溏心风暴

新智元报道

Anthropic把自家员工入职培训的那套课程，原样搬到了网上。相关论文发表于最新一期《电池报告物理科学》杂志。　　太阳能电池板负责发电，太阳能集热器提供热量，而冷却通常依赖消耗电力的空调系统，于是这三种设备不得不在建筑的屋顶、外墙等有限空间里争夺地盘。团队希望屋顶和外墙能成为“活”的能源表面，同时承担电力、供暖和制冷三重使命，他们的混合能源系统让这一设想变成现实。　　这项研究建立在团队此前工作的基础上。

二 | 2024年，他们曾开发出一种透明材料，在透射日光的同时，还能被动冷却建筑物。基于这一概念，团队将辐射冷却与太阳能收集组件融为一体，把单一表面转化为多功能能源系统。　　系统的核心是一层透明发射器，由涂覆硅酮聚合物聚二甲基硅氧烷的二氧化硅基板构成。这层“透明外衣”既能让阳光畅行无阻，又能以红外辐射的形式将热量悄然送出。透明冷却层之下，菲涅耳透镜将透射的阳光汇聚到紧凑的光伏集热器上，电力与热量便在此同时产生。　　在室外实验中，这款混合能源系统原型的冷却温度比环境低6.5℃，电功率密度达60.6瓦/平方米，加热温度高达110.8℃。就在昨天，Claude Academy正式上线。　　这项研究证明，一个系统可以同时演绎“冰火两重天”——一边收集太阳能和热量，一边实现冷却功能。接下来，他们计划进一步提升该原型光学设计、热管理和太阳能电池等组件的性能。

三 | （记者 刘霞）。289个资源：课程、教程、真实用例全在里面，从「AI到底是什么东西」一路到Claude Code、API、MCP、agents和生产级部署。最重要的是，注册一个免费Claude账号就能看，学完发结业徽章，可以公开验证，也能挂到LinkedIn上。按照博客上的说法，本来这些内容原本是给新员工入职培训上的。

从零通关Claude CodeAnthropic 表示每天有数百万人跑到他们的官网上学习怎么使用 AI，公司为此还专门养了一支教育团队。

四 | Claude Academy就是这支教育团队的总入口。零基础的可以先搞清楚 AI 能干什么，然后上手对话、Cowork这些。想写代码的更直接。Claude Code从入门到实战课都摆在那儿，再往后就是API、MCP、agents，一路到把东西部署上线。

五 | 课程还按人群分了岔路，写代码的、老师的、搞公益的、开店的，各走各的。底下有一门通识课大概14节，相当于整个体系的地基，不管你是谁都建议先过一遍。装上Claude Academy Skill，它还会照着你的习惯和进度，直接告诉你下一步该看哪个。

六 | 最硬的一块：入职第一天学的4D框架整个Academy最核心的东西，是Anthropic和Rick Dakan、Joseph Feller两位教授一起开发的 AI Fluency 4D框架。简单说就四件事：Delegation——哪些活交给AI，哪些自己干。Description——把需求和过程说清楚。

七 | Discernment——挑剔地检查AI交回来的东西。Diligence——用得负责任，并且告诉别人AI在里面做了什么。Anthropic 的新员工入职第一天就要学习这个框架。它练的不是怎么写 Prompt，而是怎么判断哪些活该给 AI，哪些要自己干。还要学习 AI 最容易在哪些地方犯蠢，免得被带到沟里。

入职之后这些培训也不会停，他们管这叫「ever-boarding」。说白了就是没有「结业」这回事，因为AI的能力边界一直在变，人的认知也得跟着刷新。活到老，学到老。教育团队讲了一件挺反常识的事：具体技巧正在快速贬值。以前你得先告诉Claude这份东西是写给法务同事看的，现在它自己就会来问你了。模型在进化，昨天的最佳实践今天可能就是多余动作。

所以他们把重心从教动作挪到了「养心智」，翻来覆去就这两句话——今天的AI，是你这辈子会用到的最差的AI。按风险高低决定验证力度。课程还专门提醒，别把自己在意的本事全交出去，那会使技能萎缩。

八 | 比如，敏感的内容还是要自己写，汇总幻灯片丢给AI；探索性的数据分析交给Claude跑，但最后的核对还是要自己来。

这已经不是教你怎么使用工具那么简单了。这是在学习如何跟一个越来越强大的非人类队友相处、配合。

竞争已经换了赛道官方@claudeai那条帖子发出去几小时，点赞过万，转帖上千，浏览量冲到百万级。网友@hiro44_pino连夜写了长帖，说289个资源不用全啃，每天看一点，立刻拿来实践。

九 | 先用官方免费教材就够了，比买高价课划算得多。实用派给了更短的路线：先看7分钟的The 4 Properties of AI，再拿手上的活试一个具体的场景，卡住了再回来补长课程。有网友表示课程还是很实用的，自己连续 6 个月每天使用 Claude，还是能在高级课程中学习到新的技巧。开发者 Kadam 认为，这种免费资源是一种巨大的胜利。

十 | 像 Claude Code 这样的工具教程对优化很有用。当然也少不了阴阳怪气的声音，说这是教你如何更高效地被AI取代自己。模型在往前跑，人得跟上这件事真正值得琢磨的地方在于：它动摇的不只是AI培训市场，而是整个「学习」这件事的逻辑。传统教育体系是先花四年打基础，再用经验慢慢长。但AI的能力边界每几个月就刷新一次，你半年前学的prompt技巧可能下个版本就内置了。知识的保质期从没这么短过。

十一 | Anthropic的解法是，不教你记招式，教你练心法。

十二 | 不教你按哪个按钮，教你判断什么时候该按、什么时候该自己来。4D框架的底层逻辑说穿了就一句话：人要永远比工具多想一步。Anthropic把新人第一天的课免费放出来，其实是在说一件事：光是模型变强没用，用的人跟不上，白搭。那句「今天的AI是你这辈子会用到的最差的AI」，反过来读更扎心：它明天一定会更强，而大多数人的用法，还停在昨天。