1 月 4 日消息，谷歌一名资深工程师表示，Anthropic 公司的 Claude Code 仅用一小时就生成了一套可用系统，而她的团队从去年起就一直在研发该系统。
谷歌负责 Gemini API 的首席工程师亚娜・多根在 X 平台发文称，她向 Claude Code 提交了一份问题描述，仅一小时就收到了结果，这个结果与她的团队过去一年一直在构建的东西相当。这项任务的核心是分布式智能体编排器 —— 即一种能协调多个人工智能体协同工作的系统。多根透露，谷歌此前针对该问题尝试了多种技术方案，但始终未能达成共识。
在被问及提示词细节时，多根解释道，她给出的提示词并不算十分详尽，仅有三段内容。由于不能使用公司内部资料，她基于现有公开思路搭建了一个简化版需求，用以测试 Claude Code 的能力。
多根坦言，Claude Code 生成的结果并非尽善尽美，仍需进一步优化完善。她建议那些对代码生成智能工具持怀疑态度的人，不妨在自己深耕的专业领域中亲自试用这类工具。当被问及谷歌是否在使用 Claude Code 时，多根表示，该工具仅被允许用于开源项目，禁止在内部工作中使用。有用户追问 Gemini 何时能达到同等水平，多根回应称：“我们目前正全力以赴推进研发，包括模型本身和配套工具链的优化。”
她补充道，人工智能行业从来都不是一场零和博弈，因此，在竞争对手确有建树时给予肯定，是合乎情理的做法，“Claude Code 的表现令人赞叹，这既让我备受鼓舞，也更坚定了推动整个行业向前发展的决心。”
多根还阐述了人工智能辅助编程技术的飞速演进历程：2022 年，这类系统只能完成单条代码的补全；2023 年，已能处理完整的代码片段；到 2024 年，其能力拓展至跨多文件协作，并可搭建简单的应用程序；进入 2025 年，它们已经能够独立构建并重构完整的代码库。
多根回忆道，早在 2022 年时，她还认为 2024 年的这些技术里程碑，要转化为可规模化推广的全球开发者产品是不切实际的；而在 2023 年，她曾预判当前的技术水平需要再等五年才能实现。她在文中写道：“迄今为止，这一领域在质量与效率上取得的突破，已经超出了所有人的想象。”
注意到，几乎在同一时间，Claude Code 的开发者鲍里斯・切尔尼也分享了这款工具的使用诀窍。他的首要建议是：为 Claude 提供验证自身工作成果的方法。这种反馈机制能将最终输出结果的质量提升一倍甚至两倍。
切尔尼建议，大多数使用场景都应从“规划模式”开始，与 Claude 反复迭代沟通，直至敲定一份详实可靠的执行方案。在此之后，Claude 通常就能一次性完成任务。对于重复性的工作流程，他会利用斜线命令和子智能体，将代码简化、应用测试等特定任务自动化。
针对耗时较长的大型任务，切尔尼会启动后台智能体，在 Claude 完成工作后对其成果进行复核审查。他还会并行运行多个 Claude 实例，以此同时处理不同的任务。他日常使用的默认模型是 Opus 4.5。
切尔尼表示，在代码审查环节，团队会在同事的代码合并请求中直接标记 Claude，让它自动补充相关文档。Claude Code 还可与 Slack、数据分析工具 BigQuery、错误日志监控工具 Sentry 等外部应用程序集成使用。
