Anthropic工作坊材料介绍：涵盖模型选择、代理构建等多方面内容

cwc - workshops 是工作坊的相关材料。这些材料不再维护也不接受贡献。它们源自 Anthropic 举办的 “与 Claude 一起编码” 工作坊。以下是各部分内容介绍rightmodel/— 选择合适的模型运用 Claude Code SKILL 对大语言模型LLM评估套件进行审计并在不同模型和推理参数间进行全面测试深入思考与实践以找出性价比和每秒性能最优的配置。agent - decomposition/— 用技能和多代理通信协议MCP构建多代理系统将一个 400 行提示的库存代理分解为技能、代码执行和可调用代理部署在 Claude Managed Agents 上并通过评估来验证每一步操作。how - we - claude - code/— 我们如何使用 Claude 编码这是一个分三个阶段的 AI 辅助产品工作流程指南包括从需求访谈形成规格说明、进行四个不同方向的静态 HTML 设计探索以及开发一个 Vite React 应用其组件能生成机器可读的 DOM 合约以便代理或持续集成工具在运行时进行验证。ship - your - first - managed - agent/— 部署你的第一个托管代理构建一个 Streamlit 事件仪表盘带有离线的站点可靠性工程SRE代理聊天面板。你只需在agent.py中实现七个小函数每个函数对应一次 Claude Managed Agents API 调用就能让它上线运行使其能够在沙盒环境中搜索 7 万行日志、调用本地工具并找出有问题的提交。agent - battle/— 代理对战这是一场 45 分钟的竞赛参与者需要配置一个 Claude Managed Agent包括系统提示、技能、MCP 服务器和模型等通过 MCP 驱动一个本地游戏机器人。以获得最多钻石者获胜若平局则以消耗最少令牌者胜出。快速的评估决策探测循环能让你在 30 秒内测试配置更改然后进行 5 分钟的运行测试。agents - that - remember/— 具备记忆能力的代理从一个在不同会话中明显健忘的托管代理开始逐步添加记忆原语先添加一个用于跨会话持久化的内存存储再引入 Dreaming Service 来整合过往对话记录在 45 分钟内让代理从 “金鱼记忆” 变得像可靠的同事一样。eval - driven - agent - development/— 评估驱动的代理开发对一个生成 PPTX 的托管代理进行六次迭代从简单版本到视觉优化、排版改进、调色板调整、内容密度优化再到质量保证循环使用两层评分器基于 .pptx XML 指标的程序化评估 大语言模型对渲染幻灯片的评估对每个版本进行 10 项任务的评估确保每次提示更改都有量化评估而非仅凭感觉判断。production - ready - agent/— 交易办公桌在 Claude Managed Agents 上搭建一个以聊天为核心的用户界面UI用于多代理的并购研究团队。协调代理将任务分配给四个并行的研究子代理从内存存储中读取过往交易经验通过 MCP 连接到 Linear并生成一份分级投资分析报告同时 UI 会实时流式显示每个事件和受限工具调用。research - desk/— 研究办公桌在自托管的 Next.js 控制台后基于 Claude Managed Agents 构建一个美国证券交易委员会SEC文件研究平台。先与你自己搭建的基础代理进行交互然后将该代理通过版本更新升级为研究负责人它会针对每个股票代码发起一次分析师会话通过服务器实现的自定义工具、子代理专家、edgartools技能、结果分级计分卡、共享内存存储和每周备忘录部署等功能完成研究任务。本项目采用 Apache License 2.0 许可协议详情见LICENSE文件。