
Claude Code如何更加高效使用?Claude Code创始人分享的13条Claude Code实践经验总结
今天,Claude Code 的创建者 Boris 发了一条很长的 thread,第一次比较完整地讲了他自己是怎么使用 Claude Code 的。共13条总结,我们这里总结一下,供大家参考。
汇总「G」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记,持续更新。

今天,Claude Code 的创建者 Boris 发了一条很长的 thread,第一次比较完整地讲了他自己是怎么使用 Claude Code 的。共13条总结,我们这里总结一下,供大家参考。

本文基于 Manus 一线工程成员的真实实践,总结并分析了 大模型时代 AI 产品在工程与复用层面发生的关键变化。文章并不关注模型参数或算法细节,而是聚焦于真实生产环境中的工程问题:功能交付的责任边界如何变化、为何原型验证比完整规划更重要,以及在 Agent 系统中个人角色与系统边界如何被重新定义。这些经验揭示了一个趋势——在大模型具备“执行能力”之后,AI 产品的可用性越来越依赖工程体系本身,而非模型能力本身。本文适合关注 AI 工程实践、Agent 架构以及大模型落地问题的技术读者参考。

2025 年 12 月 17 日,Google 正式发布了 Gemini 3 Flash 模型。 这是 Gemini 3 系列中的一款高性能轻量模型,目前已经在 Gemini App 以及 Google 搜索的 AI Mode 中作为默认模型上线。

本文介绍了 Claude 最近推出的 Skills 系统,以及作者在 Minion 框架中实现的一个完全开源的版本。Skills 的核心思路是让 AI Agent 在需要时再加载对应的专业能力,而不是一开始就把所有工具和知识都塞进上下文,从而缓解上下文窗口有限、成本高、响应慢的问题。

OpenAI 刚刚把 GPT-5.2 推上来了。我们在 DataLearnerAI 上把它和 Claude Opus 4.5、Gemini 3.0 Pro(Preview) 放到同一个对比页里,拉齐公开评测与基础规格,做一个“站在真实选择角度”的快速判断。

就在刚才,智谱推出了两个语音识别模型:闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同,这次聚焦的是语音转文字(ASR)任务,尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。

就在昨天,Anthropic 发布了一套非常重要的工程方案,专门针对这些挑战而设计:基于“Initializer Agent + Coding Agent”的双 Agent 架构。

本文介绍 Terminal-Bench 的设计理念,深入讲解 core、Terminal-Bench Hard 与最新 Terminal-Bench 2.0 的区别,帮助开发者选择合适的 AI 终端评测基准。

Google 最新推出的 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image) 不只是一次“图像质量提升”,而是让普通用户也能借助专业级提示词,生成具备排版、构图、品牌、摄影语言的作品。 在这个版本中,最关键的能力不是模型本身,而是: 它对结构化、专业化 Prompt 的响应能力非常强。 写对提示词,效果天差地别。 本文将完全聚焦于: 怎么写提示词,才能让 Nano Banana Pro 生出最好的图。

就在刚才,谷歌推出了 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型,相比几个月前的 Nano Banana,这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性,到世界知识、摄影级控制和信息可视化,Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。

谷歌终于在2025年11月18日发布了新一代Gemini 3模型:Gemini 3.0 Pro。该模型目前在各个评测排行榜中都获得了非常优秀的结果,几乎是领先了所有的模型。而根据此前大家的匿名投票评分和早期测试,该模型的文本生成、编程、SVG生成等方面都非常优秀。谷歌官方强调,Gemini 3.0 Pro不仅在推理能力上达到了新的业界巅峰,更在理解深度、细微差别以及“思考”能力上实现了质的飞跃。

2025 年 11 月 13 日,OpenAI 团队在 Reddit 上进行了一场针对 GPT-5.1、模型自定义能力、开发者 API、未来路线图 的公开 AMA(Ask Me Anything)。这次交流并不是简单的功能答疑,而是罕见地从内部视角解释了他们如何思考安全策略、模型行为塑形、推理模式优化、人格定制逻辑、多模态进展以及实际工程实现细节。

OpenAI 于 2025 年 11 月正式发布 GPT-5 系列的阶段性更新版本 —— GPT-5.1。这一更新并非针对模型架构的全面重做,而是围绕“对话体验、一致性、任务适配性”进行的系统化优化。在 GPT-5 推出后,业界对其不稳定回复、语气波动、任务深度控制不足等表现提出了不少批评,因此本次更新可视为 OpenAI 对这些问题的集中调整。

BrowseComp是一个用于评估AI代理网页浏览能力的基准测试。它包含1266个问题,这些问题要求代理在互联网上导航以查找难以发现的信息。该基准关注代理在处理多跳事实和纠缠信息时的持久性和创造性。OpenAI于2025年4月10日发布此基准,并将其开源在GitHub仓库中。

就在今日,Moonshot AI 正式推出 Kimi K2 Thinking,这款开源思考代理模型以其革命性的工具集成和长程推理能力,瞬间点燃了开发者社区的热情。Kimi K2能自主执行200-300次连续工具调用,跨越数百步推理,解决PhD级数学难题或实时网络谜题。本次发布的Kimi K2不仅仅是模型升级,更是AI Agent能力的扩展。

MiniMax M2发布2周后已经成为OpenRouter上模型tokens使用最多的模型之一。已经成为另一个DeepSeek现象的大模型了。然而,实际使用中,很多人反馈说模型效果并不好。而此时,官方也下场了,说当前大家使用MiniMax M2效果不好的一个很重要的原因是没有正确使用Interleaved Thinking。正确使用Interleaved thinking模式,可以让MiniMax M2模型的效果最多可以提升35%!本文我们主要简单聊聊这个Interleaved thinking。

在AI时代,Hugging Face Hub已成为开源大语言模型(LLM)和预训练模型的宝库。从Qwen到DeepSeek系列,这些模型往往体积庞大(几GB甚至上百GB),下载过程容易受网络波动影响,导致中断、重试或失败。作为一名AI从业者,你可能不止一次遇到过“下载到99%就崩”的尴尬。本文将从客观角度,基于实际使用经验,介绍四种常见下载Hugging Face大模型的方法:从基础的Git克隆,到CLI工具、Transformers库,再到国内镜像加速。每种方法都有其适用场景和优缺点,我们将逐一剖析,帮

Anthropic 正式推出全新功能 Claude Skills,旨在让通用 AI 代理(Agent)具备专业领域能力。该功能允许用户通过创建包含 SKILL.md 文件的技能文件夹,为 Claude 注入可执行脚本、模板与资源,实现 Excel 处理、PPT 生成等特定任务的自动化操作。与传统提示词不同,Skills 采用结构化加载与本地沙箱执行机制,兼顾安全性与效率。

为了解决大模型的Agent操作依赖交互和人工处理这个问题,普林斯顿大学与 Sierra Research 的研究团队在 2025 年 6 月提出了 τ²-Bench(Tau-Squared Benchmark),并发布了论文《τ²-Bench: Evaluating Conversational Agents in a Dual-Control Environment》。 它是对早期 τ-Bench 的扩展版本,旨在建立一种标准化方法,评估智能体在与用户共同作用于环境时的表现。

就在昨天,2025年10月7日,Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力,新增了“界面交互(UI 控制)”能力,能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。

智谱AI于2025年7月发布了Zread。这款产品能够利用其大模型能力,结合类似Deep Research的Agent技术,对GitHub项目进行深度解读和问答。其价值在于将强大的模型能力通过优秀的工程化设计,变成了一个真正“好用”的工具。它解决的正是那种“代码就在那里,但我就是看不懂”的尴尬,这种体验是单纯聊天机器人无法替代的。

几个小时前,阿里一次更新了3个大模型,分别是开源的全模态大模型Qwen3-Omni、开源的图像编辑大模型Qwen3-Image-Edit和不开源的语音识别大模型Qwen3-TTS。本次发布的3个模型均为多模态大模型,可以说阿里的大模型真的是全面开花,节奏很快!

xAI 正式发布 Grok 4 Fast —— 一款以 极致性价比与前沿性能 为核心卖点的新一代推理模型。相比前代产品,它不仅在推理准确率上几乎与旗舰模型Grok 4等持平,还凭借 40%更高的推理效率 和 高达98%的成本降低,将高质量智能推理真正带入大众用户和企业应用场景。

根据TheInformaiton的披露,近期OpenAI更新了他们最新财务预测(截至2025年第三季度)。这份收入预测展示了当前OpenAI的收入情况,并描绘了一幅引人注目的未来图景。与2025年第一季度OpenAI自己的预测相比,新数据不仅上调了收入预期,也揭示了公司因基础设施投入而面临的巨大现金消耗压力。本文将简单解读一下这份数据,包括OpenAI的收入情况,不同产品占比,如ChatGPT的比重等。