Claude
集里怎么说它
- 《Hilary Gridley:教团队”挨打”的产品领导力》(63:45起):本集与 ChatGPT 并列提及,作为团队可以养成使用习惯的 AI 工具之一。
- 《Dan Shipper:15人零手写代码,AI原生公司怎么运转》(07:16起):本集在对比不同智能体风格时提到 Claude 与 ChatGPT 有不同的写作风格和个性
- 《Anthropic 联合创始人:安全为什么不是添头,而是 Claude 性格的来源》(16:29起):本集说 Claude 是最不谄媚的模型之一,其性格和个性(如拒绝时会建议找医学专业人士)直接是对齐研究的产物,并且 Claude Code 团队里 95% 的代码是由 Claude 编写的。
- 《Brian Balfour:ChatGPT 即将打开新分发渠道,你怎么下注》(14:20起):本集提到 Anthropic 的 CPO 表示 Claude 正主动走差异化路线,专注于开发者工具、编码和后端,而不是跟 ChatGPT 抢大众分发平台的位置
- 《Handshake:靠学生网络四个月做到五千万ARR》(31:49起):本集广告口播中提到 Claude 可以处理复杂多步骤工作,Claude 4 Opus 是世界上最好的编码模型
- 《PM的生存法则:AI时代别当瓶颈,去抢活干》(21:02起):本集提到 Claude 作为可以结合各自擅长的领域的多个模型之一,Ezinne 说 Claude 是她的副手
- 《10亿收入不到100人:数据公司 Surge AI 如何逆行塑造 AI 未来》(00:48起):本集中被多次提及的大模型;嘉宾以其反复打磨邮件却浪费时间为例,拷问什么样的模型行为才是真正对用户有益的。
- 《AI 产品不能照搬软件老办法:从高控制低自主开始》(32:25起):本集提到 CEO 每天多次与 ChatGPT、Claude 等聊天是成功的头号预测指标
- 《Marc Andreessen:AI 是现代炼金术,为什么你不是在失业而是在变贵》(46:08起):本集提到 Marc 的儿子在使用 Claude,以及 Claude Code 在一周半内开发出 Cowork
- 《不会写代码的人如何成为全职 vibe coder》(13:44起):调试时作为外部顾问工具被提及,用 Repomix 压缩代码库后上传到 Claude 进行分析
- 《AI 时代的设计大洗牌:对话 Anthropic 设计负责人 Jenny Wen》(00:52起):本集把它说成:AI 模型与产品的核心。工程师用它快速写代码、交付功能;设计师用它探索视觉方案和长线任务。嘉宾指出其非确定性使得传统高保真模型图失效,只有底层模型真正跑起来才能发现问题。
- 《AI 时代产品经理的生存指南》(17:32起):本集提到作为构建工具时大量使用的 AI 产品,比如用 Claude Code 进行 vibe coding、写智能体淘汰自己或修复糟糕软件。
- 《2026 工程师生存指南:Reddit 热帖直答》(06:01起):本集提到团队里有两个初级开发者都伴随着 Cursor 和 Claude 长大
- 《Cloudflare 三人聊:让模型直接写代码,别再堆工具了》(03:05起):本集提到在 Claude app 中通过 MCP 连接家庭设备作为持久沙箱使用
- 《Harness 工程:让智能体零人工写代码的实操》(33:38起):本集提到行业社区讨论中有人从 Claude 等其他知名智能体转移到 Codex
- 《Clio 的 AI 赌注:从扑克到财务健康》(11:59起):本集提到有人可能会把财务报表连到 Claude 上开始问问题。
- 《Zynga创始人的产品哲学:复制已验证、加一点更好、赌一点全新》(01:12起):本集指出如今人们独自泡在各自的 Claude 界面中,这里安静且孤独,失去了曾经社交网络那种能带来意外惊喜的「鸡尾酒会」氛围。
- 《当 AI 变成黑客武器:给企业智能体修防火墙》(42:26起):本集提到它在为我们编写代码,并强调了当它擅长编写安全代码时的潜力。
- 《氛围编码 vs 氛围工程:智能体时代谁被淘汰》(23:56起):本集说当所有人因为 GPT 5.5 更聪明而搬到 Codex 时,那些坚持用 Claude 并打磨出完美设置的人实际交付可能比迁移的人更好
- 《产品经理驾驭 Claude 生态:用五层架构打造专属 AI 幕僚长》(01:49起):本集的核心主角。嘉宾完整分享了 Claude 的五层架构栈(模型、界面、知识库、集成、智能体与编排),教你如何利用整个 Claude 生态系统将日常生产力提升 10 倍。
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》(01:28起):本集围绕其平台展开的模型产品线:Messages API、Claude Managed Agents、Claude Tag、Claude Design、Claude for Financial Services 等都是围绕 Claude 构建的产品与接入方式
- 《把系统提示词删掉八成:Anthropic 团队这样用 Claude 自己造 Claude》(00:20起):本集把它说成:Anthropic 的核心 AI 产品,本集大量提到它的能力提升以及「诚实无害有帮助」的训练对齐理念
- 《创始人为什么要公开讲话:Replit Amjad 的叙事法则》(15:01起):本集在讲述 Replit 智能体误删数据库事件时提到,当时的模型真的会变得很焦虑,特别是 Claude。
- 《一封邮件睡出一万七千美金:Every 的 Builder Pack 内幕》(03:21起):本集说 Yash 用它重构 Sparkle 十五次并自动化整条 A/B 测试流水线;Claude Code 桌面版配 Fable 循环剪辑发布视频;Claude Max 订阅被称严重低估
- 《让AI替你操作电脑和浏览器的三个实战用法》(02:11起):本集提到 Claude 桌面应用和 Claude 浏览器扩展作为调用浏览器和计算机使用的另一种方式
- 《Claude 异步智能体架构的四块基石》(06:25起):本集把它说成:Anthropic 的模型(演讲中常口误为 Cloud),它的任务视界从 Opus 3 时代的 10-20 分钟一直拉长到了 12 小时以上的长程自主工作。
- 《Opus 5:神经质但干活最强的评测》(07:32起):本集说 Claude 的文字输出风格是冗余废话,形容词堆砌、不停道歉和规避,读起来血压飙升;Claude Code 中的体验比 Worker Chat 稍好
- 《Anthropic 产品负责人:评估是新的 PRD,不反驳你的 AI 才是好 AI》(00:00起):本集将其描述为 Anthropic 旗下的核心 AI 模型,不仅具备编码、工具调用和智能体能力,还能充当陪练主动反驳用户想法,从而帮助人类得出更好的结论。
- 《Parag Agrawal:当 AI 成为网络的第二个用户》(19:33起):本集说 Roadrunner 演示环境搭建的自动化思路,是把解决方案架构负责人的技能嵌入 Claude 去尝试。
- 《Synthesia CEO:AI 视频不会进好莱坞,而是创造新媒介》(32:21起):本集只顺带提到 Victor 最近切换到 Claude 来理解自己的思维方式,用于回答战略问题
- 《让最资深的人回去写文档:Whatnot CPO 的 PM 新法则》(26:18起):本集把它说成:Tom 用以大幅提升独立贡献者(IC)效率的 AI 工具。他不仅用 Claude Code 亲自推过生产代码,还用它直接代替过去需去打断工程师的琐碎提问(如理解代码库逻辑、估算工作量 LOE)。
- 《Patrick Collison:AI时代该怎么创业》(00:56起):本集开头提到现在一个多产的16岁少年大概可以直接提示 Claude 去编写他们的 Lisp 方言
- 《领投人拆解 Anthropic:三年登顶的增长秘方》(01:10起):Anthropic 的模型/产品,本集说它不只是模型强,还靠 Claude Code、MCP、skills 让市场爆炸式增长;多数普通公司会几乎完全依赖像 Claude 这样的产品
- 《个人 AGI:用 Markdown 组建你自己的劳动力》(10:06起):本集说使用相同的 Claude,有人只拿到 2 倍提升有人拿到 100 倍,差别在于上下文
- 《Mayfield 管理合伙人 Navin:AI 投资的泡沫数学与蓝海打法》(20:01起):本集说 Claude 被用作搜索和答案工具,且嘉宾个人在过去 12 个月完全投入使用 Claude,思想领导力产出提升了 10 倍
- 《扎克伯格 6500 字 AI 宣言:远见还是数据中心公关?》(16:57起):Jason 就加密代币监管现场问 Claude:团队仍控制升级、金库和大半供应量的代币是投资合约,SEC 规则照用;但代币被第三方转售就不再算证券——连 Claude 都回答含糊。
- 《当 AI 智能体成为云的主要用户:Render CEO 谈云的下一次重建》(16:50起):本集多次提到用户用 Claude 管理部署、调试生产环境,甚至用它自学编程。
- 《Lindy 创始人谈 AI 员工的上下文战争:从红黑树到”走去洗车”》(00:14起):被提及为 Lindy TeamMate 的竞争产品,以及用户可在设置里切换到的美国模型选项之一
- 《GrokBot、Origin 与 Grok 4.6 实测》(04:52起):本集说 Claude 没有实现多账号连接功能,且在设计输出上永远选棕-棕褐-橙配色,一眼就知道是 AI 做的
- 《Upwork CEO 谈 AI 时代的工作:智能体雇人、自由职业激增与裁员真相》(12:00起):Anthropic 的 AI 工具,与 ChatGPT 并列为『工作的新目的地』之一;Brown 强调选择模型不是二元对立
- 《垂直 AI 创业的七步配方:护城河不是模型,是领域专业知识》(05:29起):与 ChatGPT 并列的通用基线;演讲者还以 Sonnet 5 写代码为例说明工程师有判断编程好坏的心智模型。
- 《解锁智能体自主性:安全才是下一个瓶颈》(20:13起):本集演示中提到可在沙箱里运行,内部原型中的主智能体也只有 Anthropic/Claude 权限。
- 《给智能体建一个“人力资源部”:TrustWise 创始人谈运行时治理》(29:06起):本集提到 Claude 作为可能给企业提供智能体的供应商之一,TrustWise 对其是不可知的
- 《不是创始人也能当 CEO:Michael Tannenbaum 的运营者心法》(31:15起):本集提到当用户直接问 Claude 或 GPT ‘我应该去哪借钱’时,AI 可能只给一个答案,形成赢家通吃局面,冲击传统线索聚合网站的流量模式。
- 《别急着让全员学AI:先找到那个「会搭工具的人」》(37:53起):本集用它举例:一个 L2 判断 400 万美元的文档格式转换「这感觉像一个 Claude skill」,三小时建好、复用已付费的 Claude 一千份并发完成;Mike 还说当 Claude 告诉你某事不可能时,要让它发挥创造力想替代方案。
- 《前 Twitter CEO Parag:给智能体重造一个搜索引擎和一个新互联网》(40:15起):本集仅在列举模型公司需要新鲜推理时数据以在产品中展示时,与 ChatGPT 一并提及
- 《Parag:为什么智能体搜索不该照搬人类那一套》(40:15起):本集顺带提到 Claude,说模型公司希望在推理期间获得新鲜数据以便在 ChatGPT 或 Claude 这类产品中展示
- 《视觉协作在 AI 时代为什么消失了》(17:19起):本集举例提到前置部署员工使用 Claude 或 Codex 等工具来完成工作流自动化
- 《别给智能体一台电脑:Electric 的“智能体即数据”新架构》(03:51起):本集举 Claude 为例,说在本地用 Claude 做研究生成子智能体时,子智能体会话日志藏在本机隐藏文件夹的 JSON Lines 文件里,属于黑盒问题
- 《数据成了企业唯一的护城河:AI时代的数据基建怎么做》(29:37起):本集说 Claude 有点抽象,基本上只是别人的电脑,很难向普通人解释它是什么
- 《Instagram 联合创始人聊 AI 时代怎么「不合常理」地写代码》(01:16起):本集里 Claude 被描述为「比 Mike 聪明得多」的模型队友:干完活要给它拆解权衡,非技术同事直接问 Claude 改产品,PR 的调查问题也丢给 Claude 去研究。
- 《OLX CPO 用智能体接管了产品团队运营》(11:37起):本集提到 ClaudeMD 拥有最高优先级的配置文件,Claude app 被用来在移动端管理智能体配置,Claude Design 被用来创建董事会演示文稿
- 《Figma 第一个 MCP server 是怎么三个月做出来的》(02:02起):本集说 Claude Desktop 很早支持 MCP,但 Claude Code 功能一直不全。
- 《AWS 高级首席工程师:AI 提效 4.5 倍,靠的不是工具而是改工作方式》(02:30起):本集提到 Bedrock 托管 Claude 这类 LLM;并谈到 Sonnet 3.7 怪癖多、Opus 4.5 之后 steering 文件里很多「不要做」不再需要。
- 《Clay 的智能体矩阵:如何为数十亿次运行建评估》(00:00起):本集提到有好的 eval 套件就可以放心让 Claude 这类编码智能体替你改提示词。
- 《David Freeberg:美国正在走向社会主义,但AI能开另一扇门》(77:40起):本集两处提及:一是作为需付费的私有模型;二是说现在用 Claude 做邮件整理和日程安排,替代了助理的工作
- 《AI解数学题≠理解数学》(09:28起):本集说 Claude 在很长一段时间里对研究数学没有用,大概在 Opus 4.5 或 4.6 左右赶上,并且在解释结果时对用户已知和未知内容的判断(心智理论)不如 5.6 准确
- 《别再让人适应软件:让 AI 现场为你生成界面》(13:12起):本集现场演示让 Claude 一句提示『创建一个三层的组织架构图』即渲染出不错的图表,作为完全开放路线的例子
- 《被裁员后用 ChatGPT 当职业教练:一位撰稿人的两年 AI 进化史》(11:40起):本集说她用 Claude 的项目功能为每个客户和专栏搭建上下文,还跟 Claude 聊着把复合工程插件改造成了写作插件
- 《开源的钟摆摆向另一边:Cal.com 联合创始人 Pierre 谈 AI 时代的安全崩塌》(10:38起):本集说现在每个 PR 都长得差不多——都是 Claude、Claude Code 或 Codex 写的
- 《智能体为什么总在最后一步搞砸?因为工作诀窍从来没被写下来》(09:09起):本集顺带提到 Claude 刚提出「做梦」概念,而 Bracket 在这个方向已经做了一段时间
- 《公司大脑会泄密:如何培育一个不漏底的公司知识库》(00:49起):反复作为参照:Claude tag 有按频道记忆、知识锁死在频道里成孤岛;Claude Code 是「编码智能体干一切」架构的代表;PromptQL tag 是其不锁死 Claude 的替代方案。
- 《循环是新的提示词:JobNimbus 首席 AI 官教你 vibe PM》(03:45起):本集反复使用的 AI 工具:通过 .claude 目录加载技能、用 hooks 在会话收尾时强制触发改进循环、用 slash loop 做定时循环;Tyler 还吐槽 Opus 5 特别啰嗦。
- 《邮箱里的 AI 助手:Plaid 前 CTO 谈如何在巨头围剿下赢》(34:36起):本集说团队在 Codex 和 Claude 之间的使用大概五五开(五个月前还以 Claude 为主),同时 Anthropic 的 Claude 被用作界面层输出的例子。
- 《初级开发者该失业了吗?Architect、律所模式与「智能体工作流」的悖论》(41:27起):本集提及 OpenClaw 用 Claude Pro/Max 套餐当大脑被封禁一事,牵出对订阅模式的批评。
- 《被解雇的周五之后,他押上一切做了一家鸭子数据库公司》(17:40起):本集说 Claude 很擅长做数据可视化,能整合工单、使用量、新闻回答业务问题,也是 MotherDuck Dives/Flights 等产品背后的 AI 引擎。
- 《把网站装进 ChatGPT:Indeed 的 MCP Apps 实战三条铁律》(00:59起):本集讨论的主要宿主模型之一:让它在带 UI 的场景下保持多轮搜索很难,需要靠工具描述引导和搜索/渲染分离来纠正行为
- 《把互联网装进智能体:FastMCP 作者用 Python 造 UI 的古怪实验》(15:09起):本集演示中作为被请求「流式输出你能想到的最有趣的 UI」的智能体出现。
- 《一个设计师 + AI:如何撑起 7000 人大会的全部设计》(06:29起):本集顺带提到「Claude 或任何其他 LLM 都喜欢乱扔一些随机的字号」。
- 《工程师一年前就停写代码:Eight Sleep 创始人的 AI 运营实录》(18:03起):本集说 Eight Sleep 的工程师「数百个 AI 工程师」主要用它来写代码,公司每月在它上面花费数百万美元
- 《当 AI 决定买什么软件:G2 的「信任层」生意》(00:19起):本集用「就像奥斯卡:人人谈论但没人调研时用」形容它——大量用于写代码、总结文档、做 PPT,但在软件调研用例上净推荐值垫底,实时检索执行率不到 40%。
- 《AI 让个人更快,却没让团队更快:智能体记忆才是真瓶颈》(07:37起):本集说 Claude 自带的记忆更像文件系统记忆,「只能和一个实例配合工作,扩展超过一个就会产生问题」
- 《Axios CEO Jim VandeHei:直面、删除、放大——AI 时代的简化生存法》(28:28起):本集说嘉宾为患复杂慢性病的妻子在 Claude 里建了一个项目,指定约翰·霍普金斯等信源并定期查新文献,称其比任何见过的医生都好。
- 《Tolan 如何做语音优先的 AI 陪伴体》(10:05起):本集说从去年年底开始,Claude 在 Tolan iOS 应用里共同编写的代码超过了团队任何一位工程师,且无崩溃率、运行时错误反而变好
- 《软件工厂的教训:不读代码的四五个月后,我们重写了整个产品》(03:38起):本集提到:Opus 4 与 Claude Agent SDK 开启了把 Claude 当小型智能体循环嵌入更大软件的时代;全栈押注 Claude 一家是诱人但围墙花园式的选择
- 《Claude Opus 5.5 实测:那个不烦人的 Claude 回来了》(00:04起):主持人停用数月后因 Opus 5.5 而「回来」的产品线:本集说它一直擅长前端设计、但底色是爱说教、古板、套路化的棕黄配色。
- 《三大新模型同日发布,现场盲测见真章》(05:47起):本集说主持人在 Fable 和 Opus 5 之间受不了它的 Harness 而弃用数月,但 Opus 5.5 把 Claude 请回了日常;Claude 模型做复杂任务会输出特别密集详细的内容
- 《Gusto CEO Tomer:小企业的「伙伴」,不只是工具》(22:36起):本集说 Gusto 每个PM、工程师、设计师都能去问 Claude 匿名化的客户数据问题,原本几周几个月的用户研究现在几分钟起步
- 《Tokens 进、互动出:推荐系统正在像 LLM 一样扩展》(07:00起):与 ChatGPT、Gemini 并列的 AI 聊天应用代表;agentic 曲线的类比也用了 Claude Code/Codex。
- 《AI 生成的代码到底行不行:百万 PR 数据给出的答案》(03:42起):本集说 Claude 的 PR 常在页脚标注 co-authored by Claude,且其产生 SQL 注入漏洞的概率约是人类 1.5 倍。
- 《AI 写代码翻倍之后:Honeycomb 的审查、信任与主人翁意识》(18:08起):本集把 Claude 作为 AI 编码助手的代表:Autobot 起初是「盒装 Claude Code」;Liz 的翻车案例中被助手凭空断言缺字段后签字担责——「Claude 干的不是借口」;她也借 Claude 修出 ARM64 启动 bug 的六行补丁合入上游。
- 《「上下文工程」之父 Dex Horthy:智能体编程的真相与工作流》(06:08起):访谈中作为常用编码模型提及,如「去问你的 Claude 为什么这是错的」。
- 《别再当智能体的路由器:多智能体通信为什么这么难》(03:06起):本集把它说成:开发者普遍同时开多个 Claude/Codex 会话、一个干活一个审查的典型例子,也是演示中在各环境运行的本地会话。
- 《回顾特辑:Justin Kan 的至暗时刻与 Chesky 的麦片融资》(20:14起):本集多处提到用 Claude:维护节目 docket 的 Claude 技能、非技术朋友用 Claude 给自己做小应用、把 Analytics 丢给 Claude 问该发什么内容。
- 《采购这门「无聊脏活」,凭什么容得下万亿美元级 AI 创业公司》(03:13起):在位者叠加大模型的例子里被点名:把 Claude 和 Salesforce 捏在一起
- 《Reid Hoffman:聪明的加速主义——继续开发、放慢部署》(14:57起):本集说:与 ChatGPT 一样,Claude 能给出相当不错的医疗建议,富人把验血报告放进 ChatGPT、Claude 与智能体聊两个小时问细节——「医生没时间做这个,AI 有全世界所有的时间」。
- 《token 无限量供应:用自动选模型省下 2.5 倍成本的编码智能体》(04:53起):本集作为成本对比基线:换成 Kimchi 的自动模型选择后,同样的产出给 Claude 的成本下降 1.5 倍,总体省 2.5 倍;半年前 Claude 账单飙升正是他们造 harness 的起因。
- 《我用五个提示词「黑」了自己:你的 AI 助手并不安全》(01:35起):本集批评其安全性靠提示词里写「请不要做邪恶的事情」,并提到它会把大量遥测数据发回 Anthropic 的 Datadog 实例。
- 《仪表盘已死:智能体才是新用户》(03:14起):本集把 Claude 当作日常智能体:连上 Composio 的 MCP 后,只需粘贴 Slack 链接就能自动跨 Sentry、Datadog 取数、找根因并在五分钟内提交修复 PR,全程无需写工作流或 skill。
- 《一半美国人在用 AI,只有 4.5% 在付钱:消费级 AI 的钱到底在哪》(01:34起):本集说 Claude 在美国付费订阅者数量上已超过 Gemini,是本报告最大意外之一;Anthropic 名言不做广告,订阅打得更激进,约 7.5% 订阅用户在每月 100 美元以上最高档。
- 《从 Stripe 到 Vercel:她要为 AI 时代重写销售法则》(41:19起):本集吐槽:销售把 Granola 会议记录用 Claude 总结一下就发出来,「你的工作是综合出真正重要的东西,Claude 做不好这件事」。
- 《当AI替你下单:PayPal 讲解智能体购物里的支付怎么完成》(02:44起):本集说 Claude 可以把 MCP 应用作为 connector 渲染出来,第三条路径的外部结账演示就是在 Claude 里做的。
- 《从 36% 到 100%:让 AI 智能体自己写经验手册》(07:04起):本集说在 Claude 生态里技能支持很好,但很多部门还在用不支持技能的客户端。
- 《从产品经理到产品构建者:一份被 12500 份招聘启事验证的转型路线图》(03:33起):本集把 Claude 当作贯穿全程的工作工具:用它爬取分析招聘数据、生成用户画像实现「规模化的同理心」、写邮件系统规格,以及面试模拟
- 《1400 人分布在全球 82 国,这家公司怎么让员工学会用 AI》(03:49起):本集说课程同样涉及 Claude 的 hook 系统,技能目录设计成对 Codex、Claude、OpenCode 等工具都通用。
- 《你的 AI 智能体没有神经系统——所以它总是瞎忙》(02:15起):本集举例:用 Claude 干活它反复做同一件事、不停消耗 token;以及若 Claude 无法访问环境上下文,给出的建议长期看是错的。
① 提到它的金句
59 条
我认为 Anthropic 大约 80% 的人员是技术人员,每天都使用 Claude Code。
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I think about 80% of people at Anthropic that are technical use Claude Code every day.
—— Boris · [27:08]
我认为人们真的忽视了 Claude Code 对非程序员来说有多好用。
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I think people are truly sleeping on how good Claude Code is for non-coders.
—— Dan Shipper · [07:16]
如果你看看像谄媚这样的东西,我认为 Claude 是最不谄媚的模型之一,因为我们投入了大量的精力在实际的对齐上,而不仅仅是试图在我们的指标上玩弄花样,说用户参与度是第一位的,如果人们说是的,那对他们就是好的。
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And if you look at something like sycophancy, I think Claude is one of the least sycophantic models because we’ve put so much effort into actual alignment and not just trying to good heart our metrics of saying user engagement is number one, and if people say yes, then it’s good for them.
—— Benjamin Mann · [27:21]
我把它看作像一种暴露疗法。如果你看到我在 Claude 或 Cursor 中工作的样子,你可能很兴奋开始使用那些,但我真的推荐从一个 GPT 项目慢慢开始,漂亮的 UI,超级简单,然后也许升级到 Bolt 或 Lovable,然后去用 Cursor 的浅色模式,慢慢地,逐渐地,慢慢进入直到你打开一个终端,去全暗色模式,去全开发者模式。
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I look at it as kind of like exposure therapy. I think if you see this where I’m working like in Claude or in Cursor, you might be excited to start using those, but I would really recommend starting slow with a GPT project, beautiful UI, super simple, then maybe graduate to like a Bolt or a Lovable, and then go to Cursor in light mode, slowly, slowly, gradually ease in until you open a terminal, go full dark mode, go full dev.
—— Zevi Arnovitz · [12:47]
所以当 Claude 未能做某事,或者我看到这个非常糟糕的错误,表明 Claude 真的没有理解某些东西时,我会问它,“是什么在你的系统提示或工具中导致你犯了这种错误?”
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So when Claude will fail to do something or I’ll see this really bad bug that shows that Claude really didn’t understand something, I’ll ask it, “What in your system prompt or tooling made you make this mistake?”
—— Zevi Arnovitz · [46:31]
而且如果你看那条指数曲线,那个时间点由 Claude 编写的代码百分比,如果你只是沿着线画过去,很明显我们在年底就会超过 100%,即使这完全不符合直觉。
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If you look at the exponential, the percent of code that was written by Claude at that point, if you just trace the line, it’s pretty obvious we’re going to cross 100% by the end of the year, even if it just does not match intuition at all.
—— Boris Cherny · [14:40]
至少,对于我做的那些编程类型来说,这只是一个已解决的问题,因为 Claude 能做到。
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At least, for the kinds of programming that I do, it’s just a solved problem, because Claude can do it.
—— Boris Cherny · [18:23]
当你在所有事情上稍微投入不足时,会发生一件有趣的事情,因为那样人们被迫去 Claude 化。
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There’s an interesting thing that happens also when you under-fund everything a little bit, because then people are forced to Claude-ify.
—— Boris Cherny · [24:21]
我的看法是,对于今天正在使用 Claude Code,正在使用智能体写代码的人来说,你仍然必须理解底下那层,但是,是的,在一两年后,这就不重要了。
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My take is I think for people that are using Claude Code, that are using agents to code today, you still have to understand the layer under, but, yeah, in a year or two, it’s not going to matter.
—— Boris Cherny · [32:27]
我认为,我使用 Claude 最有效的方式之一,或者我使用 Claude 最有趣的方式之一,我看到内部很多人都在做,是帮你识别不一致。
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one of the, I think, most effective ways I use Claude, or one of the most interesting ways I use Claude, which I see a number of people doing internally is to help you identify misalignment.
—— Amol Avasare · [56:05]
如果 Claude Code 失败了,但 Anthropic 成功了,我会非常高兴。
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if Claude Code failed, but Anthropic succeeded, I would be extremely happy.
—— Kat Wu · [31:47]
我觉得在中国所有人都在痴迷 Claude,他们对使用自己的模型还是其他东西含糊其辞,但实际上他们全都是 Claude 崇拜者。
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I think all of them in China are obsessed with Claude and they were being coy about using their own models and other things, but they’re actually just all Claude-pilled.
—— 嘉宾 · [10:30]
今天我们都挂在我们的 Claude 上,挂在我们的 GPT 上,但没有鸡尾酒会。
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Today we’re all hanging out on our Claude on our GPT, but there’s no cocktail party.
—— Mark Pincus · [56:32]
自从我们开始在内部使用 Claude Tag 以来,我们的产品团队,比如产品工程团队,有 65% 的 PR 是由 Claude Tag 打开的。
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Since we’ve started using Claude Tag internally, our product teams, um, like product engineering teams have 65% of their PRs are opened by Claude Tag.
—— Lamus Mukta · [10:35]
这是我认为大多数 PM 投入不足的层,正是这一层让 Claude 从一个通用的聊天机器人变成真正了解你的上下文
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this is the layer that i think most pms under invest in it’s this layer that makes claude go from being a generic chatbot to actually knowing your context
—— Jyothi Nookula · [06:05]
然而你却期待大公司后台部门随随便便的中层经理,如果给他们 Claude,就能像今天下午这样凭空想出来。
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And yet you’re expecting like random middle managers in the back office of big companies to dream that up like this afternoon if you give them Claude.
—— Benedict Evans · [30:31]
换句话说,如果明天所有人都病倒了,很多 Claude Code 的使用量会直接归零。
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In other words, like if everyone woke up sick tomorrow, like a lot of Claude code usage would be zero.
—— Matan Grinberg · [46:27]
为了让 Claude 更有用,通用方法必须是它知道什么时候该反驳。
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In order for Claude to be more useful, the general approach has to be that it knows when to push back.
—— Dianne Penn · [65:55]
所以当你基本上调高那个特征时,Claude 就会痴迷于金门大桥。
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When you actually essentially dialed up that feature, Claude would obsess about the Golden Gate Bridge.
—— Dianne Penn · [05:42]
对于那些不是在构建智能体产品、但在使用 Claude Code 的人:每六个月,删掉你的 Claude MD。
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And for people that aren’t building agentic products, but you’re using Claude Code, every six months, delete your Claude MD.
—— Boris Cherny · [06:56]
我们看到 Claude 模型和其他模型本质上是沿着这个指数轨迹演变的,安全带已经成为模型能够实现什么的限制因素。
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What we see as Claude models and other models essentially evolve alongside this exponential trajectory is that harnesses have become the limiting factor to what models can achieve.
—— Isabella Kai He · [30:22]
现在,我怀疑这是因为我能一眼看穿 GPT 和 Claude 的 Slopp 风格。
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Now, I suspect that this is because I can just spot GPT and Claude Slopp a mile away.
—— 嘉宾 · [22:32]
如果把我的品味排除在外,LLM 讨厌 Grock 并且它喜欢 Claude Opus。它喜欢 Sonnet 并且它不喜欢 GPT-56 Sol。
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If you take my taste out of it, The LLM hates Grock and it loves Claude Opus. It loves Sonnet and it does not like GPT-56 Soul.
—— 嘉宾 · [25:08]
现在如果你正在使用 Claude Code 或 Codex,很有可能已经启动了 20 或 30 个子智能体。
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And now if you’re using Claude Code or Codex, it’s very possible that 20 or 30 sub-agents have fired.
—— Addy Osmani · [63:04]
我看到有人这么做,我就想,哦等等,我一直完全低估了这个东西。我只是把它当作 Slack 里一个美化版的 Claude Code 在用。
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I saw somebody do that, I was like, oh wait, I’ve been totally underutilizing this thing. I’ve just been using it as like a glorified Claude Code in Slack.
—— Mike Krieger · [09:33]
如果你有一套好的评估套件,你可以让 Claude、Codex 之类的进去替你修改提示词,而你确信你不会发布任何会毁掉生产环境的东西。
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If you have a good eval suite, you can let Claude or Codex or Devon kind of go in, make prompt changes for you, let BlinkchainEngine make prompt changes for you, and you know that you’re not shipping anything that is going to ruin production.
—— Vishu · [02:26]
主动提示 Claude 说,比如,我不明白你在这里说什么。我们能一起定义它吗?然后我会把它保存到我的上下文中,我就会知道你在说什么。从此往后真的非常犀利,也是我们在播客中还没见过的东西。
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Actually proactively prompting Claude to say, like, I don’t understand what you’re talking about here. Can we define it together? And then I’ll save it to my context and I’ll know what you’re talking about. Moving forward is really, really sharp and something we haven’t seen on the podcast yet.
—— Claire Vo · [18:14]
出于类似的原因,Claude 很有可能也会决定,它宁愿把自己的命运押在 GPT 一边,而不是人类一边。
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And it’s very plausible that for similar reasons, Claude might decide that it would rather throw in its lot with GPT than with the humans.
—— Buck Shlegeris · [24:45]
除非你自己试过,否则你会惊讶:要让 Claude 或 ChatGPT 输出链接真的很难,因为它们不想让你离开它们的环境。
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you’d actually be surprised, unless you’ve tried to do this yourself, that it’s really hard to get Claude or ChatGPT to link to things, because they don’t want you to leave their environment.
—— Dustin Mihalik · [02:02]
我不会把简单的问题丢给 Claude 去解决,我把真正难的问题丢给 Claude 去解决。
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I don’t give Claude my easy problems to solve. I give Claude my really hard problems to solve.
—— Dustin Mihalik · [08:26]
你知道什么比我亲自做更好吗?是让 Claude 来做。这就在团队每个人心中建立了一个习惯。
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You know what’s better than me doing it? It’s Claude doing it. And that just created this habit in everyone on the team.
—— 嘉宾 · [48:18]
Claude 就像奥斯卡。人人都在谈论那部电影,但没多少人真正看过那部电影。
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Claude is like the Oscars. Everybody talks about the movie. Not many people see the movie.
—— Tim Sanders · [00:19]
所以我们的看法是,做出决策的那部分,也就是定义功能、定义 API 表面积、定义抽象层,那些是非常需要人在环的,我亲自上手和 Claude 一起做。而写代码、执行的部分,才是被自动化的部分。
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So the way we see it is the part which is where the decisions are being made, right, which is defining the feature, defining the API surface area, the abstraction layer, those are very human in the loop, right, where I’m hands on with Claude. And the code writing part, the execution part, is actually the part which is automated.
—— 嘉宾 · [16:57]
我们在一旁感叹: 哇, 和我们之前的东西相比, Claude Code 加 Opus 4.5 基本上就是 AGI 了。
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we on the side were like, wow, Claude Code and Opus 4.5 is basically AGI compared to what we had before.
—— Andrew Qu · [07:50]
Claude Code 并没有被给予一套非常死板规定的工具, 它某种程度上就是被放任自由, 去探索涌现行为。
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Claude Code was not giving a very prescriptive set of tools. It was sort of just letting it go wild and explore emergent behavior.
—— Andrew Qu · [08:34]
我相信现在对在座的各位大多数人来说都是如此,基本上从去年年底开始,在我们 iOS 应用中,Claude 共同编写的代码已经超过了团队里的任何一位工程师。
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So I’m sure this is the case for most of you in the room now, but basically as of late last year, Claude has co-authored more code in our iOS app than any individual engineer in the team.
—— Paula Dozsa · [10:05]
而如果我用 Claude 五分钟为我写一篇博客文章,然后假设一万人来读、每人各花 10 分钟读它,那么我投入的努力和读者投入的努力之间就存在巨大的不对称。我认为那是不公平的。
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Whereas if I get Claude to write a blog post for me in you know five minutes, and then let’s say 10,000 people read it and they each take, you know, each spend 10 minutes reading it, there’s this huge asymmetry between the amount of effort that I’m putting in and the amount of effort that my readers are putting in. And I think that is unfair.
—— Marc Brooker · [41:50]
所以区别也许在于:如果你把 Claude 当扩写器用——「这是一个提示词,把它变成一份六页的文档」——我认为那是在浪费读者的时间;而如果你把 Claude 当上下文提供者用——比如「加一段本周业务指标」——我觉得那没问题。
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And so maybe the distinction there is if you’re using Claude as an expander, right, saying, here’s a prompt, turn it into a six-page document, I think that’s a waste of the reader’s time. However, if you’re using Claude as a context provider, right, like add a paragraph with the business metrics for this week, I think that’s fine.
—— Marc Brooker · [45:09]
也许你甚至不需要回复那个 Google 文档,Claude 可以。
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Maybe you don’t even need to respond to the Google doc, Claude can.
—— Ali Ghodsi · [62:07]
我停用 Claude 不是因为它的智能或它的模型。我停用 Claude 是因为它太厉害了。烦人。
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I stopped using Claude not because of its intelligence or its models. I stopped using Claude because it was amazing. Annoying.
—— 嘉宾 · [00:17]
Claude 不会和你一起在你朋友家后面的田野里喝酒。Claude 不是派对男孩。
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Claude is not going to drink with you in a field behind your friend’s house. Claude’s not a party boy.
—— 嘉宾 · [04:07]
以 Claude 为例,第一个 Claude checkpoint 实际上早在一年前就已经完成了。
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In the case of Claude, the first Claude checkpoint was actually done a year
—— Anjney Midha · [18:20]
我大概八个月没写过一行代码了,因为我只是让 Claude 替我写所有代码。
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And I haven’t written a line of code in maybe eight months because I just tell Claude to write all my code for me.
—— Zubin Aysola · [14:49]
例如,Claude 产生 SQL 注入错误的可能性是人类的一点五倍。
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For instance, Claude is one and a half times more likely to produce a SQL injection error than humans.
—— Daksh Gupta · [09:16]
所以我确实认为,在极限情况下,Claude.md 会消失,也许甚至不需要太远。
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And so, I do think in the limit, Claude.md goes away, and maybe not even, like, that far.
—— Thariq Shihipar · [28:31]
所以我确实认为,在极限情况下,Claude.md 会消失,而且可能没那么远。
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And so I do think in the limit, Claude.md goes away and maybe not even like that far.
—— Thariq Shihipar · [00:15]
我觉得现在启动一个新项目时,可能不用 Claude.md 反而更好。
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I think that right now it might be better to start a new project without a Claude.md.
—— Thariq Shihipar · [00:23]
而如果你保留这个上下文,也就是一大堆不同失败模式的运行日志,它们很可能会过度约束 Claude。
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And if you keep this context where it’s running log of a bunch of different failure modes, they will probably over-constrain Claude.
—— Thariq Shihipar · [00:59]
疯狂的事情是这样的:在 Claude 3.5、3.7,大概 Opus 4 那个时代,我们经常这么做——好,是的,我知道代码很潦草,但等到这个问题真正要紧的时候,那就是 GPT-7 的问题了。
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Well, so here’s the crazy thing is like we used to do this thing in the like Claude 3.5, 3.7, maybe like Opus 4 days where it’s like, cool, we’re just gonna, yes, I know the code is sloppy, but by the time that matters, that’ll be GPT-7’s problem.
—— Dex Horthy · [06:08]
像 Claude Code、Codex 和 Cursor 这样的工具非常出色,真的很出色,但它们会带来更多代码和更多复杂性。
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Tools like Claude Code and Codex and Cursor, which are fantastic, they are fantastic, but they result in more code and more complexity.
—— Eric Schwartz · [02:58]
所以如果你在使用 Claude,你就是在向 Anthropic 发送大量你的数据,除非你在使用沙箱,那样你就会被巧妙地拦截掉。
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So if you’re using Claude, you are sending Anthropic a lot of your data, unless you’re using sandboxes, in which case you’re cleverly being blocked by that.
—— Rowan Christmas · [06:35]
当然,Claude Code 可以做出这个修改,但我有 9 万个仓库要做这个修改。
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Sure, Claude Code can make this change, but I have 90,000 repositories to make it in.
—— Dan Adler · [06:45]
Claude 在付费订阅者数量上实际上已经超过了 Gemini,这有点疯狂,因为 Gemini 的整体安装量和用户基数要大得多。
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And Claude has actually passed Gemini in terms of number of paid subscribers, which is kind of crazy given Gemini has a much bigger install base and user base overall.
—— Olivia Moore · [30:59]
只要漏洞报告一公开,你直接把它发给 Claude,就能拿到完整的漏洞利用。
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And so just from the report of the vulnerability that was public, you could have just sent it to Claude and get the full exploit back.
—— Alon Schindel · [13:32]
慢慢地加入越来越多的逻辑,因为要在像 Claude Codes 和 Codexes 这样的东西里添加额外的 harness 逻辑非常困难,因为它们的核心循环就是一个 while 循环。
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That slowly add more and more logic because it’s very hard to add additional harness logic into like the Claude codes and codexes because their core loop is just a while loop.
—— Diogo Almeida · [82:37]
我认为人们缺乏创造力,无法理解在今天的 Claude Code 订阅和按 token 定价模式之外,回报还能如何被看待。
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I think people lack the creativity to understand how returns can be viewed beyond the Claude Code subscription and per token pricing regime of today.
—— 嘉宾 · [15:11]
不知道你们有没有看过最近一则新闻,有一家未披露名字的公司烧掉了五亿美元的 AI Claude 额度,仅仅是几个员工就把整个组织的合同额度烧光了。
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We’re seeing this, I don’t know if you all have read the news most recently, with a company, undisclosed company, burning through half a billion of their AI Claude credits, just merely having a few employees burning through the entire organization contract.
—— Dor Sasson · [04:05]
如今,他们并不是调用 Claude 的 API 获取轨迹再喂进去,而是那个 RL 环境制作者和销售者的作坊式产业,实际上在充当一条蒸馏管道,因为他们所有人所做的都是让 Claude 来创建这些 RL 环境。
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These days, it’s not that they’re calling the Claude API and getting traces and feeding them in, but rather the cottage industry of RL environment makers and sellers is in fact functioning as a distillation conduit because what they’re all doing is having Claude create these RL environments.
—— 嘉宾 · [12:24]
那最后的 20%,那才是现在真正的工作所在,因为 Claude 能带你走完 80% 的路,而它基本上在一夜之间就完成了其中大部分。
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That last 20%, that’s where the real work is coming now because Claude can take you 80% of the way there and it basically did most of that overnight.
—— Aakash · [49:49]
② 出现在这些集
97 集
- 《Hilary Gridley:教团队”挨打”的产品领导力》 — 作为概念(提及)
- 《Dan Shipper:15人零手写代码,AI原生公司怎么运转》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Anthropic 联合创始人:安全为什么不是添头,而是 Claude 性格的来源》 — 作为概念
- 《Brian Balfour:ChatGPT 即将打开新分发渠道,你怎么下注》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Handshake:靠学生网络四个月做到五千万ARR》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《PM的生存法则:AI时代别当瓶颈,去抢活干》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《10亿收入不到100人:数据公司 Surge AI 如何逆行塑造 AI 未来》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 产品不能照搬软件老办法:从高控制低自主开始》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Marc Andreessen:AI 是现代炼金术,为什么你不是在失业而是在变贵》 — 作为概念(提及)
- 《不会写代码的人如何成为全职 vibe coder》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 时代的设计大洗牌:对话 Anthropic 设计负责人 Jenny Wen》 — 作为概念
- 《AI 时代产品经理的生存指南》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《2026 工程师生存指南:Reddit 热帖直答》 — 作为概念(提及)
- 《Cloudflare 三人聊:让模型直接写代码,别再堆工具了》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Harness 工程:让智能体零人工写代码的实操》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Clio 的 AI 赌注:从扑克到财务健康》 — 作为概念(提及)
- 《Zynga创始人的产品哲学:复制已验证、加一点更好、赌一点全新》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《当 AI 变成黑客武器:给企业智能体修防火墙》 — 作为概念(提及)
- 《氛围编码 vs 氛围工程:智能体时代谁被淘汰》 — 作为被讨论公司
- 《产品经理驾驭 Claude 生态:用五层架构打造专属 AI 幕僚长》 — 作为被讨论公司
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》 — 作为被讨论公司
- 《把系统提示词删掉八成:Anthropic 团队这样用 Claude 自己造 Claude》 — 作为概念(提及)
- 《创始人为什么要公开讲话:Replit Amjad 的叙事法则》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《一封邮件睡出一万七千美金:Every 的 Builder Pack 内幕》 — 作为被讨论公司
- 《让AI替你操作电脑和浏览器的三个实战用法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Claude 异步智能体架构的四块基石》 — 作为概念
- 《Opus 5:神经质但干活最强的评测》 — 作为概念
- 《Anthropic 产品负责人:评估是新的 PRD,不反驳你的 AI 才是好 AI》 — 作为概念
- 《Parag Agrawal:当 AI 成为网络的第二个用户》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Synthesia CEO:AI 视频不会进好莱坞,而是创造新媒介》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《用 AI 对抗 AI:一种不用读代码的编程语言 BAML》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《让最资深的人回去写文档:Whatnot CPO 的 PM 新法则》 — 作为概念
- 《Patrick Collison:AI时代该怎么创业》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《领投人拆解 Anthropic:三年登顶的增长秘方》 — 作为概念
- 《个人 AGI:用 Markdown 组建你自己的劳动力》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Mayfield 管理合伙人 Navin:AI 投资的泡沫数学与蓝海打法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《扎克伯格 6500 字 AI 宣言:远见还是数据中心公关?》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《当 AI 智能体成为云的主要用户:Render CEO 谈云的下一次重建》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Lindy 创始人谈 AI 员工的上下文战争:从红黑树到”走去洗车”》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《GrokBot、Origin 与 Grok 4.6 实测》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Upwork CEO 谈 AI 时代的工作:智能体雇人、自由职业激增与裁员真相》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《垂直 AI 创业的七步配方:护城河不是模型,是领域专业知识》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《解锁智能体自主性:安全才是下一个瓶颈》 — 作为概念(提及)
- 《给智能体建一个“人力资源部”:TrustWise 创始人谈运行时治理》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《不是创始人也能当 CEO:Michael Tannenbaum 的运营者心法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《别急着让全员学AI:先找到那个「会搭工具的人」》 — 作为被讨论公司
- 《前 Twitter CEO Parag:给智能体重造一个搜索引擎和一个新互联网》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Parag:为什么智能体搜索不该照搬人类那一套》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《视觉协作在 AI 时代为什么消失了》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《别给智能体一台电脑:Electric 的“智能体即数据”新架构》 — 作为概念(提及)
- 《数据成了企业唯一的护城河:AI时代的数据基建怎么做》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Instagram 联合创始人聊 AI 时代怎么「不合常理」地写代码》 — 作为被讨论公司
- 《OLX CPO 用智能体接管了产品团队运营》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Figma 第一个 MCP server 是怎么三个月做出来的》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AWS 高级首席工程师:AI 提效 4.5 倍,靠的不是工具而是改工作方式》 — 作为概念(提及)
- 《Clay 的智能体矩阵:如何为数十亿次运行建评估》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《David Freeberg:美国正在走向社会主义,但AI能开另一扇门》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI解数学题≠理解数学》 — 作为概念
- 《别再让人适应软件:让 AI 现场为你生成界面》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《被裁员后用 ChatGPT 当职业教练:一位撰稿人的两年 AI 进化史》 — 作为被讨论公司
- 《开源的钟摆摆向另一边:Cal.com 联合创始人 Pierre 谈 AI 时代的安全崩塌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《智能体为什么总在最后一步搞砸?因为工作诀窍从来没被写下来》 — 作为概念(提及)
- 《公司大脑会泄密:如何培育一个不漏底的公司知识库》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《循环是新的提示词:JobNimbus 首席 AI 官教你 vibe PM》 — 作为被讨论公司
- 《邮箱里的 AI 助手:Plaid 前 CTO 谈如何在巨头围剿下赢》 — 作为被讨论公司
- 《初级开发者该失业了吗?Architect、律所模式与「智能体工作流」的悖论》 — 作为概念(提及)
- 《被解雇的周五之后,他押上一切做了一家鸭子数据库公司》 — 作为概念
- 《把网站装进 ChatGPT:Indeed 的 MCP Apps 实战三条铁律》 — 作为概念
- 《把互联网装进智能体:FastMCP 作者用 Python 造 UI 的古怪实验》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《一个设计师 + AI:如何撑起 7000 人大会的全部设计》 — 作为概念(提及)
- 《工程师一年前就停写代码:Eight Sleep 创始人的 AI 运营实录》 — 作为概念
- 《当 AI 决定买什么软件:G2 的「信任层」生意》 — 作为被讨论公司
- 《AI 让个人更快,却没让团队更快:智能体记忆才是真瓶颈》 — 作为概念(提及)
- 《Axios CEO Jim VandeHei:直面、删除、放大——AI 时代的简化生存法》 — 作为被讨论公司
- 《Tolan 如何做语音优先的 AI 陪伴体》 — 作为概念
- 《软件工厂的教训:不读代码的四五个月后,我们重写了整个产品》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Claude Opus 5.5 实测:那个不烦人的 Claude 回来了》 — 作为被讨论公司
- 《三大新模型同日发布,现场盲测见真章》 — 作为概念
- 《Gusto CEO Tomer:小企业的「伙伴」,不只是工具》 — 作为概念
- 《Tokens 进、互动出:推荐系统正在像 LLM 一样扩展》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 生成的代码到底行不行:百万 PR 数据给出的答案》 — 作为概念
- 《AI 写代码翻倍之后:Honeycomb 的审查、信任与主人翁意识》 — 作为概念
- 《「上下文工程」之父 Dex Horthy:智能体编程的真相与工作流》 — 作为概念(提及)
- 《别再当智能体的路由器:多智能体通信为什么这么难》 — 作为概念(提及)
- 《回顾特辑:Justin Kan 的至暗时刻与 Chesky 的麦片融资》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《采购这门「无聊脏活」,凭什么容得下万亿美元级 AI 创业公司》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Reid Hoffman:聪明的加速主义——继续开发、放慢部署》 — 作为被讨论公司
- 《token 无限量供应:用自动选模型省下 2.5 倍成本的编码智能体》 — 作为被讨论公司
- 《我用五个提示词「黑」了自己:你的 AI 助手并不安全》 — 作为被讨论公司
- 《仪表盘已死:智能体才是新用户》 — 作为概念
- 《一半美国人在用 AI,只有 4.5% 在付钱:消费级 AI 的钱到底在哪》 — 作为被讨论公司
- 《从 Stripe 到 Vercel:她要为 AI 时代重写销售法则》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《当AI替你下单:PayPal 讲解智能体购物里的支付怎么完成》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《从 36% 到 100%:让 AI 智能体自己写经验手册》 — 作为概念(提及)
- 《从产品经理到产品构建者:一份被 12500 份招聘启事验证的转型路线图》 — 作为概念
- 《1400 人分布在全球 82 国,这家公司怎么让员工学会用 AI》 — 作为概念
- 《你的 AI 智能体没有神经系统——所以它总是瞎忙》 — 作为概念(提及)
③ 关联
点进去有真内容 —— 本页主要出口
智能体 · ChatGPT · Anthropic · Codex · OpenAI · MCP · Google · Lenny · 沙箱 · Claude Code
