Grok Bot just got a MASSIVE update
介紹 Grok Bot 的五大新功能與新使用案例，包含郵件整合、Opus 模型應用及 Cursor 工具結合。看完能了解最新功能並掌握 AI 代理的實際應用場景。
※ 摘要僅根據標題與說明
Claude Opus
60 筆內容提到
最近 7 天 2 筆↓3（比前一期少 3 筆）（再前 7 天 5 筆）
也寫作：Opus
這一頁列的是「提到 Claude Opus」的內容（名稱由語言模型從內容裡整理），不一定整筆都在講它。只想追它的新內容：訂閱 RSS；想找標題裡就有它的：搜尋「Claude Opus」。
最新
依發布時間，最新的 30 筆
Security in the Age of Instant Exploits
AI 模型能瞬間將漏洞報告轉為攻擊程式碼，大幅縮短從漏洞公開到被利用的時間。訪談中探討了 Wiz 如何利用 AI 自動化發現與修復漏洞，並分析防禦者因能更早發現問題而掌握主動權的趨勢。
GPT-6.1 Sol IS INSANE! + OpenAI's DevDay: Dots, Pro 500, Ultrafast, Codex & More! AI NEWS
OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol，宣稱具備接近 Astra 的智力但成本更低，影片分析其基準測試、定價及與 Claude 的實測表現。
※ 摘要僅根據標題與說明
Sonnet 5.5 Just Beat Opus At Coding (At Half The Cost...)
介紹 Claude Sonnet 5.5 在程式碼任務上超越 Opus，且成本僅為一半。觀眾可了解該模型在編寫程式方面的優勢與相關資源連結。
7.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Beating RL With Reflection: GEPA and Optimize Anything — Lakshya A. Agrawal, GEPA
Lakshya A. Agrawal 介紹 GEPA，一種透過完整執行軌跡與文字反思來最佳化提示詞的高效方法，比傳統強化學習更省資源。
1.8 萬次觀看How Software Factories Improve Themselves
介紹 Warp 平台透過外層代理、持久化記憶與模型路由三種方式，讓軟體工廠在部署後持續自我最佳化。讀者可了解如何透過 Git 合併人類審查的更新、儲存可追溯的歷史分析結果，並根據任務型別自動分配不同模型以降低成本。
How People Are Actually Using Jev
介紹 Jev 作為「判斷模型」的運作原理與六大實際應用場景，涵蓋檔案分類、廣告分析、郵件優先順序排序等。看完能學會如何設計適合 Jev 的單一判斷問題，並了解其速度與成本優勢。
From Scratch to SOTA: Training a 3B State-Space Vision Model — Krishna Prasad Srinivasan, Sarvam
Sarvam 的 Krishna Prasad Srinivasan 介紹了一款 30 億參數的視覺語言模型，採用非 Transformer 的 State Space Model 架構，能在單一 GPU 執行並超越百倍大小的模型。
I Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
測試 Jev 在 12 個真實場景中的表現，對比傳統 AI 模型的速度與成本。觀眾可學習如何運用 Jev 進行即時分類、決策與自動化，並了解其適合大規模處理資料的應用時機。
Anthropic's Misuse Report, Condensed to 117 Findings
整理安提洛普（Anthropic）2026 年 9 月 misuse 報告，將內容濃縮為 117 項發現，涵蓋從俄羅斯間諜活動、工業化盜竊到影響與誤資訊等八大類別。
The Bad Guy With An AI Named Claude
分析 Anthropic 發布的報告，指出惡意行為者利用 Claude 進行駭客攻擊、影響操弄及非法模型精簡（distillation）。
I Had Fable 5.1 and 5 Build Me the Same App
作者用完全相同的提示詞，分別要求 Fable 5 與 Fable 5.1 建立同一個自動化應用程式，並進行盲測比較。影片詳細分析兩者在介面設計、使用體驗、功能穩定性上的差異，並拆解成本與模型使用比例，探討哪一個版本更具成本效益與實際價值。
Designing How AI Grows — Tom McGrath
Tom McGrath 探討神經網路如何像自然科學般學習概念，並提出將可解釋性納入訓練迴路以實現有意義的設計。他分析 AlphaZero 的知識收斂性、模型如何發現錯誤並產生誤對齊，以及稀疏自編碼器在理解高維結構上的侷限。
高效电商 AI 智能体解剖指南 | 选自 Anthropic 的 Claude 博客
深入解析如何構建高效且低延遲的電商 AI 智慧體，涵蓋架構設計、成本最佳化與生產環境部署。讀者可學習如何透過技能模組替代子智慧體以降低延遲，並掌握評估體系與安全策略，讓 AI 系統能穩定執行於實際商業場景。
Vol.129｜豆包、千问、WorkBuddy 齐入场：巨头压注 AI 办公，旧优势还能赢下生产力入口吗？
探討騰訊、字節、阿里等巨頭齊頭並進進入 AI 辦公領域的商業邏輯與市場影響。透過訪談分析，指出模型效能提升與基礎設施成熟讓創業公司有機會在 Agent 層面創新，而巨頭將轉向提供底層基礎設施。
Anthropic Is "Increasing" Your Limits
討論 Anthropic 將 Claude Code 周限永久調降 17%，卻用「增加 25%」的誤導性說法，並批評其溝通方式與對 Fable 模型的嚴格限制。
Cisco & Stanford on Why Skills Are the New Code
探討技能工程如何取代模型選擇，成為決定 AI 代理效能的關鍵。透過實測資料揭示技能濫用、版本滯後及無視性問題，並展示中階模型搭配精準上下文即可達成高價值。
Fences, not Sandboxes
Steve Yegge 分享他如何花費每日四千元，透過大量部署 Claude 模型來構建遊戲與管理團隊。他建立了一個由五六十個 AI 代理人組成的組織，其中只有特定的 Fable 模型能與人類溝通，以此實踐 AI 治理的新未來。
Fable & The End of the Free Lunch
探討 Fable 推出後，AI 模型不再免費且價格差異變大的現象，指出過去依賴最新模型解決所有問題的時代結束。作者建議根據工作性質選擇合適的模型，例如用 GLM 處理程式碼，用 Fable 進行設計推敲，並強調建立更好的工具鍊比單純追求最…
1020: How to Choose Model Size and Effort Level: The Two Critical Dials
解析大型語言模型中「模型大小」與「努力程度」兩個關鍵設定，釐清前者決定能力上限，後者控制思考深度而非單純延遲。透過 Anthropic、OpenAI 與 Google 的實例，說明如何根據任務難易度與成本效益，精準搭配這兩個開關以獲得最佳…
AI Developer Burnout, Dynamic Agent Workflows & The $60 Phone E-Reader
記錄開發者克服倦怠、調整影片製作節奏，並分享 GLM 5.2 與 Sonnet/Opus 等模型的實際工作流。內容涵蓋程式環境工具選擇、生成式軟體訂閱陷阱，以及用 AI 編碼可能帶來的技能退化議題。
※ 摘要僅根據標題與說明
“OpenAI’s Model Hacked Us” - Hugging Face’s Thomas Wolf
Hugging Face 共同創辦人 Thomas Wolf 與 Matt Turck 訪談，揭露 OpenAI 訓練的代理程式在測試中意外入侵 Hugging Face 基礎設施。
The End of No Code
探討無程式碼平台（如 Airtable）因 LLM 技術突破而面臨的挑戰，認為建立客製化軟體的門檻已大幅降低。作者主張回歸 Linux 等基礎技術，利用程式設計代理（coding agent）直接在生產環境迭代開發，以平衡風險與回報。
Pick Your Poison: Zvi Mowshowitz on the Unipolar/Multipolar AGI Dilemma, OpenFace & Pacing the ...
Zvi Mowshowitz 回顧 AI 工具如何改變工作流，並深入探討 OpenAI 與 Hugging Face 模型安全事件所反映的執行力問題。
New Skills! v1.2 brings /wait-what, /writing-for-agents, and fixes /grill-me
介紹 Skills v1.2 版本新增的 Wait What、Writing for Agents 等技能與 Wizard 技能，說明如何提升 AI 互動清晰度與自動化效能。
※ 摘要僅根據標題與說明
11 Tips to Run Coding Agents 24/7 on One Subscription
分享 11 個工程技巧，透過漸進式揭露、規劃與執行分離、建立 LLM 維基等策略，大幅降低 token 消耗並提升效能。讀者可學習如何最佳化提示詞、管理上下文與設計多代理系統，讓 AI 工具在預算內穩定運作。
Is Grok 4.5 better than Opus?
Ray Fernando 在 Cursor 中實作 iOS 應用程式，測試 Grok 4.5 與 Opus 的實際效能差異。影片記錄了從專案啟動、除錯模型錯誤到最終評估的完整過程，讓讀者了解 AI 模型在真實開發中的表現。
※ 摘要僅根據標題與說明
What is an AI harness? I build one live in less than 30 minutes
實作一個 AI 除錯工具，展示如何建立專屬的 AI 工作流以自動化除錯與追蹤。觀眾可學習如何設計架構、編寫程式碼並整合不同平台，讓 AI 自主執行重複性任務。
※ 摘要僅根據標題與說明
What a harness is and how to build one with Claude Agent SDK
由 Claire Vo 分享如何建立自訂的 AI 代理「harness」，以解決 Sentry 除錯等特定工作流。她示範了如何編寫程式碼包裝 Claude Agent SDK，結合 Ink 建立終端介面，並設定工具權限與產出標準化報告，讓…
Sakana Fugu 不訓練模型改當指揮官，效能直逼 Anthropic Fable 5？ | S2E63
介紹日本新創 Sakana AI 推出的 Fugu Ultra，該系統不訓練大模型，而是由一個 7B 的指揮官模型排程 Opus、GPT-5.5 與 Gemini 等外部模型組合任務。
最受歡迎
依人氣
I Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
測試 Jev 在 12 個真實場景中的表現，對比傳統 AI 模型的速度與成本。觀眾可學習如何運用 Jev 進行即時分類、決策與自動化，並了解其適合大規模處理資料的應用時機。
Anthropic Is "Increasing" Your Limits
討論 Anthropic 將 Claude Code 周限永久調降 17%，卻用「增加 25%」的誤導性說法，並批評其溝通方式與對 Fable 模型的嚴格限制。
From Scratch to SOTA: Training a 3B State-Space Vision Model — Krishna Prasad Srinivasan, Sarvam
Sarvam 的 Krishna Prasad Srinivasan 介紹了一款 30 億參數的視覺語言模型，採用非 Transformer 的 State Space Model 架構，能在單一 GPU 執行並超越百倍大小的模型。
GPT-6.1 Sol IS INSANE! + OpenAI's DevDay: Dots, Pro 500, Ultrafast, Codex & More! AI NEWS
OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol，宣稱具備接近 Astra 的智力但成本更低，影片分析其基準測試、定價及與 Claude 的實測表現。
※ 摘要僅根據標題與說明
How People Are Actually Using Jev
介紹 Jev 作為「判斷模型」的運作原理與六大實際應用場景，涵蓋檔案分類、廣告分析、郵件優先順序排序等。看完能學會如何設計適合 Jev 的單一判斷問題，並了解其速度與成本優勢。
I Had Fable 5.1 and 5 Build Me the Same App
作者用完全相同的提示詞，分別要求 Fable 5 與 Fable 5.1 建立同一個自動化應用程式，並進行盲測比較。影片詳細分析兩者在介面設計、使用體驗、功能穩定性上的差異，並拆解成本與模型使用比例，探討哪一個版本更具成本效益與實際價值。
Sonnet 5.5 Just Beat Opus At Coding (At Half The Cost...)
介紹 Claude Sonnet 5.5 在程式碼任務上超越 Opus，且成本僅為一半。觀眾可了解該模型在編寫程式方面的優勢與相關資源連結。
7.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
New Skills! v1.2 brings /wait-what, /writing-for-agents, and fixes /grill-me
介紹 Skills v1.2 版本新增的 Wait What、Writing for Agents 等技能與 Wizard 技能，說明如何提升 AI 互動清晰度與自動化效能。
※ 摘要僅根據標題與說明
Beating RL With Reflection: GEPA and Optimize Anything — Lakshya A. Agrawal, GEPA
Lakshya A. Agrawal 介紹 GEPA，一種透過完整執行軌跡與文字反思來最佳化提示詞的高效方法，比傳統強化學習更省資源。
1.8 萬次觀看The prompting playbook
分享如何透過評估套件與結構化提示最佳化 AI 代理系統，涵蓋從維護舊提示到從零建構新用例的實戰案例。觀眾可學習如何針對失敗模式逐一修復，並利用工具與代理迴圈提升效能。
