美国 - 艾赫巴里通讯社
Claude Code 创作者揭示工作流程，引发开发者狂潮
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——它还会做笔记。在过去一周里，工程界一直在剖析来自 Anthropic 的 Claude Code 的创造者和负责人 Boris Cherny 在 X（前身为 Twitter）上发布的一个帖子串。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个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 的揭示所引发的兴奋是显而易见的。开发者社区中的一位杰出人物 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，那么你作为一名程序员就已经落伍了。”另一位行业观察家 Kyle McNease 进一步评论道，Cherny 的“改变游戏规则的更新”让 Anthropic “火力全开”，可能正处于“他们的 ChatGPT 时刻”的边缘。
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兴奋的焦点在于一个引人注目的悖论：Cherny 的工作流程异常简单，但却能让一个人达到一个小工程部门的产出能力。正如一位用户在采用 Cherny 的设置后在 X 上指出的那样，这种体验比传统的编码“更像是《星际争霸》”，这标志着从手动输入语法到指挥复杂自主单元的根本性转变。
重新定义开发周期：从线性到战略指挥
也许 Cherny 的揭示中最引人注目的发展是他放弃了线性的编码过程。开发中的传统“内部循环”包括程序员编写一个函数、测试它，然后继续下一个。然而，Cherny 的运作更像是一个舰队指挥官，同时协调多个 AI 代理。
Cherny 在他的帖子中解释道：“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何时需要 Claude 的输入。”通过利用 iTerm2 系统通知，Cherny 有效地管理着五个并发工作流。当一个 AI 代理执行测试套件时，另一个可能正在重构一个遗留模块，而第三个可能正在起草文档。他还通过在浏览器中运行“claude.ai 上的 5-10 个 Claude”来进一步扩展这一点，并使用“teleport”命令在 Web 界面和他的本地机器之间无缝传输会话。
这种方法有力地证实了 Anthropic 主席 Daniela Amodei 最近提出的“少即是多”战略。虽然像 OpenAI 这样的竞争对手专注于大规模的基础设施建设，但 Anthropic 正在展示，对现有 AI 模型的卓越协调可以带来指数级的生产力增长。这表明 AI 开发的未来可能同样取决于智能管理和原始计算能力。
反直觉的选择：优先考虑智能而非原始速度
在一种挑战行业普遍对低延迟的痴迷的做法中，Cherny 透露他专门使用 Anthropic 最强大但最慢的模型：Opus 4.5。Cherny 解释了他的选择：“我将 Opus 4.5 用于所有思考。这是我用过的最好的编码模型，尽管它比 Sonnet 更大、更慢，但由于你对它的指导需求更少，并且它在工具使用方面更擅长，所以它几乎总是比使用更小的模型最终更快。”
这一见解对企业技术领导者至关重要。现代 AI 开发中的主要瓶颈不是 token 生成的速度；而是花费在纠正 AI 错误上的人类时间。Cherny 的工作流程表明，为更强大的智能模型支付初始“计算税”可以显著减少或消除后期开发过程中的“纠正税”。
持久记忆：将 AI 错误转化为永久性教训
Cherny 还详细介绍了他的团队如何解决 AI 持续“失忆”的问题。标准的语言大模型通常无法在不同会话中保留公司特定的编码约定或架构决策。为了解决这个问题，Cherny 的团队在他们的 Git 仓库中维护了一个名为 CLAUDE.md 的单个文件。
他解释说：“每次我们看到 Claude 做错了什么，我们都会将其添加到 CLAUDE.md 中，这样 Claude 知道下次不要再犯。”这种做法将代码库转化为一个自我纠正的实体。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；他们还会指示 AI 更新其自身的指导方针。正如分析该帖子的产品负责人 Aakash Gupta 所指出的，“每一个错误都会成为一条规则。”因此，团队合作的时间越长，AI 代理就变得越智能和定制化。
自动化和子代理：简化开发流程
Cherny 工作流程的效率通过对重复任务的严格自动化得到了进一步的提升。他使用“斜杠命令”——集成到项目仓库中的自定义快捷方式——通过单一按键执行复杂的操作。他强调了一个名为 /commit-push-pr 的命令，他每天都会调用数十次，从而自动化了版本控制、提交消息编写和拉取请求创建等通常繁琐的过程。
此外，Cherny 还利用“子代理”——专为开发生命周期的特定阶段设计的专用 AI 角色。这包括一个代码简化器代理，用于在开发完成后优化架构；以及一个应用程序验证代理，用于在任何部署之前运行端到端测试。
验证循环：AI 生成代码的真正解锁方式
如果 Claude Code 能够迅速达到每年 10 亿美元经常性收入的一个原因，那很可能是实施了强大的验证循环。AI 不仅仅是一个代码生成器；它还是一个集成测试器。
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Cherny 分享道：“Claude 使用 Claude Chrome 扩展程序测试我提交到 claude.ai/code 的每一个更改。它会打开一个浏览器，测试 UI，并进行迭代，直到代码正常运行并且用户体验良好。”他认为，让 AI 能够验证自己的输出——无论是通过浏览器自动化、命令执行还是测试套件分析——都能将最终代码质量提高“2-3 倍”。因此，该代理不仅编写代码；它还验证其功能和用户体验。
对软件工程未来的启示
Cherny 帖子串的广泛反响标志着开发人员对其技艺认知方式的重大转变。多年来，“AI 编码”很大程度上等同于文本编辑器中增强的自动完成功能。Cherny 已经证明，AI 现在可以作为劳动力本身的操作系统，从根本上改变软件开发的性质。
Jeff Tang 在 X 上总结道：“如果你已经是工程师……并且想要更多权力，请阅读此文。” Cherny 的方法不仅仅关乎更快的编码；它关乎在人工智能时代，对开发人员作为战略协调者的角色的根本性重新构想。
