分類: 星球日報

原文作者：Matt Hougan，Bitwise

原文编译：AididiaoJP，Foresight News

即便考虑到近期《CLARITY 法案》引发的担忧，我在保守假设下估算，到 2030 年，Circle 的估值可达 750 亿美元。

我们最常被问及的问题之一是：「如何投资稳定币？」

通常，我们会建议关注支持稳定币生态系统的加密资产，例如以太坊、Solana 和 Chainlink，或者关注在该领域开展业务的加密公司，例如 Circle 和 Coinbase。由于难以预判谁将从稳定币的崛起中受益最大，因此有一种观点认为，投资整个领域是合理的选择。

然而，在众多选项中，有一个机会尤为突出，那便是 Circle——全球第二大稳定币 USDC 的发行方。它是唯一一家已上市且业务纯粹聚焦于稳定币的公司。在我看来，这是最直接的选择。

那么，Circle 是否是一项值得投资的项目？

今天适合回答这一问题，因为该股近期大幅下跌（周二跌幅为 20%），原因在于有消息称，《CLARITY 法案》的最新草案对平台向稳定币用户支付利息收入的行为施加了限制。我认为市场的这一反应有些过度。

为说明这一点，有必要从宏观层面审视 Circle 的未来。

决定 Circle 未来走向的三个关键问题

1. 稳定币市场的规模将有多大？

第一个问题涉及稳定币市场的潜在增长规模。市场上存在多种预测，其中被引用最为广泛的是花旗集团发布的研究报告。该报告的「基本情况」预测，到 2030 年，稳定币的管理资产规模将达到 1.9 万亿美元；「牛市情况」下的预测则为 4 万亿美元。

《CLARITY 法案》的相关消息并未改变上述基本情况预测。迄今为止，利息收入并非推动稳定币增长的主要因素；目前，绝大多数稳定币的持有方式并不产生利息。稳定币之所以广受欢迎，在于其能够实现高效、可靠的全球资金转移，适用于贸易结算、借贷抵押品以及作为不稳定法定货币的替代方案等多种场景。

便利性是货币的核心应用价值，而这正是稳定币的优势所在。目前，美国全国平均储蓄账户的收益率约为 0.60%，平均支票账户的收益率约为 0.07%。用户将资金存放于此类账户，并非出于追求收益的目的。若全球金融体系持续向基于区块链的基础设施迁移，无论稳定币是否提供利息，我都预期其在这一转型过程中将扮演日益重要的角色。

根据我的判断，花旗集团所提出的基本情况预测实际上较为保守。尽管如此，为秉持保守的分析原则，我们仍以 1.9 万亿美元作为后续估算的基础。

2. Circle 的 USDC 将占据多少市场份额？

目前，Circle 发行的 USDC 占稳定币市场总量的 25%，落后于 Tether 发行的 USDT。

（为何不选择投资 Tether？因为 Tether 是一家私营企业，无法公开投资。）

稳定币市值分布

来源：Bitwise Asset Management，数据来自 The Block。数据覆盖时间：2020 年 1 月 1 日至 2026 年 3 月 23 日。注：「其他」包括 BUSD、crvUSD、DAI、FDUSD、FEI、FRAX、GHO、GUSD、LUSD、MIM、PYUSD、TUSD、USDD、USDe、USDP 及 USDS。

有一种普遍观点认为，随着美国银行、Stripe、富国银行等大型机构进入稳定币领域，Circle 的市场份额将逐步下降。

对此，我持保留态度。从历史经验来看，创新型企业往往能够较好地捍卫其早期的市场领先地位。

例如：

• 1976 年，全球首只指数基金由当时名不见经传的先锋集团创立。如今，先锋集团在全球被动资产管理领域位居首位。
• 1993 年，美国首只交易所交易基金 SPY 由道富银行推出，彼时道富并非资产管理行业的巨头。至今，SPY 仍是全球交易最为活跃的交易所交易基金，资产管理规模超过 6500 亿美元。
• 1996 年，首批国际交易所交易基金系列由一家名为巴克莱全球投资者的不知名资产管理公司推出。该公司后被贝莱德以 120 亿美元收购，其旗下业务发展成为 iShares，目前资产管理规模已达 5 万亿美元。

我们已能看到 Circle 抵御知名企业竞争的初步迹象：2023 年，全球大型数字支付公司 PayPal 高调推出了其稳定币 PYUSD，但该产品市场反响平平，目前 PYUSD 的市场份额仅略高于 1%。

当然，也存在大型企业后来居上、挤压先行者的案例。例如，在货币市场基金领域，富达、先锋、Federated Hermes 等快速跟进者从最初的创新者 Reserve Fund Group 手中夺取了大部分市场份额。这一情况值得关注，尤其是考虑到货币市场基金与稳定币之间的相似性：两者均吸纳美元资金，并将其投资于美国国债等优质短期证券。

尽管如此，我仍不认为大型银行能够轻易击垮 Circle。我认为 Circle 的市场份额同样存在扩大的可能性。毕竟，尽管 Circle 在整体稳定币市场中「仅」占有 25% 的份额，但在受监管的稳定币细分市场中，其份额要高出许多（Tether 的 USDT 主要主导离岸市场）。虽然难以获取 Circle 在受监管市场中份额的确切数据，但我估计该比例超过 80%。如果认为稳定币资产管理规模的增长将主要来自受监管市场（因为银行、金融科技公司及大型企业倾向于选择在岸、受监管的稳定币），那么 Circle 的市场份额有望显著超过其当前 25% 的水平。

然而，出于本次分析的保守性原则，我将平衡上述两种力量，假设 Circle 未来仅维持其 25% 的市场份额不变。

3. Circle 的利润率水平如何？

最后一个问题最为复杂，也最为关键：Circle 能够从其存款资产中获取多少收益？

目前，Circle 持有支持 USDC 的美国国债所产生的全部利息收入。在现行利率水平下，这意味着其 800 亿美元的管理资产每年可产生约 4% 的收益。

然而，这一数字并不能完全反映 Circle 的实际收入能力，因为还需考虑其为获取管理资产而支付的分销费用。例如，USDC 是与 Coinbase 共同开发的，并作为该交易所的主打稳定币。根据相关协议，Circle 将 Coinbase 平台所持 USDC 产生的全部利息收入支付给 Coinbase，后者再将其中大部分转予用户。Circle 与其他交易所也签有分销协议。Circle 此举的考量在于，通过为部分分销渠道支付费用，能够启动营销的良性循环，从而吸引资产直接流入，届时 Circle 可获得更高比例的收入，或是在未来通过其他方式实现资产变现。

总体而言，Circle 目前将约 60% 的收入支付给分销合作伙伴。这意味着，在现行利率下，其实际的「收取率」约为 1.6%。

这一水平是否可持续？需要考虑两大因素。

第一是利率水平。Circle 的利息收入与市场基准利率直接挂钩。美联储加息将对 Circle 构成利好，而降息则构成利空。

第二是竞争格局。若设想一个存在数百种稳定币、用户可在 USDC、WFUSD、BAUSD、PYUSD 等之间自由切换的市场环境，Circle 维持其利息收入的能力将受到限制。从经济学基本原理来看，竞争将压缩利润率。

然而，我对此持怀疑态度。理论上应当「完全有效」的市场，现实中往往并非如此。查尔斯·施瓦布公司每年通过其支付给存款人的利率与从存款中赚取的利率之间的差额获利数十亿美元，尽管客户只需简单操作即可转向收益率更高的替代选择。但客户并不总是采取行动，因为其价值主张的核心并非收益，而是便利性、信任感与业务集成度。USDC 在诸多方面与之相似：用户持有 USDC，主要因为其广泛的适用性和可信度，而非利息回报。这种用户粘性不会在短期内消失。

我还想指出，《CLARITY 法案》的当前草案实际上可能对 Circle 的利润率产生积极影响，因为该法案增加了向稳定币持有者分配利息收入的难度。

综合来看，我认为随着竞争的加剧，Circle 未来将面临更大的利润率压力。公司甚至可能需要调整其收入模式，这也是 Circle 目前正在积极推进的方向。基于本次分析的目的，我将假设其收取率减半，降至 0.8%。

结论

回答上述三个问题，并不能涵盖 Circle 业务的全貌。如前文所述，Circle 已推出自有区块链，在支付技术领域持续创新，其非利息收入也在快速增长。但我认为，通过这三个问题来审视公司，能够以 80/20 的方式对其股票价值进行有效分析。

基于上述保守估计——即 1.9 万亿美元的市场规模、25% 的市场份额以及 0.8% 的利润率——可以得出，扣除分销成本后、其他费用前的收入为 38 亿美元。目前，公司实际的运营费用相对较低，2025 年为 1.44 亿美元。这意味着，即便到 2030 年这些成本增长两倍或三倍，税后仍约有 27 亿美元的收入可转化为净利润。若按标普 500 指数当前的平均市盈率（28 倍）进行估值，Circle 将成为一家价值 750 亿美元的公司。

这一数字颇具参考意义，约为公司当前价值的两倍。这一表现尚可，但考虑到市场的波动性，是否值得投资，或许值得进一步权衡。

需要指出的是，在上述分析的每一个环节，我都选择了保守的假设。如果稳定币的增长达到花旗集团牛市情景的预期，或者 Circle 的市场份额实现增长（正如其近期表现），又或者公司能够维持现有收取率或开拓新的收入来源，其估值结果将显著更高。

总体而言，我可以设想出到 2030 年 Circle 的价值远高于我粗略估算的情景，也存在低于该估算的情景。我认为这一分析的价值在于，它表明 Circle 当前的估值处于合理区间。如果稳定币的发展符合市场普遍预期，那么即便采用相当保守的假设，Circle 仍可被视为一个具有吸引力的投资标的。

3 月 25 日这一周，穆迪分析、高盛、摩根大通、安永-帕特侬四家使用不同方法论的机构，不约而同地把美国未来 12 个月的衰退概率上调至 30% 以上。穆迪给出 48.6%，安永-帕特侬 40%，摩根大通 35%，高盛 30%。

这件事本身比任何一个具体数字都重要。

四条线同时上扬

穆迪分析的机器学习模型给出了最高读数。据 Fortune 3 月 25 日报道，穆迪首席经济学家马克·赞迪 (Mark Zandi) 表示，这个数字在 2024 年 12 月还只有 15%，到 2025 年底升至 42%，今年 2 月跳到 49%，最新一轮运算的结果是 48.6%。赞迪预计下一轮数据大概率会把这个数字推过 50%。基准衰退概率通常在 15% 到 20% 之间，当前读数已经是正常水平的近 3 倍。

高盛的路径同样陡峭。据 Fortune 报道，高盛在 2024 年 12 月的预测是 15%，今年 1 月微调至 20%，3 月 12 日上调至 25%，到 3 月 25 日已经到了 30%。两周翻一档的节奏在高盛的历史预测中很少见。高盛同时上调了 PCE 通胀预测 0.2 个百分点至 3.1%，下调了全年 GDP 增速预测至 2.1%，并把首次降息预期从 6 月推迟到了 9 月。

摩根大通全球研究给出 35%。据 CNBC 3 月 19 日报道，摩根大通的经济学家同步下调了标普 500 年终目标价，从 7500 点降至 7200 点，极端情景下甚至可能跌至 6000 点。

安永-帕特侬是四家中最晚发声的，但给出的 40% 概率带着一个有意思的定语。据 World Oil 3 月 24 日报道，安永-帕特侬首席经济学家格雷戈里·达科 (Gregory Daco) 把当前局势定义为「多维度扰动」，理由是冲击面不仅限于原油供应，还波及炼油系统、LNG 基础设施和化肥供应链。这意味着即便油价回落，通胀压力也不会同步消退。

油价冲击的历史胜率

四家机构的核心假设有一个共同变量，油价。2 月 28 日美以对伊朗发动打击以来，布伦特原油从约 70 美元/桶一路攀升，3 月 8 日突破 100 美元 (四年来首次)，上周一度触及 115 美元。截至 3 月 25 日报收 102.22 美元。

据 IEA 3 月报告，霍尔木兹海峡此前日均通过约 2000 万桶原油，占全球海运石油贸易的大约 20%。冲突爆发后，海湾国家原油产量至少削减了 1000 万桶/日。赞迪在接受 Fortune 采访时估算，全球约三分之一的化肥供应也经由这条航道。

这个级别的能源冲击，历史上出现过四次。

据摩根大通研究，1970 年代以来的五次大型油价冲击中，有四次在之后触发了衰退。1973 年赎罪日战争导致油价飙升 300%，当年 11 月美国就进入了衰退。1979 年伊朗革命令油价翻倍，次年 1 月衰退开始。1990 年海湾战争推动油价上涨 180%，衰退几乎同步启动。2002 年到 2008 年的超级周期，油价累计上涨 592%，最终以全球金融危机收场。

2026 年霍尔木兹海峡危机目前的涨幅约 80%，是五次中最小的。但有一个关键区别: 这次供应中断的规模比以往任何一次都大。IEA 将其描述为「自 1970 年代能源危机以来对能源供应的最大扰动」。

摩根大通的经济学家给出了一个量化估算: 油价每持续上涨 10%，对美国 GDP 的拖累约为 15 到 20 个基点。

芬克的二分法

3 月 25 日，掌管超过 10 万亿美元资产的贝莱德 CEO 拉里·芬克在接受 BBC 采访时给出了一个比数字更直接的框架。

据 Fortune 报道，芬克说:「不会有中间地带，结果一定是两个极端之一。」

第一种情景，伊朗被国际社会接纳，重新参与全球贸易，石油供应恢复，油价降至 40 美元/桶，全球迎来增长。第二种情景，冲突持续，海峡封锁延续数年，油价在 100 美元以上甚至接近 150 美元，全球进入衰退。芬克特别指出，高油价的连锁反应会传导到农产品和化肥，因为这两者是天然气的副产品。

不过芬克也排除了一个可能性，他明确表示不会出现 2008 年那样的金融系统性危机，当前金融机构的资本充足率远高于当年。

共识本身就是变量

回到开头的问题。穆迪用机器学习模型，高盛用宏观经济预测框架，摩根大通追踪五因子指标，安永-帕特侬从供应链维度切入。四套不同的方法论，在同一周收敛到了同一个方向。

据密歇根大学 3 月调查，消费者信心指数降至 55.5，处于历史第 2 百分位。据 BLS 数据，美国 2 月非农就业减少 9.2 万人，是市场预期新增 6 万人的反向。休闲酒店减少 2.7 万，医疗保健减少 2.8 万，制造业减少 1.2 万，联邦政府减少 1 万。据 BLS 统计，自 2024 年 10 月峰值以来，联邦政府就业人数已经累计缩减了 33 万，降幅 11%。

赞迪在采访中说，如果油价在第二季度均值达到 125 美元/桶左右，「那会把我们推入衰退」。按布伦特目前约 102 美元的水平看，距离这条线还有 23 美元。

这四家机构的预测未必准确。但当四家机构在同一周用不同方法得出相似结论时，它的影响不只是一个概率数字。企业会因此推迟投资计划，消费者会因此收紧支出，而这些行为本身又会反过来压低经济数据，让下一轮预测的数字继续上升。

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜jk

北京时间 3 月 25 日，币安发布官方博客文章，专门就加密市场做市商行为划定红线。文章从定义做市商职能出发，梳理了做市商相关的风险信号，并对项目方提出了具体合规要求。尽管通篇未直接点名任何项目或机构，但业内人士普遍认为，此文剑指近期愈演愈烈的“主动做市商”（Active Market Maker）操盘模式。

文章说了什么？

文章开篇说了什么是做市商：做市商通过持续挂出买卖订单，为交易对提供流动性，其核心价值在于“平衡买卖订单来维持流动性、稳定价格并支持有序交易”。无论是中心化订单簿还是去中心化的 AMM 池，做市商都是市场运转不可或缺的一环。

文章随即笔锋一转，点出了六类“风险信号”：

• 与代币释放计划不一致的出售行为：文章明确指出，“提前、过量或频繁出售可能表明激励机制不匹配或内部控制不严”；
• 单边交易行为：健康做市应提供双边流动性，“若持续出现卖单而缺乏相应买单，可能加大价格下行压力”；
• 跨平台协调性抛售：大量代币同时在多个交易所充值并卖出，“超过正常流动性再平衡的范围”，被定性为协调分发而非真实做市；
• 成交量与价格走势不匹配：成交量高却价格纹丝不动，币安认为“可能意味着刷量而非真实需求”；
• 以及流动性薄弱下的价格剧烈波动，”当流动性不足或订单簿较浅时，即使较小交易也可能引发剧烈价格波动，使价格更易被人为推高或压低“；
• 和成交量与流动性的不平衡，“当流动性较浅时，大额交易容易推动价格变化。因此，若某资产看似交易活跃但订单簿深度有限，相关活动可能并不代表真实市场需求”。

在对项目方的要求部分，文章措辞更为直接：严禁“导致价格异常下跌的大规模抛售行为（也称为砸盘）”；禁止利润分成及保本收益模式；不得与第三方协同操纵价格或流动性；代币借贷协议须明确代币用途。

没提主动做市商，但句句都在说主动做市商

所谓“主动做市商”模式，是在山寨币市场流行的一种代币运营策略：项目方将大量代币借给做市商，后者主动介入价格走势，通过拉升吸引散户入场后逐步出货，并以利润分成的方式与项目方分账。这套模式的核心特征，恰好与币安文章中列举的风险信号高度吻合——跨平台协调、单边卖压、借贷协议不透明，以及与官方代币释放计划相悖的出售节奏。

币安此番虽未直接点名“主动做市商”这一概念，但文中对“禁止利润分成及保本收益模式”以及“代币借贷协议需明确代币用途”的明确表述，在业内几乎已是公开的点名。近期某些代币异常的价格走势和链上行为，显然已经触动了交易所的神经。

SIREN 是导火索吗？

要理解币安此番发文的背景，先得把 SIREN 这几天的事说清楚。

3 月 22 日，SIREN 突破 2 USDT，24 小时涨幅高达 131%。

据链上分析人士余烬监测，SIREN 代币持有者排名前 54 个地址中，除销毁钱包和币安 Web3 钱包外，其余 52 个地址均疑为同一控盘方所有——该方共持有 6.44 亿枚 SIREN，占总量的 88.5%，价值高达 14.4 亿美元。

Siren 的走势。来源：Coingecko

一个项目的流通筹码有将近九成被同一个实体握在手里，这早已超出了正常做市的范畴。同时，控盘方通过掌控几乎全部现货并利用合约获利，这是 SIREN 在一个半月内上涨 30 倍的原因。该控盘方疑似为 DWF Labs，其公开钱包持有 300 万枚 SIREN，且在其转移 SIREN 后次日即出现 66.5%代币的密集归集。

随后，3 月 24 日，SIREN 单日暴跌 59.38%，价格跌至 1.01 美元，市值从高点蒸发至 7.4 亿美元；但截至 25 日，币价又拉回 2.4 美元。进场追行情的散户，大概率成了这场游戏最后的接盘者。

币安要动真格

文章结尾的表态耐人寻味。币安表示将“对任何违规行为采取迅速且果断的措施，包括将违规做市商列入黑名单”，并附上了举报邮箱，公开向用户和项目方征集相关线索。

对于一家通常以商业中立立场示人的交易所而言，这样的公开表态意味着某种程度的“怒火”。联系到近期的代币走势和行业转熊，币安此举更像是划定一条行业红线，而至于具体的执行严格程度，我们仍然需要观察。

当然，问题的另一面同样存在：如果做市商的主动介入被全面限制，流动性趋于“自然”，部分低市值代币可能连基本的价格波动都会消失，市场活跃度也将随之下滑。如何在市场完整性与交易活力之间取得平衡，恐怕仍是一道没有标准答案的难题。

1、CEX 热门币种

CEX 成交额 Top 10 及 24 小时涨跌幅：

• BNB: +3.01%
• BTC: +2.90%
• ETH: +2.56%
• SOL: +3.43%
• NIGHT: -5.83%
• TAO: +16.37%
• DOGE: +3.69%
• XRP: +1.76%
• TRX: +0.94%
• PEPE: +4.12%

24 小时涨幅榜单（数据来源为 OKX）：

• PROVE: +29.34%
• MON: +12.53%
• ATH: +11.53%
• RSR: +11.48%
• CETUS: +10.50%
• ENA: +8.92%
• FOGO: +7.13%
• SPACE: +6.89%
• OL: +6.44%
• FET: +5.96%

24 小时币股涨幅榜单（数据来源为 msx.com）：

• BLNK.M: +28.13%
• LWLG.M: +26.39%
• DXYZ.M: +23.91%
• SIDU.M: +20.5%
• FLY.M: +16.81%
• ARM.M: +16.72%
• LUNR.M: +14.17%
• VVPR.M: +11.23%
• PL.M: +10.96%
• ICG.M: +10.09%

2、链上热门 Meme Top 5（数据来源为 GMGN）：

• SSTR
• Bully
• NOELIA
• G0DM0D3
• WW3

头条

英国拟暂停加密政治捐款，首相称防范非法资金风险

英国首相Keir Starmer表示，政府计划暂停通过加密货币向政党进行的政治捐款，以应对非法资金流动及潜在的外国干预风险。相关措施为临时性安排，旨在为监管规则完善争取时间；新规生效后，政党须退还已接收的加密捐款，否则可能在宽限期后面临刑事处罚。

美国副总统万斯可能于本周末前往巴基斯坦参加与伊朗的会谈

据CNN披露，美国副总统万斯可能于本周末前往巴基斯坦参加与伊朗的会谈。一名伊朗军方消息人士同时警告，若美方在霍尔木兹海峡问题上采取行动，曼德海峡将可能成为新的紧张焦点，伊朗已为局势进一步升级做好充分准备。

彭博社：稳定币发行商Tether暂停200亿美元融资计划

稳定币发行商Tether此前计划募集200亿美元，目前该计划已暂停，公司正等待首次全面财务审计结果，或将在审计出炉后重新启动募资。知情人士透露，融资过程中投资者和银行家持续敦促Tether提高财务透明度。

彭博社：摩根士丹利将成为首家发行并赞助比特币ETF的美国银行

彭博社宣布，管理10万亿美元资产的摩根士丹利将成为首家发行并赞助比特币ETF的美国主要银行。

行业要闻

伊朗表示不会允许特朗普来决定战争结束的时间

据伊朗新闻电视台，伊朗表示将在自行选择的时机结束战争。伊朗政府认为相关提案过于苛刻，并表示结束战争的首要条件是停止袭击和暗杀。

SpaceX计划在IPO中募资高达750亿美元

据市场消息，SpaceX计划在IPO中募资高达750亿美元，最早于本周提交IPO申请。（金十）

ZachXBT：某俄籍OTC经纪人协助勒索软件洗钱超470万美元，资金链跨BTC至Avalanche

链上侦探ZachXBT披露，俄罗斯籍OTC经纪人Aleksandr Khinkis涉嫌自2025年7月起通过单一交易所账户协助勒索软件团伙洗钱超470万美元，涉及796枚比特币赎金。资金经跨链路径由BTC桥接至Avalanche并分75笔转入充值地址，另有约1660万美元存入Aave持续分批套现。

项目要闻

币安发布加密市场做市商风险提示及项目方与用户指南

币安发布做市商风险指南，指出并非所有做市安排都符合长期市场完整性，警示与代币分发计划相冲突的出售行为。平台要求代币发行人及时披露做市商信息，禁止利润分成及保本收益模式，并表示将对违规做市商采取包括列入黑名单在内的果断措施。

富兰克林邓普顿与Ondo Finance合作，为加密钱包推出全天候可交易ETF

富兰克林邓普顿与Ondo Finance合作，为加密钱包推出24/7全天候可交易ETF，初期面向欧洲、亚太、中东及拉丁美洲市场，涵盖美国股票、黄金及高收益债券等策略。代币持有人享有收益权而非基础资产，可用于DeFi抵押等场景。

盈透证券推出加密货币投资组合转移功能，支持外包钱包转入数字资产

盈透证券推出加密货币投资组合转移功能，允许客户将平台支持的数字资产从外部钱包或平台直接转入其加密货币账户，无需先清算头寸，实现数字资产与股票、期权、期货等传统投资的统一管理。

Securitize CEO披露将与纽交所开发数字过户代理项目

Securitize CEO Carlos Domingo披露，Securitize已被指定为数字过户代理机构，可在纽交所代币化证券平台为企业及ETF发行方铸造原生链上证券。双方还将共同制定数字过户代理与代币化代理的行业标准，推动机构级代币化证券基础设施建设。

以太坊基金会预计2029年前完成量子安全升级

以太坊基金会发布量子安全路线图，预计通过四次关键硬分叉在2029年前完成初步升级，涵盖为验证者提供量子安全公钥、降低相关Gas费用、压缩网络状态为零知识证明以及保护L2网络等措施。研究人员预计具有密码学相关能力的量子计算还需8至12年才会出现。

MSX 新上线 5 支「太空」版块美股代币，开盘平均涨幅超 10%

去中心化 RWA 交易平台 MSX 近日实现对商业航天板块热门标的的全覆盖，平台筛选上新 5 支代币化股票（MNTS.M、SIDU.M、PL.M、BKSY.M、YSS.M），开盘平均涨幅超 10%，盘中最高触及 27%。

据统计，MSX 在 Q1 上新的 39 支标的中共有 38 支录得上涨，通过在板块爆发前完成资产配置，有效帮助用户对冲近期地缘因素带来的资产缩水风险，多支上新个股已于近期触及历史最高点。

投融资

稳定币创企Payy完成600万美元种子轮融资，FirstMark Capital领投

稳定币初创公司Payy完成600万美元种子轮融资，由FirstMark Capital领投，Robot Ventures和DBA Crypto参投，融资形式为附带代币认股权证的SAFE协议。Payy最初名为Polybase，于2023年转型为稳定币支付平台，累计融资总额已达800万美元。

以太坊生态利率互换协议Kairos Labs完成240万美元种子轮融资，6th Man Ventures领投

以太坊生态利率互换协议Kairos Labs完成240万美元种子轮融资，由6th Man Ventures领投，Lattice、Advancit Capital和Compa Capital参投。该项目已从Alliance Accelerator毕业，预计在未来几周内上线以太坊主网和Base子网。

人工智能代理公司Eunice完成800万美元融资，Speedinvest和Moonfire等参投

人工智能代理公司Eunice完成800万美元融资，Moonfire Ventures、Speedinvest和Openspace Ventures参投。公司目标是成为另类资产尽职调查和信息披露的默认基础设施平台，通过部署AI代理提供结构化、可审计的资产级评估。

人物声音

Mizuho：Mastercard收购BVNK后有望成为加密与法币”连接层”

投行Mizuho表示，Mastercard在收购稳定币基础设施公司BVNK后，有望成为连接加密资产与法币体系的”网络连接器”。Mizuho指出稳定币将成为Mastercard网络的”加速器”，在B2B跨境支付、汇款及零工经济等领域推动更快、低成本的资金流转，维持”跑赢大盘”评级并给予666美元目标价。

彭博分析师：IBIT已实现年内净流入”转正”，BTC投资者比黄金投资者更坚挺

彭博高级ETF分析师Eric Balchunas发文表示，比特币现货ETF本月净流入已达25亿美元，贝莱德IBIT已率先实现年内资金净流入转正并进入全部ETF年初至今资金流排名前2%。他指出，在比特币过去6个月价格下跌约40%的背景下，ETF资金仍展现出惊人韧性，BTC投资者的持有行为明显比黄金投资者更为坚挺。

CZ：任何声称能帮助项目上线币安的人都是骗子

CZ在X平台发文警示，任何声称能够帮助项目上线币安、尤其是自称认识CZ或与其关系密切的人，均可认定为骗子。他表示99.999%的情况下自己并不认识这些人，若确实认识，会将其列入黑名单。

Verse8，一个让创作者能够将想法即时转化为可玩游戏的 AI 原生平台，今日宣布完成 500 万美元种子轮融资。本轮融资由 Story Foundation、NEXPACE（Nexon 旗下 Web3 部门）、Neowiz、MARBLEX（Netmarble 旗下 Web3 部门）、Solarium Labs 和 NEXUS 联合领投，并有多家游戏、媒体及科技领域的投资方参与。

新资金将用于推进 Verse8 的核心 AI 系统，扩大创作者的入驻和激励计划，并拓展其发布与分发基础设施。

本轮融资正值互动媒体发展的关键转折点。生成式 AI 正在大幅降低内容创作的成本和复杂性，然而，互动体验的创作仍然受限于冗长的开发周期、庞大的团队和中心化的工作室。全球数十亿人创作视频、音乐和图像，但只有极少数人拥有制作游戏的技能和工具。Verse8 正是为迎接这一拐点而构建，旨在让任何人都能进行实时、多人的游戏创作。

Verse8 允许创作者使用自然语言提示，在几分钟内生成完全可玩的多人游戏，无需编写代码、安装引擎或组建大型制作团队。一个简单的想法即可变成一个实时的互动体验，即时部署，全球玩家皆可访问。

自 2024 年 7 月上线以来，该平台在游戏创作和游玩方面的月活跃用户已超过 350 万，并拥有超过 5000 名活跃创作者，生成的游戏数量达 25000 款。

Verse8 由 JC Kim 和 Kevin Lee 共同创立，他们是拥有深厚区块链游戏、平台构建和战略投资经验的资深企业家。他们的背景涵盖在 LINE 公司开创区块链业务、成功创立并退出初创公司，以及部署超过 2 亿美元的游戏投资，这使 Verse8 从创立之初就专注于速度、可及性和创意迭代。

被誉为韩国 iconic《天堂》系列缔造者、Nexon 联合创始人的宋在京 (Jake Song) 将作为核心顾问，为 Verse8 的 AI 驱动游戏平台提供战略指导。

重构互动媒体的创作方式

当今的游戏开发是资本和劳动密集型的。制作通常需要漫长的周期、多学科团队以及高达数千万美元的预算，将创意和经济权力集中在少数工作室手中。Verse8 通过让创作者能够在几分钟内将文本提示转化为实时、共享的游戏世界，极大地降低了这些门槛，实现了大规模的实验和创意。

“全球仅有约 300 万创作者在制作互动内容，而前 20 家工作室控制了 70%的产量，”Verse8 首席执行官 Kevin Lee 表示。“Verse8 正在改变这种格局。通过将完整游戏工作室的工具压缩成一个提示词，我们让所有创作者都能进行互动创作。这笔资金使我们能够深化技术，并扩展一个让创意不断累积而非从零开始的生态系统。”

Story 联合创始人兼首席执行官 S.Y. Lee 表示：“AI 正在降低所有媒体格式的创作成本，但游戏一直是最后一个堡垒。Verse8 正在攻克这个问题中最困难的部分——将数月的开发和数百万美元的资金压缩到几分钟的自然语言提示中，并且从第一天起就以协调创作者、IP 持有者和分发渠道的方式来实现。我们相信，这标志着互动媒体新创作堆栈的开始，而 Verse8 正位于其中心。”

Verse8 将美术、代码、设计和质量保证自动化，同时支持持续的迭代和部署。通过与 Story 的集成，提供链上所有权、许可和分发，使创作者能够保留署名权、获得收益，并安全地混用现有 IP。

Verse8 相信，这种方法为以创作者为主导、AI 原生的互动媒体新类别奠定了基础，而游戏则代表了数字内容创作、所有权和分发方式更广泛转变中的首个可规模化应用场景。

关于 Verse8

Verse8 是一个 AI 原生的创作与发布平台，允许任何人将想法转化为互动游戏和故事。通过结合生成式 AI、集成游戏引擎和链上所有权，Verse8 降低了互动创作的门槛，并支持新一代由创作者主导的数字世界。该平台由 Planetarium Labs 与宋在京 (Jake Song) 合作开发，利用深厚的游戏专业知识和战略合作伙伴关系，大规模提供高保真互动体验。

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Golem（@web3_golem）

币圈的风，来得快去得也快。

DAT 曾在 2025 年掀起巨浪，大批投机者联手空壳美股上市公司，炮制了一场“加密资产入侵美股”的虚假繁荣。等到 FOMO 的投资者回过神来，账户早已被洗劫一空。如果你也是其中一员，接下来这条消息或许能让你心里平衡一点：连 CZ，都栽在了同一群人手里。

当时，市场上有超过 30 家上市公司争相布局 BNB 财库，CZ 放话要“精挑细选”。最终他选择了由 Galaxy Digital 联合创始人 David Namdar 创立的 CEA Industries。2025 年 7 月，CEA Industries（NASDAQ：BNC）完成由 YZi Labs 领投的 5 亿美元私募融资，开始正式实施 BNB 储备计划。

CZ 选择 David Namdar，理由看似无懈可击——光鲜的履历、私交甚笃，是被他划入“可信圈”的人。只可惜，CZ 的投资眼光向来“一言难尽”，这一次，他又看走了眼。

2025 年 11 月，YZi Labs 与 CEA Industries 的矛盾彻底爆发。YZi Labs 指责 BNC 股价持续下跌、董事会不作为等问题，还要求选举新董事。彼时 Odaily 星球日报曾分析，YZi Labs 大概率会接管 BNC，David Namdar 被扫地出门，事情就此收场。（相关阅读：BNB 财库龙头遭痛批，「CZ 亲信」或将出局？）

谁也没想到，真正的好戏，才刚刚开始。

把 CZ 割了的人已跑

3 月 24 日，YZi Labs 发文谴责 CEA Industries 向离任 CEO 支付了近 198 万美元离职补偿帮助其安全落地，要求董事会公开说明离职补偿的合理性。

同时，YZi Labs 控诉 CEA Industries 的董事会已经向相关利益方输送了数百万美元，自 2025 年 6 月 7 日以来已累计向 10X Capital 支付了 380 万美元；并且此前公司 CEO 与 CFO 职务由同一人担任（Odaily 注：3 月 9 日 CEA Industries 聘请了新 CFO），公司在收入、税务及股权薪酬等关键领域缺乏充分的核查控制。

YZi Labs 投资合伙人 Alex Odagiu 气的终于说出了早该在一年前就察觉的事实——“CEA Industries 的董事会已经把一家纳斯达克上市公司当作了私人提款机”。

这个要离任 CEO 是谁？10X Capital 又是谁呢？

这名 CEO 还是 David Namdar。没错，他没有在去年 11 月被 YZi Labs 踢出局，反而是现在将 CEA Industries 掏空后才悠然离职。而他还是 10X Capital 的 CEO，10X Capital 是 CEA Industries 的资产管理人，也是去年将 CEA Industries 变成 BNB 财库公司的最大推手。

根据 CEA Industries 3 月 16 日给 SEC 提交的 8-k 表信息，David Namdar 自 2025 年 8 月 5 日担任公司 CEO 到 2026 年 3 月 16 日签过渡协议前，没有领取过现金或股权报酬，所以现在补发了；在法理上似乎没问题，David Namdar 成功完成金蝉脱壳。3 月 25 日，CEA Industries 官方 X 账号的置顶为已改为正在寻找新的 CEO。

根据外媒消息，今年 3 月初，一名 BNC 投资者前往 CEA Industries 在美国内华达州的公司办公室参观，发现 CEA Industries 已经是一个空壳，没有管理层也没有运营。而在业务层面，官方信息显示 CEA Industries 目前持有 515544 枚 BNB，成本价为 855 美元，但其最后一次公开购买 BNB 是在 2025 年 11 月份。

被 YZi Labs 批评后，CEA Industries 当天就按 YZi Labs 要求招募了新董事——Liquid Advisors 的创始人 Annemarie Tierney，Tierney 的履历也很优秀，但她不是 YZi Labs 阵营的人。CEA Industries 对 YZi Labs 能做到事事有回应，但就是事事没着落。

话说回来，去年 11 月 David Namdar 为什么没有被 YZi Labs 踢出局，难道是 CZ 保了他吗？答案当然不是，YZi Labs 是有这个意图的，但心有余而力不足。

David Namdar 阵营与 YZi Labs 阵营的斗争

实际上也是从去年 11 月开始，David Namdar 阵营和 YZi Labs 阵营就展开了持续至今的对 CEA Industries 控制权的争夺。

David Namdar 阵营包括其成立的 10X Capital 和 CEA Industries 的整个董事会，并且这两个组织在人员上高度重叠，他们实控着 CEA Industries。

YZi Labs 是 CEA Industries 的大股东。YZi Labs 在 1 月 8 日向美 SEC 提交的文件，YZi Labs 已合计持有 CEA Industries 4,255,043 股普通股，约占已发行普通股的 9.4%。

YZi Labs 斗争的核心目的是想要将 CEA Industries 的董事会从 6 人扩展至 13 人，新增的 7 人全部来自于 YZi Labs，CZ 也在候选人当中，如果成功，YZi Labs 将控制新董事会多数席位。

虽然 YZi Labs 已经是 CEA Industries 的大股东，但要想直接往董事会里塞人，还是不够票的。因此 YZi Labs 还得联合其他股东，发起书面同意征集，才能实施它从 11 月就想进行的革新，这也是 YZi Labs 如此乐于曝光宣传 David Namdar 所为是对所有股东权益侵害的动因。

但 David Namdar 的董事会当然不会让 YZi Labs 的计划轻易得逞。首先，David Namdar 将 CEA Industries 2025 年度股东大会推延了 16 个月，断了股东投票表决董事会成员的重要机会。其次，也是最狠的一手，David Namdar 在 12 月 26 日推出了“毒丸计划”和修改了公司章程。

这个计划的正式名称是一份修订后的 Stockholder Rights Plan（股东权利协议），CEA Industries 在向美 SEC 提交的文件中直言，因为 YZi Labs 组建了一个意在控制公司的股东集团（YZi Labs Group），所以董事会决定修改股东权利协议和公司章程——该公司章程上次修订还是在 2018 年。

故事讲到这里，David Namdar 实际已经彻底不演了，“请神容易，送神难”，他给 CZ 设了一个死局：想要换掉我，不仅成本高，而且还得先经过我的同意。

首先，新的股东权利协议规定，如果某个团体或个人在未经董事会批准的情况下，受益持股达到或超过 15%，其他股东手里的权利就会生效，能以 50% 折价买入额外股票。这意味着如果 YZi Labs 继续扩大持股比例，其他股东就可能获得“便宜买入”的机会，YZi Labs 股权将被稀释，使其争夺 CEA Industries 控制权的成本直线上升；并且认股权证（warrants）也被算进受益持股中，而若算上这些，YZi Labs 的持股比例实际已超 19.99%。

其次，新的公司章程规定，任何寻求以书面同意方式采取行动的股东必须先请求公司确定一个登记日，并且还对披露加了更多严苛要求。这意味着 YZi Labs 发起的新增公司董事的同意征集还需要先获得 David Namdar 为首的董事会同意，在程序上阻挠和拖延了 YZi Labs 的行动。

3 月 24 日，在 YZi Labs 谴责 David Namdar 及其董事会中饱私囊后，CEA Industries 董事会做出了反击。其称 YZi Labs 在 1 月份拟议的新增公司董事的同意征集申请函不符合公司章程，不进行登记。CEA Industries 给的具体理由是，YZi Labs 未披露其关联人士及其代理人持有的 BNB 数量，也未披露 YZi Labs 与其代理人之间的财务关系；如果 YZi Labs 控制了董事会，可能会被其他股东利益造成损害。

姜还是老的辣，从目前来看，在这场控制权争夺战中，David Namdar 早就已经赢了，投了大把资金进去的 YZi Labs 能做的只有谴责、谴责、再谴责了。

虽然 David Namdar 已经将 CEA Industries 吃干抹净，但点开他的X 账号会发现，他的头像身穿印有币安标志的 Logo，头戴的帽子上写着“MAKE BNC GREAT AGAIN”，置顶帖子依旧是恭喜 CZ 被美国政府特赦。也许从一开始，David Namdar 就把 CZ 当成了提款机。

3 月 20 日，David Namdar 的重要搭档、10X Capital 联创 Hans Thomas 也辞去了 CEA Industries 董事职务，但 YZi Labs 也不甘心就白白被他们摆了一道。YZi Labs 投资合伙人 Alex Odagiu 在 X 平台发文表示，Hans Thomas 退出了，但我们还没完……

原文标题：everything claude has shipped in 2026 and how to actually use it

原文作者：@kloss_xyz

原文编译：Peggy，BlockBeats

编者按：当我们回看 Claude 在 2026 年的产品演进，会发现一个明显变化：问题不再是「它能做什么」，而是「不同的人，应该如何使用它」。

本文基于 Anthropic 自 2026 年以来的产品更新，对 Claude 的能力体系与使用方式进行了系统梳理。文章按照「不同人该用什么、在什么场景下怎么用」的逻辑进行组织。你可以将其视为一份导航：当面对具体任务时，能够快速定位到对应模块，并调用合适的能力。

对于第一次接触 Claude 的用户，首先需要理解模型与基础能力，包括上下文窗口、模型分层以及四种使用模式。这些因素共同决定了 Claude 的能力边界，也构成后续使用方式的基础。

对于知识工作者，重点在于 Cowork 所代表的任务执行体系。如何搭建工作空间、构建上下文文件、设置全局指令，以及通过 AskUserQuestion 重构交互方式，决定了你是「在使用 AI」，还是「在让 AI 工作」。

对于开发者而言，核心路径则通过 Claude Code 展开。关键不再是写代码本身，而是如何通过 CLAUDE.md、Rules、Commands、Skills 与 Agents 等机制，构建一个可复用、可协同的开发体系，使 Claude 成为软件生产流程的一部分。

在更具体的应用层面，从 Excel 与 PowerPoint 的数据分析与演示，到 API、自动化流程与可视化能力，Claude 正在逐步嵌入传统软件体系，成为底层能力的一环。

当 AI 从「对话工具」走向「工作系统」，真正的差异，也不再来自模型本身，而来自你如何使用它。

以下为原文：

Anthropic 最近的产品更新节奏已经快到离谱，甚至连很多深度用户都很难跟上。几乎每天都有新版本发布，从今年一月开始，大版本更新的频率也基本稳定在每两周一次。新模型、新工具、新集成，甚至连全新的产品类别都在不断推出。如果你稍微走神，或者休息了几周，很可能已经错过了不少关键变化。而且，Claude 确实在重塑你的工作方式——这一点毋庸置疑。

这是一份「全景指南」。截至 2026 年 3 月 23 日，Claude 上所有已经上线的重要功能，这里都会覆盖：包括每一项功能如何设置、在什么场景下使用，以及真正有效的最佳实践。掌握这些区别，就是把「觉得很酷」与「真正重构工作方式」区分开的关键差异。

你很可能会想把这篇内容收藏起来，反复查看。也可以分享给你的团队或朋友。这正是我当初入门时，希望有人已经整理好的那份参考手册。

模型与基础能力：Claude「能做什么」

Claude 4.6 系列目前分为三个模型层级。下面是每个模型的能力边界，以及适用场景：

Claude Opus 4.6 是当前的性能上限。发布于 2026 年 2 月 5 日，支持 100 万 token 上下文窗口（价格调整后文详述）。在 100 万 token 长上下文下，MRCR v2 得分为 78.3%，是当前同级模型中表现最高的。

在法律、金融和编程等任务中全面领先。Anthropic 报告其任务持续执行能力可达 14.5 小时，为前沿模型中最长。API 价格为 每百万 token 输入 $5 / 输出 $25，最大输出为 128K token。支持自适应推理，并新增「max」级别，用于释放极限能力。

注：MRCR v2 得分是模型在「超长上下文中找对信息」的能力指标。

·适用场景（Opus）：复杂大规模上下文分析、代码库重构、深度研究、高风险交付、严肃内容生产，以及一切「质量优先于成本」的任务。

·不适用场景（Opus）：任何需要高频调用的工作流。以当前价格计算，一个重度 Opus 使用场景每天可能消耗 $50–100。默认应优先使用 Sonnet，只有在 Sonnet 输出质量不足时再升级到 Opus。

Claude Sonnet 4.6 发布于 2 月 17 日，仅比 Opus 晚 12 天，是大多数用户的默认选择。同样支持 100 万 token 上下文（3 月 13 日起正式可用）。在编码、计算机操作、长上下文推理、Agent 规划、知识工作与设计等方面均有提升。早期测试中，约 70% 用户更偏好 Sonnet 4.6（相比 4.5），在 59% 的场景中甚至超过此前旗舰 Opus 4.5。

在 claude.ai 上作为 Free 与 Pro 用户的默认模型。API 价格为 $3 / $15 每百万 token，最大输出 64K token，相比 4.5 提速约 30–50%。

·适用场景（Sonnet）：日常工作、快速草稿、常规编程任务、Agent 工作流——在速度与智能之间取得平衡。在很多办公场景中，它的表现已经接近甚至超过 Opus（Anthropic 的 OfficeQA 基准测试中，部分任务甚至领先），而成本大约低 40%。

Claude Haiku 4.5 是面向高并发场景的低成本、极速模型，主要用于 API 管道或子代理（subagent）任务，例如只读处理型工作。

但有一个重要前提：Haiku 完全不具备 prompt 注入防护能力。如果你在 Agent 系统中用它处理不可信输入，必须谨慎评估风险并仔细阅读官方文档。

100 万上下文窗口：价格结构的变化

此前，超过 200K token 的请求需要支付溢价（Opus 价格可达 $10 / $37.5 每百万 token）。但从 3 月 13 日起，这一溢价已完全取消。现在，900K token 和 9K token 的单价完全相同。没有倍率、没有隐藏条件，也不再需要 beta header。

这意味着什么？大约 75 万词的上下文容量，可以一次性加载：整个代码库、完整法律合同、大规模数据集、数月文档记录，并且全部保存在同一个「工作记忆」中。

同时，多模态能力也提升，单次请求最多支持 600 张图片或 PDF 页面（此前为 100，提升 6 倍）。目前，已在 Claude Platform、Microsoft Foundry 和 Google Cloud Vertex AI 上提供。

对团队来说，这改变非常直接：过去需要分块处理（chunking）、摘要管道（summarization pipelines）、滚动窗口管理（rolling context）的内容，现在可以直接全部加载。甚至有公司反馈，将上下文从 200K 提升到 500K 后，总 token 消耗反而下降，因为模型不再反复读取与重处理历史信息。

Claude 的四种使用模式：什么时候用哪一个

Claude 提供四种模式，但大多数人只用过其中一种：

Chat

你最熟悉的浏览器 / 移动端界面。适合提问、头脑风暴、写草稿。

每次对话都是从零开始，你始终在主导过程。

Cowork

桌面端 Agent。可以直接读取和修改你的本地文件，自动执行多步骤任务，并把完成结果输出到你的文件夹。

适合「把任务交出去」，而不是来回对话。

Code

开发者模式，运行在终端中。可以访问代码库、写代码、执行命令、管理 Git。

如果你写代码，这里是杠杆最高的地方。

Projects

持久化工作空间。你只需上传一次文件和指令，每次新对话都会自动带上完整上下文。

适用于重复性工作，比如周报、newsletter、客户交付等。

一个简单判断规则：Chat 快速提问，Cowork 让 AI 替你干活，Code 适合开发任务，Projects 稳定上下文的重复工作

记忆与个性化（Memory and Personalization）

截至 2026 年 3 月 2 日，Claude 已向所有用户（包括免费用户）开放基于聊天历史的记忆功能。Claude 会从你的对话中提取相关上下文，并生成一份可跨会话使用的记忆摘要。你可以在 Settings > Capabilities 中查看、编辑或删除这些记忆。同时，也支持导入与导出完整记忆数据——无论是用于在调整前做备份，还是迁移到新账号，都会很方便。若开启隐身对话（Incognito），对应的内容则不会被写入记忆。

这里的关键操作是：现在就去 Settings > Memory 看一眼 Claude 已经「记住了什么」。把不准确或过时的信息改掉，并补充它应该了解的背景。你的记忆越准确，未来在不同会话中就越不需要反复解释自己。

需要注意的是，Cowork 模式的会话之间不会继承记忆。如果你需要持续上下文，需要通过「上下文文件」来弥补（下文 Limitations 部分会详细说明）。

如何用好 Cowork：面向知识工作者

Cowork 可以说彻底改变了游戏规则。它于 1 月 12 日在 macOS 上以研究预览形式推出（面向 Claude Max 用户），随后在 1 月 16 日扩展至 Pro 用户，1 月 23 日扩展至 Team 和 Enterprise，之后也上线了 Windows 版本。市场的反应也非常直接——投资者迅速意识到这意味着什么，SaaS 公司市值在短短几天内蒸发了数千亿美元，华尔街看懂了这条路径。

但关键在于：不要再把它当成一个聊天界面。

Cowork 的本质是任务委托。

你只需要描述「完成的结果是什么样」，Claude 会自动制定计划、拆解子任务，在你的真实电脑环境中自主执行，并把最终完成的文件交付到你的文件夹里。你可以直接离开，回来时工作已经完成。

Anthropic 在大约 10 天内，仅使用 Claude Code 就构建出了 Cowork。

环境搭建四步法：从零配置你的 Cowork 工作流

那些用不好 Cowork 的人，往往还在沿用旧习惯：为每个任务写一大段冗长、细致的提示词，结果却不稳定。

而真正用明白的人，做的是另一件事： 花一个下午，把「上下文环境」搭好（包括上下文文件、全局指令、文件夹结构），然后只用 10 个词的提示，就能产出可直接交付给客户的结果。

这背后的逻辑是：

ChatGPT 训练你写更好的提示词

Cowork 奖励你构建更好的「文件系统」

前者是一种会随着模型进化而贬值的技能，后者则是会不断复利的能力。

Step 1：搭建你的工作空间文件夹

在电脑上创建一个专门用于 Cowork 的文件夹。

不要直接把它指向整个 Documents（文档）目录。如果出了问题（确实有可能发生），你需要把影响范围控制在最小。因为，Cowork 对你授权的文件夹拥有真实的读写权限。

这样做既能保持结构清晰，也能限制 Claude 能访问的范围。几乎所有资深用户的实践最终都会收敛到类似的基础结构。文件夹叫什么并不重要，关键在于一定要做好分层与隔离。

Step 2：构建你的上下文文件体系

这是解决「AI 输出同质化」的关键一步。在你的 CONTEXT 文件夹中，建立三个 Markdown 文件：

about-me.md

用于界定你的角色与当前工作重心。这不是简历，而是你日常真实参与的工作，你服务的对象是谁、当前优先级是什么、哪些事项最具业务价值。同时可补充一至两个代表性成果，作为能力与标准的参照。

brand-voice.md

用于固化你的表达风格。包括语气特征、常用与禁用词汇、排版偏好，以及 2–3 段真实写作样本。这是区分「通用 AI 内容」与「具备个人风格输出」的核心分水岭。

working-preferences.md

用于明确 Claude 的执行规范。例如：执行前先提出澄清问题、先输出任务拆解方案、未经确认不进行删除操作、默认输出格式、质量标准以及需要规避的行为等。

这三个文件，可以在短时间内解决「冷启动」问题：缺乏上下文时，每次任务都需从零解释；完成配置后，Claude 在每次会话开始时即具备对你风格、标准与偏好的完整认知。

一个常被忽视的关键点在于，这些上下文文件具有「复利效应」。建议按周持续迭代优化。当 Claude 的输出不符合预期时，应优先判断：这是提示词问题，还是上下文问题。在绝大多数情况下，问题源自上下文。解决路径也很直接：在对应文件中补充一条规则，即可形成长期有效的修正机制。

从实践来看，这一体系的搭建成本极低：我大约用 45 分钟完成了 context folder 的初始构建——三个 .md 文件，分别定义「我是谁」「我在做什么」以及「Claude 的执行方式」。在此基础上，下一次仅用一个 10 个词的项目简报提示，输出即在首次生成时达到预期标准。而在此之前，每一次任务都需要从头重复解释完整工作背景与要求。

用户表示「Claude Cowork 在文件处理与编辑方面同样非常实用。你只需用自然语言描述要找的文件（例如「一个有松鼠的视频」），再给出简单的操作指令，Claude 就可以调用 ffmpeg 完成处理。即使你没有任何文件编辑或格式转换的经验，也能顺利完成相关操作。」

Step 3：设置全局指令

进入 Settings > Cowork > Edit Global Instructions。

全局指令会在一切内容之前加载——先于你的文件、先于提示词，甚至在 Claude 读取你的文件夹之前就已生效。它定义的是每一次会话都会遵循的「底层行为规范」。

下面是一份可作为起点的模板：

这意味着，即便是最随意、最仓促的提示词，也能产出经过校准的结果。Claude 始终知道你是谁，始终优先读取正确的文件，始终在做出判断前先进行确认。提示词本身，只需要负责当前的具体任务。

Step 4：学会使用 AskUserQuestion

这个功能本质上改变了整个交互方式。不再是你去设计「完美提示词」，而是由 Claude 来设计「完美问题」。当你在任意提示中加入「Start by using AskUserQuestion」，Cowork 会自动生成一个交互式表单：包括多选问题、可点击选项、明确的备选路径，以及一套结构化的问题框架，帮助你在执行前厘清真正需求。

结果是你不再需要从零编写冗长、精细设计的提示词；而是让 Claude 主动判断它需要哪些信息。如果第一轮问题仍未对齐需求，你可以直接指出问题所在，它会生成新一轮问题，持续迭代。

一个几乎适用于所有场景的通用提示模板：

就这么简单。这个模板，加上你的上下文文件体系，基本可以覆盖 80% 的使用场景。工作流程始终是一致的，变化的只有上下文本身。

Cowork 核心功能

Connectors

上线时间：2 月 24 日。

Claude Cowork 已支持连接 Google Drive、Gmail、DocuSign、FactSet、Google Calendar、Slack 等多种工具，并随企业版更新一同推出。

这些并非浅层集成。Claude 可以自主完成以下操作：

·在你的 Drive 中检索与浏览文件

·提取并整合多来源数据

·基于获取的信息自动撰写邮件

·对合同进行扫描并标记潜在风险

一旦完成连接，Claude 在每一次会话中都可以直接调用这些工具的实时数据，无需复制粘贴、截图或手动下载。

设置路径：进入 Settings > Connectors，浏览目录（目前已有 50+ 集成），点击「Add」并完成授权即可。

该操作只需执行一次。连接器对所有用户免费开放（包括免费版，自 2 月 24 日起），但目前仍是 Cowork 中最被低估的功能之一。

典型用法示例：

·连接 Slack 后：「检索我过去 7 天的 Slack 消息，汇总需要跟进的事项，并按紧急程度排序。」

·连接 Google Drive 后：「找到我 Drive 中关于某个项目的最新文档，阅读后总结我需要重点关注的三件事。」

·连接 Google Calendar 后：「查看我本周的日程，识别冲突会议，并为优先级最低的一场生成改期邮件。」

Plugins 与 Marketplace

上线时间：2 月 24 日。

插件是为特定岗位预构建的功能模块，将技能、命令（slash commands）与连接器打包为「角色化工具集」。Anthropic 已推出官方插件，覆盖销售、市场、法务、金融、数据分析、产品管理、客户支持、企业搜索、工程、人力资源、运营、设计、品牌、生命科学研究等多个领域。

安装方式：左侧栏 Customize > Browse plugins，点击安装；在对话中输入「/」可查看可用命令。

推荐优先安装的插件：

·Productivity（生产力）

管理任务、日程与日常工作流。输入 /productivity:start，Claude 会自动梳理你当天安排。

·Data Analysis（数据分析）

上传 CSV 文件，输入 /data:explore，Claude 会自动分析字段、识别异常、提出分析建议，并用自然语言生成 SQL。

然后选择一个与你工作匹配的角色插件：

/marketing:draft-content：基于品牌语调生成内容

/sales:call-prep：调研客户并生成沟通要点

/legal:review：审阅合同并标记风险条款

对于团队用户：可以构建私有插件市场，在组织内部统一分发自定义插件，并通过管理员权限进行控制（适用于 Team 与 Enterprise 计划）。一次构建，可在团队内规模化部署。

此外，Anthropic 也推出了公共插件市场与 Ambassador 计划，支持社区开发插件，生态正在快速扩展。

插件还可以进一步个性化：安装后，可以直接对 Claude 说：「根据我的公司情况，帮我定制这个插件。」Claude 会询问你的工作流程、术语体系与偏好，并将这些信息作为该插件的长期上下文。

这意味着，一个通用的销售插件，可以进化为真正理解你目标客户（ICP）、定价体系与沟通风格的专属工具。

Scheduled Tasks

上线时间：2 月 25 日。

你只需一次性设置，Claude 即可按周期自动执行任务，例如：

·每日早晨邮件摘要

·每周五数据指标汇总

·定期竞争情报分析

前提是你的电脑处于开启状态，且 Claude Desktop 正在运行。

一个被多位深度用户验证的真实用例：

你在周一早上醒来时，一份已经整理好的简报就躺在那里等你阅读。配合连接器使用，定时任务真正具备了「自动运行」的能力。比如：「每周一，从 #product-feedback 频道抓取所有未读 Slack 消息，按主题分类，并在 Google Drive 中生成总结。」——定时任务自动触发，连接器拉取实时数据，Claude 完成处理，结果直接出现在你的文件夹里。

我自己每天会运行 3–4 个定时任务：早上生成一份 AI 新闻简报并保存到内容文件夹；中午抓取 X 和产品发布信息，做一轮竞品对比；下午整理 Discord 和 Telegram 的社区动态；晚上输出内容表现复盘。

每一个任务都能节省 20–30 分钟的手动操作，加起来接近每天多出两小时的有效时间，而且几乎不需要额外管理成本。

这一功能也伴随着 Claude Desktop 中新的 Customize 模块上线，将技能、插件和连接器统一整合在一个入口中。

Dispatch

上线时间：3 月 17 日。

这是一个打通手机与桌面的桥接能力，目前面向 Pro 和 Max 用户开放。通过 Claude Desktop 或 iOS / Android 客户端，你可以在任意场景下远程管理 Cowork 中的任务。

设置方式很简单：在 Claude Desktop 中进入 Cowork，点击侧边栏的 Dispatch，并开启「Keep awake」（否则电脑进入睡眠后任务会中断）。然后在手机端打开 Claude 应用，在侧边栏点击 Dispatch。

核心体验是：一个跨设备持续同步的对话线程。你在通勤路上，通过手机让 Claude 处理桌面上的任务，例如整理三份表格生成报告；等你到办公室时，结果已经完成。你甚至可以在一条 Dispatch 指令中叠加多个任务，Claude 会在你离开期间按顺序执行。

一个多数人容易忽略的细节（来自 Product Compass 指南）：Dispatch 的调度层不会读取你的 CLAUDE.md，它是基于默认假设来生成任务提示的。虽然子任务会读取，但初始指令可能已经存在偏差。

解决方法是：在 Dispatch 指令中显式加入一句：「read CLAUDE.md」。

使用限制与应对：

当前无法在移动端添加连接器

→ 需要提前在桌面端完成 Gmail、Slack、Notion 等连接，Dispatch 会自动继承

当前无法在移动端上传文件

→ 解决方案：将文件发送到邮箱，然后通过 Gmail 连接器让 Claude 读取

整体来看，Dispatch 本质上是在把「本地工作能力」延伸到任意时间与空间。它不只是远程控制，而是在重构任务执行的时间边界。

Projects

上线时间：3 月 20 日。

将相关任务组织为持久化工作空间，每个项目拥有独立的文件、链接、指令与记忆。你可以导入现有文件夹，或从零开始创建。这意味着，你可以同时管理多个项目，例如：「Q1 财务报告」与「产品发布资料」，而 Claude 会分别记住各自的上下文。

Projects 的意义在于：将 Cowork 从一次性 Agent 会话，升级为持续演进的工作空间。对于研究密集型任务尤为关键，因为你不再需要在不同对话之间反复丢失上下文、重复解释目标。

Computer Use

上线时间：3 月 23 日

目前为研究预览阶段，仅支持 macOS，面向 Pro 与 Max 用户开放，同时可在 Cowork 与 Claude Code 中使用。

Claude 现在可以直接操作你的电脑：点击、输入、导航界面、打开应用、使用浏览器、填写表单、操作任意本地工具

当存在官方连接器（例如 Slack 或 Google Calendar）时，Claude 会优先使用接口调用；当不存在连接器时，则通过「鼠标 + 键盘」的方式完成操作。

使用机制与风险提示

Claude 在执行关键操作前会请求授权。但 Anthropic 仍建议避免在该模式下处理敏感信息。

需要重点关注的风险是：基于屏幕内容的 prompt 注入。如果 Claude 打开了不可信网站，该页面内容会进入上下文窗口，从而可能影响模型行为。

建议：仅在可信应用与已知网站环境中使用。

结合 Dispatch 的意义

当 Computer Use 与 Dispatch 结合后，能力进一步扩展：你可以在手机上指令 Claude，去完成一个需要操作桌面、浏览器或尚未接入连接器的应用的任务。

本质上，这在打通一个关键能力边界：从「调用工具」，走向「直接操作系统」。

Chrome 中的 Claude

Chrome 扩展让 Claude 可以与你并行操作浏览器：读取网页、点击元素、填写表单并完成页面导航。

但真正被多数人忽略的，是以下能力：你可以通过演示一次操作流程，让 Claude 学会复现。任何一项每周重复两次以上的浏览器任务，都可以被记录为一个工作流。

与 Claude Code 的集成则进一步打通开发流程：你可以在终端编写代码，同时在浏览器中实时测试。扩展可以读取控制台报错、网络请求以及 DOM 状态，因此当你的前端出现问题时，Claude 往往在你提问之前就已经定位原因。

此外，你还可以直接在 Claude Desktop 中控制浏览器操作，无需频繁切换窗口。对于 Team 和 Enterprise 用户，管理员可以在组织层面统一管理扩展，通过白名单与黑名单控制可访问的网站。

一个典型应用场景是：将「每周查看竞品定价页面」这一流程录制为工作流。Claude 会自动访问各个网站，抓取价格信息，并整理进 Cowork 文件夹中的对比表。原本需要 45 分钟反复点击的工作，可以压缩为一次点击复用。

需要注意的是：应谨慎授权网站访问权限。网页内容是 prompt 注入的主要入口之一，应尽量限制在可信站点范围内。

使用边界

整理过去数月积累的文件：

将 Cowork 指向一个包含过去 6 个月杂乱文件的文件夹——包括收据、合同、笔记、截图等。

Claude 会逐个读取文件，完成分类、按日期重命名、建立文件结构，并生成操作日志。原本需要 2 小时的整理工作，可以压缩到 10 分钟完成。

有用户用 Cowork 对 317 个迪士尼世界的视频进行整理：Claude 从视频元数据中提取 GPS 坐标，判断每个视频对应的园区位置，并据此自动归类到不同文件夹中。

Lenny 让它遍历自己所有的播客内容（数百期），并自动提取出关键信息，比如「最重要的产品经验」和「最反直觉的洞察」。整个过程在几分钟内完成，而这种工作过去可能需要数天甚至数周。相关阅读

从原始材料生成客户交付成果：你手里有会议纪要、一份逐字稿，以及一些研究链接，现在需要整理出一份结构完整、可直接对外提交的报告。

Claude 会读取你所有的原始材料，将其整合为一份结构化报告，按照你的模板完成格式排版，并直接保存为可发送版本。原本需要 90 分钟的工作，可以压缩到 15 分钟完成。

自动化的每周研究简报：你可以设置一个用于竞争情报的定时任务。每周一早上 7 点，Cowork 会自动调研竞争对手、扫描行业出版物，并生成一份格式化的简报。你只需在方便的时候进行审阅。结合连接器，还可以从 Slack、Gmail 和 Drive 中调取实时数据。

财务建模：有创作者曾让 Cowork 构建一个社交媒体退出估值模型。Claude 会自行制定方案、自行发现公式错误并修正，最终交付一份「华尔街风格」的 Excel 文件，包含四种估值方法、共 129 个公式。综合估值区间覆盖：收入倍数、EBITDA 倍数、用户/订阅价值，以及 5 年期 DCF 模型。坦率说，这已经相当惊人。

局限性

Cowork 的消耗速度很快。

一次复杂任务，可能会消耗相当于数十次普通对话的额度。在 Pro（20 美元/月）套餐下，如果你每天使用，通常一周内就会触及限制。社区反馈显示，重度用户在 3–4 天内就会遇到速率限制，如果正处于关键任务阶段，这会非常影响体验。

多步骤任务（如文件读取、文档生成、并行子任务）本质上计算密集。如果 Cowork 成为你的主要工作流，Max（100 美元/月，对应约 5 倍额度；或 200 美元/月，对应约 20 倍额度）更具可行性。建议通过 Settings > Usage 实时监控使用情况，避免任务中途被中断。

长会话中的上下文压缩问题也不可忽视。当会话接近上下文上限时，Claude 会自动对早期内容进行摘要压缩，以释放空间。虽然可以维持会话继续运行，但代价是信息精度下降：数值被简化、文件引用变得模糊、早期决策被压缩成概括性描述

如果你发现 Claude 开始用「常见模式」而不是具体文件来回答，说明压缩已经发生。解决方法是，在关键节点，让 Claude 将重要信息写入文件保存。这样即使上下文被压缩，关键信息仍然可追溯。

当前仍处于研究预览阶段。Anthropic 也明确说明：模型仍可能误读文件，或在简单问题上采取不必要的复杂路径。在复杂多步骤任务中，大约有 10% 的概率会出现偏离预期的执行路径，最终结果中可能存在局部不一致。因此，对外输出前必须进行人工复核。

跨会话无记忆。每一次新的 Cowork 会话都是完全独立的：不记得你是谁，也不记得昨天讨论了什么。这是当前最大的摩擦点。

但一旦你建立了上下文文件体系，这一问题可以被有效缓解：

·偏好写入文件

·项目计划写入文档

·标准写入指令

如果需要连续性，就把连续性「写进文件」。其反面优势也很明显：结构化工作流具备可迁移性、可共享性和版本控制能力。

任务依赖客户端运行。Cowork 是运行在 Claude Desktop 中的活动会话。一旦关闭窗口，任务即中断。建议让电脑进入休眠而不是关闭应用，会话可以继续保持。

仅支持桌面端。目前没有移动端 Cowork，也没有浏览器版本，不支持跨设备同步（Dispatch 可以部分弥补，但并非完全替代）。建议将上下文文件放在云同步目录（如 iCloud、Dropbox、OneDrive），至少保证文件在不同设备间一致。

如何用好 Claude Code：面向开发者

如果说 Cowork 面向知识工作者，那么 Claude Code 则面向开发者。

Claude Code 最初于 2025 年 2 月以命令行编码工具形式推出，如今已发展为一个可扩展的平台，用于在整个开发流程中调度 AI Agent，年化收入已达 25 亿美元规模。

安装方式很简单：通过 npm 安装（npm install -g @anthropic-ai/claude-code），进入项目目录，输入 claude，即可启动一个能够访问整个代码库的 Agent。

它可以执行的操作包括：读取文件、写入文件、执行命令、联网搜索、运行测试、提交代码等。

同时，claude.ai 上的网页版本也在 2 月完成重要升级，新增多仓库会话、更完善的 diff 与 Git 状态可视化，以及 slash 命令支持。但最深层能力仍集中在终端版本。

但真正拉开差距的，并不是「写代码」本身。而是其扩展层能力，这使 Claude Code 从一个增强型自动补全工具，转变为一个可配置的开发平台。

如何进行「环境搭建」？三个关键步骤

1、CLAUDE.md：项目级指令手册

在每次会话开始时，Claude 首先会读取你的 CLAUDE.md。它会被直接加载进系统提示中，并在整个对话过程中持续生效。你在这里写下的内容，Claude 都会遵循。但多数人要么完全忽视它，要么塞入大量无效信息，反而让输出质量下降。信息过少或过多，都会带来负面效果——这是一个需要把握的「阈值」。

应该写什么

应聚焦于真正影响执行质量的内容：

·构建、测试、lint 等关键命令（具体的 bash 指令）

·核心架构决策（例如「采用 Turborepo 的 monorepo 架构」）

·非显而易见的约束（例如「TypeScript 开启 strict 模式，未使用变量会报错」）

·import 规范、命名规则、错误处理风格

·核心模块的文件与目录结构

不应该写什么

·本应写在 linter 或 formatter 配置中的内容

·已有链接可查的完整文档

·冗长的理论说明

建议控制在 200 行以内。超过这个长度，会占用过多上下文，反而削弱 Claude 的指令遵循能力，因为它需要在你的指令与 Claude Code 自身的系统提示之间「竞争注意力」。

不只是写「做什么」，还要写「为什么」

「使用 TypeScript strict 模式」是基本要求，但「使用 strict 模式，因为我们曾因隐式 any 类型引发过线上 bug」，会更有效。原因在于，「为什么」提供了判断上下文，使 Claude 能在未明确覆盖的场景中做出更合理的决策。

持续更新，而不是一次性写完

在工作过程中按下「#」，Claude 会自动将新的规则补充进 CLAUDE.md。当你发现自己第二次纠正同一个问题时，这就是一个信号：这条规则应该被写入文件。随着时间推移，它会演化为一份真正反映代码库实际运作方式的「活文档」。

好与坏的区别

差的 CLAUDE.md 像是写给新人的入职文档；好的 CLAUDE.md，更像是你在失忆前留给自己的工作备忘。

2、CLAUDE.md 的分层机制

多数人忽略了这一点：CLAUDE.md 并非单一文件，而是一个分层结构，在会话开始时合并生效。

Managed Policy（组织级）

IT 部署，无法覆盖，适用于全公司规则

~/.claude/CLAUDE.md（全局级）

个人偏好配置，跨项目生效，不纳入版本控制

./CLAUDE.md（项目级）

团队共享配置，提交到 Git，所有成员统一生效

CLAUDE.local.md（本地覆盖）

针对当前项目的个人调整，自动忽略提交

当规则冲突时，上层优先级更高。这一分层结构，使 Claude Code 能够从「个人工具」扩展为「团队协作系统」。

一个常见的团队问题

开发者将关键规则写在个人配置（~/.claude/CLAUDE.md）中，导致自己使用时一切正常。但新成员克隆仓库后，由于缺少这些个人配置，输出开始不一致。团队往往误以为是模型问题，实际是配置问题。

一个典型案例是：团队花了两天排查「Claude 随机行为」，最终才发现核心规则只存在于资深开发者的本地配置中。结论很简单：所有团队规范，必须写在项目级 CLAUDE.md 中。

3、Rules Directory：可扩展的模块化指令体系

当 CLAUDE.md 变得臃肿（这是必然的），可以将规则拆分到 .claude/rules/ 目录中。

该目录下的每一个 Markdown 文件，都会在会话开始时与 CLAUDE.md 一同加载。这使得指令体系可以模块化扩展，同时保持主文件的简洁与可维护性。

每个文件都可以保持聚焦。负责 API 规范的人维护 api-conventions.md，负责测试的人维护 testing.md，各自职责清晰，互不干扰。

真正体现价值的，是「路径作用域规则」。你可以通过在文件中添加带有 glob 模式的 YAML 头部配置，使这些规则仅在 Claude 处理匹配路径的文件时才生效：

这可以覆盖所有测试文件，无论它们位于哪个目录。相比之下，目录级的 CLAUDE.md 只会作用于该目录下的文件。对于需要在 50 多个测试目录中统一执行的规范，基于路径的规则才是更合理的方案。同时，这种方式也能降低 token 消耗，因为相关规则只在匹配时才会加载。

Commands、Skills 与 Agents 的区别

这三类扩展机制的工作方式各不相同。如果使用场景选择不当，反而会增加使用成本与摩擦。

Commands（.claude/commands/） 是需要手动触发的斜杠命令。

例如，一个名为 review.md 的文件，会对应一个命令 /project:review。你可以在文件中用 Markdown 编写指令；同时，通过 ! 反引号语法，可以先执行 shell 命令，并在 Claude 处理提示词之前将输出结果嵌入进来。

现在，执行 /project:review 时，系统会自动把真实的 git diff 注入到提示中。

你还可以使用 $ARGUMENTS 传递参数，例如：/project:fix-issue 234 会直接将第 234 号 issue 的内容加载进上下文。

项目级命令（.claude/commands/）会被提交并在团队内共享；个人命令（~/.claude/commands/）则以 /user:command-name 的形式出现，仅对个人可见。

Skills（.claude/skills/） 则是另一种机制：它们不是手动触发的，而是由 Claude 在任务匹配时自动调用。

你无需输入任何斜杠命令。Claude 会读取 skill 的描述，判断当前任务是否匹配，并在合适时机自动激活。

换句话说：

·Commands 是「等待你触发」

·Skills 是「识别场景后自动执行」

在结构上，Skills 是一个文件夹，而不是单个文件。其中可以包含脚本、参考文档、数据和模板等内容。通过一个带有 YAML 头部配置的 SKILL.md 文件，可以定义其触发条件：

Skills 现在还支持在 YAML 头部中设置 effort（推理强度）参数，可以在调用时覆盖模型默认的思考强度。同时，也支持按需触发的 hooks，仅在该 skill 被调用时才生效。例如：/careful 用于阻止破坏性操作，/freeze 则用于限制对特定目录之外的编辑。

Anthropic 内部工程团队已在九大类场景中构建了数百个 skills，包括：库/API 参考、产品验证、数据获取、业务流程自动化、代码脚手架、代码质量审查、CI/CD 部署、运维手册（runbooks）以及基础设施操作。

在 3 月 7 日，他们还将其中 17 个 skills 开源至 GitHub（anthropics/skills），覆盖创意设计、文档生成、技术开发和企业沟通等场景。

一个 skill 中最有价值的部分，往往是「坑点（gotchas）」总结——也就是那些你亲身踩过的坑。优先把这些经验写进去，价值最高。

Agents（.claude/agents/） 则是更进一步的抽象：它们是具备独立系统提示、工具权限和模型偏好的「子代理角色」。

其中的 tools 字段用于限制代理的能力范围。例如，一个安全审计代理只会被赋予 Read、Grep 和 Glob 权限，不具备写入能力——这是刻意设计的约束。model 字段则允许为不同任务选择更低成本的模型。对于以读取与探索为主的任务，Haiku 通常已经足够胜任。

子代理（Subagents）的核心价值在于保持主上下文的整洁。主代理的上下文窗口容易被大量探索性信息占满；而子代理会在独立的上下文中完成这些「脏活」，再将压缩后的结果返回。最终，主对话中只保留结论，而不是整个推理过程。

Claude Code 核心功能

Tasks

上线时间：1 月 22 日。

Anthropic 将原有的 Todos 系统升级为 Tasks，使其成为一个真正的项目管理基础组件。

Tasks 支持依赖关系，数据存储在本地文件系统中（~/.claude/tasks），并且允许多个子代理或会话共同协作在同一任务列表上。当某个会话更新任务时，变更会同步广播给所有正在使用该任务列表的会话。

你还可以将任务列表设置为环境变量，启动多个并行代理，通过同一任务系统进行协同。这构成了多会话工作流的基础，也是 Agent Teams 保持组织有序的核心机制。

Agent Teams

上线时间：2 月 5 日，随 Opus 4.6 一同推出，目前为实验性功能。

如果说子代理是「各自执行、统一汇报」的模式，那么 Agent Teams 更像是一个协作团队。团队成员可以通过类似收件箱的机制直接互相通信，通过共享任务列表（带依赖关系）进行任务拆分，并实现并行协作。

支持最多 10 个成员同时运行。一个主会话负责整体协调：分配任务、整合结果；各成员在各自独立的上下文窗口中执行任务。

与子代理不同的是，团队成员之间可以：

·直接共享发现

·互相校验与质疑

·无需通过主会话中转即可协同

启用方式：在 settings.json 中设置

CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

典型应用场景

例如，你需要开发一个新功能，同时涉及：API、前端组件和测试体系。

可以启动三个成员：

·一个负责 API 接口

·一个负责 React 组件

·一个负责集成测试

三者通过共享任务列表协同，测试成员可以实时获知需要验证的接口与组件。整体由串行执行转为并行推进：原本需要 90 分钟的任务，可以压缩到约 30 分钟完成。

使用边界

Agent Teams 会带来额外的协调成本，同时 token 消耗显著高于单会话。

适用于：

·可并行拆解的任务

·各子任务之间相对独立

不适用于：

·强依赖顺序的任务

·需要频繁修改同一文件的场景

这些情况下，应优先使用单会话或子代理。

Remote Control

上线时间：2 月 24 日（最初面向 Max 用户，后扩展至 Pro）。

这是 Channels 之前的解决方案。

在终端运行 claude rc，然后在手机端（Claude App 或 claude.ai）接管该会话，即可实现远程控制：

你可以在桌面启动任务，离开后通过手机持续指挥执行过程。

虽然 Channels（后文）通过接入 Telegram 和 Discord 扩展了使用场景，但 Remote Control 仍是实现「手机控制终端」的最简单方式，无需额外配置消息机器人。

Claude Code Channels：常驻在线的消息接口

上线时间：3 月 20 日，目前为研究预览阶段。

如果你曾经希望可以直接用手机给 AI 发消息，并让它在你的本地机器上执行任务，那么这就是对应的解决方案。

Channels 可以将一个正在运行的 Claude Code 会话连接到 Telegram 或 Discord。你只需在手机上发送一条消息，Claude 就会在本地开发环境中处理该指令（包括文件、工具、Git 等全部资源），并通过同一聊天应用返回结果。

你的会话会在后台持续运行。外部事件不断进入，Claude 在完整项目上下文中逐一处理。是否在终端前盯着执行过程，已经不再重要。

这种交互模式，正是 2025 年 11 月 OpenClaw 发布后迅速走红的原因：一个可以通过常用聊天工具 7×24 小时随时调用的「常驻 AI 工作节点」。

不同之处在于：Channels 是 Claude Code 原生能力，由 Anthropic 的安全体系支撑，并基于 MCP 架构构建，具备良好的扩展性。

配置方式：

打开 Telegram，给你的机器人发送任意消息，它会返回一个配对码。使用 /telegram:access pair <code> 完成绑定。配对过程会将机器人锁定到你的用户 ID，确保不会被他人控制你的会话。

Discord 的接入方式类似，通过对应插件完成配对。

当前的限制包括：

·需要保持终端会话持续运行（可结合 tmux、screen 或后台进程）

·在研究预览阶段，仅支持 Anthropic 官方批准的插件

·权限确认仍需在终端完成

不过，其插件架构本身是为扩展而设计的。Slack、WhatsApp、iMessage 等渠道已经被广泛提出需求，且自定义渠道的开发文档也已公开。

整个 Channels 的配置过程大约只需 10 分钟：创建 Telegram 机器人、获取配对码、完成绑定即可。此后，你就可以在外出时通过手机直接操作本地的 Claude Code 会话。例如，我曾在买咖啡时，用手机让它重构一个认证流程；等我回到工位，PR 已经准备好可以直接审查。

那一刻，这不再像一个工具，更像一层基础设施。

Hooks

Hooks 是在特定生命周期节点自动触发的 shell 命令，例如：提交前（pre-commit）、工具调用后（post-tool-call），或当 Claude 尝试编辑特定文件时。

它们关注的并不是 AI 的「智能程度」，而是确定性的控制能力。

典型应用包括：

·对 Claude 写入的每个文件自动执行 lint

·阻止包含敏感信息的文件被提交

·在任务完成后发送 Slack 通知

·每次编辑后自动运行类型检查

·强制执行必须 100% 遵守的合规规则

例如，下面是一段用于防止 Claude 提交敏感信息的基础 Hook 配置：

将该配置加入 .claude/settings.json 后，可以在凭证文件进入仓库之前就被拦截，实现对敏感信息的前置防护，不再依赖模型判断，具备确定性保障。

近期新增功能还包括 PostCompact hooks（在上下文压缩后触发，用于记录被压缩内容）以及 ExitWorktree hooks。

一个清晰的决策框架是：Hooks 提供的是确定性保障，应当用于必须 100% 正确执行的业务规则；提示词（prompts）则属于概率性引导，适用于偏好与软性约束。

如果一次失败就可能带来经济损失或法律风险，应优先使用 Hooks。

MCP

MCP 是连接 Claude 与外部服务的开放标准，覆盖数据库、API、GitHub、Slack、Telegram、Google Drive，以及几乎所有可以构建服务端接口的系统。

可以将 MCP 理解为 AI 时代的「USB-C 接口」：你不再需要为每个数据源单独开发集成，而是统一对接一个协议。

·MCP Server：提供数据与能力

·Claude：作为客户端接入

整个 Channels 功能即基于 MCP 构建，Telegram 与 Discord 的接入本质上也是 MCP Server，插件架构同样运行在这一体系之上。

换句话说，如果你正在构建任何「Claude + 外部数据」的系统，本质上都在使用 MCP。

MCP 配置通常位于：

项目级：.mcp.json（纳入版本控制，团队共享）

个人级：~/.claude.json

通过环境变量（如 ${GITHUB_TOKEN}）可避免将凭证写入版本库。

在自建 MCP Server 之前，应优先检查是否已有社区实现。Jira、GitHub、Slack、Notion、Linear 等常用工具均已有现成方案。仅当社区方案无法满足团队特定需求时，才建议自建。

建议定期运行 /mcp 检查各服务的 token 消耗。实际案例中，有项目因遗留连接占用了约 15% 的上下文窗口。未使用的服务应及时断开。

Plugins（插件）

插件是团队标准化的核心载体。一个成员可以将代码评审标准、部署流程与架构规范封装为插件，团队统一安装后，即可实现输出一致性、风格统一与流程合规。标准不再依赖个人记忆，而是沉淀为系统能力。

插件本质上是一个组合单元：将 skills、hooks、subagents 与 MCP server 打包为一个可安装模块。

例如，一个完整的代码评审流程（包含 skill、子代理与 pre-commit hook）可以封装为插件，并通过市场或团队私有仓库分发。

插件中的 skills 采用命名空间（如 /my-plugin:review），可避免多插件之间的冲突。3 月 20 日更新还支持在 settings.json 中通过 source: ‘settings’ 声明插件入口。

建议路径：

·安装一个与自身角色匹配的官方插件

·实际使用一周

·构建一个封装团队标准的自定义插件

真正的效率提升，发生在第三步。

Headless Mode 与 CI/CD

Claude Code 支持通过 -p 参数以非交互模式运行，可直接嵌入自动化流程，例如：PR 代码评审、安全扫描、测试生成、文档更新，若不使用该参数，CI 任务会因等待交互输入而阻塞。

结合：

–output-format json

–json-schema

可输出结构化结果，供自动系统解析并生成 PR 评论。

一个基础 GitHub Actions 流程为：

·PR 创建时触发

·执行：claude -p “review this diff…”

·输出 JSON

·解析并发布评论

部署成本约 15 分钟，即可在人工评审前提前发现问题。

关键原则：代码评审应使用独立 Claude 实例，而非生成代码的同一会话。原因在于：生成代码的会话保留其推理路径，更不容易质疑自身决策；独立实例更容易识别问题。

Claude Code 安全能力

Claude Code 已具备对完整代码库进行安全审计的能力。传统扫描工具依赖规则匹配，误报率通常在 30%–60%；Claude 则通过语义理解进行跨文件数据流分析，能够识别复杂的逻辑漏洞。

Anthropic 报告其误报率低于 5%。在 Opus 4.6 的测试中，其安全团队在多个成熟开源项目中发现超过 500 个漏洞，其中部分问题已存在多年未被识别。随后，Claude 会通过红队机制对结果进行二次筛选，以进一步降低误报。

Voice Mode（语音模式）

Claude Code 支持语音输入，实现免键盘编程。

典型场景包括：一边查看代码，一边口述重构逻辑；在思考复杂问题时直接语音描述解决方案，通过 /voice 启用。

尽管早期存在 WebSocket 断连等问题，但目前已持续优化。

自动化代码评审与 PR 工作流

Claude Code 可在 PR 中自动执行代码评审：分析 diff、评估代码质量、标记潜在问题、检查测试覆盖，并以评论形式写入 PR。

结合 CI/CD，还可实现：自动生成预览、执行测试、汇总变更、满足条件后准备合并

在 Chat、Cowork 与 Code 之外，生态仍在持续扩展。

如何在 Excel 与 PowerPoint 中使用 Claude

Claude 现已以插件形式集成进 Excel 和 PowerPoint。

3 月 11 日的更新实现了两者之间的上下文共享：在 Excel 中完成的数据分析（如公式、数据透视表、条件格式等），可以无缝流转到 PowerPoint，用于生成演示内容与可视化结果，过程中不会丢失信息。

Skills 同样可以在插件中运行；同时，基于 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 或 Microsoft Foundry 的企业用户，也可以通过 LLM 网关接入。

最具效率的工作流是：将原始数据导入 Excel，让 Claude 完成分析、构建透视表并提炼关键趋势；随后打开 PowerPoint，直接让 Claude 基于这些分析结果生成演示文稿。

由于上下文已共享，Claude 已经掌握数据、核心结论与关键数值——无需重复说明、无需跨应用复制粘贴，也无需重新排版。

有创作者反馈，从原始季度数据到董事会级汇报，仅需约 20 分钟。

微软也在 3 月 9 日推出了基于 Claude 模型的「Copilot Cowork」，作为其 99 美元/用户的 E7 企业订阅的一部分。

Claude 正逐步成为其他企业产品的底层能力引擎。

对话内可视化（Custom Visuals in Chat）

上线时间：3 月 12 日（Beta），面向所有用户开放（包括免费用户）。

Claude 现在可以在对话中直接生成交互式图表、流程图与可视化内容。

这些内容基于 HTML 与 SVG 构建，支持悬停与点击交互，并可随着对话推进持续更新。

需要区分的是：

Inline Visuals（对话内可视化）：临时性、随对话动态变化

Artifacts：持久化、可分享的文档（位于侧边栏）

对话内可视化更像是在讨论过程中临时「画一块白板」。你可以将其导出为 SVG/HTML，或转换为 Artifact 进行保存。

使用建议：

在探索数据或解释概念时，优先使用 Inline Visuals

在需要交付成果时，使用 Artifacts

一个典型场景是：在调试过程中说一句：「帮我画一个认证流程图。」

Claude 即时生成图示，你定位问题后继续讨论，无需切换工具。

一些核心变化

API

对于基于 Claude 构建应用的开发者而言，当前最关键的变化包括：

推理机制调整

自适应推理（effort）取代了原有的 budget_tokens 模型。

Sonnet 4.6：设置为「medium」，可在不明显影响质量的前提下降低成本

Opus 4.6：新增「max」模式，用于极限性能场景，但 token 消耗显著增加

推理 token 按输出 token 计费（Opus 为 $25/M），因此 effort 是自动化流程中的核心成本控制参数。

工具与输出能力全面 GA

细粒度工具流式调用（tool streaming）已正式可用

结构化输出（structured outputs）已 GA

数据驻留支持（可将推理限定在美国，价格为 1.1 倍）

100 万上下文窗口自动生效（超过 200K token 无需额外配置）

Web 能力

代码执行在结合 web search 或 web fetch 时免费

搜索结果支持动态过滤（无额外费用）

web search 与 web fetch 均已 GA，无需 beta 标记

这是当前多数开发者容易忽视的一项关键能力。

API Skills

API Skills 是一个尚未被广泛使用的新能力。

Anthropic 已提供 PowerPoint、Excel、Word 与 PDF 处理的预构建技能；

同时支持通过 /v1/skills 接口上传自定义技能，将领域知识与组织流程封装为可复用能力。

需要注意：

Skills 依赖代码执行能力开启。

对于文档处理类应用，这一能力可以替代大量自建工具链。

上下文压缩（Context Compaction）

当会话接近上下文上限时，系统会自动对历史内容进行压缩总结，在保留关键信息的前提下释放空间。

随着 100 万上下文窗口的正式可用，压缩触发频率已明显下降。

数据与规模

Anthropic 于 2026 年 2 月 12 日完成一轮广泛报道的 300 亿美元 G 轮融资，公司估值达到 3800 亿美元。本轮由 GIC 与 Coatue 领投，是历史上第二大风险投资交易，仅次于 OpenAI 的 400 亿美元融资。微软与英伟达亦参与其中。

公司年化收入已达到 140 亿美元，并连续三年实现 10 倍增长。其中，仅 Claude Code 的年化收入已达 25 亿美元，较今年年初已翻倍以上。同期，企业订阅规模增长了四倍。

在客户结构上：

·财富 500 强前 10 名中已有 8 家为 Claude 客户

·年支出超过 100 万美元的客户已超过 500 家（两年前仅约十余家）

·年支出超过 10 万美元的客户数量在过去一年增长 7 倍

目前，企业客户贡献约 80% 的收入，且企业版已支持在线直接购买，无需传统销售流程。

在企业基础设施层面：

1 月推出支持 HIPAA 的 Enterprise 方案，面向处理敏感医疗数据的机构

2 月 13 日发布 Enterprise Analytics API，可按组织维度提供使用与参与度数据的程序化访问

这类能力，正是推动企业采购决策的关键因素。

Anthropic 同时推出 Claude Partner Network，并投入 1 亿美元用于培训、联合市场推广与技术架构支持。

首个专业认证 Claude Certified Architect（Foundations） 于 3 月 12 日发布，为受监考的架构级考试，内容涵盖：Agent 设计、MCP 集成、Claude Code 配置及生产级可靠性模式。

埃森哲计划培训约 3 万名专业人员参与该认证体系。官方培训平台 Anthropic Academy 于 3 月 2 日上线，初始提供 13 门免费课程，目前已扩展至 15 门。年内还将推出面向销售、开发者与高级架构师的更多认证。

对于咨询公司或代理机构而言，这一认证体系很可能在未来成为企业客户筛选合作方的重要标准。

从内部使用情况来看：

·Anthropic 工程师约 60% 的工作依赖 Claude（一年前为 28%）

·每日发布 60–100 个内部版本

·Cowork 从 0 到上线仅用 10 天，完全基于 Claude Code 构建

这背后形成了一个关键反馈循环：工具正在用于构建工具本身。

正是这一循环，使产品迭代周期从「按月」压缩至「按周」，再进一步压缩至「按天」。

如果你正在构建 AI 或 Agent，这意味着什么

基础设施层正在迅速「商品化」。六个月前还需要自建框架才能实现的功能，如今已经成为平台的原生能力。真正的护城河从来不在基础设施，而在于品味、分发能力，以及你基于这些工具构建了什么。

对于基于 Claude 开发产品的构建者而言，真正的杠杆在于其扩展体系：Skills、子代理、Agent Teams、Hooks、Channels、MCP、插件。

一个经过精细配置、拥有自定义技能与作用域代理的 Claude Code，和一个只是在聊天窗口输入提示词的使用方式，本质上是两种完全不同的工具。

理解这些层级，并将其配置为贴合自身工作流的系统，这种投入会在每一次使用中持续复利。

对于知识工作者而言，Cowork 从本周起就会重塑你的日常工作方式：搭建上下文文件体系，设置全局指令，安装两款插件，所有任务优先使用 AskUserQuestion，配置一个定时任务。借助 Dispatch 打通手机与桌面，碎片时间将转化为有效产出；而最新上线的 Computer Use，则进一步扩展了自动执行的边界。

对于团队管理者而言，插件市场与企业能力意味着：你可以将 Claude 的使用方式在整个组织内标准化。将团队的经验、规范与流程沉淀为插件，并进行分发——这才是从「偶尔使用 AI」，走向「以 AI 为操作系统」的关键跃迁。

节奏不会放缓，只会进一步加速。

因为 Anthropic 正在用自己的工具构建下一代工具。每一代模型，都在提升构建下一代模型的效率。这种递归加速，正在改变整个行业的计算方式。

现在就去理解这个平台。不是下个季度，不是下个月，而是现在。

如果你已经读到这里，你已经领先于 99.9% 的人，那些会收藏这篇内容，却大概率不会再回来看的用户。他们仍会把 Claude 当作一个基础聊天工具使用，而你不会。

我不是工程师，是自学的。我也不声称自己掌握了所有答案，或拥有适用于所有场景的最佳 Claude 配置。如果有人这么说，那大概率是在误导你。这里的所有内容，都是来自日常实践——不断尝试、不断踩坑，并把真正有效的方法记录下来，让其他人不必从零摸索。

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原文作者：David，深潮 TechFlow

上周四，纽交所多了一只新股票，代码 VCX。

它其实是一只基金。基金里装着 Anthropic、OpenAI、SpaceX 这些公司的股份。其中 Anthropic 占了 21%，OpenAI 占 10%。

这些公司有一个共同点：都没上市，普通人买不到它们的股票。

VCX 是目前市面上极少数能让普通投资者间接持有 Anthropic 股份的东西。

它的净资产值是每股 19 美元。上市第一天，开盘价 42，盘中冲到 125，收盘 76。第四个交易日，盘中最高 315 美元，两次触发波动熔断。

四天，从 19 涨到 315。

投资者等于在用 16 倍于实际资产价值的价格抢购这只基金。不是因为基金经理有多厉害，是因为里面有 Anthropic。

一个月前，Anthropic 刚以 3800 亿美元的估值融了 300 亿美元，是今年全球第二大融资。年化收入 140 亿美元。但它不上市，没有股票代码，你在任何券商的搜索框里都找不到它。

买不到正主，就去抢影子。VCX 目前就是 Anthropic 的影子，或者说是 AI FOMO 症的影子。

为什么这么贵？

VCX 不是传统意义上的基金。

普通基金，你觉得贵了可以等它跌，因为基金经理可以增发份额，供给是弹性的。VCX 是闭端基金，上市时份额就锁死了，不会再变多。

更关键的是，绝大多数份额根本不能卖。2 月 20 日之前买入的投资者，股份被锁定六个月，要到 9 月才能交易。VCX 有超过 10 万名投资者，但现在市面上真正能流通的份额只有很小一部分。

这意味着什么？想买的人很多，能买到的份额极少。少量的买盘就能把价格拧到变形。

所以那个 16 倍溢价，其实定价的是「想碰 Anthropic 的人有多少，而门有多窄」。只是这种饥渴也不是 VCX 自己制造的。

图：Fundrise 的 VCX 基金持仓 TOP10

过去十年，科技行业发生了一个结构性的变化：最好的公司越来越晚上市，甚至根本不上市。

2012 年 Facebook 上市的时候，估值 1040 亿美元，这在当时已经是天文数字。今天 Anthropic 的私募估值是 Facebook 当年 IPO 的三倍多，但它之前连明确的上市计划都没有；

OpenAI 估值 5000 亿，也没上市。SpaceX 准备 IPO 的消息传了一年多，至今没有确切日期。

十年前，一家公司做到这个体量，早就在纽交所敲钟了。现在它们不需要。私募市场能提供几乎无限的资金，不用面对季报压力，不用应付散户和做空者。

对创始人来说，这是理性选择。对普通投资者来说，这意味着历史上增长最快的一批公司，你只能隔着玻璃看。

VCX 本来是打算 3 月 9 日上市的，因为伊朗战争推迟了十天。十天里，什么都没变——Anthropic 没有涨价也没有跌价，基金的持仓一股没动。但推迟本身又多酝酿了十天的期待。

等它终于挂牌的那天，所有被闷了十天的需求，挤进了一个极窄的通道。

不是所有影子都值钱

想接触没上市公司的股票，路不只有 VCX 基金这一条。

但在说这些门路之前，有一个更基本的问题：Anthropic 没上市，一只公开交易的基金是怎么拿到它股份的？

答案是后门。

大型私有公司每隔几个月就会做一轮融资，从 A 轮到 G 轮，每轮都让新的投资者进场。Anthropic 上个月刚关了一轮 300 亿美元的 Series G，参与的机构从 GIC 到红杉到高盛排了一长串。这些轮次通常只对机构投资者开放，门槛动辄千万美元起。

但还有第二条路。

公司没上市，不代表它的股份不能私下交易。早期员工、天使投资人手里都有股份，其中一些人想提前套现。于是就有了私有公司的二级市场——不公开、不透明，但交易真实发生。

Fundrise 从 2022 年就开始在这两条路上买入，当时私有科技公司的估值刚经历了一轮暴跌，价格便宜。四年下来，攒出了一个包含 Anthropic、OpenAI、SpaceX 的组合。然后装进 VCX，挂到纽交所，普通人就能像买股票一样买入了。

同一个月，至少还有三只类似的基金在纽交所交易，卖的都是同一个概念：

把后门买到的东西，从前门卖给你。

Robinhood 做了一只叫 RVI 的基金，3 月 6 日上市，发行价 25 美元。持仓包括 Databricks、Revolut、Ramp，都是不错的私有公司。上市首日跌了 11%，收盘 21 美元。

Destiny Tech100，代码 DXYZ，2024 年就上市了，算是这个赛道的先行者。重仓 SpaceX，持仓占比 16%。今年 2 月才通过间接方式加了一点 Anthropic 的敞口。现在股价趴在 24 美元附近。

还有一只 XOVR，是第一只被批准直接持有私有公司股权的 ETF，SpaceX 大约占 21%。

四只基金，结构差不多，概念差不多，都在同一个交易所交易。但命运完全不同。

VCX 四天涨了 1500%。RVI 首日破发。DXYZ 不温不火。

VCX 持有 21%的 Anthropic 和 10%的 OpenAI。RVI 的持仓里既没有 Anthropic 也没有 OpenAI。DXYZ 的 Anthropic 敞口是最近才加的，比例很小。

这说明，至少在当下，市场其实不是在抢「私有公司的股份」。市场在抢 Anthropic 。

谁离它们近，谁就值钱。

Robinhood 的 RVI 输就输在这里。Databricks 和 Revolut 当然是好公司，但显然那现在，它们不是让人愿意付 16 倍溢价的那个名字。

影子也有保质期

312 美元买入 VCX 的人，赌的是什么？

赌的是在门打开之前，还有人愿意出更高的价来为得不到 Anthropic 买单。

不过，这扇门不会永远关着。

VCX 有超过 10 万名投资者，其中绝大多数人的股份被锁定了六个月。锁定期到 9 月 19 日结束。届时大量股份将涌入市场，供给会在一夜之间从极度稀缺变成充裕。

VCX 之所以能卖到 16 倍溢价，一半是因为里面有 Anthropic，另一半或许是因为能卖的份额太少。锁定期一到，第二个条件就消失了。

还有一个更大的变量。

Anthropic、OpenAI、SpaceX，这三家公司都在传 2026 年下半年到 2027 年 IPO。Anthropic 上个月刚融了 300 亿美元，估值 3800 亿，已经聘请了硅谷律所 Wilson Sonsini 做上市准备。SpaceX 的 CFO 从去年底开始和投资者沟通 IPO 事宜，目标是今年年中。

一旦正主上市，影子就不值钱了。

如果你可以直接在券商搜索框里打出 Anthropic 的股票代码，为什么还要花 16 倍溢价去买一只间接持有它的基金？

比如前文说的 2024 年 DXYZ 刚上市的时候也疯涨过一阵，后来 SpaceX 迟迟不上市，热度退了，股价从高点跌了一半还多。

所以，VCX 的投资者正在经历一个经典的倒计时。

他们花 16 倍价格买到的不是 Anthropic 的股份，是一张有保质期的门票。门什么时候开，取决于 Anthropic 什么时候决定上市。

在那之前，溢价靠稀缺性维持；在那之后，溢价归零。

但影子股这件事本身，不是偶然的。

每一轮技术浪潮都会制造同样的焦虑：最重要的公司你买不到。2000 年代是 Google 上市前，高盛的员工在内部拼命争抢配额。2020 年是 SpaceX，硅谷的二级市场中间商一夜之间成了最抢手的人脉。

现在轮到了 AI。

而且这一次焦虑更深，Anthropic 和 OpenAI 现在不一定挣钱，但它们在重写规则。因为 AI 的影响，SaaS 股崩了，安全股崩了，IBM 一天跌掉 310 亿美元。

投资者看到的不只是「这家公司很赚钱」，而是「如果我不站在它这边，我可能站在被它碾过的那边」。

VCX 的 16 倍溢价，定价的不完全是一只基金，是这种焦虑本身。

门票会过期，溢价会消退。但只要 AI 还在加速，只要最值钱的公司还关着门，就会有人愿意为影子付出不理性的价格。

不是因为影子值这个钱，是因为被关在门外的感觉，太贵了。