Claude Code团队讲究啊，这都往外说
程浅 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
Claude发布了一则Claude code团队如何使用Claude code持续优化Claude code的访谈视频。
△《How the Claude Code team uses Claude Code》访谈截图
“我们现在的工作层级，已经比Claude实际输出的token高出了一个抽象层。”
““你必须既站在技术前沿，又为今天使用模型的人提供价值。这是一门艺术，也是一门科学。”
“软件工程是「变化的职业」。你解决的问题在变，但核心始终是problem solving。”
团队现在是怎样工作的？
团队表示，当前已经将70%-80%的日常工作交给Slack（美国飞书）原生的AI agent——Claude Tag完成。
他们现在工作的核心理念是： 不再逐条审视tool call和模型决策，而是下达一个goal，让模型自行达成。
不知道这种理念是否与Claude Tag产品设计有关，或许是为了让它更像一个真实的Slack参与者，他们将用户界面和模型的思考记录彻底解耦了。
如此，AI的内部独白将被Slack界面隐藏起来，人类看到的每一条消息，只是Claude在调用发消息的工具，它真正的思考过程并不会实时展示。
第一步是问Claude Tag：“我在想这样一个点子，我应该去找谁聊聊？谁会对这个感兴趣？
第三步，让Claude Tag加入大量埋点，把工具部署到内部使用，观察“大家是怎么用这个的？有没有人给我反馈？”
此后，Claude Tag会持续监控这个工具的使用数据，一旦收到反馈就会主动提醒负责人，同时让它“去改进这个转化漏斗，你自己想想办法”。
总之就是一个纯粹的放养型，他们表示，到了现在这个阶段，或许 信任比监督更重要 。
核心要义是“不恋战”
“技术的地基每两个月就会在你脚下发生根本性的变化……你必须待在前沿，其实得越过前沿才能真正感受到那个边界。但与此同时，你又得为今天正在使用这些模型的人提供价值。”
毕竟很多写进harness里的功能，本质上是为了弥补当时模型能力上的短板，一旦模型变强，这些功能就需要立刻拿掉。
在Sonnet 3.5阶段，模型还没办法完成连续多步的复杂任务，因此需要给它一份待办清单。
但一年之后，模型具备了更复杂的记忆能力，这个曾经的救命功能就像脚手架一样被拆除了。
最初是为了让Claude能在任务中途主动向用户提问而精心设计，但模型生成HTML的能力变强之后，开发者自然地转向让Claude直接生成带图表和mockup的可视化artifact来提问。
面对如此摇摇欲坠的现实，团队采取的方法是 不再去构建一整套固定的解决方案，而是搭建一个个可以自由组合的“原语”（primitive）。
比如Permissions、Visualizations、Verification、Code Review、Feedback……
工程师的核心永远是Problem Solving
如果非要说这一年里工作方式的最大变化，概而言之就是，人与AI打交道的 颗粒度不断上移 。
先是token和具体的工具调用，到一次对话（session），再到一个完整的目标（goal），再到如今的“持续运行、跨越多次对话边界的工作系统。”
第一条是 基础设施的演进 ，从最早的本地运行到远程开发机，再到托管容器，再到可以运行在云端容器里的网页版，确保了任务能够一直在后台运行，并完成例行任务（routines）。
人从更琐碎的代码审查中得以抽身——让Claude大范围搜索出尽可能多的疑似问题，再针对每一个疑似问题做对抗性审查，从三个不同角度做一次交叉复核，从而过滤掉大部分噪音，只把真正需要关注的问题留给人。
而这套思路后续也演变成了workflows，由Claude自己编写代码，去编排多个子智能体的协作方式，把确定性的代码逻辑和智能体的自主判断结合在一起。
目前，Claude code团队里那些热衷于匠心手作的员工们已经放下了“被取代”的执着，开始享受性能提升的快感……
毕竟，软件工程本质上就是一个 关于变化 的行业，尽管解决的问题一直在变，解决问题的工具也一直在变。
参考链接： [1]https://www.youtube.com/watch?v=S-sYlFiGFv8
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