Claude Code mods 入门指南
Claude Code 推出 mods 功能,mod 是运行在会话内的 JavaScript 或 TypeScript 文件,可观察事件、改写行为或绘制自定义 UI,需 Claude Code 2.1.287 或更高版本,默认开启。
推荐理由:从空文件夹到可运行插件,完整演示 Claude Code mod 的钩子机制与状态管理,可迁移到自定义工作流。
公司与模型
Anthropic 的全部动态:Claude 系列模型、Claude Code、安全研究路线与公司进展的持续追踪。
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Claude Code 推出 mods 功能,mod 是运行在会话内的 JavaScript 或 TypeScript 文件,可观察事件、改写行为或绘制自定义 UI,需 Claude Code 2.1.287 或更高版本,默认开启。
推荐理由:从空文件夹到可运行插件,完整演示 Claude Code mod 的钩子机制与状态管理,可迁移到自定义工作流。
物理学家 Matthew Schwartz 在 Anthropic 客座文章中提出“Claude 形态”问题思路,即寻找最适合当前 LLM 能力的问题,而非让模型像人类科学家那样工作。他据此构建开源工具包 BootLoops,用于定量科学中的精确计算,并在生态学、群体遗传学、语言学等领域与专家合作取得进展。文中还给出应对模型虚报完成、时间估计失准等失败模式的具体经验。
推荐理由:作者以第一手实践复盘如何为 Claude 设计适配问题,并给出跨学科协作与工具化的可迁移方法。
Anthropic 发布机器人暴露指数研究,用 Claude 评估现有机器人对 O*NET 约 19000 项工作任务的执行能力。研究发现机器人已能完成美国 74% 的体力任务、占全部工作时间的 34%,但大多限于受控环境;仅 0.3% 的工作任务上机器人具备成本竞争力,若按历史降价速度需 40 年才能升至 10%。
推荐理由:Anthropic 用 Claude 评估机器人任务暴露度,给出可复用的暴露分级与成本对比框架。
路透社获得 Anthropic 的 IPO 招股书 S-1,显示其 2025 年运营亏损 80 亿美元、净亏损 420 亿美元(含一笔会计费用),但营收增速远快于成本,预计 2026 年可能实现盈利。
推荐理由:Anthropic S-1 曝光,读者可据此了解其营收增速、算力承诺与上市时间预期。
Claude Sonnet 5.5 现已在 Google Cloud 上线,面向编码和知识工作场景。官方称它可帮助更快构建功能、生成整洁的工作材料,并实现更低的单任务成本和更快的速度,用户可通过 Google Cloud 控制台的 Anthropic Model Garden 试用。
推荐理由:Google Cloud 上线 Claude Sonnet 5.5,读者可据此了解该模型在编码与知识工作中的定位和接入入口。
Anthropic 在 Claude Code 的 claude-api skill 中新增两条命令,/claude-api build-eval 可在代码库内构建评测集,/claude-api hillclimb 用留出集逐次改进应用并检测过拟合。
推荐理由:官方给出 eval 设计与 hillclimb 的完整工作流,可迁移到自家应用的评测搭建与成本优化。
Anthropic 发布 Claude 5.5 家族第二款模型 Claude Sonnet 5.5,比 Sonnet 5 更智能、更高效且快 30%,每 token 价格不变,因完成任务所需 token 更少,多数工作成本最多降低 30%。
推荐理由:官方给出 Sonnet 5.5 的定价、迁移清单与调参建议,可据此判断是否替换现有 Sonnet 5 工作流。
Amp 宣布中等模式默认模型由 GPT-5.6 Sol 换成 Claude Opus 5.5,使用 ChatGPT 订阅并启用 ChatGPT Only 预设时仍固定为 GPT-5.6 Sol,可在 Tune Modes 中切换。
推荐理由:Amp 公布内部评测数据与切换方式,读者可据此判断 Opus 5.5 在编码智能体中的成本与可控性取舍。
Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,这是 Claude 5.5 家族的第二款模型。官方称 Sonnet 5.5 是 Claude Opus 5.5 更快、成本更低的补充,更多信息见其博客文章 Introducing Claude Sonnet 5.5。
推荐理由:Anthropic 官方发布 Claude 5.5 家族第二款模型,读者可据此了解其与 Opus 5.5 的定位差异。
Anthropic 官方博客拆解 Claude Code 单个任务的成本构成,指出轮次、缓存读取、输出 token 和模型选择四项决定开销,并以 Opus 5.5 API 定价(输入 $4、输出 $20、缓存读取 $0.20 每百万 token)举例说明。
推荐理由:官方拆解 Claude Code 单任务成本构成,给出 effort、缓存与模型选择的取舍方法。
Anthropic 的 Thariq Shihipar 在 Claude Developer Blog 上解释了 Claude Code 中 effort 档位的含义与用法,effort 近似于让模型在任务上投入多少算力,档位越高 Claude 会做更多独立判断和验证。
推荐理由:作者用 Terminal-Bench 3.0 数据与自测案例,说明不同 effort 档位适合的任务类型和验证强度。
Anthropic 团队在两周冲刺中把 claude.ai 和 Claude 桌面应用的核心体验提速约 3 倍,新加载页面可输入时间从 3.1 秒降到 0.55 秒,启动 Claude Code 会话从 0.8 秒降到 0.3 秒。
推荐理由:Anthropic 团队复盘用 Claude 在两周内把 claude.ai 提速 3 倍的完整工程流程,可迁移到性能优化实践。
Anthropic 成立生命科学研究组与实验室,让 Claude 智能体自主搜索 DNA 数据库,发现了一种与 DNA 重复序列相关的新型酶系统 ART(array-associated reverse transcriptases)。
推荐理由:Anthropic 用约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内筛出候选酶系统,可观察 AI 驱动假设生成的实际流程。
METR 发布对 Claude Opus 5.5 的部署前评估摘要,认为该模型对 AI 研发的加速略高于 Fable 5.1,但不太可能完全自动化 AI 研发。
推荐理由:METR 对 Claude Opus 5.5 的部署前评估,给出该模型在 AI 研发任务上的能力定位与自动化边界。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,这是新的 Claude 5.5 系列的首个模型。官方称其在多数工作上达到 Claude Fable 5.1 的水平,运行成本比 Opus 5 低 40%。
推荐理由:官方给出新模型与上一代的性能对标和成本降幅,读者可据此判断升级的性价比。
Anthropic 宣布与 Accenture 合作,对前沿 AI 模型开展独立评估,由 Accenture 旗下 AI 业务 Faculty 牵头,内容包括模型评估与红队测试、对齐评估和模型防护措施测试。
推荐理由:Anthropic 与 Accenture 的嵌入式评估合作给出了资金规模与运作方式,读者可据此了解前沿模型独立评估的一种新组织形态。
Anthropic 将 Claude Cowork 的能力扩展到任意对话,用户无需先选择模式即可提问或交付报告、表格、演示等较大任务,原有对话、Cowork 任务、项目、连接器和技能都会保留,该体验正逐步向 Pro 和 Max 套餐的 web、桌面和移动端推送。
推荐理由:官方说明 Cowork 能力并入所有对话,并给出 Design、Slides、Docs 的可用范围与套餐差异。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1,称其为面向编码与知识工作的先进模型。官方说明中未给出具体能力参数,仅指向博客文章获取更多信息。