整理 | 华卫
过去一周，工程界正反复剖析 Boris Cherny 在社交平台 X 上发布的一系列推文。Boris Cherny 是 Anthropic 公司 Claude Code 的创始人兼负责人，起初他只是随手分享个人终端配置，这条内容却演变成了一篇引爆行业的软件开发未来宣言，业内人士称其为这家初创公司发展历程中的 “分水岭时刻”。
开发者社区知名人士 Jeff Tang 写道：“作为程序员，若你还没研读这位 Claude Code 缔造者亲授的最佳实践，就已经落后了。” 另一位行业观察人士 Kyle McNease 则更进一步表示，凭借 Cherny 这次 “颠覆游戏规则的更新”，Anthropic 正 “火力全开”，或将迎来属于自己的 “ChatGPT 时刻”。
同时开 5 个智能体，把编程玩成了战略游戏
这份狂热源于一个看似矛盾的事实：Cherny 这套工作流异常简洁，却能让一名工程师发挥出小型工程团队的产出效能。有用户在 X 平台分享了实践这套工作流的感受，称其体验 “更像玩《星际争霸》”，而非传统编程。核心变化在于，开发者从敲代码语法转变为指挥自主协作的智能单元。
在 Cherny 的分享中，最令人震撼的一点在于：他从不采用线性模式编程。传统开发的 “核心循环” 流程是程序员编写一个函数、完成测试，再推进下一项任务。而 Cherny 却扮演着一支舰队指挥官的角色。
“我在终端里并行运行五个 Claude 智能体，把标签页按 1 到 5 编号，借助系统通知来判断哪个 Claude 需要输入指令。”Cherny 写道。通过调用 iTerm2 系统通知功能，Cherny 得以高效管理五条并行的工作流：一个智能体运行测试套件，另一个重构遗留模块，第三个则撰写文档。他还会在浏览器的 claude.ai 平台上同时运行 “5 到 10 个 Claude 智能体”，并通过 “传送” 指令，在网页端与本地设备之间切换任务会话。
Cherny 的另一个选择也出人意料：在这个极度追求低延迟的行业，他只使用 Anthropic 体量最大、运行速度最慢的模型 Opus 4.5。“我做任何任务都用开启思考模式的 Opus 4.5，它是我用过的最好用的编程模型。尽管它比 Sonnet 模型体积更大、速度更慢，但因为你需要对它的干预更少，而且它的工具调用能力更强，最终整体效率几乎总是比使用小型模型更高。”他解释道。
此外，Cherny 还详细介绍了他的团队如何解决 AI 的 “健忘症” 问题。标准的大语言模型在不同任务会话之间，无法 “记住” 某家公司特定的编程风格或架构决策。为解决这一难题，Cherny 的团队在代码仓库中维护着一个名为 CLAUDE.md 的共享文件。
“每当我们发现 Claude 执行任务出错，就把问题记录到 CLAUDE.md 里，这样 Claude 下次就不会再犯同样的错误了。” 他写道。这一做法让整个代码库变成了一个能够自我修正的有机体。当人类开发者审核代码合并请求、发现错误时，他们不仅会修正代码，还会标记相关问题，让 AI 更新自身的执行指令。
“每一次失误都能转化为一条规则。” 分析这一系列推文的产品负责人 Aakash Gupta 如此评价。
Cherny 公开工作流：极致自动化改造重复性任务
业界对 Cherny 推文的热烈反响，标志着开发者对自身工作的认知正在发生关键性转变。长久以来，“AI 编程” 的定位不过是文本编辑器里的自动补全功能。而 Cherny 的实践证明，如今的 AI 已经可以成为驱动整个工作流程的 “操作系统”。
“我向 claude.ai/code 提交的每一处修改，都会通过 Claude 浏览器扩展程序完成自动测试。它会自动打开浏览器、测试用户界面，并反复迭代优化，直到代码正常运行，且用户体验达到预期标准。”Cherny 认为，无论是通过浏览器自动化、运行 Shell 命令，还是执行测试套件，赋予 AI 自主验证工作成果的能力能将最终产出质量提升 2~3 倍。智能体不只是编写代码，更能主动验证代码的有效性。
Cherny 借助斜杠指令（即已纳入项目代码库的自定义快捷指令），只需一次按键就能触发复杂操作流程。他重点介绍了一条名为 /commit-push-pr 的指令，这条指令他每天要调用数十次。无需手动输入 Git 命令、撰写提交说明、发起代码合并请求，智能体便能自主完成版本控制中的各项繁琐流程。
Cherny 还部署了子智能体来负责开发生命周期中的特定阶段。在核心开发工作完成后，他会启用代码简化智能体来优化架构；在正式发布任何内容之前，则会调用应用验证智能体执行端到端测试。
“如果你已是一名工程师，且渴望获得更强大的工作效能，一定要读读这篇分享。”Jeff Tang 在社交平台 X 上如此总结。还有观察人士盛赞，这套 “原生” 工作流的核心优势，在于将重复性任务进行了极致的自动化改造。
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