1月4日，谷歌一位资深工程师分享了她对Claude Code的最新体验。这位工程师透露，仅用一小时的时间，Anthropic公司的Claude Code就成功构建了一套完整的系统，而这正是她的团队在过去一年中一直在努力开发的目标。
谷歌负责Gemini API的首席工程师亚娜·多根在X平台上详细描述了她的测试过程。她指出，Claude Code的表现让她感到“惊叹”。当她提交了一个相对复杂的问题描述后，仅仅一小时就得到了令人满意的解决方案。这个结果的质量与她团队过去一年全力打造的系统不相上下。
在解释具体的测试细节时，多根提到，由于无法使用公司内部资料，她只能基于公开信息构建了一个简化的测试需求。尽管如此，Claude Code依然展现出了强大的能力。当被问及提示词的具体内容时，她透露这些提示并不算非常详尽，仅有三段。
多根坦承，Claude Code的输出结果仍有改进空间，但其整体表现令人印象深刻。她建议那些对代码生成工具持怀疑态度的人，可以在自己的专业领域亲自尝试这类工具，并强调这些工具确实能为开发者带来显著的帮助。
在谈到Claude Code的技术进步时，多根回顾了人工智能辅助编程技术的发展历程。她指出，这类系统的能力在过去几年中实现了质的飞跃：从最初只能完成简单的代码补全，到现在已经能够独立构建完整的代码库。
更令人惊讶的是，这些技术突破的速度远超她的预期。仅仅几年前，她还认为将这些前沿技术转化为实际可用的产品是不切实际的。然而事实证明，整个行业的发展速度远远快于人们的想象。
多根特别提到，在代码审查环节，团队已经在使用Claude Code帮助生成文档，并直接集成到开发流程中。她还强调，人工智能领域从来都不是零和游戏，竞争中的每一次进步都值得肯定。
与此同时，Claude Code的开发者鲍里斯·切尔尼也分享了他的使用心得。他认为，为Claude提供明确的工作验证方法是提升输出质量的关键。这种反馈机制可以让结果的质量成倍提升。
切尔尼建议，在大多数情况下应该从“规划模式”入手，与Claude反复沟通打磨执行方案。一旦目标明确，Claude就能高效完成任务。对于重复性工作，他则会利用斜线命令和子智能体来实现自动化处理。
针对复杂耗时的任务，切尔尼会选择启动后台智能体，在Claude完成工作后进行结果审核。同时他会并行运行多个Claude实例，以提高任务处理效率。他日常使用的默认模型版本是Opus 4.5。
最后，切尔尼提到，Claude Code还能与多种外部工具无缝集成。例如，在代码审查环节，团队会直接在同事的代码合并请求中标注Claude，让它自动补充相关文档。此外，它还可以与Slack、BigQuery和Sentry等工具协同工作。
相关文章
