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第三步，建一个指令文件claude-instructions.md，写清每次会话的行为守则：开工前先读记忆文件、给建议前先翻旧决策、拿不准就问别瞎猜、干完活主动汇报并标出需要人过目的地方。

用单点参数的领先去击穿物理世界的复杂性，本身就存在风险。

7、法网黑马的故事结束了 但生活还要继续

他的方法论叫「数据达尔文主义」：不预判哪个市场好，全球都推，数据最好的就是答案。

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页面自己从头到尾看不到任何人的凭证，所有调用由claude.ai代为发起。

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同时输出token减少54%，预估API成本降低36.2%。

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少写状态更新，多干正事，这可能才是Artifacts最不起眼、却最实的价值。

参考资料： https://claude.com/blog/getting-started-with-loops https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/agent-loop https://support.claude.com/en/articles/14554000-claude-code-power-user-tips?utm_source=chatgpt.com https://www.reddit.com/r/ClaudeWorkflows/comments/1ujy4wq/workflow_designing_robust_claude_agent_loops/ 编辑：元宇新智元报道 数亿美金，竟输给了一台相机？ 一边，是硅谷明星机器人初创Physical Intelligence，用数亿美金算力砸出来的明星大模型π0.5。

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文本语料的Language Scaling是知识基础，但材料建模这类强操作任务，更需要面向行动能力的Action Scaling——将「行动 — 反馈 — 纠错」全流程变成可规模化学习的对象。

两套缺一不可。

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孤儿院视频、假奖项页面，则被悄悄抹掉。

Claude Code官方文档列出的MCP能力：提JIRA需求、开GitHub PR、查Sentry与数据库，还能把Telegram、Discord等外部事件推进会话。

这两件听上去朴素的事，恰恰是今天最强的AI所没有的。

这不是数学能力问题，是agent能力问题。