Lance Martin

Lance Martin travaille chez Anthropic, où il est présenté comme developer advocate, et les deux notes qui portent son nom concernent toutes deux la mécanique consistant à bien faire fonctionner Claude plutôt que les modèles eux-mêmes. Le texte de février 2026 explique le prompt caching sur l'API Claude : les tokens mis en cache coûtent 10% du prix normal, l'API messages est stateless, si bien qu'un agent réemballe tout son historique à chaque tour, et `cache_control` crée un hash cryptographique de chaque bloc de contenu jusqu'à un point de rupture, délimité au workspace, avec un lookback d'au plus 20 blocs. Le nouveau mode «auto-caching» déplace ce point de rupture vers le dernier bloc cachable automatiquement à mesure que la conversation grandit. Martin cite @peakji de Manus, qui qualifie le cache hit rate de métrique la plus importante pour un agent IA en production.

Le texte de septembre 2026, sur claude.dev, porte sur la conception d'évaluations et le hillclimbing, et ajoute `/claude-api build-eval` et `/claude-api hillclimb` au skill claude-api dans «Claude Code». Ses deux recommandations visent toutes deux à ne pas se tromper soi-même : choisir des cas dont un humain peut expliquer la difficulté, et lire un échantillon de transcripts notés avant de faire confiance au grader. L'échantillonnage adversarial de cas que le modèle actuel échoue mesure l'empreinte d'échec de ce modèle, pas la difficulté.

Ce qui relie les deux textes est un refus de traiter le harness comme gratuit. Le caching est une ligne de coût qu'on peut lire ; une évaluation est une mesure qui peut mentir silencieusement, et les remèdes de Martin pour les deux sont procéduraux.