前两天我拿到一份文件:Claude 最新旗舰模型 Fable 5.1 在 claude.ai 消费端的完整系统提示词。不是泄露的片段,不是网友总结的版本——是完整原文。
274,608 个字符,超过 4 万个英文单词。
大多数人听到「系统提示词」会想到一段开场白:「你是一个乐于助人的 AI,请礼貌、安全地回答。」我以前也是这个印象。但把这份文件从头到尾读完之后,我改变了判断:
这不是提示词,这是一套个人操作系统。
[Read More]前两天我拿到一份文件:Claude 最新旗舰模型 Fable 5.1 在 claude.ai 消费端的完整系统提示词。不是泄露的片段,不是网友总结的版本——是完整原文。
274,608 个字符,超过 4 万个英文单词。
大多数人听到「系统提示词」会想到一段开场白:「你是一个乐于助人的 AI,请礼貌、安全地回答。」我以前也是这个印象。但把这份文件从头到尾读完之后,我改变了判断:
这不是提示词,这是一套个人操作系统。
[Read More]先看一个反直觉的场景。6 月 12 日,Warp 创始人 Zach Lloyd 的 GitHub 账号向开源 demo 仓库 issue-triage-loop 提交了一个 PR #21。PR 的真正作者不是他,而是一个在 Oz 上运行的 Agent。它做的事很克制:回看 issue #16 到 #20 这 5 次 triage 判断,发现其中 4 次被人类维护者纠正,于是把这些纠正压缩成 3 条可复用的规则,diff 只有 8 行新增、6 行删除,最后提出把 triage Skill 从 v1 升到 v2。
一个 Agent,给自己交了一份只有 14 行的「改进申请」,等人批准。这就是 Anthropic 笔下「self-improving agent」的真实形态——它让人联想到模型在线训练、自动改权重,但讲的并不是这些。我把官方文章、Warp 公开 demo、这个 PR 和当前开源实现放在一起看,结论很清楚:持续变化的是版本库里的 Skill 与相关配置。 Claude 负责执行任务、归纳反馈和生成候选修改;Git、评测、权限与人审决定修改能否进入生产。
[Read More]二十年前,Steve McConnell 的《代码大全》(Code Complete 2nd) 以其近 900 页的体量,成为软件工程领域一座难以逾越的丰碑。二十年后,它依然是无数工程师书架上的必备经典。在一场深度的访谈中,McConnell 分享了这部巨著背后的故事、对职业发展的深刻洞见,以及对 AI 时代的冷静思考。
尽管技术浪潮已更迭数代,但 McConnell 的核心思想依然闪耀着永恒的光芒。我从中提炼出三大"启示",它们穿越了语言和工具的变迁,直指软件开发的本质。而当我读完 Anthropic 刚刚发布的 The Complete Guide to Building Skills for Claude 时,我惊讶地发现:这份 AI 时代的"新代码大全",正是 McConnell 理念的最佳实践者。
[Read More]做 AI Agent 开发这一年多来,我经历了一个认知上的转变:以前的默认思路是"我要给 AI 准备好一切工具,让它去调用";而现在,越来越多的场景让我意识到——AI 为了完成任务,会自己造工具。这不是一个隐喻,而是一个正在发生的技术事实。
[Read More]在AI助手日益普及的今天,我们往往需要依赖云端服务来使用这些智能工具。但如果你想要一个完全由自己控制、运行在本地的AI助手呢?今天要介绍的 Clawdbot 就是这样一个开源项目——一个真正属于你的个人AI助手。
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