Claude Code创始人公开工作流程，开发者疯狂

当全球最先进编码代理的创造者发言时，硅谷不仅倾听，还会做笔记。过去一周，工程界正在仔细分析Anthropic旗下Claude Code的创造者和负责人Boris Cherny在X上的一条帖子。起初只是他个人终端设置的随意分享，却演变成关于软件开发未来的病毒式宣言，业内内部人士称这对该初创公司是一个分水岭时刻。

“如果你不直接从创造者那里阅读Claude Code的最佳实践，那么作为程序员你已经落后了，”开发者社区知名人士Jeff Tang写道。另一位行业观察者Kyle McNease更进一步，宣称随着Cherny的“改变游戏的更新”，Anthropic“势不可挡”，可能迎来“他们的ChatGPT时刻”。

兴奋源于一个悖论：Cherny的工作流程出奇简单，却能让单个人类达到小型工程部门的产出。正如一位用户在X上实施Cherny的设置后所说，这种体验“更像星际争霸”而非传统编码——从键入语法转变为指挥自主单元。

如何同时运行五个AI代理，将编码变成实时战略游戏

Cherny披露中最引人注目的是他并非线性编码。在传统的开发“内循环”中，程序员编写一个函数，测试它，然后进入下一个。而Cherny则像舰队指挥官。“我在终端中并行运行5个Claude，”Cherny写道。“我将标签编号为1-5，并使用系统通知来知道何时需要输入。”通过利用iTerm2系统通知，Cherny有效管理五个并行工作流。当一个代理运行测试套件时，另一个重构遗留模块，第三个起草文档。他还在浏览器中运行“5-10个Claude在claude.ai上”，使用“teleport”命令在网络和本地机器之间交接会话。这验证了Anthropic总裁Daniela Amodei本周早些时候阐述的“少做多得”策略。虽然竞争对手如OpenAI追求万亿美元基础设施的建设，但Anthropic证明了对现有模型的卓越编排可以产生指数级的生产力提升。

选择最慢、最智能模型的反直觉案例

在一个对延迟痴迷的行业中，Cherny出人意料地透露他专门使用Anthropic最重、最慢的模型：Opus 4.5。“我在所有事情上都使用带思考的Opus 4.5，”Cherny解释道。“它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更少，并且它在工具使用上更好，最终几乎总是比使用更小的模型更快。”对于企业技术领导者来说，这是一个关键见解。现代AI开发的瓶颈不是令牌的生成速度，而是人类纠正AI错误所花费的时间。Cherny的工作流程表明，预先为更智能的模型支付“计算税”消除了后来的“修正税”。

一个共享文件将每个AI错误变成永久教训

Cherny还详细介绍了他的团队如何解决AI健忘问题。标准的大型语言模型不会在会话之间“记住”公司的特定编码风格或架构决策。为了解决这个问题，Cherny的团队在其git仓库中维护一个名为CLAUDE.md的文件。“每当我们看到Claude做错了什么，我们就会把它添加到CLAUDE.md中，这样Claude下次就知道不要这样做，”他写道。这种做法将代码库转变为一个自我修正的有机体。当人类开发者审查拉取请求并发现错误时，他们不仅修复代码；他们标记AI以更新其自身指令。“每个错误都变成一条规则，”分析该帖子的产品负责人Aakash Gupta指出。团队合作的时间越长，代理变得越智能。

斜杠命令和子代理自动化开发中最繁琐的部分

一位观察者称赞的“普通”工作流程是通过对重复任务的严格自动化来实现的。Cherny使用斜杠命令——检查到项目仓库中的自定义快捷方式——用一次按键处理复杂操作。他重点介绍了一个命令/commit-push-pr，他每天调用数十次。无需手动输入git命令、编写提交消息和打开拉取请求，代理自主处理版本控制的官僚事务。Cherny还部署子代理——专门的AI角色——来处理开发生命周期的特定阶段。他使用代码简化器在主要工作完成后清理架构，并使用验证应用代理在发布前运行端到端测试。

为什么验证循环是AI生成代码的真正解锁

如果Claude Code如此迅速达到10亿美元年经常性收入有一个原因，那很可能就是验证循环。AI不仅仅是文本生成器；它还是测试者。“Claude测试我部署到claude.ai/code的每一个更改，使用Claude Chrome扩展程序，”Cherny写道。“它打开浏览器，测试UI，并迭代直到代码工作且用户体验感觉良好。”他认为，给AI一种验证自己工作的方法——无论是通过浏览器自动化、运行bash命令还是执行测试套件——将最终结果的质量提高“2-3倍”。代理不仅编写代码，还证明代码有效。

Cherny的工作流程对软件工程未来的预示

对Cherny帖子的反应表明开发者思考其手艺的方式发生了关键转变。多年来，“AI编码”意味着文本编辑器中的自动完成功能——一种更快的打字方式。Cherny证明了它现在可以充当劳动力本身的操作系统。“如果你已经是一名工程师……并想要更多力量，请阅读这个，”Jeff Tang在X上总结道。将人类产出乘以五倍的工具已经存在。它们只需要愿意停止将AI视为助手，而开始将其视为劳动力。首先做出这种心理飞跃的程序员不仅会更高效，他们还将玩一个完全不同的游戏——而其他人还在打字。