Claude跟进Codex,录一遍屏就能生成可复用Skill
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Anthropic:Claude Cowork 与聊天合并为同一 Claude
火星财经消息,Anthropic 宣布,自即日起 Claude Cowork 与聊天合并为同一 Claude。用户可提出简短问题或交付截止任务,Claude 可在电脑关闭后继续处理。该能力将在未来数周向 Pro 和 Max 计划推出,随后覆盖更多计划。Claude Docs 与 Claude Slides 同步上线,Claude Design 现可在对话中使用。用户可与 Claude 共同撰写文档或起草幻灯片,支持直接编辑、在 Claude 中演示,以及下载为 PowerPoint 或 PDF。上述三项目前在付费计划中处于测试阶段,企业管理员可决定何时启用;独立版 Claude Design 仍可照常使用。Anthropic 称,此前 Cowork 与 Design 分属不同入口,任务归属与上下文衔接不便。现可由 Claude 判断任务所需能力,并在任意对话中调用既有上下文、技能与连接器。聊天用户无需改动操作;Cowork 用户可保留聊天、项目、产物、连接器与技能。Team 与 Free 计划将随后推出,企业管理员将至少提前 30 天获知组织侧变更。
950个Claude Agent跑21小时,找到了人类漏掉的生物系统
动察 Beating AI 快讯,Anthropic 自建的分子生物学实验室公布首个成果。人类科学家只给 Claude 一个方向,让它去海量 DNA 数据里寻找值得研究的新型逆转录酶,也就是一种能把 RNA 信息写回 DNA 的酶。约 950 个 Claude Agent 跑了 21 小时,从 20 万多个逆转录酶中筛出 3500 个候选系统,最后缩到 20 个重点对象。 其中一个 Agent 发现,一种奇怪的逆转录酶旁边排列着大量规律重复的 DNA,看起来很像 CRISPR。CRISPR 是细菌天然拥有的一套 DNA 防御系统,后来被人类改造成基因编辑工具,可以按照 RNA 的「导航」找到特定 DNA 并切开。Claude 随后自己数重复序列、分析间距、对比已知系统并搜索论文,最后判断这里可能藏着一套此前没有被完整识别的生物系统。Anthropic 将它命名为 ART。 人类科学家随后在实验室验证。ART 主要存在于噬菌体,也就是专门感染细菌的病毒中。它由逆转录酶、一个功能未知的邻近蛋白和一长串重复 DNA 组成。实验确认,这些重复 DNA 会产生多种短 RNA。少数具有类似结构的已知系统可以切割、复制或改写 DNA,所以 Anthropic 正继续研究 ART 是否也有类似能力。 目前还不知道 ART 到底有什么功能,也不能说它已经可以编辑基因。其中的逆转录酶以前就有人研究过,Claude 新发现的是它和旁边重复 DNA、未知蛋白之间的完整关联。这次 Claude 也没有被提前告知去找 ART,而是自己从大量候选里发现异常、继续追查,再把结果交给人类做实验。Anthropic 称,这类分析如果完全由专家完成,通常需要数周到数月。
给Claude Code装上「剪映」,Hypit让Agent直接做完整视频
动察 Beating AI 快讯,开源项目 Hypit 最近在 GitHub 快速走红,目前已有约 8300 Star。它相当于给 Claude Code、Codex 这类 Coding Agent 加上一套视频制作工具,让原本主要写代码的 Agent,也能开始做视频。 用户丢进去一条参考视频后,Hypit 会把台词、镜头、字幕、B-roll 和特效拆成一套可以反复修改的制作流程。Agent 再调用 Seedance 等视频模型、图片模型、WhisperX 和 FFmpeg,替换人物、台词和素材,重新生成整条视频。 这套方法特别适合批量做相似视频。比如一条广告效果不错,可以保留原来的节奏和结构,只换产品、人物或文案,再快速做出几十个不同版本。一条视频跑通后,后面主要就是换内容,不用每次从头做一遍。 Hypit 本身免费使用,也不强制绑定某个生成模型。不过它采用带额外限制的开源协议,企业内部可以商用;如果拿它做面向多个客户的 SaaS,则需要另行取得商业授权。
Salesforce正式接进Claude,37个销售Skill直接查客户、改销售记录
动察 Beating AI 快讯,Anthropic 和 Salesforce 正式推出 Salesforce in Claude Beta。它把 Salesforce 里的客户、商机和销售管道直接接进 Claude,并内置 37 个销售 Skill。销售人员不用离开对话,就能查客户、准备会议、评估商机、查看销售管道,也能直接更新 CRM 记录。此前这项功能只向少数客户试点开放。 Claude 还能把 Salesforce、Slack 和邮件里的信息合在一起,自动生成每日简报、会前材料和会后跟进,甚至根据实时数据生成交互式销售看板。修改 Salesforce 数据前,Claude 默认仍会要求用户确认,而且只能访问原账号有权限查看的数据。 Salesforce 内部已有约 7000 名销售人员在使用,GitLab、Siemens 和 Legora 也已部署。 以后销售未必还要天天点 CRM 界面,Claude 可以直接成为操作 Salesforce 的入口。
OpenScience自测75.7%超过Codex:科研Agent开始自己循环跑实验
动察 Beating AI 快讯,Y Combinator 2026 冬季批次(YC W26)公司 Synthetic Sciences 正式发布开源科研 Agent OpenScience。它能查论文、处理数据、写代码和调用科研数据库,新加入的 Autoresearch 还能让 AI 自己连续跑实验。 比如训练一个模型,研究者只需要告诉它「把验证集 loss 降下来」。OpenScience 会先跑基线,再自己提出修改方案,一轮轮执行实验。结果变好就保留,变差就回退,再根据前面的结果决定下一步试什么。用户也可以提前限制运行次数、总时长和停止条件,或者规定「接下来只改优化器」。 OpenScience 把原本需要研究者反复盯着做的实验迭代自动化了:提出方案、执行实验、比较指标、淘汰失败方案,再继续下一轮。实验可以在本机运行,也可以交给远程 GPU、SSH 服务器和 Slurm/PBS 集群。每轮实验的代码、结果和判断都会留下记录,方便后续检查。 它还支持直接登录 ChatGPT/Codex 订阅,也可以接入自己的 API Key、本地模型,或使用官方按量付费的 Ace。 官方自测中,OpenScience 在 70 道 Terminal-Bench Science 任务中完成 53 道,得分 75.7%。作为对比,Codex + GPT-6 Astra 的公开成绩为 68.1%。
Jevgrep让Coding Agent少自己找代码:SWE-bench主模型成本降29%
动察 Beating AI 快讯,开发者 David 基于 Jev 开源了一个专门给 Coding Agent 找代码的研究工具 Jevgrep。 用户只要问一句「登录校验写在哪里」,它就会用 TypeSafe 的决策模型 Jev 逐层搜索代码库,找出相关文件和源码片段,再交给 Claude Code、Codex 等 Agent 继续修改和测试。 它主要解决 Coding Agent 很费 token 的「找代码」环节。Jevgrep 不会先把整个仓库塞给模型,也不是只做一次语义搜索。它会先判断哪些目录值得继续找,再检查相关文件和代码声明,最后返回源码片段、行号和后续阅读线索。仓库还提供了 Skill,让 Agent 知道什么时候调用 `jg` 收集上下文。 最新 SWE-bench 实验用了 10 个 Python 任务。使用 Jevgrep 和不用 Jevgrep 都完成了 8 个,但 GPT-5.6 Sol 的总成本从 7.62 美元降到 5.44 美元,减少 28.63%。作者最初在 X 上写的是 40%,仓库随后更新实验结果,目前已经改成「约 30%」。 不过,这个数字只统计 Sol 的费用,没有把 Jev 算进去。实验日志中能够确认的 Jev 调用费用已经至少有 1.57 美元,部分调用缺少完整计费记录,实际总额未知。此外,这组实验只有 10 个任务,而且每题只跑了一次。