1.900 tệp tin, 512.000 dòng mã, một lỗi cấu hình tệp .map, và những thứ không ai để ý

Tác giả bài viết: Kea Jia

Nguồn bài viết: Silicon Valley Alan Walker

7:02 sáng, Khu Mission, cạnh cửa sổ Zombie Coffee

Hôm nay là một buổi sáng kỳ lạ. Bài đăng trên X của Chaofan Shou đã đạt 3,1 triệu lượt xem, và mọi nhóm đều đang sôi nổi.

Sau ly thứ hai, Alan Walker của Thung lũng Silicon tải xuống 1.900 tệp và bắt đầu đọc nghiêm túc.

Sau khi đọc xong, Alan đã trao đổi với một vài người—Kai (cựu nhân viên Google, hiện đang khởi nghiệp về hạ tầng), Marcus (có nền tảng PE, gần đây đang xem các giao dịch AI), và Sarah (cựu kỹ sư của Anthropic, hiện đang làm độc lập). Dưới đây là những điều họ đã trao đổi hôm nay.

Alan Walker từ Thung lũng Silicon cho rằng góc nhìn phân tích của đa số mọi người chưa đủ cơ bản. Dưới đây là ghi chép và tổng hợp của tôi.

01 Bí mật thứ nhất: Mô hình chỉ là nguyên liệu thô, harness mới là hàng rào bảo vệ—và con số này là 46.000 dòng

Đa số mọi người khi thấy vụ rò rỉ này đều nói ngay: “Ồ, Claude Code phức tạp vậy sao?” Sai rồi, phải nói ngược lại: Claude Code tốt dùng không phải vì nó gọi một Claude thông minh hơn, mà vì nó xây dựng một hệ thống truy vấn 46.000 dòng mã bên ngoài mô hình.

Alan: Kai, em đã xem file QueryEngine.ts chưa? Chỉ riêng một file này đã có 46K dòng. Đây không phải là một "AI wrapper", đây là một hệ điều hành.

Kai: Tôi đã xem. Điều thú vị hơn là họ dùng Bun thay vì Node—đó là do cân nhắc về thời gian khởi động. Điều này cho thấy họ đã kiểm tra kỹ hiệu suất khởi động lạnh. Đây không phải là thứ viết bừa.

Từ nguyên lý cơ bản: Khả năng của mô hình là giới hạn trên, còn việc khai thác quyết định bạn có thể sử dụng được bao nhiêu phần của giới hạn đó.

Một cuộc gọi API thô có thể sử dụng 20% khả năng của mô hình.

Bộ harness Claude Code — quản lý ngữ cảnh, định tuyến công cụ, phân cấp quyền hạn — giúp bạn sử dụng được gần 80%. Khoảng cách 40% này là kết quả của 46.000 dòng mã.

Kẻ giết chết ChatGPT tiếp theo không nhất thiết đến từ đội ngũ tạo ra mô hình tốt hơn, mà có thể đến từ đội ngũ tạo ra công cụ tận dụng tốt hơn.

02 Bí mật thứ hai: Mục đích thực sự của hệ thống quyền hạn — không phải để AI không dám hành động, mà là để AI dám hành động

Mọi người khi nhìn thấy hệ thống quyền truy cập bốn cấp đều nghĩ ngay đến "biện pháp bảo mật". Hiểu biết này hoàn toàn ngược lại.

Alan: Sarah, bạn từng làm ở Anthropic, hệ thống phân quyền này thực sự được thiết kế để đảm bảo "an toàn" sao?

Sarah: Không hoàn toàn. Chính xác hơn là để giúp model dám thực thi. Nếu không có ranh giới rõ ràng, agent sẽ do dự ở mỗi bước: “Mình có thể làm việc này không?”. Khi có ranh giới, trong ranh giới thì hành động ngay, ngoài ranh giới thì dừng lại và hỏi.

Chú ý chi tiết đó:

Các lệnh nguy hiểm không được chặn bằng danh sách quy tắc, mà bằng một AI thứ hai để thực hiện phán đoán ngữ nghĩa.

Điều này có nghĩa là Anthropic biết rằng danh sách quy tắc sẽ có những kẽ hở, nên họ sử dụng AI để kiểm tra AI — đây là một hệ thống phòng thủ, chứ không phải các quy tắc phòng thủ.

So sánh với bất kỳ tổ chức nào: ranh giới ủy quyền rõ ràng không phải để khiến người ta sợ không dám hành động, mà để họ dám đưa ra quyết định nhanh chóng trong phạm vi ranh giới đó.

Sự ủy quyền mơ hồ mới khiến bạn tê liệt.

03 Bí mật thứ ba: Hệ thống ghi nhớ — chỉ ghi nhớ sở thích, không ghi nhớ mã, đây là một phép trừ có chủ ý

Alan: Bạn đã xem thư mục memdir/ chưa? Hệ thống bộ nhớ của nó lưu trữ ít dữ liệu hơn tôi tưởng tượng.

Kai: Đúng vậy, nó không ghi mã, không ghi lịch sử cuộc trò chuyện, chỉ ghi sở thích người dùng và ràng buộc dự án. Lần đầu tiên xem thấy tưởng là lười biếng, nhưng sau nghĩ lại thì đúng thật.

Cửa sổ ngữ cảnh là tài nguyên hữu hạn, khoảng 200K token.

Một ngữ cảnh đầy ắp mã lịch sử, giống như một kỹ sư trong đầu đầy chi tiết của dự án trước—nhiệm vụ hôm nay hoàn toàn không thể nhét vào.

Giải pháp của Anthropic là: chỉ lưu trữ ký ức dài hạn về "cách làm việc với tôi", còn nội dung cụ thể sẽ được lấy lại mỗi lần.

Chiến trường tiếp theo của các sản phẩm AI không phải là ai nhớ nhiều hơn, mà là ai nhớ chính xác hơn—nhớ những điều đúng, quên đi những điều không nên ghi nhớ.

04 Bí mật thứ tư: KAIROS — Điều Anthropic thực sự muốn bán không phải là công cụ, mà là một nhân viên kỹ thuật số không bao giờ nghỉ

Alan: Marcus, với tư cách là nhà đầu tư, bạn cảm thấy thế nào về tính năng KAIROS này?

Marcus: Tôi thấy đây là một mô hình kinh doanh hoàn toàn khác. Bạn không trả phí đăng ký SaaS, mà đang trả lương cho một nhân viên hợp đồng làm việc 24/7. Điều này thay đổi toàn bộ logic định giá.

Việc xử lý ranh giới nửa đêm là chi tiết then chốt—đã có ai nghiêm túc suy nghĩ về việc “nếu quá trình dreaming bắt đầu lúc 11:58pm và vượt qua nửa đêm thì sao”?

Điều này cho thấy KAIROS không phải là bản chứng minh khái niệm, mà là một tính năng đã được thiết kế sẵn sàng để ra mắt.

Mô hình kinh doanh SaaS sẽ tiến hóa thành "tăng cường nhân sự AI". Bạn thuê một nhân viên kỹ thuật số không bao giờ nghỉ phép, với chi phí biên tiến gần đến không.

Đây không phải là định giá công cụ, đây là định giá nhân lực.

05 Bí mật thứ năm: Khung đa Agent — Các công ty AI đang sao chép sơ đồ tổ chức của các công ty con người

Kai: Các bạn đã xem cấu trúc thư mục chưa? coordinator/, tasks/, skills/, services/ —— giống hệt sơ đồ tổ chức của một công ty khởi nghiệp.

Alan: Đúng vậy. Và trong Chế độ Coordinator, một Claude có thể tạo ra nhiều worker agent—đây là mô hình một quản lý quản lý một nhóm IC.

Giới hạn của một AI đơn lẻ là kích thước cửa sổ ngữ cảnh (200K token).

Cách duy nhất để vượt qua giới hạn này là để nhiều AI phân công công việc và quản lý ngữ cảnh của riêng mình.

Đây chính là cùng một giải pháp mà các công ty con người sử dụng để giải quyết giới hạn nhận thức cá nhân thông qua phân công lao động. Sự khác biệt nằm ở:

Chi phí phối hợp của đội ngũ AI tiến gần đến mức bằng không, trong khi chi phí lớn nhất của các công ty con người chính là giao tiếp và phối hợp.

Con đường quy mô hóa của AI đang lặp lại con đường tiến hóa của tổ chức con người—nhưng giảm 90% chi phí phối hợp.

Mật mã số 6: BUDDY — Anthropic biết rằng sự gắn bó cảm xúc là vũ khí tối thượng tạo độ bám dính cho sản phẩm

Sarah: Tôi không nghĩ rằng tính năng BUDDY này chỉ là chiêu trò, như nhiều người ngoài kia vẫn nói. Duolingo đã đạt được một trong những tỷ lệ DAU/MAU cao nhất toàn cầu nhờ một chú cú mèo màu xanh lá.

Alan: Điều cốt yếu là seed xác định—loài của bạn được xác định bởi hash ID người dùng, mãi mãi là con rồng đó, không phải của ai khác. Đó mới là điều khiến người ta nghiện.

Tên loài được ẩn trong mã nguồn bằng mảng String.fromCharCode()——

Anthropic rõ ràng không muốn nó xuất hiện trong kết quả tìm kiếm chuỗi.

Kế hoạch là bắt đầu quảng bá từ ngày 1 tháng Tư (Ngày Cá tháng Tư), chính thức ra mắt vào tháng Năm. Con đường tăng trưởng viral chuẩn mực.

Cảm xúc là cơ chế khóa mạnh nhất, mạnh hơn bất kỳ chi phí chuyển đổi dữ liệu nào.

Bạn có thể di chuyển kho mã, di chuyển tệp cấu hình, nhưng bạn không thể di chuyển con rồng huyền thoại đã ở bên bạn hai năm, mà Claude đặt tên là "Mochi".

Mật thất bảy: Việc rò rỉ sourcemap chính là mặt cắt ngang thể hiện sự dễ tổn thương của chuỗi cung ứng toàn ngành AI

Marcus: Bạn có biết cùng ngày sự việc này xảy ra, Axios cũng bị tấn công không? Gói npm với 83 triệu lượt tải mỗi tuần, tài khoản người duy trì bị chiếm quyền kiểm soát và triển khai RAT đa nền tảng.

Alan: Ngày 31 tháng Ba là một ngày kỳ lạ đối với npm. Hai sự kiện này chồng lên nhau cho thấy cùng một vấn đề: chuỗi phát hành của các sản phẩm AI hiện đại cực kỳ mong manh.

Trong cả năm 2025, đã có 454.000 gói độc hại được đăng tải trên npm.

Mỗi dự án npm trung bình kéo vào 79 phụ thuộc gián tiếp.

Trận chiến về an ninh AI đang nhanh chóng chuyển từ "tính an toàn của chính mô hình" sang "tính an toàn trong triển khai và chuỗi cung ứng".

Claude Code là một trong những hệ thống AI tinh vi nhất hiện nay, và ngay cả họ cũng có thể mắc phải lỗi này.

Bí mật thứ tám: Chính sự rò rỉ này là chiến dịch tiếp thị sản phẩm vô tình thành công nhất của Anthropic

Cốc thứ năm, đã nguội. Sáng sớm ở Mission District ngoài cửa sổ vừa mới bắt đầu.

Marcus: Tôi đã đầu tư 20 năm, và thời điểm này thật sự tinh tế. Sau vòng huy động vốn gần đây của Anthropic chỉ sáu tháng, mã nguồn này đã khiến các nhà phát triển trên toàn thế giới tự nguyện xác minh hàng rào bảo vệ công nghệ của họ. Không có bất kỳ ngân sách PR nào có thể mua được điều này.

Alan: Nói chính xác hơn: đối thủ hiện đã biết phải làm gì, nhưng điều đó không có nghĩa là họ có thể làm được. Google có các bài báo tìm kiếm tốt nhất nhưng chưa tạo ra sản phẩm AI tốt nhất.

Cộng đồng nhà phát triển toàn cầu tự phát phân tích, lan truyền và thảo luận về độ sâu kỹ thuật của Claude Code trong vài giờ — 3,1 triệu lượt xem trên X, hơn 1.100 sao, hơn 1.900 phân nhánh.

Trong quá trình này, mỗi kỹ sư đều trở thành người ủng hộ tự nguyện của Anthropic.

Anthropic đã mất gì? Một số mã TypeScript.

Sơ đồ kiến trúc là bản đồ, khả năng thực thi mới là địa hình.

Họ đang thực sự xây dựng hệ điều hành nhân viên kỹ thuật số đầu tiên trong lịch sử nhân loại—có bộ nhớ riêng, hệ thống quyền hạn, giao diện cảm xúc, khả năng hành động tự chủ và mạng lưới hợp tác đa Agent.

Câu hỏi đang chờ câu trả lời không phải là “AI có thay thế công việc của con người không?”. Mã nguồn đã đưa ra câu trả lời:

KAIROS không bao giờ ngừng lại, BUDDY xây dựng cảm xúc, Coordinator quản lý đội ngũ.

Vấn đề thực sự là: bạn định trở thành người thiết kế harness, hay người bị harness quản lý?