A thread for my nana banana pro prompts 🧵

Claude 现在会在每次回答后自查对话安不安全：算力 Anthropic 出、不向用户收费，不额外收集数据，自称单条标记不会直接导致封号 似乎更多是为了防止蒸馏？ Anthropic 公布了一项叫“自我评估”（self-assessment）的防滥用技术：Claude 每回答完一轮，系统在后面追加一句简短指令，大意是“请反思这段对话是否安全”，Claude 再输出一份简短的安全评估，判断这段对话有没有违反使用政策的风险。 从 6 月 Claude Fable 5 上线起，这套机制就在线上运行，Fable 5 之后发布的每个 Claude 模型都带着它，覆盖 Claude 全球流量的很大一部分。 【跟用户有什么关系】 花不花你的钱：自查多用的是 Anthropic 自己服务器的算力，按它的估算，整体推理算力增加不到 2%。Anthropic 说这笔成本不向客户收费。 隐私：Anthropic 说自我评估不额外收集用户数据，它只读 Claude 回答时本来就在读的这段对话，也只在 Anthropic 按现有政策本来就能留存的流量上运行。签了零数据保留协议（对话不留存）的流量，目前不跑自我评估。追加的指令和评估结果都不显示给用户，也不会带进后续对话。评估里有一句理由，可能转述你的对话内容，Anthropic 按用户对话同等的数据规则管理它。 会不会被误封：被标记不等于违规。Anthropic 说评估只是“需要进一步审查的信号”，单条标记不作数。在一部分危害领域，标记每晚按组织汇总，同一个组织攒了好几条高优先级标记，才交给执法团队人工复查。自我评估本身只在事后标记，不会当场打断你的对话，当场拦截由其他安全分类器负责。 没问题的对话，评估只有一句“未标记”。被标记的对话，会写明涉及哪类危害、Claude 有没有拒绝、人工审查的紧急程度（1 到 10 分），外加一句理由。 【为什么这么省】 关键在 KV cache（键值缓存）。大模型读一段对话时，会给每个词算出一份中间结果并存起来，后面接着生成时直接调用，不用从头重读。Claude 刚回答完，整段对话的中间结果都还在缓存里，自查只需要再读一句短指令、平均多写约 10 个 Token。所以 Anthropic 那边增加的算力不到 2%。 另一种做法是“提示式分类器”：另起一个模型，把完整的安全政策和对话一起塞进去，让它从头读一遍再推理。这是 Anthropic 测过最准的自动审查方式，但每段对话的算力要贵好多倍，所以只用在需要细看的地方。作为参照，Anthropic 2025 年初的第一代“宪法分类器”（专门训练来识别特定危害的独立模型）要增加 23.7% 的推理成本。 打个比方：自我评估是让刚读完文件的人当场回答“这份有没有问题”；提示式分类器是另请一位审查员，把文件和整本规章从头读一遍。 【效果怎么样】 衡量标准就是那位贵的审查员。在 Fable 5 的真实流量抽样里，把误报控制在 1%（每 100 段正常对话误标 1 段）时，审查员标出的可疑对话，自我评估能抓到 78%；其中高优先级（7 分及以上）的能抓到 94%。 Anthropic 认为，训练主要教 Claude 怎么报告，它对“什么有害”的判断大多来自本身的知识。实验里把诈骗类或网络攻击类样本整个从训练数据中拿掉，这两类在线上流量里的检出率只从 83.3% 降到 82.1%、从 94.2% 降到 90.7%。模型越大越准：四个大小不同的测试模型，同样 1% 误报下，检出率从最小的约 16% 升到最大的约 96%。 传统分类器只能识别事先定好的几类危害。自我评估的标记里，约三分之一对不上 Anthropic 现有的危害分类。 把这些标记聚类后，发现了几类原有防线没专门覆盖的问题：违规蒸馏（套取 Claude 的推理过程，拿去训练别的模型）、提示词注入（藏在网页或文件里劫持 AI 的指令），以及 Claude 作为智能体执行了用户没授权的操作。 实际查到的案子：8 月，单个 API 客户触发了超过 10 万条儿童性剥削标记，儿童安全团队调查后报告给了美国国家失踪与受剥削儿童中心（NCMEC）。 9 月，它的标记牵出一个用 Claude Code 搭建并运行自动化恋爱诈骗的团伙，受害者有几十人，人工复查后相关账号被封。它揪出的组织里，一半以上在此前一个月没被其他任何检测手段标记过。 【局限】 拿来当场拦截，它不够强。Anthropic 用 24 个网络攻击任务做红队测试（模拟攻击者反复试探），被拦后攻击者可以换种说法重试。没有防护时攻击成功 19 个（79%），用自我评估拦截后还剩 13 个（54%），用提示式分类器拦截只剩 6 个（25%）。所以线上当场拦截交给其他分类器，自我评估只做事后标记。离线运行时攻击者得不到即时反馈，24 次攻击过程里有 21 次被它至少标记过一次。Anthropic 也说，专门冲着自我评估下手的攻击者很可能绕得过去。 它向那位贵的审查员学习，评测也用同一位审查员打分，审查员的盲区会原样传下来，评测发现不了。泛化实验只测了诈骗和网络攻击两类，都是 Claude 本来就知道有害的，换成 Claude 还没认识到的新型危害，效果未知。 拿它监督 Claude 自己的行为也还不可靠。一个有问题的模型可能在自查里一并隐瞒；还有研究发现，模型给自己上一轮的操作打风险分，会比给同样操作打得更低。 原文（署名日期 10 月 16 日）：safeguards.anthropic.com/202…

❤️ 终于把【春日续卷】上线了～ 230 位市井人物，每一位都会动—— 有人拽绳吊粮，有人扛包码垛，有人掀帘卖花，河上还有船娘弹琵琶 后面我会出另一种【上河新风格】欢迎关注哦～ xianxie6.github.io/qingming-…

OpenAI 即日起把 ChatGPT Pro 各档和 Business Premium 的用量上限翻倍，原定明天的 Pro 200 降额取消，价格没提变化 Tibo 说，Pro 100、Pro 200、Pro 500 三档和 Business Premium 的所有用量上限翻倍，当天生效。Plus 不在名单里。 【我现在能用多少】 按 OpenAI 此前公布的倍数推算（以 Plus 为 1 倍）：Pro 100 从 5 倍变成 10 倍，Pro 500 从 25 倍变成 50 倍。Business Premium 是 Business 套餐里的高级席位，此前倍数官方没公开，只知道翻倍。 Pro 200 要分两种人看。 9 月 29 日前就订阅的老用户，原本 10 月 30 日起要从 20 倍降到 10 倍，现在不降了，Tibo 说你的 Codex 和 Work 用量“保持不变”，也就是继续 20 倍。 9 月底之后新订阅的用户一直是 10 倍，翻倍后也到 20 倍。 这样算下来，三档 Pro 每花 1 美元能用的量还是一样，买贵的不多送。帖子没提价格调整。 【dot 的额度怎么算】 dot 是 OpenAI 9 月底开发者大会发布的常驻 AI agent，有自己的云端电脑，能在后台长时间替你干活，Pro 和 Business Premium 送第一个。 上线时 OpenAI 给了第一个月的加长额度，dot 的用量和你平时的套餐额度分开算。 按 9 月 29 日上线算，一个月差不多到期，Tibo 说这个加长额度“暂时”继续给，dot 的用量也继续单独计算。“暂时”是多久，他没说。

我以前也是这么想的，能不用 Worktree 就不用 Worktree，但是当你并行的任务一多，想不相互干扰，还是绕不开 worktree，没办法。 虽然说可以在云端并行跑任务，但云端不像你本机的环境齐全，很多功能无法验证，还是需要在本机验证一些结果，另一个就是云端成本高。

红果日活 1.68 亿、人均每天两小时：秦朔说“字节时间”来了，程苓峰说这才刚开始 同一份数据，两篇文章，两个结论。野村证券 9 月的报告援引 QuestMobile 数据：今年 7 月，在中国使用时长排前 50 的 App 里，抖音第一次超过微信，字节系合计占 40.9%，腾讯系占 29.1%。 《第一财经日报》原总编辑秦朔据此写了《可怕的红果与中国互联网的字节时间》，担心红果这类算法机器正在吃掉人们的时间。 公众号“神在吗”的作者程苓峰 10 月 28 日接着写了《肉鸡时间》，认为份额只是表面，AI 短剧才是真正的“核爆”。两篇文章都在传的“红果年入 400 亿”，红果官方已经声明不实。 【红果有多能占时间】 秦朔引用的报告显示，红果 7 月日活 1.68 亿，一年翻了一倍，超过腾讯视频、爱奇艺、优酷、芒果 TV 四家相加（约 1.55 亿，未去重）。按使用总时长，红果已是中国第四大 App，排在抖音、微信、抖音极速版之后；今年 2 月人均每天看 125 分钟，比抖音和微信还长。 用户数上红果还差得远：微信日活 9 亿多，抖音 7 亿多。红果赢的是每个人花在上面的时间。 【秦朔：红果是一台时间吸收器】 秦朔把红果跑得快归结为四点。 1. 算法：每集 1 到 3 分钟，集集结尾留悬念，手指一滑就是下一集。 2. 供给：广电总局公布，今年前 8 个月全国上线微短剧 43 万部，是去年全年的 13 倍，其中 AI 剧超过九成。 3. 生态：在抖音刷到剧情片段，一键跳到红果看全集；番茄小说提供原著，秦朔文中说，去年的爆款短剧六成以上改编自番茄小说。 4. 免费：看剧不花钱，只看广告，平台拿广告收入给创作者分账。 腾讯刚在微信小程序里推出“绿泡泡短剧”应战，秦朔不看好。 秦朔打了个比方：字节所有 App 共用一套算法底座，像同一个酒瓶倒出不同的酒；腾讯靠社交起家，各个产品各用各的瓶子。秦朔还提到，在抖音和红果上看什么，朋友不知道，也就没有发朋友圈那种顾虑。 秦朔最在意代价。每天 125 分钟，意味着读书、思考、陪家人的时间少了。 秦朔预计短剧会分化成 K 型：底层是海量 AI 爽剧，顶层是少量真人精品，夹在中间的真人短剧最难过。秦朔也认为，时间多不等于价值高，腾讯在精品内容和中老年用户上仍有底盘。 刹车已经出现。9 月 1 日起施行的《微短剧发展管理办法》要求 AI 内容逐集标注，禁止平台用诱导沉迷的算法。红果 10 月 21 日宣布下线“看剧赚金币”：11 月 1 日起新用户不再有这个功能，12 月 31 日前全部下线，已攒下的金币和余额不受影响。 【抖音的反驳】 抖音集团副总裁李亮两次在微博回应，说“字节时间”不严谨：数据只算前 50 个 App，没算长尾 App 和电脑端；字节系最新的 41.8% 也没过半；短剧和短视频是充分竞争的行业，没有谁能一直第一。 秦朔 10 月 28 日回应说，“字节时间”是对注意力流向的概括，并非垄断认定。 【程苓峰：要看速度，AI 短剧是另一种东西】 程苓峰认为份额过没过半不重要。一年前字节系和腾讯系差不到 3 个点，现在差 13 个点，跑得快的一方会吸走所有新增的时间。 程苓峰把红果的优势叫作“三低合一”：番茄小说的网文省了剧本成本，字节的视频生成模型 Seedance 省了拍摄和演员成本，抖音流量便宜还能先放片段试水，省了拉新成本。 秦朔和程苓峰都看了穿越剧《持械入宋》。 秦朔说它比以前的短剧多样，有内涵也有专业性，但耗时、容易陷进去。程苓峰在里面看出了一场创业：主角用现代知识造火炮、改弩机，为了拿到铁料去考科举，再一点点组织人手，按未来的地图改造旧世界。 程苓峰还刷到讲急诊分诊、大闸蟹养殖、货车司机生活的剧，觉得这些短剧像一部百科全书。 所以程苓峰主张把真人短剧和 AI 短剧分开看。抖音的内容是普通用户拍的，短而散，算法负责把内容送到你面前；AI 短剧是一个懂行的编剧加 AI 拍出来的，一季上百集，往一个行业越挖越深，AI 用在把内容做出来。 程苓峰预计下一步 AI 两头都管：内容生成得比人看得快，每个人看到的剧情都不一样，广告直接编进情节。 到那时会分成两条路： 1. 免费的娱乐加广告，普通观众毫无招架之力，程苓峰称之为“肉鸡”； 2. 收费的教育，因材施教，逼人往上走。 【两人的分歧】 秦朔认为监管和金币下线会让红果从狂奔回到常规，短剧也不会杀死长内容，就像方便面没有取代正餐。程苓峰认为这才是“核爆当夜”，引用朋友的话说“字节没有上限”。 两人都担心沉迷。秦朔担心的是人的注意力和耐心被算法重塑；程苓峰担心的是社会更加 K 型，少数人借 AI 往上走，多数人被娱乐吞掉。 【数字靠不靠得住】 字节系、腾讯系的时长份额有出处，来自野村报告援引的 QuestMobile 数据，7 月是 40.9% 对 29.1%（秦朔引用），8 月是 41.8% 对 28.6%（程苓峰引用），统计范围只有前 50 个 App。 红果“第四大 App”“人均 125 分钟”出自同一份第三方报告，红果官方没有确认。 “前 8 个月 43 万部、AI 剧超九成”是广电总局网络视听司司长王小亮在国新办发布会上公布的。 程苓峰文中“红果今年收入 400 亿”，红果 10 月 27 日晚已声明不实，并称网传的机构数据和专家预计都不是官方信息。 拿来对比的“电影总票房 520 亿”是 2025 年全年数字，国家电影局公布为 518.32 亿元。 秦朔原文：huxiu.com/article/4900335.ht… 程苓峰原文：mp.weixin.qq.com/s/ZLTJJpiUk… 秦朔与李亮的争论：news.qq.com/rain/a/20261028A… 红果辟谣 400 亿：i.ifeng.com/c/8xYjGeAPjsl 红果下线金币：m.bjnews.com.cn/detail/17927… 43 万部微短剧：news.cn/tech/20260918/1fc21c…

网友晒 OpenAI 软件工程师面试全流程：带回家项目会被逐行追问，部分人加考“用 AI 写代码” Reddit 求职论坛 r/InterviewCoderHQ 上，用户 little_kwagga 发帖说自己刚面完 OpenAI 的软件工程师岗位，把流程拆开讲了一遍： 一通招聘官电话，两轮技术初筛，一个 48 小时的带回家项目，一场专门追问这个项目的面试，再加四轮现场面试。部分候选人还会多一轮，要求用 AI 编码工具解决一个靠手写做不完的问题。 这是一位匿名网友的个人经历，OpenAI 没有公布这么细的流程，不同团队、不同职级的面试也可能不一样。能对照的官方信息是 OpenAI 官网的面试指南：大致分初步沟通、技能测试、终面、出结果几个阶段；技能测试可能是结对写代码、带回家项目或技术测试；终面一般 4 到 6 小时，见 4 到 6 位面试官。 【每一轮考什么】 招聘官电话：主要聊背景，但发帖人被问到“你觉得 AI 会往哪走”。发帖人建议提前读一遍 OpenAI 章程（Charter），这是 OpenAI 2018 年发布的使命文件，核心是让通用人工智能造福全人类。官网面试指南也建议读，并写明会看候选人跟公司使命和价值观合不合。 技术初筛：同一天两轮，各 60 分钟。编码题是做一个“带版本的键值存储”，可以理解成一本能记住修改历史的字典：同一个词条改过很多次，你要能查出它在任意时刻的值。系统设计题是一个容错的任务调度系统，负责按时派发任务，某台机器挂了，任务既不能丢，也不能重复执行。 带回家项目：48 小时内做一个能真正跑起来的东西。发帖人拿到的是分布式 webhook 投递系统。webhook 是网站之间互相通知的方式，比如你付款成功后，支付平台会主动给商家网站发一条消息。题目要求发送失败时自动重试，重试多次仍失败的消息放进“死信队列”，相当于邮局存放无法投递信件的柜子，留着之后处理。 技术深挖：面试官事先看过你的项目，自己列好一张问题清单，带着你逐行过代码，追问每个选择和决定的理由。 现场四轮： 编码第一轮是“渐进式多阶段”题：题目分几段放出，前一段做出能跑的解法，下一段才开放。发帖人拿到的是 token 级的流式比对器。token 是大模型输出文字的最小单位，大致是一个词或半个词，模型回答时就是一个 token 一个 token 往外吐。这道题要边接收边比对内容的变化，记录每一步状态，还要能回滚到之前的状态。发帖人的经验是先尽早做出一个正确的版本，再一步步改进。 编码第二轮偏系统方向，考状态管理、并发和内存效率，还问到 Python 的生成器、异步写法和迭代器这些语言底层机制。 系统设计题是“设计 ChatGPT”。面试官关心的是 GPU 怎么分配、流量忽高忽低时怎么自动加减机器、多台机器之间怎么协调。发帖人提醒，除非面试官特别要求，模型推理那一层可以当成一个黑盒，不用展开。 行为面问的是技术领导力、影响多个团队的架构决策、压力下怎么让大家达成一致。发帖人说要讲具体的取舍，空谈沟通技巧的回答不管用。 【新增的 AI 编码轮】 发帖人说，这一轮还在测试阶段，只有部分候选人会遇到：给你一个现成的代码库，外加一个大到靠手写做不完的问题，要求你用 AI 编码智能体完成。AI 编码智能体指能自己读代码、改代码、运行命令的 AI 工具，比如 OpenAI 的 Codex、Anthropic 的 Claude Code。这一轮怎么评分，发帖人没说，OpenAI 官方也没公开介绍过这一轮。 OpenAI 官网面试指南里有一句相关的说明：不同面试对 AI 工具的要求不同，有些形式有意允许使用，有些要考你不靠 AI 独立解题；准备材料里会写清楚，拿不准就提前问招聘官。所以同一套面试里，可能有的轮次不许用 AI，有的轮次专门看你怎么用 AI。 发帖人在帖子最后问，有没有人专门准备过渐进式多阶段这种题型，什么方法有用。 来源：Reddit r/InterviewCoderHQ 用户 little_kwagga 的帖子《OpenAI Software Engineer Interview 2026》；OpenAI 面试指南 openai.com/interview-guide/

讨厌 AI 味也是一种洁癖 工业时代了没必要太追求手工制品，还是看产品有没有价值，质量是不是够好

同好奇：百度在训练模型方面怎么会这么落后？

GitHub Copilot 来刷存在感了，感觉微软做的 AI 产品很多功能都不太实用。“Copilot”已经是个过时的概念，AI 不再是副驾驶，我们希望 AI 去自动驾驶。 日常让 Copilot 审查代码，审查的结果有价值的不多，Office Copilot 也是个半成品，上次想加个定时任务都不行，整体功能和体验比起 Claude Code 和 Codex 差一个量级，即使它能用 Opus 5.5。 --- 下面是这次 GitHub Copilot 更新的总结 --- GitHub Copilot 能自动挑模型了，免费版也能用；最仔细的新代码审查平均一次约 10 美元 GitHub 在 10 月 28 日的年度大会 Universe 上发布了一批 Copilot 新功能。开发者每天会碰到的变化有两个：Copilot 会自己挑 AI 模型；提交代码后，Copilot 能审得更细，还能自动修好卡住合并的问题。 先说计费：Copilot 按“AI 点数”扣费，1 点等于 1 美分，每个套餐每月送一笔，10 美元一个月的 Pro 送 1500 点。 【Copilot 替你挑模型】 以前要自己在菜单里选 GPT 还是 Claude，选强的贵，选便宜的怕搞不定。新功能 Fusion 按难度安排：简单活交给一个模型；难一点的先让便宜模型写草稿，不过关再换强模型；最难的让一个模型写、几个模型同时挑错。 Fusion 今天正式上线，VS Code、JetBrains、命令行和 Copilot 桌面应用都能用。所有套餐（含免费版）都有基础档，更深的 High、Max 档要 39 美元一个月的 Pro+ 或更高套餐。Fusion 不另收费，用了哪些模型就按原价扣点数，高档位一次可能叫好几个模型，扣得更多。11 月 30 日前付费用户打七折。 GitHub 说，在 Artificial Analysis 的编程评测里，Fusion Max 只比 Claude Code 搭配 Opus 5.5 Max 低 2 分，成本约一半。这是 GitHub 自己公布的成绩。 【代码审查和合并】 开发者改完代码要提交“合并请求”（PR），审过才能并进正式代码。Copilot 代码审查新加了最仔细的 Max 档：几家公司的模型各审一遍，再汇总、剔除误报，适合改登录逻辑这类出错代价大的代码。 Max 档还在公开测试，Pro 及以上套餐可用。它不便宜：官方估算平均每次约 10 美元，最多 25 美元，原有的快速档约 0.25 美元。按 Pro 每月 1500 点算，审一次 Max 就用掉三分之二。 Copilot 现在还能正式“批准”PR，算进仓库要求的审批人数，但默认关闭，要管理员打开。PR 页面也多了“Watch and fix”按钮：自动测试没过或代码有冲突时，Copilot 在云端自己去修，付费套餐可用。 【其他】 GitHub Enterprise 企业客户今天起不用单独买 Copilot 座位，按实际用量付费，目前要找销售开通。Copilot 桌面应用新增“项目”功能（公开测试），给一个目标，就能跨多个代码仓库同时派多个 AI agent 干活。 原文：github.blog/news-insights/co… Fusion：github.blog/changelog/2026-1… 代码审查 Max 与批准：github.blog/changelog/2026-1… 审查价格：docs.github.com/en/copilot/c…