Anthropic團隊透過Claude Code 改造他們的工作流，讓開發人員跟非技術人員可以處理複雜專案、自動化流程，並跨越過去限制其生產力的技能鴻溝。
他們深入採訪了以下團隊
- 資料基礎設施
- 產品開發
- 安全工程
- 推論
- 資料科學與視覺化
- 產品工程
- 成長行銷(Growth Marketing)
- 產品設計
- 強化學習工程
- 法律
Claude Code 用於資料基礎設施
資料基礎設施團隊為公司內所有團隊組織業務資料。他們使用 Claude Code 自動化例行資料工程任務、排除複雜基礎設施問題，並為技術和非技術團隊成員創建文件化工作流程，讓他們能夠獨立存取和操作資料。
主要 Claude Code 使用案例
使用截圖進行 Kubernetes 除錯
當 Kubernetes 叢集當機且不再排程新的 pod 時，團隊使用 Claude Code 診斷問題。他們將儀表板的螢幕截圖輸入 Claude Code，它逐一引導他們瀏覽 Google Cloud 的 UI 選單，直到找到顯示 pod IP 位址耗盡的警告。Claude Code 接著提供確切的指令來建立新的 IP 池並將其新增到叢集，無需涉及網路專家。
為財務團隊提供純文字工作流程
工程師向財務團隊成員展示如何撰寫描述其資料工作流程的純文字檔案，然後將其載入 Claude Code 以獲得完全自動化的執行。沒有編碼經驗的員工可以描述步驟，如「查詢此儀表板、獲取資訊、執行這些查詢、產生 Excel 輸出」，Claude Code 會執行整個工作流程，包括詢問所需的輸入，如日期。
協助新進人員熟悉程式庫
當新的資料科學家加入團隊時，他們被引導使用 Claude Code 來導覽龐大的程式庫。Claude Code 讀取他們的 Claude.md 檔案文件，識別特定任務的相關檔案，解釋資料管線間依賴關係，並幫助新人了解哪些上游來源輸入到儀表板。這取代了傳統的資料目錄和可發現性工具。
工作階段結束後更新claude.md
團隊要求 Claude Code 總結已完成的工作階段，並在每個任務結束時建議改進。這創建了一個持續改進循環，Claude Code 根據實際使用情況幫助改進 Claude.md 文件和工作流程指示，使後續迭代更有效。
跨多個實例的平行任務管理
在處理長時間執行的資料任務時，團隊在不同專案的不同儲存庫中開啟多個 Claude Code 實例。每個實例都保持完整的上下文，所以當他們在幾小時或幾天後切換回來時，Claude Code 會記住他們正在做什麼以及停在哪裡，實現真正的平行工作流程管理而不會失去上下文。
團隊影響
無需專業知識即可解決基礎設施問題
解決通常需要系統或網路團隊成員介入的 Kubernetes 叢集問題，使用 Claude Code 診斷問題並提供確切的修復方案。
加速新進人員的上手流程
新的資料分析師和團隊成員可以快速了解複雜系統並有意義地做出貢獻，無需大量指導。
增強支援工作流程
Claude Code 可以處理更大量的資料並識別異常，如監控 200 個儀表板，這對人類來說是不可能手動審查的。
實現跨團隊自助服務
沒有編碼經驗的財務團隊現在可以獨立執行複雜的資料工作流程。
來自資料基礎設施團隊的頂尖秘訣
撰寫詳細的 Claude.md 檔案
根據團隊的說法，你在 Claude.md 檔案中記錄工作流程、工具和期望的文件越詳細，Claude Code 的表現就越好。這使得 Claude Code 在您有現有設計模式時，能夠出色地完成例行任務，如設定新的資料管道。
使用 MCP 伺服器而非 CLI 處理敏感資料
他們建議使用 MCP 伺服器而不是 BigQuery CLI，以保持對 Claude Code 可以存取內容的更好安全控制，特別是處理需要記錄或有潛在隱私問題的敏感資料。
分享團隊使用會議
團隊舉行會議，成員向彼此展示他們的 Claude Code 工作流程。這有助於傳播最佳實踐，並展示他們可能自己沒有發現的不同使用工具的方式。
Claude Code 用於產品開發
Claude Code 產品開發團隊使用自己的產品來建構 Claude Code 的更新，擴展產品的企業能力和代理循環(agentic loop)功能。
主要 Claude Code 使用案例
使用自動接受模式快速原型設計
工程師使用 Claude Code 進行快速原型設計，啟用「自動接受模式」(shift+tab) 並設定自主循環，讓 Claude 撰寫程式碼、執行測試並持續迭代。他們給 Claude 一些自己不熟悉的抽象問題，讓它自主運作，然後在解決方案完成約80％的時候進行審查，最後才由團對進行審查。團隊建議從乾淨的 git 狀態開始，並定期commit checkpoints，這樣如果 Claude 偏離軌道，他們可以輕鬆恢復任何錯誤的變更。
核心功能的同步編碼
對於關於更多應用程式商業邏輯的關鍵功能，團隊與 Claude Code 同步工作，提供具有具體實做指示的詳細prompts。他們即時監控過程以確保程式碼品質、風格指南的遵循和適當的架構，同時讓 Claude 處理重複的程式碼工作。
建構 Vim 模式
他們最成功的非同步專案之一是實施 Claude Code 的 Vim 按鍵綁定。他們要求 Claude 建構整個功能，最終實施的大約 70% 來自 Claude 的自主工作，只需要幾次迭代即可完成。
測試生成和錯誤修復
團隊在實做功能後，使用 Claude Code撰寫完整的測試，並處理在Pull Request審查中發現的簡單錯誤修復。他們還使用 GitHub Actions 讓 Claude 自動處理拉取請求issues，如格式問題或函數重新命名。
程式庫探索
在處理不熟悉的程式碼庫（如 monorepo 或 API ）時，團隊使用 Claude Code 快速了解系統的運作方式。他們不是等待 Slack 回應，而是直接詢問 Claude 解釋和程式碼參考，在context切換中節省大量時間。
團隊影響
更快的功能實施
Claude Code 成功實施了如 Vim 模式的複雜功能，其中 70% 的程式碼由 Claude 自主撰寫。
提高開發速度
該工具快速打造原型功能並迭代想法，而不會陷入實施細節。
透過自動測試增強程式碼品質
Claude 生成全面的測試並處理例行錯誤修復，在減少手動工作的同時保持高標準。
更好的程式庫探索
團隊成員可以快速熟悉 monorepo 的不熟悉部分，無需等待同事回應。
Claude Code 團隊的頂尖秘訣
創建自給自足的循環
設定 Claude 透過自動執行建構、測試和 lint 來驗證自己的工作。這使 Claude 能夠自主工作更長時間並捕捉自己的錯誤，特別是當您要求 Claude 在撰寫程式碼之前生成測試時，效果特別好。
培養任務分類直覺
學會區分適合非同步工作的任務（周邊功能、原型設計）與需要同步監督的任務（核心業務邏輯、關鍵修復）。產品邊緣的抽象任務可以使用「自動接受模式」處理，而核心功能需要更密切的監督。
形成清晰、詳細的提示
當元件具有相似的名稱或功能時，在您的請求中要非常具體。您的提示越好、越詳細，您就越能信任 Claude 獨立工作，而不會對程式碼庫的錯誤部分進行意外更改。
Claude Code 用於安全工程(security engineering)
安全工程團隊專注於保護軟體開發生命週期、供應鏈安全和開發環境安全。他們廣泛使用 Claude Code 撰寫和debug程式碼。
主要 Claude Code 使用案例
複雜基礎設施debugging
在處理事件時，他們將stack追蹤和文件輸入 Claude Code，請它追蹤程式庫的控制流程。這顯著減少了產品問題的解決時間，使他們能夠在約 5 分鐘內理解通常需要 10-15 分鐘手動程式碼掃描的問題。
Terraform 程式碼審查和分析
對於需要安全審核的基礎設施變更，團隊將 Terraform 計劃複製到 Claude Code 中詢問「這將會做什麼？我會後悔嗎？」這創建了更緊密的回饋循環，使安全團隊更容易快速審查和批准基礎設施更改，減少開發過程中的瓶頸。
文件綜合和運行手冊
Claude Code 攝取多個文件來源並創建 markdown 格是的操作手冊、故障排除指南和概述。團隊使用這些精簡的文件作為除錯實際問題的上下文，創建比搜索完整知識庫更有效的工作流程。
Test-Driven development(測試驅動開發)工作流程
他們不再使用以前的「設計文件 → 粗糙程式碼 → 重構 → 放棄測試」模式，而是現在要求 Claude Code 提供偽代碼(pseucode)，引導它進行測試驅動開發，並定期檢查以在卡住時引導它，從而產生更可靠和可測試的程式碼。
Context switching和專案上手
在為現有專案（如「dependant」一個用於安全批准工作流程的網路應用程式）做出貢獻時，他們使用 Claude Code 撰寫、審查和執行以 markdown 撰寫並儲存在程式碼庫中的規範，使他們能夠在幾天內而不是幾週內做出有意義的貢獻。
團隊影響
減少事件解決時間
通常需要 10-15 分鐘手動程式碼掃描的基礎設施除錯現在只需要約 5 分鐘。
改進安全審查週期
用於安全批准的 Terraform 程式碼審查發生得更快，消除了開發人員等待安全團隊批准時的阻礙。
增強跨部門貢獻
團隊成員可以在幾天內而不是幾週的context建構中對專案做出有意義的貢獻。
更好的文件工作流程
從多個來源綜合的故障排除指南和運行手冊創建了更高效的除錯過程。
安全工程團隊的重要提示
廣泛使用自定命令
安全工程使用整個 monorepo 中所有自定命令實施的 50%。這些自定義命令簡化了特定工作流程並加快了重複任務。
讓 Claude 先說話
他們現在不是提出有針對性的問題來生成程式碼片段，而是告訴 Claude Code「隨時提交您的工作」，讓它自主工作並定期檢查，從而產生更全面的解決方案。
利用它進行文件編寫
除了編碼之外，Claude Code 在綜合文件和創建結構化輸出方面表現出色。團隊提供寫作樣本和格式偏好，以獲得他們可以立即在 Slack、Google Docs 和其他工具中使用的文件，以避免介面切換疲勞。
Claude Code 用於推論
推論團隊管理在 Claude 讀取您的提示並生成回應時儲存資訊的記憶體系統。團隊成員，特別是機器學習新手，可以廣泛使用 Claude Code 來彌補知識差距並加速他們的工作。
主要 Claude Code 使用案例
理解和上手程式庫
當加入複雜程式碼庫時，團隊非常依賴 Claude Code 快速了解其架構。他們不再手動搜索 GitHub repos，而是要求 Claude 找到哪些檔案呼叫特定功能，在幾秒鐘內獲得結果，而不是詢問同事或手動搜索。
生成具有邊緣案例覆蓋的單元測試
在撰寫完核心功能後，他們會請 Claude 撰寫完整的單元測試。Claude 自動包含補足遺漏的邊緣案例，在幾分鐘內完成通常需要大量時間和精力的工作，就像一個他們可以審查的coding助手。
機器學習概念解釋
沒有機器學習背景的團隊成員依賴 Claude 解釋模型特定的函數和設定。通常需要一小時的 Google 搜索和閱讀文件現在只需要 10-20 分鐘，將研究時間減少了 80%。
跨語言程式碼翻譯
在不同程式語言中測試功能時，團隊解釋他們想要測試的內容，Claude 用所需的語言（如 Rust）撰寫邏輯，消除了僅為了測試而學習新語言的需要。
指令記憶和 Kubernetes 管理
他們不再需要記憶複雜的 Kubernetes 命令，而是詢問 Claude 正確的語法，如「如何獲取所有 pod 或部署狀態」，並收到基礎設施工作所需的確切命令。
團隊影響
加速 ML 概念學習
使用 Claude Code，他們的研究時間減少了 80%，過去需要一小時 Google 搜索的內容現在只需要 10-20 分鐘。
更快的程式庫導覽
該工具可以幫助團隊成員在幾秒鐘內找到相關檔案並了解系統架構，而不是依賴同事分享知識，這通常過程需要幾天的時間。
全面的測試覆蓋
Claude 自動生成具有邊緣案例的單元測試，減輕心智負擔同時保持程式品質。
消除語言障礙
團隊可以在不熟悉的語言（如 Rust）中實施功能，無需學習它。
推論團隊的頂尖秘訣
首先測試知識庫功能
嘗試提出各種問題，看看 Claude 是否能比 Google 搜索更快地回答。如果它更快、更準確，它就是您工作流程的寶貴省時工具。
從生成程式碼開始
給 Claude 具體的指示並要求它撰寫邏輯，然後驗證正確性。這有助於在將其用於更複雜的任務之前建立對工具能力的信任。
用它來撰寫測試
讓 Claude 撰寫單元測試可以顯著減輕日常開發工作的壓力。使用此功能保持程式碼品質，而無需花時間手動思考所有測試案例。
Claude Code 用於資料科學和 ML 工程
資料科學和 ML 工程團隊需要複雜的視覺化工具來了解模型性能，但建構這些工具通常需要精通不熟悉的語言和框架的專業知識。Claude Code 使這些團隊能夠建構產品品質的分析儀表板，而無需成為全端開發人員。
主要 Claude Code 使用案例
建構 JavaScript/TypeScript 儀表板應用程式
儘管「對 JavaScript 和 TypeScript 知之甚少」，團隊使用 Claude Code 建構整個 React 應用程式，用於視覺化強化學習 (RL) 模型性能和訓練資料。他們讓 Claude 控制從頭開始撰寫完整的應用程式，如 5,000 行的 TypeScript 應用程式，而無需自己了解程式碼。這很關鍵，因為視覺化應用程式相對低上下文，不需要了解整個 monorepo，允許快速原型化工具來了解訓練和評估期間的模型性能。
處理重複的重構任務
當面對合併衝突或半複雜(semi-complicated)的檔案重構（對於編輯器巨集來說太複雜，但對於主要開發工作來說不夠大）時，他們像「吃角子老虎」一樣使用 Claude Code ，先提交他們的狀態，讓 Claude 自主工作 30 分鐘，如果有效則接受解決方案，如果不行就再來一次。
創建持久的分析工具而不是一次性筆記本
團隊現在讓 Claude 建構永久的 React 儀表板，可以在未來的模型評估中重複使用，而不是建構被丟棄的一次性 Jupyter 筆記本。這很重要，因為了解 Claude 的性能是「團隊最重要的事情之一」他們需要了解模型在訓練和評估期間的表現，這「實際上是不簡單的，無法單靠簡單的工具觀察單一數字上升中獲得太多訊號」。
零依賴任務委派
對於完全不熟悉的程式庫或語言的任務，他們將整個實施委託給 Claude Code，利用其從 monorepo 收集上下文並執行任務的能力，而無需他們參與實際的編碼過程。這允許在他們專業知識之外的領域提高生產力，而不是花時間學習新技術。
團隊影響
實現節省 2-4 倍的時間
過去繁瑣但可手動管理的例行重構任務現在完成得更快。
在不熟悉的語言中建構複雜應用程式
儘管只有最少的 JavaScript/TypeScript 經驗，但創建了 5,000 行的 TypeScript 應用程式。
從一次性工具轉向持久工具
不再使用一次性的 Jupyter 筆記本，而是建構可重複使用的 React 儀表板進行模型分析。
直接的模型改進見解
親身體驗Claude Code有助於開發為未來的模型提供更好的記憶系統和使用者體驗。
實現視覺化驅動的決策制定
透過先進的資料視覺化工具更好地了解 Claude 在訓練和評估期間的性能。
資料科學和 ML 工程團隊的重要提示
像對待吃角子老虎一樣對待它
在讓 Claude 工作之前保存您的狀態，讓它運行 30 分鐘，然後接受結果或重新開始，而不是試圖糾正。重新開始通常比試圖修復 Claude 的錯誤有更高的成功率。
需要時中斷以求簡單
在監督過程時，不要猶豫立刻停止 Claude 並詢問「你為什麼這樣做？嘗試更簡單的方法。」模型預設傾向於更複雜的解決方案，但對簡單方法的請求有良好的反應。
Claude Code 用於產品工程
產品工程團隊致力於將更多知識帶入 Claude context window的功能，如 支援PDF格式、引用和網路搜索。在跨越大型複雜的程式庫工作，意味著會不斷遇到不熟悉的程式碼，需要花費大量時間了解任何特定任務應該要檢查哪些檔案，並在進行更動之前建立context。Claude Code 透過充當可以幫助他們了解系統架構、識別相關檔案和解釋複雜互動的指南來改善這種體驗。
主要 Claude Code 使用案例
第一步工作流程規劃
團隊使用 Claude Code 作為任何任務的「第一站」，要求它識別要檢查哪些檔案以進行錯誤修復、功能開發或分析。這取代了在開始工作之前手動導覽程式碼庫和收集上下文的傳統耗時過程。
跨程式庫的獨立除錯
團隊現在有信心處理程式碼庫不熟悉部分的錯誤，而不是向他人尋求幫助。他們可以詢問 Claude「你認為你能修復這個錯誤嗎？這是我看到的行為」，並經常立即取得進展，考慮到所需的時間投資，這在以前是不可行的。
透過 dogfooding 進行模型迭代測試
Claude Code 自動使用最新的研究模型快照(snapshots)，使其成為他們體驗模型變更的主要方式。這給團隊在開發週期中直接反饋模型行為更改，這是他們在以前的發布中沒有經歷過的。
消除切換context的負擔
團隊不再需要複製貼上程式碼或是把檔案拉到claude.ai中並花大量時間解釋問題，而是可以直接在claude Code中提問，無須額外蒐集context大量減輕心智負擔
團隊影響
增加處理不熟悉領域的信心
團隊成員可以獨立在不熟悉的程式碼庫中除錯和調查事件。
在蒐集context中節省大量時間
Claude Code 消除了複製程式碼和將檔案拖到 Claude.ai 的繁瑣步驟，減少了切換context的心智負擔。
更快的輪換上手
輪換到新團隊的工程師可以快速導覽不熟悉的程式碼庫並做出有意義的貢獻，無需廣泛的同事諮詢。
增強開發人員幸福感
團隊反應在日常工作流程中減少摩擦力(friction)，感到更快樂、更有生產力。
產品工程團隊的頂尖秘訣
將其視為迭代夥伴，而不是一次性解決方案
不要期望 Claude 立即解決問題，而是將其視為您與之迭代的合作者。這比在第一次嘗試時獲得完美解決方案效果更好。
用它在不熟悉的領域建立信心
不要猶豫處理您專業知識之外的錯誤或調查事件。Claude Code 使得在通常需要廣泛上下文建構的領域獨立工作成為可能。
從最少的資訊開始
從您需要的最低限度內容開始，讓 Claude 引導您完成過程，而不是預先提供大量資料說明。
Claude Code 用於成長行銷(growth marketing)
成長行銷團隊專注於建構跨付費搜索、付費社群、App stores、電子郵件行銷和 SEO 的績效行銷管道。作為一個非技術團隊的一人團隊，他們使用 Claude Code 自動化重複的行銷任務，並創建傳統上需要大量工程資源的agentic工作流程。
主要 Claude Code 使用案例
自動化 生成Google Ads 創意
團隊建構了一個agentic工作流，處理包含數百個現有廣告及其績效指標的 CSV 檔案，找出表現不佳的廣告進行迭代，並生成符合嚴格字元限制（標題 30 個字元，敘述 90 個字元）的新變體。使用兩個專門的子代理， 一個用於標題，一個用於敘述，系統可以在幾分鐘內生成數百個新廣告，而不需要跨多個活動手動創建。這使他們能夠大規模測試和迭代，這是以前需要大量時間才能實現的。
用於大量創意製作的 Figma 外掛程式
他們開發了一個 Figma 外掛程式，可以識別畫框frames並透過替換標題和敘述以程式方式生成多達 100 個廣告變體，而不是手動複製和編輯付費社交廣告的靜態圖片，將需要數小時的複製貼上減少到每批次只要半秒。這使得創意輸出提升10倍，使團隊能夠在主要社群上測試更多元的創意變化。
用於活動分析的 Meta Ads MCP 伺服器
他們創建了一個與 Meta Ads API 整合的 MCP 伺服器，可以直接在 Claude Desktop 應用程式中查詢廣告活動績效、花費數據和廣告效益，免去了在平台之間切換進行績效分析的需要，節省了關鍵時間，而每一分效率提升都轉化為更好的投資報酬率。
具有記憶系統的進階提示工程
他們實做了一個初步的記憶系統，記錄跨廣告迭代的假設和實驗，允許系統在生成新變體時將以前的測試結果拉入上下文，創建一個自我改進的測試框架。這實現了手動追蹤不可能實現的系統化實驗。
團隊影響
大幅節省重複任務的時間
Claude Code 將廣告文案製作時間從 2 小時減少到 15 分鐘，釋放團隊進行更多戰略工作。
創意輸出增加 10 倍
團隊現在可以透過自動化廣告生成和 Figma 整合，在各渠道測試更多的廣告變體，並取得最新的視覺設計元素
像更大的團隊一樣運作
團隊可以處理傳統上需要專門工程資源的大型開發任務。
戰略重點轉移
團隊可以花更多時間在整體戰略和建構代理自動化上，而不是手動執行。
成長行銷團隊的頂尖秘訣
找出具備API 的重複任務
尋找涉及具有 API 的工具（如廣告平台、設計工具、分析平台）的重複操作的工作流程。這些是自動化的最佳候選項，也是 Claude Code 提供最大價值的地方。
將複雜工作流程分解為專門的子代理(sub-agnets)
不要試圖在一個提示或工作流程中處理所有內容，而是為特定任務創建單獨的代理，如標題代理與敘述代理。這使除錯更容易，並在處理複雜需求時提高輸出品質。
在coding前徹底腦力激盪和提示規劃
預先花大量時間使用 Claude.ai 思考您的整個工作流程，然後讓 Claude.ai 為 Claude Code 創建一個全面的提示和程式碼結構以供參考。另外採取step by step方式而不是要求一次性解決方案，以避免 Claude 被複雜任務壓倒。
Claude Code 用於產品設計
產品設計團隊支援 Claude Code、Claude.ai 和 Anthropic API，專門建構 AI 產品。即使是非開發人員也可以使用 Claude Code 來彌合設計和工程之間的傳統差距，實現直接實施他們的設計願景，而無需與工程師進行大量的來回迭代。
主要 Claude Code 使用案例
前端優化和狀態管理更改
團隊不是為視覺調整（字體、顏色、間距）創建大量設計文件並與工程師進行反覆反回饋，而是使用 Claude Code 直接實施這些更改。工程師說他們正在進行「通常設計師不會做的進行的大型狀態管理(large state management)變更」，使他們能夠實現他們所想的精確品質。
GitHub Actions 自動化工單
使用 Claude Code 的 GitHub 整合，他們只需提交描述所需更改的問題/票務，Claude 自動提出程式碼解決方案，無需開啟 Claude Code，為他們持續的優化任務積壓創建了無縫的錯誤修復和功能改進工作流程。
快速互動原型設計
透過將mockup 圖像貼到 Claude Code 中，他們生成工程師可以立即理解和迭代的完全功能原型，取代了需要大量說明和轉換成成可運作程式的傳統靜態 Figma 設計流程。
邊緣案例發現和系統架構理解
團隊使用 Claude Code 來繪製錯誤狀態、邏輯流程和不同的系統狀態，使他們能夠在設計期間識別邊緣案例，而不是在開發後期發現它們，從根本上提高了他們初始設計的品質。
複雜的複製變更和法律合規
對於像在整個程式碼庫中刪除「研究預覽」這類訊息的任務，他們使用 Claude Code 找到所有實例，審查周圍的文字，與法務即時協調更改，並實施更新，這個過程需要兩次 30 分鐘的通話，而不是一週的來回協調。
團隊影響
轉變核心工作流程
Claude Code 成為主要設計工具，80% 的時間開啟 Figma 和 Claude Code。
執行速度快 2-3 倍
以前需要與工程師進行大量來回的視覺和狀態管理更改現在可以直接實施。
週期時間從幾週縮短到幾小時
像 Google Analytics 發布訊息這樣需要一週協調的複雜專案現在在兩次 30 分鐘的通話中完成。
兩種不同的使用者體驗
開發人員獲得「增強的工作流程」更快的執行，而非技術使用者獲得「天啊，我是開發人員的工作流程」。
改進的設計-工程協作
Claude Code 實現了改進的溝通和更快的問題解決，因為設計師了解系統約束和可能性，而無需與工程師密切合作。
產品設計團隊的重要提示
從工程師那裡獲得適當的設定幫助
讓工程團隊成員幫助進行初始repository設定和權限 。熟悉技術對非開發人員來說具有挑戰性，但一旦設定好，它就會改變日常工作流程。
使用自定義記憶檔案來引導 Claude 的行為
建立具體的prompt，告訴 Claude 您是一位很少寫程式的設計師，需要詳細的解釋和更小的漸進式的更改，這顯著提高了 Claude 回應的品質並使其不那麼令人害怕。
利用圖像貼上進行原型設計
使用 Command+V 直接將螢幕截圖貼到 Claude Code 中。它擅長讀取設計並生成功能程式碼，使其對於將靜態mockups轉換為工程師可以立即理解和建構的互動原型具有無可取代的價值。
Claude Code 用於 RL(強化學習)工程
RL 工程團隊專注於 RL 中的高效採樣和跨叢集的權重傳輸。他們主要使用 Claude Code 撰寫小型到中型功能、除錯和理解複雜的程式碼庫，採用包括頻繁檢查點和回滾(eollbacks)的迭代方法。
主要 Claude Code 使用案例
以監督自主性(supervised autonomy)的功能開發
團隊讓 Claude Code在提供監督的情況下為小型到中型功能撰寫大部分程式碼，例如為權重傳輸組件實施身分驗證機制。他們以互動方式工作，允許 Claude 主導，但在偏離軌道時引導它。
測試生成和程式碼審查
在自行實施更改後，團隊要求 Claude Code 新增測試或審查他們的程式碼。這種自動化測試工作流程為例行但重要的品質保證任務節省了大量時間。
除錯和錯誤調查
他們使用 Claude Code 除錯，結果好壞參半。有時它會立即識別問題並新增相關測試，而其他時候它難以理解問題，但總體而言，當它有效時會提供價值。
理解程式庫和分析call stack
他們工作流程中最大的變化之一是使用 Claude Code 快速獲得相關組件和call stack的摘要，取代手動程式碼閱讀或生成大量除錯輸出。
Kubernetes 操作指導
他們經常詢問 Claude Code 關於 Kubernetes 操作的問題，否則需要大量的 Google 搜索或詢問基礎設施工程的同事，獲得配置和部署問題的即時答案。
開發工作流程影響
實現實驗方法
他們現在使用「嘗試和回滾」方法，經常提交檢查點，以便他們可以測試 Claude 的自主實施嘗試，並在需要時恢復，實現更多實驗性。
文件加速
Claude Code 自動新增有用的註解，節省了大量的文件時間，儘管他們注意到它有時會在奇怪的地方新增註解或使用有問題的程式碼組織。
有限制的加速
雖然 Claude Code 可以用「相對較少的時間」實施小型到中型的 PR，但他們承認它只有約三分之一的時間在第一次嘗試時有效，需要額外的指導或手動干預。
RL 工程團隊的頂尖秘訣
為特定模式自定您的 Claude.md 檔案
在您的 Claude.md 檔案中新增指示，以防止 Claude 重複進行工具呼叫錯誤，例如告訴它「執行 pytest 而不是 run，不要不必要地 cd ， 只需使用正確的路徑」。這顯著提高了輸出一致性。
使用檢查點密集的工作流程
當 Claude 進行更改時定期提交您的工作，這樣當實驗不成功時您可以輕鬆回滾。這使得開發方法更具實驗性而無風險。
先嘗試一次性，然後協作
給 Claude 一個快速提示，讓它先嘗試完整實施。如果它有效（約三分之一的時間），您就節省了大量時間。如果無效，則切換到更協作、引導的方法。
Claude Code 用於法務
法務團隊透過實驗和了解 Anthropic 產品的願望發現了 Claude Code 的潛力。此外，一位團隊成員有與為家人和工作創建無障礙工具相關的個人使用案例，展示了該技術對非開發人員的力量。
主要 Claude Code 使用案例
為家庭成員提供自定義無障礙解決方案
團隊成員為因醫療診斷而有說話困難的家庭成員建構了溝通助理。在短短一個小時內，一個人使用原生語音轉文字創建了一個預測文字應用程式，該app能夠建議回應並使用語音庫說出它們，解決了語言治療師推薦的現有無障礙工具中的差距。
法務部門工作流程自動化
團隊創建了原型「電話樹 phone tree」系統，幫助團隊成員與 Anthropic 的合適律師聯繫，展示了法務部門如何在沒有傳統開發資源的情況下為常見任務建構自定義工具。
團隊協調工具
經理建構了 G Suite 應用程式，自動化每週團隊更新並追蹤跨產品的法律審查狀態，允許律師透過簡單的按鈕點擊快速標記需要審查的項目，而不是管理試算表。
用於解決方案驗證的快速原型設計
他們使用 Claude Code 快速建構可運作原型，他們可以向領域專家展示，如向 UCSF 專家展示無障礙工具，以在投入更多時間之前驗證想法並識別現有解決方案。
工作風格和影響
在 Claude.ai 中規劃，在 Claude Code 中建構
他們使用兩步驟過程，首先與 Claude.ai 進行腦力激盪和規劃，然後轉到 Claude Code 進行實施，要求它放慢速度並逐步工作，而不是一次輸出所有內容。
以視覺為先的方法
他們經常使用螢幕截圖向 Claude Code 展示他們希望介面的外觀，然後根據視覺反饋進行迭代，而不是用文字描述功能。
原型驅動的創新
他們強調克服分享「愚蠢」或「玩具」原型的恐懼，因為這些演示激發其他人看到他們沒有考慮過的可能性。
安全和合規意識
MCP 整合問題
產品律師使用 Claude Code 立即識別深度 MCP 整合的安全影響，注意到當 AI 工具存取更敏感的系統時，保守的安全態勢將如何造成障礙。
合規工具優先順序
他們主張隨著 AI 能力的擴展快速建構合規工具，認識到創新和風險管理之間的平衡。
法務部門的頂尖建議
首先在 Claude.ai 中進行廣泛規劃
利用 Claude 的對話介面完整構思整個想法，然後再轉到 Claude Code。然後要求 Claude 將所有內容總結成逐步提示以供實施。
逐步和視覺化地工作
要求 Claude Code 放慢速度並一次實施一個步驟，這樣您就可以複製貼上而不會感到負擔。大量使用螢幕截圖來展示您希望介面的外觀。
儘管不完美也要分享原型
克服隱藏「玩具」專案或未完成工作的衝動。分享原型有助於其他人看到可能性，並在通常不互動的部門之間激發創新。
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