Deep Code支援深度思考、推理強度控制、Agent Skills以及MCP整合。 智東西7月6日報導，據DeepSeek官方API文件及GitHub倉庫資訊，一款名為Deep Code的第三方開源AI程式設計助手近日被收錄進DeepSeek Agent工具。該工具面向DeepSeek-V4系列模型做了適配，支援深度思考、推理強度控制、Agent Skills以及MCP整合。截至發稿，Deep Code GitHub倉庫顯示，該工具收穫超1500星、127 fork。 Github開源地址：https://github.com/lessweb/deepcode-cli 該開源工具主要由開發者qorzj發佈和維護。據其Github首頁顯示，qorzj來自維加動量公司。該公司2009年在重慶成立，主營業務覆蓋AI應用開發、大模型調優、智能體搭建、巨量資料治理、企業數位化升級等方向。

Fiona Fung 管理著 Anthropic Claude Code 與 Cowork 背後的整個工程與產品團隊，Boris Cherny（Claude Code 之父）與 Catherine Wu 都向她匯報。最近一兩個月，她的團隊裡出現了一個新問題：隨著 Routines 上線、工作方式轉向非同步，團隊成員同時運行的 Agent 越來越多，有人一次跑二十個，checking in 和 review 的負荷肉眼可見地在上升。 在 Lenny's Podcast 的一期訪談裡，主持人問她有沒有解決方案，她的回答很直接：我還沒搞定。 訪談地址：https://www.youtube.com/watch?v=Ybrl4FYM57c 過去一年，關於 AI 提升工程效率的敘事，大多停留在"變得多快"這個層面。Anthropic 自己公佈的資料是，工程師人均每季度程式碼產出已經漲到 2025 年同期的 8 倍。但更有意思的問題其實是：當一個人可以同時指揮十個、二十個 Agent 幹活，人和 Agent 之間、人和人之間的協作方式，要重新設計成什麼樣？這也是團隊自己還沒完全想清楚的部分。

2026 年 6 月 9 日， Anthropic 發佈了它有史以來最強悍的模型 Fable 5 。發佈會當天， Stripe 公司用它一天內遷移了一個五千萬行的 Ruby 程式碼庫——這個活手工要一個團隊干兩個多月。基準測試上，它在編碼、金融推理、量化交易等一系列榜單登頂，甚至能在沒有任何輔助腳手架的情況下，靠純視覺通關《寶可夢火紅版》。 看起來是一次教科書式的勝利發佈。但 24 小時之內，劇情急轉直下。 使用者很快發現， Fable 5 被套上了一層叫"分類器"的安全審查機制——一旦你的問題涉及網路安全等"高風險話題"，模型就悄悄把請求降級到能力較弱的 Claude Opus 4.8 去回答，還照著 Fable 5 的價格收錢。 Reddit 上一個高贊帖標題特別扎心："Fable 5, the model that might be the best, but also model I won't use"——它可能是最好的模型，但也是我不會用的模型。 三天後，美國商務部長 Howard Lutnick 一封信件送到 Dario Amodei 桌上，直接把 Fable 5 列入出口管制，禁止全球所有非美國使用者訪問。 Anthropic 緊急下架， Dario 親自飛去華盛頓談判。這在 AI 行業史上是第一次——前沿 AI 模型被正式納入類似晶片和高端武器的戰略資產管控體系。

2026年7月1日，AI行業迎來雙重震動：Anthropic一邊官宣中端性價比神器Claude Sonnet 5全量開放，一邊公佈重磅消息——被封禁19天的旗艦模型Fable 5、Mythos 5正式解除美國出口管制，次日恢復全球訪問。 一款上線僅72小時就被國家級禁令鎖死的頂級大模型，何以牽動全球開發者神經？Anthropic憑什麼15個月營收暴漲45倍、估值衝破兆？一邊瘋狂商業化收割市場，一邊CEO阿莫代伊反覆預警AI滅世風險，這份矛盾背後藏著怎樣的底層邏輯？而Sonnet 5代表的自主智能、自動進化AI，又將給人類社會掀起怎樣顛覆性變革？本文將順著Fable 5風波這條主線，層層拆解五大核心問題。 一、Fable 5究竟有多強？同底座雙版本，當代民用AI能力天花板 很多人混淆Fable 5與Mythos 5，二者共享完全相同的底層模型架構，是Anthropic最高階Mythos級底座的兩套安全外殼，區別只在權限與防護強度，而非智能上限。

什麼是DeepSeek開啟融資的直接導火線？ The Information最新消息曝光：梁文鋒看到Claude Mythos通過海量算力和資料訓練出超強能力，意識到DeepSeek不儲備彈藥根本沒法打下去了。 Anthropic今年4月發佈第一個預覽，DeepSeek融資傳聞也是4月中旬第一次傳出。 時間線，剛好對得上。

2026年AI產品側最大的趨勢，就是無論是網際網路大廠，還是模型廠商，都開始做自己的 Codex 了。 Codex 一開始是OpenAI對抗Claude Code的產品，起初也是只有CLI，瞄準AI coding，但之後它迅速和Claude Code走出不同的路，變成一個“桌面Agent”類產品，使用者裡非工程師佔了多數，不再只是程式設計場景。 這一步今天來看，非常關鍵。根據6月3日OpenAI披露的資料，Codex的周活躍使用者已經超過500萬，半年增長超過7倍。 這背後是AI產品的主線從圍繞對話展開，逐漸變成圍繞桌面環境中執行任務展開。

【新智元導讀】個業餘語言學家用Claude Code，聲稱破譯了困擾人類70年的古文字——3500年前的線形文字A。408個詞條、40個音值、9頁語法手稿，正在等待劍橋和羅格斯大學專家稽核。 3500年前的密碼，5個月被一個人撬開了。 6月16日，一篇署名Tom Di Mino的文章在AI社區炸開——他聲稱，借助Claude Code編寫的一套Python指令碼，自己完成了對米諾斯文明「線形文字A」（Linear A）的系統性破譯。 408個詞條的詞典。40個音值的確認。一份9頁的語法手稿。

如果你覺得AI還只是幫你改改郵件、寫寫周報的小助手，那可能有點低估它了。Anthropic最近把自己家底翻了一遍，發現一個有點震撼的事實：AI正在成為自己的“造物主”。 簡單說就是，從前AI怎麼進化，每一步都得人盯著、人動手。但現在，Anthropic越來越多地把AI開發的工作，直接交給AI自己幹。結果是：工程師每季度合併的程式碼量，是過去幾年的8倍；超過80%的新程式碼是Claude寫的；有些耗時幾天的活兒，它兩小時就幹完了。更厲害的是，AI不光能幹活，還能做判斷。比如給一個開放的研究問題，它自己能設計實驗、跑結果、找答案。在一個AI安全測試裡，兩個人類研究員花了一周解決了23%的問題，Claude用800小時和一萬八千美元的算力，解決了97%。按照這個速度，AI能獨立完成的任務時長，大約每四個月翻一倍。去年3月它能幹4分鐘的活兒，今年已經能幹12小時的了。按照這個趨勢，2027年左右，AI可能就能幹人類需要好幾周才能完成的事。當然，Anthropic也說了，這還不是“AI徹底自己造自己”的那一天——但那個叫“遞迴式自我完善”的東西，可能比大多數人想的來得快。好的一面是，科學、醫療、生產力可能會被推著跑起來。不好的一面是，如果AI真的能自己造自己，人類怎麼保證還能“管得住”它，就成了一個天大的問題。這篇文章有點長，但值得看完！ 以下為編譯。 在 AI 發展史上的大多數時間裡，人類主導了它開發周期中的每一個環節。但在 Anthropic，我們正把越來越多的 AI 開發工作委託給 AI 系統自己完成，而這正在顯著加快我們的工作速度。