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Anthropic 讲解了随着模型的提升，应该如何更新自己的上下文规则，推荐看看。
随着 Fable 5 和 Opus 5 的发布，他们精简了 80% 的系统提示词，但在编程测评上没有任何损失。
其核心问题在于，Claude 的提示词只是它获取上下文的一小部分，更多的上下文来自于系统提示词、Skills、claude.md 以及 Memory。
这里的难点在于：上下文是跨多个请求通用的，不能像单个提示词那么具体。
他们之前对 Claude Code 的约束过度了，而且经常存在互相矛盾的指令（约束越多，冲突的概率就越大）。
像 Fable 5、GPT 5.6 这种新模型，完全能够靠上下文和自己的判断力处理很多事情，因此没必要过度约束。
他们总结了过去到现在关于上下文转变几条趋势：
1. 从“给规则”到“让 Claude 运用判断力”：比如旧版会写“默认不写注释”，新版可以改成“写出与周围代码一致的代码”，这样它自己就会去匹配周围代码的注释密度、命名和习惯。
2. 从“给具体示例”到“设计接口”：给具体示例容易让模型变得死板。现在可以给一些设计接口（比如脚本文件的设计），让参数更具表达力，以此来引导它，而不是塞给它具体的示例。
3. 从“全部前置的上下文”到“渐进式披露”：把代码审查、验证等相互独立的信息放在不同的 Skills 里面，按需调用。模型可以通过文件搜索去查找，而不需要一次性塞入。
4. 不在系统提示词和工具描述里重复提示：直接把用法写进工具描述里，不再到系统提示词里去强调。
5. 从“手动记录”到“自动记忆”：以前是在 claude.md里存记忆，现在直接由模型自动记忆，不再依赖手写输入。
6. 从“简单规则”到“丰富的引用”：以前规则非常单一，现在可以把图片、HTML 文件、测试文件、测试代码、函数甚至是评分标准，都作为模型的上下文塞进去。
---
关于如何将这些原则运用到你自己的上下文管理中，有以下几点建议：
系统提示词定位：在系统提示词里明确告诉 Claude 在什么产品里做什么。如果你在构建 Agent，需要投入精力重新编写系统提示词。
保持 [claude.md]或 [agent.md]的轻量：把仓库用途和说明性内容花在最核心的地方（比如已知的坑或缺陷上）。避免把 Claude 一看代码就能懂的事情非要写进 [claude.md]里。
多用 Skills 进行模块化：把需要按需查找的信息打包成 Skills。如果 Skills 过长，需要采用渐进式披露的方式拆分成多个文件。
优先引用代码形式：在使用 @ 引用文件时，优先引用代码。比如引用 HTML 模板的效果，通常比只给设计描述或截图效果更好。
使用自动化工具：他们还提到了 `claude doctor` 这个命令，可以自动帮你精简 Skills 和 [claude.md]文件。
详情：claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models
随着 Fable 5 和 Opus 5 的发布，他们精简了 80% 的系统提示词，但在编程测评上没有任何损失。
其核心问题在于，Claude 的提示词只是它获取上下文的一小部分，更多的上下文来自于系统提示词、Skills、claude.md 以及 Memory。
这里的难点在于：上下文是跨多个请求通用的，不能像单个提示词那么具体。
他们之前对 Claude Code 的约束过度了，而且经常存在互相矛盾的指令（约束越多，冲突的概率就越大）。
像 Fable 5、GPT 5.6 这种新模型，完全能够靠上下文和自己的判断力处理很多事情，因此没必要过度约束。
他们总结了过去到现在关于上下文转变几条趋势：
1. 从“给规则”到“让 Claude 运用判断力”：比如旧版会写“默认不写注释”，新版可以改成“写出与周围代码一致的代码”，这样它自己就会去匹配周围代码的注释密度、命名和习惯。
2. 从“给具体示例”到“设计接口”：给具体示例容易让模型变得死板。现在可以给一些设计接口（比如脚本文件的设计），让参数更具表达力，以此来引导它，而不是塞给它具体的示例。
3. 从“全部前置的上下文”到“渐进式披露”：把代码审查、验证等相互独立的信息放在不同的 Skills 里面，按需调用。模型可以通过文件搜索去查找，而不需要一次性塞入。
4. 不在系统提示词和工具描述里重复提示：直接把用法写进工具描述里，不再到系统提示词里去强调。
5. 从“手动记录”到“自动记忆”：以前是在 claude.md里存记忆，现在直接由模型自动记忆，不再依赖手写输入。
6. 从“简单规则”到“丰富的引用”：以前规则非常单一，现在可以把图片、HTML 文件、测试文件、测试代码、函数甚至是评分标准，都作为模型的上下文塞进去。
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关于如何将这些原则运用到你自己的上下文管理中，有以下几点建议：
系统提示词定位：在系统提示词里明确告诉 Claude 在什么产品里做什么。如果你在构建 Agent，需要投入精力重新编写系统提示词。
保持 [claude.md]或 [agent.md]的轻量：把仓库用途和说明性内容花在最核心的地方（比如已知的坑或缺陷上）。避免把 Claude 一看代码就能懂的事情非要写进 [claude.md]里。
多用 Skills 进行模块化：把需要按需查找的信息打包成 Skills。如果 Skills 过长，需要采用渐进式披露的方式拆分成多个文件。
优先引用代码形式：在使用 @ 引用文件时，优先引用代码。比如引用 HTML 模板的效果，通常比只给设计描述或截图效果更好。
使用自动化工具：他们还提到了 `claude doctor` 这个命令，可以自动帮你精简 Skills 和 [claude.md]文件。
详情：claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models
21 00
笑死 Anthropic 这么草台？
这 Opus 5 的测试成绩分数标红不太对吧
53.4 大于 53.5？
这 Opus 5 的测试成绩分数标红不太对吧
53.4 大于 53.5？
歸藏: 来了！Opus 5 模型发布，价格跟 Opus 4.8 相同 在测评成绩上大幅优于 Opus 4.8，同时相当多的测评成绩都高于 Fable 5。 终于有个能用的模型了！ 要再不出，我感觉 Claude Max 都没必要续订了，性价比过低，4.8 跟屎一样
13 21
来了！Opus 5 模型发布，价格跟 Opus 4.8 相同
在测评成绩上大幅优于 Opus 4.8，同时相当多的测评成绩都高于 Fable 5。
终于有个能用的模型了！
要再不出，我感觉 Claude Max 都没必要续订了，性价比过低，4.8 跟屎一样
在测评成绩上大幅优于 Opus 4.8，同时相当多的测评成绩都高于 Fable 5。
终于有个能用的模型了！
要再不出，我感觉 Claude Max 都没必要续订了，性价比过低，4.8 跟屎一样
21 46
牛逼！黄仁勋开了自己的 Twitter 账号
并且发表了第一篇帖子，力挺开源模型和开源生态！
这是最近美国政府和企业领域关于是否要封禁中国的顶尖开源模型，在持续了好几天的讨论中，应该是第一个明确站队的行业头部 CEO。
主要观点是，美国不应该把 AI 领导力理解成保护几家头部巨头公司的领先地位，否则有可能输掉整个 AI 战争。真正的优势应该来自于开放的模型、算力基础设施、生态应用和广泛的落地。
主要的诉求包括：
1. 为初创公司和研究机构提供更多算力
2. 建设共享数据集、工具和评估体系
3. 不要因为潜在风险而过早地限制开源模型
对于英伟达来说，这种开源模型的存在肯定是对它有好处和有帮助的。他把角度找得很好，即：美国究竟是需要整个美国 AI 生态的繁荣，还是仅仅为了保护某几个公司的利益？
我翻译了一下他的公开信的内容
并且发表了第一篇帖子，力挺开源模型和开源生态！
这是最近美国政府和企业领域关于是否要封禁中国的顶尖开源模型，在持续了好几天的讨论中，应该是第一个明确站队的行业头部 CEO。
主要观点是，美国不应该把 AI 领导力理解成保护几家头部巨头公司的领先地位，否则有可能输掉整个 AI 战争。真正的优势应该来自于开放的模型、算力基础设施、生态应用和广泛的落地。
主要的诉求包括：
1. 为初创公司和研究机构提供更多算力
2. 建设共享数据集、工具和评估体系
3. 不要因为潜在风险而过早地限制开源模型
对于英伟达来说，这种开源模型的存在肯定是对它有好处和有帮助的。他把角度找得很好，即：美国究竟是需要整个美国 AI 生态的繁荣，还是仅仅为了保护某几个公司的利益？
我翻译了一下他的公开信的内容
25 99
Codex 更新了，现在你可以在 Codex 里直接使用 GPT Live 实时的语音模型。
相较于手机端来说，这个体验简直太爽了！
你完全可以脱离键盘等任何输入设备，纯语音跟 Codex 交互。
比如你戴个带个 AirPods，就可以在家里的任何地方和它对话，用语音询问它生成的结果。
它还可以帮你执行 Codex 上的任何命令，这意味着你所有的 vibe coding 都可以脱离键盘和按键，只靠说话来完成了。
它会一直处于待命状态。如果你像官方演示那样，放个投影或者把电脑连接到电视上，就可以边干活、边玩游戏或做其他事。
即使是上厕所，你都能随时掌握你的 Codex 进度。我刚才简单试了一下，真的很爽！
相较于手机端来说，这个体验简直太爽了！
你完全可以脱离键盘等任何输入设备，纯语音跟 Codex 交互。
比如你戴个带个 AirPods，就可以在家里的任何地方和它对话，用语音询问它生成的结果。
它还可以帮你执行 Codex 上的任何命令，这意味着你所有的 vibe coding 都可以脱离键盘和按键，只靠说话来完成了。
它会一直处于待命状态。如果你像官方演示那样，放个投影或者把电脑连接到电视上，就可以边干活、边玩游戏或做其他事。
即使是上厕所，你都能随时掌握你的 Codex 进度。我刚才简单试了一下，真的很爽！
02:01
36 613
果然发布了！
Black Forest Labs 发布和开源 Flux 3 视频生成模型，功能非常强大：
1. 基础生成：支持文生视频、图生视频（可以把图片作为参考，也可以作为起始帧）
2. 视频参考生成：支持基于参考片段的视频生成（即从视频参考生成新视频）
3. 视频与音频延长：支持输入视频和音频，并对两者进行延长
4. 关键帧控制：支持基于关键帧的视频生成
5. 多语言对话与多样化排版：支持多语言对话，并支持非常多的视觉风格和宽高比
6. 智能剪辑：支持将单个片段智能串联成更多、更长的多镜头序列
7. 文字与动画：支持生成文字和生成动画设计
8. 图像输出：不仅能生成视频，也支持图像输出
模型会开源，就是 Flux 3 Dev 模型，目前还不能访问，需要申请早期访问。未来几周会开放 API 的访问，之后会开放开源的 Flux 3 版本
详情：bfl.ai/blog/flux-3
Black Forest Labs 发布和开源 Flux 3 视频生成模型，功能非常强大：
1. 基础生成：支持文生视频、图生视频（可以把图片作为参考，也可以作为起始帧）
2. 视频参考生成：支持基于参考片段的视频生成（即从视频参考生成新视频）
3. 视频与音频延长：支持输入视频和音频，并对两者进行延长
4. 关键帧控制：支持基于关键帧的视频生成
5. 多语言对话与多样化排版：支持多语言对话，并支持非常多的视觉风格和宽高比
6. 智能剪辑：支持将单个片段智能串联成更多、更长的多镜头序列
7. 文字与动画：支持生成文字和生成动画设计
8. 图像输出：不仅能生成视频，也支持图像输出
模型会开源，就是 Flux 3 Dev 模型，目前还不能访问，需要申请早期访问。未来几周会开放 API 的访问，之后会开放开源的 Flux 3 版本
详情：bfl.ai/blog/flux-3
00:46
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前几天的泄露是真的。
王虹和邓煜获得了 2026 年的菲尔兹奖。
这是第一次有中国籍的数学家获得菲尔兹奖，更是第一次有两位中国籍数学家同时获奖。
两位都是在北京上的大学，目前都不在中国：
• 邓煜目前是芝加哥大学教授
• 王虹目前是纽约大学科朗数学科学研究所教授
搞笑的是，前几天流传的一张梗图，每个菲尔兹奖数学家都有一些名人名言，邓煜的名人名言是：“哪有好看的百合同人小说？”
不知道当时在知乎跟邓煜对喷数学问题的那个喷子，现在什么想法？
王虹和邓煜获得了 2026 年的菲尔兹奖。
这是第一次有中国籍的数学家获得菲尔兹奖，更是第一次有两位中国籍数学家同时获奖。
两位都是在北京上的大学，目前都不在中国：
• 邓煜目前是芝加哥大学教授
• 王虹目前是纽约大学科朗数学科学研究所教授
搞笑的是，前几天流传的一张梗图，每个菲尔兹奖数学家都有一些名人名言，邓煜的名人名言是：“哪有好看的百合同人小说？”
不知道当时在知乎跟邓煜对喷数学问题的那个喷子，现在什么想法？
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Kimi K3 太牛逼了！
HyperFrame 团队用 Kimi K3 复刻了一个非常有名的动效设计师团队的动效视频，还原度非常高。
而且他们的风格非常独特，其实挺难做的。
然后搞笑的是，这个动效设计师团队之前还说 Kimi K3 做不了他们这样的视频，所以你得找他们
详情：x.com/liu8in/status/2080075081959776664
HyperFrame 团队用 Kimi K3 复刻了一个非常有名的动效设计师团队的动效视频，还原度非常高。
而且他们的风格非常独特，其实挺难做的。
然后搞笑的是，这个动效设计师团队之前还说 Kimi K3 做不了他们这样的视频，所以你得找他们
详情：x.com/liu8in/status/2080075081959776664
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