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AI构建者摘要

真正在做 AI 的人今天说了什么。一页读完,约 5 分钟。

Anthropic 在全平台上线了 Haiku 5.5,还把 Sonnet 5.5 的 cache read 价格砍了一半;OpenAI 这周则围绕“日常相伴”的 agent 做文章:Dots、ChatGPT 里的自定义 UI,还有悄悄重新上线的 Codex cloud。更值得琢磨的一条线索是:当 AI 几乎什么都能造出来,软件本身和写软件的本事还值多少钱?从给工程师的职业建议,到给 SaaS 的警告,大家都在聊这件事。

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Claude

Haiku 5.5 全平台上线,Sonnet 5.5 的 cache read 降到每百万 token $0.10

Haiku 5.5 现已在所有平台上线,包括 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure。在 Anthropic 几乎所有的对齐评估中,它出现未对齐行为的次数都远少于 Haiku 4.5。对跑 agent 的人来说,更大的新闻可能是 Sonnet 5.5 的 cache read 价格减半,降到每百万 token $0.10。Anthropic 表示,这能让大多数长时间运行的任务便宜 20% 左右。

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播客

AI & I by Every

Every 为什么砍掉个人 agent,改成全公司共用一个

Every 从人手一个 OpenClaw agent,变成了全公司只用一个 agent。个人 agent 很难做好安全防护,动不动就出问题,没人照看就慢慢荒废,而且谁也记不清哪个 agent 擅长什么。最后胜出的做法,是把这些精力集中投到一个 agent 上,让它学会公司的工作流程。主导搭建的 Willie Williams 预计,职场会收敛到一家公司一个 agent,个人 agent 则会在家庭场景里大放异彩:“我真的不觉得我们或者整个行业会重演那种乱局:每个员工都配一个 agent 同事,然后大家的公司规模全都翻一倍。”谈到管理,他说这在很大程度上仍然是人的工作,只不过现在由 agent 担任第一顺位的 on-call,每五分钟检查一次异常,不再依赖固定的告警阈值。

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Dan Shipper

Every CEO

Dan Shipper 谈 OpenAI Dots:很能护住注意力,权限却让人抓狂

OpenAI 的 Dots 上周发布,已经在 Every 内部全面铺开。Shipper 的 Dot 把他周末测模型的结果发到 Slack,再把大家的回复带回来,他自己一次都没被拽进 Slack。同事们用自己的 Dot 从学校邮件里挑出要紧的事、揪出被漏掉的访问权限申请,还用语音跟它商量视频怎么剪。权限是短板:同一个基础操作他要批准好几次,有时 Dot 还是说自己做不了。他有个反共识的判断:没人会对这个角色一直忠诚。他预计一年后自己仍在用某个常驻 agent,但他的 Dot,也就是 Boo,“大概已经不在了”。

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Aditya Agarwal

SPC General Partner

Aditya Agarwal:“我能把它做出来”已经不再是工程师的优势

十年前,把软件工程练到顶尖是一条放之四海皆准的建议:先学会构建,再随便挑个行业。如今 AI 正让能用的软件变得唾手可得,所以 Agarwal 看到了三条路:去做那些正在吞噬软件的技术;和世界级的领域专家搭档;或者监督一群 coding agent 去清同一份 backlog,这是他觉得最没吸引力的一条。他的建议是,工程能力依然要练到很强,然后有意识地把它和技术前沿结合,或者和对某个值得解决的问题的深度理解结合。

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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Guillermo Rauch:你不喊停,agent 就会一直加固代码到天荒地老

任何程序几乎都能无止境地加固和优化,而每个方向都要付出时间、注意力和机会成本。你可以去探索永远不会被触达的输入空间,也可以给根本没人用的功能提速。Rauch 的观点是,就算 token 无限,也得有人决定什么时候停、接受哪些取舍,因为 agent 无论如何都会乐此不疲地一直往下钻。

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Amjad Masad

Replit CEO

Replit 联手 Microsoft 和 NVIDIA OpenShell,打造安全优先的桌面应用

Amjad Masad 认为,桌面端 AI 应用会让用户暴露在供应链攻击和 agent 的灾难性失误之下。Replit 正围绕安全性和可靠性打造桌面体验,一边与 Microsoft 合作,一边作为 NVIDIA OpenShell 的早期采用者。他还说 Replit 不是消费级应用,因为平台上大多数创作者都是在做生意。另外,他认为数学注定会最先被 AI 攻克:领域越纯粹,就越容易被破解。

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Aaron Levie

Box CEO

Aaron Levie:agent 时代需要的算力会多到离谱

Levie 列出了即将到来的东西:个人 agent、守护企业的 agent 集群、审查全部代码安全问题的 agent,还有全天候处理企业数据的后台 agent。这意味着推理量会成数量级地增长,而且除了 token,agent 还需要配套的基础设施,比如计算机、网络和文件系统。在他看来,这轮建设还处在早期阶段。

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Peter Yang

Peter Yang:如果 AI 能重建你发布的一切,SaaS 就危险了

Yang 认为,你发布的任何东西现在都能被 AI 反编译再重建出来。这样一来,除非你手握专有数据、分发渠道或者别的优势,否则靠软件赚钱会非常难。传统 SaaS 最危险,因为它又贵,又塞满了为人设计、agent 根本用不上的功能。他还预测 Suno 可能会超越 Spotify,并说继图像、音乐和视频之后,AI 很快也会攻克游戏。

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Thariq

Thariq:agent 最常见的失败,是在自己不懂的领域写 prompt

Thariq 见得最多的失败是:人们在自己不熟悉的领域干活,写不出精确的 prompt 和计划,于是花很多轮含糊地来回迭代。因为 agent 让这类工作变得很容易,几乎每个人迟早都会走出自己的专业范围。他的解法是先让模型把你不懂的东西教给你。他还觉得现在正是做游戏开发内容创作者的绝佳时机,因为对很多人来说,做游戏本身就是一种愿意掏钱的乐趣。

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Alex Albert

距 Haiku 4.5 不到一年,Haiku 5.5 快得多,还便宜 75%

Alex Albert 提到,Haiku 4.5 是 2025 年 10 月 15 日发布的,所以他并排对比的这两个模型相隔不到一年。他还补充说,Haiku 5.5 速度也快得多,价格便宜 75%。

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Google Labs

Google Labs 推出 Playground:零编程经验也能做游戏

Playground 是 Google Labs 的一个新实验,一个不需要任何编程经验就能自己做游戏的平台。“只要你想得到,就能玩得到。”目前面向美国 18 岁及以上的用户开放。

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Cat Wu

Cat Wu 拿到用户反馈的最快路径:让 Claude 帮你找出重度用户

Cat Wu 最喜欢的 PM 工作流之一,是先问 Claude 上周谁用某个功能用得最多。接着 Claude 会做一个按使用量列出前 10 名的 artifact,主动联系这些用户,并约好 15 分钟的聊天。她说这是获取用户反馈最快的办法。

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数据来源

源数据来自 zarazhangrui 的开源项目 follow-builders,以 MIT 许可发布。摘要由 LLM 基于该项目的公开 feed 生成,摘要 prompt 亦改编自该项目。上面每一条都链接到原始出处。

摘要由程序自动生成。据此做判断前请先看原文。