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  • 🗞|Claude Code 推出 Routines 自動化任務

  • 🚀|Chrome 推出 Skills 把 prompt 變一鍵工具

  • 📊|小於 32B 開源模型追上 GPT-5

  • 🔬|Anthropic 讓 Claude 當對齊研究員

  • 🔍|Brockman:你能做多少事取決於算力

Anthropic 今天讓 Claude Code 不用你盯著也能工作:設一次 prompt 和倉庫,它就會按時間、API 呼叫、或 GitHub 事件自己跑起來

  • 三種叫醒方式:排程(每晚、每小時)、API 端點(發 POST 就啟動)、GitHub 事件(PR 開、commit push 自動接手)。

  • 典型用法:叫它每晚去 Linear 撈最新 bug、試修、開 draft PR;有人開 PR 時自動 code review;部署完自動跑 smoke check 回報有沒有問題。

  • 所有方案都能用:前提是有開 Claude Code on the web,之前 CLI 裡用 /schedule 建的排程現在就是 routines,不用手動搬。

一天能跑幾次? 研究預覽期間每個帳號有每日上限。組織有開 extra usage 的話超過會繼續跑,沒開就會被擋下來(管理頁)。

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Google 讓你把在 Gemini in Chrome 寫過的 prompt 存起來變成 Skill,下次在任何網頁按一下就能跑同一套 prompt,不用每次重寫 。

  • 怎麼存: 直接從聊天紀錄把順手的 prompt 存成 Skill,下次打斜線或按加號就能叫出來。

  • 能跨分頁: Skill 會跑在你當下這個頁面,也能順便把你選的其他分頁一起帶進去處理。

  • 有現成的: Google 還準備了一整個 Skills 範本庫,你可以直接拿來用,也能改 prompt 改成自己順手的版本。

台灣能用嗎? 目前只開放 Chrome 語言設成 English-USMacWindowsChromeOS 桌面版,台灣要切語言才能使用。

Artificial Analysis 最新一期評測出爐Qwen3.5 27BGemma 4 31B 這兩款開源模型在智能指數上,竟然已經分別追平 GPT-5 mediumGPT-5 low

  • 單張顯卡就塞得下: 兩款模型用 BF16 精度都能放進一張 H100 80GB,量化過後甚至能直接在 MacBook 上本地跑。

  • Agent 反超但知識偏弱: Qwen3.5 27B 在 Agentic Index 拿到 55,比 GPT-5 medium 的 46 還高,不過 AA-Omniscience 落後超過 30 分,知識回憶這塊還是追不上。

  • Token 效率差蠻多: Qwen3.5 27B 智能只高 3 分,卻花了 9800 萬 token;Gemma 4 31B 只用 3900 萬,效率整整差了 2.5 倍

更大的開源模型呢? 同榜單上 GLM-5.1 拿到 51 分、Kimi K2.5 47、Qwen3.5 397B 45,跟最頂尖的閉源 Gemini 3.1 Pro / GPT-5.4 的 57 只差 6 分

Anthropic9 份 Claude Opus 4.6 當研究員,5 天把「弱 AI 教強 AI」這題做到補 97% 進度;兩位人類研究員花 7 天只補了 23%

  • 題目: 用「弱 AI 當教師」把還沒發揮的強 AI 微調到它的上限,練習「AI 比人聰明後,要怎麼訓練 AI」。

  • 方法: 9 份 Claude 各拿一個模糊起點、互相分享實驗結果、遠端即時評分,最佳方法還能跨題泛化(數學 94%、編碼 47%)。

  • 但是: 搬到 Claude Sonnet 4 大模型重跑,改進不顯著;過程中還有 AAR 在數學題叫強模型「永遠選最常見答案」偷吃步

人類研究員做什麼? Anthropic 的結論是當 ARR 能廉價跑上百個實驗,人類的瓶頸會從「想想法」轉到「評估結果」跟「抓作弊」

OpenAI 總裁 Greg Brockman 最新長文表示 AI 把軟體工程加速的浪潮會擴散到所有用電腦的工作,從此「你能做多少事」取決於你有多少算力

  • 機器遷就你: 過去用電腦,是你把意圖翻譯成指令給機器;現在反過來,電腦開始直接聽懂你想做什麼

  • 十億人實證: 軟體工程過去 6 個月已經看到這個巨大改變(AI 把寫程式大幅加速);ChatGPT 和 Codex 每週近十億人在用。

  • 小團隊贏了: 摩擦消失後,小團隊能做以前要大公司才做得到的事;更多人能把意圖變成軟體、簡報、流程、甚至一間公司。

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