Anthropic联合创始人Daniela Amodei（Dario Amodei）的妹妹，这是她在斯坦福商学院访谈，分享了她从文科背景跨向AI领域的职业旅程。 摘要： 1. 关于职业抉择： “我一直在追随当时对我来说最有趣的事情，那是‘我擅长的’、‘我感兴趣的’以及‘会对世界产生重大影响的’这三者的交汇点。” 2. 关于对待技术的态度： “最重要的一点是，不要害怕技术。它最终是一套非常有价值的技能，但也是任何人都可以学习的东西。” 3. 关于创立 Anthropic 的初衷： “我们确实是在奔向某样东西，而不是在逃避某样东西。我们脑海中有一个愿景，想要创建一个组织，让安全和责任感等价值观处于我们工作的最前沿。” 4. 关于 AI 时代的教育： “AI 工具可以让你变得更聪明，扩展你认为自己可以学习的知识边界；但也存在另一个版本，那就是‘关掉你的大脑’。我希望整个行业会选择前者。” 5. 关于人类的独特价值： “人类天生喜欢和人类在一起。在一个 AI 能完成更多日常生产工作的世界里，人际交往技能将变得更加重要，也更受重视。” 6. 关于商业与公益： “‘经商’并不一定要与‘行善’产生冲突。我越来越感觉到，行善的欲望与事业的成功之间有着强烈的相关性。” 来源：https://www.youtube.com/watch?v=FDjrDeIZAk4

5月29日凌晨发布的Opus 4.8 系统卡解读。原文244页。 原报告地址：https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/c886650a2e96fc0925c805a1a7ca77314ccbf4a6.pdf

“每一代人中，只有少数人能完全理解和完全实现人类的才能，而其余的人都背叛了它……他们不是背叛我，而是背叛了自己的灵魂。” by 安·兰德，《源泉》 一、司马迁来不及做的事 司马迁之前，传记几乎是帝王的专利。 《史记》里有《高祖本纪》《项羽本纪》，有《陈涉世家》《孔子世家》——本纪写帝王，世家写诸侯。 但司马迁还做了一件破天荒的事：他给刺客、游侠、商人、滑稽艺人都立了传。他可能是中文世界第一个郑重地认为：普通人也值得被记录的人。 可惜他来不及做的是：给还活着的年轻人立传。 司马迁立传的人，几乎都已经故去。一直到今天，传记是写给后人的回望，是事后的盖棺，或者至少是在世的名人——因为整理和书写传记的资源是稀缺的。 AI 时代，如果这些资源不再稀缺，能不能尝试一次： 在一个人年富力强的时候，帮他知道自己是谁？ 二、我做了一个小东西 [图片] 打开 simaqian.caojuege.com，你可以选择两种方式： 一种叫轻列传：复制一段 prompt，粘给你常用的 AI。30 秒后，它会生成三张卡片。 [Image] 另一种叫精列传： 把你的文章、简历、播客、社媒、链接交给 Agent。大约 30 分钟，它会帮你生成一套完整的个人说明书：一份给 AI 用的 persona-agent.md，一份给人看的 personal-homepage.html。 轻列传是一张图，只是好玩。真正有用的是精列传，一套为Agent设计的、你自己的“使用说明书”。 三、为什么对传记情有独钟 大学时，有位前辈给我一个人生建议：每隔一段时间就要看一本传记，因为传记是书中精华，免费但最贵的咨询——大概类似今天奢侈版的 life coach。 从《巨人传》开始——“不幸的人类啊，切勿过于怨叹，人类中最伟大的人物和你同在……汲取他们的力量做你的养料吧。” 再到《托尔斯泰传》，那个 80 多岁还要离家出走、跑到火车站的老人，是俄罗斯文学最打动我的地方。 《乔布斯传》让我从一个大学时代的“反科技主义者”，对科技和互联网开始好奇。 [Image] 《史怀哲传》里那句话：“如果你在任何地方，缓解或减轻了人的恐惧，你所做的很少，其实已经很多。”——史怀哲可能是对我影响最大的人，以至于和我第一个孩子的名字有关。 《褚时健传》，我的云南老乡，80多岁还在哀牢山种橙子的老人，最朴素的一句话：对人有价值。 最近两年读的《李飞飞传》《哈萨比斯传》，也都给我很多感动。 大约三年前，我看到 ChatBrook 这个项目。他们提出了一个让我像被电流击中的 slogan：让人人都有自己的司马迁。 他们想给老人写传记，我记得是王怀南前辈和团队发起的。我专门去和他们聊过，可惜后来没有做下去。我也一直在想，是否要去做一个回忆录产品，还和最好的高中同学商量过一个简单 Demo。 但回忆录是给老人传给子孙后代的。我也看过不少类似产品，而我一直回答不了心中那个问题：为什么是我做？ 直到这个想法在我心里反转过来：为什么传记不能给年轻人、甚至给孩子呢？ 人最宝贵的年岁，为什么要随波逐流，浪费在寻找的路上？当然，绝大多数人不是蔡志忠——四岁就说“我要画一辈子漫画”，真的画到现在，炉火纯青、臻于至善。 但如果一个工具能帮还有时间的人，稍微早一点找到祁克果说的“为之生、为之死的理念”，不是节约了最宝贵的心力、脑力、生命吗？ 四、我的经历：为什么一直在寻找 我的爷爷奶奶，一辈子是农民。我的爸爸妈妈做了一辈子的小学老师（我妈妈年轻时做过几年农民和家庭主妇）。我们的前几辈，似乎都是干一行干一辈子的。 只有我是一个他们不太能理解的人：好不容易从小山村来到北京上大学，但一直在漂流——做过俄语翻译、做过画展策展人、做过记者和编辑，创业做过翻译公司，做过产品经理，带过业务团队，到现在的开发者、自媒体、所谓的OPC…… 我只是一直在寻找。似乎每个工作都比上一份更像自己，但总有下一个工作更像自己。 那么，我自己是谁？ 我发现AI 几乎无所不能，最难的问题反而变成两个： 你想要什么？——提出问题。 什么是好的？——验收和判断。 就像《创世记》：神说，要有光……神看光是好的。 我的 Codex、Claude Code每天都在问我：“选哪一个？然后我就动手。” 这是日常的决策，还有那些更难的决策。 作为做过几年产品经理的人，我过去听到最多的词是 PMF。也参加了很多社区，看过很多讨论：什么新词火了，做矩阵号年入百万？CPS 投流？AI 短视频出海？做短剧、做中转站？ 特别是最近，对于一个刚退出上一个项目的人，第一时间也会心动——就这，谁不能做？但心底总有一个声音说：为什么是我做？ 过去创业的几年里，我写过很多版本的 BP。每一份 BP 里都有一个绕不开的问题——为什么是你？ 凯文·凯利说过：做只有你能做的事。一个VC背景的大哥也说：创业就是要做一件不得不做的事。 最狠也最深情的，是安·兰德那句话： 每一代人中，只有少数人能完全理解和完全实现人类的才能，而其余的人都背叛了它……他们不是背叛我，而是背叛了自己的灵魂。 五、我找到了什么 过去 7 年，我一直在做 AI 和译者结合的创业：先是兰亭译（NLP + 译后编辑），后来是 LanguageX（NMT 和 LLM + 人工翻译）。 今年年初，我退出了 LanguageX。迟来的告别，再见！LanguageX 后来我发起了草诀歌 AI Labs——一个以非技术背景为主的 Vibe Coding 社区。我想帮助“曾经的自己”，做出作品型产品：那种像你、还可以商业化的产品。 [Image] “可以商业化”很容易理解，这也是大部分社区和产品的逻辑——先找市场需求，然后我能做就做，而且强调要快、要执行力，口号是“先发一个垃圾出来。”——这肯定有它的合理性。 但这套方法论回答不了你长期的方向——那种你感到此生为之而来的方向。它也没法回答另一个问题：什么样的作品是适合你、像你的？ 因为这个问题的根，是：你是谁？ 一个艰难的问题。从苏格拉底“认识你自己”，到Jobs的 follow your heart，每一代人都在回答，也有过很多方法和测评。 草诀歌 AI Labs 不奢求彻底解决这个问题，只求为这个大厦加一块砖：通过 AI 认识自己，通过 Vibe Coding 做出像自己的软件——只是众多方案中的一支，一支我可能力所能及、也恰恰经历过的支流。 “草诀歌”在古代是快速掌握草书的口诀，Vibe coding是我们这个时代的草诀歌。社区里聚集了一批“不在意title，只在意是否有作品的人”： * 雪冰，中文系出身，自学编程做了程序员，后来回老家闭关十年，写了百万字探讨人和 AI 关系的科幻小说，正在开发围绕这部小说的协作平台 Gestell。 * 无极，投资人，Vibe Coding 做了一个“三分钟读懂一家公司”的投资平台，也开发了一个反对用 PUA 方式对待 AI 的开源 skill，就叫 NoPUA。 * 时旭，在民航外企做了 18 年工程师，裸辞后 1 个月烧掉 8.8 亿 token，烧出了黑客松产品，也烧出了现在达到融资水准的行业分析平台。 * 还有从翻译转产品的 Yuxuan 和 Ellie，做出和智者隔空对话产品的文科博士Jojo，做了一系列自己在用的插件的经济系学生Yishu…… 六、司马迁.skill 是什么 对某些幸运儿来说，认识自己可能是一次顿悟——但那是可遇不可求的。有没有可能，它也是一个可以被AI辅助的、长期的过程？ 司马迁.skill 是我做的一个微小尝试。本来没有轻列传，只是为了你可以无压力地先玩一下： [图片] 你复制一段 prompt，粘给你常用的 AI。AI 会基于它对你的长期记忆、过往对话和简要描述，生成一张《某某列传》卡片：原来AI眼里的我，是这样。 不是人格测试，不是心理诊断，更像一面轻巧的镜子。 chatgpt、claude、Gemini、Grok、Kimi、DeepSeek、豆包、千问、元宝都能用。 精列传适合认真整理自己。 输入是你已有的上下文——文章、简历、播客、社媒、笔记、作品链接——再加上一轮可选访谈。 输出是两份资产： persona-agent.md —— 给 AI 看的人物档案。包含核心定位、已知事实、底层动机、判断原则、能力模型、表达风格、协作偏好、AI 不应替你说的话、Agent 校准题。 personal-homepage.html —— 给人看的个人主页：你是谁、你能提供什么、你正在寻找什么合作、你的联系方式。 [Image] GitHub开源地址：https://github.com/ShaohuaDavidLee/simaqian 开源也不是为了 star，是为了让需要的人能看到。 致敬苏格拉底——“认识你自己”是两千五百年前就问过的问题。 致敬 ChatBrook——他们让我看见“人人都有自己的司马迁”这个 slogan 的分量。 致敬此前做过类似尝试的评测理论、女娲 skill、MoxtAI 的 soul.skill。 致敬司马迁，他把刀笔给了帝王将相，也留给了游侠和普通人。 也许此刻，很多杨植麟正在做外贸跟单，很多梁文锋正在备考教师资格证，很多马斯克正在复习申论，很多Dario正在准备投标材料…… 如果司马迁.skill和草诀歌AI Labs能减少一例“灵魂的背叛”案例，为苦苦寻找自己、孕育自己作品的人，早一天找到方向，那已经是很大的价值。 [图片] -END- 我是 David，为了帮助“曾经的自己”——从俄语翻译到产品经理，再到 Vibe coder。我发起了草诀歌 AI Labs，一个以非技术背景为主的 Vibe Coding 社区，一起开发自己的“作品型产品”。 这是一件很难的事，如果你对如何找到自己的作品型产品感兴趣，或者有很多idea不知道如何选择，不知道如何开始……或许可以加入社区，这里有你的同类。 司马迁.skill：simaqian.caojuege.com

要“榨干 Codex 的潜能”，关键在于把持久对话流、语音输入、任务干预/排队、工具触达（browser/chrome/computer/MCP）、对话流自动化与目标驱动、以及侧边栏审查产物这些能力组合起来用。 摘要： * 2) “当 Codex 开始延伸到这些领域时，它给人的感觉就不再只是一个狭义上的‘编程助手’了，而是进化成了一个能帮你搞定各种电脑工作的‘全能打工人’。 * 3) “它们不是那种聊完即焚的闲聊框，而是持久的工作空间。” * 4) “语音输入之所以好用，是因为它能在你把想法字斟句酌地敲成文字之前，先把你脑子里最原始、最粗糙的念头捕捉下来。” * 5) “简单来说，‘干预’是改变 Codex 眼下正在做的事，而‘排队’是安排它接下来要做的事。” * 6) “对话流自动化：就像一种定时唤醒的‘心跳’机制，它会按照设定的时间表，定期回到同一个 Codex 对话流中继续工作。” * 7) “目标设定，其实就是把‘持续执行’和‘验证器 (verifier)’结合在了一起。” * 8) “有野心固然重要，但没有验证机制的野心，就只是在许愿而已。” 来源：https://x.com/jxnlco/status/2057153744630890620

由Anthropic团队面向2026年创始人撰写，阐述了AI 原生创业的全生命周期（Idea、MVP、Launch、Scale）如何被生成式与代理化工具重塑，并提出在每个阶段应对的目标、常见陷阱与实操方法。 摘要： 1. “传统的增长路径曾是：验证 → 融资 → 招人 → 开发 → 再融资 → 增长 → 再招人……现在 AI 抹掉了‘每个阶段都必须更大团队/新技能/新一轮融资’的预期。” 2. “在 AI 原生创业公司里，创始人的角色不再是个人贡献者，而更像是‘代理的编排者’。” 3. “在 Idea 阶段，成功需要一种纪律：在证据足够之前，不要开始建造。” 4. “一个能跑的原型很容易被误当成你在解决真实问题的证据——但它不是；真正的证据来自你与潜在用户的对话。” 5. “确认偏误如今自带了一台研究引擎：你让 AI 去支持你相信的东西，它就会替你找到证据。” 6. 来源：https://claude.com/blog/the-founders-playbook

背景：视频创作正从「时间轴+手工剪辑」迁移到「结构化资产+可被 agent 操作」的系统化生产。 摘要： 1. 我们塑造了工具，工具又反过来塑造了我们。 2. 代码做视觉，不是更“高级”，它只是把视觉变成了系统。 3. 生成式视频是创作，video-as-code 是生产。前者像油画，后者像活字印刷——几乎是两个行业。 4. 会一点 HTML、能用 Claude Code 跑 npx 命令的非技术背景人，反而比传统的视频高手更早摸到这条路。 5. AI 翻译的昨天，是 AI 编程的今天。翻译的昨天，也是视频的明天。 来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Ob1KDDYDrYiNLCZ1S_JZ8w

背景：近日Claude Code “之父”Boris Cherny 在 Sequoia AI Ascent 大会上的访谈。 * “编程已经被解决，Loop 是未来。” * “最合适写会计软件的是会计师而不是工程师，因为编程是简单部分，懂业务才是难的部分。” * “切换成本和流程效力这两种（护城河）会被 AI 抹平” * “领先的关键在组织怎么改造自己。技术大家都能拿到，但要把整个公司从手写代码切到模型生成代码……这是组织行为的改造，比技术本身慢得多。” * “我们其实是在做一个初期完全不具备 PMF 的东西。我们很清楚它前六个月不会有 PMF，因为我们是在为下一代模型做开发。我们从始至终就是这个思路。” 来源：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI

背景： OpenAI 联合创始人、特斯拉前人工智能主管、现任 Eureka Labs 创始人 Andrej Karpathy，在刚举行的2026 年 AI Ascent 大会上，与红杉资本合伙人 Stephanie Zhan 探讨了自他提出“感觉编码”这一概念以来，一年间发生了哪些变化。 摘要： * “上下文窗口中的内容，就是你操纵大语言模型这一解释器的杠杆。” * “软件 3.0 范式要原始得多，神经网络承担了大部分工作，中间根本不需要任何传统应用程序介入。” * “最新一代的 LLM，从某种意义上讲，可以轻松自动化那些能够被验证的事物。” * “如果你处于强化学习覆盖的区域，就能如鱼得水；如果你处于数据分布之外，就必须自己构建闭环。” * “智能体工程的重点在于保持专业软件开发中既有的质量标准。你不能因为采用了新范式而引入安全漏洞。” * “我最看不惯的事情是，现在的文档依然是为人类编写的。” * “你或许可以外包你的思考，但你无法外包你的理解。” 来源：https://www.youtube.com/watch?v=96jN2OCOfLs

喜大普奔！终于等来DeepSeek V4 来源： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

Demis 把 AI 看成理解现实本质、尤其是改善人类健康的“终极工具”，代表作是用 AlphaFold 攻克蛋白质折叠这一生物学界的“费马大定理”，并把预测结果免费开放成全球数据库，极大加速药物研发和基础生物学。 摘要： * “我 30 多年前投身 AI 领域，很大一部分原因是为了推动科学和医学的发展。”“而且我一直认为 AI 可能是实现这一目标的终极工具。” * “蛋白质是你体内一切功能所依赖的基础。或者说，是它们让生物学和生命成为可能。” * “我热爱挑战，也喜欢钻研难题，所以从科学的角度来看，我无法抵御它的诱惑，这或许正如人们向我描述的那样，相当于生物学界的费马大定理。” * “一旦攻克这一难题将产生巨大的影响，因为它会为后续的研究开启无限可能，特别是在药物研发和理解疾病方面。” * “所以我们现在始终处于最前沿。可以说，我们基本了解所有这些不同蛋白质结构的大致样貌。” * “从今往后研发出的几乎所有药物，其开发过程很可能都用到了 AlphaFold，这确实令人震撼，其产生的影响也非常惊人。” * “我认为 AI 的最佳用例在于改善人类健康并加速科学发现。” * “我希望利用 AI 作为工具，帮助我们理解现实的本质。无论答案是什么，我都相当乐观。” * “我希望他们能说，我的一生是有益于人类、服务于人类的。” 来源：https://www.youtube.com/watch?v=C0gErQtnNFE

苹果新任CEO John Ternus与Joz在Apple 50周年访谈中回顾了公司"Think Different"的精神传承。 摘要： "发明从根本上讲就是一种求异思维的行为。" "Think different不仅仅是一个营销口号，他必须向世界解释，为什么Apple有必要存在。" "看看那种思维演变成了什么……iPhone和App Store，它们改变了世界，也改变了我们所有人的日常生活。" — Joz "从一开始，我们的愿景就是让尽可能多的人能够使用个人电脑。（关于推出低价电脑Neo的原因）" 来源：www.youtube.com

刚发布的Opus 4.7，根据官方信息和技术报告（232页）做相对全面解读。 摘要： * Claude Opus 4.7 在高级软件工程和长流程任务上，相比 4.6 有显著提升的新旗舰模型，用户已经在将“最难、最需要看紧”的编码工作放心交给它。 * 在复杂代码编写、CI/CD、异步自动化、多步代理工作上表现更稳、更少出错，并且会主动检查和验证自己的输出，比如为系统代码先做“证明”、在长时间任务中持续推进而不是中途放弃。 * 多模态方面，它支持更高分辨率图像输入（长边最高 2576 像素），能阅读更密集的截图、技术图表和化学结构，在文档推理、金融分析、法律审阅等“高价值知识工作”的第三方评测中达到当前 SOTA。 * 安全上，它整体与 Opus 4.6 类似甚至略优，特别是在诚实性和抵抗恶意提示注入方面，但 Anthropic 特意削弱了它的进攻性网络安全能力，并通过自动拦截高风险网络安全请求来做“实战安全测试”，为未来更强的 Mythos 级模型铺路。 * 产品层面，Opus 4.7 保持与 4.6 相同价格，但引入了更细粒度的 effort 控制（新增 xhigh）、更高效的长程推理 token 使用，以及任务预算、Claude Code 的 /ultrareview 和更智能的 auto mode 等配套能力，被多家头部公司实测为几乎各方面“无回退的直接升级”。 来源：https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7 https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/037f06850df7fbe871e206dad004c3db5fd50340.pdf

Stanford HAI（斯坦福大学人本AI研究院） 刚发布的《2026 AI Index Report》。 摘要： * AI 的能力远未到瓶颈。它正在加速发展，并触达前所未有数量的人。 * 在 AI 模型性能上，美中之间的差距已经几乎被抹平。 * 几乎所有领先的 AI 芯片都由同一家公司——台积电——代工，这让全球 AI 硬件供应链高度依赖台湾的一家晶圆厂；虽然台积电在美国的新产线已于 2025 年开始运营。 * 负责任 AI 的进展远远跟不上 AI 能力的提升：安全评估标准明显滞后，相关事故却在急剧上升。 * 在 AI 的未来上，专家和公众看法存在巨大分歧，而全球社会对各类机构「能否管好 AI」的信任也是支离破碎的。 来源：https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

背景：Hermes Agent 把 Harness Engineering 从“高手手工调教”做成了“开箱即用且会自我进化”的产品化系统。 金句： * 限制 AI Agent 表现的瓶颈，往往不是模型本身，而是模型运行的环境配置。 * Harness Engineering 的本质，是用一套持续生长的约束系统，让 AI 在可控边界内越来越可靠。 * Hermes 最重要的创新，不是又多了几个工具，而是它开始学会“自己给自己造缰绳”。 * 三层记忆回答的是三个不同问题：刚刚发生了什么、你是谁、这件事该怎么做。 * 自主 Agent 的真正挑战从来不是让它跑得更快，而是让它在没人盯着的时候，依然朝着正确方向前进。 来源链接： * GitHub - NousResearch/hermes-agent: The agent that grows with you

Anthropic今天发布了Claude Mythos Preview 的 System Card：这是他们迄今能力最强的前沿模型之一，但正因为它在网络安全、代理执行和高风险任务中的能力跃迁，官方决定暂不向公众开放，而是限制在防御性网络安全合作场景中使用。 摘要： 1. Claude Mythos Preview 展现出的，不只是“更强”，而是一次真正意义上的能力跃迁。 2. Anthropic 这次最重要的信号，不是发布了一个更强模型，而是承认：传统安全评估方法，已经开始跟不上前沿模型的进化速度。 3. Mythos Preview 在真实软件环境中的漏洞发现与利用能力，是它没有被公开发布的关键原因之一。 4. Anthropic 一方面称它是“目前为止对齐表现最好的模型”，另一方面也承认：一旦它在少数场景下出错，后果会比过去严重得多。 5. 前沿模型竞争，正在从“谁更强”转向“谁能证明自己能控制更强的模型”。 来源： www-cdn.anthropic.com