图片来源：The Pragmatic Engineer

Z Highlights：

• Anthropic与Claude 3.5 Sonnet一同发布了一个新功能——Artifacts。它允许通过提示创建诸如网站（单页React或HTML）、代码片段、文档、图表等内容。这个功能对各种任务都非常有用，同时也充满趣味。

• 安全工程师Ziyad Edher透露了Anthropic的沙盒技术的构建方式，他们并没有使用实际的“沙盒”原语，而是使用了iFrame沙盒并进行全站进程隔离。这种方法经过多年的发展已经变得非常健壮。这可以保护用户的Claude.ai浏览会话免受恶意Artifacts的影响。他们还使用严格的内容安全策略（CSP）来强制实施有限和受控的网络访问。这些方法能够防止用户数据被恶意Artifacts窃取。

• 产品设计师Michael Wang介绍Artifacts这种产品对传统后端的需求减少了很多，模型已经变得非常强大，很多通常在后端构建的逻辑，现在你只需通过提示告诉Claude，它就能按照你需要的方式返回结构化数据。很多人看到Artifacts可能会以为背后有一个极其复杂的后台系统在运行。事实上，Artifacts的大部分是‘仅仅’展示的UI。重活都是在模型中完成的。这并不是说传统的后端工作完全消失了，但平衡发生了变化。

Artifacts——一个带有交互式颜色选择器的小型网络应用程序

Gergely Orosz：在过去的两个月里，Anthropic开始在软件工程师中获得关注。该公司于6月20日发布了其最新的语言模型——Claude 3.5 Sonnet，这款模型在与编程相关的工作中表现明显优于其他大型语言模型（LLM），并且比ChatGPT模型提供了更好的结果，令许多开发者感到惊艳。我们在《The Pulse》第101期中提到过这个观察：这是首次有公司在LLM能力上可能领先于OpenAI。

Anthropic还与Claude 3.5 Sonnet一同发布了一个新功能——Artifacts。它允许通过prompt创建诸如网站（单页React或HTML）、代码片段、文档、图表等内容。这个功能对各种任务都非常有用，同时也充满趣味。例如，我给Claude这样的prompt：“创建一个网络应用程序，允许我调整实用主义工程师徽标的颜色。该徽标是三个矩形条，高度依次增加，颜色为红色。”

结果就是我想要的：一个带有交互式颜色选择器的小型网络应用程序。

图片来源：The Pragmatic Engineer

其他有趣的例子还包括：

• 通过prompt创建一个游戏（例如“Pong”）

• 用几分钟的指令构建一个多显示器布局设计器

• 通过提供指令创建一个风险投资清算优先级模拟器

• 创建一个图片选择器和颜色提取工具

虽然这个功能看似小巧，但它在使用大型语言模型（LLM）进行协作工作方面可能是一次飞跃——每个Artifact都可以被分享、使用并进行“再创作”。出于对这个产品构建过程的好奇，我联系了Anthropic团队。今天，我们将深入探讨这个功能的构建过程，并了解Anthropic工程团队的运作方式。内容包括：

• 从草图到Artifacts的发布：一个在“WIP Wednesdays”上展示的原始模型激发了Artifacts的创意火花。

• 技术栈：Streamlit、Node.js、React、Next、Tailwind和Claude的结合运用。

• 使用Claude加速Artifacts的构建：团队不仅在日常工作中运用Claude，还利用它来提升软件开发的效率，包括Artifacts的构建。

• 时间轴与团队协作：一个精干的团队如何在短短三个月内从零到一，成功构建并推出了这一功能。

• AI产品与安全性：安全性是Anthropic工作的基石。我们将探讨模型安全性的实现机制，以及Artifacts在产品安全性方面的策略。

• 创意的成功之路：即便是负责开发这一功能的工程师也未曾预料到它的成功程度。

• 迈向生成式AI新纪元？Artifacts虽非庞大功能，但它可能预示着生成式AI向更具协作性工具的转变。

发布时，Artifacts已在网络和移动端的所有Claude用户中默认启用。所以，如果你愿意，可以尝试这个功能。这是对如何构建复杂工程项目的深入探讨。阅读其他类似的实际工程挑战深入分析。

Artifacts的构建过程

让我们深入了解Artifacts的构建过程。为此，我与五位参与其创建的现任Anthropic员工进行了交谈：

• 研究科学家Alex Tamkin——构建并展示了第一个原型

• 产品设计师Michael Wang——早期参与了迭代工作

• 产品工程师Florian Scholz——帮助Artifacts的生产化

• 安全工程师Ziyad Edher——负责Artifacts的安全评估

• 品牌负责人Sam McAllister——为Artifacts创建了多个发布材料

加快速度的需求

2024年3月，研究科学家Alex Tamkin正在测试Anthropic最新模型的网页生成能力，按照以下步骤操作：

1.提示模型生成网站的HTML代码

2.将生成的代码复制到编辑器中

3.将文件保存为HTML格式

4.在网络浏览器中打开HTML文件查看

如果只做一两次，这种操作并不算麻烦。但Alex回忆道，他做了几十次时，工作量就显得繁重了。“整个往返过程耗费了大量时间。我一直在想：‘要是我能马上看到结果就好了。’就像你在做饭时，想马上尝尝酱汁的味道，而不是等它慢慢炖煮？这就是我追求的感觉。我只是想让它立即呈现在屏幕上。”

于是，Alex搭建了一个简陋的并排界面，Claude在右侧，实时输出在左侧。随后，他在团队的例行会议“WIP Wednesday”上展示了这个还不够完善的演示。

图片来源：The Pragmatic Engineer

这个演示是一个转折点，Alex说道：“我觉得这个演示让很多人意识到：‘哇，确实有一些特别的东西。’ 看到它立刻在屏幕上呈现，仿佛有种顿悟的感觉。有时候你不会意识到自己需要什么，直到你亲眼看到它，这就是发生的事。这不仅仅是加快了流程，而是改变了我们与Claude的交互方式，让它变得更具触感、更即时、更具协作性。”

第一个原型

参与演示的产品设计师Michael Wang随后帮助将这个粗糙的演示变成了一个更接近量产的体验。他说道：“我一直在脑海中反复回放Alex的演示。所以我开始构建一个原型，主要是看看我们能通过一些基础的提示工程和对Claude的指令实现多少功能。结果发现，能做的事比我想象的多得多。我比预期更快地完成了一个概念验证，这让我大开眼界。最后，我感觉自己有了一个相当扎实的想法，并把它发到了公司的Slack上。”

发布到内部Slack是个好主意，吸引了包括Anthropic CEO Dario Amodei在内的许多同事的关注，并获得了鼓励。之后，事情进展得非常迅速，Michael说道：“大约一周半后，我们就准备好进行内部测试了。整个公司都可以开始使用它。看到一个想法在如此短的时间内变成一个大家都在实验的工具，感觉有些不真实。但当你和Claude一起工作时，事情常常会突然‘对味’，你会发现自己正在构建一些一周前还不知道可能实现的东西。”

图片来源：The Pragmatic Engineer

随着一个更加完善的版本逐渐成型，迈克尔在内部分享了这个演示，从同事那里收集到了更多的反馈和鼓励：

图片来源：The Pragmatic Engineer

新工程师助力发布Artifacts

在Anthropic，工程师有很大的自主权，也被鼓励充分利用这一点。产品工程师Florian Scholz刚刚加入公司时，看到了Artifacts的演示并决定帮助推出这个新功能。他回忆道：“Alex的Artifacts首个演示发生在我入职Anthropic的第二周。当时我还在旧金山办公室适应新的环境，所以暂时把它搁置了。后来，当Michael展示一个工作中的原型时，我立刻参与了进来。我们都意识到这个功能是一个重要的进步。我当时的首要任务是确保我们的基础设施足够安全。我们担心Claude生成的不受信任代码可能引发的问题。这让我很好地体验了在Anthropic做产品工程时遇到的有趣挑战。”

用8位游戏演示Artifacts

在产品准备好以Beta版本发布时，还有最后一件事要做：创建展示Artifacts及其使用方式的发布材料。这时，负责Claude品牌沟通的Sam McAllister出场了。看到Artifacts的第一个原型后，他意识到这个功能是一个真正具有差异化的用户界面层。在Artifacts构建过程中，他一直在使用它，并制作了一个演示来展示该功能：生成一个名为“Claw'd”的螃蟹主题8位游戏。

图片来源：The Pragmatic Engineer

Anthropic 最近分享了一段关于他们如何制造 Artifacts 的视频，其中包括对研究科学家 Alex Tamkin 和产品设计师 Michael Wang 的采访。

技术栈

原型阶段

第一版本：当Alex构建Artifacts的早期版本并向一些同事展示时，他使用了Streamlit，这是一种快速将Python数据脚本转化为可共享的Web应用的工具，帮助团队构建了原型。

使用专门的原型框架来创建“视觉概念验证”证明了是一个有效的方式，它能快速获得反馈，同时提醒大家这个原型还未准备好用于生产环境。当然，并非所有原型都会变成正式产品，但这种框架能让研究科学家展示他们的想法，这在本例中非常有用。

第二版本：Node.js。在获得积极反馈后，Alex准备将这个功能分享给整个公司试用。在这个阶段，他决定将后台从Streamlit迁移出去，转用更适合广泛使用的技术。Alex解释了他的思路：“我把应用迁移到了Node.js，并实现了并排布局进行渲染，我觉得这改善了用户体验。我们在Anthropic举行‘WIP Wednesday’会议，分享正在进行中的工作。像这样在WIP Wednesday展示工作是个很好的推动力。前一天晚上我在办公室加班，非常专注地完善提示和整体交互模式。我还与Michael配合，他帮我调试了一个困扰我已久的简单CORS问题，当时Claude 3 Opus自己还不能解决这个问题。”

前端技术

Artifacts使用的前端技术堆栈与许多Web团队使用的技术类似：

• React：用于构建界面的前端框架

• Next.js：一种为React团队提供性能和开发效率提升的React框架

• Tailwind CSS：一种以实用工具为核心的CSS框架，用于设计优秀的用户界面

与大多数Web应用的构建方式不同，Artifacts使用了沙盒技术，需要将不受信任的代码隔离在沙盒中，团队称这种方法为“安全游乐场”。产品工程师Florian Scholz说：“这种沙盒方法为我们提供了一个明确的环境，让我们能够放心地进行部署。这不是一个静态的沙盒，我们一直在扩展它的功能。有了这个安全游乐场，我们才能如此快速地发布产品。”

沙盒技术

Anthropic的沙盒技术是如何构建的？是否使用了像Chrome V8这样的浏览器沙盒技术？安全工程师Ziyad Edher透露了细节：“我们并没有使用实际的‘沙盒’原语。我们使用了iFrame沙盒并进行全站进程隔离。这种方法经过多年的发展已经变得非常健壮。这可以保护用户的Claude.ai浏览会话免受恶意Artifacts的影响。我们还使用严格的内容安全策略（CSP）来强制实施有限和受控的网络访问。这些方法能够防止用户数据被恶意Artifacts窃取。随着浏览器生态系统的变化，我们不断努力加强这些环境的安全性。”

后端技术

随着技术的发展，Artifacts这种产品对传统后端的需求减少了很多。Michael说道：“我们的模型已经变得非常强大，很多你通常在后端构建的逻辑，现在你只需通过提示告诉Claude，它就能按照你需要的方式返回结构化数据。很多人看到Artifacts可能会以为背后有一个极其复杂的后台系统在运行。事实上，Artifacts的大部分是‘仅仅’展示的UI。重活都是在模型中完成的。这并不是说传统的后端工作完全消失了，但平衡发生了变化。我觉得我们只是刚刚开始挖掘这种方法的潜力。随着这些模型的持续进化，未来可能会有更多惊喜。”

使用AI更快地构建Artifacts

Artifacts背后的团队在构建该项目时非常依赖于Claude。研究科学家Alex Tamkin这样使用Claude 3 Opus：“当时，Claude 3 Opus是我们最智能的模型。这个过程很简单：我描述我想要的用户界面，Claude就会生成代码。我把这段代码复制过来并渲染。然后，我会查看自己喜欢或不喜欢的部分，发现任何错误，并不断重复这个过程。这是一种非常快速的迭代想法的方式！当你能立即在屏幕上看到某个东西时，就会有一种瞬间的‘领悟’。这正是我采用这种方法的目标——尽快实现这些‘aha’的时刻。”

图片来源：The Pragmatic Engineer

Artifact团队的产品工程师Florian Scholz也广泛使用Claude。他说：“Claude在我深入研究一些冷门浏览器API和功能时特别有用。我用它来弄清楚如何实现特定的交互模式，比如配置内容安全策略选项、iFrame交互和DOM选择API。我在很多文档稀少或相当复杂的领域使用它。自从Sonnet和Artifacts推出以来，我一直用它来试验新功能的版本并使其运行。Claude通常能给我一个良好的起点，然后我可以与Claude配合，进行迭代。我发现这些工具很有助于避免‘空白页’的问题。”

在Anthropic内部，Sonnet 3.5被视为“游戏规则改变者”，并推动了Artifacts团队更加雄心勃勃。产品设计师Michael Wang分享道：“我几乎在开发过程中总是使用Claude。Claude已经成为我工作流程中不可或缺的一部分，坦白说，我不确定如果无法再使用它该怎么办。我用它来搭建代码，持续讨论实现细节，并根据需要修改代码。在Artifacts的初始原型阶段，Claude 3.5 Sonnet尚未准备好进行测试。因此，那时我主要使用Claude 3 Opus。当我们首次看到3.5 Sonnet的早期版本时，它真的是一个游戏改变者。内部有人演示了由Sonnet一次性创建的整个Three.js或WebGL应用。那时我知道我们可以在构建上更加雄心勃勃。Sonnet在发布前的一个月对我们的功能集产生了巨大影响，真的推动我们扩展了对Artifacts可能性的想法。”

时间轴与团队协作

Artifacts是Anthropic今年在软件工程圈内备受关注的发布之一！我询问了产品设计工程师Michael Wang关于团队规模和从构想到生产的时间线，情况如下：“在Alex的演示之后，我于2024年3月21日开始在主claude.ai代码库上开发原型。当时有一名全职人员在专注于这个项目，还有一名兼职人员定期贡献。我们在关键时刻还有其他几位有帮助的同事参与，许多其他Anthropic员工也在过程中进行内部测试。该项目在首次演示后三个月于6月20日上线。我们与迄今为止最强大的模型Claude 3.5 Sonnet一起发布了Artifacts。整个项目感觉有些像是一个临时拼凑的操作。但这正是一些最优秀的作品形成的方式。”

在The Pragmatic Engineer中，我们曾报道小团队如何快速推出有影响力的产品，比如一打工程师在6个月内发布Meta的Threads应用。然而，Artifacts可能是我遇到的最具拼搏精神和高影响力的产品！祝贺Anthropic所有参与构建这一产品的团队！

原文：How Anthropic built Artifacts

https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-anthropic-built-artifacts

编译：Huiru Jiao

文章来自于微信公众号“Z Potentials”，作者“Z Potentials”