// Anthropic 官方文档知识库，包含 Claude 模型、API、Claude Code、工程博客、研究论文等完整参考。当用户询问 Anthropic/Claude 相关问题、API 使用、模型选择、Claude Code 功能时使用。
Archived. The active utility/support skills now live in claude-code-skills across ai-collaboration/, development/, research/, and system/
Process Gemini chat exports into structured academic history notes following the Four-Step Deep Reading methodology (🟢 Foundation → 🔵 Critique → 🟣 Context → 🔴 Synthesis). Use when (1) Processing Gemini chat history exports, (2) Expanding existing history notes, (3) Creating comprehensive academic notes from historical readings, (4) Structuring research notes with YAML frontmatter, Mermaid visualizations, and multi-stage analysis.
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.
| name | anthropic-docs |
| description | Anthropic 官方文档知识库，包含 Claude 模型、API、Claude Code、工程博客、研究论文等完整参考。当用户询问 Anthropic/Claude 相关问题、API 使用、模型选择、Claude Code 功能时使用。 |
| triggers | ["anthropic","claude api","claude code","claude 模型","opus","sonnet","haiku","mcp","subagent","skills"] |
整理日期: 2026-01-30 来源: https://www.anthropic.com/
| 模型 | 定位 | 价格 (输入/输出 per M tokens) | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Opus 4.5 | 最智能 | $5/$25 | 复杂推理、企业项目、高难度任务 |
| Sonnet 4.5 | 最佳编码 | $3/$15 | 代理任务、软件开发、日常使用 |
| Haiku 4.5 | 最快速 | $1/$5 | 实时应用、高并发、成本敏感 |
export ANTHROPIC_API_KEY='your-key'
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"model":"claude-sonnet-4-5","max_tokens":1000,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
更多详细内容请参考以下文件：
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250514",
max_tokens=16000,
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000 # low/medium/high 或具体数值
},
messages=[{"role": "user", "content": "复杂问题..."}]
)
按需发现工具，节省 85% token 使用量
{"type": "tool_search_tool_regex_20251119", "name": "tool_search_tool_regex"}
Claude 通过 Python 代码编排工具，Token 减少 37%
跨会话持久化记忆
用户可编辑上下文窗口内容
# macOS/Linux/WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/clear | 重置上下文 |
/compact | 压缩上下文 |
/rewind | 恢复检查点 |
/agents | 管理子代理 |
/mcp | 管理 MCP 服务器 |
/init | 生成 CLAUDE.md |
| 快捷键 | 功能 |
|---|---|
Esc | 停止当前操作 |
Esc + Esc | 打开 rewind 菜单 |
Shift+Tab | 切换权限模式 |
Ctrl+O | 切换详细模式 |
Option+T | 切换思考模式 |
# HTTP 服务器
claude mcp add --transport http <name> <url>
# 本地 stdio 服务器
claude mcp add --transport stdio --env KEY=value <name> -- npx -y <package>
# 管理
claude mcp list
claude mcp remove <name>
内置子代理：
---
name: my-skill
description: 技能描述
---
技能指令内容...
存储位置：
~/.claude/skills/<name>/SKILL.md.claude/skills/<name>/SKILL.md| 模式 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Prompt Chaining | 序列步骤 | 可清晰分解的任务 |
| Routing | 输入分类导向 | 有明确类别的任务 |
| Parallelization | 并行运行 | 独立子任务 |
| Orchestrator-Workers | 动态分解委派 | 复杂代码修改 |
| Evaluator-Optimizer | 循环评估反馈 | 有明确评估标准 |
| Agents | 自主规划操作 | 开放式问题 |
"find the smallest possible set of high-signal tokens that maximize the likelihood of some desired outcome"
长时程任务策略：
| 级别 | 说明 |
|---|---|
| ASL-1 | 基础安全措施 |
| ASL-2 | 当前所有模型运行级别 |
| ASL-3 | 高级安全措施 (部分模型) |
| ASL-4+ | 最高级别安全措施 |
在未实施充分的保障措施之前，绝不训练或部署高风险模型
能力阈值（触发更高安全措施的红线）：