AI寫程式更高效 Claude Code創始人分享工作流程優化術

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 Claude Code 的創始人鮑里斯·切爾尼（Boris Cherny），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 Claude Code 一週年慶祝活動的影片中，與 Anthropic 的 Claude Code 產品負責人 Cat Wu 對談時，分享這些優化技巧。這些建議的亮點隨後也由 Claude Code 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」（Plan Mode）。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」（permission fatigue），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」（Auto Mode），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 Claude Code 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 Claude Code 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，Claude Code 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。Cat Wu 也分享，他們使用一種桌面開發技能，讓 Claude Code 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 Claude Code 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」（context minimalism）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。