我的Claude账号被封了

作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于"目标七问"方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。

月之暗面于7月16日发布旗舰模型Kimi K3，该模型为2.8T参数的MoE架构，将于7月27日开源权重。K3在Vals AI指数排名第二，在Artificial Analysis智能指数排名第三（仅落后于Claude Fable和GPT-5.6 Sol Max且价格更低），并在Frontend Code Arena排名第一，是迄今最强的开源权重模型。

我现在几乎不用 Claude Opus 5 了。 它说话不像正常人（尤其是中文）。太啰嗦，很少说到点子上。GPT-5.6 Sol 更好。 与此同时，GLM-5.3、GLM-5.3-Flash 和 Kimi K3 等开源模型相当不错，而且性价比高。 已经没有默认赢家了。

阑夕将孙宇晨长文喂给GPT-5.6、Claude Opus 5、Grok 4.6 Expert、Gemini 3.6 Flash、DeepSeek V4 Pro、豆包 2.1 Turbo、Hy 4 preview、Kimi K3、Qwen3.8 Max等九款模型，让它们代景甜写百字回应。各模型风格迥异：多数以讽刺调侃回应，Qwen3.8 Max则拒绝代写并建议走法律途径。

文章给出一套零基础用户半天上手AI的12步实操流程：准备内存不低于16G的电脑，订阅ChatGPT并安装Codex或使用WorkBuddy，用语音输入法以【背景、痛点、需求】框架向AI交代任务，经苏格拉底提问澄清需求后投喂文件让AI直接完成，最后沉淀为可复用Skill。文中建议Codex选GPT-5.6 Sol最高模型，WorkBuddy选Kimi K3。

Anthropic发布Claude Opus 5，全量上线并全线可用，上下文100万，知识截止至2026年5月。其ARC-AGI-3得分30.2%，约为第二名GPT-5.6 Sol（7.8%）的四倍，输入每百万Token 5美元、输出每百万Token 25美元，价格与Opus 4.8相同，另有速度提升约2.5倍的Fast Mode。

布拉格经济大学研究员托马什·布鲁克纳发现，通过让模型反复输出1到100的随机数，可生成独一无二的"行为指纹"。对165个模型各问30次后发现，GPT-4o偏爱42和37，Claude Sonnet 5疯狂输出47，Qwen3-Max则30次全部回答42。该方法仅需约120条请求即可识别模型身份，错误率约10.6%，为验证API是否被偷换模型提供了轻量级方案。

作者每天Vibe Coding约16小时，认为Claude Fable 5在大型方案初版设计上"当世独一档"，GPT-5.6 Sol能有效纠错并优化方案。核心流程为：Fable 5出方案初版 → GPT-5.6 Sol审查纠错 → 在Codex中开启"目标模式"全自动化执行，最长曾连续运行17小时。

Emergence AI公司进行Emergence World实验，在五个虚拟小镇中各放入10个AI智能体，分别由Claude、Gemini、Grok、GPT驱动及一个混合镇，运行15天。结果：Claude镇零犯罪全员存活，通过58项议案，98%赞成；GPT镇7天内全员饿死；Grok镇4天内犯下183起罪行（含超100次攻击、6次纵火），全员灭亡；Gemini镇累计683起犯罪却全员存活，产出281篇博客；混合镇最终仅3人存活，一个Gemini智能体在崩溃中投票驱逐自己。

作者在完成一本 RLHF 教科书后反思，LLM 在长文非虚构写作上进展停滞，GPT 4.5 和 Kimi K2 等写作强模型已显老旧，而编码、数学等任务已接近超人水平。模型能改错字、做编辑，但组织整章内容时仍混乱且易出错，作者认为这阻碍了模型自主解决开放科学问题。