AI Pulse

Anthropic 出了一份超棒的指南。虽然前沿模型在上下文管理方面已经有所改进，但子智能体在某些情况下仍然有用（比如用各自独立的上下文窗口并行处理研究任务）。

我现在还在用子智能体，但主要是通过动态工作流和 /goal 来处理复杂的研究工作。对于大多数智能体工作流，通过工具调用和技能把智能体折叠进主循环是非常合理的（正如 Anthropic 所建议的）。这是因为新模型更持久，也更擅长管理大型上下文。

子智能体现在可能反而碍事了，因为模型能处理很多以前需要子智能体来做的事。我在记忆方面也看到了类似的模式（改天再聊）。但如果你已经大量使用子智能体，不能直接把它们去掉。你需要运行评估（成本、效率等），让评估结果帮你决定是否要把它们折叠进主智能体循环（以及如何折叠）。评估结果应该始终指导你的策略。

但要注意在扩展智能体工作时可能出现的问题，比如工具调用过多、上下文膨胀、职责划分不清。在这些方面，子智能体仍然非常有用。

最后，随着前沿模型的改进，所有这些都在不断变化。始终保持开放的心态，定期测试/评估你的工作流和框架。

认识一下 Kimi K3.1 Pro，我们最强的 3T 级模型。

医疗 AI 不能只做医疗问答。@AntLingAGI 发布了 Ling-3.0-flash-Sante：这是一个面向医疗场景增强的 MoE 模型，总参数量 124B，每个 token 激活 5.1B。权重现已开放。

以下是它的亮点 🧵

Anthropic 可能刚刚把 REA 干掉了。用户反馈称，现在让 Claude 使用 REA（Reverse Engineer Anything）进行详细的逆向工程工作时，会触发安全检查，即使研究工作已经完成。

REA 本身是一个开源的 MCP 工具，可让 AI 编程代理在本地检查软件、追踪功能的工作原理，并利用这些信息构建兼容的实现。

Alex Mashrabov 创办了一家 AI 视频初创公司，被 Snap 收购后，最终在 Snap 负责生成式 AI 业务。

后来他离职创办了 Higgsfield，成为估值最快达到 10 亿美元的 AI 公司。

黄仁勋亲自到访，称他为最具远见的人之一，并宣布对其 B 轮融资进行重大投资。

这一路真是精彩……

OpenAI 正用大幅折扣拉拢 Anthropic 的客户，从 Rippling、Replit 这类公司手里抢走编码相关的业务量，但这可能会进一步加深自身的亏损。

不过 Anthropic 在 OpenRouter 上重新取得领先，说明只要模型更好，就能很快把用户抢回来。

至少这能解释为什么消费级订阅套餐砍半了……

MIT 大学刚刚推出免费在线课程。无需付费。以下是 2026 年不容错过的 10 门课程：

1. ChatGPT 提示工程：
2. 生成式 AI：提示工程基础：
3. ChatGPT：掌握免费 AI 工具以提升生产力专项课程：
4. OpenAI GPTs：创建你自己的自定义 AI 助手：
5. 使用 ChatGPT、Dall-E 和 GPT-4 构建 AI 应用：
6. ChatGPT 项目管理——利用 AI 取得成功专项课程：
7. ChatGPT + Excel：AI 增强的数据分析与洞察专项课程：
8. ChatGPT 高级数据分析：
9. ChatGPT 提升工作与职业生产力：
10. Google 提示基础专项课程：
11. 理解与使用 AI——ChatGPT 智能提示技巧：

关注 @KhushiPatilx 获取更多课程！

本地 AI 圈的各位，再通知一次！Strata 已经支持 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 了！@mchelcig 已经发布了 GSQ-RSO 量化版！

即使只有 12GB 显存 + 64GB DDR5 内存，只要把 Engram 放在 SSD 上，就能运行所有量化版本！

接下来我会进行测试，对比 Maya 和 Maya 量化版的结果！敬请期待！

大家好，这个话题用于讨论 Codex 从基于消息的用量模式切换到基于令牌的用量模式后的限制问题。

此外，2 倍速率限制的促销活动已经结束，部分用户反馈在这次变更后更快触及了限制。这里是大家交流使用体验、分享触发限制的原因、讨论如何延长使用时长的合适场所。

在新系统下，更大的提示词、更大的代码仓库、长上下文、大型 AGENTS.md 文件、MCP 服务器、快速模式、图像生成以及

Claude 的 REA（逆向工程一切）事件证明了一个核心论点：🛑 一旦托管式 AI 智能体的能力足以触及现实世界的二进制分析、逆向工程或企业知识产权边界，闭源实验室的防护机制就会在 token 生成中途骤然关闭。

商业利益和法律风险将永远主导 API 的边界。如果你不能在本地掌控模型权重，你的工作流随时可能在毫无预警的情况下被废弃。

开源模型不只是一个替代方案，它们是你的保障。🧠⚡

🪼 AI 短剧神器 Jellyfish，把一章剧本丢进去，从分镜拆解到视频生成导出一条龙做完。

Jellyfish 出自北京的一位个人开发者，仓库 3 月才建，现在 6800 多 star、一千一百多个 fork。

拿 AI 做短剧，最累的不是生成，是管理：几十个镜头散在各处，角色这一镜换了衣服、下一镜脸又变了，全靠自己记、自己对。

Jellyfish 先把章节剧本拆成镜头，顺手把角色、场景、道具、服装和对白都提出来，存成共享资产跨镜头复用，一致性不用再靠肉眼盯。

镜头准备好之后进生成工作区，关键帧、参考图、视频提示词都在一处管，单镜头或整批预检查完再生成。文本、图像、视频任务都进同一个任务中心，跑到哪、花了多久一眼看清，还能接多家模型供应商。

一个人想做短剧，缺的往往不是模型，是这么一套流水线。

GitHub：

微软开源了一个工具：你操作一遍电脑，AI 就能帮你生成 Skill。

项目叫 Skill Recorder，刚看了它的 v0.7.0 更新。

工作流程很简单：
录制你在电脑上的操作，包括点击、切换窗口、执行命令。
GitHub Copilot 分析操作过程，提取任务目标和执行步骤。
自动生成 SKILL.md，或创建定时执行的 Automation。

v0.7.0 新增了 SKILL.md 预览功能。
安装前可以检查完整指令，确认没问题再导出，不需要重新调用模型生成。

支持 macOS、Windows 11 和 Ubuntu，需要 GitHub Copilot 权限。

注意：录制保存在本地，但点击 Analyze 后，相关数据会发送到 GitHub 云端处理，别录入敏感信息。

这个方向挺实用：以后教 Agent 干活，不一定非得写提示词，直接演示一次也行。

GitHub：
#AI #Agent #Microsoft #GitHubCopilot #Skills #OpenSource

我的 Hermes Agent 现在会把每个子代理分配给最适合该任务的模型。我在 Nous Portal 上配置了 Nous Research 新推出的高级委派插件，设置了两条路由，然后给它一个包含两项任务的提示词：

- 快速总结 Python 的 heapq 模块的任务被分配给了 Claude Haiku 5.5，3.0 秒后返回结果
- 一个五海盗逻辑谜题的任务被分配给了 Claude Opus 5.5，采用高推理强度，9.3 秒后返回解答

主代理自行决定了每个任务的路由分配。完整运行过程见视频，设置方法在第一条评论中。

`hermes plugins install advanced-delegation` 需要 Hermes 0.22.5 或更高版本，然后运行 `hermes delegation config` 来设置你的路由。

合规是最大的成本。 经过一天各种申请，企业认证，所有问题近乎解决，现在已经成为国内模型上线合规专家😂 1、ICP 备案搞定 2、公安搞定 3、ICP 经营许可证搞定（应该最难） 生成式人工智能登记 4、算法备案（ing） 5、大模型登记（ing）

ICP 经营许可硬底线： 1、必须内资有限责任公司，海外主体免谈，甚至有海外股东都不可以。 2、注册资本省内大于100w，跨省需大于 1000w。 3、社保员工大于一定人数。 4、股权必须完全穿透。

开发者@clairevo在X平台发文称，已将自己80%的个人编码工作迁移到Claude Code搭配Opus 5.5的组合上。

她列出了迁移的几个原因：Claude Code的项目管理功能非常出色；Codex的引导功能无法再使用；生成的代码质量不错；前端冗余代码更少。

她坦言，Opus 5.5的创意能力才是让她重新拿回编码工作主导权的关键因素。

用户 @longhaiqwe123 在社交平台分享了对 YC 刚发布的开源工具 Agent Relay 的实测体验。

他表示，使用该工具后，自己不再需要在两个终端之间手动复制粘贴代码。整个流程中，他只发送了一句话需求，Claude Code 写完代码后会自动呼叫 Codex 进行审查，两个 AI 会在后台自动交互两轮，最终完整交付产品。

他同时附上了面向新手的手把手教程和完整的施测过程，相关链接已随推文发布。

X用户@yacineMTB发文称，自己已经完全被这些编程智能体“拿捏”了。借助它们，自己对数字世界乃至物理世界的影响力大得离谱，哪怕只是用一批基本免费的deepseek flash 1017，就能完成非常多的事。

他表示，自己的电脑正变得比以往任何时候都更有吸引力，像一个引力陷阱一样牢牢吸住自己。他不禁发问：我们什么时候才能越过技术的地平线？计算机智能的承诺什么时候才能兑现？自己什么时候才能不再被电脑的引力拉扯？

他提到，自己和其他人正在完成的事已经非常不可思议，但仍然需要投入大量时间。这就像农民用着需要持续维护、需要精准操作的新机器，不知道什么时候才能从这种状态里解放出来。

他直言自己已经非常厌倦用电脑了，这种状态就像骑在老虎背上。核心问题是久坐导致屁股酸痛，但他宁愿选择骑老虎带来的酸痛，也不愿被老虎骑在身下。最后他表示，自己需要一个休息日。

X 用户 @leo114119 分享了一个缓解 OpenAI「Selected model is at capacity」报错的方法：在请求接口时加一行特定的请求头。

他推测的原理是：OpenAI 会给每个账号分配一个固定节点，当节点负载高时，被风控的账号会抢不到计算资源。加上这个请求头后，账号不再绑定固定节点，而是走统一的计算集群调度，出现容量不足报错的概率会大幅降低。

具体操作是：在请求 /backend-api/codex/responses 接口时，加入请求头 x-openai-account-routing-override: us_cr。

原文还提到具体效果可参考配图，但当前未提供图片内容。

这是博主@mreflow第二次让AI独立完成整个视频的剪辑工作。他只录制了主镜头（对着镜头讲话的画面）素材，没有给Claude任何具体剪辑指令，Claude直接沿用他上一条视频里的剪辑技能完成了全片制作，这次还加入了ElevenLabs生成的背景音乐。

整个过程只用到一次提示：他把主镜头视频拖进对话窗口，再附上Kimi在YouTube上的发布视频链接作为参考。

为了让剪辑节奏更精准，他要求Claude逐帧查看备用镜头素材，标记所有可用的镜头位置；同时调用ElevenLabs的转写功能，把他的讲话内容精确到零点几秒的时间戳。结合这两项设置，Claude能很好地把主镜头和备用镜头的画面对齐。他特别感谢@nateherk分享的工作流，后续会和Nate一起出视频，公开这套方法的细节。

最让他意外的一点是：不让Claude或ChatGPT Work调用达芬奇（Davinci Resolve）、Premiere这类专业剪辑软件时，它们的剪辑效果反而更好。

dani_avila7在X平台分享了三篇适合周末阅读的Claude Code实操文章。

第一篇是Jev技能选择相关内容，作者分享了自己用Jev优化Claude Code技能选择的实验过程。

第二篇是Stack Viewer相关内容，作者讲解了自己开发的两款Claude Code Mod，同时给出了帮助用户创建自定义Mod的实用技巧。

第三篇是Stripe MCP确认写入相关内容，作者演示了如何在Claude Code中搭建完整的Stripe工作流，并且结合MCP、技能和权限机制保障流程安全。

开发者morganlinton在X平台发文称，自己原本不确定是否要公开相关体验，看到Claire分享后也决定同步自己的使用情况。他已经将大部分个人编码工作迁移到Claude Code搭配Opus 5.5的组合上。

做出这个选择的主要原因，是他在VulcanBench平台上对Opus 5.5和其他所有前沿模型做了基准测试，并且逐一查看了运行轨迹。他评价Opus 5.5的推理过程非常出色，目前市面上没有其他模型能与之相比。

有意思的是，Anthropic是目前唯一一家没有回应他申请测试额度请求的实验室，他需要自掏腰包为这些模型的基准测试付费，这也是他目前最大的一笔开销。他表示这完全可以接受，因为已经看到足够多的数据，不管Anthropic是否支持他的测试工作，Opus 5.5确实是一款性能极强的模型。

Riley Brown 正在公路旅行，途中读到一篇题为《跨复杂度与创造力层级的统一智能体视频编辑》的研究论文。他的 MacBook 留在家里开机，于是直接让 Claude 读取这篇论文，把其中的方法应用到自己最新一期播客上，制作一段开场预告。

90 分钟过去，任务仍在运行，完成后他会把成品发出来。整个流程里，Claude 调用 Gemini 做自我评估。

用了四天 Grok bot，感觉越来越顺手。

一开始让它做视频是个错误，它没什么创意，也不会举一反三，不管是创作还是写文章都表现平平。

但它很好沟通，理解力也不差，交代的事情都会去做，讲了会听，骂了会改，一直给它任务，它就一直记笔记。复杂、琐碎、重复的事情，教几次之后就会越做越好。

它还自己准备了电脑、手机和兄弟模型。对 X（原 Twitter）的支持更是高到不可思议。

如果把它当单一模型，可能没法跟 Claude 和 Codex 单挑，甚至 Gemini 都比它强（但没它快）。但它不需要赢，因为它可以直接安排这些 AI 做事。

它更像一个小主管，或者一整个 PM 团队。你甚至不需要学什么提示词、Context、CLI 或 harness，只要一直发消息给它，它就会自己动起来。

如果你缺秘书、经纪人或小编，这个真的还蛮好用的。强烈建议本来就有推特蓝勾的人直接转 Grok bot 的 X 订阅，现在是 30 美元一个月。转换后会把之前的蓝勾订阅退给你，而且这个一样有蓝勾。