Claude 推出 Reflect 功能，可回顾过去一年的使用情况

Anthropic 推出 Reflect 测试版，可在 Claude 网页版和桌面端的设置中生成使用报告，回顾过去 1、3、6 或 12 个月的聊天活动。报告会总结常用主题、使用时段和任务类型，并提供暂停提醒、免打扰时段等设置。该功能目前面向已开启 Memory 的 Free、Pro 和 Max 用户，隐身聊天、连接工具中的原始文件及健康工具相关对话不会纳入分析。

Anthropic

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OpenAI 新AI模型在智能体编程上 token 效率提高了54%

人工智能公司 OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼周四表示，该公司最新的人工智能模型GPT-5.6 Sol，在智能体编程任务上token 效率提高了 54%，并且该模型 “与市场上的竞品模型一样好或更好”。OpenAI 周四正在推出其最新系列模型，GPT-5.6 Sol、Terra 和Luna，这些模型于上个月发布。应美国政府的要求，该公司将初始发布限制在一小群受信任的合作伙伴。奥尔特曼表示，OpenAI 公司在审批过程中与特朗普政府官员进行了合作。他将 OpenAI 公司与政府的合作描述为 “协作式的来回沟通”，即政府会进行测试并提出问题，供该公司解决。

—— CNBC

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我筛了 1400 个 Claude Code Skills，留下 5 个天天在用的

先泼个冷水：大部分 Skills 是换了壳的 Prompt

这是我装了几十个之后最大的感受。很多所谓的 Skill，打开 SKILL.md 一看，核心就是一段 Prompt——"你是一个 XX 专家，请按照以下步骤……"。这种东西你直接对 AI 说一句话就能达到同样效果，根本不需要装一个 Skill。

真正有价值的 Skill，一定是改变了 AI 的工作流程，而不只是改变了一段 Prompt。

下面 5 个全部符合这个标准。

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第 1 个：Superpowers — 245K Star，改变 AI 写代码的方式

GitHub： obra/superpowers（245K ⭐，21.7K Fork）

npx skills add obra/superpowers

Superpowers 不是一个 Skill，是一套包含 20+ 子模块的开发框架。装了之后 AI 写代码的行为模式会发生根本变化。

装之前 vs 装之后：

核心变化：AI 从"听话的打字员"变成"会思考的同事"。

有人在 GitHub Issue 里发了对照实验数据：12 个相同复杂度的任务，装了 Superpowers 的会话比没装的 Token 用量平均低 14%。原因很反直觉——因为它会先花时间问清楚需求，避免后面返工。

Superpowers 里我日常用到的子模块：

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第 2 个：Taste Skill — 51.8K Star，解决"AI 做的页面一股模板味"

GitHub： Leonxlnx/taste-skill（51.8K ⭐）

npx skills add Leonxlnx/taste-skill

如果你用 AI 生成过前端页面，大概率遇到过这种情况：功能全对，但看起来就是"不对劲"——间距不均匀、颜色太跳、按钮长得像 Bootstrap 默认样式、排版像没设计师参与过的内部工具。

Taste Skill 不提供任何组件代码。它只做一件事：在 AI 生成 UI 时注入一套设计审美规则。

装之前 vs 装之后：

最适合的场景： 落地页、产品官网、作品集、Demo——这些页面"好不好看"直接影响用户第一印象的地方。

这个 Skill 在掘金 6 月 GitHub 热榜排名前十，51.8K Star 不是白来的。前端开发者如果经常用 AI 出页面，我觉得必装。

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第 3 个：Graphify — 41.8K Star，接手陌生项目的第一件事

GitHub： safishamsi/graphify（41.8K ⭐）

npx skills add safishamsi/graphify

解决的问题： 接手一个跑了两三年的老项目，几万行代码，README 已经过时了，文档和代码对不上。以前理清整个项目结构至少要一两周——挨个读文件、画关系图、问同事"这个模块是干嘛的"。

Graphify 做的事情：扫描整个代码库，生成一张知识图谱——模块间的依赖关系、核心调用链、公共工具函数的引用网络，全部可视化展示。

装之前 vs 装之后：

不只是 Claude Code 能用。 Graphify 兼容 Codex、Cursor、Gemini CLI 等主流 AI 编程工具。

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第 4 个：Deep Research — 调研型任务的质变

触发方式： /deep-research "你的问题"

这不是第三方 Skill，是 Claude Code 内置功能，但很多人不知道。

和直接让 AI 搜索的区别：

实际使用场景：

● 技术选型："React Server Components vs Next.js App Router 哪个更适合我们的项目？"
● 方案评估："前端监控用 Sentry 还是自建？成本对比是什么？"
● 新技术了解："Bun 1.2 和 Node.js 22 在性能上到底差多少？有没有真实的基准测试？"

每次调研下来大概要消耗不少 Token，不适合频繁用。但在需要做决策的时候，它给出的信息密度和准确度远超自己东搜西搜。

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第 5 个：find-skills — 别在 GitHub 里大海捞针了

1400+ 个 Skills，不可能一个个去翻 GitHub。用 find-skills 直接按关键词搜。

/find-skills "前端 UI 设计"
/find-skills "测试 自动化"
/find-skills "性能优化"

Skills 生态还在高速增长，每周都有新项目冒出来。有这个入口才能及时发现好用的新 Skill，不至于信息滞后。

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速查对照表

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我卸掉的那些 Skill 有什么共性

装了几十个卸掉大部分之后，我总结出一个判断标准：

打开它的 SKILL.md，如果核心内容你可以用一句话对 AI 说出来——那就不需要这个 Skill。

比如"你是一个代码优化专家，请帮我优化以下代码"——这种 Prompt 你自己说就行了，不需要装一个 Skill 来帮你说这句话。

真正好用的 Skill，改变的是 AI 的工作流程和思维模式，不只是换一段 Prompt。 Superpowers 让 AI 先想再写，Taste Skill 让 AI 在生成每一个 UI 元素时都过一遍设计规则，Graphify 让 AI 先理解项目全局再回答问题——这些是"换一段 Prompt"做不到的。

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最后

Skills 生态现在很像 2020 年的 VS Code 插件——数量爆炸但质量参差不齐。看到"必装 Top 30"别急着全装。先装一个 Superpowers 用一周，感受一下"AI 行为模式的变化"。如果觉得确实不一样，再按需加其他的。

而且别忘了，这些 Skills 不只是 Claude Code 能用——Cursor、Codex、Gemini CLI 都支持。不管你用哪个工具，都值得试试。

你装了哪些 Skills？有没有发现什么小众但特别好用的？ 评论区说说，有好的我加到列表里。

via 掘金人工智能本月最热 (author: kyriewen)

#Update #Claude

Claude 网页版现已支持在设置中使用 Reflect 功能，总结过去 1/3/6/12 个月的 Claude 使用情况。

所有用户可用。

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#Update #MuseSpark #Meta

Meta 发布了 Muse Spark 1.1 模型：

• 宣称 Agent 相关性能部分超越 Claude Opus 4.8
• 宣称 Coding 性能接近 SOTA 水平
• 现在可通过 API 访问该模型

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扎克伯格承诺为Meta的首款付费使用AI提供“激进”定价

在拥挤的AI工具市场中，马克·扎克伯格希望以价格取胜。Meta Platforms Inc. 发布了其最先进人工智能模型Muse Spark 1.1的一个版本，该版本包含面向开发者的全新付费层级，标志着Meta首次向企业收取访问其模型的费用，并提供了新的收入来源。扎克伯格在发布前的一次采访中表示，该模型将成为市场上最实惠的选择之一。Meta还将推出一个新的Meta Model API系统，该系统将用于向开发者收取费用。其API定价约为OpenAI和Anthropic PBC其他顶级模型所公开成本的25%。开发者可以免费使用Meta模型，但仅限一定额度；在达到某个 token 阈值后将需要付费才能继续访问，扎克伯格说。

—— 彭博社

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SpaceX与AI公司排队造富 一个行业意外先被新贵们带火了

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)

Telegraph

SpaceX与AI公司排队造富 一个行业意外先被新贵们带火了

据路透社报道，SpaceX和其他AI公司的首次公开招股(IPO)创造的财富，推动了私人航空需求的新一轮增长。 造富效应刺激私人飞机需求 航空律师阿曼达·阿普尔盖特(Amanda Applegate)上个月取消了年度假期，因为AI创业公司和SpaceX创造的大量财富，引发了一波科技投资者购买私人飞机的热潮，使她忙于处理大量飞机购买协议文件。这位驻克利夫兰的律师将这股热潮归因于科技行业少数几起重大“流动性事件”。 SpaceX的IPO为该公司筹集了创纪录的857亿美元，并为员工和创始人创造了前所未有的财富。…

↩️ OpenAI 发布国家安全原则，禁止用于自主武器和大规模监控，加强美国盟友合作

科技圈🎗在花频道📮:

🤖 OpenAI 与美国战争部拟修订合同，强调 AI 不得用于监控本国公民 OpenAI 与美国战争部（原“国防部”）已达成一致，拟在双方的 AI 合作协议中增加用于本国监控的阻止条款。此举由 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 主动提议，旨在回应外界对 AI 可能被用于大规模监控的担忧。 修订后的条款明确规定，相关 AI 系统严禁用于对美国公民进行蓄意监控，并禁止利用商业获取的个人身份信息进行追踪或监测。此前，Anthropic 与战争部的合作协议曾因类似争议而中止。目前该协议条款尚未正式签署。…

OpenAI 发布国家安全原则，禁止用于自主武器和大规模监控，加强美国盟友合作

OpenAI 公布了其国家安全原则，对外说明公司在政府合作与国家安全领域的技术使用立场。原则明确列出了几项硬性限制：不得将 OpenAI 技术用于大规模国内监控、不得用于指挥自主武器系统、不得用于高风险自动化决策。

OpenAI 同时披露，近期已在网络安全和生物安全等防御领域扩大与美国及盟友的合作，包括通过 Daybreak 网络防御计划与澳大利亚、加拿大、日本、韩国、法国、德国、波兰、荷兰及欧盟机构建立合作。OpenAI 表示，支持通过立法为军事领域的高风险 AI 应用设立保障措施。

OpenAI

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AI走进校园引争议 半数家长担忧孩子过度依赖AI工具

据商业内幕报道，随着生成式AI加速进入中小学教育场景，越来越多美国家长开始关注孩子使用AI工具带来的影响。德勤最新发布的年度返校季调查显示，50%的受访家长担心孩子“过度依赖AI”，与此同时，也有不少家长认为学校在AI教育方面准备不足。

此次调查共覆盖1150名拥有学龄儿童的家长。调查显示，约30%的家长表示，孩子已经在学校作业中使用生成式AI工具。不过，仅有22%的家长表示孩子所在学校提供了官方认可的生成式AI工具，另有33%的家长称学校已经制定AI使用规范。

调查还显示，超过三分之一的家长认为学校没有为孩子提供足够的AI技能教育。其中，约八分之一的家长计划自费让孩子参加AI辅导课程或夏令营，以帮助其掌握相关能力。

报道称，AI在基础教育中的普及正引发新的讨论。一方面，越来越多学生开始将AI用于学习和完成作业；另一方面，学校也在探索如何规范AI使用，并调整教学方式。

商业内幕提到，此前一位加拿大物理教师表示，由于学生越来越频繁地借助AI完成作业，他开始增加纸笔书写作业的比例，以便更准确判断学生真实的写作和思考能力。

此外，商业内幕还援引案例称，有小学生曾利用学校配发的Chromebook设备，通过GoogleGemini生成趣味图片，这也反映出生成式AI工具已逐渐进入低年龄段学生的日常学习和使用场景。

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OpenAI炮轰AI评测"标杆"： 731 道题近三成有缺陷， 8 个月通过率从23%飙到80%已失灵

OpenAI发布博文公开挑战行业权威评测基准SWE-Bench Pro，认为在 731 个公开测试任务中，约30%存在评测缺陷。SWE-Bench Pro由Scale AI推出，专门评测大语言模型与AI智能体的编程能力，因高度贴近实际企业级开发且具备极高的防作弊标准，现已成为AI软件工程领域的行业权威基准。

OpenAI在博文中指出一个关键信号：前沿模型在该基准上的通过率仅用 8 个月就从23.3%飙升至80.3%。这一"进步"速度过于异常，OpenAI认为该基准已无法有效评估模型的真实软件开发能力，很可能是因为评测本身存在系统性问题，而非模型能力真的实现了如此飞跃。

两条审查路径交叉验证，近三成任务"不合格"

为验证判断，OpenAI启动了两条并行审查路径。其数据点分析流程标记出 200 个失效任务，占全部 731 个公开任务的27.4%；同时开展的人工标注活动识别出 249 个失效任务，占比34.1%。基于这两条路径的交叉验证，OpenAI预估SWE-Bench Pro约30%的任务存在缺陷，涉及测试过严、提示不充分、测试范围过窄和提示具有误导性四类问题。

OpenAI还披露了一个典型案例：某道题要求将内容转为Markdown时在行首加入 1 个空格，但隐藏测试却要求 2 个空格。这意味着模型完全按照题面说明编写代码，仍然会被判错。这类"隐藏要求与明文说明不一致"的问题，直接导致模型的真实能力被错误评估，也解释了为何通过率会出现不合理飙升。

撤回采用建议，呼吁重建AI评测体系

基于这次分析，OpenAI正式撤回此前对SWE-Bench Pro的采用建议。OpenAI认为，后续需要由资深软件开发者专门为AI评测设计新的基准，而非简单沿用面向人类开发者的测试逻辑。当行业"标杆"本身都可能存在近三成缺陷，整个AI评测体系的公信力便面临拷问。从跑分竞赛回归真实工程能力评估，或许是AI软件工程评测下一步必须跨越的门槛。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

亚马逊被爆开发AI智能体“Moonraker”:Alexa将支持多步复杂任务串联

据科技媒体爆料，亚马逊正在秘密推进一项代号为“Moonraker”的先进人工智能智能体（AI Agent）项目，旨在赋予智能语音助手 Alexa 串联执行复杂任务的能力。作为现行生成式AI助手 Alexa Plus 的延伸功能，Moonraker 改变了以往单次只能响应单一指令的局限，能够深度理解复合型请求，并按逻辑顺序自动执行多个相关联的操作。

例如，用户只需发出一条指令，系统即可同时完成“呼叫网约车”与“给朋友发送短信通知”等多步工作流。这一技术升级标志着 Alexa 正在从传统的“一问一答”式语音助手，向能够处理复杂多步骤任务的真正数字化个人助理演进。

目前，亚马逊正使用 Anthropic 提供的先进AI模型对该系统进行测试，并为此准备了数百个英伟达 GPU 以支持更高级的推理与视觉功能。然而，这一极具野心的战略动作也让亚马逊面临巨大的资金与技术挑战。

内部规划文件显示，仅 Moonraker 项目在2026年的 GPU 硬件成本就将超过1亿美元，成为 Alexa Plus 升级计划中资金投入最高的项目。鉴于大模型算力成本急剧攀升，加之此前测试中曾出现幻觉与行为异常等技术瓶颈，亚马逊内部高管对该项目的巨额开支产生分歧，并提出了推迟或缩减项目规模的预案。

尽管面临成本压力与技术调整，亚马逊首席执行官安迪·杰西（Andy Jassy）近期披露的数据仍显示出商业化转型的积极信号:用户使用 Alexa Plus 的频率已达到此前的两倍，通过助手下单的次数更是增长了三倍。当前，OpenAI、Anthropic、谷歌等全球科技巨头正全速布局智能体(Agentic AI)赛道，Moonraker 项目的推进不仅是亚马逊对技术演进趋势的紧密跟进，更是其抢占下一代人机交互入口的关键战役。

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Mistral AI发布仅8B参数的具身导航模型

法国Mistral AI发布Robostral Navigate，一个仅8B参数的具身导航模型。该模型使用单一RGB摄像头输入，即可引导机器人在自然语言指令下自主执行任务，在 R2R-CE 基准测试中达到业界领先水平。Mistral透露模型完全在仿真环境中训练，约40万个轨迹覆盖6000个场景，通过前缀缓存优化将训练时间从数月压缩到数天。Robostral的跨平台适应性是其核心竞争力，它能在轮式、腿式和飞行机器人上运行，适配物流、制造和酒店等多种场景。这得益于公司选择“小模型+导航”的垂直切入点，回避了与人形机器人巨头的正面竞争。Robostral Navigate如果证明小参数模型在具体任务中可以达到大模型的效果，将对“越大越好”的主流叙事形成挑战。

—— 雷锋网、Mistral AI

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阶跃星辰首款AI智能体手机即将发布，跑在OpenAI前面

国内通用大模型独角兽阶跃星辰官方宣布，将推出新一代智能体终端，带来Agent时代的新答案。据国内媒体爆料，阶跃星辰即将发布AI终端品牌、智能体系统及其首款AI智能体手机，这也是全球大模型企业中率先落地的原生智能体手机终端，上市节奏早于OpenAI规划的AI终端。

知情人士透露，这款AI智能体手机由A股上市公司华勤技术负责代工生产，双方是深度绑定合作关系，并非简单的贴牌代工模式。华勤技术为全球智能硬件ODM行业头部企业，智能手机、笔记本电脑、平板电脑出货量超全球10%，且早在阶跃星辰B+轮融资阶段便完成战略入股，后续C轮融资持续加码，叠加豪威、中兴等产业链企业共同布局，形成了大模型、整机制造、影像、通信一体化协同链路。

上海AI六小虎，融资超 200 亿冲刺港股IPO

阶跃星辰 2023 年在上海成立，位列上海AI六小虎阵营，由前微软全球副总裁姜大昕创立，印奇担任董事长，团队汇聚微软、字节顶尖AI科研人才。公司累计融资超 200 亿元，中兴、华勤、腾讯、龙旗等消费电子产业链企业均参与投资，目前已完成股改冲刺港股IPO。其核心路线区别于纯云端模型厂商，主打大模型加终端硬件全链路落地，这一差异化定位正是其跨界造手机的战略根基。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

谷歌相册新增了一项AI“视频混剪”工具

谷歌于周三宣布，谷歌相册正在获得一项全新的 “视频混剪”功能，可以在几秒内编辑和转换视频，今日开始面向特定国家符合条件的谷歌AI Plus、PRO 和 Ultra订阅用户逐步推出。该功能由Gemini Omni驱动，这是谷歌最近发布的AI模型。通过将 AI驱动的视频编辑集成到谷歌相册，谷歌使用户更容易通过几次点击来编辑剪辑，而无需依赖专用软件，从而为用户留在谷歌生态系统中提供了又一个理由。视频混音工具可以在谷歌相册的 “创作” 选项卡中访问，允许你执行诸如应用电影级重新照明来提亮暗部剪辑、将普通背景替换为其他内容，或为视频添加艺术风格等操作，如水彩、原始素描和油画效果。

—— Techcrunch

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中国AI模型取得进展引发美国网络安全焦虑

据战略与国际研究中心未来实验室副主任兼数据研究员亚西尔·阿塔兰称，中国最新、最先进的AI模型，例如智谱的GLM-5.2，正在缩小与美国竞争对手的性能差距，并以相对低廉的价格吸引客户。这种转变正在重塑全球前沿AI市场。欧洲公司正在利用中国更便宜的模型。欧洲AI技术提供商Inceptron为客户托管GLM-5.2，而荷兰Nebius今年早些时候与Eigen AI合作，开发DeepSeek和GLM等领先开源模型的优化版本。美国公司警告称，中国模型的新兴使用可能带来网络安全影响，包括那些在开发时没有配备安全防护栏的模型的流通，这些防护栏旨在阻止人们利用这些平台进行非法黑客攻击。

—— 彭博社

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Elevated errors for Claude Opus 4.8

Jul 9, 03:28 UTC
Investigating - We are investigating elevated errors on requests to Claude Opus 4.8. We will provide an update as soon as possible.

via Claude Status - Incident History

OpenAI语音助手大升级：GPT-Live全双工模型上线，ChatGPT终于能"边听边说"了

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Telegraph

OpenAI语音助手大升级：GPT-Live全双工模型上线，ChatGPT终于能"边听边说"了

OpenAI正式发布基于GPT-Live架构的全新ChatGPT语音体验，标志着其语音技术迎来一次重大架构跃迁。相比 2024 年推出的Advanced Voice Mode，新版语音不再依赖传统语音系统，而是转向专为智能语音代理打造的实时音频模型。 早在今年 5 月，OpenAI就公布了迄今最先进的实时语音模型GPT-Realtime-2，将GPT- 5 级别的推理能力引入实时音频交互场景。这套模型能更好地处理复杂请求，更稳定地追踪长对话上下文，并在保持自然语速和语气的同时完成多步骤任务。如今基于GPT…

OpenAI人才流动：前研究员田永龙入职腾讯，深耕视觉语言模型研发

人工智能领域的人才流动近期引发关注。据最新消息，OpenAI前研究员田永龙（Yonglong Tian）已正式加盟腾讯，未来将进入腾讯大语言模型部工作，主要参与视觉语言模型（VLM）的相关研发任务。

作为AI领域的资深科研人员，田永龙此前的技术背景备受业界瞩目。此次他加入腾讯，被视为腾讯在多模态大模型技术布局上的又一重要引援。视觉语言模型作为大模型技术的前沿方向之一，旨在提升AI理解和处理复杂视觉信息的能力，是实现更高级人工智能的关键环节。

随着多模态技术的竞争日趋白热化，腾讯通过持续吸纳顶尖科研人才，正进一步夯实其在大模型底层技术及应用层面的实力。对于此次人事调动，业界分析认为，这不仅体现了头部企业对多模态技术路线的重视，也将为腾讯在相关领域的科研突破带来更多可能。

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