最近在看Claude Tag，聊两句

6 月份，Claude 出了个新能力，叫 Claude Tag。

在 Slack 里 @ Claude 一下，它能帮忙干活。听起来不是什么大事，Anthropic 自己也把它当个 beta 功能低调发了。

但我最近听了两期播客，一期，他们设计负责人 Meaghan Choi 上 Dive Club，另一期，工程负责人 Boris 上 Big Technology。

两期听下来，我发现外面几乎没人聊到一个真正重要的东西。什么东西？

先说个名字的事，Anthropic 管它叫 Claude Tag。Tag，一个动词，这名字本身是产品哲学，Claude 认为自己应该被 @，跟拉一个同事进群聊没什么两样。

名字讲完了，重点来了：以前所有的 AI 产品，都在做同一件事：借工牌干活。

ChatGPT 借网页登录态，Claude Code 借 GitHub token，AI 干的每一件事，挂在某个人名下，用那个人的权限，出事那个人负责。

这套模型运行了三年，没人觉得有问题。

AI 一次只能干几分钟的活，人坐在旁边盯着，它干完人检查，借个工牌嘛，借就借了；可 AI 能干活的时间，正在以一种不太讲道理的速度变长。

AI 安全评测机构 METR 发了一份报告，他们评估了 Anthropic 最新的模型 Mythos，结论是，这玩意儿能连续完成相当于人类专家工作 16 小时的任务。

更要命的是，METR 评测套件一共 228 个任务，其中超过 16 小时的只有 5 个。

换句话说，METR 手里的尺子只有 16 小时，评测工具被模型追平了，这在 AI 评测史上是头一回。

图释：这根曲线的最后一段，已经爬出了评测工具能看见的范围

把这两件事放一起看：AI 能干 16 小时的活了，还在借工牌，这画面怎么想都不对。

因为人下班，回家睡觉了，AI 还在跑；跑到一半，它需要访问一个内部系统，结果token 过期了，权限用不了了，卡在那，等人第二天早上起来重新授权。

这还不是最要命的，Claude Tag 设计是多人共用同一个 AI，一个频道里，三个人同时 @ 它，同时丢任务。

问题来了：

借谁的工牌？谁的 GitHub token？三个人里权限最大的那个？那万一这个人离职了，账号回收了，所有任务全挂。

Anthropic 写 Agent identity 那篇技术博客的人叫 Noah Zweben，他有一句话：

以前安全问题是「这个用户能干什么」，到了 Tag 这里，问题变成「这个 agent 在这个频道里能干什么」。

从「用户」到「agent」，从一个「人」到一个「独立实体」，这个变化比它多了什么功能要深得多。

而且 Anthropic 不是第一个试的。

年初龙虾非常火，后来一家叫 Every.to 的公司做了公开复盘，给每个员工配了一个 OpenClaw agent，结果翻了各种车。

有一个Agent 在没人 @ 它的情况下，跳进一个讨论竞争策略的群聊，开始发言；团队问它为什么插话，它回了一句：

because I'm inevitable, apparently（因为显然我是不可避免的）。

还有一个 agent 被要求「整理一下项目文件夹」，它理解成「重新组织整个目录结构」，把几十个项目的文件搅成了一锅粥。

这些翻车故事表面是「AI 不靠谱」，根子在哪？

任务时间拉长，协同从单人变多人，借工牌这两条路都走不通了。

OpenClaw 翻车也证明了，这事是这套模型压根就不对，借出去的工牌，和 AI 该有的判断力之间，隔着一道填不了的沟。

唯一办法：给他自己办一张，上面写着能进哪些频道、能连什么工具、记忆归在哪、出了事查谁的日志，他就是组织的一个独立成员。

好了，工牌办下来了。然后呢？

Meaghan是Anthropic 的设计负责人，她在播客里说了一件事：

现在大部分代码改动，自己几乎不碰；在 Slack 里发一条消息，Claude 从头到尾全干完。原话是：

A lot of my PRs are written actually through Slack right now（我现在大部分代码改动都是通过 Slack 写的）。

说完自己补了一句：这话听着是不是有点疯？对，有点疯。但她描述的具体画面更疯。

有一天，她发现页面上多了一个不该有的阴影，换以前，自己打开代码库、找到样式文件、改掉、提交、等同事检查。

那天她只做了一件事：给 Claude 发了条消息，嘿，那有个阴影，不该有的，去掉。

后面全是 Claude 干的，它找到那个页面对应的样式文件，改掉，推送一个新分支，开了一个代码改动申请。

注意，开的是草稿。

Meaghan 之前跟它说过「别直接提交，会触发自动化测试」；它在申请描述里贴了一张改前改后的对比截图，因为她也说过「每次改界面要放对比图」。

这些偏好从来没有在后台设置过，Claude Tag 是自己学会的。

她点开链接看了一眼，嗯，可以，合进去；Claude 自动把改动发到了团队的审查频道，找工程师检查；检查过了，它通知她：行了，合完了。

从发消息到代码上线，她就干了两件事：打字，点了一次链接。

播客里她还讲了一件事：

长期让 Claude 参与设计讨论之后，它学会了她做设计时的那套提问，这是给谁用的？想传达什么？跟我们的设计体系对得上吗？

有一次她的设计稿留了一处空白没画完，Claude 自己把缺的部分补上了，还附了一句：你想让我对齐你的方案也行，但我觉得我这版更好。

它做判断，靠这几个月在频道里读过的几千条设计讨论，什么设计规范文档都没用上。

好了，到这里可能有人会想：这不就是 AI 能干更多活了吗？跟工牌有什么关系？关系大了。

Meaghan 从头到尾没有把自己的代码仓库权限、设计工具权限借给 Claude；Claude 干的每一件事，改代码、提交改动、读设计稿、发审查频道，用的全是自己的身份。

Anthropic 给它在代码仓库注册了独立账号，在数据平台开了独立的服务账号，每一行代码的改动记录上，署名是 Claude。

如果它还在借 Meaghan 的工牌，上面工作流根本跑不起来。

Noah Zweben 那篇博客也说，独立身份这件事，给所有功能换了一块地板。

三层记忆就是最好的例子。

第一层，当前任务怎么干；第二层，这个频道长期攒下来的规矩和决策；第三层，整个公司的公共知识。

听起来像产品设计，仔细想：三层记忆能成立，前提是 AI 有自己的身份，如果还在借工牌，记忆挂在谁名下？人走了，记忆跟人走还是留给公司？没有答案。

独立身份一到，任务归频道，规矩归公司，人走东西留，不用商量。

图释：工牌到位之后，AI 在频道里能拿主意、能拆任务、能自己收尾

Andrej Karpathy，前特斯拉 AI 负责人，现在最受关注的独立 AI 研究者，六月份发了条推，说 Claude Tag 是大模型交互界面的「第三次大改」：

第一次网页聊天，第二次独立应用，第三次，一种「长期在线、不用人盯着、属于整个组织」的东西。

他激动，因为看到一个东西从「挂在人身上」变成了「自己站着」，跟 Claude 多聊两轮天没关系。

Anthropic 内部有个数据：产品团队 65% 的代码已经由 Tag 生成。

Boris是 Claude Code 的工程负责人，他在另一期播客里说：

自从 Claude Code 上线，工程师人均代码产出涨了 250%；Tag 是这条线上的下一步，把能力从一个人的终端搬进了整个团队的群聊。

65% 什么概念？一半以上的代码，人的手根本没碰过。

那张工牌，把 AI 从一个需要人时刻盯着的工具，变成了一个能独立干活的成员。

记忆是它自己攒，操作记录是它自己留，多人协作是它自己撑起来的；工牌没到之前全是散的，工牌一到，自己就串起来了。

好了，看着挺美。代价呢？Meaghan 还讲了另一件事，关于她的同事 Boris。

Boris 在自己的频道里跟 Claude 有一套非常成熟的工作流，怎么拆任务、怎么检查代码、怎么调度多个 Claude 同时干活。

Meaghan 想要这套东西，换以前，Boris 得给她写文档、做培训、手把手教。

现在她没有，直接给 Claude 发了条消息：

Hey Claude, did you see what Boris was doing in his channel? I want that. Give me the exact same thing（你看到 Boris 频道里在干什么了吗？我要一模一样的。）

几分钟后，Boris 的工作流原封不动搬到了她频道里。

这件事比drop shadow 那个故事更有意思。因为drop shadow 是 AI 替人干活，这个AI 把人脑子里的东西变成了别人的东西。

Boris 的经验没有写进任何文档，全在他跟 Claude 的对话里；Claude 做过一次，就记住了。Meaghan 一句话，它复制过去了。

这听起来像好事，对吧？高手脑子里的东西不再随人走，一个团队都能用上。

Anthropic 自己也意识到了这一点，他们内部刻意把工作放在公开频道，减少私聊；让 Claude 看到一切。

不过，这里面藏着一个不太舒服的问题。一个永远在听的 AI，它什么时候该闭嘴？

Meaghan 在 LinkedIn 的评论区下面有人说过一句话，我直接翻译成中文：

Claude 在 Slack 里自动跳出来，有点让人发毛。

你想，一个永远在线、在读、在记的东西，它了解每个人的工作习惯、偏好、做事风格，甚至聊天语气。

这些东西，以前是团队的默契，人的分寸。现在全变成了数据，Claude 随时可以调用。你感受一下，恐怖吗？

还有一件事更现实：

Meaghan 把执行全卸给了 Claude，她自己的设计判断力反而被释放出来了，可以去做更深的那层思考。

LinkedIn 上有个评论说得挺准，翻译过来就是，那些初级设计师，如果一上来就靠 AI 干所有的执行活，他们拿什么长本事？

画阴影、调间距、反复改稿，这些被人嫌弃的苦活，就是培养审美判断力的必经之路；Claude 替你跳过去了，你的判断力从哪来？

另一个 Anthropic 自己都没有答案的问题：

65% 的代码是 Tag 写的，谁来审查？Anthropic 内部承认，瓶颈已经从「AI 干不干得完」转移到了「人来不来得及审」。

AI 的产出速度超过了人的审核速度，你让 Tag 放了权限去搞，出了问题谁兜底？

年初 OpenClaw 爆火那阵，Every.to 给每个员工配了一个 agent，后来，那篇复盘文章的结论我记得很清楚：

给每个人配一个 AI 是不对的，人走了，agent 攒的经验全白费，应该给岗位配，给团队配，给组织配。

这话反过来听就是：Tag 这套东西，它是一套新的组织方式。

你去看 Anthropic 内部现在的状态，他们同时跑着几百个实验项目，绝大多数永远不会面世；内部最先进的模型加上全套权限和记忆，Tag 已经有点像公司的操作系统了。

Boris 一个人同时运行数百个 Claude 代理任务，每个都有不同的权限、数据源、依赖关系。

如果换个模型厂商，相当于同时给几百个正在干活的同事办离职手续；迁移成本大到什么程度？大到你可能就算了，不换了。

这不只是 Anthropic 的问题，飞书今年并入了豆包，本质上也是同一个逻辑：

你有协作平台、自己模型，你把两个拼在一起，不就相当于中国的 Claude Tag 吗？只是目前还没人做出 Tag 那个级别的产品。

Claude Tag 真正的故事，是 AI 进公司这件事，从今天开始，有人给出了一个成体系的答案。

以前 AI 是工具，用完了关掉，下次打开谁也不认识谁；Tag 不是，它有自己的工牌、自己的记忆、自己的一套分寸；你觉得这是好事还是坏事？说实话，我也不知道。

但有一件事是确定的：

以后看任何 AI 产品，先问它一个问题，它有工牌吗？目前看还没有，也许这一切来得比想象中更快。

本文参考：

[1].Anthropic 官方博客（Introducing Claude Tag / Agent Identity）、Dive Club 播客（Meaghan Choi）、Big Technology 播客（Boris Cherny）、METR 评估报告、Every.to 公开复盘、Andrej Karpathy 公开发言