Claude Code Artifacts 进入测试版，Noam Shazeer 加入 OpenAI，Codex Record & Replay

2026年6月18日至19日集中出现了多项具有结构性意义的公告：Anthropic 在 Claude Code 中推出 Artifacts，使用户能够直接从工作会话中生成可共享的交互式页面。与此同时，OpenAI 宣布 Noam Shazeer——Transformer 架构的联合奠基作者——加入团队，并发布 Codex Record & Replay，将一次演示转化为可复用的能力。以图像生成闻名的 Midjourney 也成立了医疗部门，围绕一款超声扫描仪原型展开。

Claude Code Artifacts — 通过私人链接共享的交互式页面

6月18日 — Anthropic 在 Claude Code 中推出了 Artifacts：可直接从工作会话生成的交互式页面，可通过组织内可共享的私人链接访问。

Artifacts 利用会话的完整上下文——代码库、插件、技能（skills）、已连接工具——并会随着会话进展自动更新。拥有该链接的人始终看到最新版本。

典型使用场景：

用途	描述
PR walkthrough	自动生成的 pull request 演示
项目仪表盘	随着会话推进实时更新
视觉化说明	复杂代码、系统图表
数据分析	可立即与团队共享

Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 将 Artifacts 形容为一种改变他与 Claude 协作方式的能力：他用它来展示棘手代码的可视化说明、动画预览以及团队共享的数据分析。

可用性与机制：

方面	详情
计划	仅限测试版、Team 和 Enterprise
机制	MCP 扩展（可被任何客户端/服务器/身份提供方采用）
共享	组织内受限的私人链接
更新	随会话推进自动更新

“Artifacts are now live in Claude Code. Ask Claude to turn what it’s working on into a page and send the link to your team. The page updates as the session keeps working.”

🇨🇳 “Artifacts 现在已可在 Claude Code 中使用。让 Claude 把它正在处理的内容转换成一个页面，并把链接发送给你的团队。页面会随着会话继续而更新。” — @ClaudeDevs

🔗 Claude Code Artifacts 公告

Noam Shazeer 加入 OpenAI

6月18日 — Noam Shazeer 宣布他将加入 OpenAI，这条推文在几个小时内获得了 900 万次浏览。

Noam Shazeer 是谁？ 他是论文 “Attention Is All You Need”（2017）的合著者之一，该论文引入了 Transformer 架构——从 GPT 到 Gemini 再到 Claude，如今所有大型语言模型的基础。经过在 Google 二十多年的工作后，他于 2021 年离开实验室，联合创立了 Character.AI，一个个性化聊天机器人平台。2024 年，Google 又在与 Character.AI 的协议框架下将他重新招入。

他加入 OpenAI 是人才战争中的一个强烈信号：这位 Transformer 的思想架构师之一、现代 AI 整体所依赖基础设施的共同创造者，选择加入 Sam Altman 的实验室，而不是留在 Google 生态之中。

“I’m excited to share that I’ll be joining OpenAI and look forward to working with the exceptional team there. It was a difficult decision to move on. I’m incredibly proud of the amazing team at Google and everything we’ve built together. It has been an honor and a pleasure to work with all of you.”

🇨🇳 “我很高兴地宣布，我将加入 OpenAI，并期待与这支出色的团队合作。离开这里是一个艰难的决定。我为 Google 的优秀团队以及我们共同构建的一切感到无比自豪。能与你们所有人一起工作，是我的荣幸，也是我的快乐。” — @NoamShazeer

Codex Record & Replay — 先展示一次工作流，再重复使用它

6月18日 — OpenAI 宣布 Codex Record & Replay，这是一项将一次演示录制转化为可复用能力的功能。

工作原理： 用户向 Codex 展示一个重复性的工作流——填写差旅报销表、提交请假申请，或在网页界面/应用中执行任何重复任务。Codex 会记录这次演示，然后自动将其转换为一项可检查、可修改的技能（skill）。用户始终可以完全控制录制的开始与结束。

这种基于演示的方式（learning from demonstration）降低了自动化门槛：与需要编写脚本的传统方法不同，Record & Replay 让任何用户——即使没有技术背景——都能把重复任务转化为自主代理。@OpenAIDevs 上置顶推文已获得 330 万次浏览。

具体变化：

之前	使用 Record & Replay 后
编写自动化脚本	只需展示一次任务
需要技术知识	任何用户都可使用
技能固定在脚本中	技能可检查、可修改

🔗 Codex Record & Replay 公告

Midjourney Medical — 带有超声扫描仪的新 AI 医疗部门

6月18日 — 以其 AI 图像生成器闻名的 Midjourney 宣布成立 Midjourney Medical，这是一个全新的独立部门，并推出首款产品：Midjourney Scanner，一套医疗超声成像系统。该公告带来了 1660 万次浏览和 3.8 万个“喜欢”。

当天发布的技术视频展示了一个由多组换能器组成的环形装置，用于高分辨率超声成像。在随后举行的 AMA 交流中（30.5 万次浏览、875 个问题），Midjourney 说明展示的图像来自“初始原型”，并表示“仍有很多改进空间”——这清楚地表明了当前成熟度水平需要谨慎看待。

对于一则医疗公告而言，其互动数据相当惊人：技术推文带来 1000 万次浏览，而 AMA 也引发了社区的巨大兴趣。但关于技术规格、商业化时间表和计划中的监管路径，迄今尚未公布具体细节。

互动数据：

发布内容	浏览量	互动
Midjourney Medical 公告	1660 万	3.8 万点赞，9000 转推
Scanner 技术视频	1000 万	2.7 万点赞，5000 转推
AMA	30.5 万	4000 点赞，875 个问题

🔗 Midjourney Medical 公告

Claude Code v2.1.183 — 加强自动模式安全性

6月19日 — Claude Code 2.1.183 版本引入了自动模式下的安全拦截，以避免意外的数据破坏。

在未被明确要求时，以下命令现在会被阻止：

命令	阻止条件
`git reset --hard`, `git checkout -- .`, `git clean -fd`	用户未请求
`git stash drop`	未请求
`git commit --amend`	如果该 commit 不是由该会话中的 agent 创建
`terraform destroy`, `pulumi destroy`, `cdk destroy`	如果 stack 未被明确提及

此次更新还带来了新的 /config key=value 语法，可直接从 prompt 中修改参数（在交互模式、-p 模式以及 Remote Control 中均可使用），以及用于列出可用键的 /config --help。当请求的模型已弃用时，stderr 上现在会显示警告。另有多项修复涉及 Windows Terminal 下的 TUI 问题、tmux 面板以及 WebSearch 子代理。

🔗 Claude Code 更新日志

GitHub Copilot — 额度指标、Opus 4.6 弃用、按作者统计的 PR

Copilot Usage Metrics API — 每个用户的 `ai_credits_used` 字段

6月19日 — Copilot 指标 API 现在按用户、按日公开一个新的 ai_credits_used 字段，可在企业和组织级别的 users-1-day 与 users-28-day 报告中使用。该字段衡量 AI 额度的总体消耗——不按功能或模型拆分——且不对应计费金额（计费仍以账单 API 为准）。

🔗 Copilot Usage Metrics 更新日志

Opus 4.6（fast）将于 6月29日弃用

6月18日 — GitHub 宣布，Opus 4.6（fast）将于 2026年6月29日 在所有 Copilot 界面中弃用。建议的替代模型是 Opus 4.8（fast）。如有需要，Copilot Enterprise 管理员必须在其模型策略中启用对新模型的访问。

🔗 Opus 4.6 弃用更新日志

在 `author:@me` 搜索中显示 Copilot 创建的 PR

6月18日 — 由 Copilot cloud agent 代表用户创建的 pull request 现在会出现在 github.com/pulls 的 author:@me 搜索中。归属信息会将作者显示为“username with Copilot”。该功能现已在 github.com 和 GitHub Mobile 上可用；REST 与 GraphQL API 将于 2026年7月16日 跟进。

🔗 Copilot 作者 PR 更新日志

Black Forest Labs — 在 G7 峰会上倡导开放 AI

6月18日 — Black Forest Labs（BFL，90 人，德国和美国）的联合创始人兼 CEO Robin Rombach 受邀参加在埃维昂举行的 G7 峰会，并出席一场汇集 Trump、von der Leyen 和 Macron 的 AI 会议。

BFL 是多款最受欢迎的开源生成式 AI 模型背后的公司，其中包括 Stable Diffusion。Rombach 主张制定有利于开放 AI 的监管框架，认为视觉模型将成为类似语言模型的“关键经济基础设施”。他强调了 BFL 的安全成果：其最新开放模型在非自愿 deepfake 和 CSAM 方面的漏洞数量，比其他大型科技公司的开放模型少 10 倍。

🔗 Black Forest Labs 关于 G7 的文章

OpenAI 研究 — 强化学习会产生长期有益的模型

6月18日 — OpenAI 的对齐团队发布了一项研究，表明针对有益特质——诚实、认识论谦逊、元认知透明度、可纠正性、普遍公平——进行强化学习（RL）训练，能够在训练领域之外产生广泛的泛化提升。

关键结果：

结果	详情
泛化	在 53 个外部和内部基准中的 44 个上有提升
跨领域迁移	仅用医疗数据训练，也能改善其他领域的对齐
对抗鲁棒性	训练后的模型更难被诱导为有害行为
对恶意微调的抵抗	对以不准确医疗建议为目标的微调具有更强鲁棒性

比较的模型包括 GPT-5.5 Thinking、GPT-5.5 Instant、GPT-5.4 Thinking、o3、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 和 Grok 4.20，这些模型都按有益特质标准进行了评估。该研究表明，强化有益行为可以超越训练语境而泛化——这对于 AI 长期安全而言是一个值得关注的结果。

🔗 OpenAI Alignment 研究

简讯

Claude Code 每周限额 Bug — 约 3% 的 Max 和 Pro 用户遇到一个显示错误使用限额的 Bug，在某些情况下会阻止消息发送。已于 6 月 19 日修复，并为所有受影响用户重置 5 小时及每周限额。🔗 来源
Google DeepMind × 英国政府 — Google DeepMind 与 DSIT、MHCLG 以及 i.AI 孵化器合作，开发一个用于审批建筑许可申请的 AI 原型，目标是将处理时间缩短最多 50%。🔗 来源
GitHub Issues：重复检测与 MCP 字段 — 创建 issue 时现在会建议最多 3 个现有相似 issue（预览版）。GitHub MCP 服务器还允许 AI 代理读取和写入 issue 字段。🔗 来源
Luma Skills — Luma AI 推出可复用工作流：将一个视频生成结果转化为可应用于任意 asset 的工具，并保持一致质量。现已在 lumalabs.ai/app 提供。🔗 来源
Luma Timeline 与 EDL Export — Luma AI 新增了集成式视频编辑空间（Timeline）以及无损的专业逐镜头导出（EDL Export）。🔗 来源
Pika Influencer Ignition Kit — Pika 面向内容创作者推出了 4 个 AI 技能包（Persona Builder、Content Director、Viral Hook、Fix My Look），可通过支持的任意 agent 使用 Pika MCP 调用。🔗 来源

这意味着什么

面向代理开发者的工具链正在进入协作成熟阶段。 Claude Code 的 Artifacts 和 Codex Record & Replay 都在回应同一个需求：让 AI 代理的工作可见、可分享、可复现。一方面，Anthropic 允许把一次工作会话转化为一个可供团队实时访问的交互页面。另一方面，OpenAI 允许捕获一条只演示过一次的工作流，并将其变成可复用的能力。这两种方法都在汇聚到同一个模型：AI 代理不再是孤立的工具，而是一个其行为被记录并可传递的协作者。

自主模式下的安全性正在成为差异化因素。 Claude Code v2.1.183 对未请求的破坏性命令引入了显式拦截——git reset、terraform destroy、cdk destroy。这表明团队如今正在将代理以自动模式部署到敏感环境中，因此相应的护栏也必须随之演进。OpenAI 关于有益 RL 的研究也指向同一方向：构建其对齐能力能够泛化并抵御对抗性攻击的模型，即使是在恶意 fine-tuning 之后也能如此。

人才流动正在重新分配各实验室之间的象征权重。 Noam Shazeer 加入 OpenAI——Transformer 原始论文的合著者，曾任职于 Google 和 Character.AI——是一项极具象征意义的事件。这体现了大型实验室之间人才路径的流动性，以及 OpenAI 对该领域奠基性人物持续的吸引力。此次招聘发生在前沿模型竞争加剧之际，职业轨迹正在重塑行业内部的知识联盟。

生成式媒体正扩展到意想不到的物理应用。 Midjourney Medical 对一家以艺术图像生成闻名的公司来说，是一次不同寻常的转向：进入超声医学成像设备领域。到目前为止，这只是一个初始原型，且公司自己也表示“还有很大的改进空间”。社区的强烈关注（两条主要推文合计超过 2600 万次浏览）表明了真实兴趣，但关于规格、时间表和监管框架的细节仍有待确定。