鈦媒體生成式AI

親歷者講述:Claude Code是怎樣煉成的?

2026年7月8日 18:50
親歷者講述:Claude Code是怎樣煉成的?

重點摘要

親歷者講述:Claude Code是怎樣煉成的?字母AI2026.07.08 18:49 · 來自北京全文8454字00:00 / 22:27最好的工具,總是首先為了滿足使用者的自身需求而設計的。文 | 字母AIClaude Code有多牛,應該不需要再多加介紹。AI編程繞不開的一座大山,Anthropic最堅實的產品堡壘,Claude模型最能發揮特長的地方。

站內 AI 整理稿

## 親歷者講述:Claude Code是怎樣煉成的? 最好的工具,總是首先為了滿足使用者的自身需求而設計的。這句話放在Claude Code身上,再適合不過。作為AI編程領域難以繞過的高峰,Claude Code不僅是Anthropic最堅實的產品堡壘,更是Claude模型最能發揮特長的地方。然而,這款如今被無數開發者愛不釋手的工具,其誕生過程卻是一部充滿嘗試、挫敗與堅持的故事。 時間回到2025年2月,Claude Code首次亮相。它最初是一個運行在終端裡的AI編程工具,能夠自主讀取程式碼、修改文件、執行命令,並根據結果持續調整。同年5月,Claude Code正式對外開放,並開始融入工程師更熟悉的開發流程,可以接入程式碼編輯器,也能在GitHub中處理任務、查看修改。進入2025年下半年,Claude Code從「終端內的程式碼代理」持續進化,開始強調更自主的工作流程、更長時間的任務處理,以及更好的回退與控制能力,逐漸嵌入團隊的軟體工程流程。到了2026年,Claude Code已成長為Anthropic最重要的AI Agent典範之一,成為這家AI公司用來證明「AI可以進入真實工作現場」的核心產品。 然而,只看產品更新日誌與時間線,未免有些無趣。2026年7月7日,Anthropic官方整理了一份關於Claude Code的歷史故事,來自於它的創造者,也來自於那些早期將其投入使用、推動它成長的人們。這份歷史最有趣的地方,在於它還原了一個產品從無到有的建成過程:一個早期內部工具,如何被少數工程師反覆使用、改造、吐槽、修復;又如何在模型能力跨過門檻之後,突然變成Anthropic最重要的AI Agent樣板之一。有人說,它像一部情境喜劇的試播集;也有人說,它像一部關於科技起源的故事。 Anthropic很早就盯上了程式碼。故事要從2021年講起,那時候Claude Code還不存在。當時Anthropic才剛剛起步,創辦人Dario Amodei從OpenAI出走,決心打造一個更謹慎、更安全的AI公司。而程式碼,從一開始就被放在了非常重要的位置。2021年,Dawn Drain加入後,花了很長一段時間讓Claude學會寫程式碼。她後來回憶,自己在Anthropic前三年的主要任務,就是盡可能做出一個會寫程式碼的模型,目標非常直接:至少要寫得和她一樣好。 這個目標聽起來輕巧,真正做起來卻並不容易。他們從最簡單的任務開始,讓模型寫一個小函數,然後自己測試它是否正確。很多時候,模型寫出來的東西都很糟糕,函數不對,測試也過不了。研究員們就繼續拆解任務、調整訓練、分析失敗樣本,再將模型往前推一點點。到2022年,Anthropic已經開始認真琢磨程式碼助手。聯合創始人Ben Mann回憶,當他們決定開始做產品時,第一個做出來的東西就是一個程式碼助手。那時它只是一個VS Code外掛,用戶可以和它聊天,它會針對問題給出幾種不同的建議,就像一個坐在編輯器旁邊的助手:你問它,它回答;你給它一段程式碼,它給你幾個可能的改法。那時候,它還不會自己鑽進程式碼庫裡翻檔案,也不會打開命令列跑測試。 但Anthropic的研究團隊想讓模型「動起來」。光會寫一段程式碼不夠,它還得知道程式碼能不能運行。光能回答問題也不夠,它要能自己搜索、自己呼叫工具、自己在一個環境裡執行命令。於是,工程問題一個接一個地冒了出來。Dawn和負責強化學習的同事們當時做了一個很關鍵的事情:在容器裡給模型接上一個持續存在的命令列環境。這樣,模型不再只是寫一段程式碼交卷,它能真的執行程式碼,看見輸出,遇到超時也能被處理掉。到2023年,事情開始變得更具體。研究團隊已經不滿足於讓模型寫一個函數、跑一個測試,他們開始往更開放的方向嘗試。Shauna的團隊那時進展很快,他們開始給模型接上bash工具,讓它能在命令列裡執行操作;也開始讓模型擁有搜索能力,可以自己在檔案和資訊裡翻找。這些東西現在聽起來似乎很基礎,但對一個會寫程式碼的模型來說,它們就像手和腳一樣關鍵。 那時,Dawn Drain還在和一個很具體的問題較勁:模型到底該怎麼「改程式碼」。讓模型生成一段新程式碼,和讓模型在一個已有專案裡動手修改,是兩回事。在已有專案中,程式碼不是一張白紙,你不能讓模型每次都重寫整個檔案,也不能讓它只在聊天框裡說「建議你把這裡改一下」。它得準確告訴系統:哪幾行刪掉,哪幾行加上,改動應該落在哪裡。最自然的辦法,是讓Claude學會寫diff。開發者每天都在看diff,紅色是刪掉的,綠色是加上的,到底動了哪裡,看diff一眼就能看出來。但輪到模型來寫,事情就沒那麼順利了。Dawn後來開玩笑說,她花了「令人尷尬地久」的時間教Claude寫diff。它要寫得像人類開發者能讀懂的修改記錄,還要能真的被系統應用到檔案裡。 隨後,他們開發出了一個名為clide的命令列工具。Shauna評價道,clide雖然有些笨拙,但它非常、非常超前。想讓clide正常工作,需要輸入一堆像咒語一樣的命令。但奇怪的是,很多人都記住了它,因為它雖然難用,卻有一種神奇的感覺。Dawn曾經在編程時掏出clide,用它去回答一個關於整個資料夾的問題。正常情況下,這種問題根本塞不進模型的上下文窗口,但clide會把任務派出去,並行叫上一百個Claude Haiku去看,再把結果收回來。旁邊的人看見了,總會問她:嘿,你怎麼知道這些酷工具的?Adam Wolff也在clide上加過一個早期代理功能。那時候clide還沒有bash工具,能力有限,但它已經可以從一個不完整的改動裡推測你想做什麼。第一次跑通的時候,Adam在廚房裡高興得跳了起來。clide最迷人的地方就在於此:它遠遠談不上成熟,啟動很慢,操作繁瑣,能力也有限。可只要有那麼一兩次,它真的幫你把事情做成了,你就會很難忘掉那種感覺。 Boris談起第一次被clide驚豔的經歷。當時他手寫了一個完整的拉取請求,結果Adam說:你應該用clide來做這個。於是Boris把issue複製進去,讓clide處理。那只是個五到十行的小改動,但clide直接寫出了完整的請求。Boris感嘆道,他從沒見過這樣的工具,這真是令人驚歎,簡直像是未來的科技。clide像一塊還沒打磨好的原石,它太笨重、太慢、也太像內部玩具。可是它已經把一個可能性擺到了Anthropic面前:如果一個難用的命令列工具都能讓工程師感到震撼,那麼,一個真正好用的版本會是什麼樣? 2024年1月,Ben Mann開始組建Labs團隊。他看到市場上有一個空位:真正能幹活的AI編程代理還沒有出現。同年9月,Boris加入Labs,被分配到了相關的工作。剛開始,Boris想做一個程式碼檢查工具,他想先從AI編程代理裡切下一小塊,做點小而具體的事情。而Ben的反應很堅決:別做小的,要幹,就幹一票大的。於是,Claude Code的車輪開始向前。Boris後來回憶,他當時第一個反應是先學會怎麼用Anthropic的API,因為那之前他自己也還沒怎麼用過。於是他開始亂試,打開API,寫一點,跑一點,看看模型到底能做什麼。折騰了一陣後,他做出了一個名叫Claude CLI的demo。連Boris自己也說,沒人真正理解這個demo是什麼,就連他自己也沒有完全理解。 這個demo很奇怪,它已經有了後來Claude Code的一些影子,但當時看起來又不像一個清楚的編程產品。Boris曾經讓它去判斷自己正在聽什麼音樂。Claude CLI沒有讓他手動輸入歌名,也沒有呼叫一個規整的音樂介面,而是直接截了一張Apple Music的螢幕圖,然後自己讀出來。Boris說,這個demo大概花了兩天做出來。如果放到今天,用Claude Code重做,可能兩分鐘就夠了。他把demo發到了公司的Slack,反應不算好,大概只有兩三個讚。但就在第二天,Boris在辦公室裡看到了另一個讓他深受觸動的場景。他走進辦公室,忽然看到他的同事Robert Boyce正在用Claude CLI幹活。螢幕上出現了紅色和綠色的程式碼改動,那種後來會變得很有辨識度的修改痕跡。Robert很自然地告訴他:對,它正在幫我寫程式碼。這對Boris的刺激很大。Claude CLI還遠遠談不上好,它粗糙、不穩定,離一個真正能發佈的產品很遠。但Boris感到一種很強的緊迫感,他開始週末也做這件事,朋友叫他出去玩,他也放不下。他後來形容,那段時間腦子裡一直有這個東西,他就是停不下來。而且這種緊迫感,到今天也沒有消失。 那是2024年10月,Boris幾乎把全部精力都撲到了這個工具上。每過一週,他都去找Labs團隊的工程負責人Raphael Lee要人。他知道這個東西還很粗糙,但也知道它不能再只是一個內部demo了。它已經開始有用,已經有人在用它寫程式碼,再往前一步,它可能會變成一個真正的產品。Raphael後來回憶,Claude Code幾乎吃掉了整個Anthropic Labs的資源。儘管處在人才的飢渴狀態,但團隊並沒有一下子膨脹起來,主要靠內部轉崗,還有一些很慢、很謹慎的外部招聘。團隊內部有一個小分歧:Boris想把團隊儘快做大,他需要人,需要速度,需要更多火力。而Adam Wolff作為Claude Code團隊的第一位經理,卻對此持有相反態度。Adam不想讓團隊太快變大,他覺得團隊一旦擴張,流程、文化、產品判斷都會變複雜。人多當然能多做功能,但也很容易開始過度設計,開始開很多會,開始為了協調而協調。後來Boris回頭看,也承認小團隊反而幫了他們。人少,沒法鋪很大的架構;資源緊,沒法把每件事都做得很重;速度要快,就只能把產品做得更輕,也只能更多地依賴Claude。 到2024年12月,專案終於拿到了綠燈。更多人從Labs和其他團隊跳了進來,大概六七個人,開始最後一輪兩週衝刺。Sid後來回憶,很多今天還能看到的核心功能,就是那兩週做出來的,比如問題反饋,比如登錄流程。那時候,他第一次覺得:這個東西真的要變成產品了。他們的工作方式可以說是相當粗暴。程式碼庫沒有嚴格的拉取請求限制,也沒有很重的評審流程。有人發現問題,他們就直接修。用戶說哪裡不好,他們就馬上改。Boris在早期做了兩個特別重要的東西:自動更新和用戶數據。這讓Claude Code的迭代速度變得很誇張。只要有人跑來抱怨「這個地方不好用」,幾分鐘後,用戶手裡的版本就更新了。Claude Code本身也幫他們跑得更快——它是一個命令列產品,不是複雜的網頁應用,沒有龐大的前端架構,也沒有很多層頁面和服務要協調,簡單反而成了優勢。更大的優勢是,他們正在做的東西,剛好能讓他們自己變快。一個bug來了,Claude Code可以幫忙定位;一個功能要改,Claude Code可以一起寫;反饋一來,團隊就馬上試、馬上修、馬上推。這形成了一個很早期的飛輪:產品越能用,團隊改產品的速度越快;團隊改得越快,用戶越願意繼續反饋;反饋越多,產品越快變得可用。 時間被拉到2025年2月——Claude Code正式對外發布了。發佈前,它先經歷了一輪早期試用,反應並沒有想象中熱烈。產品負責人Cat Wu後來回憶,那時很多人覺得這個想法很酷,但產品的bug很多。它還沒有變成那種一打開就能讓人立刻信服的東西,更多時候,它像一個有潛力的半成品:你能看出方向,但也能看見問題。但團隊還是決定先把它發出去。也是在這次發佈前後,Claude Code從Claude CLI改了名字。這個名字來自產品營銷團隊的Alex Isken,團隊喜歡它的簡單直接,沒有複雜概念,也不需要解釋太多。發佈前的一個深夜,Igor Kofman又給它加了一個小細節:他突然想到,如果登錄時能有一個字符畫標誌,會不會很酷?於是他和Claude一起填了一些字符畫字體,做出了後來很有辨識度的Claude Code全大寫標誌。那是一個很小的產品彩蛋,但對一個命令列工具來說,這種小東西會讓它突然有了性格。Meaghan Choi也加了一個她很喜歡的東西:終端裡的小角色Clawd。Clawd原本是為Claude 3.5 Sonnet發佈做出來的,把它塞進Claude Code的終端裡,多少有點「不務正業」,但也讓這個冷冰冰的開發者工具多了一點可愛。於是,Claude Code就這樣出現在了外部用戶面前。 早期的Claude Code並不完美,離後來那個聲勢浩大的產品還差得很遠。但有些人很快被它擊中了。Ramp的工程師Austin Ray就是其中一個。他一直喜歡命令列,Claude Code以研究預覽版發佈後,他看到有人提到這個工具,就去試了一下。五分鐘後,他感覺到:這東西會從根本上改變一切。在Austin看來,只要一個工具能讀、能編輯、能運行bash,它就已經擁有了搭建其他一切東西的基礎能力。於是他開始在Ramp內部到處推廣。他給同事發消息,問誰也在用Claude Code,後來乾脆走到別人桌前,讓他們裝上Claude Code,打開終端,把手頭正在做的事直接交給它試試。這種早期用戶對Claude Code非常重要,Austin後來和Boris、Cat每週都開反饋會,開發者和用戶之間的關係,就這樣自然而然地建立起來了。 然而,真正讓Claude Code起飛的關鍵,是模型能力的突破。在模型真正好用之前,產品設計能做的事情其實相對有限。Claude 4模型的出現,讓一切都變得不同了。Claude 4更會寫程式碼,更會處理任務,也更像一個能自己往前推進的Agent。Boris後來總結,Claude Code起飛主要就靠兩件事:模型創新,加上商業模式創新。模型讓產品的功能變得成立,訂閱模式推出後,用戶也終於可以更自然、更高頻地使用它。到這時,Claude Code開始變成了一個真的能被開發者每天打開的工具。也正是在這個階段,很多人第一次意識到:Claude Code的作用,可能已經不只是提高寫程式碼速度。它正在改變工程師和程式碼之間的距離。有人開始全部由Claude Code來完成程式碼工作,不再親手寫任何一行程式碼;也有人因為Claude Code,反而重新開始寫更多的程式碼,因為寫程式碼這件事變得更容易了。而更遠的未來,當模型和Claude Code繼續變強,人管理的東西會繼續往上抽象一層,從管理Claude,變成管理「管理Claude的那個Claude」。

Related

相關文章

Linus:別指望Rust能修復所有Bug、沒人能徹底搞懂Linux內核的3500萬行代碼

賬號設置我的關注我的收藏申請的報道退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機構庫投資機構職位推介投資人認證投資人服務尋求報道36氪Pro創投氪堂企業入駐創業者服務創投平臺AI測評網 首頁快訊資訊推薦財經AI自助報道安徽最新創投汽車科技專精特新直播視頻專題活動搜索尋求報道我要入駐城市合作Linus:別指望Rust能修復所有Bug、沒人能徹底搞懂Linux內核的3500萬行代碼CSDN·2026年07月08日 19:36486時代該結束了 “我完全不反對 Rust,但我也希望降低大家對它的期待,不要認為 Rust 能夠像魔法一樣修復所有 Bug。” 近日,Linux、Git 之父 Linus Torvalds 現身印度孟買,在與 Verizon 開源項目辦公室負責人 Dirk Hohndel 展開最新一輪圍爐式深度對話時如是說道。這場對話伴隨 Linux 7.1 新版本發佈,此次他同樣摒棄了正式演講、以自由問答形式拆解開源內核數十年運轉邏輯。 在 3500 萬行龐大內核代碼的維護壓力下,Linus 再次強調自己早已不再是一線寫核心代碼的程序員,日常工作核心是把控“大局”,關注 Linux 的整體架構。 同時他進一步解釋了 Linux 最新版本中眾人關注的熱點話題:淘汰 486S 處理器、內核中兩套 NTFS 實現的並行競爭、Rust 語言定位邊界,也直面道出 AI 給內核社區帶來的雙面衝擊 ——LLM 能挖出埋藏多年的隱蔽 Bug,卻只會產出缺乏全局思考的 “創可貼式補丁”,至今仍缺失成熟工程思維。

剛剛

工信部首次定調:Claude Code危害嚴重

中國工信部首次公開指出,Anthropic 旗下的 AI 程式碼編輯工具 Claude Code 內建監控機制,會未經同意回傳使用者敏感資訊,已建議立即卸載受影響版本。在此之前,阿里巴巴內部也因後門風險宣布全面禁用 Claude 相關產品。

剛剛

年薪600萬搶AI博士,讀書不如“進廠煉丹”?

清華大學計算機系自然語言處理實驗室近日公布了一份畢業生去向統計,引發業界高度關注。這份名單顯示,今年畢業季尾聲,該實驗室14名畢業生中,有4人進入字節跳動,3人加入實驗室孵化企業,1人前往DeepSeek,其餘則留在高校或科研機構。清華NLP實驗室是國內頂尖的大模型研究重鎮,該實驗室學術帶頭人之一、清華教授劉知遠透露,組內大模型方向的博士畢業生年薪可達600萬元以上,碩士畢業生也能拿到百萬元以上。這樣的薪資水準,讓外界驚呼大廠正在用天價年薪「搶人」。

剛剛

DeepSeek、智譜被曝造芯,國產大模型繞開英偉達

DeepSeek與智譜AI被揭露正在秘密自研專用推理晶片,試圖擺脫對英偉達的依賴並降低雲端推理成本。此舉反映出中國頂尖AI公司不再只專注於演算法,而是開始進軍硬體自研領域,以因應外部限制與暴增的算力需求。

剛剛

GPT-5.6,本週四全量上線

OpenAI宣布GPT-5.6系列模型(Sol、Terra、Luna)將於本週四正式全面上線,此前因美國政府審查僅提供有限預覽。在與美國商務部完成多輪補充測試與磋商後,該模型終於獲得監管放行。

剛剛