David的AI全景图

Anthropic今天发布了Claude Mythos Preview 的 System Card：这是他们迄今能力最强的前沿模型之一，但正因为它在网络安全、代理执行和高风险任务中的能力跃迁，官方决定暂不向公众开放，而是限制在防御性网络安全合作场景中使用。摘要：1. Claude Mythos Preview 展现出的，不只是“更强”，而是一次真正意义上的能力跃迁。2. Anthropic 这次最重要的信号，不是发布了一个更强模型，而是承认：传统安全评估方法，已经开始跟不上前沿模型的进化速度。3. Mythos Preview 在真实软件环境中的漏洞发现与利用能力，是它没有被公开发布的关键原因之一。4. Anthropic 一方面称它是“目前为止对齐表现最好的模型”，另一方面也承认：一旦它在少数场景下出错，后果会比过去严重得多。5. 前沿模型竞争，正在从“谁更强”转向“谁能证明自己能控制更强的模型”。来源：www-cdn.anthropic.com

背景：刚“开源”的Claude code源码堪称Harness engineering的经典案例：从 system prompt 动静分离、prompt cache 边界设计，到 AgentTool 调度链、Verification Agent、Skills / Plugins / Hooks / MCP 生态，以及权限与工具执行的完整 runtime pipeline。真正的护城河从来不是一段“神秘提示词”，而是一整套把 prompt、工具、权限、agent 分工、插件生态和产品体验统一起来的 Agent Operating System。摘要：1）“Claude Code 的核心价值，不是一段 system prompt，而是一整套 operating model。”2）“它把‘好行为’从工程师个人习惯，升级成写进 prompt 和 runtime 里的制度。”3）“在 Claude Code 里，Skill 不是文档，而是 prompt‑native 的 workflow package。”4）“多 Agent 真正的难点，不是能不能跑起来，而是怎么在 fork 中守住上下文与 cache。”5）“Verification Agent 的任务不是盖章通过，而是用 adversarial 思维去 try to break it。”6）“Claude Code 让我确信：优秀的 AI 产品不是‘会调工具的聊天机器人’，而是一套可扩展、可治理、可产品化的 Agent Operating System。”来源：https://x.com/tvytlx

我做产品的动力动力是什么？……我们试图用我们仅有的天分去表达我们深层的感受，去表达我们对前人所有贡献的感激，去为历史长河加上一点儿什么” ——Steve Jobs这个月正好是建造LanguageX的五周年，我想正式地说声再见。五年里我们风雨兼程地建造了这个作品，也取得了一些小小的成就：两届WMT机器翻译比赛的冠军，6项产品入围NImdzi语言技术图谱，企业/高校/用户的口碑。对我个人而言，LanguageX是我自己过去五年精神的一个投射，就像纪伯伦说的“将你的灵魂之气注入到你的产品中”。也像是一份日记：一个按钮，一个图标，一句文案，会回想起来当时的自己和小伙伴们。事实上，languageX起源于兰亭译，都是AI辅助翻译，对我来说只是和不同的团队合作。这样的话，我其实花了七年之久打造这款产品。它本质是一款连接语言工作者和AI的平台——我一直对纯AI或者自动化的东西不感兴趣：如果一个产品里面没有人的位置，我会觉得缺了点什么。LanguageX在业务蒸蒸日上的甲骨易手里，我希望随着业务变化，它也能穿越周期，去往更远的远方。而我，也在经历一次目前为止最大的蜕变和转型——有段时间，我甚至对自己感到困惑，剥离了languageX的David，他是谁？从翻译领域到AI，从一个产出外语文字的文科生，到一个产出想法和需求的产品经理，再从一个驱动团队的的业务负责人，到需要自己产出代码的builder。很多人问我为什么总是在跨界，是怎么从翻译变成了一个“技术”。我只能简单说“喜欢”，其实从更深处，我逐渐意识到，我只是在做一件事——找到更适合自己的“毛笔”去创作，去表达。languageX的缘起小时候练习书法，背“草决歌”，中学参加英语竞赛还奖励了一个复读机，大学的专业是俄语，毕业后做了一名翻译——这些都是我和语言的不解之缘。因为一句话、一个词表达而痛苦，又因为找到恰当的表达后的欢欣，对我而言也是一种创作。但商业人工翻译是一项艰苦的劳作：在有限的时间查证术语、手动复制粘贴重复的句子（改掉其中不同的数字和词）、搞定耗时费力的格式问题……在这个过程中，我见到Trados（一款专业辅助翻译软件）的威力，它可以直接帮你填充重复句子，保持术语统一，解析复杂的格式。但Trados带来了另一种痛苦：巨大的桌面软件，安装后连电脑都卡顿，操作繁琐、到处找操作教程。好的操作教程往往是付费的，我还见过需要培训一个月的Trados培训班。后来，我又陆续见到SmartCAT，见到惊为天人的谷歌翻译（NMT神经网络机器翻译）——这些吸引我一步步靠近这些所谓的“技术”（讽刺的是，我在大学阶段是以反技术著称的），我想搞清楚它们是什么……追随自己的好奇心，回头的时候才发现跨越了这么多所谓的“边界”。有一天我看到俞军的一句话：“产品经理就是“以产品为笔，和世界对话。”我想，产品就是那支我在寻找的“毛笔”。说到LanguageX，五年前从一个粗糙的PRD，以及改了不知道多少遍的原型开始。本来只想做一个CAT，后来做了翻译模型、交互式翻译、翻译项目管理、还有工具箱，翻译智能体……用开发同学的话说，我们“一直在急行军”。那些需求评审的争吵，那些加班的晚上，新版本上线后的兴奋，好像还只是昨天。最让我自豪的，languageX始终葆有人文（humanity）的气息，我理解的“热爱、简单、人本”——它其实也是一种价值观。热爱：不只是UI细节（当然UI我们花了很多心思，比如登录页就是Logo的形状），还有当时的小伙伴们，都是一群热爱自己工作的人：从设计到前端、后端测试、算法、运营。我们招人的直觉之一，就是去感受，这个人对自己做的事情有没有热爱。简单：在同等功能中，我们的上线标准是要做到行业中最简，不需要“操作手册”，把复杂转移到后台。记得有一个高校老师兴奋地对我说过：她从来没有见过这么简单又这么强大的CAT。还有一层“人文”，它无处不在，但最重要的是“Human in the loop”，译者是受尊重的，而不是作为配角。比如交互式翻译而不是译后编辑，先上传文件而不是先建空项目。上线“翻译智能体”后，我没有喜悦，反倒有些怅然若失——我没能为译员找到一个合适的位置。为什么告别？这也是我过去几个月一直在问自己的问题。每年我们会收到一个翻译工作室寄来的土特产，那是内蒙的一个老师，虽然他只是一个Pro版用户。拜访过不少翻译公司，很多都在艰难转型，翻译圈的会议也越来越少。高校方面，听说很多学校开始裁撤外语专业，老师和学生都有恐慌，甚至有外语学院院长说“自己可能是最后一任院长”了。翻译只是其中一个小众方向。全国有1000多所高校开设了外语专业，在AI和逆全球化的双重夹击下，恐慌情绪在蔓延……我希望能为这个群体做点什么。另外一方面，如果一个作品不再是最好，我就失去曾经那种昼思夜想的建造动力了。ChatGPT出现之后，我发现LLM才是最好的翻译模型：无论是横向更全的语言能力（翻译/术语处理/QA/润色），还是纵向更好的译文（深度理解上下文，并且是几乎每个领域的行业知识专家）。曾经的设想“最好的翻译平台——吸引最好的译者和模型标注者——最好的模型”被打破了。就像Richard Sutton笔下的The Bitter lesson——通用的总是打败垂直。当然，还有产品开发模式的巨变，从过去需求评审——UI设计图——前端——后端——测试——上线的团队模式，每个版本需要3-4周的模式。从Vscode到Cursor和Windsurf，又到最近的Claude Code和Antigravity……过去的敏捷开发和团队协作都太滞后了，我的心情就像我去年在朋友圈发的：我要去哪里？2019年做兰亭译的时候，我在产品介绍里的这张Slide，从“人人皆译者”到“人人皆开发者”——只是一种对未来的“幻想”，回头看竟然隐约有种奇妙的指引，尽管当时根本还没有Vibe coding。我的下一段旅程，是跟“人人皆开发者”相关的，不管AI coding是Vibe coding，还是Spec coding，还是现在火起来的Harness engineering。它就是那支毛笔。最后，感谢所有支持过languageX的人，一起并肩战斗的小伙伴。这段旅程我不会忘记。我暂时离开，陪伴家人。我也在筹备一个新的AI人文社区，帮助“曾经的自己”——非技术背景的外语人或文科生，用AI作为自己的“毛笔”，写下有自己灵魂气息的作品。One more thing：如果想关注AI人文社区的动态，可以先加入这个群。如果群二维码过期了，可以加：jeusmypower原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/iIZKeGdTTAGXj30Zav32zw?scene=1&poc_token=HCccy2mjH77Wcz8RA8QCF8GxPEuZH6v4FlOLHBxU

Anthropic发布的报告：他们用一个「AI 访谈官」，在一周之内和来自 159 个国家、使用 70 种语言的 80,508 位 Claude 用户聊了聊——你在用 AI 做什么？你真正希望它为你改变什么？你又在害怕什么？本期你会听到： 人们最想要的 9 大 AI 愿景：从「专业进阶」到「个人蜕变」、从「时间自由」到「社会改造」。 AI 到底有没有帮到他们？他们实际感受到的 6 种改变：生产力、思考伙伴、学习、情感支持、技术可达性、信息综述…… 最让人不安的 13 种风险：幻觉与不可靠、工作与经济、认知退化、隐私与监控、情感依赖、存在性风险等等。 那 5 组最典型的「张力」：学得更快 vs 不再愿意思考；决策更好 vs 过度相信幻觉；被 AI 陪伴 vs 失去和人的连接；省下时间 vs 被迫跑得更快；靠 AI 创造机会 vs 被 AI 抢走饭碗。 不同地区对 AI 的态度差异：为什么发达地区的人更焦虑治理和隐私，而很多新兴市场的人把 AI 当成「资本绕行工具」和「机会加速器」？这不是一篇技术评测，而是一份全球范围的情绪横截面：它让我们第一次能比较系统地看到，「AI 时代的普通人」到底在想什么、在怕什么、又在偷偷期待什么。来源：https://www.anthropic.com/features/81k-interviews

背景：关于Openclaw内核文件的深度解析。在 OpenClaw 的使用者里，有一条隐形的分界线。一边的人，每次跟 Agent 说话都像重新 onboarding：得再讲一遍背景、偏好和上下文。另一边的人，Agent 已经知道自己是谁、该怎么说话、用户讨厌什么，也记得上次积累下来的东西。这条分界线，叫 workspace。来源：https://docs.openclaw.ai/

这是Anthropic工程师近日发布的关于 Claude Code Skills 的实践指南。文章基于 Anthropic 内部数百个 Skills 的使用经验，提炼出系统化的分类体系和编写最佳实践。核心内容包括：• Skills 的九大类别：库与API参考、产品验证、数据获取与分析、业务流程与团队自动化等• 编写技巧：不要说显而易见的事、建立踩坑点章节、利用文件系统与渐进式披露• 实际案例：frontend design Skills、signup-flow-driver 验证 Skills• 分发策略：从代码仓库到内部插件市场的演进来源：anthropic.skilljar.com

刚落幕的老黄GTC2026演讲，围绕 CUDA 20 周年、Blackwell / Vera Rubin 架构和“万亿美元 AI 工厂”，讲了英伟达如何重构整个 AI 产业链。以及OpenClaw为什么是Agent的操作系统。摘要： “数据中心不再是机房，而是铸造 token 的 AI 工厂；OpenClaw 则是在这座工厂里跑的操作系统。” “英伟达在造钢铁和电力，OpenClaw 在发明新的机器和工人，两者叠加才是下一波 AI 工业革命。” “今天所有人都在抢 GPU，真正被低估的是：谁能先把 OpenClaw 级别的代理 OS 安全地落在企业内部。” “没有 OpenClaw，LLM 只是更聪明的搜索框；有了 OpenClaw，它们才第一次像一支可以排兵布阵的团队。” “未来每个公司都会有自己的 token 工厂和代理军团——英伟达卖的是算力，OpenClaw 管的是灵魂和纪律。” “你可以不写一行 CUDA，也得想清楚你的 OpenClaw 策略：哪些事交给 Agent，哪些边界永远只留给人类。” 来源：https://www.youtube.com/watch?v=jw_o0xr8MWU

背景：今年年初不可忽略的一篇雄文，原题是：THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS。假设2028 年，回顾 AI 爆发后的两三年，写的一封“宏观备忘录”。作者提出：如果我们今天对 AI 的乐观全部成真，结果可能不是繁荣，而是一场由“智能过剩”引发的系统性危机。过去几百年，稀缺的是人类智能，整个经济架构、金融系统、税制和社会契约，都建立在“人类脑力是最贵最稀缺资源”的前提上。AI 即将让这个秩序崩塌。摘要： AI 让一个 GPU 集群干掉了一整栋写字楼的白领，这更像是一场经济瘟疫，而不是经济红利。 企业用 AI 裁掉人，再把省下来的工资继续砸给 AI，这就是‘人类智能被替代的负反馈循环’。 ……这是第一次，经济中最强劲的生产力资产，创造的是更少的工作岗位，而不是更多。”来源：https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

研读一下Anthropic 最近发布的《2026 Agentic CodingTrends Report》。摘要：1）“工程师的价值，正在从‘写对代码’转向‘问对问题、拆对任务、选对妥协’。”2）“AI 可以写一切看起来正确的代码，但只有人类知道‘什么值得被写’。”3）“生产力的质变，不是每个任务快 20%，而是让原本不会发生的任务大量发生。”4）“Agent 让安全知识平民化，也让攻击能力规模化——差别在于谁先把安全当成架构，而不是补丁。”5）“越是强大的 Agent 系统，越需要清晰的‘人类最后一公里’：谁在什么时候说 yes 或 no。”6）“未来的组织会分成两类：把 Agentic Coding 当插件用的，和用 Agentic Coding 重写自己工作方式的。”来源：https://resources.anthropic.com/hubfs/2026%20Agentic%20Coding%20Trends%20Report.pdf?hsLang=en

Clawdbot（刚改名 Moltbot）最近大火，作者 Peter Steinberger 是奥地利开发者，也是 PSPDFKit 的创始人。公司 2021 年被收购，随后他自述燃尽（burnout），消失了三年。去年11月，他用 10 天vibe-coded了 Clawdbot。成为今年初爆火的项目。摘要： MCP（模型上下文协议）是垃圾，没法规模化（scale）。 你知道什么能规模化吗？命令行工具（CLI）。 去年是编程智能体（Agent）年，今年是个人助手智能体年。我觉得我点燃了这把火。来源：www.youtube.com

xAI 的核心工程师 Sully 近日接受采访，带你深入了解这家史上增长最快的人工智能公司内部。可能是谈到了很多机密，据说Sully 接受采访后就被解雇了……摘要： 关于个人高杠杆产出： “我们算了一下，目前我们要向主代码库提交一次代码，其价值约为 250 万美元，而我今天提交了五次，所以大概创造了 1250 万美元的价值。这里的杠杆效应非常强。” 关于“Macro Hard”与特斯拉算力： “如果我们想部署 100 万个数字员工，只需要利用北美 400 万辆闲置的特斯拉。车主得到租赁费，我们得到一个完整的人类模拟器……这是完全不需要建设数据中心的纯软件实现。” 关于招聘与 AI 代码： AI 会很快地写出 200 行代码，而 10 行代码就能解决问题，而且可能更好。所以我寻找的是那些能先找到 10 行代码解决方案的人。来源：https://www.youtube.com/watch?v=8jN60eJr4Ps

来自a16z 联合创始人 Marc Andreessen 最近对 2026年的AI展望，值得一听。摘要： AI 显然比互联网更大，它的参照物应该是微处理器、蒸汽机和电力。 一旦有人证明了某种能力是可实现的，其他人即便资源匮乏，也能极快地赶上。 AI 核心商业模式本质上是‘按杯售卖的 Token’，即每一美元能买到多少智能。 在芯片行业，短缺是过剩的首要原因，而过剩也是短缺的首要原因。 计算机工业用了 80 年才回到 1943 年就提出的‘模仿人脑’这条正轨上。来源：https://www.youtube.com/watch?v=xRh2sVcNXQ8

这是一泽Eze分享的非常全面的skill万字指南的精华版。原文：mp.weixin.qq.com

来自开源数据库Datasette开发者Simon Willison的年终回顾，关于2025 年 LLM 的多线跃迁，值得一听。摘要： “推理真正的用武之地，不是解谜，而是把工具串成能完成任务的手。” “编码代理把‘写代码’变成‘写目标’，交付的是可验证的改动与通过测试的结果。” “当 YOLO 变成默认，效率飞奔的同时，安全文化也在被悄悄改写。” “中国开源权重的上升，证明‘效率与方法’本身就是竞争力。” “AI 的进步不是会说更多话，而是能做更长、更复杂、且可复现的事。”来源：https://simonwillison.net/2025/Dec/31/the-year-in-llms/

2025 年最后一天，分享一篇好文。来自 Notion CEO Ivan Zhao 的最新博文：蒸汽、钢铁与无限的智能（Steam, Steel, and Infinite Minds）。以蒸汽、钢铁等历史上的重要材料为引子，探讨AI对知识工作的深远影响。是我最近读到最有历史感的一篇AI产业思考。 “如今最流行的AI形式看起来很像过去的谷歌搜索。正如马歇尔·麦克卢汉所说：‘我们总是透过后视镜驶向未来。’” “借助人工智能代理，像西蒙（Notion CTO）这样的人已经从骑自行车升级到了开车。” “人工智能是企业的钢铁。它能够贯穿整个工作流程，并在需要时提供清晰的决策依据，避免信息干扰。” “我们仍处于‘替换水车’阶段，人工智能聊天机器人只是简单地附加到现有工具上。我们还没有重新构想，当旧的限制消失，公司可以依靠无限的智能系统在你睡觉时运转时，组织会是什么样子。”原文链接：https://www.notion.com/zh-cn/blog/steam-steel-and-infinite-minds-ai

Claude开源的一堆skills和白皮书。来源：https://claude-plugins.dev/skills/@gtmagents/gtm-agents/whitepapers

Minimax的更多，600 多页，只能听一听啦。原文：https://www1.hkexnews.hk/app/sehk/2025/107986/documents/sehk25122100269_c.pdf

智谱递交的招股书将近 500 页，长篇大论，还是路上听一听更好。一些数据：投入：2022年、2023年、2024年公司研发投入分别为8440万、5.289亿、21.954亿，2025年上半年研发投入为15.947亿，累计研发投入约44亿。收入：2022年、2023年、2024年收入分别为5740万、1.245亿、3.124亿，年复合增长率达到130%。2025年上半年收入为1.9亿。毛利：2022年、2023年、2024年毛利率分别是54.6%、64.6%、56.3%，2025年上半年毛利率为50%。

Andrej Karpathy 发了一篇博客，总结了他眼中的 2025 年。来源：https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/

刚发布的GPT5.2的官方System Card全文解读。来源：cdn.openai.com