Muundaji wa Claude Code Aonyesha Utaratibu Wake wa Kazi, Wasanidi Programu "Wanaelekea Kufanikiwa"

Marekani - Shirika la Habari la Ekhbary

Muundaji wa Claude Code Aonyesha Utaratibu Wake wa Kazi, Wasanidi Programu "Wanaelekea Kufanikiwa"

Mbunifu wa akili bandia bora zaidi duniani anapozungumza, Silicon Valley haisikii tu – inachukua hatua. Kwa wiki iliyopita, jumuiya ya uhandisi imekuwa ikichambua mfululizo wa machapisho kwenye X (zamani Twitter) kutoka kwa Boris Cherny, mbunifu na mkuu wa Claude Code katika Anthropic. Kilichoanza kama kushiriki kwa kawaida kwa usanidi wake wa terminali binafsi kimebadilika haraka kuwa tangazo la virusi kuhusu mustakabali wa utengenezaji wa programu, huku watu wa ndani wa tasnia wakikiita kama hatua muhimu kwa kampuni hiyo mpya.

Msisimko unaozunguka mafunuo ya Cherny ni dhahiri. "Ikiwa huna soma mbinu bora za Claude Code moja kwa moja kutoka kwa muundaji wake, wewe ni mmoja wa watengenezaji programu walio nyuma," aliandika Jeff Tang, sauti mashuhuri katika jumuiya ya wasanidi programu, akisisitiza thamani inayotarajiwa ya mawazo ya Cherny. Kyle McNease, mwangalizi mwingine mwenye ushawishi mkubwa katika tasnia, ameongeza hisia hii, akitangaza kwamba kwa "masasisho yanayobadilisha mchezo" ya Cherny, Anthropic "inaungua" na uwezekano wa kupitia "wakati wao wa ChatGPT".

Msingi wa msisimko upo katika paradoksi ya kuvutia: utaratibu wa kazi wa Cherny ni rahisi sana katika dhana yake, lakini unamwezesha mtu mmoja kufanya kazi na uwezo wa uzalishaji unaohusishwa kwa kawaida na idara ndogo ya uhandisi. Mtumiaji mmoja kwenye X, baada ya kutekeleza usanidi wa Cherny, alielezea uzoefu huo kama "zaidi kama Starcraft" kuliko programu ya kawaida. Analojia hii inaangazia mabadiliko ya msingi kutoka kwa mchakato wa programu wa mwongozo na unaoendeshwa na syntax hadi mwingiliano wa kimkakati zaidi na unaoendeshwa na amri na mawakala wa AI huru.

Makala haya yanaangazia utaratibu wa kazi unaounda upya jinsi programu zinavyojengwa, moja kwa moja kutoka kwa mbunifu wake. Inachunguza jinsi kuendesha mawakala kadhaa wa AI kwa wakati mmoja kunavyobadilisha mchakato wa programu kuwa kitu sawa na mchezo wa mkakati wa wakati halisi.

Kuendesha Mawakala wa AI kwa Uzalishaji wa Juu Zaidi

Ufunuo wa kushangaza zaidi kutoka kwa Cherny ni kuondoka kwake kutoka kwa njia za kawaida za programu. "Loop ya ndani" ya kawaida ya maendeleo inahusisha mtengenezaji programu kuandika kazi, kuijaribu, na kisha kuendelea na inayofuata. Cherny, hata hivyo, hufanya kazi zaidi kama kiongozi wa orchestra au kamanda wa meli, akisimamia wasaidizi kadhaa wa AI kwa wakati mmoja.

Cherny alifichua: "Ninaendesha Claude 5 sambamba kwenye terminal yangu." "Ninazihesabu tabo zangu kutoka 1 hadi 5, na ninatumia arifa za mfumo kujua ni lini Claude anahitaji pembejeo." Kwa kutumia arifa za mfumo wa iTerm2, Cherny anasimamia kwa ufanisi njia tano za kazi sambamba. Kwa mfano, wakati wakala mmoja wa AI anafanya seti ya majaribio, mwingine anaweza kuwa anafanyia marekebisho moduli ya zamani, na wa tatu anaweza kuwa anaandaa hati. Kwa kuongezea, pia anaendesha "Claude 5-10 kwenye claude.ai" kwenye kivinjari chake, akitumia amri ya "teleport" kuhamisha vikao bila mshono kati ya kiolesura cha wavuti na mashine yake ya ndani.

Njia hii inathibitisha kwa nguvu mkakati wa "fanya zaidi kwa kidogo" ambao hivi karibuni ulielezwa na Rais wa Anthropic, Daniela Amodei. Kwa tofauti kubwa na washindani kama OpenAI, ambao wanafuata ujenzi mkubwa wa miundombinu, Anthropic inaonyesha kuwa uendeshaji bora na matumizi ya akili ya mifumo ya AI iliyopo inaweza kusababisha faida za uzalishaji za kuongezeka. Hii inaangazia mabadiliko katika mkakati wa ushindani ndani ya mazingira ya AI, ikilenga juu ya ufanisi na ushirikiano badala ya nguvu ya hesabu tu.

Uchaguzi Dhidi ya Intuition: Modeli Polepole Zaidi, lakiniyenye Akili Zaidi

Katika hatua ambayo inaweza kuonekana kuwa dhidi ya intuition kwa tasnia iliyojaa kasi na kucheleweshwa kidogo, Cherny alifichua matumizi yake ya kipekee ya modeli ya Anthropic yenye nguvu zaidi, ingawa polepole zaidi: Opus 4.5. Cherny alielezea: "Ninatumia Opus 4.5 na fikra kwa kila kitu. "Ni modeli bora zaidi ya coding ambayo nimewahi kutumia, na ingawa ni kubwa na polepole kuliko Sonnet, kwa kuwa unahitaji kuiongoza kidogo na ni bora katika matumizi ya zana, karibu kila mara ni haraka kuliko kutumia modeli ndogo zaidi mwishowe."

Ufahamu huu ni muhimu kwa viongozi wa teknolojia wa kampuni. Kikwazo kikuu katika maendeleo ya kisasa ya AI mara nyingi sio kasi ya kizazi cha tokeni, bali ni muda wa binadamu unaotumika kusahihisha makosa ya AI. Utaratibu wa kazi wa Cherny unaonyesha kuwa kukubali "ushuru wa hesabu" wa juu zaidi kwa modeli yenye uwezo zaidi na yenye akili mapema kunaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa "ushuru wa kusahihisha" unaofuata, na kusababisha ufanisi wa jumla na muda wa haraka zaidi wa kuingia sokoni.

Kujifunza Kuendelea: Faili Iliyoshirikiwa kwa Kumbukumbu ya AI

Cherny pia alielezea suluhisho la ubunifu la timu yake kwa shida ya "kukosa kumbukumbu" kwa AI. Mifumo mikuu ya lugha ya kawaida mara nyingi hukosa kumbukumbu ya kudumu ya mitindo maalum ya programu ya kampuni au maamuzi ya usanifu kati ya vipindi tofauti.

Ili kushinda hii, timu ya Cherny huhifadhi faili moja, kuu inayoitwa CLAUDE.md katika hifadhi yao ya git. Aliandika: "Wakati wowote tunapoona Claude akifanya kitu vibaya tunaiongeza kwenye CLAUDE.md, ili Claude ajue kutokifanya tena wakati ujao." Mazoezi haya hubadilisha msingi wa nambari kuwa kiumbe kinachojirekebisha na kujifunza. Wakati msanidi programu wa binadamu anapitia ombi la kuvuta (pull request) na kugundua kosa, yeye harekebishi tu nambari; pia anasasisha faili la CLAUDE.md, akiongoza AI jinsi ya kuepuka makosa kama hayo baadaye. Kama kiongozi wa bidhaa Aakash Gupta alivyobainisha wakati wa kuchambua mfululizo huo, "Kila kosa huwa sheria." Kadri timu inavyoshirikiana na AI kwa njia hii, ndivyo wakala anavyokuwa mwenye akili na mwenye mwelekeo zaidi.

Uendeshaji Kiotomatiki Kupitia Amri za Mshazamo na Mawakala Wadogo

Utaratibu wa kazi wa "kawaida" wenye ufanisi sana ambao umepata sifa unatokana na uendeshaji wa kiotomatiki wa kazi za kawaida za maendeleo. Cherny hutumia amri za mshazamo na dhana za mawakala wadogo ili kuendesha kiotomatiki shughuli zinazotumia muda mwingi kama vile kuunda kesi za majaribio, kuunda maombi ya kuvuta, na kushughulikia marekebisho madogo ya hitilafu. Hii huwawezesha watengenezaji programu wa binadamu kujitolea rasilimali zao za utambuzi kwa maeneo magumu zaidi ya utatuzi wa matatizo na ubunifu wa uhandisi wa programu, hatimaye kusukuma mipaka ya kile kinachowezekana katika maendeleo yanayoendeshwa na AI.

Shirika la Habari la Ekhbary