编译 | 傅宇琪、褚杏娟
筹划 | Tina
近日，初创公司 Every 总司理 Kieran Klaassen 在 x 上示意我方用 Claude Code 编程时平均每天花 250 好意思元，也就是说一个月破耗 6000 好意思元（约合 4.3 万东谈主民币）。他还晒出了珍爱的破耗列表：
帖子发出后，网友们纷繁对 Klaassen 的破耗示意不睬解：“你是买了 30 个 Max 套餐账户吗？如故说你用的是 API 付费方式？我不懂。”“如果你花了这样多钱，还不如平直雇个开导者呢！”
天然，也有开导者认为 Klaassen 的作念法很有启发性，毕竟“6000 好意思元不算什么，只是高档工程师一周的薪资。”但月旦的声息如故占了大多数。
随后，他在 x 上诠释称，“花了 6000 好意思金，多个 Agent 并走运行，一天提交了 10 个 PR，还完成重构并部署上线了。”他还示意：
张开剩余95%我知谈这让你不爽。又一个“望望我 AI 支出”的爆款帖子，都是炒作，都是杂音。
但你翻冷眼时，错过了重要点：这些智能体透彻改变了咱们的构建方式，不单是更快——而是都备不同。就像从总共乐器的演奏者酿成了交响乐团的领导。音乐变得更丰富，而你与创作的关连也都备改变了。
咱们唯独两个工程师。服务数千用户。昔时需要数月的功能，当今几天就能上线。不是因为咱们写代码更快了，而是因为我学过音乐，学会了“领导” 😅。只是这次，领导的是智能体。
没错，账单看起来的确像是在博眼球。但效能呢？那些是实实在在的。当怀疑的东谈主还在争论这是否可络续时，咱们照旧在托福效能了。当他们在怀恨炒作时，咱们正在莳植高出咱们自身才智的系统。
软件开导酿成了一场不同想维方式头脑之间的妥洽艺术。
你可以不绝无视这些账单截图，把一切都四肢炒作。但你每不雅望一天，默契它的东谈主和无法默契它的东谈主之间的差距就会更大一些。
在驳斥区，他也说明了并非实践花掉了 6000 好意思元，而是产生了与其价值相配的资本。他也认为每个月花 6000 好意思元有点贵，但每月支付 2000 好意思元是可以接纳的。
Klaassen 推文中提到的效能也很显赫：他和 Nityesh Agarwal 如实在一周内托福了六项新功能、五个 Bug 树立和三次基础设施更新。两东谈主实践上在短短三个月内，通过 AI 器用完成了 AI 邮箱料理器用 Cora 的开导，并在发布后连忙劝诱了逾越 10,000 用户注册。
近期，Klaassen 和 Agarwa 两东谈主在 Dan Shipper 的播客节目上珍爱演示了其是如何使用 Anthropic 的 Agentic 编程器用 Claude Code 责任并借此提高工程效能的。InfoQ 对这次访谈进行了翻译，并在不改变快活上进行了增删，但愿能给全球带来一些启发。其中，部分中枢不雅点如下：
使用 AI 编程，不应仅限于写代码本人，还运用于调研和责任历程的构建，简直触及开导过程中的每一个重要。
该团队示意照旧很久莫得使用 Cursor 或者其他 Agent 类编程器用了，因为 Claude Code 的体验远胜一筹，简直将复杂度镌汰了十倍。
Cora 团队当今的方式是尽量让 AI 完成实践责任，而东谈主类开导者专注于料理这些 AI 器用。
一个点子能带来好多后续产出，这就是所谓的“复利效应”。团队有六七个任务是同期进行的，因为每当有了新想法，就坐窝来源实施。
务必牢记在“价值最低”的阶段对 AI 的输出进行严格审核，确保尽早发现并修正问题。
使用 AI 编程，不应仅限于写代码本人，还运用于调研和责任历程的构建，简直触及开导过程中的每一个重要。
该团队示意照旧很久莫得使用 Cursor 或者其他 Agent 类编程器用了，因为 Claude Code 的体验远胜一筹，简直将复杂度镌汰了十倍。
Cora 团队当今的方式是尽量让 AI 完成实践责任，而东谈主类开导者专注于料理这些 AI 器用。
一个点子能带来好多后续产出，这就是所谓的“复利效应”。团队有六七个任务是同期进行的，因为每当有了新想法，就坐窝来源实施。
务必牢记在“价值最低”的阶段对 AI 的输出进行严格审核，确保尽早发现并修正问题。
废弃 Cursor，采选 Claude Code
把持东谈主：天然 Cora 团队唯独两个东谈主，但总共这个词开导节律和产出却像是一个 15 东谈主的团队。Kieran，你前几天说的一句话让我印象很深切：你们正在探索所谓“复利式工程（compounding engineering）”的可能性——每完成一个任务，都会让后续任务变得更容易。我以为你们的教训值得被更多东谈主了解，因为咱们领有了新的器用，就需要建立新的原则和责任流。
Kieran：开导 Cora 是一件尽头意旨的事情，更意旨的是能在 Enjoy 这样的环境中责任，这里不仅有先进的器用，还有丰富的想想资源和全新的责任方式。这让咱们重新想考“如何构建居品”本人。咱们正在一边作念居品，一边尝试新设施，这种探索本人就很劝诱东谈主。
咱们通常会碰到多样新模子、新盘考器用，别东谈主问咱们若何看，咱们就在边用边学的过程中不休尝试。最近几周，Nityesh 和我都彰着感受到一种转念正在发生：一场由新模子、想维方式、MCP 等推动的系统性变革。
把持东谈主：具体改变了什么？你们现时徐徐成型的责任历程大致是什么样的？
Kieran：对我来说，最重要的转念是我意志到“AI 编程”不单是代码本人的生成。它应该贯串总共这个词历程，从前期的盘考到遐想责任历程，再到具体实施，每一步都能借助 AI。如今的 Agent 照旧富足宽广，能胜任简直总共重要，因此咱们需要透彻重新想考总共这个词开导方式。
以前咱们用 Cursor 或 Windsurf 之类的器用，属于更传统的“代码补全”阶段。而当今，咱们来源平直给 Agent 叮咛任务就能完成。尽管最终的产出仍然需要东谈主工妥洽与指引，但咱们要学会更深入地拥抱这一方式。
Claude Code 就是一个尽头优秀的编码 Agent，能很好地默契和实施复杂指示，尤其在与新模子谄媚之后，才智显赫提高。霎时之间，我意志到：咱们照旧进入了阿谁“Agent 期间”。这不再是实验室里的见地，而是确凿能用来构建真实居品的时候。咱们就是在用它作念运用，何况它确切在责任。
把持东谈主：你们若何使用 Claude Code？
Kieran：Claude Code 是 Anthropic 推出的一款编码 Agent，底层使用的是 Claude 模子，它以敕令行界面（CLI）的姿首运行在土产货结尾中。关于不太懂时候的东谈主来说，敕令行可能看起来有些吓东谈主，但我照旧见效劝服一些非时候布景的一又友尝试使用 Claude Code，他们也以为很好用。
把持东谈主：翻开的结尾是那种黑底白字的经典界面，看起来像 DOS 系统。Kieran 只输入了 “Claude”，屏幕上就出现了 “Welcome to Claude Code” 的接待信息，并有一个输入框可以键入敕令。
Kieran：Claude Code 和普通的 Claude 模子不同，它领有对土产货目次和诡计机的探听权限，能浏览文献、运行土产货敕令、截取网页截图，甚而进行网页搜索，内置的器用远比普通 Claude 丰富。这点很重要，因为作念工程开导不单是是写代码。你需要知谈 GitHub 上的需乞降任务景色，了解 CI/CD 历程是否平常，测试是否通过等等。而领有这些功能的编码 Agent，才确凿具备完成一个齐全责任历程的才智。
我可以让它自动实施我鄙俚要作念的事。这恰是“复利式工程”产生作用的地点——Agent 不仅写代码，还参与了总共这个词开导险阻游历程。大多数工程师的时期并不主要花在编写代码上，而是花在搞暴露“下一步要作念什么”，如何默契用户反馈并作出反应。这些事情，Claude Code 当今都可以帮上忙。
把持东谈主：何况这些内容的组织方式很暴露，既能让工程师读懂，也便捷非时候团队使用。
Kieran：咱们当今简直全力在鼓动“让 AI 作念事、咱们来料理 AI”的模式。比如，有东谈主来问我某个功能当今的景色或下周发布什么内容，我可以平直让 Claude 查 pipeline，看行将推出的内容。
全球应该照旧能感受到 Claude Code 的逻辑了：一朝你把总共信息系统接入它，使用起来就尽头顺畅。对我来说，Claude Code 是现时最生动的器用，不仅能解决编程问题，还能参与总共这个词工程历程。好多编码 Agent 只聚焦在写代码上，但我但愿它能成为总共这个词工程责任的扶植系统。
Anthropic 的团队在遐想这款器用时，显著琢磨到了这小数。它莫得被升天在某个特定用例上，而是保持了高度的通用性，同期又能精确解决问题。它能默契险阻文、分析我方何处作念错了并进行修正。这些才智谄媚起来，才确凿让它具备了当今可以干涉实践使用的水平。
把持东谈主：传统的“写代码”和当今的“Agent 妥洽编程”之间，最骨子的分辩是什么？
Nityesh：相较于咱们谨慎的 Cursor 和 Windsurf 等器用，Agentic Coding 其实提供了雷同的才智，但 Claude Code 更进一步，把整件事简化了一个数目级。
Kieran：天然敕令行界濒临有些东谈主来说可能看起来很复杂，但其实它比像 Windsurf、Cursor 那样的图形界面更绵薄。Claude Code 的界面唯唯一个文本输入框，莫得快捷键、莫得界面按钮，唯独纯文本交互。因为底层 Claude 模子才智更强了，它可以络续责任、调用更多器用，是以反而变得更宽广。天然它和 Cursor 背后都是 Claude，但 Claude Code 简洁的界面带来了更大的生动性。
我今天早上就用它查了一下数据方针。那时我在想：“为什么这份用户反馈表单都备莫得任何回报？”
Nityesh：给全球补充点布景：咱们每周会发一份问卷，问用户如果弗成再用 Cora 会有多失望，用来判断居品的价值。咱们也每周开会看这些方针，但 Kieran 发现这周根本没东谈主填写这份表单。
Kieran：对，我嗅觉征服是何处出问题了，也许表单根本没发出去。我就问 Claude Code：“14 天前是不是出了什么问题？帮我查一下。”
Claude Code 的反应是列出一组待就业项，比如检查 controller 的最近代码改造、搜索代码库等。它自动查到了在阿谁时期点，咱们删掉了负责把用户加入表单的那段代码。Claude 还告诉我：“你只需要加回这段代码就行了。”我就说：“那你帮我加且归，并创建一个 Pull Request。”它就坐窝实施了。我还补了一句：“趁机也生成个剧本，把之前漏掉的用户补追念。”它也作念到了。
总共这个词过程衰竭精炼，我简直莫得费什么元气心灵。这就像我在 GitHub 上记一个任务备忘一样绵薄，只不外这次它平直帮我作念罢了。
用 Claude Code 研发的细节
把持东谈主：如果莫得 AI，这样的排查和树立任务可能要花 30 分钟到几小时不等。何况重要不是时期瑕瑜，而是你必须停驻手头的事，专心处理它。而当今，你可以把它四肢“发个肯求”，然后再发一个、再发一个，有多个任务可以并行进行。具体说说你当今的责任历程是什么样的？比如你到底在干嘛？你我方还会写代码吗？
Kieran：偶然可以先讲一下咱们最早拿到 Claude Code 的时候作念了什么，那时咱们都尽头欢乐。
Nityesh：对，那是在 Claude 发布直播的前一天。咱们那时以为，从翌日起编程方式就会被透彻改变，咱们将得到一个才智更强的模子，就像领有一个“编程神灯精灵”。
于是咱们决定，最有分娩力的作念法不是不绝日常责任，而是开一个两小时的会议，融合列出总共但愿新模子能帮咱们解决的问题。咱们如实作念到了，列了约莫 20 个 issue，包括 bug 树立、功能开导等，还为 Claude Code 的到来提前准备好了系统。
Kieran：那时挺故趣味的，Nityesh 还用 ChatGPT 生成了一个 prompt，概略内容是：“翌日咱们就有 AGI（通用东谈主工智能）了，帮咱们列出咱们需要它完成的一切。”然后咱们把这个 prompt 输入到 Anthropic 的 prompt 优化器中，再拿这个优化后的 prompt 去生成具体任务。
把持东谈主：你们那时在 GitHub 顶用的是那种雷同 Trello 的看板系统吗？每个 issue 都是一个卡片，非论是新功能如故 Bug，每个卡片都有珍爱文档，包括问题姿首、解决有打算、时候条款，甚而还有驱散设施和预估所需时期。
Kieran：对，比如这张卡片里写的功能是“生成 AI 合成数据”，它的文档里从问题界说、解决想路、时候条款，到实施设施都写得很暴露。
咱们用 Claude Code 配合一个自界说的 prompt（在 Claude Code 中叫 command）来生成这些任务文档。哪怕是用 ChatGPT 来生成也挺辛劳的，因为你得读好多代码，还得想考、整合，这其实是个挺重的脑力活。是以咱们作念了一个 command，主义是把这个历程自动化。
把持东谈主：你说的 command 是 Claude Code 里的敕令，如故 Cursor 里的？
Kieran：我是用 Cursor 裁剪代码，但运行的如故 Claude Code。我还有个敕令，就是语音转翰墨（voice to text）平直启动。我和 Nityesh 通常一都首脑风暴：“如果咱们作念这个会若何样？听起来可以！”然后我就平直语音输入，它就来源跑。比如我刚刚说：“我想在 Cora 加一个无穷滚动功能，当我读完一个简报（brief）后，它应该自动加载下一个，直到总共未读的简报都读完为止。”
把持东谈主：我想让全球了解一件事：Kieran 简直从不敲键盘。他基本上全程通过语音输入来操作，比如刚才他是平直用语音在结尾中输入，通过 Claude Code 进行交互。我牢记他用的是一个现时还未珍爱发布的里面孵化面目——叫 Monologue，他是该器用的第四大用户。天然这个器用还在覆盖阶段，但咱们在这里算是提前预览了一下。
从我不雅察来看，它的责任方式是这样的：Kieran 说出任务内容后，这个系统会将语音转录成文本，并插入到任务说明中，然后自动实施一系列操作。
Kieran：对，Monologue 会把我说的内容填入“功能姿首”区域，接确凿施一整套设施。首先，它会在代码库中查找有关驱散，相配于先了解现存内容；然后它会上网搜索最好实践，包括开源面目中的常见模式；终末它会生成一个打算并让我审核。我很心爱这个“东谈主类审核重要”，天然偶尔它会搞错，但大多数时候都能射中重点。证据后，它就会创建 GitHub issue，并自动分派到正确的责任流中。
把持东谈主：原来你们是在 GitHub 的看板里，把想要驱散的功能平直用语音讲出来，然后 Claude Code 会自动完成总共调研，生成齐全文档，终末转成 GitHub issue。
Kieran：对，这是个很重要的重要。它和 Cursor 编码方式很不同。在 Cursor 里你可能会跳过这一步，因为它主若是用来写代码的。天然你也可以在那里面写 Markdown，但它不是专为任务料理遐想的。比拟之下，Claude Code 的遐想更迫临 issue 追踪系统——这本来就是开导者谨慎的器用，咱们可以平直把文档交给开导者去驱散。
把持东谈主：当咱们第一次看到 Claude Opus 4 的时候，咱们都畏惧了，因为它能一直运行，无需东谈主工侵略，最终还能给出很好的驱散。天然咱们以前也见过一些 Agent 模式，但 Claude 的这种自动化和完成度都备不一样。它像是在踏实、高质地地一项项完成清单上的任务，这是其他 Agent 轮回很难作念到的。
Nityesh：我和 Kieran 之间还在玩一个小游戏，看谁能让 Claude Code 一语气运行更久，Kieran 当今是率先者。
Kieran：我这次运行了 25 分钟。
Nityesh：我现时只跑了 8 分钟。
把持东谈主：Kieran，你是若何作念到让它跑这样久的？
Kieran：我给了一个衰竭长的打算，内容很复杂，还包括大量测试任务。我让它运行总共测试并树立全部失败项，这样总共这个词过程就会络续很久。
把持东谈主：你阿谁能自动生成调研文档的 prompt 是若何写出来的？你是靠嗅觉拼的，如故也用了 Claude 的 prompt 改写器？
Kieran：这就触及咱们所说的“复利式工程”了。最早是 Nityesh 给我发了一个 prompt，他写得很戏剧化：“AGI 照旧驱散了，咱们可以来源写软件了。”我那时以为这个 prompt 还行，但我也问了一句：“你知谈 Anthropic 的 prompt 改写器吗？”这个器用尽头好用。你只须粘贴一个 prompt，然后点击“生成”，它会帮你优化改写。看起来绵薄，但效果很可以。你甚而不需要花好多时期考证它好不好用——有时候试一试，不好就删掉，资本很低。
那天咱们要写 30 个调研任务，是以必须先有一个好用的 prompt。于是我就把刚刚阿谁 prompt 粘进去，生成一个版块，然后把它四肢基础 prompt 用。之后，咱们只需调动参数，就能反复复用。
把持东谈主：骨子上，你们作念的第一步是花时期写了一个 prompt，这个 prompt 的作用是自动生成其他 prompt。而那些调研文档，其实骨子上亦然给 Claude Code 的任务指示。
也就是说，你们不再需要每次都手动写“先调研、再拆解需求、再权谋实施细节”等等，而是只须讲出一个绵薄的功能需求，Claude 就能自动张开总共细节，写出一整份齐全打算。以前每次都要手动说暴露的那些内容，当今都可以自动生成了。
何况更意旨的是——它当今就在咱们聊天的时候运行着，这都备改变了写代码的方式。咱们前几周在通话时测试过这个系统，我那时甚而在通话中就上线了一个功能，这种边言语边构立功能的“酬酢式编程”在以前是不可设想的。
Kieran：刚才咱们在聊天的时候，其实 Claude 照旧完成了调研，并自动生成了一个 issue。何况咱们那会儿同期跑了六七个任务，因为咱们那时的景色就是“有新想法就坐窝实施”。咱们一边翻看用户反馈、读邮件，把能找到的信息都整理出来，一边不休头脑风暴。
这种景色确切很意旨——你只须一有想法就能坐窝启动一个 Agent，然后等俄顷再融合审阅它们的驱散。这亦然我尽头同意的小数：在语音通话中妥洽是一种很棒的体验，因为这种碰撞中通常会有“魔法时刻”。
天然，现时仍然需要东谈主类来作念复审。咱们发现必须检查输出是否合理、是否遗漏了什么，这就需要教训、判断力和直观。比如我之前树立了一个邮件无法发送的 bug，Nityesh 也用 Claude Code 作念了雷同的事，但它给出的解决有打算却错了。我在 prompt 里衰竭强调了“查察历史记载”，这领导 Claude 朝正确标的想考。而 Nityesh 莫得加那句话，它就说“看起来一切平常”。
是以，如实需要东谈主类的判断。这不是靠“神奇 prompt”暂劳永逸的问题，而是你是否知谈如何正确地使用它，把它的所长阐明出来。
“我每天以为我方什么都不会”
把持东谈主：Nityesh，我很好奇你若何看待这一切。毕竟 Kieran 是一个尽头资深的开导者，而你在编程上的教训可能还比较早期。你是若何顺应这种全新的妥洽方式的？
Nityesh：对我来说，这总共这个词过程尽头悠扬。我确凿战役编程是从 ChatGPT 出现后才来源的，那时候我以为 AI 出现正值是契机，于是决定自学编程，构建我一直想作念的 SaaS 运用。其后转到 Cursor，接着又用上 Windsurf。我一直以为我方照旧站在最前沿了，我周围的一又友都莫得这样用 AI 的。但直到我加入了 Every，来源和 Kieran 一都责任，才发现他都备是另一个线索。他在会议中从不敲代码，基本上都是对着电脑言语。而 Claude Code 发布后，Kieran 推动我去用它，当今它照旧成为咱们主要的编程方式了。
昔时三周里，我和 Kieran 简直都没再碰 Windsurf 或 Cursor，哪怕用了也只是因为咱们没装 VS Code。骨子上，如果只是为了看代码内容，用哪个裁剪器都无所谓了，因为总共中枢 AI 交互都发生在 Claude Code 里。何况确切很神奇，总共这个词编程的方式每三个月就会发生一次剧变，让你不休意志到“没东谈主确切站在最前边”。
把持东谈主：我确切有点爱护你们这些在 ChatGPT 期间来源学编程的东谈主，我是二十年前靠看书学的……
Kieran：《PHP for Dummies》。
把持东谈主：对对，还有什么《24 小时学会 Basic》那种……你刚才说以为我方照旧处在 AI 编程的前沿，驱散加入 Every 跟 Kieran 一比就发现都备不是，这让我料到《星球大战前传》里有一幕。他们在水下被怪物遑急，看起来要没命了，驱散霎时有个更大的怪物出来把阿谁怪物吃掉。主角说了一句：“总有更大的鱼。”Kieran 就是阿谁更大的鱼。
Kieran：其实我我方也有相同的嗅觉。你刚才说我很猛烈，但我每天也以为我方什么都不会，还在拚命追逐。有太多东西要作念，太多想法要驱散。这就是当下 AI 编程的真实景色：总有更多的东西，但中枢如故要教训。你必须每天都教训使用 AI，络续推动我方，不然就会错过好多令东谈主欢乐的东西。
把持东谈主：像你们这种“简直不写代码、而是在更高轮廓线索操作”的方式，会带来新问题吗？你们是如何打发这些问题的？又发展出了哪些新的工程实践，以保证总共这个词过程的高效与踏实？
Nityesh：对我来说，一个最首要的领会来自一册老书——《高产出料理》，是 Intel 的 CEO 在五十年前写的。它在第一章提到一个不雅点：总共问题都应该在“价值最低的阶段”被解决。
今天，AI 尤其是 Claude Code 照旧能帮咱们完成好多任务，这让“前期阶段”的质地变得格外重要。比如，咱们会用 AI 生成一份尽头珍爱的 GitHub issue 文档，那很容易让东谈主想平直调用 Claude Code 去驱散它。但如果 issue 本人的标的就偏了，Claude 就会在特殊的旅途上不绝鼓动，驱散只会花费时期。
是以，咱们当今的作念法是：必须在东谈主类 review 阶段就尽早发现这些潜在偏差、提前修正，而不是比及 Claude 实施罢了再回头返工。
把持东谈主：这让我料到杠杆旨趣：你越蚁合杠杆末端，力量越大，但标的偏差带来的后果也越严重。哪怕一厘米的偏差，终末驱散也可能收支几千公里。就像辐射火箭时对准月球，来源角度偏小数，终末就都备偏离轨谈。我我方其实很容易跳过打算阶段——对着一堆文档融合元气心灵很困难。你们是若何处理这个问题的？
Kieran：针织说，大多数时候读这些文档如实挺没趣的。但咱们会想办法让它“更意旨小数”。比如我会条款 Claude 给出更简洁的内容，但这样它又容易遗漏重要点。是以我更偏好让它聚焦在用户故事或问题清单上，比如：“一个优秀的居品司同意提倡哪些问题？有哪些不同解法？”这种模式会更容易阅读，也更容易激发想考。
总的来说，传统的 PRD（居品需求文档）太无趣了。但咱们可以加入更多例子或反问，把它“变形”为一个信息更丰富、也更易于东谈主默契的材料。这也恰是咱们东谈主类审查阶段要作念的事：查找潜在问题、补充罅漏——因为这一步能为后头从简大量时期。
把持东谈主：这让我料到咱们业务中另一个面目。咱们在 Spiral 正在开导一个“写稿 Agent”，有点像 Claude Code，但专为写稿任务遐想。咱们也碰到雷同问题：写稿 Agent 如果只是“生成一堆内容”，那东谈主类如故得花大量时期去筛选和修改。是以咱们当今尝试让 Agent 主动“进入访谈模式”，先了解用户是谁、想要什么，再输出内容，这样更准确，也省事。听你们这样说，我嗅觉 Coding 这边其实也存在雷同问题。也许 Claude Code 异日可以多问一些有启发性的问题，帮用户厘清想路，而不是只吐出一大堆文本。
Kieran：是的，这如实是咱们应该自动化并络续优化的事情。Claude Code 的宽广之处在于它可以探听你的总共这个词代码库，默契你的作风，这尽头有用。
除了在一来源就尽量作念好问题界说，我认为传统的测试方式和邮件见告也尽头重要。不然你若何知谈我方改的东西确切能用呢？天然你可以翻开戒指台手动点击测试，但都备没必要。咱们可以让 AI 写一个测试，比如最基本的 smoke test（冒烟测试），望望功能大致是否平常运行，这样 Claude 也可以字据测试驱散自主树立问题。
咱们还在尝试一项新责任历程。咱们会用 Claude Code 驱散 Figma 遐想，然后截取出动端页面截图，与遐想图进行对比，考证规复度。天然咱们还没在分娩环境大量使用，但尽头期待它的效果。这种方式骨子上就是把底本东谈主工实施的考证历程“编进系统里”。不单是是代码测试，对 prompt 也可以作念 eval（评估），就像给代码写测试一样，给 prompt 写评估剧本。
上周我就让 Claude Code 运行一个邮件发送历程的 eval，让它跑 10 次，失败了 4 次，它告诉我失败原因是调用了特殊的器用。我查察了一下指示词，不够具体，于是我让它不绝尝试，不休优化指示词，直到能每次都通过测试。我半途还下楼喝了杯咖啡，追念一看，照旧科罚了。
是以说，即就是最传统的测试历程，对 AI 编程相同首要——测试能告诉你指示词是否可靠，就像传统单位测试告诉你代码是否责任一样。乍一看枯燥，但其实尽头有用。
给各编码类 Agent 打若干分？
把持东谈主：我想花五分钟时期，让 Kieran 来给万般智能编码 Agent 作念一个从 S 级到 F 级的打分。我来报 Agent 的名字，你来给出评级。先从 Cursor 来源，拿最优成立的 Cursor 来看。
Kieran：就算是传统的、在最好的设定下的 Cursor，也不是最好的 Agent。我心爱某些 Agent 的原因就是它们明确告诉你，“这就是咱们最好的版块”。而 Cursor 有点让东谈主困惑。是以我会把它评为 A 级，它如实很可以，衰竭是在使用 Claude 的情况下。
把持东谈主：Windsurf？
Kieran：C 级。因为他们还不撑持 Claude 4，这让我很难默契。三周前我还会给它 A 级，但当今不行了。
把持东谈主：Devin？
Kieran：B 级。集成度不高，搭建过程也略略用功一些，代码质地也莫得 Cursor 或 Claude Code 那么全面。我省略情它是不是用 Claude 4，但用起来莫得其他器用顺畅。
把持东谈主：Charlie？
Kieran：Charlie 主要用于代码审查，咱们当今基本只在这个场景下用它。作为代码 Reviewer，我会给它 A，但作为 Agent 我只可给 B。
把持东谈主：Friday？
Kieran：我会把 Friday 排在 Cursor 之上，介于 S 和 A 之间。天然它当今还没用 Claude 4，而是用的 3.7，但依然发达尽头优秀。Friday 的历程尽头有主见，能高效地把事情作念完。你给它一个 issue，它就能自动生成打算、恭候你证据、然后实施、提交 PR。我见过它见效一次性规复 Figma 遐想，也完成过一些 Claude Code 作念不到的任务。让我确切有种“看见异日”的嗅觉，何况它背后的团队范围很小。
把持东谈主：Codeex？
Kieran：B 级。
把持东谈主：Copilot 呢？
Kieran：我没若何用过。三年前用过一次，半年前又试了一次，但不到一分钟就关了。如果一定要打分，我只可给 D。它那时还不具备 Agent 才智。天然，我得承认还没用过它的新版块，是以也许并不都备自制。
把持东谈主：Claude Code？
Kieran：天然是 S 级。
把持东谈主：Factory？
Kieran：Factory 在某些方面其实比其他器用都好。但它不是我的作风，更顺应那些偏企业级的开导者，尤其是对代码质地条款极高的用户，比如作念多仓库开导的。它用起来有些繁琐，因为是 Web 和土产货夹杂部署。我会给它 B，略低于 Codeex 和 Devin。
把持东谈主：AMP 呢？
Kieran：S 级，仅次于 Claude Code。它尽头擅长完成任务，使用体验也很好。你能感受到 AMP 背后的团队是确凿爱重 Agent 器用的开导者，他们我方也在用。
我更倾向于把智能 Agent 看作招聘开导者解决特定问题的过程。比如 Friday 尽头擅所长理界面责任，碰到这类任务我会用 Friday；需要作念调研时，我会采选 Claude；如果是代码审查，我则用 Charlie。Agent 之间是可以协同责任的，不消局限于只用一个。
把持东谈主：Charlie 集成在 GitHub 上，你可以平直“@Charlie”，它就会对 Pull Request 进行代码审查。
Kieran：对，咱们用 GitHub、Pull Request 和老例的开导历程，这样东谈主类开导者也能介入。咱们能“聘请”专长于特定任务的 Agent 来审查代码，而闭环代码器用则实施具体责任。这套体系是经过咱们几十年教训不休优化的，尽头宽广。也正因如斯，Copilot 也许能顺应这套历程，因为它本来就集成在 GitHub 里。
把持东谈主：你们最近似乎引入了一位确凿的人人，并通过 Agent 化的方式妥洽，既达到了预期，也减弱了对方的背负。
Kieran：是的。天然那时还莫得确凿的“问题”要解决，但咱们但愿更暴露地掌捏重要任务的托福进程。鉴于我我方对这方面并不十分擅长，咱们就邀请了人人参与。作念法是这样的：咱们开了一个两小时的电话会议，我把总共这个词对话录了音；会后，我把灌音内容输入到 Claude Code，并条款它字据对话生成两个资源 issue。约莫十分钟后，Claude Code 给出了初稿，我再请人人审核。他对驱散尽头骇怪——他平时对 AI 生成的有打算经常持怀疑立场，毕竟有些任务 AI 现时还没那么擅长。但这次他不仅招供了文档，还提倡了尽头有价值的雠校建议。于是咱们又围绕这些建议快速迭代。第二天，人人完成了东谈主工复审，我再用 Claude Code 驱散了对应的代码，并一都作念了 Code Review。总共这个词历程本来可能要两周时期，当今几小时就科罚了。
把持东谈主：还有什么想说的吗？
Nityesh：但务必牢记在“价值最低”的阶段对 AI 的输出进行严格审核，确保尽早发现并修正问题。
参考相连：
https://www.youtube.com/watch?v=Lh_X32t9_po欧洲杯体育
发布于：北京市