谷歌Gemini API项目负责人亚娜·多根近日在社交平台公开分享了一项技术对比实验结果：Anthropic公司开发的Claude Code代码生成工具仅用一小时就完成了分布式智能体编排器的原型构建，而谷歌团队在该领域已持续研发超过一年。这项实验的核心任务是创建能够协调多个AI代理协同工作的系统，多根承认谷歌此前尝试的多种技术方案均未达成预期效果。
实验过程中，多根仅向Claude Code输入三段简化的需求描述，基于公开技术思路构建测试用例。尽管最终生成的代码仍需优化，但已具备完整功能框架。她特别强调实验未使用任何内部资料，完全遵循开源协议进行。当被问及谷歌是否会引入该工具时，多根明确表示公司内部项目禁止使用Claude Code，仅允许在开源场景中测试。
针对外界对AI编程工具的质疑，多根建议技术人员在专业领域亲自验证这类工具的实用性。她同时披露了谷歌在相关领域的研发进展："我们正在同步优化模型架构与工具链，Gemini生态系统的演进速度不会落后于行业标杆。"对于用户关注的追赶时间表，她未给出具体期限，但强调团队处于全速推进状态。
在技术演进方面，多根梳理了AI辅助编程的突破性进展：2022年仅能实现单行代码补全，2023年扩展至完整代码片段生成，2024年具备跨文件协作能力，而2025年初已能独立完成代码库重构。她坦言这些发展速度远超预期，2022年时认为2024年的技术成果需要五年才能商业化，2023年又修正预测为需要十年，但实际突破速度令整个行业震惊。
Claude Code开发者鲍里斯·切尔尼同步公开了高效使用指南。他建议用户为AI建立自我验证机制，通过反馈循环可将输出质量提升100%-200%。在处理复杂任务时，推荐采用"规划-执行"双阶段模式：先与AI迭代完善实施方案，再启动一次性生成。对于重复性工作，可通过自定义命令和子代理实现自动化处理。
针对大型项目，切尔尼展示了多智能体协同方案：主代理完成核心编码后，启动后台代理进行交叉验证，同时并行运行多个实例处理不同模块。其团队已实现将代码审查、文档生成等环节自动化，Claude Code可直接接入Slack、BigQuery、Sentry等开发工具链。日常开发中，Opus 4.5模型成为首选，在代码合并请求环节，系统会自动调用Claude补充技术文档。
