AI寫程式更高效 Claude Code創始人分享工作流程優化術 - OwlNews

商傳媒｜何映辰／台北報導人工智慧工具日新月異，連帶影響程式開發者（programmer）的工作方式。Anthropic開發的AI程式開發工具ClaudeCode的創始人鮑里斯·切爾尼（BorisCherny），近期分享了他對如何最大化利用這款AI工具的最新建議，其中部分觀點與他過往的推薦大相逕庭，為程式開發的工作流程帶來全新思維。鮑里斯·切爾尼是在ClaudeCode一週年慶祝活動的影片中，與Anthropic的ClaudeCode產品負責人CatWu對談時，分享這些優化技巧。這些建議的亮點隨後也由ClaudeCode在社群媒體上發布。其中一項重要轉變是，鮑里斯·切爾尼表示，對於同步命令列介面（CLI）的工作流程，他不再使用過去建議的「規劃模式」（PlanMode）。他認為，隨著新一代模型的能力顯著提升，已不再需要單獨的規劃階段。鮑里斯·切爾尼指出，「規劃模式」常導致使用者出現「權限疲勞」（permissionfatigue），也就是在沒有仔細審閱的情況下，就自動批准AI提出的建議。因此，他現在更傾向於使用「自動模式」（AutoMode），此模式會透過獨立的安全分類器評估工具操作，無需人工手動批准，讓ClaudeCode能更獨立運作並減少工作流程的中斷。此外，鮑里斯·切爾尼提出，開發者不應僅在對話中糾正AI的錯誤。他建議要求ClaudeCode將其所犯的錯誤以及從中學習到的教訓，記錄在CLAUDE.md檔案或專用的技能模組中。CLAUDE.md是一個Markdown組態檔，能為人工智慧程式設計代理提供永久的專案介紹與脈絡，這樣做有助於防止AI在未來的會話中重複相同的失誤，減少使用者的介入。鮑里斯·切爾尼也強調，ClaudeCode應超越標準的程式碼驗證，進一步測試其所建立的應用程式。他認為，AI應該能夠啟動應用程式、與使用者介面（UI）互動，並檢查功能是否正常。CatWu也分享，他們使用一種桌面開發技能，讓ClaudeCode能啟動應用程式、與介面互動、點擊操作、測試功能、識別並修正錯誤，然後重新測試。Anthropic推出的「/goal」指令，能讓使用者定義一個具體的目標，而ClaudeCode將會不斷迭代，直到達到該目標或設定的限制為止，藉此實現目標導向的問題解決方案。鮑里斯·切爾尼的建議也反映了「上下文最小化」（contextminimalism）的趨勢，意即對於更先進的AI模型，提供最少的必要上下文反而能發揮最大效用，減少不必要的系統指令與工具對上下文的消耗。他建議透過建立迴圈和例行程序來自動化提示，使代理能在特定條件（如GitHub專案出現新問題或建置失敗）下自動觸發。鮑里斯·切爾尼總結表示，隨著AI模型迅速進步，開發者必須保持開放的心態，勇於質疑既有的工作流程。他自身對於「規劃模式」的看法，也正是隨著模型改進而演變的最佳例證。