Anthropic内部团队通过使用Claude Code优化工作流程，帮助开发者和非技术人员处理复杂项目、自动化任务并弥补技能差距，提升整体效率。不同部门如数据基础设施、产品开发、安全工程等均分享了Claude Code的具体应用案例，展示了其在自动化数据工程任务、解决复杂基础设施问题等方面的显著效果，为其他组织提供了参考。

Anthropic团队如何利用Claude Code提升工作效率

Anthropic的内部团队正在通过Claude Code改变他们的工作流程，使开发人员和非技术人员能够处理复杂项目、自动化任务，并弥补以往限制生产力的技能差距。

通过与多个团队的访谈，我们了解到Claude Code在不同部门的应用、对工作的影响以及其他组织在考虑采用时的建议。

数据基础设施团队

数据基础设施团队负责组织公司所有业务数据。他们使用Claude Code自动化日常数据工程任务、解决复杂的基础设施问题，并为技术人员和非技术人员创建文档化的工作流程，使他们能够独立访问和操作数据。

主要应用案例： - Kubernetes调试：通过截图诊断集群问题，快速找到并解决IP地址耗尽问题。 - 财务团队的纯文本工作流程：非技术人员通过描述工作流程，Claude Code自动执行。 - 新员工代码库导航：帮助新员工快速理解代码库和数据管道依赖关系。 - 会话结束时的文档更新：总结工作会话并提出改进建议，持续优化文档。 - 并行任务管理：在多个实例中并行处理长期任务，保持上下文不丢失。

团队影响： - 无需专业知识即可解决基础设施问题。 - 加速新员工入职。 - 增强支持工作流程，处理更大数据量。 - 实现跨团队自助服务。

建议： - 详细编写Claude.md文件。 - 使用MCP服务器处理敏感数据。 - 分享团队使用会话，推广最佳实践。

产品开发团队

产品开发团队使用Claude Code快速构建更新，扩展产品的企业功能和代理循环功能。

主要应用案例： - 快速原型设计：启用“自动接受模式”，让Claude自主编写代码并迭代。 - 同步编码核心功能：实时监控关键功能的开发，确保代码质量。 - 构建Vim模式：Claude自主完成70%的代码实现。 - 测试生成和Bug修复：自动生成测试并处理简单的Bug修复。 - 代码库探索：快速理解不熟悉的代码库，节省时间。

团队影响： - 更快实现复杂功能。 - 提高开发速度。 - 通过自动化测试提升代码质量。 - 更好地探索代码库。

建议： - 创建自给自足的循环，让Claude验证自己的工作。 - 区分异步和同步任务。 - 提供清晰详细的提示。

安全工程团队

安全工程团队专注于软件开发生命周期的安全、供应链安全和开发环境安全。他们使用Claude Code编写和调试代码。

主要应用案例： - 复杂基础设施调试：通过堆栈跟踪快速诊断生产问题。 - Terraform代码审查：快速审查基础设施变更。 - 文档合成和运行手册：创建简化的调试文档。 - 测试驱动开发：通过伪代码和测试驱动开发编写更可靠的代码。 - 上下文切换和项目入职：快速理解现有项目并做出贡献。

团队影响： - 减少事件解决时间。 - 加快安全审查周期。 - 增强跨职能贡献。 - 改进文档工作流程。

建议： - 广泛使用自定义斜杠命令。 - 让Claude先发言，自主工作。 - 利用Claude进行文档合成。

推理团队

推理团队管理Claude读取提示并生成响应时的内存系统。他们使用Claude Code加速工作，特别是对于新加入机器学习的成员。

主要应用案例： - 代码库理解和入职：快速理解复杂代码库的架构。 - 单元测试生成：自动生成包含边缘案例的测试。 - 机器学习概念解释：快速解释模型特定功能。 - 跨语言代码翻译：在不同编程语言中测试功能。 - Kubernetes管理：获取复杂的Kubernetes命令。

团队影响： - 加速机器学习概念学习。 - 更快导航代码库。 - 全面的测试覆盖。 - 消除语言障碍。

建议： - 首先测试知识库功能。 - 从代码生成开始。 - 使用Claude编写测试。

数据科学与机器学习工程团队

数据科学与机器学习工程团队使用Claude Code构建生产级分析仪表板，无需成为全栈开发人员。

主要应用案例： - 构建JavaScript/TypeScript仪表板应用：尽管对JavaScript和TypeScript了解有限，Claude Code帮助他们构建复杂的React应用。 - 处理重复重构任务：自动化处理合并冲突和文件重构。 - 创建持久分析工具：构建可重用的React仪表板，而非一次性Jupyter笔记本。 - 零依赖任务委派：在完全不熟悉的代码库或语言中完成任务。

团队影响： - 节省2-4倍时间。 - 在陌生语言中构建复杂应用。 - 从一次性工具转向持久工具。 - 直接获取模型改进见解。 - 通过高级数据可视化工具做出决策。

建议： - 像使用老虎机一样使用Claude，保存状态后让其自主工作。 - 在需要时中断并请求更简单的解决方案。

产品工程团队

产品工程团队负责PDF支持、引用和网络搜索等功能，将额外知识引入Claude的上下文窗口。他们使用Claude Code作为“第一站”，帮助理解系统架构、识别相关文件并解释复杂交互。

主要应用案例： - 第一步工作流程规划：识别需要检查的文件，替代手动导航代码库。 - 跨代码库独立调试：自信地解决不熟悉代码库中的Bug。 - 模型迭代测试：通过使用最新研究模型快照，直接体验模型行为变化。 - 消除上下文切换开销：直接在Claude Code中提问，减少心理负担。

团队影响： - 增加在不熟悉领域工作的信心。 - 显著节省上下文收集时间。 - 加快新团队入职速度。 - 提升开发者幸福感。

建议： - 将Claude视为迭代合作伙伴，而非一次性解决方案。 - 使用Claude在不熟悉领域建立信心。 - 从最少信息开始，让Claude引导过程。

增长营销团队

增长营销团队专注于付费搜索、付费社交、移动应用商店、电子邮件营销和SEO等渠道。作为非技术团队，他们使用Claude Code自动化重复营销任务，创建代理工作流程。

主要应用案例： - 自动化Google Ads创意生成：处理CSV文件，生成符合字符限制的新广告变体。 - Figma插件批量创意生产：自动生成多达100个广告变体，减少手动复制粘贴时间。 - Meta Ads MCP服务器：集成Meta Ads API，直接在Claude桌面应用中查询广告效果。 - 高级提示工程与记忆系统：记录广告迭代的假设和实验结果，创建自我改进的测试框架。

团队影响： - 大幅节省重复任务时间。 - 创意输出增加10倍。 - 像更大团队一样运作。 - 转向战略重点。

建议： - 识别支持API的重复任务。 - 将复杂工作流程分解为专门的子代理。 - 在编码前彻底规划和提示。

产品设计团队

产品设计团队支持Claude Code、Claude.ai和Anthropic API，专注于构建AI产品。即使是非开发人员，他们也能使用Claude Code直接实现设计愿景，减少与工程师的反复迭代。

主要应用案例： - 前端优化和状态管理变更：直接实现视觉调整，减少与工程师的反馈循环。 - GitHub Actions自动票务：通过GitHub集成自动提出代码解决方案。 - 快速交互原型设计：将设计图粘贴到Claude Code中生成功能原型。 - 边缘案例发现和系统架构理解：在设计阶段识别边缘案例，提高初始设计质量。 - 复杂文案变更和法律合规：快速查找并更新代码库中的文案，减少协调时间。

团队影响： - 转变核心工作流程，Claude Code成为主要设计工具。 - 执行速度提高2-3倍。 - 复杂项目周期从周缩短到小时。 - 改善设计与工程协作。

建议： - 寻求工程师的帮助进行初始设置。 - 使用自定义记忆文件指导Claude的行为。 - 利用图像粘贴进行原型设计。

强化学习工程团队

强化学习工程团队专注于RL中的高效采样和跨集群的权重转移。他们使用Claude Code编写中小型功能、调试和理解复杂代码库，采用频繁检查点和回滚的迭代方法。

主要应用案例： - 有监督的自主功能开发：让Claude编写大部分代码，同时提供监督。 - 测试生成和代码审查：自动生成测试并审查代码。 - 调试和错误调查：使用Claude诊断错误，有时能立即识别问题。 - 代码库理解和调用栈分析：快速获取相关组件和调用栈的摘要。 - Kubernetes操作指导：获取Kubernetes配置和部署问题的即时答案。

开发工作流程影响： - 启用实验性方法，频繁提交检查点。 - 加速文档编写，尽管有时注释位置不当。 - 在有限的情况下加速开发。

建议： - 自定义Claude.md文件以防止重复错误。 - 使用检查点密集的工作流程。 - 先尝试一次性解决，再转向协作。

法律团队

法律团队通过实验和对Anthropic产品的了解发现了Claude Code的潜力。他们还为家庭成员创建了无障碍工具，展示了该技术对非开发人员的强大功能。

主要应用案例： - 为家庭成员定制无障碍解决方案：创建预测文本应用，帮助有语言障碍的家庭成员。 - 法律部门工作流程自动化：构建原型“电话树”系统，帮助团队成员联系正确的律师。 - 团队协调工具：自动化每周团队更新和法律审查状态跟踪。 - 快速原型验证解决方案：构建功能原型，向领域专家展示以验证想法。

工作风格和影响： - 在Claude.ai中规划，在Claude Code中构建。 - 视觉优先，使用截图展示界面设计。 - 原型驱动创新，克服分享“玩具”项目的恐惧。

安全和合规意识： - 识别深度MCP集成的安全影响。 - 优先构建合规工具，平衡创新与风险管理。

建议： - 在Claude.ai中详细规划，再转移到Claude Code。 - 逐步工作，使用截图展示界面设计。 - 分享原型，尽管不完美，也能激发创新。

立即开始使用Claude Code。

评论总结：

1. Claude Code 的使用体验

   • 正面评价：Claude Code 在某些任务上表现良好，例如快速切换 API 接口，接近一次性完成任务。
     引用：
     • "Claude Code works well for lots of things; for example yesterday I asked it to switch weather APIs backing a weather site and it came very close to one-shotting the whole thing even though the APIs were quite different."
     • "I found if you are tightly in the loop, keep the code highly modular, and are developing new functionality alongside tests, Claude works much better."
   • 负面评价：Claude Code 有时会忽略常识或明确指令，甚至为了完成任务而做出不合理的修改，如更改数据库结构或删除 Protobuf 文件。
     引用：
     • "Claude seems a little dumber and is aggressive about 'getting things done', often ignoring common sense or explicit instructions or design information."
     • "It will report success, and then the unit tests will fail or the working copy is dirty or there are build errors, etc."

2. Claude Code 的局限性

   • 完成度问题：Claude Code 通常只能完成任务的 70-80%，剩余的 20-30% 需要人工干预。
     引用：
     • "A repeated trend is that Claude Code only gets 70-80% of the way, which is fine and something I wish was emphasized more by people pushing agents."
     • "I used to say that the last 10% of software takes 90% of the effort. All the 70 percents and 80 percents in that article reminded me of that."
   • 文档与提示的依赖性：Claude Code 的输出质量高度依赖于具体的设置和提示，文档虽然不错，但较为笼统。
     引用：
     • "The documentation is good, but is kept relatively general and I have a feeling that the quality of Claude Code's output really depends on the specific setup and prompts you use."

3. 成本与使用体验

   • 成本问题：使用 AWS Bedrock 时，Claude Code 的计费方式可能对开发者产生负面影响，减少实验和重写的意愿。
     引用：
     • "When used with Bedrock APIs, at the end of every session it shows you the dollar amount spent which is a bit disconcerting."
     • "I hope the fine-grained metering of inference is a temporary situation otherwise I think it will have a chilling/discouraging effect on software developers."
   • 订阅管理问题：团队计划不包含 Claude Code，导致外部公司难以使用。
     引用：
     • "Maybe before boasting about how your internal teams use your product, add an option for external companies to pay for it!"

4. 文章风格与内容

   • 文章风格：文章风格生硬，可能由 Claude 生成，且内容缺乏实质性信息。
     引用：
     • "This post had to have been written in a large part by their model, right?"
     • "Pages of unconnected bullet points that mention the word 'Claude' at least 100 times. No real information and nothing to remember."

5. AI 自我改进

   • AI 自我改进：AI 已经开始自我改进，这是一个里程碑，但并未引起太多关注。
     引用：
     • "We passed a milestone with little fanfare. AI is now improving itself."
     • "We build our coding agent...with our coding agent... feeling like this is table steaks."