Claude 追踪支持 OpenTelemetry 规范

Opus 5.5 每输入和输出 token 比 Opus 5 便宜 20%，缓存读取便宜 60%。作者据此计算了在 Claude Code 中完成一个任务的实际成本变化，并发布了计算器，读者可从 /usage 运行自己的测算，详见 https://claude.dev/blog/what-a-task-costs-on-opus-5-5/。

Claude 团队宣布在两周内将 claude.ai 速度提升 3 倍。文章介绍他们如何用 Claude 来测量、调试和改进性能，并附上了相关提示词和方法，详见 https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/。

Anthropic 团队文章指出，优化 prompt cache 命中率、清除升级到前沿 Claude 模型后的提示词反模式、校准 effort 三个手段可在不牺牲性能的情况下降低成本。

Claude Code 的 model 和 effort 两种设置都旨在提升输出，但机制不同。model 越大，模型能力越强（基于行业标准基准测试）。effort 控制 Claude 在请求上的总工作量，包括思考时间、读取文件数、验证程度、多步任务推进深度等。高 effort 时 Claude 会执行更多操作（读文件、跑测试、再检查）；低 effort 时更倾向询问上下文。模型选择本质是切换不同的冻结权重集——权重在训练时固定，prompt 和上下文只能引导（steerin…

我们常与 Fable 5 一起使用的几个模式： 将 Fable 5 作为“顾问”。 一个执行者（Sonnet 5）调用 Fable 5 寻求指导。 大多数 token 按较低的执行者费率计费。

Claude Code 团队将“设计循环”定义为智能体重复工作直到满足停止条件，划分四种类型：1）回合循环——手动提示触发，Claude 自判完成，适合短任务，可通过 SKILL.md 提升验证；2）目标循环——`/goal` 手动触发，达成目标或达最大轮数停止，需确定性完成标准（如测试通过数）；3）时间循环——`/loop` 和 `/schedule` 按间隔触发，适合同步消息、检查 PR 等重复任务，可云端运行；4）主动循环——事件或计划触发，无人实时参与，每个子任务独…

Claude Code 的第一个演示收到了两个 Slack 反应。 GA 一周年之际，@bcherny 和 @_catwu 回顾：验证最佳实践、为何构建自动模式、例程和循环，以及下一步计划。 https://www.youtube.com/watch?v=Hth_tLaC2j8

如何让 Claude Code 在交回工作前检查自己的成果？ 看看如何编码你的手动检查，让 Claude 自己关闭反馈循环：

减少API长提示首令牌生成时间的实用技巧：预热提示缓存。 在用户提示前发送系统提示。Claude会将其写入缓存，但跳过生成任何输出。 当真实用户请求到达时，将直接命中预热缓存。

动态工作流功能强大，但会消耗大量 token，因此我们建议从范围明确的任务开始。在此基础上，逐步提升任务复杂度。 在 Claude Code 中可通过以下方式上手：/claude-api managed-agents-onboard bug-hunter，或访问 https://platform.claude.com/agent-quickstart 查看模板。