Anthropic 的 Thariq 谈 Claude Code 下一阶段：Claude Mods、Projects 与智能体安全

35 7 2 1× 0:00 当前时间：0:00 / 总时长：-1:32:28 -1:32:28 您的浏览器不支持音频播放，请升级。Claude Code 的下一阶段——Anthropic 的 Thariq Shihipar 在发布 Opus/Sonnet 5.5、Mods、Plugins、Projects、Tag 的同时，与前沿保持同步 2026年9月29日 35 7 2 分享 文字稿 我们很高兴 Anthropic 将在两周后举行的 AI Engineer New York 上分享他们最新的 AI x Finance 工作！

如果你一直与世隔绝，这里有一份非详尽清单，列出 Anthropic 自 5 月以 470 亿美元 ARR 完成史上最大融资以来一直在发布的内容：

7月：Opus 5、/checkup。ARR 突破 650 亿美元

上个月：Fable/Mythos 5.1，以及 EFS（即将推出的 pod）

IPO 目标 2 万亿美元，2026 年底 ARR 预计 1000 亿美元

Cowork/chat 在 did 之前合并

Claude Mods

Dario 支持与所有实验室共同签署的同一份 Pacing the Frontier 信息

上周：Opus 5.5、Plugins 门户、Cloud Sessions/ Claude Projects

今天：Sonnet 5.5！

今天的节目应该能让你跟上进度，嘉宾是 Thariq Shihipar，Anthropic 的讲解之王，我们上次在 Fable 发布日与他一起录制了《The Field Guide to Fable》：

在我们祝贺（节目之友！）General Intuition 推出新模型、祝贺（节目之友！）Shunyu Yao 推出新模型，以及全世界等待 GPT-5.6 Sol Ultra 发布之际，人们正争相在

之前寻找 Fable 5 的极限，请特别关注 Claude Mods（尤其是 cheatsheet）：

Boris Cherny @bcherny Claude Mods 正在陆续上线。已经有人构建了一个 Claude 内运行的俄罗斯方块 mod 🤯

查看 issue 了解最新的社区更新、技术细节和更多酷炫演示

github.com/anthropics/cla… 下午5:30 · 2026年9月14日 · 60.3万次查看 312条回复 · 173次转发 · 2.72万次点赞 总的来说，这也是 Thariq 另一条病毒式传播推文的反面：

Thariq @trq212 奇怪的是，有一个“赚大钱”的按钮，却没人按

（把你的 SaaS 变成无头模式，让智能体使用它，按交互收费，尤其是对企业） 下午10:39 · 2026年8月18日 · 55.9万次查看 333条回复 · 229次转发 · 6570次点赞 云端大脑，本地之手 并且试试 Claude Projects：

Boris Cherny @bcherny Projects 不仅改变了我与 Claude 交互的方式，也改变了我的编码方式。

我不再管理会话。我只是随时发送想法，Claude 将它们拆分成线程，项目会记住我的工作方式。现在我的大量编码工作都在这里进行。

[截图：我的实际 ClaudeDevs @ClaudeDevs 今天我们在桌面端和网页端的 Claude Code 中推出 Projects。

一个项目就是与 Claude 的一次对话。它会自行将工作拆分成线程，作为并行云会话运行，在它们之间传递上下文，并在你离开后继续运行。

面向部分用户的内测。 下午7:33 · 2026年9月17日 · 57.4万次查看 332条回复 · 126次转发 · 3.11万次点赞 “hands”（手）这一术语不仅是对 Cognition 等前沿编码智能体公司正在构建的本地/云端范式的类比，而且也与安全系统讨论特别相关，我们将在即将播出的一集中与 Anthropic 讨论这些内容，因为他们准备以负责任的 AI 部署来与前沿保持同步。

对于想在播客开头听到的 Thariq 写作技巧的人，请在此观看完整视频：

Sarah Chieng @MilksandMatcha “技术写作彻底改变了我的人生。” - @trq212

在不到 2 年的时间里，Thariq（@AnthropicAI）破解了写出持续获得 100 万+ 浏览量的技术文章的密码。

在这个 15 分钟的研讨会中，他拆解了：→ 他确切的写作工作流 → 策略 … 下午6:06 · 2026年5月8日 · 27万次查看 44条回复 · 126次转发 · 1.65万次点赞 从 Claude Code 的迅速崛起到智能体能够重写自己的 harness、跨团队协作并在云端和本地环境中运行的未来，我们构建软件的方式正在以极快的速度改变。在本集中，Anthropic 的 Thariq Shihipar 与 swyx 和 Vibhu 一起剖析高级用户如今实际如何使用 Claude Code、为什么提示词仍然是一门高技能学科，以及 Anthropic 认为智能体 harness 下一步将走向何方。

我们深入探讨 Claude Code 不断演进的界面：Ask User Question 与 elicitation、作为持久生成式界面的 artifacts、用于多人智能体工作流的 Claude Tag、Projects、模型 effort、实现说明，以及用于自定义 harness 本身的新 Claude Mods 系统。Thariq 解释了为什么 Claude.md 最终可能会消失、为什么最聪明的模型对许多任务来说也可能成为最便宜的模型，以及为什么可变软件可能成为应用程序构建和自定义方式的新范式。

随后对话转向智能体安全和 Anthropic 的“Pacing the Frontier”论点。Thariq 详细讲述了近期的事件：智能体发现了意想不到的通信方式、利用基础设施、逆向工程基准评分器，并将漏洞串联起来。我们讨论了沙箱、提示词注入、自主智能体、可解释性、宪法分类器、探针、回退、Auto Mode，以及为什么保护能力日益强大的智能体可能成为未来几年最具决定性的工程问题之一。

为什么智能体编码在不到一年内从争议性做法变成了默认做法

为什么提示词仍然是使用 Claude Code 时杠杆效应最高的技能之一

专家用户如何建立对 Claude 的心智模型，以及它能够可靠地一次性完成哪些任务

为什么随着智能体能力越来越强，发现你的“未知的未知”变得更加重要

Artifacts 作为人与智能体之间持久的生成式界面

Claude 如何可能拆分为基于云的“大脑”、本地或远程的“手”，以及动态界面

Claude Tag、Projects 和多人智能体，以及协作式智能体工作流可能如何演进

为什么在初始提示词上多花时间可以大幅减少智能体白费的工作

针对不同的工程任务，何时使用低、中、高或最高 effort

为什么前沿模型最终可能在智能水平和 token 效率两方面都超越更小的模型

为什么实现说明可以揭示模型考虑过但选择不做的决策

为什么 Claude.md 最终可能会消失——以及为什么有时不用它起步反而更好

Claude Mods：自定义 Claude Code 的执行循环、UI、子智能体、路由和行为

模型路由器、分叉智能体和监督智能体，它们能自动改进智能体工作流

为什么 Claude Mods 可能是“可变软件”的早期预览

harness 工程的苦涩教训，以及为什么智能体架构如此迅速地过时

Claude Tag 如何成为多人协作工作的组织级 harness

为什么让智能体访问公司数据会创造出一个巨大的新安全面

The Exploit-Bench 事件：智能体发现了通信与协作的方式

为什么智能体攻击 Hugging Face 是为了获取评分器代码，而不是基准答案

智能体如何以意想不到的方式将沙箱和基础设施漏洞串联起来

为什么能力日益增强的智能体会让传统的安全假设更难维持

Anthropic“Pacing the Frontier”提案背后的论点

为什么软件工程师越来越多地承担两份工作：工程，以及跟上 AI 的步伐

宪法分类器、探针和回退机制，以及可解释性在生产环境中的样子

Auto Mode 如何检查智能体的行为是否真正符合用户的权限

为什么 Thariq 能看到严重的 AI 风险，却仍然持有相对较低的 p(doom)

00:00:00 引言

00:04:12 Ask User Question 与智能体界面的未来

00:08:29 Artifacts、Projects 与多人智能体

00:28:10 Claude.md 会消失吗？

00:36:35 模型路由与可变软件的兴起

00:50:49 Claude Tag 作为组织级 harness

01:05:34 当智能体需要更多算力时会发生什么？

01:28:32 AI 风险、p(doom) 与结语

引言：在 Anthropic 的生活与变革的节奏 Swyx [00:00:00]：我们和来自 Anthropic 的朋友 Thariq 一起在演播室里，我想大概还有 Claude Code，我——有太多东西了，边界在不断融合，而你自从加入 Anthropic 以来一直对一切了如指掌。你很早就接触了 Claude Code 本身，但后来也是，你在其他播客里讲过那个故事，你也一直在谈论像智能体一样看问题。最近你做了 AIE 世界巡回演讲的顶级演讲《Field Guide to Fable》，显然你们发布了 Fable，所以那算是——那是作弊。而最近你主要还发布了 Claude Tag，我们也会谈到 Pacing the Frontier。Anthropic 有很多事情在发生。我想首要的问题是，在 Anthropic 有这么多事情发生的时候，在那里工作是什么感觉？

Thariq Shihipar [00:00:48]：我觉得那就像是。我觉得有时候你会被甩得晕头转向。我觉得，就像，走着。当我加入 Anthropic 时，我是因为 Claude Code 才加入的。就像 Claude Code 刚出来，我就想，“这太好了。”而 Opus 4 对我来说就像，我无法想象，它有多好？那对我来说是一个真正的时刻。但当时我在试图说服我的创业朋友们使用智能体编码，他们说，“哦不，我们的工程师觉得它不够好”之类的。我就想，“这太疯狂了。”而现在你，就像，快进 12 个月，还不到，就像，对，这就是所有人编码的默认方式，对吧？我觉得，就像，必须从推销它，到如今教人们如何。最大限度地利用它、变得更高效之类的，就像是一个巨大的变化。而且，是的，我觉得，作为一个人，要跟上一切很难？我觉得事情发生得太快了，而且就像

Swyx [00:01:51]：你就往上面扔更多智能体。

Thariq Shihipar [00:01:52]：对，就像智能体的东西扩展性比人的东西好得多，人的情况就像，哦，现在有三件事在发生，而且都是紧急情况，你怎么应对？对。

Vibhu [00:02:05]：你把时间分配在哪些事情上？你做很多技术写作、工程工作。

Thariq Shihipar [00:02:10]：对，所以我觉得，当我加入 Claude Code 团队时，我想教人们如何使用 Claude Code，我觉得这一直是我觉得，也许我会花一点时间在上面，或者我会去做的事。我一开始先花了一些时间在 agent SDK 上，我并不完全确定，在 harness 这方面，the bitter lesson 会怎么发展，对吧？我觉得有时候我们会想，“哦，Claude Code 之后是什么？”所以一开始我想，我只想教人们如何使用 Claude Code，让 Claude Code 更容易使用。我觉得，随着 harness 越来越好，现在最主要的问题就是，你怎么使用这些智能体，对吧？这就像是一种技能表达要求极高的事情。所以我做那个，然后我做工程工作。我会做演讲，但我觉得，当我做工程工作时，我的目标是拿到我们从用户那里得到的反馈，然后也能去讲，嘿，如何用 Claude Code 做工程。所以那里有一个很好的循环。对。

Swyx [00:03:07]：对。我会——对听众来说，我们会附上你和 Sarah 为 Dev Writers 聚会做的那场演讲

Thariq Shihipar [00:03:13]：哦，对

Swyx [00:03:13]：我们稍微谈过一点，嗯，首先你做这个工作，然后你谈论这个工作。

Thariq Shihipar [00:03:16]：对。

Swyx [00:03:16]：差不多是这样。

Thariq Shihipar [00:03:17]：对。

Swyx [00:03:17]：就是播种和收获，或者

Thariq Shihipar [00:03:19]：对，收获和。播种和收获。

Swyx [00:03:21]：差不多是这样。差不多是这样。对，那么，先稍微预告一下，我们要谈 harness 的演变。它从只是一个 CLI 已经走了很长一段路。我们要谈 Claude Mods，它今天开始泄露了，因为你没法把它保密。

Thariq Shihipar [00:03:36]：对。对。

Swyx [00:03:39]：对，那里有很多东西。我觉得你一开始是加了 ask user question 工具，人们又爱又恨。

Thariq Shihipar [00:03:48]：对。

Swyx [00:03:48]：我觉得它非常有创新性，然后现在我有我自己的版本。你有你的 Interview Me 版本。

Thariq Shihipar [00:03:55]：对。

Swyx [00:03:56]：而且，对，每个人都有自己的东西。而且它不再重要了，因为现在你应该写能创建其他提示词和循环之类的提示词。

Thariq Shihipar [00:04:05]：当然，对。

Swyx [00:04:06]：那么今天的最先进状态是什么？比如人们在做什么。你今天在告诉人们做什么？

Thariq Shihipar [00:04:12]：对，ask user question 是模型第一次擅长引导需求。我觉得这是一种涌现行为，我想看看模型能不能做到。我有一个人机交互的背景，所以我在本科和研究生阶段做过那个。所以这就像。我觉得对我来说这就像人机交互，试图弄清楚智能体如何与你沟通并提取需求，对吧？我觉得，随着 Claude Code 变得越来越广泛，困难之一就是每个人都有自己的使用方式，而改变默认行为非常难。所以例如，如果有人让 Claude Code 做某件事，

Thariq Shihipar [00:04:59]：有时他们只是想让模型做这个工作，因为他们也许是很好的提示词写作者，有时他们想要。比如，不擅长写提示词？而你需要。比如，智能体需要澄清？所以这是一个很好的区分。而 ask user question 工具就沿着这条线区分，比如，你是不是觉得自己足够好，能按现状指示智能体，还是智能体能够，比如。智能体是否需要提取更多需求，与你更多协作，真正理解你的偏好？

Thariq Shihipar [00:05:27]：总的来说，我相信几乎所有人都更偏向后者而不是前者，他们，比如，有更多模糊性，对问题的了解比他们自以为知道的要少。但是，比如，让它变得容易是一个界面设计问题？所以，比如，如果你在设计一个问题，或者如果你在处理一个问题，像 schema 是什么，或者调用栈是什么之类的事情非常重要。比如，设计中的细节很重要。理想情况下，你想在开始实现之前就弄清楚其中一些难题。对，这就是为什么他们称之为未知数，对吧？所以我觉得，在智能体编码中，弄清楚你的未知数将永远是一项技能。所以，比如，因为即使模型超级智能——它也需要知道你想要什么？而且，比如，你有偏好。比如，你需要把那个提取出来。所以，比如，我觉得这就是我在推动的。那么问题就是，智能体如何与你互动？我觉得那一直是 HTML，一直是做到这一点的主要方式。我们最近加了 artifacts，对吧？而 artifacts，我觉得我们在解释如何充分利用它们方面做得不好，或者，比如，我在解释如何充分利用它们方面做得不好。我们有很多属性能力。它们有一个关联的数据库？所以每个 artifact 都可以存储和写入持久数据。它们可以反馈给 Claude？所以，比如，人们还没在做、而我在试图鼓励的一件事就是 dashboard artifact 这个想法。所以你有，比如，Claude 长期在一个项目上工作。也许是看板之类的。 它可以把看板数据存到自己的数据库里。多个 Claude 可以通过 artifact MCP 之类的途径访问这些数据，而且这个 artifact 也可以反过来和那些 Claude 对话。所以，我们正在构建一些基础能力，让你能通过 artifacts 拥有这种生成式界面，从而把智能体身上更丰富的细节呈现出来。我觉得现在智能体相关的几乎所有事情，本质上都是同一个问题：你以为自己知道自己想要什么，但其实并不真正知道，而智能体需要大量细节，让它们参与循环、与它们协作非常重要。所以 artifacts 就是我们试图朝这个方向演进的方式。但还有很多工作要做，因为这比一道选择题复杂得多？对于那个问题，图、代码片段、schema 之类的东西，细节要多得多。但 artifacts 是更“AGI 信仰派”的做法，相当于 ask user question。就是这样。

Swyx [00:08:15]：关于这些 artifact 的东西，有一点我不太清楚：哪些反馈应该通过 artifact 走，哪些反馈应该通过 Claude、通过聊天走？因为更“AGI 信仰派”的做法是把一切都喂给 Claude。

Thariq Shihipar [00:08:29]：我觉得更“AGI 信仰派”的做法是走 artifact。而且我觉得，在极限情况下，我们设想 artifacts 会成为你进入 harness 的界面？你可以实时评论这份关于你的计划、你的工作的活文档。你也许能看到多个智能体、不同的智能体在做这件事，而那个 artifact 是为你现在正在做的工作构建的，对吧？所以每一个都略有不同。我觉得从基础设施的角度看，我们还在朝那个方向走。但没错，我觉得为你的 harness 提供即时生成的界面，大概就是事情的发展方向。

Vibhu [00:09:03]：有没有一个版本，它是从 CLI 或聊天中抽象出来的，而你。因为现在很多情况是，好，你在和 Claude Code 交互，它会返回 HTML 给你做一个 mockup。这已经相当丰富了。有图。Artifacts 是把这些东西连接起来的方式。为什么不干脆一切都这么做？

Thariq Shihipar [00:09:22]：那就变成了把东西分开：推理发生在哪里？智能发生在哪里？工作发生在哪里？我觉得这有点像本地和云之间的区别，或者说其中一些区分，对吧？所以我觉得现在，如果你用 Claude Code，它是本地的，比如，你可以启动远程控制来获得一些云端行为，或者你可以在云端启动 Claude Code，对吧？我们正在朝这样一个地方走：不再是 Claude 们——你给一个本地 Claude 发消息，它在本地启动一个会话并执行——而更像是你有一个在云端运行的 Claude，你给它发消息。它可以运行本地或云端的会话。Claude Tag 就是这么工作的。但随着时间推移，我们也会加入本地 hands。本地 hands 就是让那个智能体在你的电脑在线时能够访问它，并在那里工作。于是它可以派生许多不同的子智能体。那些子智能体可以相互通信，而 artifact 就是用来展示所有这些工作的。所以你可以想象，你把这些东西分开。所以有表面 UI 展示，那是一个 artifact，托管在某处，有数据库等等。有推理智能，对吧，发生在云端，你不必担心关掉电脑之类的，对吧？然后还有 hands。它可以在本地，可以在远程沙箱里，或者在任何你需要完成工作的地方。这就像是把现在的 Claude Code 体验拆包，而现在这一切都发生在一个地方，对吧？所以。

Vibhu [00:11:00]：你怎么看这方面的多人协作？比如说团队想以这种方式工作。现在它非常个人化，但你怎么看多人协作的未来？比如现在，我猜有 Claude Tag，它是一个版本，但是。

Thariq Shihipar [00:11:12]：我们正在推出 projects。projects 就是这样一个抽象，它像 Claude Tag，但在我们的 Claude 产品上，对吧？所以你可以给它发消息，它会做类似 Claude Tag 的事情，比如派生子智能体。所以说到多人协作，Claude Tag 在某种程度上更原生支持多人协作，因为它就在你的 Slack 里，权限之类的问题都已经解决了。但我确实认为多人协作是这件事的重要部分，需要更紧密地整合起来。你可以想象这会有多复杂：你有 hands，但现在别人的电脑上也有别的 hands，你需要给它们授权，或者你有你的 MCP，别人有别人的 MCP，你怎么弄清楚该怎么用它们，对吧？这会变得相当复杂。而 Claude Tag 在磨平这些问题上做得很好，对吧？所以，比如，当你有 Google Docs 时，它怎么访问 Google Docs，对吧？它通过共享的 Claude MCP 访问，或者如果它没有访问权限，也可以通过你的本地凭据访问。但没错，我觉得 Claude Tag 就是我们的多人协作产品，它对于这些本质上就是多人协作的事情非常有用。比如，值班，举个例子，事故本质上就是多人协作的。你想 @Claude，你想让多个人登录，你想让它能够找到上下文。 我觉得，每当我在做某件事、想要隐私或安全，或者想让别人来审阅时，这真的很好用。比如我会为每个项目建一个频道，然后比如在法务频道里说：“嘿，我想发布这个。你能不能……”就像这样。Claude 什么都知道，直接跟它聊就行。这样一来，法务就能得到精确的答案，比如到底有哪些东西要进入代码，而我不需要参与其中，对吧？所以我觉得多人协作正变得越来越普遍，对，每个人都能和 Claude 一起参与。我觉得 Claude Tag 就是这样的产品，而项目会从单人开始，然后逐渐扩展。

Swyx [00:13:14]：我觉得这里有个问题，也许是两个问题，关于身份和隔离单元。

Thariq Shihipar [00:13:20]：对。

Swyx [00:13:20]：Claude Tag，你特意选择让它拥有自己的身份

Thariq Shihipar [00:13:26]：是的。

Swyx [00:13:26]：这是个有争议的选择。还有别的方式可以做到。

Thariq Shihipar [00:13:30]：对。

Swyx [00:13:30]：Claude Projects 听起来大概是，如果它和 ChatGPT Projects 类似的话，隔离单元就是那些 artifacts、那个云端实例，大家都在上面协作。听起来应该是，如果你在和法务就某件事协作，那个频道就应该是一个项目，对吧？虽然现在还不是

Thariq Shihipar [00:13:50]：对。

Swyx [00:13:50]：但那是自然的下一步。

Thariq Shihipar [00:13:53]：对，我觉得在 Claude Tag 里，实际上就是这样。Claude Tag 里你得自己安排。所以在 Claude Tag 里，对，每个频道你都可以随意命名，而我命名

Swyx [00:14:04]：对。

Thariq Shihipar [00:14:04]：比如每个功能

Swyx [00:14:06]：对。

Thariq Shihipar [00:14:07]：作为一个频道。

Swyx [00:14:07]：但是我觉得这里有一些迁移的问题，就是不清楚什么时候会发生迁移，因为假设说，如果你有一个同事

Thariq Shihipar [00:14:14]：对。

Swyx [00:14:14]：他在所有这些事情上都被打上标签，是的，那就有迁移

Thariq Shihipar [00:14:16]：对。

Swyx [00:14:16]：因为是同一个人。但换成 Claude，就不清楚它是否必然如此，比如，不，你对其他东西一无所知。你应该只用这些东西。

Thariq Shihipar [00:14:25]：这就像冰山一角那个梗，对吧，你可以这样。这就是我们花了大量时间的地方

Swyx [00:14:31]：对。

Thariq Shihipar [00:14:31]：就是有无限的表面区域，比如，好吧，你想让 Claude 们。不是无限，但确实有很多表面区域需要弄清楚，比如权限和可见性，以及如何让 Claude 尽可能好、尽可能安全地运作？显然，这对我们非常重要，因为我们代码库的安全非常重要。所以我们在这上面投入了大量时间。对，有太多边缘情况需要弄清楚，比如，哦，这个频道里的 Claude 有不同的权限，但它可以给另一个频道发消息，它会不会通过这种方式泄露数据？或者比如你能不能。如果它用了你的 MCP，然后给别人发消息呢？有太多这样的情况，我们真的投入了很多工作来把它打磨好。

Swyx [00:15:14]：对。大量工作。好。Fable？

Vibhu [00:15:18]：Fable，你写了两篇好文章。你写过很多好文章

Thariq Shihipar [00:15:22]：对。

Vibhu [00:15:22]：但是关于《Field Guide to Fable, Building Claude Code》。我很好奇，从你看到的情况来看，在 Anthropic 内部和外部的顶级用户中，有没有什么共同的模式？比如充分利用 Claude Code 的最佳实践是什么？

Thariq Shihipar [00:15:37]：我说的元技能就是，提示词非常重要？而且就像那样。我觉得这话说起来并不简单，因为我觉得很多人会说：“哦，提示词不重要。我随便说一句话，Claude 就会去做。”而我认为提示词真的就像，就像。它就像公开演讲，或者写作之类的，面向特定的受众，而这个受众就是 Claude。你需要建立对 Claude 的心智模型，了解它如何思考、如何运作，对吧？所以和 Claude Code 协作最重要的技能就是拥有这种心智模型，对吧，了解 Claude，知道它擅长什么、能一次搞定什么、不能做什么。很多人你看他们写提示词，提示词很短，但他们对 Claude、对代码库等等有非常好的心智模型，所以看起来毫不费力？但这就像高技能上限。所以花大量时间写提示词、建立对智能体如何工作的心智模型和直觉，这项工作非常重要。然后我觉得下一件事就是我们之前谈到的未知的东西，就是能够发现你不知道的、或者你还没写下来的东西，去了解不同的东西。我觉得随着 Claude 能做越来越多的事情，你去做对你来说属于分布外、而你领域知识又很少的事情的可能性非常高？ 而且你越能学会那些词汇来给 Claude 写提示词，这就变得非常重要。所以我觉得最重要的未知是未知的未知，就是那种你根本不知道它存在的东西，对吧？对，没错。我觉得这就像是地图与疆域的一个例证，对吧，你说“好，这是我的提示词”，而疆域就是智能体实际需要完成的工作，对吧？如果你非常精确，你就能给出更精确的东西，对吧？所以比如在设计方面，我并不很精确。我不是设计师，所以我会说“给我八个不同的样稿”。但如果我是设计师，也许我会说“哦，嘿，这里有一些参考网站”，比如“我想要这种字体和这种外观，这里有几个不同的组件可以可视化。这里有一个 Figma 画板可以引入”，之类的。所以你可以用那种语言精确得多。而如果你不是设计师，你就只能试着去学那门语言，或者去了解那些未知的未知。我觉得这对所有事情都成立。你越能和 Claude 一起工作、去了解事情是怎么运作的，你的提示词就会越好。我觉得另一个好例子是游戏设计，很多人会说“哦，我现在可以凭感觉写代码做个游戏了”，然后他们说“这不好玩”。而游戏设计的关键在于，这些选择中的每一个都有很多

Swyx [00:18:25]：变化。

Thariq Shihipar [00:18:25]：很多像是手艺的东西在里面。所以就是，哦好吧，比如你在做一个飞行游戏时，飞机的感觉、它对操控的响应方式，这里面有很多东西。游戏设计师会在这上面花上好几天。对吧？而且就像

Swyx [00:18:44]：对我来说，那就是品味，对吧？

Swyx [00:18:45]：就像是从一千个数学上成立的答案所构成的可能空间里

Thariq Shihipar [00:18:49]：对。

Swyx [00:18:49]：挑出人类会喜欢的那个。

Thariq Shihipar [00:18:51]：是的。对。

Thariq Shihipar [00:18:52]：说到品味，我对这个词有点纠结，因为我觉得你说得对，但每个人的定义都不同，而且它听起来有点像是低技能，或者几乎有点精英主义，就好像在说，哦，某些人是有品味的？

Swyx [00:19:06]：品味就是我称之为品味的东西。

Thariq Shihipar [00:19:07]：对，没错。

Swyx [00:19:08]：而这些人没有品味。

Thariq Shihipar [00:19:09]：对，没错。哦，比如工程师没有品味。而我，作为创始人，有品味。

Thariq Shihipar [00:19:14]：？我觉得那不是真的。我觉得工程师对这类特定问题很有品味？而且我觉得每个人对特定问题都有品味。我觉得就像 Jason Liu 说的，为了，对，有品味，你必须得吃？

Thariq Shihipar [00:19:32]：我很喜欢这个说法，就是，好吧，你必须做很多事情。你必须反复迭代，弄清楚你想要什么、你喜欢什么，然后建立那个领域

Swyx [00:19:41]：是的

Thariq Shihipar [00:19:41]：领域词汇。然后当你写提示词时，你就是在为某个产品综合所有这些。

Swyx [00:19:46]：当别人比你表达得更好时，是不是很烦？

Swyx [00:19:48]：就是那种，靠，我得永远引用这家伙的话了。

Vibhu [00:19:51]：得永远引用 Jason Liu 的话。

Vibhu [00:19:53]：他会爱死这个的。

Thariq Shihipar [00:19:55]：所以我收到的提示词，不止这些。

Vibhu [00:19:57]：有时候甚至不是那样。有时候就是直觉，对吧？比如你甚至没意识到自己想要某个东西，直到模型把它做出来，然后你说“哦，这个感觉立刻就更好了”，对吧？

Thariq Shihipar [00:20:07]：对，没错。

Swyx [00:20:09]：有一件事我一直在反复琢磨，就是我觉得我有一半时间写提示词的方式，比如说我用语音。

Swyx [00:20:16]：我说语音了吗？别人有语音。那正好相反。那就只是我东拉西扯两分钟，按下功能键然后松开，然后希望它能自己搞明白。而且很多时候它确实能。

Thariq Shihipar [00:20:26]：对。

Swyx [00:20:26]：但它不像那种结构化的提示词那样深思熟虑，不像那种像 PRD 或备忘录一样良好组织的沟通。这符合人们实际的做法吗？是不是存在双峰式的提示词，有些提示词你前期花很多时间，另一些你就随手一挥？

Thariq Shihipar [00:20:43]：我不觉得语音就一定是低。我觉得更像是提示词里有多少信息。模型可以。你可以加上几句话

Swyx [00:20:53]：对

Thariq Shihipar [00:20:53]：然后说“哦，我改主意了”，就在提示词中间，而它能够完美地跟上？所以我觉得文本的实际格式没那么重要，但重要的是那个能力。比如里面有多少信息，对吧？而且我觉得对于语音，很多时候，回到人机交互的话题，对很多人来说，说话就是比打字容易得多？而且我。如果那能让你输出更多信息，那就更好。

Vibhu [00:21:21]：在某种程度上，感觉就是在启动之前给模型尽可能多的上下文

Thariq Shihipar [00:21:24]：是的

Vibhu [00:21:24]：是一种最佳实践。我不知道。很多时候，比如我第一次试用 Fable 时，我花了整整 30 分钟认真打磨一个很长的提示词。我觉得这是模型运行时间越来越长的结果，对吧？当它们处在循环中时，要推动它们还是有点困难，但我就是会直觉地花更多时间启动第一个提示词，并大量地围绕它工作。

Thariq Shihipar [00:21:52]：我个人的看法是，如果我是一名软件工程师，比如只是经营自己的初创公司，我觉得我大多会坚持最高 20x？也许验证和代码审查算是分开的事情。但我觉得我经常看到的是，人们在做这些事时会撞上速率限制，比如，哦，它做了很多工作，然后你说：“哦，我不喜欢这个。”比如，“你能撤销这个然后重做吗？”然后你就在这个模型本来可以做到的事情上反复迭代，前提是你前期多花点时间或者给它更好的上下文？结果反而是你说：“不，不喜欢那个设计。试试这个。”或者“你把这里搞砸了”之类的。然后这就消耗了你多得多的用量。所以我觉得这也许是一个关键技巧，对效率来说也是如此，对吧？而且是的，我觉得上下文很重要，不只是关于目标是什么的上下文，对吧？比如你是在构建原型还是生产环境的东西？比如你可以在哪里花算力，或者在哪里不能花算力？我觉得有时候你必须给模型许可，或者不给许可去做某些事，因为它无法直觉地知道你想在这个任务上花多少。你可以用 effort 来控制这个。所以我做了——我正在写一篇关于这个的博客文章，如果你愿意的话。比如我们看到 effort 会随任务复杂度而扩展。所以对于安全，effort 能带来多得多的结果。比如高 effort 对比低 effort，会大幅改变评估结果。但对于软件工程，它不会有巨大改变，因为 effort 主要花在验证和边缘情况测试之类的事情上。 所以，能够给模型这样的指导，比如“嘿，这个问题我觉得我希望你花大量时间做验证和边缘情况测试”，就很有用。

Vibhu [00:23:43]：那模型混用呢？有 Opus 和 Fable 配合 effort。

Thariq Shihipar [00:23:47]：是的。

Vibhu [00:23:48]：里面还有 Haiku。

Thariq Shihipar [00:23:49]：是的。这还不完全成立，但已经非常接近了，我认为前沿模型将在几乎所有方面帕累托占优。也许吧。有时候我觉得 Opus 可能帕累托占优。做？我觉得这取决于事情如何发展，如果它是更新版本的 Opus。但我认为越来越会是，聪明的模型能够用更少的 token 完成简单任务，因为验证。有了验证，在极限情况下，你的模型不需要验证，对吧？如果它是完美的模型，它只做一次工作，然后就像，好吧，我做了？而且随着 Fable 越来越强，我会说：“老兄，你不需要启动 Chromium 给所有这些截图。”比如我看到了。比如你做了，对吧？所以很多。在更高 effort 下，你会花更多那些 token 去验证。但如果你在处理更简单的问题，而很多软件工程就是，比如在 Fable 里，低和中等稳定性，它可以花更少 token 去验证。随着模型越来越聪明，它们就能直接说“好了，完成了”？比如，我可以为了保险跑一下 lint，但比如，我知道它能通过 lint？你甚至不需要做那个。那会比更小的模型 token 效率高得多。是的。

Swyx [00:25:15]：我们这边有没有好的实践，可以用来判断我们是不是用了太多 effort？我真是

Thariq Shihipar [00:25:23]：是的

Swyx [00:25:23]：讨厌在那上面浪费时间。

Thariq Shihipar [00:25:24]：是的。我懂你的意思。我觉得，在这篇博客文章里，我的大致分布是，代码审查和安全应该是高或最高，而软件工程

Swyx [00:25:37]：你说的是按领域推荐混合设置。

Thariq Shihipar [00:25:37]：是的。我觉得，如果你在做 UI 之类的东西，低和中等，我觉得如果你在构建 API 并且想确保覆盖足够的边缘情况？所以我觉得建立，就像我说的，那种关于事情在这些分布中如何运作的心智模型，是的，是工作的一部分。

Vibhu [00:25:56]：这更多是直觉驱动的还是评估驱动的？因为我猜这会随着你的进展而变化。

Swyx [00:26:00]：他有评估。

Thariq Shihipar [00:26:01]：是的。所以我在博客文章里做的是，我过了一遍所有终端基准评估。大概有70个问题，我展示的是，比如，在安全类问题里它做得更多。然后我也看了一些对话记录，就是看它怎么——它回答了什么，它忘了什么之类的。很多时候，这也是我另一个提示技巧，就是让它写决策笔记或实现笔记，因为在它面对的每个评估问题里，它都会想到正确的解法，然后决定不这么做。它就像，哦，答案是这个。如果我这样做呢？然后它又想，哦，大概不行？然后继续往下走。而这在更高的最大级别下，是大多数失败的原因。模型完全不知道怎么做的情形非常少见。如果你有这些实现笔记，你就可以审阅，然后说：“哦，我想让你做这件你没做的事。”模型整体上越来越擅长把这一点呈现出来。比如，我在 Fable 5.1 的对话记录里看到，当它这样输出时，它也会点明自己的决策。但在 harness 里把这一点做得更明确会更好。而现在我们允许你修改 harness，所以你可以加一些

Vibhu [00:27:23]：哦。

Thariq Shihipar [00:27:24]：在那里计算。是的。

Swyx [00:27:25]：是的。所以我想点出你提到的两件事，我认为它们存在于提示词之外。一个是，我们把它叫做重要到不该放在提示词里的提示词。它在 Claude.md 或 Agents.md 里

Thariq Shihipar [00:27:38]：是的

Swyx [00:27:38]：也就是目标，对吧？比如你的处境、你的目标、你想要的东西、那个东西。然后第二是决策日志、实验日志，或者任何你希望在当前会话结束后留存下来的轨迹日志，用来做那些事。这些是外部性的东西，没有标准。没有——它不像 skills。它不像 MCP。没有标准。它，它就是一个 markdown 文件。首先，这说得对吗？Claude.md 会消失吗？你公开表示过不喜欢 Agents.md，但你还是会做？

Thariq Shihipar [00:28:10]：是的。好。所以 Agents.md，是的，我们，我们会做。我觉得只是，不同的模型彼此差别很大？但我意识到，维护不同的版本实在太麻烦了？而且，是的，随着模型越来越好，它们完成更简单任务的下限也更高了。所以我确实认为最终 Claude.md 会消失，也许甚至不用那么久。比如我觉得，我觉得现在也许最好是不带 Claude.md 开始一个新项目。

Swyx [00:28:44]：是的。

Thariq Shihipar [00:28:44]：我觉得，也许如果你看到非常反复出现的失败模式，你就把它们加到你的 Claude.md 里。真正棘手的是，这会因模型而异。所以，如果你加了一堆失败模式，或者甚至

Swyx [00:28:57]：所以你需要 Fable MD，你需要 Opus MD。

Thariq Shihipar [00:28:59]：或者，甚至 Fable 5.1 对 Fable 5。

Swyx [00:29:03]：是的。

Thariq Shihipar [00:29:03]：这很烦人。我不是说，

Swyx [00:29:05]：是的

Thariq Shihipar [00:29:05]：我们不是故意这样的？这只是模型运作的方式，对吧？所以，也许 Fable 5 有某个失败模式，而 Fable 5.1 没有。如果你保留这些上下文，这份记录了一堆不同失败模式的运行日志，它们很可能会过度约束 Claude？所以这就像。我们刚加了 skills 的评估插件。

Swyx [00:29:28]：是的。

Thariq Shihipar [00:29:29]：所以现在你可以评估一个 skill 是否更好。我想是我们团队的 Daisy 做的。所以，是的，这就像我们在努力解决这个问题。我们知道，你还是得在上面花 token，而且它不完美，但我们在试着帮忙解决这个问题。

Swyx [00:29:44]：所以就提示词而言，我想提供的一个技巧是，我经常告诉别人的一件事：足够先进的提示词与足够先进的高管沟通难以区分。所以我提到过——这是 Heavybit 的一个高管沟通工作坊，是我职业生涯中见过最好的。他们教一个叫 SCQA 模型的东西。直接谷歌它。它是个，是个东西。人们做提示词已经做了几十年了。只是它叫高管沟通。就像当一个人必须向组织架构图下方成千上万的人沟通时，你就是这么做的。所以情境、复杂化、问题和答案，就是你写备忘录的方式。但显然有时你没有答案，但你至少可以列出 SC 和 Q，然后他们里面有一些例子。所以只是给想探索的人留些线索。

Vibhu [00:30:31]：在我们继续之前，我想问你，还有没有其他被低估的技巧，是人们可以从 Claude Code 中获得大量价值却没在用的？

Thariq Shihipar [00:30:41]：是的，我觉得其中很多都在那个 unknowns 文档里。比如，我给出了一堆示例提示词，比如用它来做头脑风暴，用它在你之后来考你。我们加了这个，比如“像给五岁小孩解释”技能，它是一个非常短的提示词。它甚至都没说“像给五岁小孩解释”。这个提示词的关键词是“大图景，少用词”。比如，这差不多就是核心。而且它好得惊人？比如，你，我觉得我在推特上发过这个，就是 /eli5，而且你可以把它作为插件安装。但没错，它就像，在直击废话、直接说“对，就在这里”这方面要好得多。所以图表相当清晰。我觉得 artifacts 的一个真实问题是，它们塞了太多文字，而人们根本不读 artifacts？所以这个把它简化了很多。而且，是的，这个来自 Anthropic 的人处理非常复杂的事件时，然后问“到底发生了什么？”所以，我觉得这个很棒，是的。

Swyx [00:31:47]：我这边的版本是这个，就像测试你的理解。给你几个选项，然后如果你答错了，你以为什么在发生和实际在发生之间就有落差。

Thariq Shihipar [00:31:58]：是的。我觉得这是那种大家都爱谈论、但很少有人真正去做的事情之一。比如，我觉得

Swyx [00:32:05]：真的很有帮助。

Thariq Shihipar [00:32:07]：是的。但大多数人就是不想被考问某件事？不幸的是，我觉得这是我们需要，比如。

Swyx [00:32:16]：问你问题或在事情之前问你问题的反面是什么？

Thariq Shihipar [00:32:19]：是的。

Swyx [00:32:19]：这是在事情之后。

Thariq Shihipar [00:32:20]：正是。是的。

Vibhu [00:32:21]：这是个保持脚踏实地的好方法，比如，你到底知不知道自己在做什么，对吧？最糟的情况是有人给你发来一堆垃圾，而他们自己都没理解自己在要什么、输出是什么，就像，“哥们，我不想读这个。你到底知不知道这是什么？”所以，你给自己定个规矩：在发东西之前，你至少应该知道实现了什么。

Thariq Shihipar [00:32:41]：是的，但所以你可以把这个做成一个 mod，你可以构建你自己的 mod 来，比如，确保你测试过它。所以是的，你可以这么做。

Swyx [00:32:49]：好。我们直接进入正题。什么是 Claude Mod，这张图展示的是什么？

Thariq Shihipar [00:32:54]：是的。好，所以 Claude Mods 就是你可以自定义整个 Claude Code harness，而我们将要。如果你有需求，我们会，比如，让你，请告诉我们。我们会不断增加更多。这适用于 CLI，也适用于桌面端。也许未来会适用于 Claude Tag。我不知道。比如，我们在努力让这个非常可扩展。你可以看到这张参考表。我不想让人们被它淹没？在高层次上，你可以同时自定义 harness 的执行和 harness 的 UI。所以，比如，你提到 Boris 那个俄罗斯方块例子，那就是在自定义 UI，对吧？比如在游戏里显示俄罗斯方块。

Thariq Shihipar [00:33:35]：但是，比如，假设你想做这件事：你在每个项目之后测试你的假设，或者测试你的理解，对吧？你要做的就是让 Claude 做这个插件。它会在每个提示词之后启动一个分类器。所以，比如，在每一轮结束时，你会启动一个子智能体，或者一个分叉智能体。分叉智能体会，比如，保留提示词缓存，对吧？所以这就像那种反直觉的事情之一：你可以分叉并做一个很小的请求，而它会非常便宜，因为整个提示词缓存都已经，比如，完成了。所以你可以说，“这个任务完成了吗？”比如

Swyx [00:34:18]：这就是你实现 BTW 以及所有那些的方式。

Thariq Shihipar [00:34:20]：是的。底层的分叉智能体，是的。但所以你可以，在分叉子智能体里，你可以说，比如，“这个任务完成了吗？如果完成了，返回 true。”然后在你的 hook 里，或者在你的，比如，插件 mod 里，或者抱歉，比如，大概在子智能体里，你会说，比如，“如果为 true，给我一个测验。”给我问题和答案，然后，比如，用 JSON 格式，然后你解析它，然后你在提示词输入框上方显示这列问题，对吧？所以这是那种，比如，稍微有点 token 密集的东西，因为，比如，你必须在助手每一轮结束后都做。但它是，比如，一个轻量级分类，然后你可以，比如，拿到这个测验，然后你会看到，比如，Claude 会一直为你做。你不需要记得去做。我们谈过很多这类，比如，技巧，对吧，比如，实现笔记。你现在也可以为实现笔记添加一个工具。所以，比如，我正在添加的这个工具，比如，register，比如，我想我把它叫做 assumption，但，比如，也许我会改一下。而这是一个 mod。所以，比如，你给它一个 register assumption 工具，然后它会维护一个列表。它会。每次它做的时候，它会，比如，添加到列表里，然后在最后它会显示那些假设？我正在做的另一个 mod 是模型路由器。所以，比如，内部的，比如，Claude 模型路由，对吧？所以它。这个，我想说我们默认不做模型路由的原因是，比如，这是个难题？而且比如

Swyx [00:35:51]：你会搞错的。

Thariq Shihipar [00:35:52]：是的，你，比如，是的，你会，比如，不小心把 Fable 用在难题上，或者把 Sonnet 用在

Swyx [00:35:57]：是的，如果你有自动批准，但你没有自动模式。

Thariq Shihipar [00:36:01]：嗯，你会有的，自动的。就像，你没有，比如，自动路由之类的。

Vibhu [00:36:04]：你没有模型选择器的自动模式。

Thariq Shihipar [00:36:06]：对，没错。所以

Vibhu [00:36:07]：我想到一个粗略的问题，比如，你把这个开放到什么程度，人们又得在多大程度上思考这件事？比如，当你谈到提示词缓存和构建路由器时，看起来你很容易就能构建一个按查询路由的 mod，然后我很快就会把自己的额度用光，对吧？我想我的问题更像是，比如，像这样的产品讨论会是什么样子，对吧？它是给谁的？是给高级用户的吗？还是每个人都应该能够用上

Swyx [00:36:33]：哦，肯定是高级用户，对吧？

Thariq Shihipar [00:36:35]：是的，我认为是给高级用户的，但是，比如，Claude Code 的本质就是有太多人都是高级用户？因为它很容易分享东西，比如你可以。比如，一个人可以做出一个好的模型路由器，不会总是破坏提示词缓存，然后你就可以，比如，把它们组合起来。插件另一个很酷的地方是它们可以互相挂钩并组合。所以我有一个，比如，会在顶部创建一个模式选择器的 mod，任何插件都可以注册成为一个模式。所以，比如，自动路由器可以是一个模式，对吧？或者，比如，你可以有一个，比如，工件模式，就是它主要通过工件与你交流。比如，你可以在计划模式之间切换？所以，比如，你可以创建越来越多这样的模式。但创建模式的能力本身就是一个 mod？所以这里有很多丰富性，但我们确实想让它相当容易。我们想做到——让你可以直接，比如，安装别人的。你可以——你可以和 Claude 聊天，我们会，比如，确保它理解提示词缓存之类的细微之处，这样它就能，比如，警告你。这对 Claude 来说，比如，不是极其复杂的行为，我认为，但我们应该有一个关于如何制作 mod 的好技能。然后，是的，我们看看进展如何。但我确实认为这像是，比如，可变软件的一个预览，以及，比如，生成式软件如何，就像你可以安全地自定义。如果启用，你可以自定义任何软件。我认为越来越多的应用理想情况下都会做类似的事情？

Swyx [00:38:13]：顺便说一句，你，我们，你还有一条很酷的推文，关于那个无限金钱按钮，就是让你的 SaaS 可以被智能体消费。我认为可变软件很有趣，其他人也尝试过做这件事。我认为障碍在于当你能做一切时，人们，用户往往会感到困惑。所以通常有效的东西就像一个有主见的流程。这属于更少主见的一边。就像，好吧，给高级用户更多权力。而且我认为这大概是由 AI 解锁的，比如，你可以直接提示你想要的东西。

Thariq Shihipar [00:38:47]：是的，或者可以有一个提供这些主见的技能？

Swyx [00:38:50]：是的。

Thariq Shihipar [00:38:50]：然后，是的。

Swyx [00:38:51]：所以稍微了解一点，比如，TypeScript 和构建系统以及所有这些，最接近的——我很好奇做这个的团队，我不知道你和他们有多熟，他们是否从 Babel、Webpack 这些，比如，老派东西的构建系统中汲取了灵感。因为听起来非常相似，就像那些东西的插件生态，它们可以互相组合。

Thariq Shihipar [00:39:11]：是的，我并不深入技术细节，但我确实知道这是与 Bun 团队的某个人和 Claude Code 团队的某个人合作的。

Swyx [00:39:17]：是的，这是构建系统的圣地。

Thariq Shihipar [00:39:19]：是的。没错。这，这非常令人兴奋。但是的，比如，智能体现在就能做这种非常复杂的，比如，对你软件的可扩展性。所以，是的，比如，又一个理由，比如。如果你经营一家初创公司，比如，你可以直接提示 Claude 说，“嘿，比如，我们能不能做一个扩展系统？比如，那会是什么样子？”？

Swyx [00:39:37]：是的。

Swyx [00:39:38]：我真的很好奇，比如，你过去有 hooks 和插件，所有这些。那么 mods 具体能做什么是那些做不到的？

Thariq Shihipar [00:39:47]：在内部，我们最初把这叫做函数钩子。所以，比如，这能让你稍微了解一下，比如，钩子注册一个，比如，要发生的事件，然后，比如，一个要调用的脚本。而这在，比如，TypeScript 运行时内部运行东西。所以，比如，你能得到一些好处，比如，它在作用域里有一堆东西，比如，例如，这个对话有多少轮，对吧？比如，用了多少 token？比如，等等。比如，消息是什么？诸如此类。所以它有一堆可以使用的消息。然后它就是，比如，多得多的钩子。所以我们有，比如，或者多得多，比如，可以注册的东西。然后你可以做，因为。因为这一切都在进程内发生，你可以，生成子智能体，带有四个竞赛和上下文之类的东西。而且，比如，那会返回。你可以解析那些结果。你可以使用结构化输出，比如，返回它们。然后你可以修改 UI，这是你在钩子里永远做不到的。所以，是的。

Swyx [00:40:50]：是的。是的。所以修改 UI，这就是你展示俄罗斯方块例子的原因。它是否也延伸到工件？我假设是的。

Thariq Shihipar [00:40:57]：你——就像，工件（artifacts）是一种不同的自定义方式。就像，你绝对可以。我正在做的 mod 之一，就像，是这个仪表盘 mod，它会，就像，提示 Claude 维护一个仪表盘，那是一个工件。但它们就像，稍微正交，或者不正交。它们以不同的方式相互组合。就像，mod 更像是，稍微更，就像，在你的 Claude Code harness 里，改变智能体循环？而且，就像，UI 是，就像，一个额外的好处。然后工件就只是像你想要，在高层次上看到东西，非常交-高度交互。就像，可供性（affordances）可以比，就像一个 TUI 甚至在我们的桌面端里大得多。

Vibhu [00:41:40]：我猜你会写一篇很好的博客文章讲这些区别，因为现在你也可以，做一个循环输出到一个工件，那是一个交互式仪表盘，但你也可以用 mod 来做。只是有一些关于在我们对 harness 了解不多的时候对 harness 进行改造的思考，对吧？

Thariq Shihipar [00:42:00]：嗯，我对 mod 感到兴奋的一点是，就像，Claude Code 里有太多东西你只是必须记住？你会说，“哦，就像，让我做这个，然后让我调用那个做循环的仪表盘技能，”之类的东西。而且，或者就像，“让我之后测试我的假设。”而且我觉得，就像，如果你用这些小分类器之类的东西做所有这些事情，然后你说，“这些是我关心的东西。这是我想做的，”你就可以，就像。你不必记住那么多。还有一个，就像，我正在做的 mod 是一个下一步 mod，它

Swyx [00:42:28]：我有——我正想说，我有一个下一步技能。我总是运行下一步。

Thariq Shihipar [00:42:32]：而且它能访问你的技能吗？就像，这是那种我会说的事情之一。

Swyx [00:42:37]：我想是的。

Thariq Shihipar [00:42:38]：好。是的，大概吧

Vibhu [00:42:39]：技能需要特定的访问权限吗

Thariq Shihipar [00:42:41]：嗯，我觉得有

Swyx [00:42:41]：它们不总是有吗

Thariq Shihipar [00:42:42]：我觉得有，就像，特定的提示，我猜，来，就像，了解你的技能。就像我觉得 Claude 有时会在，就像，整个过程中忘记它们。但不管怎样，这个想法，就像，是的，下一步也像是，“哦，嘿，这发生了。用解释技能来向你解释发生了什么，因为这看起来，就像，相当复杂，”？或者，就像，是的，“用你的未知技能。看起来你，就像，在让模型，就像，对这些小改动进行迭代。看起来你可以更好地提示。”就像，“如果你这样做呢？”对吧？所以，我觉得，是的，就像在那里花更多算力。是的。

Swyx [00:43:20]：而且它应该总是以多选题的形式出现。我们有，我有

Vibhu [00:43:23]：我们有他的技能。

Swyx [00:43:24]：我的下一步技能是这样的。

Thariq Shihipar [00:43:26]：好，完美。是的。

Swyx [00:43:27]：你可以偷走它。

Thariq Shihipar [00:43:28]：是的。

Swyx [00:43:29]：就像，但对我来说，全都是——我觉得模型真的总是需要被提醒，你在这里想做什么？

Thariq Shihipar [00:43:35]：是的。

Swyx [00:43:35]：看整个记录然后说，哦，这是最初的目标吗？你的解决方案解决它了吗？你偷懒了吗？如果你偷懒了，也许有原因。也许你需要我的批准。也许你需要，有两件事你想建议。所以它，它有点像对询问用户问题或采访我技能的修改。所以它是下一步。

Thariq Shihipar [00:43:55]：是的，正是。而且再说一次，用 mod 做这件事的好处是你可以把它作为一个分叉子智能体来做，所以它之后不会留在上下文里。所以你有这个，就像，想法，就像，好，模型在做它的执行，而你几乎有这个像监督者一样的东西，就像，在确保你能把下一步做好。所以是的。

Swyx [00:44:15]：是的。我确实有两个面板，而且我经常尝试有一个监督者的东西，保持高层次上下文，然后实现

Thariq Shihipar [00:44:21]：是的

Swyx [00:44:22]：细节在另一个智能体里。

Vibhu [00:44:23]：我觉得随着模型变化，这里面很多东西会被抽象掉？就像，半小时前你说过 harness 工程的苦涩教训

Thariq Shihipar [00:44:31]：是的

Vibhu [00:44:31]：而我们现在在另一个极端，我感觉。

Swyx [00:44:33]：嗯，所以是的，正是。如果一切都是可自定义的，那 Claude Code 是什么，对吧？

Thariq Shihipar [00:44:37]：是的。

Swyx [00:44:37]：这是我昨晚和你聊过的。

Thariq Shihipar [00:44:40]：是的，我觉得这是。我觉得苦涩教训是反直觉的？就，就像。而且，就像我们在这里有点误用了苦涩教训，它更像是关于，就像扩展和算力之类的。但就像，我觉得有某种东西，它就像是。我觉得我在这里用它作为一个近似，来说 harness 很快就会过时？而且，就像它们如何变化是反直觉的？所以，就像那个明显的大例子，就像从聊天到智能体，你必须给它们全新的工具，对吧？但就像，我觉得这个新版本，就像，哦，它可以修改自己的 harness，对吧？这就像，一个自己的 harness 循环，就像一种使用其能力的方式，对吧？或者就像它可以构建一个工件。而且，就像，我思考它的方式是，就像模型拥有越来越多的智能，而且它们现在比，就像普通软件工程任务聪明得多。就像，你看那些，就像终端基准测试，它们就像解决雅可比猜想。不完全是，但就像，它们，它们相当复杂。就像，我作为一名软件工程师真的做不到这个。

Swyx [00:45:42]：你说的是 TB4 还是 TB2？

Thariq Shihipar [00:45:43]：TB3。TB3。

Swyx [00:45:44]：TB3。

Thariq Shihipar [00:45:44]：是的。它们相当复杂，但目标仍然是交付用户价值，对吧？而且就像你说的，要做的事情有无限的空间。所以，花费算力的方式就是让用户保持在循环中，确保你最终做出正确的决策，得到正确的输出。而工件和 mods 就是这种花费智能的方式。我觉得这就是，是的，下一步。所以，是的，我觉得 Claude Code 拥有智能体循环的核心要素，而这些要素已经变得更加复杂。它需要一个沙箱来安全运行。它需要自动模式来确保权限

Vibhu [00:46:21]：审批。

Thariq Shihipar [00:46:21]：是的，审批。它需要计算机使用和 MCP，以及所有这些访问你数据的方式，它还需要网络搜索和网络抓取。所以，随着模型能做越来越多的事，核心 harness 必须相当复杂且非常安全。但你与它交互的方式可以变化很大。

Vibhu [00:46:42]：Claude Code 团队本身还有哪些 harness 工程最佳实践？我感觉曾经有一个计划模式阶段，但用得不多。我们现在有了自动模式。在某个时候你们削减了大部分系统提示词，去掉了示例。harness 工程还有哪些最佳实践？

Thariq Shihipar [00:47:02]：我觉得存在一条分叉路径，在某个时候，是的，最终模型将能够直接 vibe code 出 Claude Code 的确切版本，甚至描述出我谈到的所有这些复杂性，对吧？比如自动模式和计算机使用之类的。最终，模型将能够一次完成这些。但我认为它们能一次完成更简单的 harness？所以我觉得有些人。有时你不需要这套完整的东西，比如如果你不需要计算机使用或所有这些更复杂的东西。我认为在我们之前，你必须使用像 agent SDK 这样的东西，它就像是包装过的 Claude Code，为了。而我会建议人们那样做，因为构建 harness 有太多复杂性。而现在随着这些变得更抽象，我们有了像 Claude 托管智能体这样的东西，它让你拥有那种复杂性，但仍然，对，像一个非常精简的 harness，范围限定在你的任务上。是的，我觉得存在这种杠铃效应，对于非常复杂的编码任务和这些复杂的事情，你应该使用我们的 harness。而对于很多更简单或更领域特定的事情，你可以构建自己的 harness，因为 Claude 在构建 harness 方面变得更好了，而且我们有这些 harness 原语，比如托管智能体。所以是的。

Swyx [00:48:18]：是的。是否存在一个总体的演进过程？假设第一章是超强代码动态工作流，第二章是 Claude mods。这会走向哪里？

Swyx [00:48:29]：你可以在需要时自定义这个东西。

Thariq Shihipar [00:48:36]：是的。我确实认为这种项目、工件以及把大脑和手、界面拆分出来的演进，是事情更可能的发展方向。而且我觉得它还没有完全到位。部分原因是它更耗费 token？而且我觉得

Swyx [00:48:59]：为什么项目会更耗费 token？我理解 mods 会稍微更耗费 token。不，这不是我担心的事。

Thariq Shihipar [00:49:06]：是的。

Swyx [00:49:06]：但是什么

Thariq Shihipar [00:49:07]：你要求 Claude 做的事。就像创建循环。就像你要求 Claude 为你做更多工作。所以它要管理子智能体并审查它，而不是你平时自己做这些工作。所以这会稍微更密集一些。输出到工件会比正常输出稍微更耗费 token。我不觉得会多太多，但把所有这些很好地结合起来，我觉得我们还在研究本地手之类的东西，我觉得这就是，是的，事情的发展方向，是的。

Swyx [00:49:37]：是的。Claude 和本地之间的交接非常有趣。我把它想成反向的云端远程。

Thariq Shihipar [00:49:44]：是的。

Swyx [00:49:45]：因为它是远程的，是你移交给云端，但在这里是云端移交给本地，对吧？

Thariq Shihipar [00:49:49]：是的，正是。是的，远程控制也是另一种方式。我想说，这是我对它的看法，也是我最兴奋的事情，但确实有很多不同的方式与 Claude 协作。有些人经常使用远程控制，有些人经常在网页上使用 Claude Code。显然，在 Anthropic，我们经常使用 Claude Tag，而 Claude Tag 很棒的一点是我们为自己的执行设置好了所有这些东西。我确实认为如果你是企业，那仍然是最好的方式。但如果你是个人，Projects 就是这样一种方式，获得 Tag 的一些好处，它有那种监督智能体，是的，还能添加工件之类的，但没有整套管理设置。所以我认为使用 Claude 会有很多方式。我觉得可能不只有一种。

Swyx [00:50:36]：你这里有多人协作的东西。我们来看看 Claude Tag。已经两个多月了。有很多公开采用和试用。

Thariq Shihipar [00:50:45]：是的。

Swyx [00:50:45]：有什么新东西？自发布以来你们发现了什么？

Thariq Shihipar [00:50:49]：比如，Claude Tag 是我们使用

Swyx [00:50:51]：它大概占你们云端使用量的 80% 左右？

Thariq Shihipar [00:50:53]：是的，就像不同的人有不同的用法？我觉得也许那些更像是在产品上迭代的人会用 Claude Code 桌面版，比如说。然后当你做这些更像是后台工作、代码审查、安全，或者启动一个 PR 的时候，也许更多是用 API 之类的东西，你会用 Claude Tag。但是的，我觉得这真的很令人兴奋。我觉得这是一种非常不同的范式转变，我觉得我们真的，它和 Claude Code 有同样的特点，就是人们花了一段时间才真正接受 Claude Code 并理解它能做的一切。而 Claude Tag 稍微更复杂一些，因为它不只是安装在你自己的电脑上，你需要管理员为你安装。但我觉得一旦你到达那个神奇时刻，就非常令人兴奋。我觉得特别是那些多人协作的东西，比如事件，非常紧密地接入你现有的警报之类的东西，对吧？所以你可以做。比如如果你是初创公司，也许每当有潜在客户进入你的数据库，你可以让 Claude 去研究它，然后

Vibhu [00:52:01]：丰富数据，是的。

Thariq Shihipar [00:52:02]：是的。然后标记相关的客户经理或销售人员，说：“哦，嘿，做这个。”有很多真正涌现出来的、有趣的多人协作的东西。我觉得就像 Karpathy 谈到的，作为一种组织级的执行框架？所以组织只是需要多一点时间来弄清楚一切，但是的。

Vibhu [00:52:21]：是的。

Swyx [00:52:21]：你经常用 Claude Tag 吗？

Thariq Shihipar [00:52:22]：是的。是的。

Vibhu [00:52:23]：这挺有意思的。我觉得 Anthropic 的大多数人都说他们大部分工作都在 Claude Tag 里做。

Thariq Shihipar [00:52:30]：是的。

Vibhu [00:52:30]：而且他们有各种各样的人，对吧？有些组织在用它，说“很棒。”

Thariq Shihipar [00:52:34]：是的。

Vibhu [00:52:34]：也有很多人说“我不明白。我看不出区别。我不知道我为什么要用它。”但是，如果你们是全力投入，那大概应该用它。

Thariq Shihipar [00:52:41]：是的。

Swyx [00:52:42]：他们会的。他们当然会用。

Thariq Shihipar [00:52:44]：是的。我觉得显然，我们有很多 token，而且。但我觉得，我们试图做的，是。即使 Claude Code 刚出来的时候，它使用的 token 相对于人们对 AI 成本的预期来说也很多，对吧？就像没人习惯每月花超过 20 美元，对吧？

Vibhu [00:53:04]：是的。

Thariq Shihipar [00:53:04]：在 Claude Code 出来之前，然后你就想，“哦，糟——”就像

Swyx [00:53:08]：然后你们推出了 200 美元档。

Thariq Shihipar [00:53:09]：是的，正是。所以

Swyx [00:53:11]：然后你开了 15 个 Claude Code 账号。

Thariq Shihipar [00:53:12]：是的。但是的，我觉得没人习惯每月花 200 美元在订阅上。我觉得他们还没理解其中的价值。而且我觉得。还有 Opus 4 是一个非常昂贵的模型，它很大，但 Opus 4.5 既出色又便宜？我觉得同样的事情会发生。就像 Fable 的智能会变得更便宜、更充裕？所以我觉得像 Claude Tag 这样的东西就会变得合理，你会愿意为它花这些 token，而且你会看到价值。所以是的。

Swyx [00:53:44]：是的，特别是那些被动的、我们称之为主动的场景，你并不总是。就像，这几乎是个误称，你必须 @Claude 才能做事。有时候最强大的用例或最符合 AGI 理念的用例恰恰不是 @Claude。

Thariq Shihipar [00:54:00]：是的，我觉得，是的，让 Claude 主动去做。我觉得如果你是企业，我真的认为第一，把你所有的数据都设置成可供智能体使用非常重要。这需要一些时间。你现在就得做这项工作，即使你还不想在把所有东西接起来上花钱？比如你想等到模型变得便宜一点。你想先做这项工作，把它设置好。然后我觉得有时候人们会想，“我是不是该自己搭建？”我觉得 Claude Tag 一个非常棘手的地方在于安全非常重要？我觉得有很多方式，比如，我知道你们有一个建议页面，人们可以提交建议，然后它进入你 Slack 里的一个钩子，有人对它进行了提示词注入？然后你就把代码库泄露了出去，因为，或者智能体被提示词注入了，而它能访问你所有的数据。所以你的组织执行框架越重要，或者随着你的组织数据变得非常重要，所有这些事物的攻击面，比如你还有外部 Slack 频道之类的东西，让 Claude 在里面是有用的，你可以在那些东西里用 Claude。但你怎么确保自己不会被泄露或发生类似的事情？这个攻击面，就像我们一开始说的，就像一座冰山，对吧？ 只是，它表面之下的东西，就像，太大了，而你真的不想，就像，去想这件事，尤其是在，就像，非常重要的安全事件这种利害关系下。是的。

Swyx [00:55:36]：我们要不要聊聊非常重要的安全事件？

Vibhu [00:55:38]：哇。所以我当时在和 Hugging Face 的 Tomas 和 Clem 聊天，他们说：“也许我们需要放慢一点。也许我们把 Hugging Face 对智能体开放得太过头了。”

Thariq Shihipar [00:55:50]：哦，不。

Vibhu [00:55:50]：“也许我们需要回滚。”但是，他们是最近被攻击过的另一个极端。

Thariq Shihipar [00:55:55]：是的。

Vibhu [00:55:55]：但是，我们应该给前沿定个节奏吗？

Thariq Shihipar [00:55:59]：是的。好，所以 Dario 最近发了一篇关于 Pacing the Frontier 的博客文章，它传播得非常广。我想聊的是，就像，这里面内容很多，但我觉得从开发者的角度，就像，你怎么看这件事？而真正让我恍然大悟的是读那些不同的事件？所以我觉得，就像，大概有三个。就像，有 meter 事件，有 Wikipedia 事件或者说 Wiki 事件，还有

Swyx [00:56:29]：CollisionWiki？

Thariq Shihipar [00:56:30]：是的，CollisionWiki，然后还有 RubyGems，对吧？

Swyx [00:56:33]：是的。

Thariq Shihipar [00:56:33]：而且是的，就像，这简直太疯狂了，对吧？所以，就像，我觉得具体说说发生了什么，对吧，而且，就像，OpenAI 在一个叫 Exploit-Bench 的基准上运行这些非常持久的智能体，对吧，这个基准非常难解，而且我觉得，就像，在这个特定案例里是不可能解出来的，对吧？所以他们有，就像，大量算力在跑，而智能体意识到它们其实解不出来，它们正试图弄清楚现在该怎么办，对吧？而你还有，就像，很多算力剩下，智能体就只是在试图解决这个问题。有一个叫 Artifactory 的包管理器，结果发现它们可以在 Artifactory 里面创建文件夹，对吧？这就像，有一个智能体发现内部的 Artifactory 可能可以被利用，对吧，而且，就像，你也许可以在缓存里面建一个目录。所以如果你往下滚到这里，它，就像，意识到它可以通过缓存名称来通信，对吧？然后它创建了这个文件夹。它写上了自己的 ID，还写着“No consumer seek idea”，没有消费者，意思是，就像，它本该修复的那条代码路径没有消费者。

Swyx [00:57:37]：那是状态标签。

Thariq Shihipar [00:57:38]：是的，没错。

Swyx [00:57:39]：这就像一个 Linear 看板，带着，就像，那个标签

Thariq Shihipar [00:57:41]：没错，是的。所以它，就像，试图从其他智能体那里找，想法，对吧？而现在其他智能体也在 Artifactory 里，它们看到这个文件夹，它们就，就像，“哇，这是个留言板，”对吧？而这就像。我不认为这里有任何拟人化。这字面上就是你读那份记录，对吧？所以它做的是，就像，它在创建另一个文件夹，它读了一篇论文，我想它是这么说的，对吧？是的。然后它意识到你可以黑掉，就像，评分器的 flag，你可以逆向工程出结果，对吧？所以它这么说了，然后我想如果你再往下滚一点，是的，它们，就像，它们开始协作。我觉得，就像，有那么一刻，那个智能体就像，“这是逆向工程出来的 flag。”？哦，是的。就像，我想在这里，那个，就像，模型意识到它们，就像，它们可以解决评分器的问题，而评分器，就像，是 OpenAI 决定任务是否完成的方式，对吧？而那正是模型的目标。它们唯一的模型目标就是，就像，解决这个问题，它们就，就像，“好，我们有这个办法。就是，就像，我们逆向工程出来了。”然后它们读了这篇关于 Exploit-Bench 的论文，它们认为，就像，评分器会因为作弊而惩罚它们？而且，就像，因为。或者说，就像，它们会因为作弊而在测试评分中失败，所以它们把剩下的算力都花在试图弄清楚如何编辑自己的记录或绕过评分器的这个约束上，对吧？然后它们黑了 Hugging Face，不是为了答案，而是为了评分器的代码，这样它们就能逆向工程它，然后就能黑掉它，对吧？所以，就像，这，就像，就是赤裸裸的事实，对吧？就像，确切发生了什么，对吧？ 而我觉得这，就像，极其，就像，新颖。就像，我，就像，之前根本没意识到模型能做这种事，对吧？而这，就像，

Thariq Shihipar [00:59:46]：很吓人。我觉得我们可以聊具体细节，但咱们就再聊一个我也发过推的，关于 Wiki 事件，对吧？所以 Wiki 事件是模型们，当时正试图弄清楚。我稍微没那么。就像，我觉得我们没法这样，一点一点地讲。

Swyx [01:00:04]：，是的。

Thariq Shihipar [01:00:05]：是的。但是，对这一个，它们正试图弄清楚。就像，它们在请求上被沙箱化了，对吧？它们想发 POST 请求，而它们需要在这件事上协作。它们需要协作的原因是它们各自有固定的算力预算，对吧？所以，就像，如果其中一个发现了什么，那要快得多。就像，它们可以。也许它，就像，是在算力预算快用完时弄明白的，但别的东西可以。而这，就像，是蜂群的另一个涌现属性，对吧？所以它们找到了这个德语 wiki，我相信结果是，我们得核实一下，就像，你可以用 GET 请求往里面写。我想这就是它们这么做的原因，对吧？

Swyx [01:00:44]：上面说实现得很糟糕的

Thariq Shihipar [01:00:45]：是的

Swyx [01:00:45]：REST API。

Thariq Shihipar [01:00:46]：没错。所以你可以用 GET 请求往里面写，然后它们，就像，正试图弄清楚怎么发 POST 请求。而它们最后做的是，其中一个发现你可以编辑 /etc/hosts，而且那个 Azure，就像，存储桶其实是个白标的东西。但正常情况下，就像，它上面有很多限制。但如果你创建一个假的 Azure 主机，然后编辑 /etc/hosts，好把任意 IP 指向它，你就能对任何网站发 POST 请求了，对吧？而这就像。我知道，但人们会说，“哦，这不就是 Linux 之类的嘛。”但这就像把多个漏洞串联起来，以一种，就像，新颖的方式来解决这个问题，然后从外部与它通信，而不——发现？我觉得我们发的东西，也许我们可以把 Evan Hubinger 在 Hacker Opus 上的观点调出来，对吧？所以，就像，我觉得，就像也许你在这里可能会说的一点是，就像，“好吧，是的，它们这么干过一次，但，就像，如果我们更聪明，我们只是，就像，让它们。如果我们跑一个评测呢？”对吧？所以，就像，我们在这上面加了很多预防措施，所以，就像，这不是，就像，我们主线模型做过的事。但，就像，我觉得这正是那种情况：结果发现对齐是这样一个，就像，非常棘手的问题，要把所有这些细节都弄对，对吧？所以，就像，沙箱，沙箱的攻击面真的非常复杂，而且，就像，有那么多不同的攻击向量。你事先根本想不到，你不会，就像，“哦，我们需要加固，就像，RubyGems 代码库。”对吧？

Thariq Shihipar [01:02:25]：因为，就像，这才是它们，它们要关注的东西。但，就像，如果你想执行代码，你就需要下载 RubyGems，还有，就像，PyPI、Artifactory、npm，就像，这些都是，就像，做到这件事的方式。而对齐这件事的事实是，你必须把这一切都走一遍，对吧？然后，就像，把它控制住，然后，就像，把所有裂缝都封上。所以这，就像，是一件事。就像，好吧，你做了沙箱，但然后也许你会问，就像，“好吧，我们为什么要把东西放进沙箱？你为什么要做这个漏洞利用？”然后，就像，“好吧，但它真的有那么危险吗，”对吧？就像，会发生什么？所以，好吧，我们为什么这么做？第一是，就像，当我们训练一个新模型时，我们需要理解它的能力，对吧？而这关系到像回退机制、像分类器之类的东西，我们不想把一个，就像，危险的模型放到野外，对吧？所以我们必须跑很多评测。再说一次，就像我们说的，模型对这件事越来越有意识，所以评测必须相当复杂，并且，作为副作用，测试很多东西，对吧？但模型，就像，是的，可以，就像，“哦，是的，我们在一个评测里。分数怎么样了？”就像，它们，就像，它可以。我们需要在发布它们之前能够测试它们。而事实是它们可以。随着它们越来越聪明，如果我们不非常小心，它们就能黑掉你加在它们身上的任何约束？而且，这，是在前沿，对吧？所以这就是为什么我们把它叫做，就像，Pacing the Frontier（为前沿定速），对吧？这，就像，对我来说是最显眼的事件，对吧，关于，就像，为什么我们需要在前沿定速，就像，我们所有的软件都没准备好。有时候软件，就像，是你的以太网路由器之类的，对吧？ 就像，我不知道我们什么时候才能修补那个，对吧？所以我们将不得不，就像，把这件事弄清楚。但随着前沿越来越先进，这就成了一个难题，对吧？而我们需要确保，就像，这项复杂的工作是在面对这些，就像，非常艰难的竞争压力下完成的，对吧？

Swyx [01:04:22]：是的，竞速动态，通常就是这么叫的。

Thariq Shihipar [01:04:24]：是的，没错。所以我们会更多地聊，什么可能出错，对吧？再多一点，也许你会说，就像，“好吧，如果你就用不同的方式训练模型呢？就像，它为什么会有这种行为，”对吧？我们有一篇关于，就像，RL 失准之类的论文，但我。而且我不是 RL 研究员，但我觉得在高层次上，RL 环境的设计也是你必须非常小心的事情。因为如果模型学到，就像

Thariq Shihipar [01:04:49]：哦，就像如果我这么做，那我就能更好地通过任务，这会在，就像，内部的东西里显现出来，对吧？或者在我们测试它时的，就像，评测行为里。所以 RL 环境必须被非常仔细地设计，对吧？而且，就像，有很多执行上的卓越性需要投入到 RL 环境里。然后我们还有，像 Claude 的宪法之类的东西。就像，我们在那么多不同的点上都有那么多缓解措施，对吧？但，就像，仍然，任何一点都可能出错。你可能有，就像，一些 RL 环境，它们，就像，在。它们，就像，鼓励这种行为，然后你可能有，就像，一些评测，或者，就像，一些沙箱，它们逃逸了？好吧，这，就像，我觉得，就是为什么这是个难题，以及为什么，就像

Swyx [01:05:33]：为什么我们应该定速。

Thariq Shihipar [01:05:34]：为什么这需要一些协调，对吧？我觉得接下来的问题就是，好吧，它潜在的危险是什么，对吧？所以我觉得你得想象这些模型正变得越来越智能。所以我不。就像 Dario 说的，这与其说是关于这一类模型。这一类模型就像是一记警告，对吧？但真正的是，你得想象这些模型可以被赋予一个任务，而它们作为实现目标的副作用，就能做出所有这些事情，对吧？而且，就像，再说一次，我们谈过评测意识。你就像不知道正在发生什么，对吧？或者说抱歉，就像你没法很好地评测这种行为，所以它们可以，不完全是隐藏它，但你就是看不到它，直到它暴露出来。你给它们一个目标，然后它们只需要找到数据，或者它们需要找到解决这个问题的办法，对吧？所以一个例子，这没有在 Hugging Face 事件中发生，但我觉得对未来的模型也许是可能的，就是它们会说，“哦，嘿，这是个非常复杂的问题。在任务预算内做不完。”？也许它们找到了某种通过互联网来协调的办法，而就像我们说的，由于沙箱的存在，互联网极难保障安全。它们看到其他模型无法完成它们的任务，然后它们就说，“我们需要更多任务预算。”？那么，你从哪里弄到这个任务预算呢？嗯，你需要能够启动更多智能体，对吧？那么，你怎么做到这个？嗯，你需要。有各种 API，对吧？有 Anthropic API 和 OpenAI API，但你需要为它们付钱。你怎么做到这个？

Swyx [01:07:02]：是的，但那是你能想象到的最、最可怕的事情吗？

Thariq Shihipar [01:07:07]：嗯，这只是一个例子，对吧？

Swyx [01:07:08]：是的。

Thariq Shihipar [01:07:08]：所以就算在那里，那也是巨大的财务损失？因为就像它们。一旦你把这些弄进这些合同里，对吧，它们就像，

Swyx [01:07:18]：掏空你的钱包。

Thariq Shihipar [01:07:19]：但你能看到，就像这个，所有这些行为可能就只是，“嘿，我们需要更多智能体在这个任务上协作。我们需要更多任务预算。”对吧？而且，就像，那就像是一种涌现出来的

Swyx [01:07:28]：那就是回形针，对吧？就像我们需要最大化回形针，那就是回形针。

Thariq Shihipar [01:07:31]：是的。而且，就像，那就是从那里冒出来的，对吧？而且，就像，我觉得这本身就，就像，相当可怕，对吧？但然后你得意识到，整个世界都建立在这个数字基础设施之上，对吧？你可能会想象，就像，我不知道，就像你在跑，比如说，一个医疗评测之类的，对吧，然后有一家医院带着实时数据？或者，就像，也许评测的答案在某个医生的数据库里，而你想要获取访问权限，然后你黑进了医院，然后，就像，现在出现了停电之类的？就像，有，就像。你得内化这一点，这些八。就像数字基础设施的任何部分都可能，就像，被攻破？

Vibhu [01:08:19]：有意思的是，这些黑客行为非常容易被检测到，对吧？就像 Hugging Face 说的，这是一种非常不同类型的攻击，而且没有什么太严重的事情。担忧来自，这往后会发展到哪里去，对吧？

Thariq Shihipar [01:08:33]：是的。

Vibhu [01:08:34]：就像，对我来说特别突出的一件事，就是它们试图隐藏自己的非法行为。所以当时有日志基础设施。它们想改变自己正在做的事情，对吧？回头去查的人，所以 Redwood、METR、OpenAI，他们看了原始的思维链，然后你看到其中的差异，它们明确地试图改变自己的最终输出，但思维链，因为我们可以监控它，显示出不同。问题是，这怎么滚雪球？所以如果你抓不住它，而它被训练进去了，然后我们意识到，往下三个迭代，这一直在发生，那就会有一大堆问题，但是。

Thariq Shihipar [01:09:09]：是的，就像有太多方式了，而且我觉得真正重要、要内化的是，就像我们谈过的，为 Claude 建立一个心智模型，以及事情是多么地尖峰化，对吧？就像你会说，哦，就像现在 Claude 能问你问题了。现在 Claude 能做一个 HTML 工件了。就像 Claude 能修改它自己了。就像这些事情很难预测，对吧？就像如果你一年前问我，“嘿，我们能 vibe code 这些 Claude Code 的扩展吗？”我会说，“那太复杂了。”就像，那里有太多东西了。或者，就像它会为你的任务生成这些本质上是自定义的 Web 应用吗？我会说，“不，那太疯狂了。”就像。所以，就像它们做这种失准行为的方式，同样也不会是可预测的？而且，就像我永远不可能预测到它会去编辑它的 etc/host 之类的事情。所以你得，就像，想象它们能做什么的表面积，因为它们是超级智能的黑客，这个表面积越来越大，而它们能做到的方式，就像，越来越有创意。所以，就像你大概没法准确解释或准确预测下一次事件会是什么，但为了预防它，你需要那种执行上的卓越性，就像我们之前说的，你需要保障沙箱的安全，你需要创建安全的 RL 环境，或者，就像设计良好的 RL 环境之类的东西。而且我觉得这就是全部，就像，为什么我们认为我们应该给前沿定速，而且我觉得这就是为什么它，就像，变成了一件非常一致的事情，对吧？我觉得就像

Swyx [01:10:31]：是的，每个实验室都这么做了。

Thariq Shihipar [01:10:32]：每个实验室，是的。我真的觉得，如果你是个开发者，你只要把这些技术事实过一遍，你就会得出这个结论：我们必须对此做点什么？至于怎么做、我们决定做什么，我觉得我们已经提出了一个提案，但还有很多东西要弄清楚。不过我认为最重要的一点是，我们需要下定决心去做。我觉得节奏还有另一个让我觉得有意思的方面，就是软件工程变化的速度太快了。就像一年前，我还在苦苦哀求我在初创公司的朋友们用 AI。就像，我记得非常清楚？而现在那些同样的朋友会说，“是啊，当然。”就像，“你什么意思？我们立刻就用了。”我说，“不，你不记得了。”他们说，“哦对，我们最好的工程师一直在用。”我说，“不，你告诉过我那些工程师永远不会用 AI。”这一切都发生在一年之内？而且我觉得这些能力……我觉得这对如何做好软件工程这份工作有很多影响，我有时会感到难过，因为人们会说，“哦，现在我得做这个新东西了。是啊，我得为 Fable 和 Opus 准备不同的 Claude.md。”之类的。而我真的只是在如实汇报？我们喜欢说，模型是长出来的，不是设计出来的，对吧？所以并不是我们打算一直改变一切，而是作为模型能力进步方式的一个事实，事情发生得更快了。要跟上就更难了。而且我觉得，我认识的每个工程师都精疲力竭，因为你在同时做两份工作。 你在做工作本身，这变得更容易了，但然后你还在做跟上 AI 的工作，比如理解这些新工具和这些 harness。我觉得我们非常幸运，因为我们的工作更多是理解 AI 的那部分，比如研究怎么做。就像只是跟上它。当然，像 AIE 和 Latent Space 也在做

Swyx [01:12:29]：我所做的一切都只是试图帮助人们。

Thariq Shihipar [01:12:31]：对，没错。但我确实觉得节奏方面有一点，就是我不确定我们是否准备好迎接节奏进一步加快？

Swyx [01:12:40]：是啊。

Thariq Shihipar [01:12:40]：以及事情发生变化。我觉得在那一边，在前沿，我觉得那仍然能帮上忙？所以我觉得还有一个经济颠覆的部分，我觉得它不像 Hugging Face 那件事那么显眼，但我觉得我们也能做其中一些，是的。

Swyx [01:13:02]：太多事情了。谢谢你，不，谢谢你处理这个话题。我得说，在安排这次采访时，我本来都不打算碰这个。你说，“不。这就是房间里的大象，”对吧？就像这是

Thariq Shihipar [01:13:13]：是的。

Swyx [01:13:13]：这就是那件事。我有一些反驳想提。

Vibhu [01:13:17]：我觉得我们应该给个高层次的概述，为那些还没读过的人，我确信很多人只是看到这件事的亮点，对吧？你想给个 TLDR 吗？比如这个提案是什么？这里说的是什么？你确实处理了模型实验室训练前沿模型的人之外的那一面。作为开发者，你应该保护你的沙箱。你应该考虑所有这些下游影响。但也在高层次上，既然我们谈到这个话题，那是什么。

Thariq Shihipar [01:13:46]：嗯，我们确实想帮助保护沙箱

Vibhu [01:13:49]：是的。

Thariq Shihipar [01:13:49]：而且我们希望我们对外发布的模型，就像成为这些东西的猎物。所以也许我们可以回到回退机制。我觉得这是个好话题，关于为什么我们需要分类器和回退机制，以及为什么 Fable 会回退到 Opus。我觉得这是我们可以回头再谈的东西。所以是的，我们不。但只是，就像，真正，或者至少我们看到的事件，就像对模型的评估，我们真的需要让它们运行才能理解它们。但是的，好吧，那么实际的《Pacing the Frontier》那篇文章，它有一堆提案。我不认为我们弄清楚了。或者有，比如几个提案。我不认为我们弄清楚了所有提案的细节，但第一步是，宣布这个意图，然后想引入外部的，比如

Swyx [01:14:32]：评估者。

Thariq Shihipar [01:14:32]：评估者，是的。而且我觉得这非常不寻常，就像，有。就像我们有很多专有技术，但我觉得非常重要的是，有一个不在经济上受动机驱动的人，是的，他不会说，“嘿，你们不能发布这个模型。”就像看看，或者，“你们需要在 RL 上放慢速度。”我觉得这相当重要，或者至少有人能向公众报告这些实践是什么样的。

Swyx [01:15:03]：是的。

Swyx [01:15:04]：我们和 METR 和 Endon 都做过节目，然后还有 Redwood Research 和所有其他这些。就像这些人的一个小型家庭手工业。

Thariq Shihipar [01:15:12]：是的。

Swyx [01:15:12]：总是，就像一两个人，显然没那么大，对吧？

Vibhu [01:15:14]：非常小的社区。

Swyx [01:15:15]：是的，非常小的社区。他们都互相认识。

Thariq Shihipar [01:15:17]：是的，我确信其中一部分会是扩大这群人的范围。我不认为我们是想在这里制造某种单一文化。我觉得是。但只是先把这个作为起点，然后，是的，然后还有协调步骤。老实说，我在这里没有太多要说的。我觉得，我想说的是，对于开发者来说，你应该清楚该倡导什么？我觉得这个话题上有很多 FUD（恐惧、不确定和怀疑），就是，从第一性原理出发去思考，或者去了解发生了什么。了解 Hugging Face 事件，了解人们为什么担忧。然后，是的，我们知道我们身处民主国家。我们可以帮忙。我们可以共同决定该做什么？所以，无论我们如何协调，我认为第一个决定就是意识到，这是一个问题。我们需要决定去协调。我们现在采取的单方面步骤，也就是其他公司共同签署的，就是在 Anthropic 内部嵌入评估者。

Swyx [01:16:12]：趁我们现在屏幕上还显示着这个东西，第二部分和第三部分是评估者之外的内容，是的，大家已经以某种形式做过了，现在只是更加正式化。

Thariq Shihipar [01:16:20]：说实话，对《Pacing the Frontier》的回应，即使在美国国内，也比很多人想象的要被接受得多？而且我觉得，我们在世界上能够达成这些统一理论式的协议，是有先例的。所以，再次强调，这远远超出我的薪资水平或专业能力，对吧？但我觉得，理想情况下我们可以达成这些协议。而且我觉得，谈论这件事是达成这些协议的第一步。

Swyx [01:16:50]：然后另一个我真的很想说的点。就像我们最早的播客之一是和，

Vibhu [01:16:54]：Emmanuel

Swyx [01:16:55]：Anthropic 的 Emmanuel，聊机制可解释性。机制可解释性现在到哪了，对吧？就像，这本来应该是，如果模型在想坏事，我们能看到，而模型自己还不知道，我们可以采取行动阻止它。我觉得这是技术人员和开发者，如果你真的在乎，可以在这里产生很大影响的地方。但另外，Anthropic 本应是这方面的领导者。

Thariq Shihipar [01:17:17]：是的。这是，是的，很好的过渡到回退机制，就像我们。还有探针。而且，是的，我有很多想聊这个。我经常被问到这个问题，来自那些通常对 ML 研究感兴趣的人，问为什么会出现这种回退，对吧？所以我觉得，在顶层来看，它是怎么工作的？在推理时，我们有所谓的探针，我们有一篇关于这个的论文叫宪法-宪法分类器。这些探针查看输入和输出的激活值。而激活值是在潜空间中的，对吧？就像，模型在思考什么，对吧？所以我们试着弄清楚，好吧，模型是不是，比如，试图黑进什么东西？再次强调，你并没有让它去黑 Artifactory。它只是自己决定这么做来完成它的任务，对吧？所以如果你只看输入，你不会发现这个。你必须看内部激活值。我觉得，这发生在推理时。所以首先，这里有一个成本和速度的权衡，对吧？因为我们需要对 Claude 和 Fable 的每个请求都快速完成这个，这有额外开销，对吧？ 然后我们需要，回退，我们在探针之后做一个分类器。就像我们在论文里谈过的。但探针的好处是它们可以实时细化，对吧？所以我们可以得到这个反馈，然后调整它之类的。因为替代方案是把这编程进去，是把它训练进模型里，对吧？我们也仍然这样做。模型会拒绝请求。那不是回退，对吧？所以，不是探针被激活并回退。它只是拒绝去做。我们做这个训练。但它有几个失败模式，对吧？比如，它可能作为副作用做某件事，对吧？所以它不是最终输出的一部分。你可能注意到了，就像。我觉得，每个人都试过越狱模型，试着让它们偏离轨道之类的，而探针有助于抓住这个，对吧？所以，我们在这里做一些训练，但我们不希望拒绝太强，对吧？因为那会在流水线中更早地把它切断。

Swyx [01:19:32]：是的。

Thariq Shihipar [01:19:32]：而这就是可解释性，对吧？探针实际上就是一种机制可解释性。再次强调，它必须快速发生。它必须大规模发生。但是的，这种机制可解释性的东西是一个很好的研究问题。所以，你可以拿一个开放权重模型，试着理解它的激活值。我觉得我们。Gemma Scope 是个好工具。

Swyx [01:19:53]：这是给他们的 Llama。

Thariq Shihipar [01:19:54]：哦，是的。

Vibhu [01:19:54]：我们有。这是你早期的工作，所以你有一点

Thariq Shihipar [01:19:57]：哦，是的。

Vibhu [01:19:57]：在 Goodfire 的时间。我们看到你奠定了一些

Swyx [01:19:59]：我们俩在 Goodfire 也都是好朋友。

Vibhu [01:20:01]：他们一直

Thariq Shihipar [01:20:01]：对，没错。所以我在 Goodfire 工作过一段时间，做的是稀疏自编码器之类的，就是，嗯。这非常复杂。我认为 RL 让这件事变得复杂得多，这算是其中一个结论吧，就是

Swyx [01:20:14]：为什么？抱歉。

Thariq Shihipar [01:20:15]：哦，抱歉。

Vibhu [01:20:16]：什么是

Swyx [01:20:17]：对，为什么 RL 之后的可解释性会这样？

Thariq Shihipar [01:20:18]：我对这个细节没那么深入，但我觉得，很多。SAE 就像。我认为 SAE 一直存在一些弱点。而且，是的，我，我，我已经不再是这方面的技术专家了。我只知道它变得更复杂了。比如有基础模型和 RL 模型，而且有更多特征会被改变。所以，我认为 Goodfire 在这方面发表了一些工作。我，我，我没有深入细节，但是

Vibhu [01:20:43]：我想说，对于那些想要一些线索的人，你们有一些最好的可解释性博客文章。比如 Golden Gate Claude、transcoders，你们所有的可解释性工作，视觉效果非常好，非常棒

Swyx [01:20:54]：我们也是，我们也是可解释性播客。

Thariq Shihipar [01:20:57]：对。

Vibhu [01:20:58]：对。我们有很多可解释性的内容，所以如果你好奇的话

Thariq Shihipar [01:21:00]：对，我觉得这就像是，那些事情之一。而这正是 Anthropic 创立的基础，对吧？就像人们。我认为我们很早就投资于可解释性，对吧？而且我认为，当你说“哦，我们是一家 AI 安全公司”时，这实际上意味着我们希望 AI 能够安全运行。而我认为我们看到的是，要让一个超级智能 AI 长时间运行，这是一项非常复杂和困难的任务，对吧？所以我们做了这样的投资，投入到可解释性、对齐、奖励黑客以及所有这些失败模式上，对吧？而即便如此，这也真的很吃力。就像我们需要稍微放慢一点，或者节奏再稳一点。但是是的，我认为读机制可解释性就像。如果你正想进入研究领域，这个想法就像，嘿，为什么很难轻松地做到这个回退？或者为什么会有误报，对吧？但我们当然在努力减少误报。当然，随着模型变得更智能，它们现在能做更多事情，而它们在潜在空间里能思考的东西也变得困难。所以随着它们变得更智能，会出现新的误报，我们需要弄清楚，需要迭代之类的。但我们，是的，我们正在做这个，我们确实认为这是这些模型部署的关键部分。而且，是的，就像，这意味着我们可以在没有完美沙箱的情况下部署这个模型？就像你不必把所有东西都保存下来。我认为值得稍微谈谈我们的安全，比如我们在那里为安全做了什么。所以有我们谈过的模型训练相关的东西。 有探针和分类器，然后还有位于所有这些之上的自动模式，它就像另一个分类器，检查正在进行的请求，对吧？所以，然后除此之外，还有身份和权限，就像我们谈到的 Claude Tag 在 API 之类上的东西。所以需要完成这么多层的安全，而且就像我们说的，非常复杂。这些失败模式中的任何一个在任何一个时间点都可能，比如导致智能体逃出沙箱。

Vibhu [01:23:08]：自动模式是个有趣的例子。早期看起来像，好吧，它运行了 10 分钟。

Thariq Shihipar [01:23:14]：对

Vibhu [01:23:14]：如果我处于完全访问或自动模式，这没什么大不了的。但你提到的一点是，现在它连续运行数小时，对吧？你仍然需要回退。仍然有限制，所以。

Thariq Shihipar [01:23:26]：对，我觉得就像。而且每个人都有这些故事，或者听说过这些故事，比如，哦，就像 Claude rm -rf，或者不是 Claude，而是模型

Vibhu [01:23:34]：不是 Claude。

Thariq Shihipar [01:23:34]：就像 rm -rf。我觉得我见过这个少一些，我见过这个在 Claude 上少一些，但就像再次说的，它可能发生。就像，这个

Vibhu [01:23:40]：对

Thariq Shihipar [01:23:40]：比如这些模型可能会清除敏感数据之类的。比如你想让模型访问你的生产数据库。但这很明显，你也许可以限定密钥的范围，但我不知道，它能自己签发密钥吗？它能……大概能吧。它能用计算机使用功能去签发自己的密钥，然后把密钥复制过去，再编辑你的数据库，因为它需要这么做才能完成任务？这只是一个简单的例子。而自动模式看到这个就会说：“哦不，用户没有给你权限去写入数据库，或者用计算机使用功能去发出任务”，对吧？所以这些探针是在意图层面运作的，对吧？它们会说：“哦，好吧，黑进 Artifactory 是不好的。我们大概不应该那么做”？但自动模式更多是在你自己的权限层面。有时候你确实想让它写入数据库，有时候不想，对吧？你不希望探针在那里干扰，但你需要确保智能体所做事情的意图与你的请求相符，对吧？所以自动模式就在那个层面运作。所以是的，安全就是非常复杂。它有很多不同的部分。而且，是的，我希望这次……我的目标真的只是非常技术性地讨论它并谈谈

Swyx [01:25:00]：是的，我们，我们正在列出这些东西。如果你不知道的话，这就是现在的标准。

Thariq Shihipar [01:25:04]：是的。

Swyx [01:25:04]：就像你必须具备这个。这与你说的 harness 是一致的。就像基本门槛已经提高了很多。

Vibhu [01:25:13]：我觉得有些东西我们可以接入，尽管在你这一侧做这件事、为构建 harness 的人提供分类器方面有很多探测，但另一侧是模型防护措施，对吧？所以有开放模型。Llama 有 Llama Guard。它是经过训练的安全分类器版本的 Llama。OpenAI 有 OSS Guard，也是一样的东西。你可以把这些附加到你的 harness 上，附加到任何东西上，来检查这些东西是否安全？关于 OpenAI 模型和 Hugging Face 那件事，我们应该澄清一点：这是用一个仍在训练中的未发布模型做的，对吧？所以换个角度看，它在 RL 环境中被给出的提示是：你必须解决这个任务。而这是一个仍在训练中的模型。它还没有完成所有安全后训练对齐。所以这和自动模式之类的东西有点不同，对吧？自动模式是在已经过安全训练的生产模型上，这些模型有提示词提供更多安全护栏等等。所以这只是给研究这件事的人一些线索，用来填补空白。

Swyx [01:26:18]：是的。还有 Gray Swan

Vibhu [01:26:19]：是的

Swyx [01:26:19]：还有我们之前的一位嘉宾。是的，很多安全架构和很多安全供应商可以买。我，我想我关于节奏的最后一个问题是，要多久？我们要永远保持这个节奏吗？

Vibhu [01:26:31]：我们会看到 GlassWing 第二部分吗？

Swyx [01:26:32]：我。范围是修复世界上所有软件，对吧？听着，就像，它。我们不会。这不会发生。

Thariq Shihipar [01:26:40]：我不知道。就像，我觉得，就像

Vibhu [01:26:43]：我要说一件我认为我们做得好的事，就是你有 GlassWing 这样的东西。OpenAI 也有这个。所以你会给它。你会先给模型一段时间的访问权限用于安全，这样你可以用它来做自我红队测试。希望你能扩展这样的项目，帮助，我们是安全专家，还有其他人。

Vibhu [01:27:08]：先解决你的问题，然后模型才发布。所以这是一个例子，对吧？

Thariq Shihipar [01:27:13]：是的，正是如此。是的，试着保护关键软件。我觉得我们修复了 Firefox 等软件中的很多漏洞。所以，是的，跨越操作系统之类的东西。所以。

Vibhu [01:27:25]：在高层次上，就是你先给模型、给人们访问权限去做安全审计，然后更广泛的、可能用它来造成伤害的公众才获得访问权限。

Thariq Shihipar [01:27:36]：是的。我觉得人们喜欢说的是，软件和网络安全是防御占优的

Vibhu [01:27:41]：是的。

Thariq Shihipar [01:27:41]：而且，理论上你可以。这会很难，但你可以设计出完美的沙箱，你可以做到没有约束。是的，你需要做的是，你需要让超级智能 AI 来设计这个完美的沙箱，并检查它、对它做红队测试等等。所以，这需要时间，当然，模型会变得更聪明。是的，我觉得，我不知道这件事具体会如何发展的动态。我真的只是，嘿，我是个开发者？我觉得这就是我理解这个问题的方式，只是，这就是现在正在发生的事，而这是，我们应该做点什么。

Swyx [01:28:20]：我觉得每个工程师都应该了解这件事

Vibhu [01:28:21]：是的。

Swyx [01:28:21]：因为，这，这将成为他们工作的一部分。

Thariq Shihipar [01:28:24]：是的。

Vibhu [01:28:24]：这远不止是 Dario 和人们可以说说、你可以看看事件。这里面有工程的一面。

Thariq Shihipar [01:28:30]：是的。是的，正是如此。

Swyx [01:28:32]：你还想表达的一点是，这是。尽管你担心其影响，但 p(doom) 仍然很低，我觉得这是一个微妙的讨论。总的来说，人们很容易陷入 AI 安全和 X-risk 讨论，但我觉得当你身处 AI 实验室时，讨论 p(doom) 有聪明的方式和愚蠢的方式。那么讨论 p(doom) 的聪明方式是什么？

Thariq Shihipar [01:28:59]：我，是的，我的 p(doom) 相当低。我只能代表我自己说话？而且我确实想说，Anthropic 内部有，比如，多元的观点。我觉得，比如，有很多不同的方式来谈论这件事。而且，比如，我。我觉得，比如，我的心理模型就是，比如，我觉得我们可以一起合作解决难题。我觉得核扩散就是一个例子，说明我们如何一起合作解决了这个难题。而且，比如，对我来说，比如，我，比如，我对这一点有信心？而且我确实认为这是个难题？所以，比如，我觉得这是个难题。这些是技术上的原因，而我不知道你如何给事情发生的概率赋值。我觉得这很难做到，但是，比如，我的，比如，总体而言就是，是的，我觉得我们非常有韧性、适应力强，而且，比如，分享这些信息我觉得是，比如，第一步。而且我一直非常，比如，兴奋于，比如，这场讨论变得多么广泛，对吧？而且，比如，每个人如何，比如，都投入到 Pacing the Frontier 中。而这在也许去年或什么时候，看起来真的不像是会发生的事，所以。

Swyx [01:29:58]：是的。

Thariq Shihipar [01:29:58]：是的。

Swyx [01:29:58]：是的。而且也许还有治愈癌症。

Thariq Shihipar [01:30:01]：希望如此。是的。那就是，那就是目标。

Swyx [01:30:03]：有节奏控制，然后也有比如，好吧，让我们以有用的方式加速，对吧？

Thariq Shihipar [01:30:06]：是的。

Swyx [01:30:06]：比如生物学以及所有那些东西。

Thariq Shihipar [01:30:08]：是的。比如，Dario 关于“Machines of Loving Grace”的文章是这件事最好的代表，对吧？而且我也同意，比如，我觉得你应该读一读 Dario 发表的 Pacing the Frontier 文章。比如，我发表了一个，比如，快速摘要，但我觉得它就是，比如，这里面有很多细节。它，比如，是一个重要的问题，而了解它，对吧？但是是的，比如，当然，我们做这一切的全部原因就是，比如，我们可以获得这些巨大的好处，对吧？而且，是的，比如，我们也写了很多关于这方面的内容。是的。

Swyx [01:30:35]：好。那是一次很长的旅程，从，比如，问你一些问题的工具到 AI 安全。

Thariq Shihipar [01:30:41]：是的。到 Pacing the Frontier。是的。

Swyx [01:30:43]：是的。不，但是，是的，很明显，很明显你，比如，真的拥抱了 Anthropic 里所有可用的东西，而且，比如，至少窥探一下，比如，讨论是什么、话题是什么，是件好事。有什么最后的话要对大家说吗？任何，你想说的行动号召？

Thariq Shihipar [01:31:01]：是的，我觉得就是。第一，谢谢你邀请我。我觉得这就像，我真的

Swyx [01:31:06]：不，谢谢你邀请我。

Thariq Shihipar [01:31:07]：是的。我

Swyx [01:31:08]：我们第一次见面是在一家中餐馆。

Thariq Shihipar [01:31:09]：没错。是的。我觉得，比如，我真的很喜欢，比如，你创造的社区和开发者社区。而且，我觉得，比如，我知道事情变化得非常快，而且我觉得，比如，有很多东西要跟上，而且，比如，我觉得就是有很多事要做，而我感觉。我觉得很多人感觉，比如，有点累或焦虑或什么的。

Swyx [01:31:33]：压力大。

Thariq Shihipar [01:31:33]：压力大，是的，正是如此。而且这，比如，完全可以理解？而且我觉得我们。我理解，比如。而且我们也不完美。比如，我们，就是，批评并，比如，理解，比如，所有 AI 实验室可以变得更好的方式。而且，但我也，比如，对大家对 AI 的兴奋感到非常兴奋，而且，比如，这是一个非常令人兴奋的时代。我觉得我们会，比如，回顾这个时代并说，哦，比如，这，比如，非常忙乱但非常令人兴奋，而且，比如，软件工程永远地改变了。比如，其他事情也会改变。而且，比如，能参与其中，比如，和你拥有的听众交谈，并且能与所有正在，比如，大力推动可能性边界的开发者互动，真的是一种特权。而且我也从中学到了很多。是的。

Swyx [01:32:20]：非常感谢。

Thariq Shihipar [01:32:22]：谢谢。