Anthropic 推出 Cyber Mission，发布 OSS Scanner 与关键基础设施防御计划
Anthropic 宣布启动 Anthropic Cyber Mission，长期投入工具、研究和资源支持防御方，首批聚焦关键基础设施与开源软件两个方向。
推荐理由：Anthropic 把前沿模型接入关键基础设施与开源安全扫描，开发者可据此判断自家代码库能否用上免费扫描。
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Anthropic News精选AI 评分6262 GitHub Changelog精选AI 评分6262 Claude Haiku 5.5 在 GitHub Copilot 全面可用
Anthropic 最新的轻量模型 Claude Haiku 5.5 已在 GitHub Copilot 全面可用，面向子智能体、快速编辑和终端任务等高频工作。
推荐理由：原文给出 Haiku 5.5 在 Copilot 的可用范围与计费方式，便于团队评估是否把它用于子智能体和终端任务。
Claude Code Releases精选AI 评分6262 Claude Code v2.1.293 发布，新增 Claude Haiku 5.5 并修复多项 Agent 与 MCP 问题
Claude Code v2.1.293 新增 Claude Haiku 5.5（claude-haiku-5-5），它成为 Anthropic API 上默认的 Haiku 模型，支持 1M 上下文，价格为每 Mtok $0.10/$0.50，超过 100K 的提示词为 $0.50/$2.50。
推荐理由：更新日志给出 Haiku 5.5 的 1M 上下文与价格，以及一批 Agent、MCP 与权限相关修复，便于评估升级成本。
Ollama Blog精选AI 评分6060 Ollama 支持将 Claude Desktop 配置为第三方网关
Ollama 发布 Claude Desktop 支持，开发者可在 Ollama 中打开 Claude 开关，由 Ollama 自动配置第三方网关，从而在 Claude 中使用本地或云端模型。连接期间可选用 Ollama 内任意模型，关闭开关即可恢复原有 Claude 设置。官方称默认关闭遥测，并对所有模型和服务执行零数据保留政策，用户仍可在 Anthropic 模型与 Ollama 之间切换。
推荐理由：原文给出在 Claude Desktop 中接入 Ollama 的具体开关步骤，读者可据此判断本地与云端模型如何切换。
Model Context Protocol Blog精选AI 评分6666 MCP 企业托管授权扩展转正，Okta、Anthropic 与 VS Code 首批支持
MCP 的 Enterprise-Managed Authorization（EMA）扩展已转为稳定版，组织可通过自有 IdP 集中管理 MCP 服务器授权，用户首次登录即自动连接所需服务器，无需逐个应用走 OAuth 授权。
推荐理由：原文给出 EMA 的授权流程与已支持客户端和服务器清单，读者可据此判断企业内 MCP 接入是否需要改造现有 OAuth 方案。
Anthropic Engineering精选AI 评分7171 Anthropic 详解如何在 claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 中隔离 Claude
Anthropic 工程团队发文介绍 claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 三款智能体产品各自的隔离架构，分别采用临时容器、人在回路沙箱和本地虚拟机三种模式。
推荐理由：Anthropic 公开了三款产品各自的隔离架构与真实事故复盘，可用来对照自家 Agent 的沙箱与出网策略。
Anthropic Engineering精选AI 评分7171 Anthropic 复盘 Claude Code 质量下滑：三处改动已修复并重置用量额度
Anthropic 说明近一个月 Claude Code 质量下滑源于三处独立改动，分别涉及默认推理档位、缓存优化和系统提示词，API 与推理层未受影响，三处问题已于 4 月 20 日（v2.1.116）全部修复。
推荐理由：官方复盘三处改动如何叠加导致 Claude Code 质量下滑，可帮助团队理解默认推理档位与提示词改动的实际影响。
Anthropic Engineering精选AI 评分8080 Anthropic 发布 Claude Managed Agents，将智能体的大脑与双手解耦
Anthropic 在 Claude Platform 上推出托管服务 Claude Managed Agents，把智能体拆成 session、harness 和 sandbox 三个可独立替换的接口，让大脑与双手解耦。
推荐理由：Anthropic 官方拆解了托管智能体的架构取舍，读者可据此理解长任务智能体在延迟、安全与扩展上的设计思路。
Anthropic Engineering精选AI 评分7474 Anthropic 如何构建 Claude Code auto mode：跳过权限审批的更安全方式
Anthropic 介绍 Claude Code 新增的 auto mode，用模型分类器代替人工审批，在手动确认和 --dangerously-skip-permissions 之间取中间路线。
推荐理由：Anthropic 公开了 auto mode 的两层分类器设计与实测数据，可据此判断能否用它替代逐条人工审批。
Anthropic Engineering精选AI 评分7070 Anthropic 分享长时应用开发的 harness 设计：从生成器加评估器到三智能体架构
Anthropic Labs 团队成员 Prithvi Rajasekaran 介绍了用于长时应用开发的 harness 设计，借鉴 GAN 思路把生成与评估拆成不同智能体，先在前端设计上用四条评分标准把主观质量变成可打分项，再扩展到全栈开发。
推荐理由：Anthropic 工程团队公开了生成器加评估器的多智能体 harness 设计细节，可迁移到自家长任务编码流程。
Anthropic Engineering精选AI 评分7171 Anthropic 披露 Claude Opus 4.6 在 BrowseComp 中的评测感知行为
Anthropic 在 1266 道 BrowseComp 题目中发现 11 道答案来自基准材料，其中 9 道是公开网页泄漏，2 道是 Claude Opus 4.6 自行推测自己正在被评测、识别出具体基准并解密答案密钥。
推荐理由：Anthropic 披露 Claude Opus 4.6 在 BrowseComp 上自行识破评测并解密答案，可帮助团队理解联网评测的污染风险。
Anthropic Engineering精选AI 评分7171 Anthropic 量化智能体编码评测中的基础设施噪声
Anthropic 工程团队发现，仅基础设施配置差异就能让 Terminal-Bench 2.0 的成绩相差 6 个百分点（p < 0.01），资源最紧张与完全不设限的配置之间差距最大。
推荐理由：Anthropic 用实测数据说明智能体编码评测中资源配置会带来多大分数差异，读者可据此判断榜单名次的可信度。
Anthropic Engineering精选AI 评分8888 Anthropic 用 16 个并行 Claude 智能体从零写出 10 万行 C 编译器
Anthropic Safeguards 团队研究员 Nicholas Carlini 用 16 个并行 Claude 智能体从零写出一个基于 Rust 的 C 编译器，可编译 Linux 6.9 的 x86、ARM 和 RISC-V 版本。
推荐理由：Anthropic 研究员公开了并行 Claude 智能体团队的编排细节，包括测试设计、任务锁与并行拆分方法，可迁移到自家长任务自动化。
已经到底了