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大厂代码库几百万行，Claude Code怎么跑起来的？Anthropic首次公开全套打法

Anthropic发布文章总结Claude Code在企业规模部署的最佳实践。Claude Code导航类似软件工程师，与RAG驱动工具不同。其harness由多扩展点组成，在部署中有三种常见配置模式，还给出应用建议。

随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。

Anthropic内部把Claude Code当万能助手。它核心理念是“一切皆文件”，能管理文件、日志和待办事项，还可打通Apple生态。MCP让其获取更多上下文。社区用户分享了在多场景的使用体验和技巧。

GPT-5正式发布，它是融合模型，准确性大幅提升，编程、写作等能力飞跃，语音模式升级，还有个性化功能，已介入医疗。API含三款模型，价格有竞争力，标志AI竞争转向「智能发布」。

Claude code团队成员Thariq分享内部构建Skills经验。介绍Skills类型，如库和API参考、产品验证等；给出制作技巧，像聚焦关键信息、建立“常见坑”专区等；还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。

在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。

AMD的Stella Laurenzo分析发现，Claude Code某次更新后思考深度降67%，无法胜任复杂工程任务，行为走样。团队回应redact - thinking是UI改动，2月两项改动或有影响，但网友并不买账。

摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。

编程领域曾由Claude引领，如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试（ProgramBench）考验严苛，过往模型解决率为0，GPT 5.5高和超高推理模式成功破局，展现了不同解题风格。

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。