Claude Code有多牛，大概已经不需要再多费口舌介绍。它是AI编程绕不开的一座大山，Anthropic最坚实的产品堡垒，也是Claude模型最能发挥其威力的主场。
2025年2月，Claude Code初次亮相，最初只是一个跑在终端里的AI编程工具，能自己读代码、改文件、运行命令，再根据运行结果继续修改。
同年5月，Claude Code正式向大众开放，并开始融入工程师更熟悉的开发流程：可以接入代码编辑器，也能在GitHub里处理任务、查看修改。
进入2025年下半年，Claude Code从“终端里的代码代理”继续进化，开始强调更自主的工作流、更长时间的任务执行、更好的回退与掌控力，并逐步嵌入到团队的软件工程流程中。
直到2026年，Claude Code已经长成了Anthropic最重要的AI Agent样板之一，成为这家公司用来证明“AI完全可以进入真实工作现场”的核心产品。
但，如果只看时间线和产品更新日志，未免有些无趣。
7月7日，Claude官方整理了一份关于Claude Code的历史故事。这些故事来自它的创造者们，也来自那些最初把它用起来、并推着它一路成长的早期用户。
这份历史最迷人的地方在于，它真实地还原了一个产品从无到有的全过程：一个早期的内部工具，是怎样被一小撮工程师反复使用、改造、吐槽、修复；又如何在模型能力跨过某个临界点后，突然摇身一变，成了Anthropic最重要的Agent产品样板。
有人说，它像一部情景喜剧的试播集，充满了各种尝试与错误。
也有人说，它像一个科技起源故事，只不过各种“剧情转折”，其实都不过是些Bug修复而已。
那么，让我们一起走进这个故事，看看这个让软件工程师们耳熟能详、爱不释手的Claude Code，究竟是怎样炼成的？
Anthropic很早就盯上了代码
故事要从2021年讲起。那时的Claude Code当然还不存在。
没有那个全大写的字符标志，没有后来被开发者反复截图的红绿代码行，更不用说“让Claude自己进代码库干活”这种在今天看来无比自然的产品形态。
那一年，Anthropic才刚刚起步。Dario Amodei从OpenAI“愤然离席”，立志要做一家更谨慎、更安全的AI公司。而“代码”，早早地就被摆在了公司的核心战略位置上。
2021年加入Anthropic的Dawn Drain，花了很长一段时间，心无旁骛地做一件事：让Claude学会写代码。她后来回忆说，自己在Anthropic头三年的主要项目，就是尽可能打造出一个编程能力一流的模型——目标很直接，至少得写得和她自己一样好。
这个目标听起来轻描淡写，真做起来却荆棘密布。他们从最简单的任务起步，先让模型尝试写一个小函数，然后自己再测试它对不对。很多时候，模型产出的东西一塌糊涂——函数逻辑不对，测试也跑不通。研究员们就继续拆解任务、调整训练策略、反复分析失败样本，再把模型能力往前推进哪怕一点点。
到了2022年，Anthropic已经开始认真琢磨“编程助手”这件事了。Anthropic联合创始人Ben Mann回忆，当他们决定动手做产品时，第一个做出来的就是个编程助手。那时它仅仅是一个VS Code插件，用户可以和它对话，它会针对一个问题给出几种不同的代码建议。
这就像一个坐在编辑器旁边的帮手：你问，它答；你给它一段代码，它给你几个可能的改法。在那时，它还不会自己钻进代码库翻文件，更不会打开命令行跑测试。
但这支研究团队显然不满足于此，他们迫切地想让模型“动起来”。光会写一段代码远远不够，它得知道代码到底能不能跑通。光能回答问题也不够，它要能自己搜索、调用工具，并在一个真实的环境里执行命令。
于是，工程难题一个接一个地冒了出来。Dawn和负责强化学习（RL）的同事们做了一个在当时很关键的事情：他们在容器里给模型接上了一个持久化的命令行环境。这使得模型不再仅仅是一段死板的“交卷式”代码生成器，它能实实在在地执行代码、读取输出，即便遇到超时也能被妥善处理掉。
到2023年，事情开始变得更加具体。Anthropic的研究团队已经不满足于让模型只写一个函数、跑一个测试了，他们开始朝着更开放的方向发力。Shauna的团队进展神速，他们给模型接上了bash工具，让它真正能在命令行里大展拳脚；同时也让模型拥有了搜索能力，可以自主在文件和信息汪洋里翻找。
这些东西现在听起来似乎很基础，但最基础的东西往往才最关键——对于一个会写代码的模型来说，这些能力简直就像“手”和“脚”。
在那时，Dawn Drain还在跟一个很具体的问题死磕：模型到底该怎么去“改代码”？让模型凭空生成一段新代码，和让它在已有项目里动手修改，完全是两回事。在已有项目里，代码绝不是一张白纸。你不能每次都让模型重写整个文件，更不能让它只在聊天框里丢出一句“我建议你把这里改一下”。它必须能精准地告诉系统：哪几行要删掉，哪几行要加上，改动应该精确落到哪里。
最自然的办法，莫过于让Claude学会写diff。毕竟开发者每天都要看diff，红色代表删，绿色代表加，一目了然。但真轮到一个模型来生成它，事情就没那么顺畅了。Dawn后来开玩笑说，她花了“令人尴尬地久”的时间去教Claude写diff——既要写得像人类开发者能看懂的修改记录，又要保证能被系统毫无差错地应用到文件里。
随后，他们捣鼓出了一个叫 clide 的命令行工具。
Shauna对它的评价是：“clide”虽然有些笨拙，但它非常、非常超前。”
想让clide正常工作，你得输入一大堆像咒语一样的指令。但奇怪的是，很多人都牢牢记住了它——因为它虽然难用，却带来了一种前所未有的神奇感觉。Dawn就曾经在编程时随手掏出clide，用它去回答一个关于整个文件夹的问题。正常情况下，这种体量的问题根本塞不进模型的上下文窗口，但clide会把任务分发出去，并行调遣上百个Claude Haiku去各自阅读，最后再把结果汇总收回。旁边的同事看见了，总是好奇地问她：“嘿，你从哪儿知道这些酷毙了的工具的？”
Adam Wolff也在clide上添加过一个早期的代理功能。那时clide还没有bash工具，能力相当有限，但它已开始能从一个不完整的改动里推测你的意图。当他第一次把这个功能跑通时，Adam在自家厨房里高兴得手舞足蹈。
clide最迷人的地方正在于此。它远远谈不上成熟，启动慢，操作繁琐，能力也短板明显。可只要你有过那么一两次，亲眼看见它真的帮你把事情漂亮地做成了，那种感觉便让人再难忘记。
Boris回忆起自己第一次被clide击中的经历：当时他手写了一个完整的Pull Request，结果Adam让他试试用clide来做。他把相关字符串直接复制粘贴进clide，它就自动生成了完整的请求代码。那只是一个五到十行的小改动，Boris却大受震撼：“我以前从没见过这样的工具，这简直像是来自未来的科技。”
如果用一个比喻，clide就像一块还未打磨好的原石。它太笨重、太慢、也太像内部玩具，可它已经把一个巨大的可能性，明明白白地摆到了Anthropic面前。
2024年1月，Ben Mann开始组建Labs团队。他敏锐地看到市场上存在一个巨大的空白：真正能干活儿的AI编程代理（Agent）尚未出现。同年9月，Boris加入Labs并开始接手相关工作。起初，Boris只想做一个代码检查工具，他想先从“代理式编程”的领域里切下一小块，做点小而具体的事情。
但Ben毫不犹豫地驳回了这个想法：“别做小的，要干，就干一票大的。”于是，Claude Code的车轮开始滚滚向前。
Boris后来回忆，他当时的第一反应是先学会怎么用Anthropic的API，因为在那之前，他自己也没正儿八经用过。于是他从零开始折腾，打开API，写一点，跑一点，想看看模型到底有多大本事。
一番瞎鼓捣之后，他弄出了一个叫“Claude CLI”的demo。
连Boris自己也承认，没人真正理解这个demo——包括他自己。这个demo长得很奇怪，它已经有了后来Claude Code的某些影子，但看来看去又不像一个清晰的编程产品。Boris曾让它去判断自己正在听什么音乐。Claude CLI没有让他手动输入歌名，也没调用什么规整的音乐接口，而是直接截了一张Apple Music的屏幕截图，然后自己读取了出来。
Boris说，这个demo大概花了他两天时间。如果用今天的Claude Code来重做，可能两分钟就搞定了。他把demo发到了公司内网的Slack上，反响平平，大概只收获了两三个赞。
但就在发布后的第二天，Boris在办公室里撞见了一个让他心头一震的场景。他看见同事Robert Boyce正在用Claude CLI干活。屏幕上跳动着红色和绿色的代码改动行——那种后来会变得极富辨识度的“修改痕迹”，Boris一眼就认了出来。Robert很自然地告诉他：“对，它正在帮我写代码。”
这对Boris的刺激太大了。Claude CLI还远远谈不上优秀，它粗糙、不稳定，离一个能正式发布的产品遥不可及。但Boris感到一股强烈的紧迫感。他开始连周末也扑在这件事上。朋友叫他出去玩，他也放不下。他后来形容，那段时间脑子里一直装着这个东西，就是停不下来。而且，这种紧迫感至今没有消失。
Claude Code的诞生
时间来到2024年10月，Boris几乎把全部精力都砸在了这个工具上。每周，他都跑去找Labs团队的工程负责人Raphael Lee要人。“Raph，给我工程师！”他知道这东西还非常粗糙，但也深知它不能再只做一个内部demo了。它已经开始变得有用，已经有人在真实地用它写代码。再往前一步，它就有可能蜕变成一个真正的产品。
Raphael后来回忆，Claude Code几乎“吃”掉了整个Anthropic Labs的资源。
尽管团队始终处在人才饥渴中，但规模并没有一夜之间膨胀。初期扩张主要靠内部转岗，外加一些节奏极慢、标准极高的外部招聘。这里出现了一个小分歧：Boris想把团队尽快做大，他需要人，需要速度，需要更猛的火力。而作为Claude Code团队的第一位经理，Adam Wolff却持有截然相反的态度。他不想让团队太快变大。Adam认为团队一旦扩张，流程、文化、产品判断都会变得复杂。多个人手当然能多做功能，但也极容易陷入过度设计、开过多的会、为了协调而协调的泥潭。
后来Boris回头看，也坦承小团队反而成全了他们。人少，就没法铺张宏大的架构；资源紧，倒逼着没法把每件事都做得很重；速度要快，因此只能把产品做得更轻量，同时也“迫使”他们不得不更多地依赖Claude本身来写代码。
Sid Bidasaria是Claude Code的第二位工程师。他在2024年8月加入Labs，之前没做过开发者工具，也没碰过编程工具。只是听说Boris手里有个很酷的命令行玩意儿，就跳了进来。最早那段时间，也就Boris、Sid，再加上“一点点”Ben Mann，在继续推进这个项目。他们一边做Claude Code，一边用Claude来写代码。
到了2024年12月，项目终于拿到了上线的“绿灯”。更多人从Labs和其他团队跳了进来，大概六七个人，开始进行最后一轮两周冲刺。Sid后来回忆，很多今天我们还能看到的核心功能，比如Bug反馈和登录流程，就是在那两周内做出来的。那一刻，他第一次真切地感觉到：“好吧，这东西真要变成一个正式产品了。”
他们的工作方式相当“粗暴”：代码库没有严格的PR限制，也没有很重的评审流程。发现Bug就直接修，用户说哪里不爽就马上改。Boris在早期还做了两个极其重要的设计：自动更新机制与完善的用户数据统计。这让Claude Code的迭代速度快得离谱。常常是有人前脚跑来抱怨“这地方不太好用”，几分钟后，用户手里的版本就已经静默更新了。
Claude Code本身也帮他们跑得更快——它是一个纯命令行产品，不是复杂的网页应用。没有庞大臃肿的前端架构，也没有太多层页面和服务要协调。简单，反而成了它最大的先发优势。
而这恰好形成了一个早期的“增长飞轮”：产品越能用，团队改产品的速度就越快；团队改得越快，用户越愿意持续反馈；反馈越多，产品就变得越可用。Ben Mann后来对此有一番精辟总结：做这种模型产品，你必须先做出一个现在只能成功二三成的“残次品”；等下一代模型出来，它也许就能成功八成；再下一代模型，可能就冲到九成以上。干这行需要极高的挫折忍耐力，因为你会一遍遍做错，一遍遍看到它不够好，但依然得坚持把那个“属于未来”的版本提前搭出来。他说：“你必须活在当下，同时也要着眼于未来。”
Claude Code当时就处在这种状态里。
时间推进到2025年2月，Claude Code终于正式对外发布。在正式露面之前，它先经历了一轮早期用户试用，但反响并没有想象中那般热烈。产品负责人Cat Wu后来回忆，那时很多人觉得想法很酷，但Bug实在有点多。更多时候，它就像一个潜力巨大的半成品：你能一眼看出它的远大方向，但同样能一眼看见它的种种毛病。尽管如此，团队还是决定，先把它发出去再说。
也是在这次发布前后，它从Claude CLI正式更名为Claude Code。这个名字出自产品营销团队的Alex Isken，团队喜欢它的简单直接，没有复杂概念，也无需多作解释。发布前的一个深夜，Igor Kofman又给它加了一个小彩蛋：他突然想到，如果登录时能有一个字符画成的Logo，会不会很酷？于是他和Claude一起填了一些字符画字体，做出了后来极有辨识度的全大写CLAUDE CODE标志。对于一个命令行工具来说，这种小细节，会突然让它有了人格与性格。
Meaghan Choi也加了一个她很是得意的玩意儿：终端里的小角色“Clawd”。
这个像素风格的小家伙原本是为Claude 3.5 Sonnet发布而生的，把它塞进冷冰冰的Claude Code终端里，多少有点“不务正业”，但也恰恰让这个硬核开发者工具在AI Agent开发社区里平添了几分可爱与温度。
就这样，Claude Code走到了外部用户的面前。
征服用户之路
早期的Claude Code远非完美，离后来那个声势浩大、一呼百应的Claude Code还差得远。但有些人，很快就被它击中了。
Ramp公司的工程师Austin Ray就是其中之一。他整个职业生涯都是命令行（CLI)的死忠，能待在终端里就绝不开别的窗口。当Claude Code以研究预览版发布后，他看见有人发帖提了一嘴，就去试了试。仅仅五分钟之后，他便产生了一种强烈的直觉：这东西将从根本上改变一切。
在Austin看来，只要一个工具能读、能编辑、能运行bash，它就已然拥有了搭建其他一切东西的元能力。于是他迅速在Ramp内部开始了近乎狂热的“推广运动”。他给每一个频道的同事发消息，看看还有谁在用这玩意儿。后来干脆直接走到别人办公桌前，让他们现场装好Claude Code，打开终端，把手头正干的活儿直接交给它试试。Austin后来和Boris、Cat每周都开反馈会议，开发者与核心用户之间那种珍贵的信任关系，就这样自然而然地建立了起来。
Bun的创始人Jarred Sumner也很早就试了Claude Code。他直接让它去给Bun实现WebSocket客户端的压缩功能，并把相关的RFC标准文档直接丢给它当“参考资料”。Claude Code一开始干得不怎么样，但在经历了好几轮提示和修正之后，它竟真的把功能给做出来了。这件事让Jarred彻底“上头”了——他甚至为此调整了Bun的工作优先级，让整个项目更便于与Claude Code配合。后来，Bun内部有人提议要不要禁用Claude Code，Jarred第一个跳出来坚决反对。
可以说，早期Claude Code的评价非常两极分化：有人觉得它Bug多，很不稳定；有人试了几分钟，就开始到处拉同事“入坑”；有人觉得它暂时帮不上自己什么大忙；也有人已经开始改变整个团队的工作方式去适配它。
有意思的是，同样的分裂也存在于Anthropic内部。Tristan Hume是做性能工程的，他的任务需要海量的背景知识，还常常涉及一些互联网上根本没有公开文档的定制加速器内核。对他来说，早期的Claude Code还不够强大。它无法很好地构建自己的工具，也不太擅长边调查边学习，因此除了少数特定的简单任务外，基本上派不上什么大用场。
2025年2月的Claude Code，并没有一举征服所有人。它让一部分开发者深感震惊，也让另一部分人觉得“还不够格”。但随后，Claude 4模型的发布，让一切都变得迥然不同了。
用AI圈流行的“黑话”讲，那大概能算作Claude Code的“ChatGPT时刻”——尽管Anthropic官方大概率不愿意被这么形容。我们必须清楚，在模型能力真正跨过那道“好用”的门槛之前，产品设计能做的事情其实相对有限。而Claude 4模型变得更会写代码，更会处理复杂任务，也更像一个能独立向前推进工作的自主Agent。Boris后来一语道破天机，Claude Code的真正起飞主要就靠两件事：模型能力的跃迁与商业模式的创新——订阅制。模型让产品功能变得真正成立，而订阅模式推出后，用户终于可以更自然、更高频地去使用它。
到这时，Claude Code开始变成了一个真能被开发者每天打开的生产力工具。也正是在这个阶段，很多人第一次意识到，Claude Code的作用早已不止是“提高写代码的速度”，它正在重新定义工程师与自己代码之间的距离。
Claude 4之后，Boris自己对Claude Code的依赖开始指数级攀升：到了2025年冬天，他更是公开表示，自己所有的代码都由Claude Code一手包办了，他不再亲手书写哪怕一行代码。
Shauna Kravec的情况则恰好相反。同样是Claude Code的重度用户，作为研究负责人的她，前几年其实已经不怎么亲手写代码了。但Claude Code反而让她重新写得更多了，因为写代码这件事，突然变得简单了太多。她不用再钻进每一个细节，从空白文件开始吭哧吭哧地敲。她只要把任务拆解开，放手让Claude先跑起来，再看结果、调整方向、继续推进。她说自己同时在用十二个不同的Claude实例干活：有的在读文档，有的在更新数据，还有的则负责从Slack里把关键信息抓取回来。
而Igor Kofman则看到了更深刻的一层变化：随着模型和Claude Code不断变强，人需要管理的对象也将向上再抽象一个层次。现在你可能还在管理一堆Claude实例，但再往后，你可能只需要管理那个“管理Claude的Claude”。这听起来像个绕口令，却精准对应了Claude Code后来演化出的两大方向：一是子代理，让不同的Claude分头处理不同任务；二是Skills乃至Loop Engineering，让人不再一步步提示AI，而是设计一套目标、检查规则与停止准则，让AI自己去反复推进。说白了，人写得越来越少，但安排得越来越多了。
Tristan Hume的感受则更为复杂。前面说过，早期Claude Code对他用处有限，但后来，他眼睁睁看着同事们从Claude Code那里获得了巨大的生产力杠杆。他意识到，如果要实现最高效率，编程的方式已经从根本上变了。而为了跟上这种变化，有时还得先付出一段不菲的适应成本。他甚至不得不专门请了一周的假，把自己的开发环境整个重新搭建好，才能让Claude Code更好地融入自己的工作流。
Cat Wu也观察到一个有趣的信任转变。Claude Code刚发布时，用户们都会小心翼翼地逐条审阅它提出的每一项权限请求：读什么文件，改什么东西，执行哪条命令，都要仔仔细细看一遍。但到了后来，绝大多数用户都开启了“自动接受一切”的模式。Cat Wu认为，这种变化的本质是Claude Code已经赢得了用户深层的信任。用户不再把它当成随时可能闯祸的“外来者”，而是把它当成一个已经熟悉项目、值得放手一搏的工作伙伴。
当然，这种信任的转变背后，除了产品体验的优化，恐怕还得归功于Claude Code增加了强大的回退机制。至少，用户们开始确信，就算它改错了，我也能轻松回退到之前的状态，不至于把事情搞到万劫不复的地步。这，或许是通往真正信任的最后一块拼图。
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