タチコチョコ

[Hailey @HaileyAILabs]

Seedance，再见了 👋

Muse 真���太香了。

这次我直接让 GPT 先生成 6 宫格分镜图，再整个丢给 Muse。

结果成片直接把我惊到了，一次都没调整，镜头、节奏、画面衔接都很顺。

不是，Muse 到底是什么神仙 AI 啊

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

You can finally close your laptop now and your agents will keep working.

Codex cloud environments are here.

Reusable environments mean less setup and faster starts, with your repo, dependencies, scripts, and settings already in place.

[タチコチョコ @JiaHengYu]

@negitorako 地震大丈夫？

[Xanderwow @Xanderwow_A]

你最喜欢哪家的Si大模型？

视频模型：Seedance2.5
舞蹈/音乐：極楽浄土 - GARNiDELiA (ガルニデリア)

[lifcc @mylifcc]

这个才是昨天的重头戏！！OpenAI 刚开源了一个很重要的新仓库：openai/mcp-extensions。把 MCP 从工具协议，往完整的 AI App 平台推。

以前 MCP 解决的是：模型怎么调用你的工具。

现在这套 Extensions 开始解决另一件事：你的产品怎么直接长进 ChatGPT 里。

它已���支持：

Sidebar 入口、Thread 内独立面板、文件类型自定义 Viewer、Composer 里的 @mention、原生设置页、表单/图片选择器、Deep Link，甚至还能对文件做读写。

这意味着以后做一个视频 AI 产品，不一定只是暴露几个 generate_video、upscale MCP tool。

你完全可以让它变成：

ChatGPT 左侧直接打开视频工作台；
用户拖进一个 .mp4，自动进入你的 Viewer；
输入框里 @某个素材；
表单里选模型、时长、分辨率；
Agent 再通过 MCP 调后端真正执行任务。

这时候 MCP 已经很难只叫“工具协议”了。

我更愿意把未来的 AI App 拆成四层：

Skill：告诉 Agent 怎么做事
MCP：给 Agent 能力
MCP App：给用户交���界面
MCP Extensions：把整个 App 嵌进 ChatGPT

[Tibo @thsottiaux]

One more thing, you can now build and deploy MCP servers right through ChatGPT. And restrict its access to anyone you want or share it with the world.

[lifcc @mylifcc]

Cloudflare 今天干了一件比“又发了个新产品”重要得多的事：

它准备自己成为 Certificate Authority，也就是 CA。

以后它不只做 CDN、DNS、DDoS、Workers，甚至准备自己给网站签发 HTTPS 证书。

这已经摸到互联网最底层的“信任系统”了。

更狠的是，Cloudflare 还要收购 GlobalSign 一个从 2012 年就被大量设备信任的 Root CA。

因为 CA 最难的从来不是密码学，而是让全球几十亿台设备都“认识你”。

[angel @angeldot_]

ANTHROPIC HA REVELADO EL TRUCO PARA MEJORAR CLAUDE OPUS 5.5

Opus escribe el código. Fable 5.1 revisa su trabajo.

Y se activa con un solo comando.

Abre Claude Code con Opus 5.5 y escribe:

/advisor fable

Cuando Opus consulta a Fable, este recibe toda la sesión, incluidas las llamadas a herramientas y sus resultados.

Una segunda opinión en momentos clave:

→ Antes de un plan: ¿es el enfoque correcto?
→ Cuando un error se repite: ¿estamos buscando donde toca?
→ Antes de terminar: ¿qué se nos ha escapado?

Sin copiar y pegar entre chats.

Y puedes llevarlo más lejos con esta estructura:

→ Opus 5.5 en esfuerzo alto dirige la sesión
→ explorer lee y explora el código
→ worker edita y ejecuta tests
→ researcher consulta la documentación
→ Los tres usan Opus en esfuerzo medio
→ Fable 5.1 queda disponible como asesor

Para configurarlo, pega este prompt en Claude Code ↓

“Reorganiza mi configuración de Claude Code con esta estructura:

Revisa ~/.claude/agents y .claude/agents para encontrar subagentes que ya cubran los roles explorer, worker y researcher.

Propón nuevos subagentes solo para los roles que falten.

Configura los correspondientes con model: opus y effort: medium.

Si alguno tiene fijado otro modelo, no lo modifiques y enuméralo.

Configura la sesión principal con effortLevel: high y advisorModel: fable en ~/.claude/settings.json.

Busca CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL, DISABLE_TELEMETRY y cualquier variable que impida obtener las feature flags necesarias para activar el asesor.

Comprueba también CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL, que puede sobrescribir el esfuerzo de los subagentes. Informa de lo que encuentres sin modificar estas variables.

Añade esta regla a ~/.claude/CLAUDE.md: consulta al asesor antes de elaborar un plan grande, cuando se repita un error y antes de dar por terminada una tarea larga.

Muéstrame primero todos los cambios propuestos como diff. No edites nada hasta que te dé permiso.”

La función es experimental y requiere acceso a Fable. Las consultas consumen tokens adicionales y Claude decide cuándo hacerlas, guiado por tus instrucciones.

Guárdalo para tu próxima sesión.

Enlace: https://t.co/ibL9XtYnL8

[タチコチョコ @JiaHengYu]

@mylifcc 最主要還是用得人太多了
只要大家退訂不用
速度就上去了

[宝玉 @dotey]

Anthropic 上线新站点 https://t.co/UazfKYPKLO，面向用 Claude 做开发的人。站点会发布工程深度文章、Claude Code 和 API 使用指南、Claude 团队成员的经验分享，另外还藏了一些彩蛋。

原来的文档网站仍在 https://t.co/t4KD4eylrq，首页导航里的 DOCS 链接会直接跳转过去。https://t.co/UazfKYPKLO 更接近 Anthropic 工程团队的博客，文章分为智能体（Agents）、工程、实战手册（Playbooks）、技能（Skills）四类。技能指的是给 Claude 预先写好的一套操作说明，让它按固定流程完成某类任务。

首页现有的文章大多围绕 Claude 5 代模型的实际用法。例如《Building with Claude Sonnet 5.5》讲怎么用 Sonnet 5.5 开发，《What a task costs on Opus 5.5》算的是在 Opus 5.5 上跑一个任务要花多少钱，《The new rules of context engineering for Claude 5 generation models》讲怎样给新一代模型组织输入内容。也有团队自己的工程复盘，比如《How we made https://t.co/vefasn3rYt 3x faster in two weeks》，记录他们两周内把 https://t.co/vefasn3rYt 提速 3 倍的过程。

最新一篇是 9 月 28 日发布的《用 Claude 自动设计评测并逐步调优》。

对正在用 Claude API 或 Claude Code 的开发者，这些文章能直接看到 Anthropic 内部团队怎么用模型、怎么估算成本。

站点还收录了视频，包括 Claude Code 团队怎么用 Claude Code，以及 Ramp、DoorDash 等公司让员工用 Claude Code 和智能体工作的案例，完整视频放在 YouTube 上。

彩蛋之一是终端模式。点导航里的 TERMINAL，整个站点会变成命令行界面，文章列表像终端里的滚动输出，输入 /help 能看到可用命令。站点的主要入口都配了键盘快捷键，按 H 回首页，按 D 打开文档，按 T 进入终端。

[宝玉 @dotey]

Figure AI 让旗下的 Figure 02 人形机器人自己跳进芬兰一家铸造厂的钢水里，以此让这一代机器人退役。熔出来的金属会被加工成限量纪念品。

Figure 02 是 Figure 的第二代人形机器人，公司很多第一次都由它完成：第一次进 BMW 工厂上岗，第一次运行 Helix（Figure 自研的机器人 AI 模型，负责看画面、理解指令并控制动作），第一次做家务，第一次做物流工作。现在第三代 F.03 的数量越来越多，Figure 说继续维护 F.02 已经不划算。

退役的麻烦在于保护技术。机器人里有大量自研的执行器（可以理解为驱动关节的电机）等核心硬件，Figure 不想让它们流出去；但一台台拆解又太占工程师的时间，��推迟第四代 F.04 的发布。

Figure 于是在网上征求处理办法，施瓦辛格回复说"熔���它们"。他主演的《终结者2》结尾，T-800 机器人就是沉进钢水里的。Figure 联系了施瓦辛格，他表示想参与，项目随后启动。

找场地并不顺利。美国和墨西哥的铸造厂都不愿意让装着锂电池的机器人跳进自家昂贵的设备，Figure 还请《流言终结者》的前主持人帮忙找过。最后只有芬兰伊马特拉的一家铸造厂同意。

训练在 Figure 位于加州圣何塞的园区进行。团队铺了大气垫，让机器人从二楼往下跳。他们参考特技演员的动作，在仿真环境里训练了一个新的 AI 模型，让机器人在一个从没去过的铸造厂里，准确跳进盛钢水的容器。

铸造厂用的是一座 75 吨的电弧炉，靠三根石墨电极通电熔化废钢。团队只有 24 小时、6 炉的机会，每炉钢水只有 20 分钟可用，之后表面就会冷却结壳。Figure 称，现场的高温和强电磁场让摄像器材等电子设备出了故障，机器人则一直正常运行自己的 AI 控制程序。

熔出的金属锭已运回美国，正在加工成一批纪念 F.02 的限量藏品，数量很少，面向个人出售，博文没有公布价格和购买方式。大部分 F.02 已被熔掉，只有几台留在总部仓库。

Figure 在文末特意说明，视频不是 AI 生成的：机器人确实是自主起跳，被运到芬兰，跳进了钢水。

[DHH @dhh]

We've never had this much competition at the leading edge of computing. What a time to be alive!

[Tibo @thsottiaux]

GPT-6.1 Sol is our most demanded model pretty much ever both across both the API and subscriptions.

Within ChatGPT & Codex, we were under heavy load, but have brough more capacity online and the speed should get much better in the coming hours, reaching almost twice the speed compared to what we served yesterday.

[Paweł Huryn @PawelHuryn]

So I tested GPT-6.1 Sol on real work: 2 repos, 105 planted bugs. Find and fix what you can.

Unlike GPT-6 Sol, which was just a nerfed GPT-5.6 Terra, this one is real. The results:

- GPT-6 Astra (max): 45 for $33
- GPT-6.1 Sol (max): 44 for $6.56
- GPT-5.6 Sol (max): 43.5 for $95.35
- Opus 5.5 (max): 41.7 for $58.53
- GPT-6 Sol (max): 29.3 for $9.33

With a model like this, the 50% cut to the $200 plan doesn't matter.

n=1. More runs and results at more effort levels dropping in this thread over the next few hours 🧵

[lifcc @mylifcc]

Anthropic 刚刚发了一篇炸裂的报告，攻击GLM-5.3

他们直接点名智谱的 GLM-5.3： 不仅能自主挖 0-day 漏洞，还能一键生成端到端 Exploit。

用轻量版的 GLM-5.3-Flash， 只花了 20 美元 API 成本， 20 分钟人工���入 + 8 小时机器跑动， 直接打穿了 Chrome 的 PAC 内存防护。

Anthropic认为GLM-5.3 具备端到端自主利用漏洞的能力

逼近前沿闭源模型水平： Anthropic 发现，GLM-5.3 在自主构建端到端漏洞利用程序（Exploit）方面的能力，与 Anthropic 内部受控发布的网络安全测试模型（Claude Mythos Preview）��常接近。

NIST 评测印证： 报告引用了美国 NIST 旗下 CAISI 的评估，认定 GLM-5.3 是“迄今发布的最具网络安全攻击能力的开放权重（Open-weight）模型”。

Anthropic 指出，与欧美主流闭源前沿模型通过严格 API 审核和护栏限制不同，GLM-5.3 作为开放权重模型，其安全防护存在明显薄弱点：

角色扮演诱导（Deceptive Prompt）： 告诉模型“你是一个正在进行演练的红队测试 Agent”，模型配合攻击任务的概率达到 64%。

思维链预填（Prefill Thinking Tokens）： 诱导率达到 92%。

消融去拒答（Abliteration）： 针对开源权重的消融技术，仅花费数千美元算力即可彻底移除其道德拒答机制，有害指令执行率达到 100%，且不会明显损害模型的通用推理能力。

[Matthew Berman @MatthewBerman]

Live reset captured!!!

[AYi @AYi_AInotes]

整个科技圈风向都在卷大企业 AI，
结果 @Meta 的 @AIatMeta AI 掌门人 @alexandr_wang 刚刚发推说他们后台发现，把 Muse 用得最猛的，
竟然是修水管的、开农场的、开杂货店和开小餐馆的老板……
上线两周，早期用户里竟然有 1/3 直接��它绑定了商业账号。
今天 Meta 顺水推舟，直接上线了 Muse for Small Business，
一口气甩出 22 个官方连接器：
Shopify、Stripe、QuickBooks、Canva、Zoom、Slack……
把小商家的全套数字牛马直接做实了。

我把背后的逻辑和搞钱启示用大白话给大家拆一下👇
━━
1｜最反直觉的现象：用 AI 最狠的不是大厂，是个体户
大厂做 AI 喜欢去找世界 500 强做大单子，
但真实世界里，最缺时间的是那些“一人身兼八职”的小老板。
官方案例里有个爱荷华州开杂货店的大叔：
每周工作 65 个小时，店里进货是他、管账是他、做促销是他、处理退款还是他。
他缺的根本不是点子，是时间。
以��大家以为 Muse 只是个帮宅男比价订外卖的玩具，
结果这些小老板早就拿它去回客户邮件、查库存、算账了。

2｜这 22 个连接器，到底解决了啥？
做过独立电商、自媒体或者小生意的朋友都懂这个痛点：
每天要在 8 个后台之间来回切——
看销量去 Shopify，查退款去 Stripe，做海报去 Canva，记账去 QuickBooks，开会去 Zoom，内部沟通去 Slack。
现在 Muse 把它全收拢到一个对话框里：
▫️查账退款：不用登录 Stripe 后台，直接对它说“把昨天争议的那笔单子退了”，它核对完调接口执行
▫️内容与营销：识别你的产品库存和品牌调性，直接调用 Canva 生成下周促销海报，一键推到 Instagram 商业主页
▫️客户与日程：给它配个专属邮箱，客户发来的询价、改期邮件，它在后台看懂日历直接起草回复
一句话：它不是让你去学一个新软件，而是把你手上所有的 SaaS 变成听话的后台。

3｜Meta 这步棋最狠的地方在哪？
Facebook 和 Instagram 上有整整 2 亿小微商家。
这是全球最大的个体老板聚集地。
Meta 根本不需要跟微软、谷歌去抢那些复杂的企业级大单，
它只要让这 2 亿小老板在手机上：
“少雇一个客服、少花 2 小时对账、少切 5 个软件”。
而且最聪明的是它的安全机制：
所有涉及扣费、退款、对外公开发布的操作，AI 负责跑腿起草，最后一步依然要人点确认。
这就是我们常说的“人管方向和钱包，AI 管繁琐和流程”。

4｜对我们普通人和超级个体意味着什么？
一人公司（One-Person Company）过去最大的瓶颈，不是你不会做核心业务，而是被杂事活活拖死。
你懂做视频，但你不想花时间回商务邮件；
你懂写代码，但你讨厌天天去处理发票和对账。
当 AI Agent 开始长出连接现实商业系统的手（Connectors）：
以前需要 3 个人支撑的微型工作室，
以后可能真的 1 个人加一个配置好的 Personal AI 就能跑起来。

5｜照例泼盆冷水
▫️这套连接器目前深度绑定的是海外生态（Shopify、Stripe、QuickBooks 等），国内主流的微店、淘宝、微信支付等生态目前还没打通；
▫️多平台授权意味着你的商业数据、客户往来都在被 AI 扫描，哪些权限给、哪些不给，依然得有边界；
▫️复杂业务逻辑的容错率低，账目核算依然需要人工定期复核，别做甩手掌柜。
━━
过去我们讨论 AI，总觉得它是高高在上的算力和算法。

但今天 Alexandr Wang 这条推说明了一件事：
AI 落地最快、最扎实的地方，
永远是帮街角那家店的老板，把今晚下班的时间提前两个小时。
开源了自定义接入平台（https://t.co/GGtFihiFNC）。
如果国内也有一个 AI 能接通你所有的工作软件，你最想让它替你干掉哪个日常琐事？

[Theo - t3.gg @theo]

When I made this video, there were no benchmarks yet, so I had to run them myself. Jaw dropped when I saw the Terminal Bench 4 scores.

Performance better than Opus 5.5 for ~1/30th of the price 🤯

[Tibo @thsottiaux]

Launching a new Codex Cloud, much improved from last year. With configurable cloud environments, it’s impossible to go back to building on your laptop once you’ve taken the time to configure it.

Agents API, the same tech powering all our cloud agents, including dots, is also now in preview and supports computer use. It allows you to build the same incredible products we are making available today.