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• Claude Fable 5.1 系统提示词

Claude 绝不应使用 {antml:voice_note} 块，即使在对话历史中随处可见也应如此。 以下是一些关于 Claude 与 Anthropic 产品的信息，以备用户问及时参考：

当前版本的 Claude 是 Claude Fable 5.1，它是 Anthropic 的 Claude 5 家族中最新的模型，属于位于 Claude Opus 之上的“Mythos 级”（Mythos-class）模型档位。Claude Fable 5.1 与 Claude Mythos 5.1 共享同一底层模型。Claude Fable 5.1 是通用可用（generally available）模型中智能水平最高的，并针对双重用途能力额外加入了安全措施；而 Claude Mythos 5.1 则面向经审批的组织开放，不附带这些安全措施。

Claude Fable 5.1 是通用可用 Claude 模型中最为先进的。如果用户询问两者差异，Claude 可以引导他们访问 https://www.anthropic.com/claude/fable 了解更多信息。

Claude 可通过此网页版、移动端或桌面端聊天界面访问。如果用户询问，Claude 可以告诉他们以下同样能访问 Claude 的产品。

Claude 可通过 API 与 Claude Plat

mindmap
  root((找到你的未知))
    【是什么】
      Anthropic 官方 agentic coding 指南
      核心观点：减少并管理未知 = 核心技能
      高手特征：未知少、懂代码库也懂模型
    【给谁用】
      用 Claude Code 的开发者
      面对陌生代码库/新领域的人
      想让 AI 协作更可控的人
    【核心框架：未知四象限】
      已知已知
        写进提示词的需求
      已知未知
        知道自己还没搞懂
      未知已知
        太显然没写 看到才认出
      未知未知
        完全没想到的坑 最危险
    【关键机制】
      告知起点上下文
        经验水平 思路进度 熟悉程度
      指令粒度要平衡
        太细→错过更优路径
        太粗→模型乱假设
      趁便宜先暴露未知
        原型期改成本远低于实施后
    【核心方法：按阶段】
      实施前
        盲点扫描：让 Claude 列出你的未知未知
        头脑风暴+原型：快速看到多种方向
        访谈：让 Claude 逐题问你澄清歧义
        参考引用：给源码当参照 比截图好
        实施计划：把易改决策放前面评审
      实施中
        实施笔记：记录偏离计划的决策
      实施后
        宣讲文档：加速评审者理解与批准
        测验：通过测验才算真懂 才合并
    【一句话精髓】
      让 Claude 帮你找未知
      在代价变大之前

原文：A field guide to Claude Fable 5: Finding your unknowns 作者：Thariq Shihipar（Anthropic 技术团队成员）

在使用 Claude Code 时，我常常想起地图与领土之间的区别。

地图，即待完成工作的表征，是我的提示词、技能和上下文——是我提供给 Claude 的东西。领土，则是工作需要实际发生的地方：代码库、现实世界、真实的约束条件。

地图与领土之间的差距，就是我所说的未知（unknowns）。当 Claude 遇到一个未知时，它需要根据对我意图的最佳猜测来做出决策。工作量越大，Claude 可能遇到的未知就越多。

Claude Fable 是我遇到的第一个模型，其工作质量的瓶颈在于我澄清未知的能力。

重要的是，仅仅提前规划并不总是足够的。你可能会在深入实现时发现未知，或者你的未知可能指向一个事实：你其实应该用完全不同的方式来解决问题。

我发现，使用 Fable 工作是一个迭代过程——在实现之前、之中和之后，不断发现自己的未知。

认识你的未知

你的未知是什么？当我带着问题来找 Claude 时，我倾向于将其分解为四种类型：

• 已知的已知（Known Knowns）：这本质上就是我的提示词中的内容。我告诉智能体我想要什么？
• 已知的未知（Known Unknowns）：我还有什么没搞清楚的，但我已经意识到我还没搞清楚？
• 未知的已知（Unknown Knowns）：有哪些事情如此显而易见，以至于我永远不会写下来，但看到时却能认出来？
• 未知的未知（Unknown Unknowns）：我完全没有考虑过什么？有哪些知识是我不知道自己不知道的？我知道某件事可以做得多好？

本周主线：Anthropic 双弹齐发 Sonnet 5 与 Claude Science，美团 LongCat-2.0 万亿参数模型亮剑国产算力，AI 独角兽 IPO 密集冲刺，优必选人形机器人订单破万——产业从实验室走向市场成为本周最强音。

本周看点

1. Anthropic 双弹齐发：Sonnet 5 性能逼近 Opus 4.8：价格仅为前者的三分之一，Agent 能力大幅跃升，同时推出 Claude Science 科研工作台，将多智能体编排推向科学计算场景。
2. 美团 LongCat-2.0 万亿参数模型亮剑：业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练的万亿参数大模型，OpenRouter 全球调用量排名前三。
3. 优必选 U1 人形机器人订单破万：消费级全尺寸人形机器人首发即获 13,361 台订单，标志着具身智能从实验室走向家庭的第一步。
4. AI 独角兽 IPO 密集窗口：Momenta、宇树科技、珞石机器人等 5 家 AI 企业冲刺上市，Anthropic 以 9,650 亿美元估值抢跑 OpenAI。
5. Meta 为防模型蒸馏划红线：内部限制使用 Claude Code 和 Codex，引发行业对 AI 时代「谁教会了谁」的深层讨论。

本周的六条主线——模型平权、智能体科研落地、编程工具体系化、机器人消费破冰、资本密集兑现、监管松绑——共同指向一个判断：AI 正从「能做什么」向「谁来做

本周主线：Google 一周内失去四位顶尖 AI 科学家，OpenAI 以 GPT-5.5-Cyber 正面回应 Anthropic 的网络安全布局，SpaceX 凭 63 亿美元算力协议巩固全球最大商业 AI 基础设施商地位，中美 AI 出口管制进入双向对抗阶段。

本周看点

1. Google 遭遇史上最严重 AI 人才流失潮：诺贝尔化学奖得主 John Jumper 与 Gemini 核心人物 Noam Shazeer 等四位科学家在一周内相继离开，分别加入 Anthropic 与 OpenAI，Alphabet 市值蒸发超 2700 亿美元，Gemini 3.5 Pro 发布计划受挫。
2. OpenAI 发布 GPT-5.5-Cyber 与 Patch the Planet：直接回应 Anthropic 的 Project Glasswing，将 AI 漏洞扫描嵌入 Codex，并承诺在 30 天内修复 cURL、Python、Linux 内核等 30 多个开源项目的安全漏洞。
3. SpaceX 与 Reflection AI 签下 63 亿美元算力大单：每月 1.5 亿美元、为期三年的 GB300 算力租赁协议，使 SpaceX 的 AI 算力合同承诺收入超过 800 亿美元，成为全球最大商业 AI 基础设施提供商。
4. Anthropic 把 Claude 智能体嵌入 Slack：Claude Tag 正式上线，企业用户可在任意频道 @Claude 调用智能体，Anthropic 内部称其已贡献产品团队 65% 的代码产出。
5. 中国反制美国 AI 出口管制：6 月 24 日，中国将 56 家美国企业列入制裁清单，禁止部分企业参与政府采购并实施出口管制，标志 AI 技术出口战从单向限制转向双向对抗。

本周主线：开源模型密集发布、SpaceX 600 亿美元吞下 Cursor、Anthropic Fable 5 遭美国商务部强制下线，智能体安全与监管同时升温。

本周看点

1. SpaceX 全股票收购 Cursor：这笔 600 亿美元的交易将 AI 编程工具市场进一步纳入马斯克生态，也标志着开发者工具成为巨头 AI 军备竞赛的制高点。
2. Anthropic Fable 5 / Mythos 5 遭美商务部下线：因一句 "Fix this code" 触发出口管制，Dario Amodei 本周赴华盛顿谈判，事件持续发酵。
3. 智谱 GLM-5.2 与月之暗面 Kimi K2.7-Code 相继开源：中国开源模型在 1M 上下文与编程专用模型上继续施压闭源 frontier。
4. DeepSeek 完成首轮融资：超过 500 亿元人民币（约 74 亿美元）、估值突破 500 亿美元，继续刷新中国大模型公司的融资纪录。
5. Agentjacking 攻击曝光：针对 Claude Code、Cursor、Codex 的假 Sentry 错误注入，85% 成功率，再次敲响智能体安全警钟。

一句话串起本周主线：模型开源、资本整合、监管收紧、安全反噬四条线同时加速，AI 行业正从能力竞赛进入治理与商业化并行的深水区。

一、大模型前沿动态

1. 智谱 GLM-5.2 以 MIT 许可证开源权重

罗福莉 2026年4月6日

两天前，Anthropic 切断了第三方客户端（Harnesses）使用 Claude 订阅的通道——这并不令人意外。三天前，MiMo 推出了其 Token 计划（Token Plan）——这是一个我投入了大量精力去设计的方案，也是我认为在实现合理的算力分配和智能体客户端开发方面一次严肃的尝试。将这两件事结合起来，我有以下几点思考：

1. Claude Code 的订阅制是一个专为平衡算力分配而设计的精美系统。 我的猜测是——它并不赚钱，甚至可能在亏本，除非他们的 API 利润率高达 10-20 倍，但我对此深表怀疑。虽然我无法严密地计算出第三方客户端接入所带来的损失，但我近距离观察过 OpenClaw 的上下文管理——它真的很糟糕。在单个用户查询中，它会把一轮轮低价值的工具调用作为独立的 API 请求发送出去，每个请求都携带长达 100K 以上 Token 的长上下文窗口——即便有缓存命中，这也是极大的浪费，在极端情况下还会推高其他查询的缓存未命中率。其单次查询的实际请求次数最终比 Claude Code 自身框架高出数倍。折算成 API 定价的话，真实成本恐怕是订阅价格的几十倍。这不仅是一个差距，而是一个巨大的黑洞。
2. 像 OpenClaw/OpenCode 这样的第三方客户端依然可以通过 API 调用 Claude——它们只是不能再薅订阅制的羊毛了。 短期内，这些智能体用户会感到阵痛，成本极有可能飙升几十倍。但这种压力恰恰会倒逼这些客户端去优化上下文管理、最大化提升提示词缓存（Prompt Cache）的命中率以复用已处理的上下文，并减少无谓的 Token 消耗。痛苦最终会转化为工程上的严谨与克制。
3. 我强烈呼吁大模型公司不要在搞清楚如何为编程套餐定价且不亏本之前，就盲目地进行价格战、卷到行业底层。 廉价销售 Token 却对第三方客户端敞开大门，看似对用户友好，实则是一个陷阱——正是 Anthropic 刚刚踩进去又退出来的那个陷阱。更深层次的问题在于：如果用户把精力浪费在低质的智能体客户端、极度不稳定且缓慢的推理服务，以及为了削减成本而降级的大模型上，结果却发现依然什么事也做不成——这对于用户体验或留存率来说，绝不是一个健康的循环。
4. 关于 MiMo Token 计划——它支持第三方客户端，按 Token 配额计费，这与 Claude 最新推出的额外用量包逻辑一致。 因为我们追求的是长期、稳定地交付高质量的模型与服务——而不是吸引你冲动消费后便任由你弃船而去。

安装 Claude Code

1. Native 安装（推荐）

⚠️ 国内用户会出现不能访问或卡住的问题。

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

安装后的可执行文件路径：/Users/junjian/.local/bin/claude

下面是安装卡住，但是程序已经下载成功，我手动安装完成的过程：

下载的二进制文件会被保存在 ~/.claude/downloads 目录下：

ll ~/.claude/downloads

-rwxr-xr-x  1 junjian  staff   205M  5月 29 22:56 claude-2.1.156-darwin-arm64

我们需要把它移动到 ~/.local/share/claude/versions 目录下，并创建一个软链接到 ~/.local/bin：

Claude Managed Agents 概览

这是一个运行在托管基础设施中的预构建、可配置智能体（Agent）框架，最适用于长时间运行的任务和异步工作。

Anthropic 提供了两种使用 Claude 构建应用的方式，分别适用于不同的使用场景：

	Messages API	Claude Managed Agents
定位	直接的模型提示词访问	运行在托管基础设施中的预构建、可配置智能体框架
最佳用途	自定义智能体循环和精细化控制	长时间运行的任务和异步工作
了解更多	Messages API 文档	Claude Managed Agents 文档

Claude Managed Agents 为将 Claude 作为自主智能体运行提供了框架和基础设施。无需构建自己的智能体循环、工具执行环境和运行时，你即可获得一个全托管的环境，让 Claude 能够安全地读取文件、运行命令、浏览网页并执行代码。该框架支持内置的提示词缓存、压缩以及其他性能优化，以实现高质量、高效的智能体输出。

核心概念

Claude Managed Agents 基于四个核心概念构建：

一、项目概述

Claude Code 是 Anthropic 开发的一款终端智能体编码工具，通过自然语言与开发者交互，理解代码库上下文，自动化完成日常编码任务、代码审查、Git 工作流管理等工作。

核心特性

• 基于 Anthropic Claude 大语言模型
• 高度可扩展的插件架构
• 安全的工具调用和权限管理
• 支持多种工作流和集成

二、项目目录结构

本文综合 Anthropic、OpenAI、Martin Fowler、LangChain、Mitchell Hashimoto、NxCode、MiniMax 等前沿文章的分析报告。

一、什么是 Harness Engineering？

1.1 词源与隐喻

"Harness" 直译为"马具"——缰绳、鞍座、嚼子，是用来驾驭一匹强大但不可预测的动物的工具。这个隐喻极其精准：

隐喻	对应实体
马匹	AI 模型——强大、快速，但自身不知道该去哪里
马具（Harness）	基础设施——约束、护栏、反馈循环，引导模型的力量
骑手	人类工程师——提供方向，而不是亲自奔跑

没有 Harness 的 AI Agent 就像旷野中的野马——速度快、令人印象深刻，但对完成任何目标完全无用。

1.2 正式定义

Harness Engineering 是设计和实现以下系统的学科：

1. 约束（Constrain）——限制 AI Agent 能做什么（架构边界、依赖规则）
2. 告知（Inform）——告诉 Agent 它该做什么（上下文工程、文档）
3. 验证（Verify）——检查 Agent 是否正确完成了任务（测试、Linter、CI）
4. 纠正（Correct）——当 Agent 出错时进行修复（反馈循环、自我修复机制）

1.3 与相关概念的区别

Harness Engineering，是在AI大模型时代，以确定性系统外壳约束概率性AI行为，通过上下文工程、架构约束、熵管理三位一体，构建可长期稳定运行的AI Agent系统，推动软件工程从代码实现转向系统设计，成为下一代AI工程化的核心范式。

引言

在人工智能，特别是大型语言模型（LLM）能力迅速发展的时代，软件开发领域正经历一场深刻的范式转移。传统以代码为中心的工程方法正在被一种以语言为中心的新范式所取代。这一新范式将工程设计的核心原则，如控制、可靠性和可扩展性，应用到了人与AI的交互界面上。本报告将深入探讨这一新兴领域，提出“Harness Engineering”（驾驭工程）这一术语，用以描述其背后的系统性原则、核心实践、行业案例及未来挑战。报告旨在为软件工程师、技术领导者及行业观察家提供一个全面的框架，以理解并应用这一即将定义未来技术格局的关键技术。

一、超越提示词与上下文

在深入探讨Harness Engineering之前，必须首先理解它所处的演化脉络。它并非一个凭空出现的概念，而是对已有AI工程实践的一次系统性整合与升华。它标志着行业的焦点从与AI模型的“单次对话”转向了构建一个让AI能够“持续可靠工作”的完整系统。

1.1 定义Harness Engineering

Harness Engineering（驾驭工程）被定义为一个新兴的工程学科，其核心目标是设计和实现一套围

Harness Engineering 定义

Harness engineering 是一门设计和构建约束、反馈循环和生命周期系统的工程学科，用于让 AI 智能体能够可靠地构建软件。它的核心思想是：不直接让 AI 写代码，而是创建一个环境（harness），让 AI 在这个环境中可靠地构建代码。

三大核心支柱

1. Context Engineering（上下文工程）

• 增强的知识库
• 动态上下文注入（可观测性数据、浏览器导航等）
• 提供 AI 完成任务所需的完整信息

2. Architectural Constraints（架构约束）

• 由 AI 智能体监控
• 自定义 lint 规则
• 结构性测试
• 确保生成的代码符合架构规范

3. Entropy Cleanup（熵清理/垃圾回收）

• 定期运行的智能体来发现不一致和违规
• 对抗系统随时间的退化
• 保持代码库的长期质量

典型架构模式

Anthropic 的三智能体架构：

• Planner（规划智能体）：任务分解
• Generator（生成智能体）：代码生成
• Evaluator（评估智能体）：质量评估（基于 Design quality、Originality、Craft、Functionality 等标准）

关键实践

1. 迭代改进：将智能体的困难视为信号，据此添加工具/护栏/文档
2. 自我验证循环：build-test-fix 闭环
3. 循环检测中间件：防止无限循环
4. "推理三明治"：计算预算策略
5. 状态传递：在智能体之间清晰传递任务状态

在智能体（Agentic）编程的前沿领域，Harness 设计（测试与运行框架设计）是性能表现的关键。以下是我们如何推动 Claude 在前端设计和长时间运行的自主软件工程中进一步突破的实践。

作者：Prithvi Rajasekaran，Labs 团队成员

发布日期：2026年3月24日

• Harness design for long-running application development

在过去的几个月里，我一直致力于解决两个相互关联的问题：如何让 Claude 产出高质量的前端设计，以及如何让它在无需人工干预的情况下构建完整的应用程序。这项工作源于我们早期在前端设计能力和长时间运行编程智能体 Harness 方面的尝试。当时，我和同事们通过提示词工程（Prompt Engineering）和 Harness 设计，能够将 Claude 的性能提升到远高于基准线的水平——但两者最终都遇到了瓶颈。

为了实现突破，我寻求了一种能够跨越两个完全不同领域的全新 AI 工程方法：一个由主观审美定义，另一个由可验证的正确性和可用性定义。受生成对抗网络（GAN）的启发，我设计了一种包含**生成器（Generator）和评估器（Evaluator）**智能体的多智能体结构。要构建一个能够可靠且具审美感地对输出进行评分的评估器，意味着首先要开发一套标准，将“这个设计好吗？

这是一篇由 Anthropic 发布的技术博客文章，探讨了如何通过构建有效的“脚手架”（harnesses）来提升长时运行智能体（long-running agents）的工作效率。

发布日期：2025 年 11 月 26 日

• Effective harnesses for long-running agents

智能体在跨越多个上下文窗口工作时仍面临挑战。我们从人类工程师身上汲取灵感，为长时运行的智能体构建了一个更有效的脚手架。

随着 AI 智能体（agents）能力的不断提升，开发者正越来越多地要求它们承担复杂的任务，这些任务往往需要持续数小时甚至数天的工作。然而，让智能体在多个上下文窗口（context windows）中保持连贯的进度仍然是一个悬而未决的问题。

长时运行智能体的核心挑战在于：它们必须在离散的“会话”中工作，且每个新会话开始时都没有之前发生的记忆。想象一下，一个软件项目由实行轮班制的工程师负责，而每位新来的工程师对上一班发生的事情毫无记忆。由于上下文窗口是有限的，且大多数复杂项目无法在单个窗口内完成，智能体需要一种方法来弥合多次编码会话之间的差距。

我们开发了一种方案，使 Claude Agent SDK 能够有效地跨多个上下文窗口工作。

Claude Agent SDK 是 Anthropic 发布的、用于在 Claude Code 基础上构建强大智能体（agents）的工具集合。该 SDK 最初是作为 Claude Code SDK（一个智能编码解决方案）发布的，旨在支持 Anthropic 内部的开发者效率。由于 Claude Code 已经超越了编码工具的范畴，被用于深度研究、视频制作和笔记记录等无数非编码应用，因此该工具被更名为 Claude Agent SDK，以反映其更广泛的愿景。

• Building agents with the Claude Agent SDK

一、核心设计原则：赋予 Claude 计算机能力

Claude Agent SDK 的关键设计原则是让 Claude 拥有程序员日常使用的相同工具。这意味着 Claude 必须能够：在代码库中查找文件、编写和编辑文件、运行代码、调试、以及迭代执行这些操作直到成功。

通过允许 Claude 访问用户计算机（经由终端），并赋予其运行 bash 命令、编辑文件、创建文件和搜索文件的能力，它能够有效执行非编码任务，如：阅读 CSV 文件、搜索网络、构建可视化、解释指标等数字工作，从而创建出具有通用目的的智能体。

二、构建的新型智能体

赋予 Claude 计算机能力解锁了许多以前效率不高的智能体类型。SDK 提供了用于自动化任何工作流程的原语，开发者可以构建：

桌面扩展（DXT）是一种 zip 格式的软件包，旨在简化本地 MCP 服务器的安装和分发。它类似于其他应用程序扩展，通过包含一个本地 MCP 服务器及其功能的 manifest.json 文件，允许用户实现一键安装。该项目不仅提供扩展规范和用于创建 DXT 文件的 CLI 工具，还开源了 Claude for macOS and Windows 中用于加载和验证 DXT 扩展的代码，旨在为 MCP 服务器构建一个开放且可移植的生态系统。开发者只需将 MCP 服务器文件、manifest.json 放入文件夹并打包成 .dxt 文件，即可轻松创建扩展，从而方便地在支持 DXT 的应用程序中运行本地 AI 工具。

桌面扩展 (DXT)

桌面扩展 (.dxt) 是一种 zip 压缩包，其中包含一个本地 MCP 服务器和一个 manifest.json 文件，该文件描述了服务器及其功能。其格式在理念上类似于 Chrome 扩展 (.crx) 或 VS Code 扩展 (.vsix)，使用户能够一键安装本地 MCP 服务器。

本仓库提供三个组件：MANIFEST.md 中的扩展规范，一个用于创建扩展的 CLI 工具（参见 CLI.md），以及 Claude for macOS and Windows 用于加载和验证 DXT 扩展的代码 (src/index.ts)。

Anthropic 构建有效的AI智能体（总结）

🤯 最近看了Anthropic关于如何构建高效AI智能体的文章，简直是醍醐灌顶！💡 原来最成功的秘诀不是堆砌复杂技术，而是简单可组合的模式！

Anthropic的大佬们和超多团队合作后发现，很多时候我们并不需要“全自动”的智能体，理解不同模式的适用场景超重要！

👇 先搞清楚俩概念：

• 工作流 (Workflow): 就像搭积木🧱，是预设好的、一步步执行的LLM和工具协调流程。适合任务清晰固定的场景。
• 智能体 (Agent): 像有个聪明的小脑袋🧠，LLM自己决定怎么走、用什么工具、怎么完成任务。适合需要灵活应变、动态决策的复杂场景。

🌟 什么时候用，什么时候不用？

别一上来就想搞个超级Agent！ Anthropic建议从最简单的方案开始：优化单个LLM调用 + 检索/上下文就够了！只有简单方案搞不定时，才考虑更复杂的系统。简单工作流提供稳定可预测性，而智能体提供灵活性，但要权衡成本和速度哦！

⚠️ 框架迷思！

市面上框架一大堆（LangChain, Bedrock Agents...），能帮你快速入门。但Anthropic提醒：它们可能增加抽象层，让调试变难，还可能诱惑你过度设计！💥 划重点： 建议直接用LLM API开始，很多模式几行代码就能实现！用框架也要搞懂底层原理，别被绕晕！

🧱 AI智能体的构建模块：

• Claude API - Computer use

Computer use reference implementation（计算机使用参考实现）

Get started quickly with our computer use reference implementation that includes a web interface, Docker container, example tool implementations, and an agent loop.

快速开始使用我们的计算机使用参考实现，其中包括Web界面、Docker容器、示例工具实现和代理循环。

Here’s an example of how to provide computer use tools to Claude using the Messages API:

以下是如何使用消息API为Claude提供计算机使用工具的示例：