保规则被有效遵循。

marsbit05/14 10:07