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Claude Code的開發者 Boris Cherny @bcherny 公開的「2026年的開發設置」，是所有使用Claude Code的人類都應該閱讀的內容。
他所實踐的，不僅僅是工具的運用，而是將人類自身的CPU進行多線程化，這是工程技術的極致。
因此，本文將解剖他所揭示的驚人工作流程，深入探討我們當前應該採取的下一代開發理念。
想知道Claude Code可以做什麼，請參考以下的文章！
1. 終端與網路的「多重影分身」
首先令人驚訝的，是同時運行的Claude實例的數量。 「在等待AI的回答時看手機」。這樣毫無意義的時間，在他的字典中是不存在的。
他常常並行運行10到15個Claude實例。到這個程度，已經不再是一名「個別開發者」，而是指揮著AI代理的AI部隊的「指揮官」。
那麼，這些「15名部下」在哪裡呢？他將戰力「分散配備於本地與網路」。
🖥️ 終端 (Local)
首先，他在本地配置了精英的5個小組。
他將終端的標籤固定在1到5號，始終保持5個會話常駐，每個標籤都有明確的角色（人格）。
例如，如下所示：
- 標籤 1: 新功能的實作（思考中...）
- 標籤 2: 錯誤原因調查（日誌解析中...）
- 標籤 3: 代碼重構（修正建議製作中...）
☁️ 網路 (Cloud)
接著，當光靠本地不夠用時，他會開啟瀏覽器（claude.ai/code），再增加5到10個會話，擴展思考的廣度，同時進行負載平衡。
為什麼腦袋不會過載？（iTerm2的駭客技術）
「看著15個畫面，光是切換就會浪費整個白天吧？」 大家可能會這麼想。
因此，他使用了作業系統級別的中斷處理（Interrupt）。
他駭客化了終端的系統通知，運行以下循環。
- 將重任交給Claude（開始思考）。
- 人類立即轉移到另一個標籤，做其他工作。
- 當Claude的思考完成並要求輸入時...
- 作業系統會發送通知。
- 根據通知，切換回已完成的標籤。
- 人類自身變成「非同步I/O」。
這簡直是人類在執行作業系統的任務排程。
在AI寫代碼的幾分鐘內，靜靜地看著光標閃爍是阻塞處理（同步處理），這樣會浪費資源。
他將「等待時間（I/O Wait）」壓到極限，讓CPU（自己的大腦）保持全速運行。
💡 單一任務下觀望AI的輸出將是2025年。在2026年，將是透過通知來指揮「AI的軍隊」的時代。
2. 「Opus 4.5」的經濟合理性
「編碼應該使用輕量和快速的模型（Haiku或Sonnet）」 這種傳統觀念，他卻徹底推翻了。
他在所有任務中採用了最重且最聰明的模型「Opus 4.5 with thinking」。
初看使用一個生成速度較慢的模型似乎不高效，但他這樣斷言。
「Opus比Sonnet更龐大且較慢，但『導航（Steering）』的麻煩卻少得多。」
輕量模型的代碼生成速度快得令人驚訝。
然而，它們往往會稍微誤解指令，或忽略複雜的依賴關係，結果讓人類不得不不斷修正指令，進而反而浪費了時間。
相對來說，聰明的模型雖然思考時間較長，但精確度高，並且能針對複雜要求迅速導出正確答案。
換句話說，在開發中，最高成本不是AI的等待時間，而是人類修正（回頭）的時間。
💡 使用能夠確保一發入魂的模型，從總體看來是最快的選擇。
3. 培養團隊的腦力「複利工程」
這是最值得模仿的實踐。他與全隊一起成長CLAUDE.md。
CLAUDE.md是針對AI的攻略本，在版本庫的根目錄用Git進行管理，記錄代碼規約和過去的失敗經驗。
Boris的團隊在PR審核時使用GitHub Action來更新這個文件。
- AI出錯（例如：使用了舊的庫）。
- 人類在PR中指出。
- 召喚Bot：@claude add rule to CLAUDE.md 並留言。
- 持久化：知識被共享，從下一次的會話開始，所有團隊成員的AI不再重犯這個錯誤。
他將這個過程稱為「複利工程（Compounding Engineering）」。
4. 在「計劃模式」中追求一擊必殺
他在實際編碼（尤其是PR的創建等整體任務）中，最花時間的在於計劃階段。
他會先從計畫模式（Shift+Tab兩次）開始多個會話，不會立刻讓Claude編碼。
- 徹底的討論（Discussion）：與Claude討論「應該如何實作」，直到滿意為止。
- 達成共識（Agreement）：人類在確定「這個計劃是完美的」之前，Claude不會寫一行代碼。
- 切換模式（Switch）：當計劃確定的瞬間，切換到"Auto-accept edits mode"。
- 一擊完成（One-Shot）：當Claude不再猶豫時，驚人地能夠一次性實作完成該任務。
並不是「隨便寫寫」，而是「先作出完美的設計圖，然後一次性建設」。這正是將返工時間壓至零的終極時間縮短術。
5. 使用「斜槓指令」自動化例行工作
他將每天重複幾次的「內部循環（定型作業）」，全部進行斜槓指令化以提高效率。
斜槓指令化的好處，不僅僅是免去人類「輸入長提示的麻煩」。
透過命令的定義，Claude自身也能將該工作流程視為工具，進行執行。
這就像是，不僅自身，每個AI也被「執行工作的快捷鍵」授予了。
透過使用「斜槓指令」，那些容易變得屬人化的「熟練步驟」被提升為任何人（甚至是AI自身）都能毫無困惑地執行的標準功能。
6. 利用子代理自動化「PR工作流程」
他並不僅用Claude單獨完成所有工作，而是使用專門針對特定任務的子代理進行區分。
他將子代理視為斜槓指令的延伸，如果斜槓指令是「一系列操作的快捷方式」，那麼子代理則是PR創建過程中所需的定型工作流程。
他將大部分PR（拉取請求）中出現的「日常工作」，交給專門的代理人來處理。
- code-simplifier (清理代理)：在Claude完成功能實作後啟動。負責整理代碼，使其更簡潔、易讀的形式進行重構。
- verify-app (驗證代理)：對應用的E2E測試（端到端測試）的詳細步驟非常熟悉，專門負責驗證。
人類需要做的只有「創造性的實作」。將「代碼撰寫」或「測試步驟的執行」這些例行工作，完全委託給各自的專家。這就是2026年的分工風格。
7. 使用Hooks填補「最後的10%」
此外，他利用PostToolUse Hook，讓Claude在每次寫代碼時自動執行格式化程序。
Boris表示：
「Claude通常寫出來的代碼都非常出色，但這個Hook卻能處理最後的10%，從而避免CI中的格式錯誤。」
AI生成的代碼雖然「幾乎是完美的」，但機械的嚴謹性（Lint/Format）還是交給專門的工具來處理更為妥當。
這個Hook使得人類修正細微的縮排或空格所需的時間降為零，從而預先避免了「CI無法通過！」的瑣事壓力。
8. 權限管理：兼顧速度與安全
為了優先開發速度，常常會想使用 --dangerously-skip-permissions（全許可標記），但他明確避開這個選擇。
取而代之，他徹底運用/permissions指令。
具體來說，只將ls或git status等對環境明顯無害的指令添加到「事先允許列表」。
這些設置會保存在.claude/settings.json中，並由團隊共同管理（Git管理）。
這樣一來，他們在不冒任何安全風險的情況下，排除了AI發出「可以執行此指令嗎？」的多余確認提示。
不是「全許可」或「每次確認」的二選一，而是「安全的可以略過」這一更現實的解法。
9. 工具整合 (MCP) 讓「編輯器外」也能掌控
Claude的工作場所，不僅僅是在編輯器內。Boris透過MCP和CLI工具，讓Claude操作所有開發所需的外部工具。
具體來說，Claude自主執行以下操作：
- Slack (透過MCP)：查詢過去的日誌，或向團隊頻道發布進度更新。
- BigQuery (透過CLI)：為了解答數據分析的疑問，執行bq指令來查詢。
- Sentry：直接獲取並分析錯誤日誌。
在這裡也一致強調「共享」。如Slack MCP等的設置記錄在.mcp.json中，並在Git版本庫中與團隊共享。
通過這樣的方式，團隊的每個人（以及他們的Claude）都能夠在一開始就掌握所有工具的操作。
10. 最重要的「驗證循環」
最後，Boris強調的為了獲得最佳結果，這可能是最重要的事是「不應該只寫完就結束」。
「讓Claude編寫碼後就結束」是遠遠不夠的。必須讓Claude自己具備檢驗自己工作的手段。
他使用Claude Chrome Extension，進行以下循環。
- Claude寫代碼。
- Claude自身開啟瀏覽器。
- 實際操作UI，確認顯示是否正常，或者功能運作。
- 直到「UX很不錯（UX feels good）」之前，自主進行修正。
- 「如果有驗證循環，最終品質可提高2到3倍」。
不是人類在調試，而是「AI自己寫，自行動作，自我修正」的環境才是提升品質的關鍵。
驗證方法依專案不同（bash指令、測試代碼、瀏覽器、手機模擬器等）而有所差異。重要的是，必須對その環境的建立做好充足的投資。
總結：2026年的開發者形象
Boris的設置映射出了一個未來，開發者的角色從「迅速寫代碼」完全轉向設計與運營AI部隊。
- 實現並行化（15個並行與通知利用讓等待時間為零）
- 投資智慧（使用Opus 4.5以實現零返工）
- 累積知識（透過CLAUDE.md達成複利效果）
- 自動化驗證（通過自律循環提高品質倍增）。
2026年的常識，今天就可以開始逐步引入。現在，讓我們增加iTerm的標籤，建立CLAUDE.md，組成你的專屬AI團隊吧！
想知道Claude Code可以做什麼，請參考以下的文章！
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