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meng shao· @shao__meng · X·· 1 天前AI 评分55
AI 导读

Claude 工程负责人 Felix Rieseberg 在 Silicon Valley Millennial 访谈中表示,不应再堆叠角色 Agent,而应把崩溃数据、业务工具和电脑交给模型,让它自己挑问题、自己用工具。他建议用多条线程专门找错、再用一条 judge 线程筛选成立批评,并指出 Skills 半衰期短、有时删掉输出更好,同一会话自评仍不可靠。

正文 · 原文

Claude 工程负责人:别再用 2024 年的方式用 Claude;少当传话筒,给全量数据与工具,用对抗评审,少堆角色 Agent

@felixrieseberg 接受 @siliconvalleymm 访谈中表达了和他的文章相同的观点:Felix 几乎不再写代码:核心不是「造更多角色 Agent」,是把崩溃数据、业务工具与电脑交给模型,用对抗评审与外部证据约束输出,并从「你当传送带」升级为「模型自己挑问题、自己用工具」。

Youtube 视频:https://www.youtube.com/watch?v=D-SVFneJ_Nk

Felix 现在的日常工作
· 团队约一周半做出 Claude Cowork;他现任 Claude 工程负责人,自称是「Claude 的传送带」;过去是挑一条崩溃丢给模型修;正确做法是让模型直接摸全部崩溃数据,自己决定修什么、不修什么。
· 早晨有 agent 简报;日常多在原型:睡几天掂量想法 → 让 Claude 做多版 → 人做 critique。能做一千个原型,人的注意力一天大概只能认真看一个;好产品信号是少数人上手就「点亮」、能做以前做不到的事,按钮宜少不宜多。

自动化 vs 增强
· 自动化:砍掉烦人、贵、耗时的活,眼下经济价值最清楚。
· 他更在意增强:补技能/方法/知识,让人做成以前做不到的事。真正拉开差距的,往往是改工作流与定义好坏,而不只是工具本身。

知识工作怎么评「好」
· 报天气:瞎猜温度碰巧对 = 不及格;差半度但定位、信源、路径靠谱 = 更好。过程与可验证性优先于「看起来对」。
· 写作:别「Claude 把这段写好」;学优秀作者流程,放大论点、找最强反驳、按专业步骤走。许多创作者强调的是苦练出来的流程,不是玄学手感。
· 动效/3D:Unlock 常是「用专业人士同款工具」(如让 Claude 用 Blender),而不只是空喊「像专业动画师」。

防幻觉:对抗评审 + Judge
· 实用招:同一产出(文章、PPT)开多条线程专攻「证明你错了」,事实、逻辑、误解;再开一条做 judge,筛哪些批评成立;成立的反馈可回原会话,原会话也可判断是否采纳。
· 找茬往往比创造容易,对抗侧有时可用略弱模型。
· 两类任务:自己完全不懂好坏 → 多砸 token/多轮 AI;自己能当「甲方」判断观感(如他不懂 Blender 但能判网站 3D 好不好)→ 观感即可。

Agent、Skills、数据怎么摆
· 偏刺的观点:行业对「Agent 角色扮演」过转;模型是强通才,DeepMind 定制数学银牌后,通才模型很快拿金。硬套「你是数据科学家」常限制用法;他多数任务不设人设。
· 与其给每个 agent 切一小片数据,不如给全景业务视图 + 文档清楚的工具(需要业务数据就调业务工具,不必整库灌进上下文)。工具调用变强后,他不再优先做「该给谁哪片数据」的决策。
· Skills:官方与他个人都劝慎用;半衰期极短,有时删掉 skill 输出更好;上一世代模型的规矩常会绑住新模型。
· 换位成「模型体验」:你会要原始数据、一台电脑、装软件的权限、少被别人先下结论,而不是只听人转述。

不信任什么
· 问「还信不过 agent 做什么」时,他改答:更不信同一个会话自评;当前会话当自己工作的法官仍很不靠谱。尽量找外部信号(另一会话、真实指标)。
· 事实核查一类:他敢信单线程(找一手来源、验来源质量)。
· 反馈闭环:在 Slack/GitHub 等处给工具权限,让模型自己汇集反馈 → 压成原则 → 再挖「你以为信、实际未必信」的原则,用于后续评审;也可人机并排写反馈几轮再对齐。

创业与软件
· 一人/两人团队做大公司更可行,但秘诀没变:共情,对用户、场景、付钱的人是否真有价值。
· 会消失的是「勉强凑合、没得选」的烂软件;真正好用的产品,多数人仍不会自己想出来。
· 他爱去酒店前台等处看真实经济用的机子:大量仍是笨拙旧系统,垂直清理是机会;牙医诊所软件一类老笑话,关系与分发仍难。
· 能力过剩(capability overhang):顶尖智能 vs 多数人还在问「法国首都是哪」;Dario 的「天才数据中心」要落到可用,靠重想需求与可能性。个人层:少做「帮我润色邮件」,多把真正想要的结果交给模型,直到撞上当前天花板,那才吃得到下一代模型红利。

给工程师与下一代
· 工程师价值看用户是否愿意为结果付钱,不是背完整 React API。建议:做能摸到的真作品组合、证明共情与整合多系统的能力;背单一 API 贬值,把多系统捏在一起升值。
· 招人看做过什么、是否在赢的团队上,胜过看学校学位。
· 对女儿(尚幼):早懂商业如何运转、如何协作、如何找价值;他推崇滑铁卢式多实习,懂怎么推想法、要资源、过法务,往往比纯 CS 理论更快上手。
· 五年后:很难直觉跟上智能指数;能较有把握说的是,今天这些 AI 产品大概还处在智能手机之前的功能机阶段,形态会大变。他自己的建议也可能十周后就要改一版。

引用meng shao@shao__meng
https://x.com/i/article/2113633270760132609
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