Simon用3個(gè)腳本扒光4家API，LLM工具要變天了

一個(gè)維護(hù)著數(shù)百個(gè)大模型接口的開(kāi)發(fā)者，決定親手拆掉自己搭了三年的橋。

Simon Willison的LLM工具現(xiàn)在對(duì)接了幾十家廠商的上百個(gè)模型，靠插件系統(tǒng)活著。但過(guò)去一年，有些廠商偷偷長(zhǎng)出了新器官——比如服務(wù)器端工具執(zhí)行——他現(xiàn)有的抽象層根本接不住。

他干了件狠事：讓Claude Code去讀四家巨頭的Python客戶端源碼

Anthropic、OpenAI、Gemini、Mistral。不是看文檔，是直接扒代碼。

然后讓AI幫忙寫curl命令，把原始JSON抓出來(lái)。流式、非流式、各種場(chǎng)景，全部落地成可復(fù)現(xiàn)的腳本和輸出數(shù)據(jù)，扔進(jìn)一個(gè)新倉(cāng)庫(kù)。

這相當(dāng)于用手術(shù)刀解剖了四家的API設(shè)計(jì)哲學(xué)，再攤在臺(tái)面上比對(duì)。

為什么非得這么干？因?yàn)閺S商們的"新功能"正在變成陷阱。文檔寫得漂亮，實(shí)際行為卻像薛定諤的貓——不抓包根本不知道會(huì)返回什么。Willison需要看見(jiàn)裸奔的JSON，才能決定下一版抽象層該怎么切。

他公開(kāi)了全部腳本和捕獲數(shù)據(jù)

這意味著任何人都能復(fù)現(xiàn)他的研究路徑。不是讀二手解讀，是直接摸到一手原始響應(yīng)。

開(kāi)源社區(qū)里有人做類似的事，但通常是零散博客或issue里的抱怨。把系統(tǒng)化研究當(dāng)成基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)建，還附贈(zèng)可執(zhí)行的代碼，這很Willison——他三年前做Datasette時(shí)也是這個(gè)路數(shù)。

有個(gè)細(xì)節(jié)挺有意思：他讓Claude Code干臟活，但最后的判斷和架構(gòu)設(shè)計(jì)還是自己上。AI在這里是高級(jí)實(shí)習(xí)生，不是架構(gòu)師。

這件事的連鎖反應(yīng)才開(kāi)始

LLM工具的插件生態(tài)養(yǎng)活了大量小開(kāi)發(fā)者。如果核心抽象層要?jiǎng)拥?，所有插件作者都得跟著調(diào)。Willison選擇先公開(kāi)研究過(guò)程，而不是直接發(fā)新版本，算是一種預(yù)警。

他在文末掛了個(gè)贊助鏈接，10美元/月?lián)Q"精選郵件摘要"——付費(fèi)讓他少發(fā)點(diǎn)。這定價(jià)策略本身就像個(gè)行為藝術(shù)。

現(xiàn)在倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)可查。問(wèn)題是：當(dāng)你能直接看見(jiàn)四家API的裸數(shù)據(jù)時(shí)，你還會(huì)相信廠商寫的文檔嗎？