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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？

下面是 CLAUDE.md 文件的内容，用于改善 Claude Code 的行为，源自 Andrej Karpathy 的观察 关于 LLM 编码陷阱的总结。

CLAUDE.md

旨在减少大语言模型常见编码错误的行为准则。可根据项目特定说明按需合并。

权衡： 本准则偏向谨慎而非速度。对于琐碎任务，请自行判断。

1. 编码前先思考

不要假设。不要掩饰困惑。要呈现权衡。

实施之前：

• 明确陈述你的假设。如果不确定，就提问。
• 若存在多种解读，请呈现出来——不要默默选择一种。
• 若有更简单的做法，请说出来。在必要时坚持己见。
• 若某事不清楚，就停下来。指出困惑所在。提问。

2. 简单至上

用最少的代码解决问题。不添加任何推测性内容。

• 不添加需求以外的功能。
• 不为一次性代码创建抽象。
• 不提供未要求的“灵活性”或“可配置性”。
• 不对不可能发生的场景进行错误处理。
• 如果你写了 200 行，而本可以 50 行完成，那就重写。

问问自己：“一位资深工程师会认为这过于复杂吗？” 如果会，就简化它。

3. 外科手术式的修改

只碰你必须改的。只清理你自己弄乱的。

编辑现有代码时：

• 不要“改进”相邻的代码、注释或格式。
• 不要重构没有坏的东西。
• 即使你有不同做法，也要遵循现有风格。
• 若注意到无关的无效代码，提出来——但不要删除。

当你的修改造成孤立代码时： 删除由你的修改导致的未使用的导入/变量/函数。

递归自我改进（recursive self-improvement, RSI） 的概念可以追溯到 I. J. Good (1965)，他将"超智能机器"定义为一个能够在所有智力活动中超越人类、并设计出更好的机器来改进自身的系统。Yudkowsky (2008) 使用"递归自我改进"这一术语来描述一个特定的反馈循环：AI 利用其当前的智能来改进产生其智能的认知机制。

这种反馈循环在现代 AI 中可能意味着模型直接重写自身的权重，或者更广泛地说，模型改进了训练流水线和部署系统，从而催生出一个在经济价值任务上表现更优的继任模型。AI 研究发展的速度在前沿实验室中已被证明正在急剧加速（Anthropic；OpenAI）。

我特意提到 "部署系统"，因为原始模型与真实世界环境之间的这一层，似乎与模型原始智能（即预训练后的评估）同等重要。Harness 是 AI 部署的重要组成部分，Claude Code 和 Codex 等成功的编码智能体产品已证明了这一点。Harness 是围绕基础模型的系统，负责编排执行、决定模型如何思考和规划、调用工具和执行动作、感知和管理上下文、存储产物以及评估结果。

本文将聚焦于 harness 工程相关的研究，以及它如何促进 RSI。

• SkVM 论文

上海交通大学

摘要

LLM 智能体越来越多地将技能（skill）作为可复用的组合单元。尽管技能在不同智能体平台间共享，但现有系统将其视为原始上下文处理，导致同一技能在不同智能体上表现不一致。这种脆弱性损害了技能的可移植性与执行效率。

为应对这一挑战，我们分析了 118,000 个技能，并从传统编译器设计中汲取灵感。我们将技能视为代码，将 LLM 视为异构处理器。为使可移植性成为现实，我们将技能的需求分解为一组原语能力（primitive capabilities），并衡量每个模型-执行框架（model-harness）组合对这些能力的支持程度。基于这些能力画像，我们提出了 SkVM——一个面向可移植且高效技能执行的编译与运行时系统。在编译期，SkVM 执行基于能力的编译、环境绑定与并发提取。在运行期，SkVM 应用 JIT 代码固化（code solidification）与自适应重编译以优化性能。

我们在 8 个不同规模的 LLM 和 3 个智能体执行框架上评估了 SkVM，覆盖 SkillsBench 及代表性技能任务。结果表明，SkVM 显著提升了不同模型与环境下的任务完成率，同时降低 Token 消耗高达 40%。在性能方面，SkVM 通过增强并行性实现最高 3.2× 加速，并通过代码固化实现 19–50× 的延迟降低。

1. 引言

• DSpark 论文

北京大学　DeepSeek-AI

摘要

推测解码（Speculative Decoding）通过将草稿生成与目标验证解耦来加速大语言模型（LLM）推理。尽管最近的并行 drafter 能够在单次前向传播中高效 Proposed 长令牌序列，但由于缺乏令牌间依赖关系，它们面临着接受率快速衰减的问题。此外，不加区分地验证这些扩展块会浪费关键的批次容量在具有高拒绝风险的令牌上，严重降低了高并发服务系统中的吞吐量。

我们提出了 DSpark，这是一个推测解码框架，统一了高吞吐量的并行生成与自适应的、负载感知的验证。为了保持草稿质量，DSpark 利用半自回归架构——将并行主干与轻量级顺序模块耦合——引入块内依赖建模并缓解后缀衰减。为了优化系统效率，DSpark 采用置信度调度验证，根据估计的前缀存活概率和引擎特定的吞吐量配置文件，动态地为每个请求定制验证长度。

在跨多个领域的离线基准测试中，DSpark 在已接受长度方面显著优于最先进的自回归和并行 drafter。当部署在 DeepSeek-V4 服务系统中并处理实时用户流量时，DSpark 成功缓解了验证浪费。与已确立的生产基线（MTP-1）相比，DSpark 在匹配的吞吐量水平上加速了每用户生成速度 60%–85%。

官网定位一句话：将文字、草图、截图、语音指令，一键生成 Web / 移动端高保真界面、可交互原型与可直接投入开发的前端代码，打通「灵感→设计→开发」完整工作流。 访问入口：stitch.withgoogle.com

🚀 Stitch：从想法到落地

Stitch 提倡“设计先行，边做边改”。告别面对空白页的焦虑，无需追求一步到位，通过不断迭代轻松产出优秀设计。

1. 极简起步：三步提示词公式

写下你的初始想法，无需死磕细节，给一个大概的“配方”即可生成：

• [想法] 是什么 + [主题] 风格氛围 + [内容] 核心板块。

2. 精准迭代：每次只改动一点

生成初稿后，构思才真正开始。

• 小步快跑： 每次锁定一个问题，用具体指令（配合 UI/UX 词汇）让 AI 修改。
• 全局调整： 善用“编辑主题”一键更换深浅模式、颜色和字体。

3. 验证与交付：从静态到上线

• 动效测试： 一键生成交互式“原型”，测试按钮悬停、文本输入等真实体验。
• 多端导出： 导出 HTML 和图片包。HTML 是万能资产，可借助大模型轻松转换为 React、Vue 或手机原生代码（Flutter/SwiftUI 等）。

💡 核心寄语： 别想太多，先生成，再优化。持续构思，直到满意！

• Everything you need to know

欢迎来到 Stitch。今天您将学习如何从设计切入并专注于概念构思。关键在于不要过度思考。

DESIGN.md是什么？

每个项目都有自己的视觉标识：颜色、字体、间距、组件样式。传统上，这些内容存储在 Figma 文件、品牌 PDF 或设计师的脑海中。AI 智能体无法读取这些格式。

DESIGN.md 改变了这一点。 它是一个纯文本设计系统文档，人类和智能体都可以阅读、编辑和执行。可以将其视为 AGENTS.md 的设计对应物：

文件	阅读者	定义内容
README.md	人类	项目是什么
AGENTS.md	编码智能体	如何构建项目
DESIGN.md	设计智能体	项目应该长什么样、什么感觉

它能给你带来什么

当像 Stitch 这样的设计智能体读取你的 DESIGN.md 时，它生成的每个屏幕都遵循相同的视觉规则：你的调色板、你的排版、你的组件模式。没有它，每个屏幕都是孤立的；有了它，它们看起来属于同一个产品。

DESIGN.md 是一个活的产物，而不是静态配置文件。它随着你的设计演变而演变。智能体生成它，你完善它，并在迭代过程中重新应用到屏幕上。

在底层，每个 DESIGN.md 都有两层：YAML 前置元数据包含机器可读的设计令牌（精确的十六进制值、字体属性、间距尺度）和Markdown 正文提供人类可读的设计原理说明。令牌为智能体提供精确值。散文告诉它们为什么这些值存在。完整的格式请参阅规范。

设计理念

DESIGN.md 规范是一个基础，而非规定。

• DESIGN.md

一种用于向编码智能体描述视觉识别系统的格式规范。DESIGN.md 让智能体对设计系统拥有持久、结构化的理解。

格式

DESIGN.md 文件将机器可读的设计令牌（YAML 前置元数据）与人类可读的设计原理（Markdown 正文）相结合。令牌为智能体提供精确值，正文则解释这些值为何存在以及如何使用。

---
name: Heritage
colors:
  primary: "#1A1C1E"
  secondary: "#6C7278"
  tertiary: "#B8422E"
  neutral: "#F7F5F2"
typography:
  h1:
    fontFamily: Public Sans
    fontSize: 3rem
  body-md:
    fontFamily: Public Sans
    fontSize: 1rem
  label-caps:
// ...

读取此文件的智能体将生成一个 UI：Public Sans 字体的深墨标题、温暖石灰石背景，以及波士顿陶土色的行动号召按钮。

快速开始

对照规范验证 DESIGN.md，捕获损坏的令牌引用、检查 WCAG 对比度比率，并输出结构化发现——所有结果均以智能体可处理的 JSON 格式呈现。

Elmo Chat

• Chrome 扩展程序
• Lepton AI

概述

Elmo 是您的 AI 网络副驾驶，可创建摘要、洞察和扩展知识。

免费且无需 GPT/OpenAI 帐户和多语言支持。

功能亮点：

✅ 总结网站：将网络内容转换为快速、简短的摘要。

✅ 总结 YouTube：通过视频快速洞察和导航。

✅ 总结 Google Docs：高效创建 Google Docs 的简洁摘要。

✅ 与 PDF 聊天：简化对大型文档的理解。

✅ 回答问题：从网页获得即时答案。

✅ 关键字探索：在浏览过程中无缝提取相关信息。

✅ 翻译：轻松将文本翻译成不同的语言。

✅ 改写段落：简化和澄清复杂的句子。

如何使用？

🔹 单击“添加到 Chrome”按钮并将其固定到工具栏。

🔹 单击图标或按 Cmd/Ctrl + Shift + E 激活 Elmo Chat。

🔹 Elmo Chat 将为您总结当前网页。

Spark Desk 是讯飞星火认知大模型的英文名称。

👍零样本分类

❓ “这个手机的功能不好用”这是好评还是差评？

💬 这个手机的功能不好用，是差评。

👎少样本分类

❓ 电脑：3C；手机：3C；铅笔：

💬 3C;

👍英语语法更正

❓ Correct this to standard English:

She no went to the market.

💬 She did not go to the market.

ChatGPT 还会解释语法的问题

👍翻译

英译中

❓ What rooms do you have available? 翻译成中文

💬 你有哪些房间可用？

中译英

❓ 您好，您想要预订哪些房型呢？翻译成英文

💬 Hello, which room type would you like to book?

👍阅读理解 ❓ 北京市卫生健康委副主任、新闻发言人李昂通报：4月18日下午，长峰医院突发火情，市卫生健康委即刻启动应急预案，迅速调集29辆救护车300余人次急救力量，及时赶赴现场，全力开展医疗救援和转运工作。截至当日15时30分，共转运伤员71名，分别送至解放军总医院第一医学中心、解放军总医院第五医学中心南、北院区、北京世纪坛医院、航天中心医院、电力医院、玉泉医院、丰台区医院、右安门医院等9家医疗机构救治。涉灾病房楼其余住院患者均已妥善安置。

开发文档

Speech to text

API reference Audio

查看音频文件信息

file

data/podcast_clip.mp3: Audio file with ID3 version 2.4.0, contains: MPEG ADTS, layer III, v1, 64 kbps, 44.1 kHz, Stereo

ffprobe ffprobe -hide_banner data/podcast_clip.mp3 Input #0, mp3, from 'data/podcast_clip.mp3': Metadata: major_brand : M4A minor_version : 512 compatible_brands: M4A isomiso2 date : 2023-02-06 14:59 title : "Clip created on ListenNotes.com" encoder : Lavf58.76.100 Duration: 00:03:00.04, start: 0.025057, bitrate: 128 kb/s Stream #0:0: Audio: mp3, 44100 Hz, stereo, fltp, 128 kb/s Metadata: encoder : Lavc58.

Chat Completion

模型

• gpt-3.5-turbo
• gpt-4

可以做很多事情

• 起草电子邮件或其他书面文件
• 编写 Python 代码
• 回答有关一组文件的问题
• 创建会话代理
• 为您的软件提供自然语言界面
• 一系列科目的导师
• 翻译语言
• 模拟视频游戏中的角色等等

API 调用 例子 import os import openai openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?

文心一言

👎分类

❓ 电脑：3C；手机：3C；铅笔：

💬 非常抱歉，我之前的回答有误。
* 电脑是一种3C产品。
* 手机也是一种3C产品。
* 铅笔不是一种3C产品。
如您还有其他问题，欢迎继续向我提问。

👎情感分类

❓ “这个手机的功能不好用”这是好评还是差评？

💬 这是一个主观的评价，可以根据个人的使用体验和需求来进行判断。如果这个手机的功能符合个人的需求，那么这个评价可以是好评；如果这个手机的功能不符合个人的需求，那么这个评价可以是差评。

👍英语语法更正

❓ Correct this to standard English:

She no went to the market.

💬 She did not go to the market.

ChatGPT 还会解释语法的问题

翻译

英译中

❓ What rooms do you have available? 翻译成中文

💬 您好，您想要预订哪些房型呢？

中译英

❓ 您好，您想要预订哪些房型呢？翻译成英文

💬 Hello, which rooms are available for booking?

👎阅读理解 ❓ 北京市卫生健康委副主任、新闻发言人李昂通报：4月18日下午，长峰医院突发火情，市卫生健康委即刻启动应急预案，迅速调集29辆救护车300余人次急救力量，及时赶赴现场，全力开展医疗救援和转运工作。