编译 | 傅宇琪、褚杏娟 开云(中国)kaiyun网页版登录入口

筹备 | Tina

近日，初创公司 Every 总司理 Kieran Klaassen 在 x 上默示我方用 Claude Code 编程时平均每天花 250 好意思元，也就是说一个月耗尽 6000 好意思元（约合 4.3 万东谈主民币）。他还晒出了详备的耗尽列表：

帖子发出后，网友们纷繁对 Klaassen 的耗尽默示不睬解：“你是买了 30 个 Max 套餐账户吗？照旧说你用的是 API 付费花式？我不懂。”“如果你花了这样多钱，还不如告成雇个开荒者呢！”

天然，也有开荒者认为 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。”但月旦的声息照旧占了大多数。

随后，他在 x 上诠释称，“花了 6000 好意思金，多个 Agent 并走时行，一天提交了 10 个 PR，还完成重构并部署上线了。”他还默示：

我知谈这让你不爽。又一个“望望我 AI 支出”的爆款帖子，齐是炒作，齐是杂音。

但你翻冷眼时，错过了关键点：这些智能体澈底改变了咱们的构建花式，不单是更快——而是十足不同。就像从统共乐器的演奏者酿成了交响乐团的率领。音乐变得更丰富，而你与创作的联系也十足改变了。

咱们唯独两个工程师。服务数千用户。曩昔需要数月的功能，当前几天就能上线。不是因为咱们写代码更快了，而是因为我学过音乐，学会了“率领” 😅。只是这次，率领的是智能体。

没错，账单看起来的确像是在博眼球。但后果呢？那些是实确切在的。当怀疑的东谈主还在争论这是否可连续时，咱们照旧在录用后果了。当他们在怨恨炒作时，咱们正在教育杰出咱们自身智力的系统。

软件开荒酿成了一场不同念念维花式头脑之间的合作艺术。

你可以链接无视这些账单截图，把一切齐作为炒作。但你每不雅望一天，领路它的东谈主和无法领路它的东谈主之间的差距就会更大一些。

在指摘区，他也说明了并非履行花掉了 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 好意思元是可以秉承的。

Klaassen 推文中提到的后果也很显贵：他和 Nityesh Agarwal 照确切一周内录用了六项新功能、五个 Bug 竖立和三次基础设施更新。两东谈主履行上在短短三个月内，通过 AI 用具完成了 AI 邮箱经管用具 Cora 的开荒，并在发布后速即勾引了逾越 10,000 用户注册。

近期，Klaassen 和 Agarwa 两东谈主在 Dan Shipper 的播客节目上详备演示了其是怎样使用 Anthropic 的 Agentic 编程用具 Claude Code 责任并借此晋升工程遵循的。InfoQ 对这次访谈进行了翻译，并在不改变欢快上进行了增删，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，不应仅限于写代码自身，还欺诈于调研和责任历程的构建，险些波及开荒过程中的每一个要害。

该团队默示照旧很久莫得使用 Cursor 或者其他 Agent 类编程用具了，因为 Claude Code 的体验远胜一筹，险些将复杂度镌汰了十倍。

Cora 团队当前的花式是尽量让 AI 完成履行责任，而东谈主类开荒者专注于经管这些 AI 用具。

一个点子能带来许多后续产出，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，就坐窝出手扩充。

务必紧记在“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，不应仅限于写代码自身，还欺诈于调研和责任历程的构建，险些波及开荒过程中的每一个要害。

该团队默示照旧很久莫得使用 Cursor 或者其他 Agent 类编程用具了，因为 Claude Code 的体验远胜一筹，险些将复杂度镌汰了十倍。

Cora 团队当前的花式是尽量让 AI 完成履行责任，而东谈主类开荒者专注于经管这些 AI 用具。

一个点子能带来许多后续产出，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，就坐窝出手扩充。

务必紧记在“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。

毁灭 Cursor，选拔 Claude Code

主理东谈主：固然 Cora 团队唯独两个东谈主，但通盘开荒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，齐会让后续任务变得更容易。我认为你们的教授值得被更多东谈主了解，因为咱们领有了新的用具，就需要建立新的原则和责任流。

Kieran：开荒 Cora 是一件特殊意思的事情，更意思的是能在 Enjoy 这样的环境中责任，这里不仅有先进的用具，还有丰富的念念想资源和全新的责任花式。这让咱们再行念念考“怎样构建家具”自身。咱们正在一边作念家具，一边尝试新纪律，这种探索自身就很勾引东谈主。

咱们常常会碰到多样新模子、新盘问用具，别东谈主问咱们何如看，咱们就在边用边学的过程中抵制尝试。最近几周，Nityesh 和我齐昭彰感受到一种转变正在发生：一场由新模子、念念维花式、MCP 等推动的系统性变革。

主理东谈主：具体改变了什么？你们当前渐渐成型的责任历程大致是什么样的？

Kieran：对我来说，最关键的转变是我意志到“AI 编程”不单是代码自身的生成。它应该贯串通盘历程，从前期的盘问到联想责任历程，再到具体扩充，每一步齐能借助 AI。如今的 Agent 照旧弥漫刚劲，能胜任险些统共要害，因此咱们需要澈底再行念念考通盘开荒花式。

以前咱们用 Cursor 或 Windsurf 之类的用具，属于更传统的“代码补全”阶段。而当前，咱们出手告成给 Agent 派遣任务就能完成。尽管最终的产出仍然需要东谈主工合作与指引，但咱们要学会更深入地拥抱这一花式。

Claude Code 就是一个特殊优秀的编码 Agent，能很好地领路和扩充复杂指示，尤其在与新模子蚁集之后，智力显贵晋升。倏得之间，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宗旨，而是真确能用来构建真实家具的技能。咱们就是在用它作念欺诈，而况它真的在责任。

主理东谈主：你们何如使用 Claude Code？

Kieran：Claude Code 是 Anthropic 推出的一款编码 Agent，底层使用的是 Claude 模子，它以大叫行界面（CLI）的边幅运行在土产货末端中。关于不太懂技能的东谈主来说，大叫行可能看起来有些吓东谈主，但我照旧到手劝服一些非技能布景的一又友尝试使用 Claude Code，他们也认为很好用。

主理东谈主：掀开的末端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大叫。

Kieran：Claude Code 和普通的 Claude 模子不同，它领有对土产货目次和蓄意机的探望权限，能浏览文献、运行土产货大叫、截取网页截图，致使进行网页搜索，内置的用具远比普通 Claude 丰富。这点很关键，因为作念工程开荒不单是是写代码。你需要知谈 GitHub 上的需乞降任务情状，了解 CI/CD 历程是否正常，测试是否通过等等。而领有这些功能的编码 Agent，才真确具备完成一个完满责任历程的智力。

我可以让它自动扩充我往常要作念的事。这恰是“复利式工程”产生作用的场所——Agent 不仅写代码，还参与了通盘开荒险阻游历程。大多数工程师的时刻并不主要花在编写代码上，而是花在搞涌现“下一步要作念什么”，怎样领路用户反馈并作出反应。这些事情，Claude Code 当前齐可以帮上忙。

主理东谈主：而况这些内容的组织花式很透露，既能让工程师读懂，也便捷非技能团队使用。

Kieran：咱们当前险些全力在股东“让 AI 作念事、咱们来经管 AI”的模式。比如，有东谈主来问我某个功能当前的情状或下周发布什么内容，我可以告成让 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：一朝你把统共信息系统接入它，使用起来就特殊顺畅。对我来说，Claude Code 是当前最天真的用具，不仅能解决编程问题，还能参与通盘工程历程。许多编码 Agent 只聚焦在写代码上，但我但愿它能成为通盘工程责任的援手系统。

Anthropic 的团队在联想这款用具时，昭着磋商到了这极少。它莫得被收尾在某个特定用例上，而是保持了高度的通用性，同期又能精确解决问题。它能领路险阻文、分析我方那儿作念错了并进行修正。这些智力蚁集起来，才真确让它具备了当前可以参预履行使用的水平。

主理东谈主：传统的“写代码”和当前的“Agent 合作编程”之间，最本色的诀别是什么？

Nityesh：相较于咱们熟谙的 Cursor 和 Windsurf 等用具，Agentic Coding 其实提供了肖似的智力，但 Claude Code 更进一步，把整件事简化了一个数目级。

Kieran：固然大叫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 那样的图形界面更肤浅。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 模子智力更强了，它可以连续责任、调用更多用具，是以反而变得更刚劲。固然它和 Cursor 背后齐是 Claude，但 Claude Code 简洁的界面带来了更大的天真性。

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十足莫得任何回应？”

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，用来判断家具的价值。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，我嗅觉信赖是那儿出问题了，也许表单根底没发出去。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职业项，比如查抄 controller 的最近代码改革、搜索代码库等。它自动查到了在阿谁时刻点，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。”它就坐窝扩充了。我还补了一句：“趁机也生成个剧本，把之前漏掉的用户补转头。”它也作念到了。

通盘过程特等直快，我险些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肤浅，只不外这次它告成帮我作念罢了。

用 Claude Code 研发的细节

主理东谈主：如果莫得 AI，这样的排查和竖立任务可能要花 30 分钟到几小时不等。而况关键不是时刻詈骂，而是你必须停驻手头的事，专心处理它。而当前，你可以把它作为“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。具体说说你当前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：或然可以先讲一下咱们最早拿到 Claude Code 的时候作念了什么，那时咱们齐特殊旺盛。

Nityesh：对，那是在 Claude 发布直播的前一天。咱们那时认为，从未来起编程花式就会被澈底改变，咱们将赢得一个智力更强的模子，就像领有一个“编程神灯精灵”。

于是咱们决定，最有出产力的作念法不是链接日常责任，而是开一个两小时的会议，靠拢列出统共但愿新模子能帮咱们解决的问题。咱们照实作念到了，列了大致 20 个 issue，包括 bug 竖立、功能开荒等，还为 Claude Code 的到来提前准备好了系统。

Kieran：那时挺专诚念念的，Nityesh 还用 ChatGPT 生成了一个 prompt，草率内容是：“未来咱们就有 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。

主理东谈主：你们那时在 GitHub 顶用的是那种肖似 Trello 的看板系统吗？每个 issue 齐是一个卡片，非论是新功能照旧 Bug，每个卡片齐有详备文档，包括问题描写、解决决策、技能条目，致使还有终了纪律和预估所需时刻。

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、解决念念路、技能条目，到实施纪律齐写得很涌现。

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 来生成也挺良友的，因为你得读许多代码，还得念念考、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。

主理东谈主：你说的 command 是 Claude Code 里的大叫，照旧 Cursor 里的？

Kieran：我是用 Cursor 裁剪代码，但运行的照旧 Claude Code。我还有个大叫，就是语音转翰墨（voice to text）告成启动。我和 Nityesh 往常一出手脑风暴：“如果咱们作念这个会何如样？听起来可以！”然后我就告成语音输入，它就出手跑。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，直到统共未读的简报齐读完为止。”

主理东谈主：我想让全球了解一件事：Kieran 险些从不敲键盘。他基本上全程通过语音输入来操作，比如刚才他是告成用语音在末端中输入，通过 Claude Code 进行交互。我紧记他用的是一个当前还未考究发布的里面孵化边幅——叫 Monologue，他是该用具的第四大用户。固然这个用具还在守秘阶段，但咱们在这里算是提前预览了一下。

从我不雅察来看，它的责任花式是这样的：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，然后自动扩充一系列操作。

Kieran：对，Monologue 会把我说的内容填入“功能描写”区域，接着扩充一整套纪律。起始，它会在代码库中查找有关终了，相配于先了解现存内容；然后它会上网搜索最好实践，包括开源边幅中的常见模式；临了它会生成一个筹划并让我审核。我很可爱这个“东谈主类审核要害”，固然偶尔它会搞错，但大多数时候齐能掷中重点。证据后，它就会创建 GitHub issue，并自动分拨到正确的责任流中。

主理东谈主：原来你们是在 GitHub 的看板里，把想要终了的功能告成用语音讲出来，然后 Claude Code 会自动完成统共调研，生成完满文档，临了转成 GitHub issue。

Kieran：对，这是个很关键的要害。它和 Cursor 编码花式很不同。在 Cursor 里你可能会跳过这一步，因为它主若是用来写代码的。固然你也可以在那里面写 Markdown，但它不是专为任务经管联想的。比拟之下，Claude Code 的联想更贴近 issue 追踪系统——这本来就是开荒者熟谙的用具，咱们可以告成把文档交给开荒者去终了。

主理东谈主：当咱们第一次看到 Claude Opus 4 的时候，咱们齐畏缩了，因为它能一直运行，无需东谈主工干预，最终还能给出很好的驱散。固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十足不一样。它像是在矫捷、高质料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 当前是率先者。

Kieran：我这次运行了 25 分钟。

Nityesh：我当前只跑了 8 分钟。

主理东谈主：Kieran，你是何如作念到让它跑这样久的？

Kieran：我给了一个特等长的筹划，内容很复杂，还包括大齐测试任务。我让它运行统共测试并竖立全部失败项，这样通盘过程就会连续很久。

主理东谈主：你阿谁能自动生成调研文档的 prompt 是何如写出来的？你是靠嗅觉拼的，照旧也用了 Claude 的 prompt 改写器？

Kieran：这就波及咱们所说的“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 照旧终透露，咱们可以出手写软件了。”我那时认为这个 prompt 还行，但我也问了一句：“你知谈 Anthropic 的 prompt 改写器吗？”这个用具特殊好用。你只消粘贴一个 prompt，然后点击“生成”，它会帮你优化改写。看起来肤浅，但效果很可以。你致使不需要花许多时刻考证它好不好用——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，然后把它作为基础 prompt 用。之后，咱们只需更变参数，就能反复复用。

主理东谈主：本色上，你们作念的第一步是花时刻写了一个 prompt，这个 prompt 的作用是自动生成其他 prompt。而那些调研文档，其实本色上亦然给 Claude Code 的任务指示。

也就是说，你们不再需要每次齐手动写“先调研、再拆解需求、再贪图扩充细节”等等，而是只消讲出一个肤浅的功能需求，Claude 就能自动张开统共细节，写出一整份完满筹划。以前每次齐要手动说涌现的那些内容，当前齐可以自动生成了。

而况更意思的是——它当前就在咱们聊天的时候运行着，这十足改变了写代码的花式。咱们前几周在通话时测试过这个系统，我那时致使在通话中就上线了一个功能，这种边话语边构立功能的“外交式编程”在以前是不可想象的。

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。而况咱们那会儿同期跑了六七个任务，因为咱们那时的情状就是“有新想法就坐窝扩充”。咱们一边翻看用户反馈、读邮件，把能找到的信息齐截理出来，一边抵制头脑风暴。

这种情状真的很意思——你只消一有想法就能坐窝启动一个 Agent，然后等霎时再靠拢审阅它们的驱散。这亦然我特殊得意的极少：在语音通话中合作是一种很棒的体验，因为这种碰撞中常常会有“魔法时刻”。

天然，当前仍然需要东谈主类来作念复审。咱们发现必须查抄输出是否合理、是否遗漏了什么，这就需要教授、判断力和直观。比如我之前竖立了一个邮件无法发送的 bug，Nityesh 也用 Claude Code 作念了肖似的事，但它给出的解决决策却错了。我在 prompt 里特等强调了“稽查历史记载”，这联结 Claude 朝正确标的念念考。而 Nityesh 莫得加那句话，它就说“看起来一切正常”。

是以，照实需要东谈主类的判断。这不是靠“神奇 prompt”暂劳永逸的问题，而是你是否知谈怎样正确地使用它，把它的所长施展出来。

“我每天认为我方什么齐不会”

主理东谈主：Nityesh，我很好奇你何如看待这一切。毕竟 Kieran 是一个特殊资深的开荒者，而你在编程上的教授可能还比较早期。你是何如适合这种全新的合作花式的？

Nityesh：对我来说，这通盘过程特殊颤动。我真确交往编程是从 ChatGPT 出现后才出手的，那时候我认为 AI 出现碰巧是契机，于是决定自学编程，构建我一直想作念的 SaaS 欺诈。自后转到 Cursor，接着又用上 Windsurf。我一直认为我方照旧站在最前沿了，我周围的一又友齐莫得这样用 AI 的。但直到我加入了 Every，出手和 Kieran 沿途责任，才发现他十足是另一个线索。他在会议中从不敲代码，基本上齐是对着电脑话语。而 Claude Code 发布后，Kieran 推动我去用它，当前它照旧成为咱们主要的编程花式了。

曩昔三周里，我和 Kieran 险些齐没再碰 Windsurf 或 Cursor，哪怕用了也只是因为咱们没装 VS Code。本色上，如果只是为了看代码内容，用哪个裁剪器齐无所谓了，因为统共中枢 AI 交互齐发生在 Claude Code 里。而况真的很神奇，通盘编程的花式每三个月就会发生一次剧变，让你抵制意志到“没东谈主真的站在最前边”。

主理东谈主：我真的有点珍重你们这些在 ChatGPT 期间出手学编程的东谈主，我是二十年前靠看书学的……

Kieran：《PHP for Dummies》。

主理东谈主：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 一比就发现十足不是，这让我猜测《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，驱散倏得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：其实我我方也有相通的嗅觉。你刚才说我很蛮横，但我每天也认为我方什么齐不会，还在拚命追逐。有太多东西要作念，太多想法要终了。这就是当下 AI 编程的真实情状：总有更多的东西，但中枢照旧要锻真金不怕火。你必须每天齐锻真金不怕火使用 AI，连续推动我方，不然就会错过许多令东谈主旺盛的东西。

主理东谈主：像你们这种“险些不写代码、而是在更高详细线索操作”的花式，会带来新问题吗？你们是怎样应酬这些问题的？又发展出了哪些新的工程实践，以保证通盘过程的高效与矫捷？

Nityesh：对我来说，一个最巨大的知晓来自一册老书——《高产出经管》，是 Intel 的 CEO 在五十年前写的。它在第一章提到一个不雅点：统共问题齐应该在“价值最低的阶段”被解决。

今天，AI 尤其是 Claude Code 照旧能帮咱们完成许多任务，这让“前期阶段”的质料变得格外关键。比如，咱们会用 AI 生成一份特殊详备的 GitHub issue 文档，那很容易让东谈主想告成调用 Claude Code 去终了它。但如果 issue 自身的标的就偏了，Claude 就会在间隙的旅途上链接股东，驱散只会浪费时刻。

是以，咱们当前的作念法是：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 扩充罢了再回头返工。

主理东谈主：这让我猜测杠杆旨趣：你越靠拢杠杆末端，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，临了驱散也可能出入几千公里。就像辐射火箭时对准月球，开动角度偏极少，临了就十足偏离轨谈。我我方其实很容易跳过筹划阶段——对着一堆文档靠拢元气心灵很贫困。你们是何如处理这个问题的？

Kieran：敦朴说，大多数时候读这些文档照实挺没趣的。但咱们会想办法让它“更意思极少”。比如我会条目 Claude 给出更简洁的内容，但这样它又容易遗漏关键点。是以我更偏好让它聚焦在用户故事或问题清单上，比如：“一个优秀的家具司答理建议哪些问题？有哪些不同解法？”这种神志会更容易阅读，也更容易激发念念考。

总的来说，传统的 PRD（家具需求文档）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、也更易于东谈主领路的材料。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省俭大齐时刻。

主理东谈主：这让我猜测咱们业务中另一个边幅。咱们在 Spiral 正在开荒一个“写稿 Agent”，有点像 Claude Code，但专为写稿任务联想。咱们也碰到肖似问题：写稿 Agent 如果只是“生成一堆内容”，那东谈主类照旧得花大齐时刻去筛选和修改。是以咱们当前尝试让 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 这边其实也存在肖似问题。也许 Claude Code 将来可以多问一些有启发性的问题，帮用户厘清念念路，而不是只吐出一大堆文本。

Kieran：是的，这照实是咱们应该自动化并连续优化的事情。Claude Code 的刚劲之处在于它可以探望你的通盘代码库，领路你的立场，这特殊有用。

除了在一出手就尽量作念好问题界说，我认为传统的测试花式和邮件奉告也特殊关键。不然你何如知谈我方改的东西真的能用呢？天然你可以掀开适度台手动点击测试，但十足没必要。咱们可以让 AI 写一个测试，比如最基本的 smoke test（冒烟测试），望望功能大致是否正常运行，这样 Claude 也可以把柄测试驱散自主竖立问题。

咱们还在尝试一项新责任历程。咱们会用 Claude Code 终了 Figma 联想，然后截取出动端页面截图，与联想图进行对比，考证回复度。固然咱们还没在出产环境大齐使用，但特殊期待它的效果。这种花式本色上就是把本来东谈主工扩充的考证历程“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间隙的用具。我稽查了一下教导词，不够具体，于是我让它链接尝试，抵制优化教导词，直到能每次齐通过测试。我半途还下楼喝了杯咖啡，转头一看，照旧措置了。

是以说，即就是最传统的测试历程，对 AI 编程相通巨大——测试能告诉你教导词是否可靠，就像传统单位测试告诉你代码是否责任一样。乍一看枯燥，但其实特殊有用。

给各编码类 Agent 打些许分？

主理东谈主：我想花五分钟时刻，让 Kieran 来给各样智能编码 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 出手，拿最优设置的 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。我可爱某些 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，它照实很可以，特等是在使用 Claude 的情况下。

主理东谈主：Windsurf？

Kieran：C 级。因为他们还不守旧 Claude 4，这让我很难领路。三周前我还会给它 A 级，但当前不行了。

主理东谈主：Devin？

Kieran：B 级。集成度不高，搭建过程也略微贫苦一些，代码质料也莫得 Cursor 或 Claude Code 那么全面。我不笃定它是不是用 Claude 4，但用起来莫得其他用具顺畅。

主理东谈主：Charlie？

Kieran：Charlie 主要用于代码审查，咱们当前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。

主理东谈主：Friday？

Kieran：我会把 Friday 排在 Cursor 之上，介于 S 和 A 之间。固然它当前还没用 Claude 4，而是用的 3.7，但依然阐扬特殊优秀。Friday 的历程特殊有主见，能高效地把事情作念完。你给它一个 issue，它就能自动生成筹划、恭候你证据、然后扩充、提交 PR。我见过它到手一次性回复 Figma 联想，也完成过一些 Claude Code 作念不到的任务。让我真的有种“看见将来”的嗅觉，而况它背后的团队限度很小。

主理东谈主：Codeex？

Kieran：B 级。

主理东谈主：Copilot 呢？

Kieran：我没何如用过。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 智力。天然，我得承认还没用过它的新版块，是以也许并不十足平允。

主理东谈主：Claude Code？

Kieran：天然是 S 级。

主理东谈主：Factory？

Kieran：Factory 在某些方面其实比其他用具齐好。但它不是我的立场，更符合那些偏企业级的开荒者，尤其是对代码质料条目极高的用户，比如作念多仓库开荒的。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。

主理东谈主：AMP 呢？

Kieran：S 级，仅次于 Claude Code。它特殊擅长完成任务，使用体验也很好。你能感受到 AMP 背后的团队是真确宠爱 Agent 用具的开荒者，他们我方也在用。

我更倾向于把智能 Agent 看作招聘开荒者解决特定问题的过程。比如 Friday 特殊擅所长理界面责任，碰到这类任务我会用 Friday；需要作念调研时，我会选拔 Claude；如果是代码审查，我则用 Charlie。Agent 之间是可以协同责任的，无用局限于只用一个。

主理东谈主：Charlie 集成在 GitHub 上，你可以告成“@Charlie”，它就会对 Pull Request 进行代码审查。

Kieran：对，咱们用 GitHub、Pull Request 和老例的开荒历程，这样东谈主类开荒者也能介入。咱们能“聘请”专长于特定任务的 Agent 来审查代码，而闭环代码用具则扩充具体责任。这套体系是经过咱们几十年教授抵制优化的，特殊刚劲。也正因如斯，Copilot 也许能适合这套历程，因为它本来就集成在 GitHub 里。

主理东谈主：你们最近似乎引入了一位真确的内行，并通过 Agent 化的花式合作，既达到了预期，也收缩了对方的背负。

Kieran：是的。固然那时还莫得真确的“问题”要解决，但咱们但愿更透露地掌捏关键任务的录用进程。鉴于我我方对这方面并不十分擅长，咱们就邀请了内行参与。作念法是这样的：咱们开了一个两小时的电话会议，我把通盘对话录了音；会后，我把灌音内容输入到 Claude Code，并条目它把柄对话生成两个资源 issue。大致十分钟后，Claude Code 给出了初稿，我再请内行审核。他对驱散特殊诧异——他平时对 AI 生成的决策常常持怀疑立场，毕竟有些任务 AI 当前还没那么擅长。但这次他不仅招供了文档，还建议了特殊有价值的修订建议。于是咱们又围绕这些建议快速迭代。第二天，内行完成了东谈主工复审，我再用 Claude Code 终透露对应的代码，并沿途作念了 Code Review。通盘历程本来可能要两周时刻，当前几小时就措置了。

主理东谈主：还有什么想说的吗？

Nityesh：但务必紧记在“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。

参考相接：

https://www.youtube.com/watch?v=Lh_X32t9_po开云(中国)kaiyun网页版登录入口