大家好，我是娜娜
六月二十四号
Anthropic扔了一个更新
叫 Claude Tag
表面上看
就是把 Claude 塞进了 Slack
你在群里艾特它一下
它就能帮你干活
但如果只是这样
我没必要专门做一期视频
真正值得聊的是，Anthropic 自己说
他们产品团队现在百分之六十五的代码
已经是这个东西写出来的
百分之六十五，不是 demo，不是玩具
是一家顶尖 AI 公司每天往生产环境提交的真实代码里
三分之二来自一个坐在 Slack 里的 AI 同事
Karpathy 更直接
说这是 LLM 用户界面的第三次重大重构
第一次是网页聊天
第二次是桌面应用
第三次
是 AI 变成了一个独立、持续运行的实体
直接待在你的组织里，跟你并肩工作
这期视频，我们不做功能清单
不挨个念它能干什么
我们就聊一个问题：这次更新
真正变了的是什么？
以及
为什么说它可能比看起来更重要
先把事情说清楚
Claude Tag 是什么？
简单说
就是你把 Claude 加到 Slack 频道里
然后像艾特同事一样 艾特Claude
它就会接下任务
自己去拆步骤、调用工具、跑代码
最后把结果发回线程里
你说"昨天那个 bug 修一下
PR 开好"，
它真的会去读代码库、定位问题、改代码、跑测试、提合并请求
中间你不用盯着，它自己干
听起来好像也没那么新鲜？
Slack 里的机器人早就有了
Claude 之前也有 Slack 集成
那这次到底新在哪？
新在三个地方
而且每一个都不是小修小补
第一个，它是共享的
以前你用 Claude
不管是网页版还是 Claude Code
都是你一个人的
你有你的上下文，我有我的
互相不通
同事问过什么、做到哪一步了
你不知道
Claude 也不知道
每次换人接手
都得把背景重新讲一遍
Claude Tag 不是这样
同一个频道里，只有一个 Claude
张三给它派了任务
李四进来能直接看到进展
王五还能接着往下聊
所有人围着同一个 AI 协作
而不是各自维护自己的对话框
这就很像真实的团队工作了
你跟同事配合
不是每个人单独找他谈话
而是大家在同一个群里、同一个项目里
信息是共享的，上下文是连续的
第二个，它是持续的
Claude 不是你叫它才出现
叫完就消失
它会一直待在频道里
跟着你们的讨论积累上下文
时间越长
它越懂你们团队在做什么、习惯怎么沟通、技术栈是什么、项目背景是什么
你不用每次都从零开始解释
它知道你们上周聊过什么、上个版本做了哪些改动、这个项目的优先级是什么
这些隐性的组织知识
它会慢慢攒起来
第三个
也是最容易被忽略但其实最关键的一个
它是主动的
如果你开启了所谓的 Ambient 模式
Claude 就不只是等你点名了
它会自己观察频道里的讨论
发现重要的事情会主动提醒你
一个讨论了很久的线程卡住了
它会跳出来问"这个问题后来解决了吗"；
有需要决策的事项悬而未决
它会标记出来；
发现了相关信息
它会主动同步给团队
它不是等你下指令才动
而是自己会找活干
这三个变化加在一起
就不是Slack 里多了个更聪明的机器人这么简单了
它的身份变了
从一个你去拜访的工具
变成了一个坐在你团队里的同事
Anthropic 给这个身份起了个名字
叫"共享身份"。
同一个 Claude
跨频道、跨工具、带着记忆
连贯地待在你的组织里
你今天艾特它的，和明天艾特它的
它都记得是同一个团队、同一件事
说到这里，很多朋友可能会问：
这不就是个更高级的聊天机器人吗？
至于 Karpathy 说什么第三次范式变革吗？
我觉得这个问题问得很好
因为如果只看表面功能
它确实很容易被理解成Claude Code 搬进了 Slack
但真正的变化，不在功能列表里
而在交互范式的底层
我们来捋一下
在 Claude Tag 之前
人和 AI 打交道
经历过两代
第一代，是对话框
ChatGPT 带火的那个模式
你打开网页，开个新对话
把问题喂进去，等它吐答案
AI 是一个你主动去访问的网站
这一代的问题是什么？
信息是单向的，上下文是一次性的
你得把所有背景都塞进对话框里
它很强，但它是座孤岛
第二代，是命令行里的 Agent
比如 Claude Code
它终于不只动嘴，还能动手了
读写文件、跑测试、提 PR
AI 从网站变成了你电脑上的一个应用
一个工具
但你还是得去找它
你得切到它的环境，打开终端
输入指令
它不认识你的同事
看不到你团队的 Slack
更记不住你昨天干到哪一步
两代的共同点就一句话：是人去找 AI
你得离开自己的工作流
走进它的世界
Claude Tag 把这件事反过来了
不是你去找 AI
是 AI 来到了你本来就在的地方
你不用切窗口，不用开新页面
不用组织一段完整的提示词
你就在 Slack 里
跟平时一样聊天、讨论、报 bug
然后艾特一下 Claude，它就接过来了
更关键的是，上下文不用你搬了
谁提的问题、讨论过哪些方案、之前踩过什么坑、相关的代码在哪个仓库
这些信息本来就在频道里
Claude 直接就能用
以前是你把上下文送给模型
现在是模型被送进了上下文
这就是为什么 Karpathy 敢用范式这个词
因为台面下的工程活儿全变了
你想
光艾特一下让 Claude 去改一段代码
它得先知道去哪个仓库、用什么权限、怎么连上 CI、改完怎么测、PR 往哪开、谁来审
这些每一步
过去都是工程师坐在工位上手搓的事
Claude Tag 要把它们全部接通
封装成一个叮的瞬间
跨工具、跨集成、跨权限系统、跨记忆、跨身份
这些工程拼到一起
量变才引起了质变
艾特一下就有一个能干的同事出现——这事真的跑通了
才配叫新东西
不然它只是 Slack 里多了一个更聪明的 bot
那这件事到底有多靠谱？
空口说白话没用
我们看实际使用情况
最有说服力的证据
来自 Anthropic 自己
官方原话是：
艾特Claude 现在是我们办成事的主要方式之一
我们产品团队百分之六十五的代码
来自内部版的 Claude Tag
百分之六十五
这个数字我第一次看到的时候
停顿了一下
因为它不是辅助编写，不是代码补全
是产品团队的代码，三分之二来自它
而且是 Anthropic 这种级别的公司
对代码质量要求极高的团队
这说明什么？
我觉得至少有两层
第一层
Agent 已经跨过了能用到主力的门槛
之前很多人对 Coding Agent 的印象
还停留在能写点小脚本、改点简单 bug的阶段
复杂一点的工程任务，还是得人来
但如果一家顶尖 AI 公司的主力代码都开始靠它了
那说明这条线的进展
可能比很多人感知到的要快
第二层，造它的人
自己已经离不开它了
Anthropic 相当于把自己的工程团队
变成了 Claude Tag 的头号用户和头号试验场
他们每天用，每天踩坑
每天提需求
然后把这些反馈直接喂回产品迭代里
某种意义上
Claude Tag 是用 Anthropic 自己的血肉长出来的
不是在实验室里想出来的功能
是在真实工程压力下磨出来的产品
而且不只是写代码
官方还提到
他们用 Claude Tag 追踪产品指标、处理支持工单
协助定位复杂 bug 的根因
工程之外的岗位，也开始用了
这就很有意思了
如果一个 AI 同事，既能写代码
又能查数据
还能处理工单，那它的边界到底在哪？
当然，不是所有人都在叫好
我看了一圈评论区
有两个讨论特别值得拿出来说
第一个，也是呼声最高的：
Fable 5 呢？
很多人看到 Claude 更新
第一反应是终于把 Fable 加回来了
结果点进去一看，是 Slack 集成
评论区直接变成催更大赛
什么时候能直接 @Fable都成梗了
这个反应很真实
对很多个人用户来说
Claude Tag 再厉害
跟他们关系也不大
毕竟不是每个人都有 Team 账号
也不是每个团队都用 Slack
大家最关心的
还是最强模型什么时候能用
而且 Claude Tag 目前跑的是 Opus 4.8
不是 Fable
Fable 5 还是没消息
这其实也侧面说明了 Anthropic 当前的战略重心
他们最近的大动作
几乎都在企业和 B 端
从 Claude Code 到 Cowork
再到现在的 Tag
路线非常清晰：往工作流里钻
往组织里钻
往企业付费能力最强的地方钻
个人用户体验？
不是不重要
但显然不是当前优先级最高的战场
第二个讨论，更尖锐一点：
这东西到底是助手，还是监工？
你想，一个 AI 常驻在工作群里
能看到所有讨论
还会主动跳出来说这个问题三天没跟进了、这个 PR 还没人 review
它到底是在帮你推进工作
还是在替管理者盯着进度？
Hacker News 上
不少开发者首先追问的不是 Claude 能干多少活
而是权限怎么隔离、身份怎么归因、日志谁能看
这个担心不是没道理的
当一个 AI 永不疲倦、二十四小时在线、还会主动提醒"谁的任务没做完"，
它的角色就很微妙了
Anthropic 的回应是
权限和记忆都是按频道隔离的
销售团队的 Claude 不会记住工程团队的信息
工程师也碰不到销售数据
管理员可以设置哪些频道能用、能访问哪些工具、Token 预算多少
所有操作都有日志
谁发起的任务、Claude 做了什么
都能查到
技术上的边界是清晰的
但主动帮助和数字监工的分界线
从来不是技术问题
是管理问题
同样一个功能，在一个健康的团队里
它可能是帮大家减少重复劳动、推进卡住的事项的好助手
在一个只看产出的团队里
它就可能变成二十四小时不休息的进度追踪器
这个问题，没有标准答案
但它确实是每个打算引入这类工具的团队
都得先想清楚的事
聊完产品本身，我们再往远看一步
Claude Tag 这件事
对整个行业意味着什么？
觉得最直接的影响
是给一大批 Agent 创业公司
浇了一盆冷水
你想，过去这两年
做企业知识库的、做群聊机器人的
做工单助手的、做代码评审 Agent 的
数不胜数
很多产品的核心逻辑
就是接个大模型
套个界面，塞进企业工作流
现在呢？
模型厂商自己下场了
而且是带着原生能力、带着 Slack 这种级别的入口
带着企业级权限和预算管理
直接进来了
那些只做了一层壳、没有核心差异化的产品
瞬间就很难了
因为客户会问：
我为什么不直接用 Claude 原生的？
这不是猜测
很多人看到 Claude Tag 的第一反应就是又有一堆创业公司要倒闭了
话有点糙，但逻辑是对的
当模型厂商开始往应用层走
而且走得又快又深
中间层的生存空间就会被快速挤压
但话说回来
游戏是不是就这么结束了？
也不是
Anthropic 的入场
反而暴露了一个软肋
Token 成本
Claude Tag 好用是好用
但它烧 Token 也是真的烧
一个常驻频道、持续读取上下文、主动监控、异步执行的 Agent
跟你问一句它答一句的聊天模式
消耗完全不是一个量级
企业真要大规模用起来
账单可能会很吓人
这就给第三方厂商和开源模型
留出了缺口
因为对于企业来说
Agent 平台的核心竞争力
到最后很可能不是谁的模型最强
而是谁能用最低的成本完成同样的任务
同样的活，Claude 花十美元
我能不能用一美元搞定？
同样的频道
Claude 一天烧五十万 Token
我能不能只烧五万？
这也是为什么最近越来越多公司
在尝试把 Agent 流量从 Claude 切到其他更便宜的模型
混合路由、多模型调度、Agent 压缩
这些方向突然就变得非常重要
所以你看
Claude Tag 利空的是纯套壳产品
但可能利好的是真正能控制成本、做混合架构的厂商
模型厂商决定了能力上限
但真正落地企业的 Agent
还要在权限、流程、可靠性和价格之间
重新算账
最后，我们拉回到一个更大的视角
这期视频开头我说
Claude Tag 不只是又一个功能更新
为什么这么说？
因为它代表了一个方向：
AI 正在从你去找它
变成它来找你
从你得学会怎么用它
变成它出现在你本来就在的地方
对话框时代，AI 是一个目的地
你得专门腾出时间，打开它
组织语言，才能用
Agent 时代，AI 是一个工具
你得切到它的环境，给它指令
它才能干活
现在这个阶段，AI 开始变成一个同事
它就在你的工作流里
跟你在同一个频道，看着同样的信息
做着它能做的那部分工作
你不用专门去找它，它就在那儿
这个变化的影响
可能比我们现在能看到的要深远
因为一旦 AI 真正嵌入了工作流
它改变的就不只是效率这一件事
它会改变团队的协作方式
改变任务怎么分配、怎么追踪、怎么交接
甚至改变一个团队需要什么样的人、多少人
当然，现在说这些还早
Claude Tag 才刚出 Beta
还有很多限制：
只支持 Slack
只支持 GitHub，很多能力还在早期
它离完美的 AI 同事还差得远
但方向已经很清楚了
AI 不会一直待在对话框里等你
它会走出来，走到你的文档里
走到你的代码库里，走到你的群聊里
走到你工作的每一个角落
不是你去适应 AI
是 AI 来适应你的工作方式
这个过程才刚刚开始
Claude Tag 是其中一步
肯定不会是最后一步
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