Muundaji wa Claude Code Aonyesha Utendaji Wake, Watafutaji Wafurahishwa

Marekani - Shirika la Habari la Ekhbary

Muundaji wa Claude Code Aonyesha Utendaji Wake, Watafutaji Wafurahishwa

Mbunifu wa wakala wa kukodi wa juu zaidi duniani anapozungumza, Silicon Valley haisikii tu—inaandika. Kwa wiki nzima iliyopita, jumuiya ya uhandisi imekuwa ikichambua mfululizo wa machapisho kwenye X (zamani Twitter) kutoka kwa Boris Cherny, muundaji na mkuu wa Claude Code katika Anthropic. Kilichoanza kama kushiriki kwa kawaida kwa usanidi wake wa terminali ya kibinafsi, kimebadilika haraka kuwa tangazo la virusi kuhusu mustakabali wa ukuzaji wa programu, huku watu wa ndani wa tasnia wakikiita kama wakati wa kubadilisha mchezo kwa kampuni hiyo.

Msisimko unaozunguka mafanikio ya Cherny ni dhahiri. "Ikiwa husomi mbinu bora za Claude Code moja kwa moja kutoka kwa muundaji wake, wewe ni nyuma kama programu", aliandika Jeff Tang, sauti maarufu katika jumuiya ya watengenezaji. Kyle McNease, mwangalizi mwingine wa tasnia, aliongeza hisia hii, akitangaza kwamba kwa "sasisho zinazobadilisha mchezo" za Cherny, Anthropic "inaungua", na uwezekano wa kuwa kwenye kizingiti cha "wakati wao wa ChatGPT".

Msingi wa kelele uko katika paradoksi ya kuvutia: utendaji wa Cherny ni rahisi sana, hata hivyo unamwezesha mtu binafsi kufikia uwezo wa uzalishaji wa idara ndogo ya uhandisi. Kama mtumiaji mmoja alivyobainisha kwenye X baada ya kupitisha usanidi wa Cherny, uzoefu "unajisikia zaidi kama Starcraft" kuliko kukodi kwa kawaida, ikimaanisha mabadiliko makubwa kutoka kwa kuingiza sintaks kwa mikono hadi kuamuru vitengo vya kujitegemea vilivyoboreshwa.

Kufafanua Upya Mzunguko wa Ukuzaji: Kutoka Amri ya Moja kwa Moja hadi Amri ya Kimkakati

Labda mafanikio ya kushangaza zaidi kutoka kwa ufunuo wa Cherny ni kuondoka kwake kutoka kwa mchakato wa kukodi wa moja kwa moja. "Mzunguko wa ndani" wa kawaida wa ukuzaji unahusisha programu kuandika kazi, kuijaribu, na kisha kuendelea hadi inayofuata. Cherny, hata hivyo, hufanya kazi zaidi kama kamanda wa meli, akisimamia mawakala kadhaa wa AI kwa wakati mmoja.

Cherny alielezea katika chapisho lake, "Ninaendesha Claude 5 sambamba kwenye terminal yangu. Ninaweka nambari kwenye 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 husimamia kwa ufanisi njia tano za kazi zinazoendana. Wakati wakala mmoja wa AI anatekeleza seti za majaribio, mwingine anaweza kuwa anarekebisha moduli iliyopo, na wa tatu anaweza kuwa anaandaa hati. Anaendeleza hii zaidi kwa kuendesha "Claude 5-10 kwenye claude.ai" kwenye kivinjari chake, akitumia amri ya "teleport" kuhamisha vipindi bila mshono kati ya kiolesura cha wavuti na mashine yake ya ndani.

Njia hii inathibitisha kwa nguvu mkakati wa "fanya zaidi kwa kidogo" ulioelezwa hivi karibuni na rais wa Anthropic, Daniela Amodei. Wakati washindani kama OpenAI wanazingatia ujenzi mkubwa wa miundombinu, Anthropic inaonyesha kuwa usimamizi bora wa modeli za AI zilizopo unaweza kutoa faida za kuongezeka kwa tija. Hii inaashiria kuwa mustakabali wa ukuzaji wa AI unaweza kutegemea usimamizi wa akili kama vile nguvu ya hesabu mbichi.

Uchaguzi Unaopingana na Akili: Kutanguliza Akili Juu ya Kasi Mbichi

Katika hatua inayopinga shauku ya kawaida ya tasnia kwa ucheleweshaji mdogo (latency), Cherny alifichua matumizi yake ya kipekee ya modeli yenye nguvu zaidi, ingawa ni polepole zaidi, ya Anthropic: Opus 4.5. Cherny alielezea uchaguzi wake, akisema, "Ninatumia Opus 4.5 na kufikiria kwa kila kitu. Ni modeli bora zaidi ya kukodi 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 wakati ni haraka kuliko kutumia modeli ndogo mwishowe."

Ufahamu huu ni muhimu kwa viongozi wa teknolojia ya biashara. Kikwazo kikuu katika ukuzaji wa kisasa wa AI si kasi ambayo tokeni zinazalishwa; ni muda wa kibinadamu unaotumika kurekebisha makosa ya AI. Utendaji wa Cherny unaashiria kuwa kulipa "kodi ya hesabu" kwa modeli yenye uwezo zaidi na akili mapema kunaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa au kuondoa "kodi ya marekebisho" katika hatua za baadaye za mchakato wa ukuzaji.

Kumbukumbu ya Kudumu: Kubadilisha Makosa ya AI kuwa Masomo ya Kudumu

Cherny pia alielezea suluhisho la timu yake kwa tatizo linaloendelea la "uasahaulifu" wa AI. Modeli za kawaida za lugha kubwa mara nyingi hushindwa kuhifadhi kanuni za kukodi mahususi za kampuni au maamuzi ya usanifu kati ya vipindi tofauti. Ili kupambana na hili, timu ya Cherny huhifadhi faili moja, CLAUDE.md, ndani ya hazina yao ya Git.

Alielezea, "Kila wakati tunapoona Claude akifanya kitu kibaya, tunaiongeza kwenye CLAUDE.md, ili Claude ajue kutokufanya hivyo wakati mwingine." Tabia hii hubadilisha msingi wa msimbo kuwa kitu kinachojirekebisha. Wakati programu ya kibinadamu inapokagua ombi la kuunganishwa (pull request) na kugundua kosa, hairekebishi tu msimbo; inamuelekeza AI kusasisha miongozo yake mwenyewe. Kama Aakash Gupta, kiongozi wa bidhaa anayechambua mfululizo huo, alivyoainisha, "Kila kosa huwa sheria." Kwa hiyo, kadiri timu inavyoshirikiana kwa muda mrefu, ndivyo wakala wa AI anavyozidi kuwa na akili na kubinafsishwa.

Usimamizi na Mawakala Wasaidizi: Kurahisisha Njia ya Ukuzaji

Ufanisi wa utendaji wa Cherny unazidishwa zaidi na usimamizi mkali wa kazi zinazorudiwa. Anatumia "amri za mpishano" (slash commands)—njia za mkato za kibinafsi zilizoingizwa kwenye hazina ya mradi—kutekeleza shughuli ngumu kwa kugusa kitufe kimoja. Alisisitiza amri inayoitwa /commit-push-pr, ambayo huionyesha mara kadhaa kwa siku, ikisimamia mchakato kwa kawaida wa kutumia muda mwingi wa udhibiti wa toleo, kuandika ujumbe wa kufunga, na kuunda maombi ya kuunganishwa.

Zaidi ya hayo, Cherny hutumia "mawakala wasaidizi", haiba maalum za AI zilizoundwa kwa ajili ya hatua mahususi za mzunguko wa maisha wa ukuzaji. Hii inajumuisha wakala wa kurahisisha msimbo ili kuboresha usanifu baada ya kazi kuu kukamilika na wakala wa kuthibitisha programu ili kutekeleza majaribio ya mwisho hadi mwisho kabla ya kitu chochote kusafirishwa.

Mzunguko wa Uhakiki: Kufungua Halisi kwa Msimbo Uliozalishwa na AI

Ikiwa kuna sababu moja ya Claude Code kuripotiwa kufikia dola bilioni 1 katika mapato ya kila mwaka yanayorudiwa haraka, uwezekano mkubwa ni utekelezaji wa mizunguko thabiti ya uhakiki. AI si jenereta tu ya msimbo; ni kipimaji kilichojumuishwa.

Cherny alishiriki, "Claude hujaribu kila mabadiliko ninayoweka kwenye claude.ai/code kwa kutumia kiendelezi cha Claude Chrome. "Inafungua kivinjari, inajaribu UI, na inarudia hadi msimbo ufanye kazi na UX iwe nzuri." Anadai kuwa kumpa AI uwezo wa kuthibitisha kazi yake mwenyewe—iwe kupitia usimamizi wa kivinjari, utekelezaji wa amri, au uchambuzi wa seti za majaribio—huongeza ubora wa matokeo ya mwisho kwa "2-3x". Kwa hivyo, wakala haandiki tu msimbo; unathibitisha utendaji wake na uzoefu wa mtumiaji.

Athari kwa Mustakabali wa Uhandisi wa Programu

Majibu mapana kwa chapisho la Cherny yanaashiria mabadiliko muhimu katika jinsi watengenezaji wanavyoona ujuzi wao. Kwa miaka, "kukodi kwa AI" kwa kiasi kikubwa ilimaanisha vitendakazi vya ziada vya kukamilisha kiotomatiki katika wahariri wa maandishi. Cherny ameonyesha kuwa AI sasa inaweza kutumika kama mfumo mkuu wa uendeshaji kwa kazi yenyewe, ikibadilisha asili ya ukuzaji wa programu.

Jeff Tang alihitimisha kwenye X, "Soma hii ikiwa tayari wewe ni mhandisi... na unataka nguvu zaidi." Njia ya Cherny si tu kuhusu kukodi haraka zaidi; ni kuhusu kufikiria upya kwa msingi nafasi ya mtengenezaji kama msimamizi wa kimkakati katika enzi ya akili bandia.

Shirika la Habari la Ekhbary