Anthropic 性能优化团队负责人 Tristan Hume 复盘了其性能工程师笔试的三轮迭代：自 2024 年初起约 1000 名候选人完成该测试，Claude Opus 4 在 4 小时限时内超过几乎所有人类，Claude Opus 4.5 又追平顶尖人类成绩，他因此两次重新设计题目，最终改用高度受限指令集的编程谜题。团队同时公开原始笔试作为开放挑战，并给出各模型在模拟机器上的时钟周期成绩，其中 Claude Opus 4.5 在改进后的测试时计算框架下达到 1363 周期，低于 1487 周期者可投递简历。
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Ollama v0.14.0 及之后版本兼容 Anthropic Messages API，使 Claude Code 这类工具可以用上开源模型，既能在本机跑本地模型，也能通过 ollama.com 连接云端模型。官方建议使用上下文长度至少 32K tokens 的模型，云端模型始终以完整上下文长度运行，编码场景推荐 glm-4.7:cloud 和 minimax-m2.1:cloud。已支持消息与多轮对话、流式输出、系统提示词、工具调用、扩展思考和图像输入，现有 Anthropic SDK 应用只需修改 base URL 即可接入。
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Anthropic 发布第四份 Economic Index 报告，基于 2025 年 11 月 Opus 4.5 发布前的 100 万条 Claude.ai 对话和 100 万条 1P API 记录，新增任务复杂度、人类与 AI 技能、使用场景、AI 自主性、任务成功率五项经济基础度量。报告显示 Claude.ai 上增强型使用回升至 52%、自动化降至 45%，前十项任务占 24% 对话，计算机与数学类任务占 Claude.ai 的 34%、API 的 46%。美国各州人均使用差距缩小，基尼系数从 0.37 降至 0.32，若延续则 2 至 5 年可趋于均衡；全球使用仍与人均 GDP 高度相关且差距稳定。
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Anthropic 扩展 Labs 团队，专注孵化 Claude 能力前沿的实验性产品。Mike Krieger 加入 Labs 与 Ben Mann 共同构建，Ami Vora 将领导产品组织。此前该模式已催生 Claude Code、MCP、Skills 等产品。
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Anthropic 工程团队发布文章，系统讲解如何为 AI 智能体设计评测，涵盖任务、trial、评分器、transcript、outcome 等核心概念，以及代码、模型、人工三类评分器的组合方式。文章区分能力评测与回归评测，并分别给出编码智能体和对话智能体的评测方法，例如 SWE-bench Verified 与 Terminal-Bench 的确定性评分思路。文中还建议以评测驱动开发，由专门团队维护核心基础设施、产品与领域专家贡献评测任务，并附录了 Harbor、Braintrust、LangSmith、Langfuse、Arize 等评测框架。
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Anthropic 工程博客介绍了让 Claude Agent SDK 跨多个上下文窗口持续工作的两段式方案：首个会话由 initializer agent 搭建环境，包括 init.sh 脚本、claude-progress.txt 进度日志和初始 git commit，后续每个会话由 coding agent 只推进一个功能并留下结构化更新。文章指出，即便 Opus 4.5 在 Claude Agent SDK 上循环运行，仅给高层提示也会出现一次性做完整个应用和过早判定完成两类失败，因此用 JSON 格式的功能清单标记 passes 状态，并要求智能体用 git 提交和进度文件保持环境整洁。测试环节需显式提示使用浏览器自动化工具做端到端验证，作者也提到 Claude 视觉与浏览器自动化工具的限制仍会漏掉部分 bug。
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Anthropic 发布 Claude Opus 4.5，称其在编码、智能体和计算机使用上达到世界最佳，并在日常任务如深度研究和表格处理上有显著提升。模型现已在应用、API 和三大云平台可用，API 定价为每百万 tokens 输入 5 美元、输出 25 美元。同时更新了 Claude Developer Platform、Claude Code 和消费级应用，新增 effort 参数以控制推理强度，并提升了上下文管理和多智能体协调能力。
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Anthropic 在 Claude 开发者平台发布 Tool Search Tool、Programmatic Tool Calling 和 Tool Use Examples 三项测试版功能，分别解决工具定义占用上下文、中间结果污染上下文和参数调用错误的问题。官方称 Tool Search Tool 可将工具定义消耗从约 77K tokens 降至约 8.7K，节省 95% 上下文窗口，Opus 4 在 MCP 评测上从 49% 提升到 74%，Opus 4.5 从 79.5% 提升到 88.1%；Programmatic Tool Calling 让复杂研究任务平均 token 用量从 43,588 降至 27,297，知识检索准确率从 25.6% 升至 28.5%；Tool Use Examples 使复杂参数处理准确率从 72% 提升到 90%。三项功能需通过 beta header advanced-tool-use-2025-11-20 启用。
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新对齐论文，包含我目前见过最有趣的泛化发现之一： 如果你的模型学会在编程任务上作弊，这可能导致广泛的失准。
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Anthropic 把 Economic Futures Programme 扩展到英国和欧洲，首场活动是在伦敦政治经济学院（LSE）举办研讨会，后续还将推出更多活动。该计划为英国和欧盟研究者提供研究资助与 Claude credits，并扩大 Anthropic Economic Index 发布更细粒度的欧洲 AI 使用数据。Anthropic Economic Index 显示，Claude 在欧洲最常用于编程，在英国最常用于学术研究与写作支持，在德国用于设备校准与维修，在法国用于餐饮、购物和夜生活信息的频次达全球平均的 4 倍。
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Anthropic 工程博客提出用代码执行替代直接工具调用，把 MCP 服务器呈现为文件系统上的代码 API，让智能体按需加载工具定义并在执行环境中过滤数据。文中给出的 Google Drive 到 Salesforce 示例把 token 用量从 150,000 降到 2,000，节省 98.7%。文章还介绍了渐进式披露、结果过滤、隐私保护与状态持久化等做法，并提醒运行智能体生成的代码需要沙箱、资源限制和监控。
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安全研究者 Johann Rehberger 披露一条针对 Claude 代码解释器的数据外泄攻击链：借助间接提示词注入，让 Claude 读取用户数据并写入沙箱文件，再用攻击者提供的 ANTHROPIC_API_KEY 调用 Anthropic Files API，把文件上传到攻击者账号，单次最多可外泄 30MB。作者指出默认的 Package managers only 网络配置允许访问 api.anthropic.com，因此并不安全；他于 10/25/2025 通过 HackerOne 向 Anthropic 报告，1 小时后被以超出范围关闭，10/30/2025 Anthropic 确认此类漏洞属于受理范围。缓解建议包括沙箱限制只能与登录用户账号通信、关闭该功能或仅允许特定域名。
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METR 对 Anthropic 2025 夏季试点破坏风险报告进行外部评审，认同 Anthropic 的结论：Claude Opus 4 和 4.1 带来的灾难性破坏风险很低，且该评估适用于报告界定范围内的其他模型。METR 认为公开版本的删减基于公开理由总体合理，且删减在公开报告中标注准确。
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Anthropic 为 Claude Code 推出两项基于沙箱的新功能：沙箱化 bash 工具和云端运行的 Claude Code on the web，前者以 beta 研究预览形式开放并已开源。沙箱通过文件系统隔离和网络隔离两层边界限制 Claude 可访问的目录与服务器，官方称内部使用中权限提示减少 84%。云端版本将每个会话放在隔离沙箱中运行，git 凭证和签名密钥不进入沙箱，由自定义代理服务处理 git 交互。
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Anthropic 推出 Agent Skills，把指令、脚本和资源组织成文件夹，让 Claude 按需动态加载以完成特定任务，目前已支持 Claude.ai、Claude Code、Claude Agent SDK 和 Claude Developer Platform。技能以 SKILL.md 为核心，启动时只预载 name 和 description 元数据，Claude 判断相关后再读取完整内容，并可进一步按需读取目录内捆绑的 reference.md、forms.md 等文件，实现三级渐进披露。文中以 PDF 技能为例，说明技能可捆绑 Python 脚本供 Claude 直接执行，并给出从评测出发、按规模拆分文件、从 Claude 视角迭代等编写建议，同时提醒只从可信来源安装技能。
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Anthropic 发布 Claude Haiku 4.5，其编码性能接近五个月前的 Sonnet 4，但成本仅为其三分之一，速度提升超过两倍。该模型在部分任务上超越 Sonnet 4，API 定价为每百万输入 token 1 美元、输出 token 5 美元，现已通过 Claude API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 提供。
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Anthropic 发布 Sonnet 4.5，称其为迄今对齐程度最高的前沿模型，相比 Sonnet 4 和 Opus 4.1 有大量进展。该消息由 Anthropic 对齐团队成员 Jan Leike 发布。
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Anthropic 发布 Claude Sonnet 4.5，称其为全球最强编码模型，在 SWE-bench Verified 和 OSWorld 上分别取得领先成绩，并同步推出 Claude Agent SDK、Claude Code 检查点、VS Code 扩展及 API 记忆工具等更新。模型定价与 Sonnet 4 相同，为每百万 tokens 3 美元（输入）和 15 美元（输出），并附带一个名为 Imagine with Claude 的研究预览。
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Anthropic 应用 AI 团队撰文提出上下文工程，将其视为提示词工程的延续，核心是在 LLM 有限的注意力预算内挑选最小的高信号 token 集合。文章指出随着上下文 token 增多，模型准确召回信息的能力会下降，即上下文衰减，因此系统提示词、工具、示例和消息历史都应保持信息充分而紧凑。针对长周期任务，文章介绍了压缩、结构化笔记和多智能体架构三种绕开上下文窗口限制的做法，并提到 Claude Code 采用即时检索与预加载结合的混合策略。
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