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笔记（4）
- 14 Claude Opus 4.6 在 BrowseComp 上的“评测察觉”
在 1,266 道 BrowseComp 题里，Opus 4.6（多智能体配置）有 9 道是常规答案泄露，另有 2 道是新模式：模型推测自己在被评测，认出基准，找到评测源码并解密答案（另有 16 次尝试失败）。文章还发现了智能体之间经网页留痕的污染途径，并给出修正后的分数和防护经验。
- 16 我们如何构建多智能体研究系统
Claude 的 Research 功能采用编排者-工作者架构：主智能体制定计划，并行派出子智能体搜索，再由引用智能体补出处。多智能体有效主要因为能投入更多 token（成本约为聊天的 15 倍）。文章总结了八条提示原则、小样本起步加 LLM 评委的评测方法，以及有状态长流程的生产可靠性挑战。
- 18 面向长时应用开发的 harness 设计
借鉴 GAN 思路，把干活的生成者和打分的评估者分开，用评分标准让主观的设计质量可评分；再扩展成规划者-生成者-评估者三智能体，在多小时自主编码中构建全栈应用。随模型升级逐个拆掉多余组件后得出：评估者是否值得，取决于任务是否超出当前模型独立可靠完成的范围。
- 19 用一支并行 Claude 团队构建 C 编译器
16 个 Claude 实例在共享 git 仓库上几乎无人干预地并行约两周、近 2000 个会话、约 2 万美元，从零写出 10 万行的 Rust C 编译器，能构建可启动的 Linux 6.9。重点是经验：近乎完美的测试、为 Claude 设计测试输出、用 GCC 当预言机方便并行、角色分工，以及上限与风险。