Claude 3.5 Sonnet

在与 Meta 的人才争夺战后，Anthropic 战略性地收购了总部位于西雅图的初创公司 Vercept。该公司专注于开发能够像人类一样操作电脑的 AI 智能体。此举标志着 AI 行业正从大型语言模型（LLM）向大型动作模型（LAM）及自主工作流自动化迈进。

深入探讨 Prompt Engineering 中的“礼貌税”现象，并详细介绍如何利用 token-diet 工具大幅减少 Token 消耗，优化 Claude 和 GPT 等模型的运行成本。

本文深入探讨了 Anthropic 推出的 Claude Code 命令行工具，分析其如何实现卓越的产品市场契合度，详解其技术架构，并探讨为何终端（Terminal）是代理式 AI 开发的最佳环境。

Anthropic 推出了针对金融、工程和设计领域的专业插件，标志着大模型从通用聊天机器人向垂直领域自主智能体的重大转型。这一举动对现有的 SaaS 产品构成了显著威胁。

Anthropic 正在通过为 Claude 推出专门的插件和智能体（Agent）功能，积极扩大其在企业市场的份额。这些功能针对金融、工程和设计等高价值垂直领域，可能会颠覆传统的 SaaS 行业格局。

五角大楼领导层就 Claude 在国防背景下的使用限制问题质询 Anthropic，并威胁将其列为“供应链风险”，此举可能重塑大语言模型（LLM）的市场格局。

深入探讨 Agentic Engineering（代理工程）模式，解析如何利用反思、工具调用和多智能体协作构建可靠的 AI Agent，并结合高速 LLM API 实现落地。

Anthropic 近日公开指控 DeepSeek、MiniMax 及月之暗面（Moonshot AI）利用其 Claude 3.5 Sonnet 模型进行大规模数据抓取与非授权的知识蒸馏，涉及 1600 万次交互。

本文基于 Anthropic 官方文档，结合韩国房地产 SaaS 实战经验，深度总结了 17 种 Claude 提示词技术。涵盖成本优化、逻辑推理及生产环境部署，助你高效利用 Claude 3.5 Sonnet 等顶级模型。

深入探讨 Model Context Protocol (MCP) 的演进，学习如何利用 Python 和 Anthropic 的最新标准，将 AI 工具从纯文本交互提升为富媒体交互式 UI 应用。

开发生产级 LLM 工具不仅需要优秀的提示词。本文分享了在开发 pdf2anki CLI 工具过程中总结的 6 个防御性工程模式，涵盖处理不可预测的 AI 输出、成本管理以及 PDF 语义切分等核心挑战。

Infosys 将 Anthropic 的 Claude 模型集成到其 Topaz 平台，旨在为全球企业构建复杂的代理式 AI 系统，以应对 IT 市场的剧烈波动。