当世界上最先进的编码智能体创始人发言时，硅谷不仅会倾听——还会做笔记。
过去一周，工程界一直在剖析X平台上的一个帖子，作者是Boris Cherny，Anthropic公司Claude Code的创始人和负责人。最初只是随意分享个人终端设置，现已演变成关于软件开发未来的病毒式宣言，业内人士称这是这家初创公司的分水岭时刻。
“如果你没有直接从其创始人那里阅读Claude Code的最佳实践，作为一名程序员你就落后了，”开发者社区的重要声音Jeff Tang写道。另一位行业观察者Kyle McNease更进一步，宣称随着Cherny的“颠覆性更新”，Anthropic“势头正猛”，可能正面临“他们的ChatGPT时刻”。
这种兴奋源于一个悖论：Cherny的工作流程出奇地简单，却能让单个人类拥有相当于一个小型工程部门的产出能力。正如一位用户在X平台上实施Cherny的设置后所指出的，这种体验“感觉更像是《星际争霸》”而非传统编码——从输入语法转变为指挥自主单位。
以下是来自架构师本人，关于这个正在重塑软件构建方式的工作流程的分析。
Cherny披露中最引人注目的启示是，他并非以线性方式编码。在传统的开发“内循环”中，程序员编写一个函数，测试它，然后转向下一个。然而，Cherny扮演的是舰队指挥官的角色。
“我在终端中并行运行5个Claude，”Cherny写道。“我将标签页编号为1-5，并使用系统通知来知道何时某个Claude需要输入。”
通过利用iTerm2系统通知，Cherny有效地管理五个同时进行的工作流。当一个代理运行测试套件时，另一个在重构遗留模块，第三个在起草文档。他还在浏览器中运行“claude.ai上的5-10个Claude”，使用“传送”命令在网页和本地机器之间传递会话。
这验证了Anthropic总裁Daniela Amodei本周早些时候阐述的“以少做多”策略。当像OpenAI这样的竞争对手追求万亿美元的基础设施建设时，Anthropic正在证明，对现有模型的卓越编排可以带来指数级的生产力提升。
在一个痴迷于延迟的行业中，Cherny做出了一个令人惊讶的举动：他透露自己专门使用Anthropic最重、最慢的模型：Opus 4.5。
“我对所有事情都使用带思考功能的Opus 4.5，”Cherny解释道。“这是我用过的最好的编码模型，尽管它比Sonnet更大更慢，但由于你需要引导它的次数更少，并且它在工具使用方面更好，最终几乎总是比使用更小的模型更快。”
对于企业技术领导者来说，这是一个关键的洞见。现代AI开发的瓶颈不是令牌的生成速度；而是人类花费在纠正AI错误上的时间。Cherny的工作流程表明，为更智能的模型预先支付“计算税”可以消除后期的“修正税”。
Cherny还详细介绍了他的团队如何解决AI健忘症的问题。标准的大型语言模型不会“记住”公司特定的编码风格或架构决策，从一个会话到下一个会话。
为了解决这个问题，Cherny的团队在他们的git仓库中维护一个名为CLAUDE.md的单一文件。“每当我们看到Claude做错了什么，我们就把它添加到CLAUDE.md中，这样Claude下次就知道不要这么做了，”他写道。
这种做法将代码库转变为一个自我纠正的有机体。当人类开发者审查拉取请求并发现错误时，他们不只是修复代码；他们标记AI以更新其自身的指令。“每个错误都变成了一条规则，”分析该帖子的产品负责人Aakash Gupta指出。团队合作的时间越长，智能体就变得越聪明。
一位观察者称赞的“原版”工作流程由重复任务的严格自动化驱动。Cherny使用斜杠命令——提交到项目仓库的自定义快捷方式——通过一次击键处理复杂操作。
他重点介绍了一个名为/commit-push-pr的命令，他每天调用数十次。智能体自主处理版本控制的繁琐流程，而不是手动输入git命令、编写提交消息和打开拉取请求。
Cherny还部署子代理——专门的AI角色——来处理开发生命周期的特定阶段。他使用一个代码简化器在主工作完成后清理架构，并使用一个验证应用代理在发布前运行端到端测试。
如果说有一个单一原因让Claude Code据报道如此迅速地达到10亿美元的年经常性收入，那可能就是验证循环。AI不仅仅是一个文本生成器；它还是一个测试者。
“Claude使用Claude Chrome扩展测试我提交到claude.ai/code的每一个更改，”Cherny写道。“它打开浏览器，测试UI，并迭代直到代码正常工作且用户体验良好。”
他认为，给AI一种验证其自身工作的方法——无论是通过浏览器自动化、运行bash命令还是执行测试套件——可以将最终结果的质量提高“2-3倍”。智能体不只是编写代码；它还证明代码有效。
对Cherny帖子的反应表明，开发者对其技艺的思考方式发生了关键转变。多年来，“AI编码”意味着文本编辑器中的自动完成功能——一种更快的输入方式。Cherny已经证明，它现在可以充当劳动本身的操作系统。
“如果你已经是工程师……并且想要更多力量，请阅读这个，”Jeff Tang在X上总结道。
将人类产出乘以五倍的工具已经存在。它们只需要一种意愿：停止将AI视为助手，开始将其视为劳动力。首先实现这种思维飞跃的程序员不仅会更高效。他们将在玩一个完全不同的游戏——而其他人仍在打字。
