Anthropic 內部如何使用 Claude Code：從基礎設施到產品到資安到法務的全面代理式程式開發

(圖說：Claude Code 正在進行 代理式程式開發 (agentic coding)。圖片來源：Anthropic。)

✳️ tl;dr

• Anthropic 最近分享了他們內部團隊使用 Claude Code ¹ 的真實案例 ²，讓我看到了從單純的程式碼自動完成，進化到「代理式軟體開發生命週期 (agentic SDLC)」的大致畫面。
• Data Infrastructure 團隊讓 Claude Code 用 OCR 看錯誤截圖，診斷出 Kubernetes IP 耗盡，並提供修復指令
• 非技術背景的財務人員只要用 自然語言 描述需求，Claude Code 就能自動產生查詢並輸出 Excel 報表
• Product Development 團隊在 auto-accept mode 下讓 Claude Code 自主寫出 70% 的 Vim 模式程式碼
• Security Engineering 透過 Claude Code 快速解析 Terraform plan，完成安全審核並減少開發瓶頸
• Inference 團隊依賴 Claude Code 生成涵蓋 edge case 的單元測試，研究開發時間降低 80%
• DS/ML 團隊用 Claude Code 建立 5,000 行 TypeScript 儀表板 (dashboard)，從一次性分析轉向長期可重用工具

• MCP（Model Context Protocol） ³ 讓 Claude 在安全環境中存取精準的組態與資料
• Claude Code 借助「自我驗證迴圈」：撰寫程式 → 執行測試/CI → 自動修正錯誤，推進代理式 SDLC (agentic SDLC)
• 第三代 AI coding 工具正整合到端到端開發流程，從需求到部署 全面自動化
• Anthropic 透過 RLAIF 與 Constitutional AI 訓練模式，讓 Claude 在程式碼生成中展現業界領先的自我修正能力

• 你有想過 AI coding 工具 在你的組織內部 或 對你自己的工作流程 到底能做到什麼 程度 嗎？
• 今年五月我在 AWS Summit Hong Kong 2025 分享「重塑程式設計: AI 如何轉變企業的程式開發方式」，從 SDLC 開始拆解，大家有興趣也可以搭配投影片一起閱讀。

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✳️ 知識圖譜

(更多關於知識圖譜…)

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graph LR
  subgraph Concepts
    A[Agentic Workflow]:::c
    B[Continuous Integration]:::c
    C[Knowledge Base]:::c
    D[Prompt-Driven Review]:::c
    E[Secure MCP]:::c
    F[Polyglot Automation]:::c
  end

  subgraph Instances
    G[Claude Code]:::i
    H[Claude.md]:::i
    I[auto-accept mode]:::i
    J[self-verification loop]:::i
    K[Kubernetes debug case]:::i
    L[Terraform review case]:::i
  end

  G --"enables"--> A
  G --"triggers"--> B
  H --"feeds context to"--> C
  C --"supports"--> A
  J --"implements"--> D
  I --"accelerates"--> B
  E --"guards"--> G
  G --"executes"--> F
  K --"exemplifies"--> A
  L --"embeds"--> D

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✳️ 思考展望

幾個問題：

• 技能
  • 當 AI 能處理大部分程式細節時，開發者的核心競爭力是什麼？系統設計能力？對其他人類的需求理解能力？還是對 AI 工具的駕馭能力？
  • 如果需求來自於非人類 (e.g. 來自 AI)，還需要需求理解能力嗎？還是轉變成某種中間層語言？還需要資料中台嗎？Unified Data Layer 也許會變成 Unified Language Layer？Unified Ontology Layer？
• 未來
  • 如果現在 Claude Code 已經能做到這樣的程度，那未來一年、三年、五年，軟體開發的樣貌會是什麼？

✳️ 延伸閱讀