AI 的成本和管理，比大多数人意识到的更需要认真对待。这期节目从五个角度切入：ChatGPT 正式从问答工具转向工作流代理，Anthropic 公开邀请公众提出最难的 AI 问题，一份实测指数把"AI 能替代多少工作"变成了可追踪的具体数字，Claude Code 的 token 开销被彻底量化，还有 Mistral 把提示词管理带入软件工程的逻辑。听完这期，你会对 AI 的使用成本和知识资产管理有一套更清醒的判断框架。
本期要点
- ChatGPT Work 不再只是回答问题，而是接管工作流的组织层，帮你从信息整合到格式输出全程跑完
- Anthropic 向公众征集最难的 AI 问题，并承诺展示推理过程，这套问题框架本身就是评估 AI 信息质量的参考地图
- CAIS 和 Scale Labs 联合发布的 RLI 指数，直接测量 AI 交付成果是否达到真实市场标准，而不只是预测风险
- Claude Code 在你输入第一句话之前已消耗约三万三千个 token，是同类开源工具 OpenCode 的近五倍
- Mistral Studio 把提示词当作生产资产来管理，版本号、所有权、修改记录一套齐全，提示词不是一次性的
参考资料
ChatGPT is now a partner for your most ambitious work — https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/
Inviting hard questions — https://www.anthropic.com/news/hard-questions
Remote Labor Index (RLI) — Center for AI Safety & Scale Labs
Claude Code Is Way More Token-Hungry Than OpenCode. We Measured Exactly How Much — Systima AI / Hacker News
Your Prompts and Skills need a system of record — Mistral AI Studio
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