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只看教程#Anthropic
  1. AIHOT · 精选57

    Anthropic 指南：何时把子智能体合并进主 Agent 循环

    Anthropic Applied AI 团队发布指南，讲解何时把 orchestrator 下的路由器、规划器和领域子智能体合并进单个主 Agent 循环。文中对比显示，带 skills 的单智能体在质量上常优于一提示全包和子智能体设计，且成本和延迟更低；一家客户改用单循环后运行时间约快 2x。

    推荐理由：Anthropic 给出了多智能体与单循环架构的选择判据，附质量与成本延迟对比，可迁移到自己的 Agent 设计。

  1. Reddit · r/LocalLLaMA70

    9 条可放进 AGENTS.md 的思考纪律规则实测：664 次运行最多减少 29% 思考量

    Reddit 用户 /u/PilgrimofHaqq2 发布 9 条可加入 AGENTS.md、CLAUDE.md 或系统提示词的思考纪律规则，在 4 个模型上共 664 次运行测试，任务零损失，最多减少 29% 思考量。

    推荐理由：作者用 664 次运行和盲测脚本验证 9 条规则，给出各模型思考量变化和被无证据要求回退时的表现差异，方法可复用。

  2. GitHub · 去对齐工具与仓库63

    multimodal-deep-dive：从零上手多模态 LLM 的实战教学仓库

    alexvervloet 发布 multimodal-deep-dive 仓库，通过 11 个分节示例从零讲解多模态 LLM 的实际工作方式，涵盖图像输入的 content-block 结构、截图转结构化 JSON、多图对比、语音转文字与文字转语音、图像生成、多模态 RAG 和原生 PDF 输入。

    推荐理由：仓库用可运行的分节示例拆解多模态请求的 content-block 结构与图像 token 成本，并给出 OpenAI 与 Claude 的能力差异对照。

已经到底了