Claude Code 团队成员分享：为什么用 HTML 替代 Markdown 作为 Agent 输出格式

Anthropic 在 claude-api skill 中新增 /claude-api build-eval 和 /claude-api hillclimb 两个命令，前者在代码库内通过访谈式流程构建评测集并验证 grader，后者以一次一改动、train/test 分离并检测过拟合的方式迭代优化应用。

Anthropic 工程师 Addy Osmani 拆解 Opus 5.5 在 Claude Code 中完成任务的成本构成：turns、缓存读取、输出 token 和模型选择四个因素决定账单。Opus 5.5 输入输出价格比 Opus 5 降 20%，缓存读取降 60%，官方估算典型任务整体运行成本低 40%；文中还给出 effort 分级、缓存命中率维护、/usage 自查等省钱做法。

Anthropic 员工 Thariq Shihipar 介绍为 Claude 5 系列模型（如 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5）做上下文工程的新方法：团队为这些模型删除了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词，在编码评测上没有可测量的损失。

Anthropic 上周在 Claude Code 中发布动态工作流，Claude 可为任务即时编写定制 harness。工作流通过执行 JavaScript 脚本，用 agent()、parallel() 和 pipeline() 生成并协调各自拥有独立上下文窗口的 subagent，以缓解单上下文中的 agentic laziness、自我偏好偏差和目标漂移。

Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 发文分享该 Agent 围绕提示词缓存构建的经验：缓存按前缀逐字节匹配，前缀中任何改动都会使其后全部失效。

Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 撰文讲解如何为智能体设计工具，核心方法是观察模型能力来匹配工具形态。

物理学家 Matt von Hippel 发起的挑战达成：Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 与 Siddharth Mishra-Sharma 用 Claude Science（harness）让 Claude 直接算出 planar N=4 super Yang-Mills 六粒子振幅九圈结果。

Artificial Analysis 测评显示，Claude Opus 5.5 在 Claude Code max effort 下以 66 分登顶 Coding Agent Index，较 Opus 5（60）高 6 分，三项评测 Terminal-Bench 4.0（63.1%）、DeepSWE v1.1（68.4%）、SWE-Atlas-QnA（66.4%）全部提升。

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/。

Artificial Analysis 称本周 MiMo-V2.6-Pro、Claude Opus 5.5、GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 的发布在 Intelligence Index 与每任务成本 Pareto 前沿上新增十一个点位，其中 GPT-6 Luna 贡献五个，Claude Opus 5.5 贡献四个。