Graph Engineering: The Anthropic Method for Agent Self-Review
文章介绍了Anthropic工程师采用的“图工程”方法，通过将Agent控制从模型内部转移到图结构节点，解决了长任务中的状态丢失和漂移问题。文章详细阐述了如何构建评判器、编写规则书、测试规则及将状态存储在磁盘而非上下文窗口中，从而实现大规模代码迁移和自动化审查。
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如何将 Claude Code 打造成 24/7 开发团队（完整指南）
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沙盒：Harness 时代的服务器
本文阐述了在 Harness（AI 智能体架构）时代，沙盒作为新型服务器的核心地位。文章从评估测试环境出发，探讨了长期运行的智能体如何依赖沙盒进行隔离执行。重点分析了系统状态的持久化——包括推理轨迹和文件系统数据——对于恢复任务和审计的重要性。作者认为，未来的市场将由拥有“群体”控制层和轨迹数据所有权的一方定义，这引发了关于数据控制权是属于实验室还是企业内部的战略博弈。
ECC：高效能 Claude Code 配置全解析
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Top 67 Claude Skills That Turn a $20 Subscription Into a Full Dev Team
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Claude Code 团队如何进行代码评审
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构建 agent 时什么时候将子 agent 合并到主 agent 循环中
本文是 Claude 官方文章的译文，探讨在构建 agent 系统时何时应将子 agent 折叠进主 agent 循环。文章指出，配备 skill 的单一 agent 在质量、成本和延迟方面常常优于多 agent 设计。作者分析了大型组织构建 agent 的常见失败模式（上下文管理、子 agent 泛滥、Frankenprompt、延迟等），介绍通过渐进式披露 skill 和 MCP 工具的 agent 循环设计，并给出将子 agent 迁移为单循环的分阶段方法：构建任务完成评估、合并领域 agent、将子 agent 转为工具调用、用 skill 和工具替代子 agent，以及多团队协作的治理模式。
Anthropic 22 门 Claude 课程全部免费开放，按进阶顺序整理
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如何用 Claude Opus 5.5 构建你的第一个 AI Agent 团队
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一夜三连发，Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol和Luna全部都来了
Anthropic与OpenAI同日发布多款新模型：Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol和Luna。作者详细评测了各模型的定位与表现：Opus 5.5作为Claude系列性价比模型，Coding能力达到SOTA，成本下降40%，速度提升30%，但Token消耗大；GPT-6 Sol和Luna主打降本，价格比上代便宜50%甚至低于Deepseek，Token效率出色、幻觉率大幅降低，但审美与细节能力有明显降级。作者指出两家公司差异化路线：Anthropic专注Coding通往AGI，OpenAI专注全面Agent能力，并给出不同场景下的模型选择建议。
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Anthropic 如何构建产品，软件工程又将如何改变 | 深度解读 Claude Code 一线工程师 70 分钟访谈
本文深度解读 Claude Code 开发者 Thariq Shihipar 的 70 分钟访谈，揭示 Anthropic 内部如何用 AI 做工程。核心观点包括：工程师抽象层级必须上移，把 Claude 当思考伙伴；知识工作皆可代码化；模型越强 harness 越复杂；自主性取决于 ticket 质量；提示工程被重新定义为注入上下文的一切；品味成为稀缺资源；验证能力重要性暴涨（测试代码需多 100 倍）；写作与信任文化规范；以及 loop engineering、生成式界面等将扩散到全行业的转变。
