Anthropic 团队如何使用 Claude Code

发布于 2025年7月25日 ● 26分钟阅读 ● 动态摘要

Anthropic 的内部团队正在利用 Claude Code 变革其工作流程。无论是开发人员还是非技术人员，都在使用它来处理复杂项目、自动化任务，并弥合以往限制生产力的技能鸿沟。

数据基础设施团队

主要用途

  • - 利用仪表盘截图，诊断并修复 Kubernetes 集群问题。
  • - 为非技术的财务团队提供纯文本工作流，自动执行数据查询。
  • - 帮助新员工导航庞大的代码库，替代传统数据目录。
  • - 在任务结束时自动生成工作总结和改进建议，持续优化文档。
  • - 同时在多个实例中处理并行任务，不丢失上下文。

团队影响 (事实高亮)

✅无需网络专家，自主解决了 Kubernetes 集群 IP 耗尽的问题。
✅加速新员工上手，让他们能快速理解复杂系统并做出贡献。
✅赋能跨团队自助服务，无编程经验的财务团队也能独立执行数据工作流。

高分技巧 (观点高亮)

💡编写详细的 `Claude.md` 文件：文档越好，Claude Code 表现越出色。
💡处理敏感数据时使用 MCP 服务器：而非命令行工具，以加强安全控制。
💡分享团队用法：通过演示会传播最佳实践，发现工具的新用法。
产品开发团队

主要用途

  • - 启用“自动接受模式”进行快速原型设计，让 Claude 自主编写、测试和迭代。
  • - 对核心业务逻辑进行同步编码，人工监督，Claude 执行重复性工作。
  • - 异步构建了 Vim 模式功能。
  • - 自动生成测试用例和修复简单的 Bug。
  • - 探索不熟悉的代码库，快速获取系统工作原理的解释。

团队影响 (事实高亮)

✅快速实现复杂功能：Vim 模式功能 70% 的代码由 Claude 自主编写。
✅提升开发速度：能够快速验证想法，而不陷入实现细节。
✅增强代码质量：通过自动化测试和修复 Bug，减少了人工工作。

高分技巧 (观点高亮)

💡创建自给自足的循环：让 Claude 自动运行构建、测试和 lint，使其能自我纠错。
💡培养任务分类直觉：区分哪些任务适合异步（如原型设计），哪些需要同步监督（如核心逻辑）。
💡提供清晰详细的提示：提示越具体，就越能信任 Claude 独立完成工作。
安全工程团队

主要用途

  • - 通过提供堆栈跟踪和文档来调试复杂的基础设施事件。
  • - 分析 Terraform 计划，快速审查基础设施变更的安全性。
  • - 综合多个文档源，生成浓缩的故障排除手册（runbooks）。
  • - 采用测试驱动开发（TDD）模式，生成更可靠的代码。

团队影响 (事实高亮)

✅事件解决时间减半：基础设施调试从 10-15 分钟缩短到约 5 分钟。
✅安全审查周期缩短：快速批准 Terraform 变更，减少开发瓶颈。
✅增强跨职能贡献：团队成员几天内就能为不熟悉的项目做出贡献。

高分技巧 (观点高亮)

💡广泛使用自定义斜杠命令：该团队贡献了仓库中 50% 的自定义命令，极大简化了工作流。
💡先让 Claude 开口：让它自主工作并定期检查，而不是一步步提问。
💡充分利用其文档能力：它擅长综合信息并生成结构化文档，可直接用于 Slack、Google Docs。
推理团队

主要用途

  • - 帮助新成员快速理解复杂代码库的架构。
  • - 自动生成覆盖边缘情况的单元测试。
  • - 为无机器学习背景的成员解释模型概念。
  • - 在不同编程语言（如 Rust）之间进行代码翻译。
  • - 快速查询复杂的 Kubernetes 命令。

团队影响 (事实高亮)

✅机器学习概念学习速度提升：研究时间减少了 80%，从 1 小时缩短到 10-20 分钟。
✅代码库导航速度提升：在几秒钟内找到相关文件，无需等待同事回复。
✅全面的测试覆盖：自动生成含边缘用例的测试，减轻了心智负担。

高分技巧 (观点高亮)

💡首先测试其知识库功能：看它回答问题是否比 Google 更快。
💡从代码生成开始：先让它写一些具体逻辑，验证其正确性，以此建立信任。
💡用它来编写测试：这是减轻日常开发压力的有效方法。
数据科学与机器学习工程团队

主要用途

  • - 在不熟悉 JavaScript/TypeScript 的情况下，构建用于模型性能可视化的 React 应用。
  • - 处理重复性的代码重构任务。
  • - 创建持久化的分析工具（React 仪表盘），取代一次性的 Jupyter notebook。
  • - 将不熟悉领域（如语言）的任务完全委托给 Claude。

团队影响 (事实高亮)

✅节省 2-4 倍时间：在常规重构任务上。
✅用不熟悉的语言构建复杂应用：创建了一个 5000 行的 TypeScript 应用，尽管团队经验很少。
✅从一次性工具转向持久化工具：构建可复用的 React 仪表盘进行模型分析。

高分技巧 (观点高亮)

💡像玩老虎机一样使用它：保存状态，让 Claude 自主运行 30 分钟。如果结果不佳，直接重新开始，而不是试图修复它的错误。
💡必要时打断它并要求简化：模型倾向于复杂解决方案，但能很好地响应简化请求。
产品工程团队

主要用途

  • - 作为任何任务的“第一站”，用它规划工作流程，识别相关文件。
  • - 自信地在不熟悉的代码库中独立调试 Bug。
  • - 通过“吃自己的狗粮”来直接体验最新模型的迭代变化。
  • - 无需复制粘贴代码和文件，直接在工具内提问，消除上下文切换开销。

团队影响 (事实高亮)

✅增强了在不熟悉领域工作的信心，可以独立调试和调查问题。
✅显著节省上下文收集时间，减轻了心智负担。
✅提升了开发者幸福感和生产力。

高分技巧 (观点高亮)

💡将其视为迭代伙伴，而非一次性解决方案。
💡用它来建立在陌生领域的信心，勇敢地处理超出专业范围的任务。
💡从最少的信息开始，让 Claude 引导你，而不是预先加载大量解释。
增长营销团队

主要用途

  • - 自动化生成符合严格字符限制的 Google Ads 广告文案。
  • - 开发 Figma 插件，批量生成上百个广告创意素材。
  • - 创建 Meta Ads MCP 服务器，在 Claude 应用内直接分析广告活动数据。
  • - 实施简单的记忆系统，记录广告测试的假设与结果，形成自我改进的测试框架。

团队影响 (事实高亮)

✅大幅节省重复性工作时间：广告文案创作时间从 2 小时缩短到 15 分钟。
✅创意产出提升 10 倍，能够测试更多广告变体。
✅仅一人团队即可运作得像一个更大的团队，处理传统上需要工程资源的任务。

高分技巧 (观点高亮)

💡寻找有 API 的重复性任务：这是自动化的最佳候选，如广告平台、设计工具。
💡将复杂工作流拆分为专门的子代理：例如，一个“标题代理”和一个“描述代理”，以提高质量和易于调试。
💡编码前先彻底规划提示：先在 Claude.ai 中构思整个流程，再让它生成详细的提示和代码结构。
产品设计团队

主要用途

  • - 非开发背景的设计师直接修改前端代码，进行视觉微调（如颜色、间距）。
  • - 使用 GitHub 集成自动创建工单并提出代码解决方案。
  • - 将模型图（mockup）粘贴进去，快速生成可交互的原型。
  • - 探索系统的错误状态和逻辑流，在设计阶段发现边缘案例。
  • - 与法务团队实时协调，高效完成跨代码库的复杂文案修改。

团队影响 (事实高亮)

✅执行速度提升 2-3 倍：设计师直接实现视觉修改，无需与工程师反复沟通。
✅周期从数周缩短至数小时：复杂的协调项目在两次 30 分钟的会议中完成。
✅创造了两种独特用户体验：为开发者提供“增强工作流”，为非技术用户提供“天哪，我成了开发者”的工作流。

高分技巧 (观点高亮)

💡寻求工程师的设置帮助：技术入门对非开发者有挑战，但配置好后，工作流将发生变革。
💡使用自定义记忆文件：告诉 Claude 你是设计师，需要详细解释和增量式的小变更。
💡利用粘贴图片功能制作原型：它擅长读取设计稿并生成功能代码。
强化学习（RL）工程团队

主要用途

  • - 在监督下开发中小型功能，如身份验证机制。
  • - 在自己实现功能后，让 Claude 自动添加测试或审查代码。
  • - 快速获取代码组件和调用栈的摘要，替代手动阅读代码。
  • - 查询 Kubernetes 相关操作，减少对 Google 或基础设施团队的依赖。

团队影响 (事实高亮)

✅启用了“尝试-回滚”的实验性方法，通过频繁提交检查点来测试 Claude 的方案。
✅加速文档编写：自动添加有用的代码注释，节省了时间。
✅在约 1/3 的情况下，Claude 能够一次性成功实现中小型 PR，节省了大量时间。

高分技巧 (观点高亮)

💡定制 `Claude.md` 文件：添加特定指令以防止 Claude 重复犯错。
💡采用检查点密集型工作流：频繁提交工作，以便在实验失败时轻松回滚。
💡先尝试“一次性”解决，如果失败（约 2/3 的情况），再切换到协作指导模式。

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