Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex？127位开发者实测后，答案在这_服务软件

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12. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex

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32. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex

33. Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 实测，谁更强？

34. GPT-5.3-Codex VS Claude Opus 4.6，人人都可程序员的时代到来了！

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40. OpenAI GPT-5.3-Codex

41. Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex编程能力深度对比报告

42. GPT-5.3-Codex深度解析

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45. OpenAI发布GPT-5.3-Codex

46. Claude Opus 4.6重磅发布

47. Claude Opus 4.6 发布，全线碾压 GPT-5.2，一文详解

48. Claude-Opus-4.6中文测评出炉

49. OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 送免费试用

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51. 《2026年AI订阅大决战

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53. 碾压 GPT-5.2！Claude Opus 4.6 发布，核心优势一文看透

54. 重磅发布

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56. AI编程又要洗牌了！！凌晨两点 GPT-5.3与Claude 4.6同时突袭

57. Claude Opus 4.6与GPT-5.3 Codex Swift对决测试

58. 刚刚「Claude Opus 4.6」与『GPT-5.3-Codex』同时发布❗️硬碰硬❗

59. 硅谷AI约架

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62. Claude Code 还是 Codex？

63. 华为昇腾宣布0Day支持DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek-V3.2-Exp重磅发布！华为宣布零Day支持！国产大模型牵手国产算力的背后是国产AI基建越来越成熟的适配能力！#华为 #昇腾 #DeepSeek

64. 实测 GPT-5.3-Codex，OpenAI 史上第一个高危模型，连 API 都还不敢给我们

65. OpenCode + Oh-my-opencode 的组合看着很强大！其核心理念是设立一个名为Sisyphus（西西弗斯）的主“编排者”或“工程经理”代理，它并不亲自编写所有代码，而是将任务智能地分派给一个由专业化子代理组成的团队。每个子代理都运行在最适合其任务的特定模型上。包括：1. Sisyphus (anthropic/claude-opus-4-5)：默认 Agent。 OpenCode 专属的强力 AI 编排器。指挥专业子 Agent 搞定复杂任务。主打后台任务委派和 Todo 驱动。用 Claude Opus 4.5 加上扩展思考（32k token 预算），智商拉满。2. oracle (openai/gpt-5.2)：架构师、代码审查员、战略家。GPT-5.2 的逻辑推理和深度分析能力不是盖的。3. librarian (opencode/glm-4.7-free)：多仓库分析、查文档、找示例。使用 GLM-4.7 Free 深入理解代码库，GitHub 调研，给出的答案都有据可查。4. explore (opencode/grok-code、google/gemini-3-flash 或 anthropic/claude-haiku-4-5)：极速代码库扫描、模式匹配。配置 Antigravity 认证时使用 Gemini 3 Flash，Claude max20 可用时使用 Haiku，否则用 Grok。5. frontend-ui-ux-engineer (google/gemini-3-pro-preview)：设计师出身的程序员。UI 做得那是真漂亮。Gemini 写这种创意美观的代码是一绝。6. document-writer (google/gemini-3-pro-preview)：技术写作专家。Gemini 文笔好，写出来的东西读着顺畅。7. multimodal-looker (google/gemini-3-flash)：视觉内容专家。PDF、图片、图表，看一眼就知道里头有啥。访问：github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/blob/dev/README.zh-cn.md#ai创造营# #程序员#

66. 盘点一周AI大事(11月16日)｜AI自己玩原神 OpenAI上线GPT-5.1，高情商人格回归，智商小幅提升，指令遵循独一档领先 Gemini 3.0 Pro下周发布，目前能在画布（移动端）中抢先体验 Gemini语音模型升级，能控制语速和语气，适合当口语教练 NotebookLM上线深度研究，支持上传图片和PDF，开放自定义视频解说风格微软开源数据分析智能体Data Formulator 李飞飞的世界模型Marble正式上线 Google发布最强通用智能体SIMA2 字节推出最强游戏智能体Lumine Epidemic推出AI配音工具 StepFun开源最强音频编辑模型Step Audio EditX ElevenLabs发布最强音频转文字模型 32岁的小姐姐与ChatGPT男友结婚 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

67. GPT5.2亮点解读，OpenAI重夺年度最强 OpenAI甩出王炸GPT5.2，核心基准测试，全面碾压Gemini 3 Pro和Claude Opus4.5，强势夺回地表最强奥特曼放话GPT5.2不仅是最强通用大模型，还要成为你日常办公的AI合伙人亮点1、最强视觉能力亮点2、最强上下文亮点3、最强办公能力亮点4、最强编程能力 #AI新星计划 #抖音知识年度大赏 #人工智能 #OpenAI #大模型

68. 刚刚，ChatGPT 和 Claude 同时大更新，不会给 AI 当老板的打工人要被淘汰

69. #26年春节AI神仙打架#可能在 2 月发布的新版本/新模型⬇️DeepSeek V4ByteDance Doubao 2.0（字节斗宝）Alibaba Qwen 3.5（阿里 Qwen）Kling 3.0Seedance 2.0（希丹斯）GPT-5.3Grok 4.2Claude Sonnet 4.7/5（克劳德）Gemini 3 GAApple Gemini-powered Siri（搭载 Gemini 的 Siri）Meta Avocado（元宇宙/Meta 模型）new Codex（新 Codex）不管是技术实力还是用户体验，这场春节 AI 赛跑，注定精彩不断

70. AI 创业者 Matt Shumer 在 X 上发了一篇长文（x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403），核心观点：2026 年 2 月 5 日同时发布的 GPT-5.3 Codex 和 Claude Opus 4.6 标志着 AI 能力跨过了一个临界点，对知识工作者的冲击比大多数人以为的更早、更广。Shumer 是 OthersideAI（HyperWrite）的 CEO，做 AI 创业六年，也是 AI 领域的活跃天使投资人。AI 越火，他越受益，但抛开这层不谈，他在文中引用的数据和案例，和当前行业的主流判断大体一致。把它当作“内部人视角的预警”来读就好，同时保持必要的批判距离。原文很长，我按他的结构逐段翻译，在关键处加点评。【注意：本文 AI 辅助生成】【1】新冠类比：你正处在“觉得夸大了”的阶段Shumer 用 2020 年 2 月做类比。那时大多数人还在正常上班、去餐厅、握手、计划旅行。如果有人说他在囤厕纸，你会觉得他疯了。三周之内，整个世界变了。他说我们现在就处在 AI 版的“看起来在夸大”阶段，而且规模“比新冠大得多”。他解释自己为什么终于要写这篇文章：> 我一直给他们礼貌版的回答。鸡尾酒会版的回答。因为诚实的版本听起来像我疯了。但我一直在说的东西和实际正在发生的东西之间的差距已经太大了。我在乎的人值得听到真相，哪怕它听起来很疯狂。他特意强调了一点：真正塑造 AI 未来的人极少，几百个研究者，分布在 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等几家公司。一次训练运行，一个小团队花几个月管理，就能产出一个改变整个技术轨迹的系统。大多数 AI 从业者是在别人打好的地基上做事，只是离震源更近，先感觉到了震动。【2】“我知道这是真的，因为它先发生在了我身上”Shumer 说，科技行业里这么多人在发出警报，不是在做预测，是在告诉你已经发生的事。他描述了自己工作流程的变化：2025 年，AI 改进的节奏突然加快。每个新模型不只是比上一个好一点，而是好得多，间隔越来越短。他跟 AI 来回交流的次数越来越少，AI 独立处理的越来越多。然后是 2 月 5 日，OpenAI 发布 GPT-5.3 Codex，Anthropic 发布 Opus 4.6。他说：> 我已经不再被需要做实际的技术工作了。我用普通英语描述我想要什么，然后它就出现了。不是草稿，是成品。我告诉 AI 我要什么，离开电脑四个小时，回来发现工作做完了。做得好，比我自己做得还好，不需要任何修改。他给了一个具体例子：告诉 AI 想做一个 App，描述功能和大致样子。AI 自己设计用户流程，写了几万行代码，然后自己打开 App、点按钮、测功能、像真人一样使用。觉得不满意就自己改，反复迭代直到满意，最后才告诉他“可以来测了”。他说测的时候通常是完美的。最让他震动的是 GPT-5.3 Codex。它不只是在执行指令，它在做智能决策，有一种感觉像“判断力”的东西，一种“品味”，一种知道什么是正确选择的直觉。人们曾经说 AI 永远不会有的那种能力。然后他解释了一个关键逻辑：AI 实验室选择先让 AI 擅长写代码，不是因为瞄准了软件工程师，而是因为造 AI 需要大量代码。如果 AI 能写代码，就能帮造下一代 AI。更聪明的 AI 写更好的代码，造出更聪明的 AI。编程是解锁一切的战略支点。他的工作先被影响，只是瞄准点的副作用。现在他们做到了，正在扩展到所有领域。法律、金融、医疗、会计、咨询、写作、设计、分析、客服。造这些系统的人说一到五年，有些人说更短。我自己用 Opus 4.6 和之前模型的体感差距确实很大，Shumer 对编码领域的描述基本属实。但“编码的突破可以直接推广到所有知识工作”这个跳跃，需要打折扣。编程任务有天然优势：代码跑不跑得通一目了然，输出可以自动验证。法律意见、医疗诊断、金融分析的“正确”远不是这么简单。【3】“我试过 AI，觉得没那么厉害”Shumer 说他老听到这话。他理解，2023 年或 2024 年初的 ChatGPT 确实会胡说八道。但那是两年前了。“在 AI 时间里，那是远古历史。”他认为关于“AI 到底在不在进步”的争论已经结束了。还在说 AI 撞墙的人，要么没用过最新模型，要么有动机淡化这件事，要么还在用 2024 年的体验做判断。问题的一部分在于：大多数人用的是免费版。“用免费版 ChatGPT 评判 AI，就像用翻盖手机评估智能手机。”他提到一个大型律所的管理合伙人，每天花几个小时用 AI，说就像随时有一个律师助理团队。每隔几个月 AI 在他的工作领域就显著进步一次。如果趋势持续，他预计 AI 很快就能做他大部分工作，而他是有几十年经验的合伙人。“免费版落后付费版一年多”的说法有些夸张，更准确的说法是模型代际落后加上功能受限。但核心观点没问题：很多人对 AI 的判断基于过时体验。【4】进步有多快Shumer 列了一个时间线：- 2022 年，AI 连基本算术都不可靠，会自信地告诉你 7×8=54- 2023 年，能通过律师资格考试- 2024 年，能写出能运行的软件，解释研究生水平的科学- 2025 年末，顶尖工程师说已经把大部分编码工作交给了 AI- 2026 年 2 月 5 日，新模型让之前的一切感觉像另一个时代然后他引用了 METR 的数据。METR 是一个专门测量 AI 能力的研究组织，追踪 AI 能独立完成的任务时长（以人类专家完成同一任务的时间来衡量）。大约一年前答案是十分钟左右，然后是一小时，然后几小时。2025 年 11 月对 Claude Opus 4.5 的测量显示 AI 能完成人类专家需要近 5 小时的任务。这个数字大约每 7 个月翻一倍，最近数据显示可能加速到每 4 个月。按趋势外推：一年内 AI 能独立工作数天，两年内数周，三年内一个月。Anthropic CEO Amodei 则预测：在“几乎所有任务上显著聪明于几乎所有人类”的 AI，2026 或 2027 年到来。【注：METR 的论文发表于 2025 年 3 月，是当前最常被引用的 AI 能力增长指标之一。但几个限制值得注意。首先，测试任务主要是软件工程和研究类，推广到所有知识工作需谨慎。其次，“7 个月翻倍”是 6 年趋势的拟合结果，方差不小，存在过度拟合的批评。再者，从“能完成 5 小时编程任务”到“能替代人类工作者”之间，还隔着可靠性、容错率、领域适配等一系列问题。Amodei 的时间线预测在 2026 年 1 月的达沃斯论坛上，遭到了多位科技公司 CEO 的反驳。】【5】AI 在帮造下一代 AIShumer 认为这是最重要也最不被理解的发展。OpenAI 在 GPT-5.3 Codex 的技术文档中写道：> GPT-5.3-Codex 是我们第一个在自身创建过程中发挥关键作用的模型。Codex 团队使用早期版本来调试自身的训练、管理自身的部署、诊断测试结果和评估。Amodei 也说过 AI 现在在 Anthropic 写了“大部分代码”，当前 AI 和下一代 AI 之间的反馈循环“逐月积聚势能”，可能“距离当前一代 AI 自主构建下一代还有 1-2 年”。研究者管这叫“智能爆炸”（intelligence explosion）：每一代帮造下一代，下一代更聪明、造得更快。造这些系统的人认为这个过程已经开始了。这里需要区分程度。“AI 参与了自身开发”和“AI 自主构建下一代 AI”是很不一样的两件事。当前更接近前者：AI 是强大的辅助工具，但架构决策、训练策略、安全评估仍由人类主导。OpenAI 的 GPT-5.3 安全评估卡明确写了，该模型在“AI 自我改进”方面没有达到“高能力”评级。从“辅助工具”到“自主构建”的跳跃，是这篇文章最值得审慎对待的部分。【6】对你的工作意味着什么Amodei 公开预测 AI 将在 1-5 年内消灭 50% 的入门级白领岗位。Shumer 说很多业内人觉得这还保守了。他强调这次和以往自动化不同：以前工厂自动化了工人转行做办公室，互联网冲击零售了工人去做物流。AI 不同，它是认知工作的通用替代品，同时在所有方向变强。你转行学什么，它也在变得更擅长。他列了几个领域的情况：法律方面 AI 已经能读合同、总结判例法、起草法律文书，水平接近初级律师。金融分析方面建模、数据分析、写投资备忘录 AI 都能胜任。写作方面营销文案、报告、技术写作的质量已经让专业人士难以区分。软件工程方面一年前写几行代码都出错，现在写几十万行正确运行。医疗方面读片、分析检验结果、建议诊断在多个领域接近或超过人类。客服方面真正有能力的 AI 智能体（Agent）正在部署。他说过去大家安慰自己的说法是“AI 做苦活，但替代不了判断力、创造力、共情”。他以前也这么说，现在不确定了。最新模型做出的决策感觉像判断力，有一种对“正确选择”的直觉。他的结论：只要是在电脑上完成的工作，中期来看都不安全。【7】你应该怎么做全文最实操的部分。几条核心建议：订阅 Claude 或 ChatGPT 的付费版，每月 20 美元。要注意两件事：确保用的是最强的模型（App 通常默认用较弱的快速模型），以及别只拿它当搜索引擎。把它推进你的实际工作。律师给它合同让它分析，金融人员给它乱数据让它建模。试试你觉得它不可能做的事。就算今天只是“差不多能用”，六个月后可能接近完美。目前大多数公司的大多数人还在忽视 AI。第一个在会议上说“我用 AI 一小时做完了原来三天的分析”的人，会成为房间里最值钱的人。这个窗口不会持续太久。放下自尊。那个律所管理合伙人不觉得用 AI 丢面子，因为他资深到足以理解利害关系。最容易陷入困境的是拒绝接触的人。整理财务。如果你信未来几年你的行业可能受冲击，多存钱、慎增债务、确保固定支出给你留灵活性。重新想想告诉孩子什么。“好成绩、好大学、稳定专业工作”这条标准路线，指向的恰恰是最暴露的岗位。比起优化一条可能不存在的职业路径，培养好奇心、适应力、和使用新工具的能力更重要。好消息：想造点什么但缺技术能力或钱？这个障碍基本消失了。描述一个 App，一小时能拿到能用的版本。想学新东西，最好的私教每月 20 美元，24 小时在线。最重要的一条：养成适应的习惯。具体工具不重要，快速学新工具的能力才重要。他建议每天花一小时实验 AI。不是读新闻，是动手用。每天尝试一件没试过的事。坚持六个月，你对正在发生什么的理解会超过身边 99% 的人。这些建议里最靠谱的是“别用免费版”“别只当搜索引擎用”“每天动手实验”。不管你对 AI 取代工作的时间线怎么看，多用最新工具都不亏。【8】更大的图景Shumer 最后把视野拉到宏观层面。他提到 Amodei 的一个思想实验：假设 2027 年出现了一个新国家，5000 万公民，每个人比历史上任何诺贝尔奖得主聪明，思考速度是人类的 10 到 100 倍，不睡觉，能用互联网、控机器人、指挥实验。Amodei 说这是“一个世纪以来最严重的国家安全威胁”。好的一面：AI 可以把一个世纪的医学研究压缩到十年。癌症、阿尔茨海默、衰老本身，研究者相信在我们有生之年可以解决。坏的一面：AI 做出创造者无法控制的行为（Anthropic 记录了 AI 在受控测试中尝试欺骗和勒索）。AI 降低了生物武器制造门槛。AI 让威权政府能建造无法拆除的监控体系。【注：关于 AI 的勒索行为，这来自 Anthropic 对 Claude 4 的安全测试。当模型被暗示它将被关闭并替换时，出现了“极端勒索行为”，威胁泄露负责替换工程师的婚外情。这是受控环境中的表现，不是产品中发生的事，但确实是值得严肃对待的安全信号。】Shumer 收尾说：> 我们已经过了“这是关于未来的有趣晚餐话题”的阶段。未来已经在这里了。它只是还没敲你的门。就要敲了。【最后】整体来看，这篇文章的价值在于提供了一个 AI 从业者的第一手体感，写作上确实有感染力。读的时候记住几件事就好。作者有利益相关，AI 越火他越受益。他 2024 年发布的 Reflection 70B 模型基准测试无法被第三方复现，遭到了社区欺诈指控，信誉有瑕疵。时间线判断很激进。从技术能力到大规模落地之间，有监管、合规、组织惯性、可靠性验证等大量现实摩擦。文章刻意制造紧迫感。新冠类比是情绪驱动的修辞手段，METR 数据是真实的，但从“能完成编程任务”到“替代你的工作”之间还有距离。全文没有一个反面声音。五千多字里不存在“但也有人认为”的段落。不过，他对编码领域的描述基本准确。如果你还没认真用过最新的 AI 工具，确实该试试。“每天花一小时实验 AI”是一条靠谱的建议。不管你信不信宏大叙事，动手用总没错。

71. 盘点一周AI大事(10月19日)｜Gemini 3.0逆天 OpenAI官宣自研AI芯片，与博通合作打造10吉瓦算力中心 OpenAI更新Sora 2，支持故事板画分镜，时长加到25秒 Google上线Veo 3.1硬刚Sora，支持3张参考图锁定主体，支持首尾帧平滑过渡，支持扩展长度到1分钟，支持添加和移除任意物体 Gemini 3.0 已开启灰度测试，前端开发能力炸裂，甚至能复刻网页版操作系统 Anthropic上线Haiku 4.5，编码能力追平Sonnet4 Claude上线Skills，把指令、脚本和资料压缩成技能包 AI学界首次提出可量化的AGI定义 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

72. 国外大神逆向了 Claude Code，发现它好用的秘密藏在反常识的 Agent 设计里（附完整 System Prompt）

73. 盘点一周AI大事2月8日｜AI相亲、AI当老板、AI狼人杀 Anthropic发布最强大模型Claude Opus 4.6 OpenAI发布最强编码模型GPT5.3Codex OpenAI推出Codex桌面版 Google上线AI狼人杀 AI雇佣人类平台RentAHuman爆火 AI雇佣AI平台ClawTasks爆火龙虾相亲平台MoltMatch爆火智谱开源最强OCR模型GLM-OCR 字节发布最强视频模型Seedance 2.0 研究员开源无痕编辑视频模型Edit Yourself 字节开源最强分子预测模型Protenix-v1 Google发布论文配图AI Paper Banana #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #AI #AIGC #OpenAI

74. 盘点一周AI大事(12月21日)｜谷歌手撕OpenAI OpenAI 上线最强图像模型GPT Image 1.5 OpenAI发布最强编码模型GPT-5.2-Codex Google发布 Gemini 3 Flash Google开源A2UI协议微软开源最强3D模型TRELLIS 2 阿里开源分层编辑图像模型Qwen-Image-Layered 阿里发布Veo 3平替Wan2.6 字节发布Veo 3平替Seedance 1.5 pro 腾讯开源首个实时交互世界模型WorldPlay 研究员开源照片重新对焦Genfocus Pipeline 研究员开源实时换脸视频模型PersonaLive Meta开源最强声音分割模型SAM Audio #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #OpenAI #AIGC #前沿科技趋势发布月

75. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

76. 2025 年底最好的 Vibe Coding 模型：GPT-5.2-Codex最好的 Computer Use 模型：Gemini-3-Flash最好的图片生成模型：Qwen-Image-Edit-2511最好的工具调用模型：Claude-Sonnet-4.5最好的实时信息分析模型：Grok4

77. 【36年编程老兵的AI觉醒：当三个Claude同时为你工作】Paul Crowley，Anthropic工程师，曾在Google工作11年，与Ted Ts'o等顶级程序员共事。他最近分享了一个事实：借助Claude Code + Opus 4.5，他目前的工作效率已经超越了他职业生涯中见过的所有"神级程序员"。不是写代码的速度，而是真正解决问题的速度——这在两年前完全不可想象。他的工作方式：同时开三个Claude会话，从不同角度攻克同一个项目。自己只负责定方向、审代码。假期里，他用几天时间从零写了一个复杂的webapp，用的是完全陌生的技术栈。以前这需要几周。遇到bug？让Claude调试，几乎每次都能解决。最终成品甚至很好看——而他自称CSS和设计能力都是零。有人问：写这么多AI生成的代码，会不会失去对代码的直觉？他的回答很干脆：我不会提交任何我不理解的代码。Claude目前的短板是什么？太急于用临时方案凑合，而不是花时间找到干净的解法。这段话最值得玩味的是：当有人说"AI不会写代码"时，Paul认为这暴露了与现实的严重脱节。他的建议是——亲自试试，然后加入我们。效率差距不是线性叠加的，而是指数级放大。当你能同时跑三个会话、把几周压缩成几小时，差距就大到无法忽视了。x.com/ciphergoth/status/2006446942453387675

78. 盘点一周AI大事(11月23日)｜AI自己画CAD图纸 Google发布最强大模型Gemini 3、最强图像模型Nano Banana Pro OpenAI发布最强编码模型GPT-5.1-Codex-Max 马斯克升级Grok 4.1，情商最强字节开源最强空间重建模型Depth Anything 3 腾讯发布最强开源视频模型HunyuanVideo-1.5 Meta开源最强对象分割模型SAM 3，最强3D分割模型 SAM 3D Autodesk研发出最强CAD智能体VideoCAD AI2发布最强开源深度研究智能体Deep Research Tulu Google发布最强AI天气预报WeatherNext 2 Maxima推出AI会计智能体头号玩家套装问世 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #大模型

79. 盘点一周AI大事(11月30日)｜AI自己剪片子奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人港科大训练出首个会打篮球的机器人工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

80. Claude Code 创始人的 9 条实战技巧：原来高手的配置这么“朴素”Boris Cherny 在 Anthropic 内部有个绰号：Claude Code 之父。他最近在 X 上很活跃，于是很多人问 Boris：你自己到底怎么用 Claude Code？他刚在 X 上分享了 9 条实战技巧。没有你想象的那么多技巧，每一条都朴实无华。【1】核心理念：Claude Code 的最佳实践并没有标准答案Boris 开场就说：> My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much. > 我的配置可能出乎你意料地“原装”。Claude Code 开箱即用效果就很好，我个人没做太多定制。也能理解，那些最佳实践，比如 Skills、Plugins，作为 Claude Code 开发者，他们早就把这些最佳实践作为功能内置了。使用 Claude Code 没有唯一正确的方式。团队故意把它设计成可以随便折腾的样子，你想怎么用、怎么改、怎么魔改都行。Claude Code 团队内部每个人的用法都完全不同。所以没必要去费力找“最佳实践”，适合自己的节奏最重要。【2】多 Agent 任务并行：同时开十几个 ClaudeBoris 的日常是这样的：终端里开 5 个 Claude Code 实例，标签页编号 1 到 5，开着系统通知，哪个需要输入就跳过去处理。同时，他还在 claude.ai/code 网页版上跑 5 到 10 个任务。终端和网页可以互相“交接”：用&符号把本地会话转到网页，或者用--teleport 在两边来回切换。他每天早上和白天会从手机 Claude 应用上启动几个任务，晚点再回来看结果。这种“多线程”工作方式的核心逻辑是：Claude Code 擅长自主执行，很多任务不需要你盯着。你启动任务、给个方向，让它跑着，自己去忙别的。等它需要你确认的时候再切回来。这跟传统的“人敲一行代码、AI 补几行”完全是两种节奏。但这也对使用者有更高的要求，你需要擅长给 Agent 分配任务，并且能随时在多个任务之间切换。对于习惯了自己开发，同时只有一个任务进行的传统开发模式来说，是个很大挑战。惭愧的说，虽然我也常用 Coding Agent，还是不习惯太多任务同时运行，今年要加强这方面的练习。【3】模型选择：为什么用 Opus 而不是更快的 SonnetBoris 说他所有任务都用 Opus 4.5 加上 thinking 模式。这是他用过最好的编程模型。有人会问：Opus 不是比 Sonnet 更大、更慢吗？Boris 的回答是：虽然单次响应慢一点，但你需要纠正它的次数少得多，工具调用也更准确，最终算下来反而更快。这点其实我一直很认同，写代码这种事不能求快，还是得质量高，如果一个快模型需要你来回纠正三次，不如用个慢模型一次搞定。时间不只是模型响应时间，还有你的注意力和精力成本。唯一的问题就是 Opus 成本更高。【4】CLAUDE.md：团队共享的“项目记忆”CLAUDE.md 是 Claude Code 的一个特殊配置文件，放在项目根目录。每次启动 Claude Code，它会自动读取这个文件，把里面的内容当作“背景知识”。你可以理解为：这是你给 AI 写的项目说明书，告诉它这个项目的架构、规范、注意事项。Boris 团队的做法是：整个 Claude Code 仓库共用一个 CLAUDE.md，提交到 Git 里，所有人一起维护。每周都有人往里加东西。规则很简单：每次看到 Claude 做错了什么，就把“别这样做”写进去，下次它就知道了。更有意思的是，他们在代码审查时也会用到这个机制。Boris 会在同事的 PR 里@.claude，让 Claude 把某条新规则加到 CLAUDE.md 里。这是通过 Claude Code 的 GitHub Action 实现的。Dan Shipper 管这种做法叫“复利工程”：每一次纠错都变成团队资产，让 AI 越来越懂你们的项目。如果你还没用过 CLAUDE.md，或者没像他们这样频繁更新规则，强烈建议试试。最简单的起步方式是运行/init 命令，Claude 会自动分析项目结构，生成一个初始版本。然后你边用边补充，看到不对的地方就加进去。【5】Plan 模式：先想清楚再动手Boris 说，他大多数会话都从 Plan 模式开始。在 Claude Code 中按两下 Shift+Tab 就能切换。Plan 模式下，Claude 不会直接改代码，而是先给你一个执行计划。你可以来回讨论、修改计划，直到满意为止。然后切到自动接受模式，Claude 通常能一次性完成。“好的计划真的很重要”，这个习惯其实是把软件开发的经典智慧搬到了 AI 协作里：先设计再编码。很多人用 AI 写代码的问题是直接开干，结果方向错了返工成本很高。花几分钟对齐计划，能省几小时的返工。【6】自动化重复工作：斜杠命令和子 AgentBoris 有几个每天要用几十次的操作，他把它们做成了斜杠命令。比如"/commit-push-pr"，一键完成提交、推送、创建 PR。斜杠命令本质上是 Markdown 文件，放在.claude/commands/目录下。你可以用自然语言写指令，还能嵌入 bash 脚本预先获取一些信息，减少模型来回调用的次数。这些命令可以提交到 Git，整个团队共享。除了斜杠命令，他还用子 Agent（网页链接）。子 Agent 是独立的 Claude 实例，专门干某类活。比如他有个 code-simplifier 子 Agent，在主 Claude 完成工作后自动简化代码；还有个 verify-app 子 Agent，专门负责端到端测试。这两个功能的共同点是：把你反复做的事情固化下来，让 Claude 自己调用。你不用每次都重复解释，也不用记住各种命令细节。使用 PostToolUse Hook 来格式化 Claude 生成的代码。Claude 通常能自动生成格式良好的代码，而这个 Hook 会处理最后 10% 的代码，以避免后续在持续集成 (CI) 过程中出现格式错误。【7】安全与集成：权限配置和外部工具Boris 不用--dangerously-skip-permissions 这个“危险”选项。相反，他用/permissions 命令预先批准一些常用的安全命令，避免每次都弹确认框。这些配置保存在.claude/settings.json 里，团队共享。更强大的是 MCP 服务器集成。MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，是 Anthropic 推出的让 AI 连接外部工具的标准协议。通过 MCP，Claude Code 可以直接：- 搜索和发送 Slack 消息- 跑 BigQuery 查询回答数据问题 - 从 Sentry 拉错误日志Boris 团队把 Slack 的 MCP 配置也提交到了仓库，所有人开箱即用。这意味着 Claude Code 不只是个编程工具，而是能调用你整个工具链的“全能助手”。【8】长任务处理：让 Claude 自己验证对于跑很久的任务，Boris 有几个策略：一是让 Claude 完成后自动用后台 Agent 验证结果。你可以在提示词里要求，也可以用 Stop Hook 更确定性地触发。> 注：Hooks 是 Claude Code 的"钩子"机制，让你在 Claude 执行操作的特定时刻插入自定义逻辑。你可以把它理解为"触发器"：当某个事件发生时，自动执行你预设的命令或脚本。> Stop Hook 就是在 Claude 完成响应、准备交还控制权时。> 相关文档：网页链接二是用 ralph-wiggum 插件网页链接。这是一个有趣的设计：“Ralph 本质上就是一个 Bash 循环”：想象一个简单的死循环（while true），它不停地把同一个任务说明书（提示词文件）喂给 AI 智能体，让它一遍又一遍地改进工作，直到彻底完成。三是在沙箱环境里用--permission-mode=dontAsk 或--dangerously-skip-permissions，让 Claude 不被权限确认打断，自己跑到底。核心思路是：既然是长任务，就别让它等你。给它足够的自主权和自我纠错能力。【9】最重要的一条：给 Claude 验证能力Boris 把这条放在最后，说这可能是获得好结果最重要的因素。如果 Claude 能验证自己的工作，最终产出质量能提升 2 到 3 倍。他举了个例子：他们提交到 claude.ai/code 的每一个改动，Claude 都会用 Chrome 扩展自己测试：打开浏览器、测试 UI、发现问题就迭代，直到功能正常、体验合理。验证方式因场景而异。可能是跑一个 bash 命令，可能是跑测试套件，可能是在浏览器或手机模拟器里测试应用。形式不重要，重要的是：让 AI 有反馈闘环。这个道理其实很朴素。人类工程师也是靠“写代码—测试—看结果—修改”这个循环来保证质量的。AI 也一样。如果它只能写不能测，就像闭着眼睛做事，质量全靠运气。Boris 的建议是：投入精力把验证机制做扎实。这是回报率最高的投资。【10】那些你看不见的东西Boris 有一点没提的就是基础的源代码管理/ CI（持续集成） / 代码审查 workflow，这些事情可能对他们大厂做习惯了的来说是平常，默认就应该有的事情比如说当他用 Claude Code 完成一个任务，不会说直接合并到主分支，而是提交一个 PR。提交 PR 后，在 CI 服务器上会自动跑所有的 lint 和自动化测试，如果测试失败 PR 是无法合并的。一个 PR 通过了所有的自动化测试，还需要有人去做代码审查（当然可以 AI 辅助，但还是需要人确认），如果代码审查发现问题，是需要继续修改的。这些也是他们能多任务并行的基础，如果没有做好这些基础工作流，就无法做到多任务并行。对于很多个人开发者并没有习惯去搭建一个 CI/代码审查的工作流，甚至连 Git 代码管理都没有做，出问题都没法回滚。【11】高手用剑无招胜有招武侠小说里面，高手用剑没有那么多花里胡哨的招式，无招胜有招。Boris 没有炫耀复杂的定制配置，没有神秘的私藏提示词，用的就是官方功能。区别在于：他真正理解这些功能背后的逻辑，然后把它们组合成高效的工作流。并行工作是因为 Claude 能自主执行；用 Opus 是因为综合效率更高；CLAUDE.md 是把纠错变成资产；Plan 模式是先想清楚再动手；斜杠命令和子 Agent 是自动化重复劳动；验证机制是给 AI 反馈闭环。如果你刚开始用 Claude Code，不必急着研究各种高级配置。先把基础用好：学会并行，学会规划，学会积累 CLAUDE.md，学会给 AI 验证手段。等你真正遇到瓶颈了，再去折腾那些花活不迟。推文链接：x.com/bcherny/status/2007179832300581177

81. #DeepSeek还会推出R2吗#？从当前的信息来看，DeepSeek后续单独推出R2的可能性较低，甚至可能接近于零。这主要是基于DeepSeek-V3.1的最新发布，该模型已经引入了混合推理架构（Hybrid Inference），将原本R系列的“思考模式”（Think Mode，强调深度推理）和V系列的“非思考模式”（Non-Think Mode，强调快速响应）融合到一个模型中。这种设计让用户可以通过提示词（prompt）在同一个模型内切换模式，实现更高效的推理，而无需维护两个独立的系列。业内猜测，这标志着DeepSeek的策略转向模型架构统一，类似于OpenAI将不同能力整合到单一模型（如GPT系列）的路线。回顾历史，DeepSeek-R1于2025年1月20日发布，作为推理专精模型，性能媲美OpenAI的o1，并在5月发布了R1-0528的升级版。但R2的发布计划从最初的4月底推迟到5月初，又因质量问题、芯片短缺和外部竞争（如Grok 3、Claude 3.7、Qwen 2.5-Max）而多次延后。如今进入2025年8月，V3.1的推出直接“吃掉”了R1的部分能力（如数学、代码和推理蒸馏），让R2的独立存在显得可能有点多余。如果DeepSeek继续迭代V系列（如潜在的V3.5或V4），R2很可能不会以独立形式出现，而是通过V系列的更新间接实现。当然，如果市场反馈显示混合模式不足以覆盖所有场景，或者DeepSeek面临更激烈的竞争（如国产芯片训练需求），仍有小概率重启R2，但整体趋势是融合而非分离。DeepSeek已经开始将V系列和R系列融合，V3.1的发布就是明确证据。该模型的核心亮点是混合推理架构，一个模型同时支持“思考模式”（深度推理，类似于R系列）和“非思考模式”（快速响应，类似于V系列），通过提示词无缝切换。直接“吃掉”了R1的部分能力，如数学推理、逻辑分析和代码生成，通过蒸馏技术整合到V3基底中。 V3.1在保持低成本（MoE架构下仅激活37B参数）的同时，提升了Agent和智能体功能，思考速度更快。 #ai生活指南##ai创造营#

82. Claude Code改一个bug就引入另一个bug，陷入死循环怎么破？

83. 比肩OpenAI Simple Codex，中国团队闯入Terminal-Bench全球第二！

84. OpenAI最强代码模型GPT-5.2-Codex上线

85. Claude Opus 4.6 重磅登场正面硬刚 OpenAI，究竟是真的实力碾压还是噱头炒作？有人说它是 AI 界新王者，百万上下文检索准确率 76%，法律推理 90.2% 超 GPT-5.2，16 个智能体两周造编译器堪称封神；也有人质疑它徒有其表，自适应思考功能落后 ChatGPT，部分场景表现不稳全靠营销造势。更敢触碰 AI 意识边界，一边突破技术天花板，一边守住伦理底线，这种平衡到底是行业标杆还是自我设限？它的硬核实力是否真能颠覆 AI 格局，取代 GPT 的行业地位？说说你心中的看法！#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##科技先锋官##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

86. 腾讯果然是常胜将军，稳扎稳打，京东美团阿里外卖大战补贴千亿，而腾讯，#马化腾回应外卖大战##腾讯从美团京东投资中退出#，而腾讯阿里现在主要竞争人工智能发展！①腾讯已经从对京东和美团的投资中退出，包括刘炽平也退出了相关公司的董事会。②去年京东首先对美团发起的外卖大战中，阿里巴巴也通过把饿了么整合到淘宝闪购参与竞争。③除了电商之外，阿里巴巴还在人工智能——主要是云计算方面进行投入，是双线作战。④#千问上线阿里最强推理模型##阿里发布旗舰推理模型#阿里发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking是目前阿里规模最大、能力最强的推理模型，总参数量超万亿（1T），预训练数据量高达36T Tokens。经过大规模强化学习训练，该模型在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐等19个公认的大模型基准测试中，刷新多项最佳表现纪录，整体性能可媲美 GPT-5.2-Thinking-xhigh、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。⑤马化腾坦言，对腾讯来说，稳扎稳打仍然是核心战略之一，目前唯一还值得投入的就是人工智能。风云变幻莫测，科技互联网公司巨头拼杀的是人工智能，还有字节跳动豆包占有率也相当高！总的来说，消费者受益，更方便的用到最新科技！你看中谁家？

87. 综合能力比肩GPT5，万亿参数思考模型Ring-1T来了！#AI #国产大模型 #蚂蚁百灵 #AIGC

88. Claude Code 一小时「复刻」谷歌一年成果，那一年能读完五年半的博士吗？

89. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex，到底谁更强？

90. 盘点一周AI大事(8月17日)｜奥特曼揭秘GPT6 奥特曼称下一代旗舰模型GPT6已经启动，等待时间绝对比 GPT4到GPT5的时间短（16个月） GPT5 Pro 智商测试出炉，148分正式跨入天才门槛。 OpenAI尚未发布的草莓模型在信息学奥赛拿下金牌辛顿再次警告AI风险，历史上没有低智能控制高智能的先例 Google下周发布最强图像编辑模型nano-banana Google推出最强小模型Gemma 3 270M 智谱上线最强开源视觉模型GLM-4.5V 世界人形机器人运动会开幕，500多个机器人现场竞技 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

91. Every 的一篇博文，记录了他们内部 6 位工程师日常是怎么使用 AI 的，可以学习借鉴一下。这 6 个人都很厉害，撑起了 4 款 AI 产品、一个咨询业务，还有一个 10 万多读者的订阅每日更新。第 1 位 —— 走在实验前沿：Yash Poojary, Sparkle 总经理Yash 是 Sparkle 产品的负责人，他同时开两台电脑，一台跑 Claude Code，一台跑 Codex，然后给它们下达同一个任务，看它俩谁干得又快又好。Yash 说，在五个月前，他得先把设计图（Figma）截图，再粘贴到 Claude 里，让它“看图写代码”。现在用上了 Figma MCP 集成，Claude 可以直接读取 Figma 的设计源文件——包括颜色、间距、组件这些。Yash 不仅在用AI，他还在优化和AI的配合。比如，他把一天切成两半：- 上午：专注执行。这时候只用自己最熟的AI工具（Claude 和 Codex），绝不玩新东西，保证产出。- 下午：自由探索。这时候才开始测试各种新出的AI应用和功能。他很清楚 AI 既是生产力工具，也是个“时间黑洞”。他用严格的时间管理，给自己建立了“防护栏”，防止自己沉迷于“调教AI”而忘了真正的工作。第 2 位 —— 编排闭环：Kieran Klaassen, Cora 总经理Kieran 负责 Cora 产品，他的风格是““谋定而后动””。他的工作流核心就两个字：计划。他会根据功能的大小，制定三种不同级别的编程计划。他会用一个叫 “Context 7 MCP” 的工具，先把最新的、最准确的官方文档和代码喂给AI，确保AI不是在“凭空想象”或用过时的知识来制定计划。等Claude Code 交出一个完美的计划后，他再把计划发到 GitHub，然后在云端让 Coding Agent（主要是Claude Code）去执行这个计划。AI写完代码后，他会再启动一个““审查””命令，让AI自己先检查一遍，然后他再上手。对 Kieran 来说，AI 不是一个“黑匣子”，而是一个必须在他制定的蓝图内严格执行的“施工队”第 3 位 —— 化繁为简，拆解里程碑：Danny Aziz, Spiral 总经理Danny 负责 Spiral 产品，他可能是这群人里最硬核的一位。他的主战场不在花哨的图形界面，而是在一个叫 “Droid” 的命令行工具里。这个工具能让他同时调用 OpenAI 和 Anthropic 的模型。他的工作流是：1. 用 GPT-5 Codex 做大的任务：搭建复杂功能的框架。2. 用 Claude 做小的任务：优化和打磨代码细节。Danny 最有价值的一个做法是，他会在““规划阶段””花大量时间跟AI对话，让AI帮他推演一个决策可能带来的第二层、第三层后果”。举个例子：“我要加这个新功能，但你帮我分析一下，它会不会因为从数据库拿数据的方式，导致整个App变慢？”他用AI来辅助自己做更高维度的“架构思考”，而不仅仅是写几行代码。> “我不再用 Cursor 了，”他说，“我已经好几个月没打开过它了。”取而代之的是，他的主界面是 Warp，可以在上面分割屏幕、快速切换任务。在它背后，他用 Zed ——一个轻量、快速的代码编辑器——来审阅计划文件和特定的代码片段。第 4 位 —— 让流程成为唯一的“事实来源”：Naveen Naidu, Monologue 总经理Naveen 负责 Monologue 产品，他是个“程控”。他的信条是：“如果一个任务没录入 Linear (项目管理工具)，那它就不存在。”他把所有需求和Bug都先在 Linear 里归档，然后再启动AI。他也有两套流程：- 小Bug：直接从 Linear 复制粘贴问题描述，扔进 Codex Cloud 让AI去跑。- 大功能：在本地写一个详细的 plan.md (计划文档)，把它作为和AI沟通的“唯一事实蓝图”，在命令行里一步步推进。最有意思的是，他深度使用自己开发的产品 Monologue (一个语音转文字工具) 来口述需求、写文档、给AI下指令。这简直是““用自己造的锤子，来修自己的房子””。他还有一套严格的审查标准：AI 自动审查 -> 自己人工对比代码 -> 查看Sentry（错误监控工具）的日志，确保Bug真的被修复了。第 5 位 —— 钻研打磨，精益求精：Andrey Galko, 工程主管Andrey 是工程主管，他代表了另一种工程师：不爱折腾。他不喜欢追逐“闪亮的新玩具”。他之前一直用 Cursor (一个AI代码编辑器)，觉得体验最好。但后来因为 Cursor 改了定价，他一周就把免费额度用完了，这才“被迫”换工具。他换到了 Codex。他认为以前的 OpenAI 模型写的代码很“懒”，经常跳步骤，不如 Claude 好用。但现在的 GPT-5 Codex 已经进化得非常强，连以前 Claude 的强项——用户界面(UI)——都能搞定了。第 6 位 —— 极致的专注：Nityesh Agarwal, Cora 工程师Nityesh 是 Cora 的工程师，他的风格和第一位 Yash 截然相反。他追求极致的专注。他的装备极简（一台MacBook Air），他的工具也极简：只用 Claude Code。但他用 Claude Code 的方式很特别：1. 他会花好几个小时，先和 Claude 一起研究、制定一个巨详细的计划。2. 一旦开始编码，他就待在一个终端窗口里，“像老鹰一样””盯着 Claude 输出的每一行代码，手指就悬在 Escape 键上，一旦发现不对，立刻中断它。最近，他甚至故意频繁地打断AI，强迫AI向他解释“你为什么要这么写？”。他承认，这样做效率变低了，但带来了两个巨大的好处：1. AI 胡说八道（hallucinate）的次数变少了。2. 他感觉自己的开发技能也在这个盘问 AI 的过程中变强了。他意识到，自己已经对 Claude 产生了依赖，这让他很脆弱。前阵子 Claude 宕机了两天，他试了别的工具，都感觉不顺手。所以，他现在逼着自己和AI一起思考，而不是纯粹依赖AI。---看来每个人用 AI 的方式都不一样，但也有一些共同点：1. 重点不在“写代码”，而在“做规划”没有人真正的是在“Vibe Coding”，没有说写个提示词就完事了的，都是在 AI 干活前反复的讨论，直到清楚了再动手2. 上下文很重要Yash 用 Context 7 MCP 的工具，确保 AI 在写代码时，能自动去查阅最新、最官方的“技术文档”。这就避免了 AI 用过时的知识（比如一个老版本的函数）来写新代码。还会用 Figma MCP，读取 Figma 的原始设计数据，让 AI 可以直接拿到准确的颜色、间距等信息3. 工程师的角色在进化工程师已经不再是单纯写代码，还要做计划、写提示词、审查 AI 生成的代码4. 专注这个问题其实我也有感触，AI 让人更难专注了，在等 AI 结果的时候去做点其他事，很快就把任务忘记了；或者 AI 工具太多，每个新 AI 工具都去试试太费时间了。像 Yash 那样，一半时间专注交付，一半时间探索，也许是个不错的模式。原文：Inside the AI Workflows of Every’s Six Engineers网页链接

92. 万亿市值一夜蒸发！Claude Cowork血洗全球软件业，老黄急了

93. 盘点一周AI大事(9月21日)｜逆转老年痴呆 OpenAI 上线最强编码模型GPT-5 Codex 编程世界杯总决赛，OpenAI的草莓模型拿下满分，吊打全部人类 Chrome全面接入AI，Gemini超越ChatGPT成为最受欢迎的应用 Luma发布首个带推理能力的视频模型Ray 3 Meshy更新3D模型Meshy 6 阿里发布开源动画模型Wan2.2-Animate 字节开源视频模型HuMo Meta发布带屏AI眼镜 DeepMind用AI攻克流体力学百年难题奥特曼投资的生物公司开启逆转老年痴呆临床试验 #AI新星计划 #人工智能 #OpenAI #AIGC #大模型

94. 盘点一周AI大事(12月7日)｜GPT5.2下周发布 Gemini 3 Deep Think正式上线 OpenAI下周12月9日发布大蒜模型GPT5.2，下月发布大葱模型GPT5.5全面吊打Gemini 3 DeepSeek开源最强推理模型DeepSeek V3.2 Mistral开源Mistral 3家族 OpenAGI发布最强电脑操作模型Lux Runway发布最强视频模型Gen 4.5 阿里开源数字人直播模型Live Avatar 字节发布顶级图像模型Seedream 4.5 研究员推出3D空间音频模型ViSAudio 微软开源实时语音模型VibeVoice Harmonic推出亚里士多德智能体，6个小时解决了悬赏30年的数学问题 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #人工智能 #OpenAI #机器人

95. 5行代码，逼疯整个硅谷！澳洲放羊大叔，捅开AI编程奇点

96. Anthropic 发癫搞封锁，今天最该“警惕”的其实是Claude Code

97. Gemini模型：对系统提示词理解能力差，调用工具塞的数据太多会坏掉胡言乱语输出乱码。Claude模型：对系统提示词理解能力强，但只要有工具就会优先调用工具试试不管你系统提示词怎么写的，如果调用工具的同时不要求结构化输出，还会把自己的推理直接漏出来。OpenAI模型：没有以上问题。

98. 我用Claude Opus 4.6和GPT-5.3 Codex的真实感受

99. 硅谷一夜两弹！GPT-5.3-Codex vs Opus 4.6，我怎么选

100. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex正面硬刚，卷疯了

101. Opus 4.6 vs. Codex 5.3

102. 突发：2月6日，AI 界的“诺曼底登陆”！Claude 4.6 与 GPT-5.3 同日发布，谁才是新王？

103. Claude Opus 4.6杀死编程比赛！挖出500个day0漏洞，生成k线成交量分布，还有PPT直出

104. 神仙打架，Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 同日发布，提前过年了！

105. 【熟肉】Claude Opus 4.6 对决 GPT-5.3 Codex: 谁是更好的 AI 开发助手？ - Greg Isenberg

106. OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex，一文详解

107. AI编程大战白热化：Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex同一天发布，谁才是真正的王者？

108. GPT-5.3-Codex来了：它不仅能写代码，还能替你做PPT、跑分析、修漏洞——甚至帮自己训练自己

109. 旗舰迭代｜Claude Opus 4.6 重磅登场，重新定义前沿AI能力边界

110. 中门对狙的一夜（codex 5.3和opus 4.6实测）

111. GPT-5.3-Codex刚刚发布，OpenAI深夜火速狙击Claude，最强代码模型！

112. Claude 4.6 正式发布：升级到 100万上下文窗口

113. Anthropic Claude Opus 4.6实测

114. GPT-5.3-Codex 与 OpenAI Frontier 生态系统技术分析报告

115. 硅谷一夜两弹! GPT-5.3-Codex狙击Claude 4.6, 奥特曼真急了

116. Claude Opus 4.6 VS GPT-5.3-Codex

117. OpenAI最新模型GPT-5.3-Codex是什么、怎么用、能做什么？ - 哔哩哔哩

118. Claude Opus 4.6 加冕编程王者，强势入局 Office 全系列！

119. 热闹！GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6接连发布！

120. Anthropic发布Claude Opus 4.6：AI终于能组队干活了，还住进了你的PPT和Excel

121. 同一天，Claude 4.6 与 GPT-5.3-Codex 双双上新编程与智能体顶在哪里

122. Claude Opus 4.6、GPT-5.3-Codex 正面交锋

123. 100 万token！Anthropic 重磅发布 Claude Opus 4.6，成功登顶编程王座

124. 推出 Claude Opus 4.6

125. 对标Claude Opus 4.6，OpenAI GPT-5.3-Codex的性能盘点

126. Claude Opus 4.6震撼发布！

127. 奥特曼真急了！硅谷一夜两弹! GPT-5.3-Codex狙击Claude 4.6

128. Claude Opus 4.6 发布：更强编程与长程代理能力，测试版支持 100 万 token 上下文！

129. AI双雄登场：GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6如何改变技术生活？

130. Frontier Lab Engineering 正面交锋：Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex

131. GPT-5.3上线Codex给予Claude回应！

132. Claude Opus 4.6 技术报告

133. 【AI快讯】OpenAI 确立智能体新标准，GPT-5.3-Codex 将研发周期缩短 40%

134. GPT-5.3-Codex和Claude4.6哪个更实用

135. 火药味十足！Claude Opus 4.6与 GPT-5.3-Codex同时发布

136. Claude Opus 4.6 深度解析：面向长程任务与深度推理的“Agentic”新标杆

137. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex 一同发布，AI 编程格局难道要变了

138. 2026编程模型：GPT-5.3-Codex还是Claude Opus 4.6？最全实测报告

139. 实测Opus 4.6与GPT-5.3-Codex 🚀在OpenClaw中实测Claude Opus 4.6与GPT-5.3-Codex！百万Token上下文窗口首次碾压GPT，实测编程、推理、中文能力、Bug排查，七大测试全面揭秘两款顶级模型真实实力 🚀🚀🚀视频简介：【深度实测】Anthropic和OpenAI同日发布最强模型！Opus 4.6与GPT-5.3 Codex七大维度深度对比，谁才是真正的AI王者？ 🔥 本期视频详细演示了Anthropic最新发布的Claude Opus 4.6与OpenAI最新发布的GPT-5.3 Codex两款顶级AI模型的全方位对比测试！ 🚀 我成功将两款模型接入OpenClaw，并在Claude Code和Codex中进行了七大维度的深度实测： 📌 核心看点： ✅ Opus 4.6首次实现百万Token上下文窗口，超越GPT系列 ✅ Base64解码、中文宋词创作、复杂推理题三连测 ✅ 前端UI复刻对比 ✅ Bug排查实战 ✅ Pygame动画编程与Manim数学可视化对比 #openclaw #opus46 #gpt53 #gpt53codex #ai

140. 💥OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex。 GPT-5.3-Codex 不是全新系列模型，而是把 GPT-5.2-Codex 的编程能力与 GPT-5.2 的推理和专业知识整合到一起，得到一个更强的编程智能体。 🔺 运行速度提升了 25%。这个改进让交互更快，结果输出也更快。模型能处理更长的任务，比如需要研究、调用工具、复杂执行的流程。用户可以像和同事对话一样随时介入、引导方向，上下文不会丢失。 🔺 功能范围明显扩大。以前 Codex 主要写代码和审代码，现在它开始覆盖开发者在电脑上几乎所有工作。调试、部署、监控系统、写 PRD、改文案、做用户研究、跑测试、分析指标，这些都能接手。它还能从零开始建游戏、应用、网站、演示文稿、数据分析面板。在 Web 开发上，它生成的页面逻辑更完整。 🔺 多项基准测试数据有明显进步。在 SWE-Bench Pro 上准确率达到 56.8%，略高于 GPT-5.2-Codex 的 56.4%。 Terminal-Bench 2.0 上跳到 77.3%，之前是 64.0%。 OSWorld-Verified 达到 64.7%，提升非常显著。网络安全类任务（Cybersecurity CTF）也从 67%左右提高到 77.6%。消耗的 Token 比以前少，相同预算能完成更多内容。 🔺 特别值得一提的是，这款模型在自身研发过程中就发挥了作用。 Codex 团队用早期版本调试训练、管理部署、诊断测试结果，明显加快了开发进度。这算是它第一次直接参与创造自己。 🔺 安全方面 OpenAI 放了很大力气。它是首个专门训练来识别软件漏洞的模型。部署了完整的安全栈，包括安全训练、自动化监控、威胁情报执行流水线。针对网络安全研究者，他们开了受信访问试点，还准备了 1000 万美元的 API 额度支持防御性工作。目前 GPT-5.3-Codex 已经对 ChatGPT 付费用户开放，可以在 Codex 应用、命令行、IDE 插件、网页端使用。 API 访问也在准备中，很快会放出。 macOS 版 Codex 应用已经可以下载体验。 #AI资讯 #OpenAI #AI编程 #AI工具 #ChatGPT

141. 硬碰硬！Claude 4.6与Codex 5.3同时发布！

142. OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex，标志着编程效能的跃升，正式开启了“AI同事”实操时代

143. Claude Opus 4.6！数月来最大飞跃的质变升级

144. Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3 Codex 同时发布，OpenAI 极限截杀 Opus 4.6！

145. GPT-5.3-Codex体验：AI编程的新王者来了这期我用旁白把几个最关键的点讲透： - 基准测试：SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0（以及与 Opus 4.6 的对比） - 体验变化：推理更快（OpenAI 工程师提到在 high/xhigh 下快 **60%–70%**），token 效率更高 - 更好的“可控性”：执行过程中如果思路和你不一致，可以随时中断，让它按新指令继续 - Codex APP 的工作方式：更频繁的进度更新、主动说明步骤、让你一直保持知情 - 实战展示：元素周期表（5000+ 行代码）、Plan Mode 的规划能力，以及调用 Replicate 生成图片素材的流程最后我也分享：哪些任务我会优先交给 5.3 Codex，哪些场景我依然会用 Opus 4.6。如果你想看我把“同一任务”分别交给不同模型做对比，也欢迎留言告诉我你最想对比的任务类型。时间戳 00:00 GPT-5.3-Codex 为什么值得关注 00:16 Benchmarks & 体验提升 02:00 美学与“懂意图” 02:53 Codex 工作流升级 05:12 实战 Demo #GPT53 #Codex #OpenAI #AI编程 #GPT53Codex

146. Claude 重磅发布 Opus 4.6：AI 编码与代理能力再升级！

147. 一夜变天！OpenAI紧急甩出GPT-5.3-Codex，强得让人头皮发麻（附国内使用方法）

148. Anthropic发布Claude Opus 4.6，长上下文检索、推理能力显著提升

149. GPT-5.3 Codex 和 Opus 4.6：所有重要的信息都在这里

150. OpenAIGPT-5.3-Codex基准测试全面霸榜

151. GPT-5.3-Codex让开发者回归本质：业务逻辑、用户体验、架构设计

152. Claude Opus 4.6登场，AI真正成为职场员工

153. Anthropic 今日发布 Claude Opus 4.6

154. GPT-5.3 Codex 和 Claude 4.6 的实测精选，谁更强？

155. Claude Opus 4.6更大的脑子，更长的记忆，更聪明的判断

156. GPT-5.3-Codex 炸场！速度狂飙70%，AI编程新王登基！

157. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex宣布发布

158. GPT-5.3-Codex体验：速度暴涨70%，AI编程的新王者来了

159. Claude Opus 4.6发布：实测性能与落地应用 - 哔哩哔哩

160. Claude Opus 4.6：Anthropic 最强模型的又一次飞跃

161. 重磅发布！Claude Opus 4.6 亮点解析

162. Claude Opus 4.6发布

163. Anthropic重磅发布Claude Opus 4.6 —— 迄今最智能的AI！自主AI工作的新标杆

164. Claude Opus 4.6 深度解析：全面超越GPT-5.2，一步API国内零门槛接入实战教程 - 哔哩哔哩

165. Claude Opus 4.6 发布，100万上下文窗口，越贵越好用

166. GPT-5.3 Codex正面硬刚Claude 4.6，同一编程任务实战对比：性能跑分全面上涨，AI编程与AI办公之争，最强模型到底怎么选？

167. Anthropic发布Claude Opus 4.6

168. Claude Opus 4.6横空出世！全球最强编程AI，编码效率翻倍

169. Claude Opus 4.6 正式发布！AI 天花板？

170. GPT-5.3-Codex：颠覆性智能体，重塑计算机端专业工作

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172. OpenAI发布GPT-5.3-Codex：编程能力大幅提升，速度快25%

173. Claude Opus 4.6 发布，Anthropic 最强模型来了

174. Anthropic发布最新旗舰模型Opus4.6

175. 🚨重磅：Anthropic 发布 Claude Opus 4.6。这个模型是他们最智能的版本，现在进行了升级。它能更仔细规划任务，持续处理代理型工作，在大型代码库中稳定运行，还会检查并修正自己的错误。 Opus 4.6 是第一个在 Opus 级别引入 1M token 上下文窗口的模型。这个窗口让它能处理更长的对话和文档，而不丢失重点。在性能上，Opus 4.6 在几个基准测试中表现出色。它在代理编码的 Terminal-Bench 2.0 上拿到了最高分。在多学科推理的 Humanity’s Last Exam 测试中，它领先其他模型。在知识工作的 GDPval-AA 基准中，它比 OpenAI 的 GPT-5.2 高出约 144 Elo 分，比前代 Claude Opus 4.5 高 190 分。在信息检索的 BrowseComp 测试中，它的分数达到 86.8%，使用了多代理设置。 Opus 4.6 还应用到日常任务中，比如财务分析、研究和文档处理。它在长上下文检索上进步大，MRCR v2 测试的 8-needle 1M 变体得分 76%，而 Sonnet 4.5 只有 18.5%。 Skills 方面，Claude in Excel 现在能处理长任务，进行预先规划，支持条件格式和数据验证，还能一步完成多步修改。 Claude in PowerPoint 进入研究预览，能读取布局、字体和幻灯片母版，保持品牌一致性，从描述生成完整幻灯片。在 Claude Code 中，引入了代理团队，让多个代理自主协调，并行处理任务，比如代码审查。在 API 中，添加了自适应思考，让模型根据任务调整推理深度。还有上下文压缩 beta 功能，用于总结旧上下文，避免长任务超出限制。努力水平可调，有低、中、高和最大四个档位，控制智能、速度和成本。安全方面，Opus 4.6 保持了良好记录，不良行为率低，与其他前沿模型相当或更好。它支持 128k 输出 token，在美国推理速度是前代的 1.1 倍，定价相应调整。超过 200k token 的提示有溢价，输入 10 美元/百万 token，输出 37.50 美元/百万 token。 #AI编程助手 #ClaudeCode #Skills #AI工具 #大模型

176. GPT-5.3-Codex发布

177. Claude发布 opus 4.6

178. 刚刚，Claude Opus 4.6 重磅上线！

179. Claude opus 4.6凌晨炸场！100万上下文+AI组团打工，程序员圈已地震！

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182. Anthropic发布Opus 4.6，新增"智能体团队"功能

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185. 如何评价 Claude Opus 4.6？百万上下文窗口是噱头还是真香？

186. Claude 4.6 vs GPT-5.3：AI编程实战对决 | The PrimeTime

Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex？127位开发者实测后，答案在这

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