Inside Claude Code’s Leaked Source: What 512,000 Lines Tell Us About Building AI Agents
TL;DR On March 31, 2026, Anthropic accidentally published a 59.8 MB JavaScript source map file in version 2.1.88 of their @anthropic-ai/claude-code npm package, exposing the entire ~512,000-line TypeScript codebase. The root cause was a missing *.map exclusion in their publish configuration the bundler generates source maps by default, and no publish-time gate caught it before it went live. The leaked code reveals a product significantly more ambitious than its public surface: always-on background agents, 30-minute remote planning sessions, a Tamagotchi companion, and a multi-agent swarm orchestration system. The incident coincided with a supply-chain attack on the axios package during the same deployment window, compounding the blast radius for teams running npm install that morning. Read
Could not retrieve the full article text.
Read on Towards AI →Sign in to highlight and annotate this article

Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
More about
claudemodelrelease
La evolución del sector asegurador español ante la era de la IA: estrategia, gobernanza y el imperativo del riesgo prudencial
El sector asegurador —en general, y en España en particular— se encuentra a las puertas de una fase de transformación que va más allá de la mera digitalización para adentrarse en una potencial reconfiguración estructural impulsada por la inteligencia artificial (IA) . Este fenómeno, lejos de ser una tendencia coyuntural, apunta a consolidarse progresivamente como uno de los ejes centrales de las estrategias corporativas para los próximos años en el sector, proyectándose como un horizonte de cambio inminente. Sin embargo, la implantación actual de estas tecnologías se manifiesta todavía con cautela en un sector prudente en el riesgo y fuertemente regulado, con diferencias también según el ramo de actividad. La Autoridad Europea de Seguros y Pensiones de Jubilación (EIOPA) publicó el pasado

Así se trabaja ya en España para impulsar el transporte autónomo
Para llegar al campus de la Universidad de Vigo (Uvigo) se necesita echar mano del coche o del transporte público. Solo unos pocos de sus centros se sitúan en el centro de la ciudad: la mayoría están en la ciudad universitaria que se levantó en los 90 en lo que hasta entonces eran montes. La dependencia de medios de transporte es, por tanto, incuestionable. Quizás por eso también este es un espacio con potencial para probar nuevos modelos de vehículos. Desde el inicio del año, el campus de Vigo está testeando cómo es la vida con un bus autónomo. El vehículo mueve al estudiantado (y a quien quiera probarlo) con una línea que recorre el campus, una ciudad universitaria que “reúne las condiciones ideales: un entorno complejo, con usuarios diversos y necesidades reales de transporte de última
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Products

Beware the Magical 2-Person, $1 Billion AI-Driven Startup
In early 2024, OpenAI CEO Sam Altman predicted there would be a “one-person billion dollar company, which would have been unimaginable without AI, but now it will happen.” Several media outlets recently concluded that the prediction came true (albeit with two employees). But the story looks less promising upon deeper inspection. Retain Healthy Skepticism When [ ]

The Geometry Behind the Dot Product: Unit Vectors, Projections, and Intuition
The geometric foundations you need to understand the dot product The post The Geometry Behind the Dot Product: Unit Vectors, Projections, and Intuition appeared first on Towards Data Science .

AI Is Insatiable
While browsing our website a few weeks ago, I stumbled upon “ How and When the Memory Chip Shortage Will End ” by Senior Editor Samuel K. Moore. His analysis focuses on the current DRAM shortage caused by AI hyperscalers’ ravenous appetite for memory, a major constraint on the speed at which large language models run. Moore provides a clear explanation of the shortage, particularly for high bandwidth memory (HBM). As we and the rest of the tech media have documented, AI is a resource hog. AI electricity consumption could account for up to 12 percent of all U.S. power by 2028. Generative AI queries consumed 15 terawatt-hours in 2025 and are projected to consume 347 TWh by 2030. Water consumption for cooling AI data centers is predicted to double or even quadruple by 2028 compared to 2023. B



Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!