Claude Code官方揭秘！内部使用指南曝光：员工都是这样用CC的！把 AI 当老虎机，不改错直接重来！ 原创

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Claude团队，你是懂“写教程”的！

昨天，Claude 官方发布了一篇实打实的案例报告，标题相当直白：

《Anthropic 团队是怎么用 Claude Code 的？》

标题越朴素，内容越干货。看上方的“Case Study （案例研究）”标注就知道——这不是草草列出的使用心得，而是一份带着强烈Claude学术风格的CC研究报告。

这个报告是咋写的呢：他们通过走访内部的数据基础设施、产品开发、安全工程、推理（Inference）、数据科学与可视化等多个工程团队，甚至连法务部门这种“非技术团队”怎么使用Claude Code也进行了详细调查。

每一部分都讲述了他们是怎么用 Claude Code 的、解决了哪些问题，还附带了针对其他组织的迁移建议和实操技巧。

目前关于CC的各种开发者个人分享其实不少，但这种“跨部门 × 实战导向 × 官方亲述”的资料肯定是第一份，信息密度极高，值得每一个技术人认真读一读。

例如，报告中提到的几个操作建议，就非常值得借鉴：

• 写好 Claude.md 文档：Claude 就能稳稳执行流程任务 越详细，越高效，特别适合处理重复性的数据管道搭建工作。
• 并行多项目不中断：Claude 实例上下文独立保存 多个 Claude Code 实例并行执行，哪怕几天后切回，也能准确衔接上次的上下文。
• 提示越具体，Claude 越能独立完成任务 模块名相近时尤其要写得细致，否则 Claude 可能“改错地儿”。

当然，并非所有建议都没有争议。比如机器学习团队的一条经验就引发了热议：

 面对重复性 refactor，别试图修 Claude 的错，直接当“老虎机”用：让它跑 30 分钟，不满意就重来一轮，命中率更高。

有网友当场回怼：

 “这话说得轻松，反正又不是你自己付 Claude Code 的账单。”

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但争议的背后，其实也说明了这篇报告的一个现实价值：没有只讲成功故事，而是把“AI coding 在组织内部真实表现”讲透了。

毕竟Claude Code的实力是得到广泛用户认可的：自从 Claude 4（Opus / Sonnet）推出后，Claude Code 的活跃用户量暴涨 300%，年化收入翻了 5.5 倍。

Dario 更在多个场合表示：

 “未来 3–6 个月，AI 将负责 90% 的代码编写。”

 而在 Claude 开发者日上，他还透露：

“目前 Anthropic 内部约 70% 的 PR 都由 Claude Code 完成。”

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所以说，这份“内部实录 + 操作清单 + 使用建议”的报告，不仅信息量大、覆盖范围广，更关键的是能帮你在 AI coding 的热潮提供一个新的视角，为找到真正适合你/你的团队的使用方式一些参考。

一句话总结：这份保姆级教程，值！得！一！看！

话不多说，来看这份报告：

Claude Code 在产品开发团队的应用

作为 Claude Code 的构建团队，他们用 Claude 来开发 Claude 本身，主要拓展企业功能和 agentic loop（自主循环）能力。

主要应用场景

• 快速原型开发：自动接受模式（auto-accept mode） 工程师开启自动模式（Shift+Tab），让 Claude 自动生成代码、运行测试、持续迭代。Claude 会对抽象问题做出 80% 的解决方案，工程师再接手做收尾。建议从干净的 Git 状态出发，并定期提交检查点，避免 Claude 跑偏。
• 同步协作编写关键功能 业务核心逻辑部分，团队会详细提示 Claude 写法，实时监控其执行，以确保代码质量、符合风格规范、架构合理。Claude 负责重复性高的部分。
• 异步实现 Vim 模式  Claude 自主完成 Vim 快捷键功能的 70%，团队只需做少量修正。这是最成功的异步项目之一。
• 测试生成与修复 PR 评论 在功能开发后，Claude 负责写全面测试用例，也会处理 PR 审查中提出的简单 bug（如格式问题、函数重命名等），并结合 GitHub Actions 实现自动修复。
• 快速理解陌生代码库 无需等待 Slack 回复，直接用 Claude 问 API 或 monorepo 中的结构和用法，显著节省上下文切换时间。

团队成效

• 自动完成 70% 的复杂功能代码（如 Vim 模式）
• 大幅加快产品迭代速度
• 自动生成测试与修复 bug，保障代码质量
• 降低新成员理解代码库的时间成本

使用建议

• 设置自检循环机制：让 Claude 自动运行 build、测试、lint，以便独立完成更多任务并及时纠错。
• 学会任务分类直觉：外围功能或原型开发可异步，核心逻辑需同步指导。
• 形成清晰的提示结构：模块名相似时要特别具体，以防 Claude 改错地方。提示越详细，Claude 越能独立完成任务。

Claude Code 在数据基础设施团队的应用

数据基础设施团队负责组织公司所有业务数据，服务于各个团队。他们使用 Claude Code 自动化日常的数据工程任务、排查复杂的基础设施问题，并创建可供技术与非技术人员独立访问和操作数据的流程文档。

主要应用场景

• Kubernetes 故障排查 + 截图辅助 当 Kubernetes 集群宕机且无法调度新 pods 时，团队将仪表盘截图输入 Claude Code，由其逐步引导点击 Google Cloud UI 的菜单，最终定位问题是 pod IP 地址耗尽。Claude 随后提供精确指令，帮助新建 IP 池并将其添加至集群，无需网络工程师介入。
• 为财务团队构建纯文本流程 工程师教会财务人员如何用自然语言描述数据处理步骤，并交由 Claude Code 执行。即使是不会编程的员工，也可以写下“查询此仪表盘、获取信息、运行查询、导出 Excel”等步骤，由 Claude 全自动完成，甚至还能主动询问所需参数如日期。
• 帮助新员工理解代码库 新加入的数据科学家可使用 Claude Code 阅读 Claude.md 文档，快速定位关键代码文件、理解数据管道依赖，以及仪表盘的上游数据来源。Claude 在这方面替代了传统的数据目录和发现工具。
• 自动生成阶段性工作总结 每项任务完成后，团队会让 Claude Code 总结本次会话内容、提出改进建议，从而持续优化 Claude.md 与操作流程，逐步提升文档实用性。
• 跨项目并行工作不中断 在进行多个长任务时，团队会为不同项目开多个 Claude Code 实例，各自保留上下文。即使几天后切回，也能无缝继续上次的工作，实现真正的并行处理而不丢失上下文。

团队成效

• 无需专家即可解决集群问题
• 加速新员工入职理解系统
• 自动监控海量数据仪表盘，识别异常
• 非技术团队实现自助数据处理

使用建议

• 编写详实的 Claude.md 文档：记录越清晰，Claude Code 的表现越出色。尤其适合处理重复性任务或构建新数据管道。
• 处理敏感数据时优先用 MCP 服务器而非 BigQuery CLI，安全控制更可靠。
• 组织团队内部分享会：相互演示 Claude 使用技巧，有助于发现新的使用方式。

Claude Code 在安全工程团队的应用

安全工程团队专注于软件开发生命周期安全、供应链安全与开发环境的防护。他们广泛使用 Claude Code 编写与调试代码。

主要使用场景

• 调试复杂基础设施问题 处理故障时，将堆栈跟踪与文档输入 Claude Code，请其追踪代码库中的控制流。这将原本需手动阅读 10–15 分钟代码的问题解决时间缩短到约 5 分钟。
• Terraform 安全审查与分析 基础设施变更需安全批准时，团队将 Terraform 计划复制到 Claude 中提问“这个改动会造成什么后果？我会不会后悔？”——极大加快了安全审查反馈，减少开发流程瓶颈。
• 文档合成与运行手册生成 Claude 可以整合多个文档来源，生成 markdown 格式的操作手册、排错指南与概览，用于实际问题调试，效率远高于传统的知识库检索。
• 测试驱动开发（TDD） 过去流程是“写设计文档→写勉强能跑的代码→重构→放弃写测试”，现在是让 Claude 先生成伪代码，再指导其通过测试驱动方式逐步完成，更可靠、可测试性更强。
• 快速熟悉项目上下文 如贡献名为 "dependant" 的安全审批 Web 项目，团队通过 Claude 阅读 markdown 规范并编写代码，使得成员几天内即可产生有效贡献，而非数周。

团队影响

• 显著缩短故障解决时间 将基础设施问题的排查时间从十几分钟降至五分钟内。
• 加快安全审查流程 Terraform 审查效率显著提升，开发者无需长时间等待安全批准。
• 提升跨团队贡献能力 团队成员无需长时间建立上下文，也能迅速参与项目。
• 更高效的文档工作流 文档整合产出更清晰的排错指南，助力问题快速定位。

使用建议

• 广泛使用自定义斜杠命令（slash commands） 安全部门贡献了整个 monorepo 中约 50% 的自定义命令，实现特定流程自动化，加快重复任务。
• 让 Claude 主动“说话” 与其精准提问生成代码片段，不如让 Claude 自主逐步提交工作，中间定期检查，最终得到更完整的解决方案。
• 将其用作文档生成器 除编程外，Claude 在合成文档方面同样强大。团队会提供格式样例与偏好，让 Claude 生成可直接用于 Slack 或 Google Docs 的文档，避免界面切换疲劳。

Claude Code 在推理（Inference）团队的应用

该团队负责 Claude 的内存系统，即模型在读取用户输入与生成响应过程中用到的内部记忆系统。许多成员缺乏机器学习背景，因此广泛使用 Claude Code 弥补知识空缺，加速工作节奏。

主要使用场景

• 理解代码结构，快速上手项目 刚加入项目时，Claude 可直接指出调用某功能的文件，取代了手动在 GitHub 搜索或问同事的低效流程。
• 生成包含边界条件的测试用例 实现核心功能后，用 Claude 写全面单测，特别是自动补全可能被遗漏的边缘情况，从而节省大量脑力和时间。
• 解释机器学习概念 没有 ML 背景的成员可让 Claude 解释模型函数或配置参数，将原本需查阅一小时文档与搜索的过程缩短为 10–20 分钟。
• 跨语言代码翻译 需要用 Rust 等语言测试功能时，让 Claude 写出对应代码逻辑，无需自己学习该语言。
• 命令记忆与 Kubernetes 管理 忘记复杂的 K8s 命令时，直接向 Claude 询问即可获得精确用法，大幅提升基础设施操作效率。

团队影响

• ML 概念掌握速度提升 80% 查资料的时间从一小时缩短为 10–20 分钟。
• 快速熟悉代码结构 秒级获取关键代码位置，不再依赖同事解答。
• 测试覆盖更完整 自动生成带边界条件的单测，减轻开发负担。
• 跨语言能力解锁 能在不熟悉语言下完成需求，无需重新学习语法。

使用建议

• 先测试知识问答能力 多问 Claude 几个概念类问题，评估其是否优于 Google 搜索。若快又准，即可成为流程中节省时间的利器。
• 从生成代码开始使用 提示清晰逻辑让 Claude 写出代码并验证正确性，有助于建立信任后开展更复杂任务。
• 让它帮你写测试 将写测试交给 Claude 能显著减压，也确保了质量。

Claude Code 在数据科学与机器学习工程团队的应用

这类团队需要构建可视化工具来评估模型效果，但往往不精通前端语言和框架。Claude Code 让他们在不成为全栈工程师的前提下，开发出可用于生产的分析仪表盘。

主要使用场景

• 构建 JavaScript/TypeScript 可视化应用 虽然对 JS/TS 不熟，他们用 Claude 构建完整的 React 应用来可视化 RL 模型训练表现。Claude 可自主生成五千行的 TS 应用，团队只需提需求，无需理解代码细节。
• 处理重复的代码重构 合并冲突或复杂文件重构时，Claude 像“老虎机”一样投入当前状态，30 分钟后产出一个版本，满意就用，不满意就重来。
• 替代 Jupyter 笔记本，构建持久化工具 不再依赖一次性 notebook，转向持久的 React 可视化面板，以便未来复用。
• 任务全权委托 对陌生语言/代码库，团队可完全交由 Claude 执行实现，无需参与。

团队影响

• 时间节省 2–4 倍 重复性重构从“手动还能做”变为“轻松完成”。
• 在不熟悉语言中开发复杂应用 尽管 JS/TS 水平有限，仍能构建五千行的可视化面板。
• 转向可复用工具 从临时 notebook 转向标准可复用 React 仪表盘。
• 促进模型改进 实际使用 Claude Code 的体验为记忆系统与产品 UX 提供反馈。
• 实现以可视化为核心的决策机制 训练与评估阶段对模型行为的理解更深入。

使用建议

• 像用老虎机一样用 Claude 保存状态后让 Claude 自主工作，结果不理想就重来，重启往往比修 bug 更有效。
• 需要时打断简化流程 Claude 倾向复杂方案，适当提醒“可以更简单吗？”可得到更合适的解法。

Claude Code 在产品工程团队的应用

该团队负责为 Claude 添加 PDF 支持、引用功能与网页搜索等扩展知识能力。由于常常面对庞大代码库中的陌生模块，Claude Code 成为帮助理解架构、定位关键文件、解释复杂交互的首选工具。

主要使用场景

• 作为起点的任务规划助手 每个任务开始前，先让 Claude 指出要看哪些文件，再着手修 bug、开发功能或做分析，省去大量摸索时间。
• 独立调试陌生代码 他们现在可以在陌生模块中自行排查问题，不再求助他人。只需向 Claude 描述行为异常，即可获得初步修复建议。
• 通过“狗食测试”（Dogfooding）验证模型更新 Claude Code 自动使用最新研究模型版本，因此是团队第一手体验模型变动的平台。相比过往发布流程，他们能更早获取反馈。 （编者注：Dogfooding为产品开发领域术语，指的是内部员工在正式发布前，先行使用产品）
• 减少上下文切换负担 无需复制代码段拖入 Claude.ai，直接在 Claude Code 提问并获得帮助，减轻心理负担。

团队影响

• 敢于调试陌生模块 成员不再畏惧陌生代码，可独立发现与修复问题。
• 节省理解代码上下文的时间 避免重复拖文件、补充背景信息，精力更集中。
• 加速团队轮换融入 工程师换岗时可快速熟悉新代码库、快速贡献。
• 提升开发者幸福感 团队反馈称日常工作更顺畅、更高效，心情更好。

产品工程团队的实用建议

• 把 Claude 当作迭代伙伴，而不是一次性解决方案 不要指望 Claude 一次就解决问题，而是像与同事协作那样逐步推进。这种方式比追求一次出结果更有效。
• 用于构建陌生领域的信心 面对自己不熟悉的代码区域，也别犹豫去处理 bug 或调查问题。Claude Code 让非熟悉模块的独立处理变得可行。
• 从最小信息量开始 只提供基本需求，让 Claude 引导你逐步展开，而不是一开始就提供大量背景信息。

强化学习工程团队的 Claude Code 实践

RL 工程团队专注于采样效率与权重在集群中的传递。他们用 Claude Code 编写中小型功能、调试 bug 与理解复杂代码，强调“试错+回滚”的迭代式开发方式。

核心应用场景

• 监督式自主开发中小功能 例如实现身份验证机制时，由 Claude 编写主要代码，团队保持监督、及时纠偏。
• 测试生成与代码审查 实现功能后请 Claude 生成单元测试或审查代码，提升质量保障效率。
• 错误调试与问题排查 Claude 能定位问题并补充测试，有时表现出色，有时仍需手动干预，但整体提升效率。
• 快速理解代码结构与调用栈 Claude 可在数秒内总结组件关系与调用路径，替代人工查阅代码或调试日志。
• Kubernetes 配置与部署指导 替代 Google 搜索或请教基础设施同事，Claude 可提供立即可用的配置与命令建议。

开发影响

• 促进实验式开发 采用“尝试-回滚”策略，频繁提交检查点，测试 Claude 自动方案，出错即回退。
• 文档生成自动化 Claude 自动补充注释，节省编写时间，尽管偶尔注释位置奇怪、结构混乱。
• 开发提速但非完美 中小型 PR Claude 能快速完成，但首次成功率约 1/3，多数仍需额外指导或人工收尾。

RL 工程团队的实用建议

• 为特定模式自定义 Claude.md 文件 在 Claude.md 文件中加入明确指令，防止 Claude 重复出现工具调用错误，比如：“使用 pytest 而不是 run，不要随便切换目录，直接使用正确路径。” 这类规范能显著提升生成结果的一致性。
• 使用“重检查点”工作流 Claude 修改代码时频繁提交 checkpoint，方便在实验失败时快速回滚，支持更具实验性的开发流程而无需担心代价。
• 先尝试一把式实现，再转向协作模式 先给 Claude 简洁提示，让它尝试一次性实现完整功能。如果成功（约有三分之一几率），节省大量时间；若失败，再转向引导式协作开发。

增长营销团队的 Claude Code 实践

增长营销团队专注于投放渠道拓展：搜索广告、社交广告、应用商店投放、电邮营销和 SEO。该团队几乎无工程背景，仅由一人组成，但借助 Claude Code 实现了高效自动化和代理式工作流，原本需要大量开发资源的工作得以独立完成。

核心应用场景

• Google Ads 创意文案自动生成 构建代理型工作流处理包含广告文案和表现数据的 CSV 文件，识别效果差的广告并生成符合字符限制的新版本。借助“标题生成子代理”和“描述生成子代理”，实现分钟级生成数百条广告，替代传统人工迭代。
• Figma 插件实现批量创意生成 不再手动复制粘贴社媒广告图，而是开发 Figma 插件识别画面并自动生成多达 100 套不同文案组合，每批仅需半秒，极大提高内容产出。
• Meta Ads MCP Server 构建广告分析系统 搭建与 Meta Ads API 集成的 MCP Server，可在 Claude Desktop 中直接查询广告投放表现，省去多平台切换，提高分析效率。
• 构建带记忆系统的高级提示工程 日志系统会记录广告实验与假设，Claude 能将过往实验结果带入生成新创意的上下文，实现“自我优化”的测试循环。

团队影响

• 重复性任务大幅提速：广告文案制作时间从 2 小时压缩到 15 分钟。
• 创意输出提升 10 倍：Figma 插件+自动文案生成，海量测试变得可行。
• 小团队实现大团队能力：无需开发人员也能实现复杂系统构建。
• 聚焦战略而非执行：时间转移到更高层次的自动化设计与策略制定。

实用建议

• 识别具备 API 的重复任务：寻找可与 Claude 集成的设计/广告/分析工具。
• 将复杂任务拆分为多个子代理：如标题代理、描述代理分别处理，便于调试与优化。
• 提前用 Claude.ai 梳理提示逻辑：在实际写代码前，花时间用 Claude.ai 设计工作流和结构。

产品设计团队的 Claude Code 实践

产品设计团队支持 Claude Code、Claude.ai 和 Anthropic API 的设计。他们即使没有开发背景，也能用 Claude Code 跨越设计与工程的鸿沟，直接实现自己的设计想法，无需频繁往返于工程协作。

核心应用场景

• 前端样式与状态管理修改 无需撰写冗长文档与多轮反馈，设计师可直接使用 Claude Code 修改字体、颜色、间距等，甚至进行复杂的状态管理。
• GitHub Actions 自动生成任务 只需在 GitHub 中提交问题描述，Claude 就可自动建议代码修改方案，无需打开 Claude Code，大幅加快修复流程。
• 交互原型快速生成 贴图设计图后，即可生成可运行的交互原型，开发工程师能一眼看懂，代替传统 Figma 静态图与手工说明。
• 边界情况识别与系统逻辑建模 Claude 可帮助设计师梳理逻辑流程、状态切换与错误场景，在设计阶段即识别问题，避免后期返工。
• 大范围文案变更与法律协作 如全局删除“研究预览”标语，仅花费两次 30 分钟会议便完成包含代码扫描、法律审核与最终实施的工作，效率远高于传统反复沟通。

团队影响

• 设计工具范式变化：Claude Code 与 Figma 同时打开时间占比高达 80%。
• 执行速度提升 2-3 倍：无需等工程师处理，设计师可直接落地样式变更。
• 项目交付从“周”变为“小时”：如 GA 项目消息部署，从一周协调缩短至两次 30 分钟会议。
• 两类用户体验分化：开发者感到“执行更快”；设计师则是“我居然是开发者了！”
• 优化设计与开发协作：设计师理解系统架构后，与工程配合更高效。

实用建议

• 请工程师协助初始配置：Git 权限与项目目录配置对非技术用户较难，需开发协助。
• 使用自定义“记忆文件”：在 Claude.md 中写明“我是设计师、希望分步解释、不要大改”，效果更稳定。
• 截图粘贴原型图：Command+V 粘贴设计图，Claude 可识别并生成前端代码，加快从设计到产品的转化过程。

法务团队的 Claude Code 实践

法务团队是在好奇心驱动和对 Anthropic 产品的探索过程中，逐步发现 Claude Code 的潜力的。其中一位成员还将其应用在个人项目中，为家人开发无障碍工具，并向其他非开发者展示了 Claude 的强大能力。

主要使用场景

• 为家人定制无障碍沟通工具 有成员仅用一小时就开发出预测文本应用，结合原生语音转文本功能，并使用语音库朗读输出，协助因疾病无法说话的家人交流。该工具弥补了言语治疗师推荐的辅助工具中的功能空缺。
• 法务工作流程自动化 构建原型电话分流系统（“phone tree”），帮助员工快速联系到正确的法务人员，展示了无需传统开发资源也能自建法务支持工具的可能。
• 团队协作自动化工具 在 G Suite 中构建应用，实现每周更新自动收集、法务审查进度追踪等功能，律师仅需点击按钮即可标记需审查事项，无需维护复杂表格。
• 快速原型验证思路 用 Claude Code 快速构建功能原型并展示给专业人士（如 UCSF 的辅助工具专家），以验证构想与已有方案的差异，再决定是否深入开发。

工作风格与影响

• Claude.ai 规划，Claude Code 实现 采用“两步法”流程：先用 Claude.ai 对话完成思路规划，再在 Claude Code 中逐步实现，提醒 Claude 慢一点，一步一步来，而不是一次性输出全部代码。
• 视觉导向型操作 经常通过截图来展示界面预期，让 Claude Code 依据视觉反馈生成界面，而不是用文字描述功能。
• 原型驱动型创新文化 鼓励克服“不成熟就不好意思分享”的心理，即使是“小玩具”级别的原型，也能启发其他团队看到新的可能。

合规与安全意识

• MCP 深度集成的风险识别 产品法务人员使用 Claude Code 分析深度 MCP 集成带来的安全风险，认为企业若维持保守的安全策略，未来 AI 接入敏感系统将面临较高门槛。
• 优先推进合规工具构建 法务团队呼吁：随着 AI 能力不断增强，应尽早搭建合规支撑工具，在创新与风险控制间寻找平衡点。

法务团队的实用建议

• 先在 Claude.ai 中完整规划思路 用 Claude 的对话界面梳理整个项目，再请它整理成 step-by-step 的提示语，交由 Claude Code 实现。
• 逐步推进 + 强调视觉沟通 要求 Claude Code 放慢速度、按步骤输出，便于逐句粘贴检查。用截图展示界面效果要优于文字描述。
• 勇于分享不完美原型 不要因原型“幼稚”就藏起来，展示它们能启发更多部门，看见跨团队协作与创新的新可能。

参考链接：https://www.anthropic.com/news/how-anthropic-teams-use-claude-code

本文转载自​​51CTO技术栈​​，作者：伊风