本文介绍了如何优化在 Claude Code 中使用 Opus 4.7 的体验。Opus 4.7 提升了处理模糊性和代码评审的能力，建议用户明确任务描述，减少交互次数，并利用 auto 模式提高效率。默认的 effort 级别设为 xhigh，适合大多数编码任务。自适应思考功能改进，允许模型根据上下文调整思考深度，用户应关注行为变化以更好地利用新模型。

大型语言模型（LLM）在软体机器人设计中展现出潜力。密歇根大学的研究开发了RoboCrafter-QA基准测试，以评估LLM作为“自然选择器”的能力。研究表明，LLM在简单任务中表现良好，但在处理细微设计差异时仍面临挑战，强调了清晰任务描述的重要性。未来需要改进模型以应对复杂设计选择。