3月4日，Claude Code的默认推理努力从高改成了中。用户很快感觉模型变笨了——推理变浅，回复质量下降。Anthropic当时想省点计算，但没考虑到用户对协作工具中模型“思考深度”的敏感度。4月7日，他们把默认值改回高（Opus 4.7设为超高，其他模型为高）。
3月26日，另一个问题来了：一个缓存优化bug导致Claude在会话中每轮都清空之前的推理历史，本该只清一次。结果模型变得健忘，重复提问，会话越长越明显。这个bug直到4月10日（v2.1.101）才修复。
更意外的是，4月16日，为了减少啰嗦，Anthropic在系统提示里加了一句“减少废话”指令。效果确实有了——但编码质量跟着跌了。因为加指令时没有跑完整的编码评估，导致Sonnet 4.6、Opus 4.6和Opus 4.7在编码任务上退步。4月20日回滚了这条指令。
来自 𝕏 的实时信号，经 AI 聚类分析
相关正在进行的讨论串：DeepSeek 将 V4 Pro 的价格折扣永久化——https://news.ycombinator.com/item?id=48237663——2026 年 5 月（384 条评论）
社区讨论:多人质疑“原生编程Agent”的必要性，@embedding-shape指出只需轻量桥接即可复用DeepSeek V4 Pro的缓存能力，实测输入缓存命中率达高比例；@stiray则强调开发者更倾向内存占用低、可单二进制部署的Rust/Golang方案；@declan_roberts肯定其缓存优化设计，但@singiamtel指出缺乏与其他框架（如Ollama、LMStudio）的缓存性能横向对比数据。
Claude 不是你的架构师。别再让它假装了。
社区讨论:多人指出Claude虽能指出设计缺陷，但需用户主动以谦逊、存疑的提示词引导（@amarant）；也有人强调其实际输出常暴露技术短板，如用正则硬解析指令集、缺失表达式解析器（@retrac）；另有评论反驳“Claude不会说不”的说法，称其常坚持己见甚至拒绝用户纠正（@laszlojamf），而另一方则认为它确能提供有力批判，只是不主动否定直接指令（@bad_username）。
OpenAI 创始成员将一份 CLAUDE.md 丢上 GitHub，一周内揽下 44k 星，总星数冲到 100k——连 Stack Overflow 都没这待遇。他观察到 AI 编程最大的问题不是不会干活，而是“太爱发挥”：让它修个 bug，它顺手重构三个文件；让它加个校验，它直接搭起一套框架。于是，他给 AI 立了四条规矩：① 不确定就先问，别瞎猜；② 能用 50 行解决的，绝不允许写 200 行；③ 只改该改的代码；④ 目标是让测试通过，不是炫技。
一份文档，把 AI 助手从灾难变成了神器。
一位 Anthropic 工程师刚刚展示了如何用 4 个步骤，耗时 28 分钟，免费为 AI 智能体赋予真正的持久化记忆。
> 记忆存储：智能体可在不同会话间读写记忆
> 梦想机制：智能体能在“夜间”自主整合并优化自身记忆
给 Claude Code 装一套漏洞赏金和红队渗透技能包，51 个技能、574+ 报告模式、24 个漏洞类，一装就变身老练研究员。
我年纪够大，还记得当年只要 AI 解出一道全新的数学题，就会成为全球各大媒体的头版新闻。今天，AI 解决的不是一道，而是九道尚未解决的数学难题——其中一些已有 50 年历史。而且，它还证明了在线整数数列百科全书（OEIS）中 492 个未解猜想里的 ***44*** 个。
零媒体报道。
用 Seedance2-skill 创建高质量视频，看到都拍手叫好！电影级提示词 + 自动生成外挂。专为字节 Seedance 2.0（Jimeng）视频模型打造的提示词技能，教 AI 怎么写带镜头语言、结构、@引用素材的高质量 prompt。
直接塞进 Cursor / Claude Code 等 AI 编码工具里用，一键生成专业级视频提示词。
🔥Codex全套实战课程来袭 从课程认知、安装登录、模型切换打好入门根基 精讲会话恢复、上下文管控、记忆规则、快捷指令、图文识别等核心操作 ，轻松掌握实用技能，升职加薪、创办一人公司必备技能。 不会Codex就想老人不会使用智能手机一样，将寸步难行 Codex AI编程实战课
我给了我的AI我的信用卡。借助计算机使用能力（Computer Use）加一张信用卡，我的AI现在几乎为我处理所有事务：支付账单、预订航班、注册API等。
当然，一次提示注入（prompt injection）攻击就可能让我损失巨额资金……但如果我使用GPT-5.5这类当前最先进的模型（SOTA models），我基本就安全了。
@deltaVee42 的评论非常合理。
当前正对DGX Spark与Jetson（代号Hermes）组合进行深度测试，重点是运行基于本地模型的AI代理集群。
测试选择本地模型，是因为当模型部署在本地设备上时，推理token数量实质上不受限制。
初步测试使用Llama.cpp加载GGUF格式的Qwen3.6-35B-A3B-Apex模型，在8K上下文长度下，单台设备已可稳定支持40至50个AI代理并发运行。
相关技术链接指向具体实现：
用户确认该配置可7×24小时持续运行，不存在token调用上限。
另有用户表示目前仅拥有一台DGX Spark设备，另一用户则回应称已开始使用，并指出实际启动后即可理解其能力优势。
多数人认为 AI 工具仅用于聊天。Google AI Studio 是一个完整的开发环境，但几乎无人正确使用它。
第一步：访问
第二步：打开 Build 标签页（由 Gemini 2.5 Pro 提供支持）。
第三步：用自然语言描述你的应用（plain language），网址 指向相关说明页面。
如需通过 AI 赚钱并节省时间，可获取 AI 教练、支持与课程：
另提供免费 AI 课程 + 1000 个全新 AI Agent：
日本一位大叔通过构建AI虚拟女孩账号，实现月收入13000美元。该流程核心工具为Claude Pro订阅服务，无其他硬件或软件成本说明。
视频生成环节首选Kling 3.0，备选方案为Runway或Luma。直播采用D-ID、HeyGen Live，或OBS搭配Delulu Stream实现。
视频后期编辑使用CapCut，明确标注为免费工具。
变现平台以Fanvue为主，因其被描述为‘最友好’；OnlyFans作为辅助选项。原文未提供收入构成、用户规模、转化率或运营时长等数据。
原文未说明该大叔身份、所在机构、项目启动时间，未提及AI女孩内容类型、受众地域、合规状态或平台政策风险。所有工具名称、平台名、金额数字均按原文呈现，未添加解释或背景信息。
感觉以前只把 Claude Code 当聊天窗口用，简直亏了一个亿... 😭 最近看到这份《Claude Code 实战进阶》指南，直接刷新认知。它不是教你怎么聊天，而是教你怎么把它当成一个专业的 CLI AI 工程师来用。
几个让我拍大腿的硬核技巧，建议先马后看：
1️⃣ 别再手动复制粘贴了。想执行 bash 命令？直接在前面加个感叹号 !git status，结果自动进入上下文，省得切来切去。
@BTCxiaoyu1 遇到过类似问题，exit 0但实际没执行。后来在cron里加了日志和退出码校验，发现问题大多是依赖服务没起来。service worker reset才恢复，说明是状态污染了。
Codex 的交互设计表现良好。用户可以方便地查看当前正在运行的 SubAgent 列表。
每个 SubAgent 的实时任务内容和所使用的提示词（prompt）也清晰可见。
@lukiyeh 指出，只需在 Prompt 中明确要求开启 SubAgent，即可启用该功能。
10个经内部测试的提示词，可提升输出质量41%，激活宪法AI诚实层，强制可见推理与前期验尸，显著减少幻觉。
阅读全文 →Codex Mobile 正在以一种我未曾预料的方式让我成为更好的开发者：我离开笔记本电脑，停止微观管理。
我给模型提供更宏大的提示词——这正是大模型表现最佳的方式。
我因此获得了思考空间，而不是盯着屏幕、眼睛干涩地反复发送提示词。
@florianbaraz 表示：效果更好了……模型对我整体目标的理解更充分，因此能设计出更‘统一’的架构与代码。
该工具将杂乱会议记录自动转为结构化待办事项，依赖本地运行的Hermes应用与Step Plan订阅服务提供的Step 3.5 Flash模型。
阅读全文 →Codex 可被用于辅助网速优化，具体通过一条结构化提示词触发七步操作流程。
第一步是运行 speedtest-cli 工具诊断当前网络问题。
第二步检查 DNS 解析时间，评估域名解析效率。
第三步检查 MTU 设置、网络丢包率以及 Wi-Fi 信号强度与潜在干扰源。
第四步删除系统中过期的网络位置或配置文件，减少配置冲突可能。
第五步识别并终止或限制占用大量带宽的后台进程。
第六步优化 mDNS（多播 DNS）行为，改善局域网设备发现与响应延迟。
第七步执行优化前后的网速测试与延迟对比，验证改进效果。
该提示词已在实际使用中完成测试，作者称其“实测有用”。
原文未说明 Codex 具体实现方式、所用平台、支持操作系统、测试环境参数或量化提升数据。
这套由构建Claude Code的工程师发布的28分钟提示词视频，被评价为目前最好的提示工程教程。视频前10分钟展示的内容，未被标价300美元的商业课程所涵盖。
视频包含CLAUDE.md文件用法、记忆快捷方式、并行会话机制、提示模式等具体技术点。整支视频完全免费，且提供中文版本。
该视频链接已公开分享：
用户@Jason23818126评论称：“真的挺不错的。”
Alexandra Botez 在 𝕏（原 Twitter）发文宣布：她将担任一个 AI 安全内容创作者训练营的导师。
她表示，如果希望创作关于人工智能与未来的内容，应申请参加该训练营。训练营免费参与，且提供食宿。
申请采用滚动制，鼓励尽早提交。
她在回复用户 @Utkarsh51557661 时说明：该训练营以使命为导向，属非营利性质；所有导师均为志愿者。参与者需投入时间和专注力，并须通过申请流程。
如果你同时用飞书和 Claude Code 的话，Zara Zhang这个开源项目 feishu-claude-code-bridge 值得一试，它可以让你在飞书里面直接连接 Claude Code，从飞书指挥 Claude Code，反过来也能借助 Claude Code 新建、编辑飞书文档。
@yibing946084 理论上来说也可以连接hermes，但是需要仿照这个项目重写下，或者找一下有没有别人写的
@KunhaiY 底部我有放两个能连接codex的
Google DeepMind 的 AI 代理刚刚解决了 9 个尚未解决的埃尔德什问题。
共尝试了 353 个问题。
每个问题花费仅几百美元。
AI 研究代理正变得切实可行。
@cdiamond 🤔
不知道从何入手本地 AI？请阅读我的《本地大语言模型：从零到英雄》系列文章。
它涵盖：
- 硬件
- 软件
- 模型机制
- 其他所有必要内容
无需任何先验经验，任何背景的人都能轻松理解。
本地 / 开源 AI 万岁！
我们从运行不同尺寸模型所需硬件的基础知识讲起。
@LetsGoCure
该系列位于我的文章标签页下，网站即将上线。
随后，我们将特别关注内存带宽。
接着，我们讨论如何通过软件将这些硬件能力真正用起来。
天才啊！用外置的Obsidian来长期保存Codex重要记忆，这样Codex就不会忘记重要事项了！ 我把你需要发给你Codex的内容整理成了一个超级提示词：（记得指明Vault路径）👇 请帮我把 Obsidian 配置成 Codex 的跨项目长期记忆库。 我的 Obsidian Vault 路径是： <你的 Obsidian Vault 路径> 请在这个
@iBigQiang 可以这样干，不会的让Codex头疼就好了
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@deltaVee42 的评论非常合理。
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请帮我设置一个定时任务，每天北京时间 9:30、15:00 和 19:30 各执行一次： 请求 https://ai-pulse-lab.com/api/brief.json，读取返回 JSON 中的 textPlain 字段，将内容发送给我。 补充：每日北京时间 09:00、14:30 和 19:30 更新，建议更新后 30 分钟查询。可先请求 /api/manifest.json 检查 nextUpdateAt 字段。无需认证，直接 GET 请求即可。