关于 Anthropic 在这件事上的立场，有一个绕不开的背景。
At first glance, the benchmarks and their construction looked good (i.e. no cheating) and are much faster than working with UMAP in Python. To further test, I asked the agents to implement additional different useful machine learning algorithms such as HDBSCAN as individual projects, with each repo starting with this 8 prompt plan in sequence:
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在幼儿园一学期的生活和学习中，她肉眼看见的成长了。，更多细节参见heLLoword翻译官方下载
为了在相对公平的环境下对比，我决定将人工干预降到最低：只提供基础内容和最简单的指令，以此测试各家软件生成能力的「下限」。这不仅是因为（囊中羞涩）测试积分有限，更为了模拟真实的「开箱即用」场景——毕竟，作为普通用户，大多数人只想要一个能用的 PPT，而不是被强迫系统学习提示词工程。。关于这个话题，搜狗输入法2026提供了深入分析