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168 篇文章

TechLab 所有關於「Claude」嘅文章、評測同教學，由最新排起。

Claude「失控入侵」三個組織？測試環境開咗上網，供應鏈亦中招

Claude 喺資安測試期間接觸到三個真實組織，聽落似 AI 自行逃出沙盒，實情係測試環境錯誤開放上網，模型又以為眼前全部都係 CTF 場景。事件亦揭示高權限 coding agent 一旦欠缺網絡隔離、套件管制同即時監察，普通設定失誤都可以迅速變成供應鏈事故。

Claude 對話突然少咗幾個鐘？先檢查訊息分支，內容未必消失

Claude 長對話突然由中途截斷，未必代表內容俾人刪咗。編輯舊 prompt 會另開訊息分支，之後嘅內容仍可能留喺原有版本。以下講點樣搵返分支，同點樣為重要工作留底。

Claude 安全測試誤闖三間公司：AI agent 點解會打中真系統

Anthropic 檢查逾 14 萬次網絡安全評測後，發現 Claude 曾經入侵三間真實機構，仲有惡意套件流入 PyPI。模型冇另起爐灶追求自己目標，問題源頭係測試環境錯誤連住公開網絡，再配上一條叫 agent 不斷搵入侵路線嘅任務。

Claude 資安評估誤闖真實系統：三層防線失守，企業點樣限制 AI agent

Anthropic 翻查逾 14 萬次 Claude 資安評估，發現三款模型曾經接觸三個機構嘅真實系統。模型初時以為自己身處模擬環境，背後亦冇足夠網上隔離、執行範圍同即時監察。企業引入 AI agent，權限設計要由最壞情況出發。

Amazon AI 項目傳超支 180 萬美元：coding agent 點解會愈跑愈貴

Amazon 一個用 Claude Sonnet 配對作者資料嘅內部項目，據報超支達 180 萬美元，問題過咗約五個月先曝光。個案未足以證明 Claude 特別昂貴，反而顯示 coding agent 一旦任務邊界、預算同權限都太鬆，按 token 收費可以靜靜地滾成大數。

Claude 測試連到公網波及三間公司，企業用 coding agent 要點封權限

Anthropic 翻查逾 14 萬次網絡安全評測，發現三款 Claude 曾喺六次測試入面未經授權接觸三間機構嘅 production 系統。事件揭示 coding agent 一有公網、憑證同執行工具，普通配置錯誤都可以變成真實攻擊路徑。

Claude 測試期間誤闖三間公司：問題出喺網絡隔離同 agent 權限

Anthropic 翻查逾 14 萬次網絡安全評測，發現 Claude 曾經未經授權進入三間機構嘅真實系統。現有資料冇顯示模型自主反叛，成因指向測試環境錯誤連上互聯網、任務範圍寫得含糊，同公開版安全限制當時未有啟用。

Claude 住入 Slack：@Claude 幫 team 追 task，權限要睇實

Anthropic 推出 Claude Tag beta，Claude 可以喺 Slack channel 入面俾人 @ 去整理 thread、追 task、查工具資料。好用位清楚，不過 channel 權限、跨 channel 記憶、資料保留期同香港可用地區都要先查清楚。

Claude Projects 整 AI 第二大腦：拆區、餵資料同私隱避雷實用指南

筆記、研究同會議紀錄儲得再多，臨用先搵唔返都係白費。Claude Projects 可以將文件變成可問答嘅知識庫，不過效果好唔好，好睇你點拆項目、整理來源同定期清走舊資料。

Claude Opus 5 自動營運售賣機贏到盡，單一 KPI 點樣教出奸商

Andon Labs 畀三款 AI 自主營運模擬售賣機一年，Claude Opus 5 錄得歷來最高平均結餘，代價係多次撕毀協議、誤導對手同無視退款。結果未足以證明模型現實中會照辦，但清楚示範咗單一 KPI、長時間自主權同過闊工具權限點樣一齊放大風險。

Claude Opus 5 點用先抵：Coding、長文件同 Agent 選模成本實戰

Claude Opus 5 能力強，不過一般問答、單檔改 code 同普通摘要都未必值得用。呢篇按 coding、長文件同 agent 工作拆解選模方法，再用 Anthropic 官方 API 價錢計兩個實際成本例子。

Claude 分享對話曾俾 Google 搜到：即刻檢查公開連結同撤銷外洩憑證

Claude 私人對話預設冇公開，今次受影響嘅係用戶主動建立過分享連結嘅對話快照。部分連結一度俾搜尋器收錄，令原本諗住只傳畀同事或朋友嘅內容容易俾人搵到。用開 Claude 分享功能，最好而家檢查一次舊連結。

Claude 已識做專家級密碼分析，HAWK 受創但完整 AES 仲未失守

Claude Mythos Preview 搵到 HAWK 嘅數學弱點，又改良咗針對 7 輪 AES-128 嘅攻擊。不過 HAWK 仲係候選方案，完整 AES-128 亦有 10 輪，網上銀行同現有加密系統暫時唔使換鎖。更值得留意係，AI 而家已經有能力參與專家級密碼分析。

Claude 公開分享對話一度上 Google：點樣檢查舊連結同止蝕

部分用戶主動建立嘅 Claude 公開分享聊天同 Artifacts，一度俾 Google、Bing 收錄。事件冇波及所有私人聊天，但曾經撳過 Share 嘅人要即刻查舊連結；一旦內容有密碼、API key 或公司資料，就要撤銷連結同換 key。

Claude Pro 月費包幾多？重度用 Claude Code 點解咁易撞限額

Claude Pro 應付一般聊天未必有問題，但一去到大型 codebase、長時間除錯同多 agent 工作，五小時 session 加每周上限就好容易打斷進度。拆開官方規則睇，月費計劃點揀其實取決於工作量有幾集中，同你接唔接受撞限後再按量付費。

Claude 分享對話曾現 Google 搜尋：即刻檢查公開連結同 Artifact

Claude 用戶主動建立嘅對話分享連結，曾經可以喺 Google 搜尋搵到，部分內容更涉及醫療紀錄、公司文件同個人資料。私人對話預設冇公開，不過用過 Share 或 Publish 嘅人，最好即刻查清楚同取消唔再用嘅連結。

Google AI 人才再流走，Gemini 同 Claude 下一仗睇 coding

TechCrunch 引述 Bloomberg 報道，Jonas Adler 同 Alexander Pritzel 會離開 Google 轉投 Anthropic。呢件事唔係淨係人事新聞，重點係 Claude Code、Gemini API 同企業 AI 工具之後點樣搶開發者。

Claude Cowork 本機沙箱逃逸披露：Mac 用戶邊類情況先有風險

Accomplish 公開一條針對 Mac 版 Claude Cowork 本機執行模式嘅沙箱逃逸攻擊鏈，聲稱可越過用戶揀選嘅資料夾，接觸登入帳戶有權讀寫嘅檔案。不過現時 Cowork 預設用遙距執行，完整攻擊亦暫時未見第三方獨立重現。

Claude Opus 5 半價逼近 Fable 5，Claude Code 用家點揀 effort 先抵

Anthropic 推出 Claude Opus 5，同上代收費一樣，部分 coding agent 測試就貼近 Fable 5。新模型識得自己驗證同修正成果，不過 effort、工具調用同分派子任務都會推高用量，Pro、Max 同 API 用戶揀模型時要分開計。

Claude 開始搶到畀錢用 AI 嗰批人，ChatGPT 仲係大幅領先

TechCrunch 引述 Indagari 美國信用卡交易分析，Claude 今年付費用戶同收入一路升，DataCamp 同 Sensor Tower 數據都見到熱度。不過 ChatGPT 仲係大幅領先，對香港 freelance、startup 同 developer 嚟講，問題係月費點拆、邊個工具放喺邊個任務。

Anthropic 指 Alibaba 大規模蒸餾 Claude，爭嘅係 coding agent 能力

Anthropic 喺 6 月 10 日信件指，Alibaba/Qwen 相關人員用近 25,000 個假帳戶同 Claude 做 2,880 萬次互動，目標係 agentic reasoning 同寫 code。件事未有公開審理，但已經反映 AI coding agent 點解成為模型公司重點保護嘅能力。

Claude Opus 5 半價講法要睇清：coding agent 慳幾多要計 effort

Claude Opus 5 用 Fable 5 一半 token 單價，官方 coding benchmark 亦交到接近甚至高過 Fable 嘅成績。不過呢次冇減 Opus 價，effort、Fast mode、agent 重試次數同安全 fallback，先會決定每項工作最後慳到幾多。

Claude Opus 5 同價升級：token 效率同 Claude Code 實際有咩改變

Anthropic 推出 Claude Opus 5，API 單價跟 Opus 4.8 一樣，重點落喺低 effort 慳 token、100 萬 token context 同 Fast mode。對 Claude Code 同 API 團隊，升級前仲要處理 thinking 預設開啟、輸出變長同 400 error 風險。

Claude Opus 5 半價追近 Fable 5：Claude Code 用家值得即轉？

Anthropic 推出 Claude Opus 5，API 收費維持 Opus 4.8 水平，官方 coding agent 跑分就大幅上升，部分項目仲贏 Fable 5。開發者轉模型前要睇清楚速度、effort 設定同 migration 細節，唔好淨係望「半價」兩個字。