人工智慧研發公司 Anthropic 近期發布最新技術成果，展示如何利用旗下工具 Claude AI 在兩週內改善自身的軟體效能。團隊在未引發任何服務中斷的前提下合併超過 3,000 次修改，讓自家網頁與桌面應用程式的核心操作反應速度平均加快 3.1 倍。
設定專責角色與可靠評測尺規
在傳統開發模式中，工程師若僅向 AI 發出「把程式碼改快一點」等模糊指令，模型往往無法提供具體且準確的結果。Anthropic 團隊改變策略，首先為 AI 部署了一份明確的職務說明書，將其職責定義為專任的效能維護夥伴，要求其主動監測部署結果、追蹤退步指標、維護監控頁面並自行挑選改善項目，而人類工程師則專注於把關最終審查。
除了給予清楚的角色定位，選擇正確的評量標準也是成功關鍵。為了避免測試環境的時間誤差造成誤判，團隊引導 AI 尋找可重複檢測且結果穩定的數據指標，例如畫面重新渲染的次數或是程式指令執行次數。一旦確認這些指標的降低能實質改善使用者體驗（UX），才會將其納入改善的基準線，確保每一次的程式碼微調都能帶來實質效益。
自動化測試與逐步釋出的反覆修正
整個開發過程建立在一套高效運作的自動化循環上。人類工程師先提出具體瓶頸並提供螢幕錄影或截圖，AI 接續建立重現問題的基準測試，接著產出對應的修補程式。為了降低上線風險，每一次提交改動前都必須通過自動審查並獲得至少一位工程師授權，同時必須搭配「功能開關（Feature Flag）」機制，讓新功能出錯時能在第一時間關閉。
在實際案例中，團隊注意到網頁載入時側邊欄會有列表跳動現象，但傳統的監測數據卻無法發現異常。工程師指引 AI 擷取瀏覽器的底層原始紀錄，AI 便自行設計出專門測試畫面閃爍的自動化測試程式，並進一步將網頁載入後發生的畫面不穩定問題逐一解決。人類工程師在此過程中擔任催化劑與決策者，負責微調進度節奏、拍板視覺呈現，並適時阻絕過於複雜且效益不高的修整提案。
這代表什麼
這項成果展示了生成式 AI 在軟體工程（Software Engineering）領域的應用已從單純的「程式碼生成輔助工具」演進為「自主循環的系統協作夥伴」。對於中小企業與開發團隊而言，這代表導入 AI 進行產品優化時，關鍵不再是要求 AI 直接產出完美的最終產品，而是必須建立明確的測試環境與評測標準，讓 AI 在有安全防護網的架構下運作。
當企業能夠建立明確的指標機制與驗收標準，AI 便能自動承擔大量耗時的常規檢測與瑣碎除錯，大幅縮短產品修復與優化的週期。同時，這種模式也凸顯了人類專業知識的轉型：工程師的角色不再是逐行撰寫與檢查程式碼，而是轉向設定系統邊界、制定整體產品方向與把關使用者體驗。
背景補充
Anthropic 是一家由前 OpenAI 研究人員於 2021 年成立的人工智慧研究公司，其開發的「Claude」系列模型以高準確度與優異的邏輯推理能力聞名，是目前全球軟體開發者經常使用的生成式 AI 之一。在這次的效能優化衝刺中，團隊運用了內建於通訊軟體 Slack 的「Claude Tag」實驗功能，將 AI 視為獨立的虛擬團隊成員，直接在討論頻道中執行分析與測試。
在現代大型語言模型（LLM）的實務應用中，為了確保程式碼頻繁更動時不影響服務穩定度，開發團隊通常會結合軟體工程中的「功能開關」與「分階段部署」技術。這種方法能讓軟體變更先給內部人員或少數使用者測試，確認運作正常後再逐步開放給全體使用者，為 AI 自動化的快速迭代提供了安全上線的保障。
常見問題
AI 如何幫忙加快 App 和網頁的執行速度？
AI 能自動分析系統運作時的資料瓶頸，並建立基準測試與修正程式碼，配合自動化流程不斷優化執行效能。
在使用 AI 進行程式碼優化時，如何避免產品出現故障？
團隊應建立自動化測試、人工審查機制，並搭配功能開關進行分階段上線，若發現異常可即時關閉功能。
人類工程師在 AI 自動編程的開發流程中扮演什麼角色？
工程師主要負責定義產品方向、設定評測指標、評估使用者體驗，並針對效益不高的提案進行最終決策。