Claude Code 创作者揭示工作流程，开发者们“疯了”

美国 - 艾赫巴里通讯社

Claude Code 创作者揭示工作流程，开发者们“疯了”

当世界上最先进的编码代理的创造者发言时，硅谷不仅仅是倾听——它还会记录。过去一周，工程界一直在剖析来自 Anthropic 的 Claude Code 创造者和负责人 Boris Cherny 在 X（前身为 Twitter）上发布的一系列帖子。最初只是随意分享他的个人终端设置，但很快就演变成了一份关于软件开发未来的病毒式宣言，行业内部人士称之为这家初创公司的一个分水岭时刻。

Cherny 的揭示引发的轰动效应显而易见。开发者社区中的一位知名人士 Jeff Tang 写道：“如果你不直接从其创造者那里阅读 Claude Code 的最佳实践，那么作为一名程序员，你就落伍了。” 这句话强调了 Cherny 见解的潜在价值。另一位有影响力的行业观察家 Kyle McNease 则进一步表示，随着 Cherny 的“改变游戏规则的更新”，Anthropic 正“火力全开”，并可能经历“他们的 ChatGPT 时刻”。

兴奋的核心在于一个引人入胜的悖论：Cherny 的工作流程在概念上非常简单，但它使单个人能够以通常与小型工程部门相关的产出能力进行操作。一位 X 用户在实施 Cherny 的设置后，将这种体验描述为“比传统编码更像《星际争霸》”。这种类比突显了一个根本性的转变，即从手动、由语法驱动的编码过程转向与自主 AI 代理进行更具战略性、面向命令的交互。

本文将直接从其架构师那里深入探讨重塑软件构建方式的工作流程。它探讨了同时运行多个 AI 代理如何将编码过程转变为类似于实时战略游戏的东西。

协调 AI 代理以实现最大产出

Cherny 的披露中最引人注目的揭示是他偏离了线性编码实践。开发中的传统“内部循环”包括程序员编写一个函数、对其进行测试，然后继续进行下一个。然而，Cherny 的工作方式更像是一位指挥家或舰队指挥官，同时管理多个 AI 助手。

Cherny 透露：“我在终端中并行运行 5 个 Claude。” “我给我的标签编号 1-5，并使用系统通知来了解 Claude 何时需要输入。” 通过利用 iTerm2 系统通知，Cherny 可以有效地管理五个并发工作流。例如，当一个 AI 代理正在执行测试套件时，另一个可能正在重构旧模块，而第三个可能正在起草文档。此外，他还使用浏览器中的“claude.ai”运行“5-10 个 Claude”，并利用“teleport”命令在 Web 界面和他的本地机器之间无缝传输会话。

这一方法有力地验证了 Anthropic 总裁 Daniela Amodei 最近提出的“用更少的资源做更多事情”的战略。与那些追求大规模基础设施建设的 OpenAI 等竞争对手形成鲜明对比的是，Anthropic 正在证明，对现有 AI 模型的卓越协调和智能利用可以带来指数级的生产力提升。这突显了人工智能领域竞争战略的转变，重点在于效率和协同作用，而不仅仅是原始计算能力。

反直觉的选择：最慢、最智能的模型

在一个可能对痴迷于速度和低延迟的行业来说看似反直觉的举动中，Cherny 透露他专门使用 Anthropic 最强大但最慢的模型：Opus 4.5。“我将 Opus 4.5 用于一切思考，” Cherny 解释道。“这是我用过的最好的编码模型，尽管它比 Sonnet 更大、更慢，但由于你需要引导它的次数更少，而且它在工具使用方面更擅长，所以最终它几乎总是比使用更小的模型更快。”

这一见解对企业技术领导者至关重要。现代人工智能开发中的主要瓶颈通常不是 token 生成的速度，而是纠正 AI 错误所需的人力时间。Cherny 的工作流程表明，为更强大、更智能的模型支付更高的“计算税”可以大大减少后续的“纠正税”，从而提高整体效率并加快上市时间。

持续学习：用于 AI 记忆的共享文件

Cherny 还详细介绍了他的团队为解决 AI“失忆症”问题而提出的创新解决方案。标准的语言大模型通常缺乏对公司特定编码风格或不同会话之间架构决策的持久记忆。

为克服这一问题，Cherny 的团队在其 Git 存储库中维护了一个名为 CLAUDE.md 的单一中央文件。他写道：“每当我们看到 Claude 做错某事时，我们都会将其添加到 CLAUDE.md 中，这样 Claude 下次就知道不要再犯了。” 这种做法有效地将代码库转化为一个自我纠正、学习的有机体。当人类开发人员审查拉取请求并发现错误时，他们不仅会修复代码；还会更新 CLAUDE.md 文件，指导 AI 如何避免将来类似的错误。正如产品负责人 Aakash Gupta 在分析该帖子时指出的，“每一个错误都成为一条规则。” 团队使用这种方法与 AI 合作的时间越长，代理就变得越智能，越协调。

通过斜杠命令和子代理实现自动化

备受赞誉的“标准”工作流程是通过对重复性开发任务进行严格自动化来实现的。Cherny 利用斜杠命令和子代理概念来自动化耗时的活动，例如生成测试用例、创建拉取请求和处理简单的错误修复。这使得人类开发人员能够将他们的认知资源投入到软件工程更复杂的解决问题和创造性方面，最终推动人工智能驱动的开发的可能性边界。

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