7月7日2026 · 星期二

@AnthropicAI

The J-space lets us read, audit, and shape what Claude is actively thinking about—useful tools for keeping models trustworthy as they grow more capable. And it suggests surprising parallels between language models and our own minds. Read the full paper: http://transformer-circuits.pub/2026/workspace/index.html --- From twitter --- New Anthropic research: A global workspace in language models. Of everything happening in your brain right now, only a tiny fraction is consciously accessible—thoughts you can describe, hold in mind, and reason with. We found a strikingly similar divide inside Claude. --- From twitter --- We also partnered with Neuronpedia to create an interactive demo of our methods on open-weights models. Try it here: http://neuronpedia.org/jlens

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@dotey

Anthropic Claude Code 工程师 Thariq Shihipar 上周在 AI Engineer World's Fair 上做了一场关于 Fable 5 的演讲。 他提了四个主题，最有信息量的是前两个。 第一个叫“解除 Claude 的束缚”（unhobbling Claude）。 他的核心观点是，模型的能力是在使用过程中逐步摸索出来的，很难一开始就设计出来的，所以模型变强的方式往往出人意料。 举例来说：你问聊天模型哪些宝可梦的名字以 aw 结尾，它答不上来，因为它虽然知道所有宝可梦的名字，但没法在脑子里一个一个过。但如果你给它代码执行工具，它会去拉全部宝可梦列表然后写脚本过滤，两秒钟就能找出答案。 Anthropic 内部把这叫“能力悬余”（capability overhang），模型其实已经能做很多事，只是我们还没找到正确的打开方式。 Claude Code 最近一个关键变化是砍掉了 80% 的系统提示词。早期模型需要详细的指令和大量示例，但 Fable 这个级别的模型反过来了，给太多示例反而会限制它，因为它自己的想象力比你给的示例更丰富。新的做法是给上下文，不给约束；告诉它情况，不告诉它不许做什么。 第二个主题叫“找到你的未知”。 你写给模型的提示词就像是“地图”，但真正的代码库和现实世界是“领地”。模型在领地里碰到地图上没标注的东西，就是一个未知数，就得自己做决定。Fable 5 的活动范围太大了，如果你不提前搞清楚这些未知数，它会在你没想到的地方做出你不想要的决策。 他给了几个具体方法： 让 Fable 做一次“盲区扫描”（blind spot pass），在动手之前先通读相关代码，帮你找出你自己都不知道的潜在问题。 让它一口气做四个风格完全不同的原型，这样你可以通过反应来发现自己的偏好，而不是先想清楚再描述。 让它提问你，通过提问把你脑子里那些"知道但没写下来"的细节挖出来。 给它一段别的系统里的代码当参考地图，比直接写规格说明书更高效。 让它在执行过程中记录每个偏离你预期的决策点，事后你能看到它在哪些地方遇到了你没考虑到的问题。 最后让它反过来考你，确保你理解它做了什么，这样你在提 PR 的时候能说清楚发生了什么。 演讲的后半段内容就偏感性了，有点像@onevcat 写的那篇《当编程变得不再有趣》 https://onevcat.com/2026/07/coding-not-funny-anymore/。 他说第一次用 Fable 的时候，既觉得获得了很多，也觉得失去了什么。他以前开过一家三十人的 YC 创业公司，当时团队因为写代码太难，被迫在各种功能之间做取舍。几周前他回去看那个代码库，用 Fable 几小时就做完了当年要花好几周的事。他真的很喜欢手写代码时那种在脑子里旋转整个代码库的感觉，但也记得那些熬夜调 bug、项目一个接一个失败的日子。 他最后的建议是“打破常规”（be unreasonable）。 以前做取舍是本能，好、快、省三选二，现在他觉得这套逻辑该被推翻了：与其先设好优先级排除掉一部分，不如逼一下现实，看它是不是真的会逼你二选一。他演讲前一天花四个小时用 Fable 做完了这场演讲的全部 PPT。

@dotey

大部分公司不再需要 web infra team 了，做好各种skills和自动化测试部署（CI/CD），积极拥抱 AI 友好的开源项目，简化设计系统到 design.md

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