Claude Opus 4.5 代表了 Anthropic 最强大、最智能的模型，于 2025 年 11 月 24 日发布。它将最先进的推理能力与革命性的“努力参数”结合起来，让您可以动态控制模型的推理深度和代币消耗。

成本优化对于生产 Claude 部署至关重要。单个设计效率低下的代理每月可能花费数百或数千美元，而对于相同的功能，优化的实施成本可降低 10-90%。该技能提供了用于测量、分析和优化代币成本的全面工作流程。

克劳德的计算机使用工具使人工智能代理能够以编程方式与桌面环境进行交互。此技能提供了用于构建复杂的 UI 自动化工作流程、测试应用程序、从屏幕提取数据以及跨操作系统控制应用程序的高级模式。

在 Claude Code 中启用 OpenTelemetry 遥测，将指标、日志和跟踪发送到您的可观测性堆栈（本地 LGTM 或 Railway）。

高级工具的使用提供了三个互补的功能，可以解决生产系统中的不同瓶颈。这些功能可以单独使用，也可以组合使用，以将复合效率提高 37-85%。

创建和管理状态检查点，以便在自主编码期间安全回滚。

使用 Python 而不是 YAML 定义 Kubernetes 应用程序。 cdk8s（Kubernetes 云开发套件）是一个 CNCF 沙盒项目，为 Kubernetes 提供类型安全、可编程的基础设施。

Browser Use 是一个开源 AI 浏览器自动化框架，适用于任何法学硕士。与依赖于云的解决方案不同，您可以自行托管本地模型以不受限制地使用。

运行基于浏览器的端到端测试以验证功能实现是否满足验收标准。

使用 AWS Boto3 SDK 管理 Amazon EKS 集群的完整模式，包括为 Kubernetes 客户端集成生成身份验证令牌。

使用 AWS Boto3 SDK 管理 Amazon ECS 集群、服务和任务的完整模式。

Amazon Bedrock Prompt Management 提供用于创建、版本控制、测试和部署提示模板的企业级功能。它使团队能够集中提示工程、实施 A/B 测试以及跨基岩流、代理和应用程序集成提示。

Amazon Bedrock 知识库是一种完全托管的 RAG（检索增强生成）解决方案，可处理数据提取、嵌入生成、向量存储、重新排序检索、源归因和会话上下文管理。

Amazon Bedrock Runtime 提供用于调用基础模型的 API，包括 Claude (Opus、Sonnet、Haiku)、Nova (Amazon)、Titan (Amazon) 和第三方模型（Cohere、AI21、Meta）。支持具有流功能的同步和异步推理。

Amazon Bedrock Guardrails 提供六项保护策略来保护和控制生成式 AI 应用程序。它通过 ApplyGuardrail API 与任何基础模型（Bedrock、OpenAI、Google Gemini、自托管）配合使用，从而在整个 AI 基础设施中实现一致的安全策略。

通过微调、持续预训练、强化微调和蒸馏来定制 Amazon Bedrock 基础模型的完整指南。

Amazon Bedrock 自动推理根据正式策略规则对 AI 生成的响应进行数学验证，验证准确率高达 99%。与概率内容过滤不同，自动推理使用形式逻辑和定理证明技术来确定性地验证人工智能输出是否符合明确的政策要求。

构建和管理 Amazon Bedrock 代理的完整指南 - 自主 AI 代理，可通过行动组、知识库和多轮对话来编排基础模型。

AgentCore 策略提供代理边界的确定性执行，与提示工程的概率性质分开。使用自然语言编写策略，自动转换为 Cedar（AWS 的开源策略语言），以便在网关层实时执行。

使用 AgentCore 的代理到代理 (A2A) 协议构建复杂的多代理系统。实施主管-工作模式，其中路由代理委托给专门的领域专家，维护整个代理层次结构的上下文。