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和Anthropic CEO一起发过Nature,他用Claude Code复活三年烂尾代码

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新智元报道

编辑:好困

【新智元导读】70万行祖传代码,人走了一拨又一拨,烂尾工程停摆三年没人敢碰。直到首席开发者给Claude Code写了份「说明书」,项目两周收工。

在华盛顿大学基因组科学系,干了快二十年的首席开发者Brendan MacLean,正盯着屏幕上那段代码,眉头越锁越紧。

这段代码属于Skyline的一个功能模块,文件视图面板,搁置了整整一年。

写它的开发者毕业离开了实验室,留下一个半成品。放在以前,这种烂尾工程只有一个结局,永远躺在仓库里,没人敢碰,没人想碰。

但这次不一样。

两周后,这个面板开发完成,所有最终代码提交里都多了一个共同作者的名字,Claude。

17年,70万行,人走了代码还在

Skyline是MacCoss实验室的开源软件,用来帮研究人员检测和量化血浆、组织中的蛋白质,对生物标志物发现、疾病研究和药物开发至关重要。

70万行C#代码,每晚跑20万个自动化测试,从2008年开始一直在迭代。

这可不是什么普通的实验室。

Anthropic联合创始人Dario Amodei曾经是MacCoss Lab的成员,2012年还和Brendan合著过一篇Nature Biotechnology的论文。

那时候Skyline才开发四年,Dario还在斯坦福放射科。


论文地址:https://www.nature.com/articles/nbt.2377

Brendan是这个项目的首席开发者,也是唯一的「核心纽带」。

近二十年来,本科生来了又走,研究生毕业了,博士后跳槽了,实习生暑假结束就再也不会回来。

每一拨人走的时候,代码留下了,理解代码的人没了。到2024年,代码库里有些区域,字面意义上没人敢碰。

Brendan花了几十年时间做同一件事,带新人。

手把手教他们熟悉这套庞大的代码库,搞懂组件之间的关系,搞懂17年沉淀下来的规范。这套方法论他烂熟于心。

但他从来没想过,有一天会把同样的方法论用在一个AI身上。


灵光一闪,把AI当实习生来「带」

Brendan一开始试的是浏览器里的Claude.ai。

体验可以用四个字概括,非常痛苦。

他描述一个问题,得到回复,然后把整个C#文件复制回项目里。只能处理那种不需要参考项目其他代码就能描述清楚的孤立问题,稍微涉及渐进式修改,就完全不行了。

每次对话都像从零开始。Claude不知道Skyline是什么,不知道组件之间怎么关联,不知道17年积累下来的规范。

等一下,这个痛点他太熟了。每次带新人进实验室,不就是这样吗?

新人不知道项目全貌,不知道代码之间的关系,不知道那些只有老人才懂的潜规则。

区别只是,新人会慢慢学会,而Claude每次对话结束就全忘了。

所以他做了一个决定,像带实习生一样带Claude Code。

具体来说,他建了一个独立的代码仓库叫pwiz-ai,专门存放给AI看的上下文,和主代码库完全分开。根目录下的CLAUDE.md是「地形图」,告诉Claude项目的结构、编译方式、测试流程。


项目地址:https://github.com/ProteoWizard/pwiz-ai

但地形图只解决「知道在哪」的问题,不解决「知道怎么干活」的问题。

真正的专业知识存放在skills里。比如他写了一个debugging skill,专门把Claude从「盲猜试错」模式里拽出来。

这个skill的描述里写得非常硬核,「在排查bug、失败或意外行为时始终加载」,逼Claude在动手之前先做根因分析。

再加上MCP集成,让Claude能读取真实的测试数据、异常报告和用户工单。

三层上下文叠满,效果立竿见影。


建好上下文之后,教Claude调试代码库的沟通成本断崖式下降。

因为它已经知道代码是干什么的了。交互的起点是理解,不再是空白。

没人敢碰的代码,两周收工

上下文建好之后,Brendan开始用它清理积压多年的技术债。

这事要从三年前说起。

当时负责维护Skyline每晚测试管理模块的开发者离开了。这个模块是用Java写的,技术栈和Skyline主体的C#完全不同。

放在以前,这种半途而废的烂尾工程只会被丢进垃圾桶。学术实验室里,人员流动是常态。任何进行中的半成品,基本就等于永远的半成品。

Brendan的处理方式也不例外,人走之后,他就不再为这个模块添加任何新功能。一停就是三年。


直到最近,他让一位LabKey开发者用Claude Code写了一份配置文档。

然后,自己花了不到一天,就把惦记了好几年的功能给加上了,顺手还用CSS更新了页面布局。

更狠的在后面。

Skyline有2000多张教程截图,以前全靠手动维护。现在全部实现自动化,近乎100%可复现。

Claude还写了一个C# MCP服务器,让自己能「看到」截图之间的差异。

每天早上Brendan坐下来开始工作之前,Claude自动生成的日报已经躺在收件箱里了,汇总夜间测试失败、异常和未解决的工单。


实验室里原本对AI编程工具最不感冒的开发者,现在用Claude Code构建并发布了一个全新的数据可视化面板。


这个变化,不只发生在MacCoss实验室。

同一周,OpenAI亮出了另一个答案

就在Anthropic发布这篇博客的前一天,OpenAI也放出了一个开源项目——Symphony。

目前,它已经在GitHub上已经拿下了超过1.8万颗Star。



项目地址:https://github.com/openai/symphony

起因是,工程师有时需要同时开3到5个Codex会话,但上下文的切换会把人直接「逼疯」。

Symphony的思路简单粗暴,把Linear项目看板变成AI编程的控制中心。

每一个Open状态的Issue自动分配一个Agent,Agent在独立工作区里持续运行,崩了自动重启,新任务来了自动接手。

人类只需要做一件事,Review结果。


根据OpenAI的统计,部分团队在上线Symphony的头三周,成功merge的PR数量暴涨了500%。

但产出量暴涨只是表面,真正的变化是团队对「工作」的认知被彻底颠覆了。

当工程师不用再盯着Codex会话的时候,每一次代码变更的「感知成本」直线下降。

想试一个重构方案?提个Ticket就行,跑出来不满意直接扔掉,成本几乎为零。

甚至产品经理和设计师也能在Symphony里提Feature Request,不需要Git Clone仓库,不需要开Codex会话。

用人话描述需求,过一会就能收到一份带演示视频的Review包。


更有意思的是Symphony的诞生方式。

它的核心其实就是一份SPEC.md,一个用Markdown写的规范文档。OpenAI让Codex用TypeScript、Go、Rust、Java、Python、Elixir六种语言全都实现了一遍,借此打磨规范里的模糊地带。

最终他们甚至用Symphony编排Codex,重写了Symphony本身。

当然,OpenAI自己也承认,不是所有任务都吃这一套。

需求极其模糊、严重依赖直觉和专业判断的活儿,还得工程师打开交互式Codex会话亲自下场。

「带徒弟」和「开工厂」

虽然路线不同,但Anthropic和OpenAI在回答同一个问题,怎么让AI在真实的工程流程里干活。

Anthropic的答案是「深度」。一个资深开发者花时间构建上下文层,像带实习生一样教会AI理解一个特定的代码库。CLAUDE.md、skills、MCP,每一层都是在加深AI对项目的理解。核心信念是,上下文的质量决定一切。

OpenAI的答案是「规模」。搞一个编排层,每个任务自动派Agent,Agent永不停歇,崩了就重启。工程师从「写代码的人」变成「管看板的人」。核心信念是,编排的效率决定一切。

一个是师傅带徒弟,一个是开自动化工厂。

有意思的是,两条路线在一个关键点上殊途同归。

Brendan写了CLAUDE.md和skills来固化项目知识,OpenAI写了WORKFLOW.md来固化开发流程。

两边都发现,以前靠口口相传和肌肉记忆的东西,现在必须白纸黑字写成文档,AI才能接得住。

「上下文工程」也好,「Harness工程」也好,说到底是同一件事,把人类的隐性知识变成机器可读的显性资产。

两条路线都管用,适用场景也不一样。

面对一个70万行的老代码库,你需要Brendan那种深度上下文工程。面对一个团队级别的新项目,Symphony那种大规模并行调度更合适。

但有一件事,两家公司是完全一致的。

AI编程的瓶颈,已经不是模型写不写得出好代码。瓶颈是人类有没有学会「管理」AI。

正如Brendan所言,「你不会把70万行代码库甩给一个新员工,然后指望他第一天就出活。」

对AI也一样。

参考资料:

https://claude.com/blog/onboarding-claude-code-like-a-new-developer-lessons-from-17-years-of-development

https://openai.com/index/open-source-codex-orchestration-symphony/

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