导读：一位谷歌高级工程师表示，Anthropic 公的 Claude Code 仅用一小时就生成了一个可运行的系统，而她的团队从去年就开始开发这个系统了。

负责 Gemini API 的谷歌首席工程师 Jaana Dogan在 X 上撰文称，她向 Claude Code 描述了一个问题，仅用一个小时就得到了与她的团队过去一年来一直在开发的功能相符的答案。

该任务涉及分布式代理编排器：一种协调多个 AI 代理的系统。Dogan 表示，谷歌曾探索过多种解决方案，但始终未能达成共识。

当被问及此事原因时，Dogan 解释说，题目要求并不详细，只有三段。由于无法使用公司内部细节，她根据现有思路构建了一个简化版本来测试 Claude Code。

“我不是在开玩笑，这也不好笑，”Dogan写道，并解释说谷歌曾探索过各种方法，但始终未能达成共识。最终成果并不完美，还需要改进，但它展示了目前人工智能编码能力的水平。

Dogan承认，目前的输出结果并不完美，还需要改进。她建议对智能体编码持怀疑态度的人，不妨在自己擅长的领域尝试使用。

当被问及谷歌是否使用 Claude Code 时，Dogan 表示它仅允许用于开源项目，内部项目则不允许使用。一位用户询问 Gemini 何时才能达到这个水平。Dogan 回答说：“我们目前正在努力工作，包括模型和框架。”

Dogan还补充说，这个行业从来都不是零和博弈，所以对竞争对手给予应有的肯定是合理的。“Claude Code 的作品令人印象深刻，我深受鼓舞，也更有动力推动我们所有人向前发展。”

人工智能编码工具的发展速度超过了任何人的预期

Dogan概述了人工智能辅助编程的快速发展：

• 2022年：系统可以完成单行代码
• 2023年：可以生成整个章节
• 2024年：工具可跨多个文件运行并构建简单的应用程序
• 2025年：工具可以创建和重构整个代码库

“2022年，我并不认为2024年这个里程碑对于一款全球开发者产品来说能够真正实现，”多根写道。“这个领域的质量和效率提升远远超出了任何人之前的想象。”

这种转变正在改变软件的构建方式，开发人员越来越多地扮演人工智能生成代码的审查者和协调者的角色，而不是自己编写每一行代码。

Claude Code 创作者分享工作流程技巧

大约在同一时间，Claude Code的开发者 Boris Cherny发布了他使用该工具的技巧。他最重要的建议是：让 Claude 能够验证自身的工作。这种反馈机制可以将最终输出的质量提高两到三倍。

Cherny建议大多数会议都从计划模式开始，然后与Claude反复迭代，直到计划完善。之后，Claude通常可以一次性完成任务。对于重复性工作流程，他使用斜杠命令和子代理来自动化特定任务，例如简化代码或测试应用程序。

对于耗时较长的任务，Cherny会运行后台代理，在Claude完成工作后对其进行审查。他还并行运行多个Claude实例，以便同时处理不同的任务。他的默认模型是Opus 4.5。

在代码审查过程中，Cherny 的团队会直接在同事的 pull request 中标记 Claude，以便添加文档。Cherny 还表示说，Claude Code 也集成了 Slack、用于数据分析的 BigQuery 和用于错误日志的 Sentry 等外部工具。

Boris Cherny曾在12月下旬分享，在过去30天里，他对该项目的100%贡献——259个拉取请求和大约40,000行代码——完全是由Claude Code使用Opus 4.5模型编写的。

Anthropic首席执行官Dario Amodei在2025年10月表示，他公司的大多数团队现在使用Claude编写90%的代码。

谷歌在2025年7月披露，AI现在编写公司约50%的新代码，高于2024年底报告的25%。这一转变正在重塑软件构建方式，开发人员越来越多地充当AI生成代码的审查者和协调者，而不是自己编写每一行代码。

谷歌与Anthropic的关系

谷歌实际上是 Anthropic 的主要投资者，已向这家人工智能初创公司投资约 30 亿美元。2025 年 10 月，两家公司深化了合作关系，谷歌同意向 Anthropic 提供多达 100 万个专用张量处理单元，交易价值数百亿美元。

该合作预计将于 2026 年实现超过 1 吉瓦的并网容量，这将是人工智能行业历史上规模最大的硬件投入之一。Anthropic 表示，之所以选择使用谷歌的 TPU 来训练和运行 Claude AI 模型，是因为其具有更高的成本效益、更强大的性能，并且谷歌此前在处理器方面拥有丰富的经验。

接下来的故事？

谷歌和Anthropic都在竞相提升人工智能编码能力。Dogan还证实，她的团队正在积极改进Gemini的模型和基础设施，以达到具有竞争力的水平。

谷歌与Anthropologie的TPU合作协议展示，将在2026年大幅扩展计算资源，有望加速下一代人工智能编码工具的开发。随着人工智能编写的代码在大型科技公司中逐渐成为常态而非例外，人类开发者的角色将继续向更高层次的监督、架构决策和质量控制转变。

其广泛的意义不仅限于编码效率，它还表明，即使是像谷歌这样的大厂中先进的工程团队，也可以利用外部人工智能工具来应对以前被认为需要数月或数年专门工作才能解决的复杂技术挑战。

作者：场长