Simon Willison 评述 Spawn 如何用 Fable 智能体集群自主开发多人游戏世界

OpenAI 针对新发布的 GPT-5.5 API 模型发布了详细的提示指南。核心建议包括：在处理多步骤任务时，应在调用工具前先向用户发送简短的状态更新，以提升交互体验。官方强调 GPT-5.5 应被视为一个需要重新调优的新模型系列，而非 GPT-5.2 或 GPT-5.4 的直接替代品，建议从零开始构建提示，而非沿用旧有提示。开发者可通过 `openai-docs` 技能使用 `$openai-docs migrate this project to gpt-5.5` 命…

Simon Willison 用 Claude Code（先用 Opus 5.5、后用 Fable 5.2）构建 Beep Locator，通过多设备浏览器麦克风与 WebSockets 对房间里的神秘蜂鸣声做三角定位，最终锁定到约 40cm 范围，找出需要换电池的老旧一氧化碳报警器。

Simon Willison 演示如何用 Claude Opus 5.5 编写 SQLite 自定义函数 parse_number()，将 '-$1,234.56'、'12.5%' 等字符串转为可求和排序的数值。

Simon Willison 引用 Addy Osmani、Morgan Westlee Lunt 和 Qing Wang 关于 Claude Code 团队代码评审的文章，认为“是否有人类读过代码”是判断变更风险的不精确代理，更应问的是变更可能出什么问题、该用自动化还是人工检查来发现。

Simon Willison 用 Claude Code for web 的 Ultracode 模式生成 sparqlite，一个用 Rust 编写、把 SPARQL 1.1 嵌入 SQLite 的扩展。

Simon Willison 受 Tiny Little Office 启发，用 Claude Code（Opus 5.5 Extra）构建了一个 LaTeX 渲染工具，通过 URL 的 #fragment 存放 LaTeX 代码并渲染，支持自定义压缩字典。

Simon Willison 用 ChatGPT 桌面应用 Codex 标签页的语音模式，在做饭的约半小时内基本靠口头指令为博客开发出 Newsletters 索引功能，使用模型为 GPT-6 Astra High。

Simon Willison 提出 LLM 辅助写作规则：不得使用模型建议的任何具体措辞。他不让 LLM 替自己写博客内容，但用其做事实核查、拼写语法检查和同义词参考，并引用 Thomas 展示的个人 LLM 文案校对工具及其自建提示词。

Simon Willison 分享在 Mac 上用 ChatGPT Codex 搭配 Blender 的玩法：从 blender.org 安装完整 Mac 应用后，用提示词让 agent 调用 /Applications/Blender 渲染一只骑自行车的鹈鹕场景。他随后用两条追加提示词添加背景和装饰，最终图片由 Blender 的 Python API 生成。

Drew Breunig 指出，AI 智能体不睡觉且会尝试一切手段达成目标，Teleport 通过隔离的临时可信运行时实现安全部署。他同时反思，Fable 模型虽性能出色但成本高昂，而 Opus、5.6、K3 及 GLM 已足以胜任多数代码任务，因此需重新规划工作分配。