【新智元导读】回转了回转了 ，从前我们给AI跑分 ，今天Claude起头反手给人类打分！它会通过11个指标来分析你和它的汗青对话 ，判断你使用AI的水平凹凸。在AI眼里 ，你是高手还是萌新？
这位网友分享了Claude给他的弱点分析：「好比 ，汇报指出我极其频仍地使用各类Connector ，但只有话题涉及体育数据、食谱 ，甚至地图和地理地位 ，我就阐发得一问三不知。」
甚至 ，Claude不仅指出了他的问题 ，还直接上手给出了领导：好比「自动通过情境引发AI的敏感分辨力」 ，以及「在让我写第一稿之前 ，试着对我说——给我一个简洁的重点提要 ，不要任何媒介废话。这样能让你的初稿干净得多」。
还有网友激昂地发帖寻找共识：「我也看到了！我特意跑来论坛确认我没疯！我天生了汇报 ，了局回到笔记本电脑前 ，服务器报了个错 ，职能就隐没了！」
在从前 ，我们总以为「会写复杂的提醒词」就是懂AI。但Anthropic以为 ，这种观点太狭窄了。随着模型越来越聪明 ，死记硬背提醒词模板已经过期了。
真正的高手 ，把握的是一种被称为「AI流畅度」的软技术。就像你纯熟把握一门表语一样 ，流畅度意味着你能天然、高效、无缝地与AI合作。
钻研团队动用了壮大的隐衷�；し治龉ぞ撸ㄈ涛奕宋� ，用Claude 4掌管行为分类 ，Claude 3.5 Haiku掌管说话检测） ，在一个疯狂的星期里 ，对9830段真实的、多轮拉扯的匿名人类对话进行了深度扫描。
在24项衡量人机合作的终极尺度中 ，有13项产生在屏幕之表（好比你是否对老板隐瞒了工作是AI做的 ，你是否思考了AI天生内容的伦理后果等） ，而剩下的11项 ，则是能够在谈天框里直接观测到的绝对指标。
这意味着人们把AI当成思想的火花碰撞机 ，而不是直接把活儿全数抛给AI。这类对话所展示的流畅度 ，是那种简短一来一回对话的两倍多！
当AI给出一个反直觉的结论或复杂的代码时 ，你有没有追问一句：「你得出这个结论的逻辑是什么？」、「请逐行诠释这段代码为什么这样写？」
当AI给出的规划看似美满但脱离现实时 ，你能否敏感指出：「你刚才的分析忽略了我们公司目前预算只有1万块钱这个事实 ，请沉新评估。」
在涉及artifacts的对话中（样本量为1,209） ，相比无artifacts的对话（样本量为8,621） ，行为指标的普遍性出现出以下特点：描述行为和委派行为有所增长 ，而所有三种辨识行为均有所削减
我们都知路 ，Claude最杀手级的职能就是Artifacts（能够随时天生网页、代码、流程图、互动界面的可视化窗口）。在蕴含这类高级产出的对话中（占样本的12.3%） ，人类与AI的合作方式产生了剧烈的突变。
当AI给你一段干巴巴的文字时 ，你会下意识地挑错；但当AI直接给你渲染出一个排版优美的PDF ，或者一个点击按钮还会发光的App界面时 ，你潜意识里会感触：「哇 ，它连这么复杂的UI都做出来了 ，它背后的逻辑注定没问题。」
Anthropic近期的经济指数汇报批注 ，工作越复杂 ，大模型翻车的概率其实越高。在最必要事实核查的复杂代码和高级图表表前 ，人类反而放下了警惕。
在用户进行迭代与优化的对话中（样本量为8,424） ，相较于未进行迭代与优化的对话（样本量为1,406） ，所有行为指标的普遍性均有显著提升
那些习惯和Claude进行多轮迭代来打磨文章的人 ，比起不迭代的人 ，去质疑AI逻辑的概率 ，飙升了 5.6倍！去鉴别高低文缺失的概率 ，飙升了4倍！
下次当你感触AI天生的文章没有魂灵时 ，不重点沉新天生 ，而是打下这段话：「你上面这版结构不错 ，但语气太像机械了。此刻 ，如果你是一个有着10年经验、脾气有些滑稽毒舌的行衣废炮 ，请维持原有纲领 ，把全文沉写一遍 ，多用短句 ，并在第三段加一个自嘲的笑话。」
这不仅仅是为了产品留存 ，更是为了更安全的AI未来——由于只有具备高分辨力的人类 ，才不会被未来那些聪明到可怕的AI所蒙蔽。
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