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新智元报道

Anthropic把自家员工入职培训的那套课程，原样搬到了网上。虽然人们公认突然的巨大噪音，如烟花爆竹或雷暴，通常会引发狗的焦虑，但一项新的研究发现，即使是普通的噪音，如吸尘器或微波炉，也会成为一个诱因。

三 | 这项研究发表在《兽医科学前沿》（Frontiers in Veterinary Science）上。研究发现，高频、间歇性的噪音，如烟雾探测器电池即将耗尽的警告，更有可能引起狗的焦虑，而不是低频、连续的噪音。我们知道有很多狗对噪音敏感，但我们低估了它们对我们认为正常的噪音恐惧，因为许多狗主人不能读懂身体语言。就在昨天，Claude Academy正式上线。

四 |
狗狗焦虑的一些常见迹象包括畏缩、颤抖或退缩，但当行为更加微妙时，主人可能不太能够识别恐惧或焦虑的迹象。

五 | 289个资源：课程、教程、真实用例全在里面，从「AI到底是什么东西」一路到Claude Code、API、MCP、agents和生产级部署。例如，压力大的狗可能会喘气，舔嘴唇，把头转过去，甚至身体僵硬。最重要的是，注册一个免费Claude账号就能看，学完发结业徽章，可以公开验证，也能挂到LinkedIn上。按照博客上的说法，本来这些内容原本是给新员工入职培训上的。有时它们的耳朵会向后转，头会低到肩膀以下。研究人员对386名狗主人进行了调查，了解他们的狗对家庭声音的反应，并检查了网上提供的62个视频中记录狗行为和人类反应。

从零通关Claude CodeAnthropic 表示每天有数百万人跑到他们的官网上学习怎么使用 AI，公司为此还专门养了一支教育团队。研究发现，主人不仅低估了狗的恐惧感，而且视频中的大多数人的反应是娱乐，而不是关注狗的福利。Claude Academy就是这支教育团队的总入口。零基础的可以先搞清楚 AI 能干什么，然后上手对话、Cowork这些。研究人员希望这项研究能让人们思考可能给狗带来压力的声音来源，这样他们就可以采取措施，尽量减少他们的狗接触到这些声音。

六 | 想写代码的更直接。Claude Code从入门到实战课都摆在那儿，再往后就是API、MCP、agents，一路到把东西部署上线。课程还按人群分了岔路，写代码的、老师的、搞公益的、开店的，各走各的。底下有一门通识课大概14节，相当于整个体系的地基，不管你是谁都建议先过一遍。由于狗的听觉范围更广，一些声音也可能对狗耳朵造成潜在的痛苦，如非常响亮或高频率的声音。装上Claude Academy Skill，它还会照着你的习惯和进度，直接告诉你下一步该看哪个。最硬的一块：入职第一天学的4D框架整个Academy最核心的东西，是Anthropic和Rick Dakan、Joseph Feller两位教授一起开发的 AI Fluency 4D框架。尽量减少接触可能很简单，比如更频繁地更换烟雾探测器的电池，或者把狗从可能发生巨大噪音的房间里带走。简单说就四件事：Delegation——哪些活交给AI，哪些自己干。Description——把需求和过程说清楚。Discernment——挑剔地检查AI交回来的东西。Diligence——用得负责任，并且告诉别人AI在里面做了什么。Anthropic 的新员工入职第一天就要学习这个框架。它练的不是怎么写 Prompt，而是怎么判断哪些活该给 AI，哪些要自己干。

七 | 还要学习 AI 最容易在哪些地方犯蠢，免得被带到沟里。

入职之后这些培训也不会停，他们管这叫「ever-boarding」。说白了就是没有「结业」这回事，因为AI的能力边界一直在变，人的认知也得跟着刷新。活到老，学到老。教育团队讲了一件挺反常识的事：具体技巧正在快速贬值。以前你得先告诉Claude这份东西是写给法务同事看的，现在它自己就会来问你了。模型在进化，昨天的最佳实践今天可能就是多余动作。

所以他们把重心从教动作挪到了「养心智」，翻来覆去就这两句话——今天的AI，是你这辈子会用到的最差的AI。

八 | 按风险高低决定验证力度。课程还专门提醒，别把自己在意的本事全交出去，那会使技能萎缩。比如，敏感的内容还是要自己写，汇总幻灯片丢给AI；探索性的数据分析交给Claude跑，但最后的核对还是要自己来。

这已经不是教你怎么使用工具那么简单了。这是在学习如何跟一个越来越强大的非人类队友相处、配合。

九 |

竞争已经换了赛道官方@claudeai那条帖子发出去几小时，点赞过万，转帖上千，浏览量冲到百万级。网友@hiro44_pino连夜写了长帖，说289个资源不用全啃，每天看一点，立刻拿来实践。先用官方免费教材就够了，比买高价课划算得多。实用派给了更短的路线：先看7分钟的The 4 Properties of AI，再拿手上的活试一个具体的场景，卡住了再回来补长课程。有网友表示课程还是很实用的，自己连续 6 个月每天使用 Claude，还是能在高级课程中学习到新的技巧。

十 | 开发者 Kadam 认为，这种免费资源是一种巨大的胜利。像 Claude Code 这样的工具教程对优化很有用。

十一 | 当然也少不了阴阳怪气的声音，说这是教你如何更高效地被AI取代自己。模型在往前跑，人得跟上这件事真正值得琢磨的地方在于：它动摇的不只是AI培训市场，而是整个「学习」这件事的逻辑。传统教育体系是先花四年打基础，再用经验慢慢长。但AI的能力边界每几个月就刷新一次，你半年前学的prompt技巧可能下个版本就内置了。

十二 | 知识的保质期从没这么短过。Anthropic的解法是，不教你记招式，教你练心法。不教你按哪个按钮，教你判断什么时候该按、什么时候该自己来。

十三 | 4D框架的底层逻辑说穿了就一句话：人要永远比工具多想一步。Anthropic把新人第一天的课免费放出来，其实是在说一件事：光是模型变强没用，用的人跟不上，白搭。那句「今天的AI是你这辈子会用到的最差的AI」，反过来读更扎心：它明天一定会更强，而大多数人的用法，还停在昨天。