不只是寫程式！Anthropic 內部團隊如何把 Claude Code 發揮到極致？
您以為 AI 寫程式工具只是工程師的專利嗎？那您就錯了！Anthropic 最近公開了一份內部文件，詳細揭露了從法務、行銷到產品設計，各個團隊如何利用 Claude Code 大幅提升工作效率，解決過去難以想像的複雜問題。這不只是一份工具說明書，更像是一本未來工作模式的啟示錄。準備好一窺頂尖 AI 公司如何「自己用」自家產品了嗎？
內文
當我們談論 AI 程式碼工具時，腦中浮現的畫面，可能是一位工程師盯著螢幕，讓 AI 自動補完程式碼。但如果我告訴你，在 Anthropic 內部，連法務和行銷團隊都在用 Claude Code 打造客製化工具，你會不會覺得有點不可思議？
Anthropic 最近發布的《How Anthropic teams use Claude Code》文件，就像一本武功秘笈，揭開了他們內部團隊，包含技術與非技術人員，如何將 Claude Code 融入日常工作流程，不僅是提升效率，更是徹底改變了工作的樣貌。
這份文件不是冰冷的技術報告，而是充滿了真實案例和實用心得的「使用者故事」。讓我們一起來看看，Anthropic 的「Power User」們是怎麼辦到的。
資料基礎設施團隊：當 AI 成為你的超強系統管理員
資料基礎設施團隊（Data Infrastructure）負責管理公司內部的所有商業數據，工作內容可以說是相當龐雜。他們不只要處理日常的數據工程任務，還要解決複雜的系統問題。聽起來是不是就很頭大？
但他們把 Claude Code 變成了最得力的助手：
- 用截圖就能除錯 Kubernetes？ 沒錯。當 Kubernetes 叢集出問題，團隊成員不再需要花大把時間手動檢查，而是直接把儀表板的截圖餵給 Claude Code。Claude 會一步步引導他們在 Google Cloud 的介面中找出問題根源（例如 Pod IP 位址耗盡），甚至直接提供解決問題的指令。過去需要網路專家介入的難題，現在幾分鐘就搞定了。
- 讓非技術人員也能操作複雜數據流： 財務團隊需要處理數據，但他們不懂程式碼。怎麼辦？很簡單，他們只需要用白話文寫下需求，像是「查詢這個儀表板的資料，然後產生一份 Excel 報告」。Claude Code 就能將這些文字指令轉化為可執行的自動化流程。這徹底打破了部門間的技術壁壘。
- 新人的最佳導航員： 對於剛加入的資料科學家來說，要馬上弄懂龐大又複雜的程式碼庫（Codebase）簡直是惡夢。現在，他們可以直接把團隊的說明文件（Claude.md）丟給 Claude，然後問：「我想做某個任務，需要看哪些檔案？」Claude 能快速解釋數據管線的依賴關係，讓新人以前所未有的速度上手。
產品開發團隊：從「人機協作」到「自主開發」
開發 Claude Code 的團隊，自己當然也是重度使用者。他們展示了兩種截然不同的 AI 協作模式：
- 快速原型打造（非同步模式）： 當要開發一些實驗性或非核心功能時，工程師會啟用「自動接受模式」(auto-accept mode)。他們會給 Claude一個抽象的任務，然後就放手讓它自主編寫、測試、迭代。工程師只需要在 Claude 完成 80% 的工作後介入，進行最後的微調。他們用這個方法，只花了幾次迭代，就讓 Claude 自主完成了 Vim 模式 70% 的開發工作。
- 核心功能開發（同步模式）： 但如果是涉及核心商業邏輯的關鍵功能，團隊就會採取更緊密的同步協作。他們會提供非常詳細的指令，即時監控 Claude 產生的程式碼品質，確保一切都符合架構和風格規範。這就像一位資深工程師帶著一位手速極快的實習生，完美結合了人類的經驗與 AI 的效率。
安全工程團隊：把 AI 變成 24 小時待命的資安專家
對於安全工程團隊來說，時間就是一切。任何延遲都可能造成嚴重後果。Claude Code 對他們而言，是爭取時間的利器。
- 事件響應時間從 15 分鐘縮短到 5 分鐘： 過去，手動追蹤一段程式碼的控制流，平均需要 10-15 分鐘。現在，他們把堆疊追蹤（stack traces）和相關文件丟給 Claude，幾分鐘內就能得到分析結果。
- 更有效率的程式碼審查： 在審查 Terraform 這種基礎設施即程式碼（IaC）的變更時，他們會直接把計畫貼給 Claude，然後問一個很直接的問題：「這東西會搞砸什麼嗎？我會後悔嗎？」這讓安全審查變得更快速、更直觀。
法務團隊：當律師也開始寫程式
這可能是整份文件最令人驚訝的部分。Anthropic 的法務團隊，一群沒有程式背景的專業人士，也開始透過 Claude Code 解決實際問題。
- 為家人打造輔助溝通工具： 有位團隊成員因為家人有醫療溝通上的困難，只用了一小時，就利用 Claude Code 建立了一個預測性文本 App。這個 App 能根據原生語音轉文字的結果，建議回覆內容，並透過語音庫朗讀出來，大大彌補了現有輔具的不足。
- 部門內部工作流程自動化： 他們還打造了「電話樹」(phone tree) 的原型系統，幫助團隊成員快速找到對應的律師。這些過去需要工程資源才能實現的專案，現在法務團隊自己就能動手做。
成功的關鍵：不只是工具，更是思維的轉變
從這些案例中，我們可以看到，Anthropic 團隊成功的關鍵，並不僅僅是 Claude Code 本身有多強大。更重要的是他們建立了一套與 AI 高效協作的思維模式與方法論：
- 先計畫，再執行： 許多團隊都提到，他們會先在對話式的 Claude.ai 介面中進行腦力激盪和規劃，把想法完全梳理清楚後，再請 Claude 產生一個步驟清晰的提示（Prompt），最後才拿到 Claude Code 中執行。
- 把 AI 當成迭代的夥伴，而非一次性的解決方案： 不要期望 AI 一次就給出完美答案。學會與它來回溝通、迭代修正，把它當成一個聰明的合作夥伴。
- 視覺化溝通是王道： 尤其是非技術團隊，大量使用「截圖」來告訴 Claude 他們想要什麼樣的介面。所見即所得，遠比用文字描述更有效率。
- 勇敢分享「不完美」的原型： 法務團隊特別強調，要克服分享「玩具」或未完成專案的恐懼。這些看似粗糙的原型，往往能激發跨部門的創新火花。
總結來說，Anthropic 展示了一個工作新常態：AI 不再只是特定職位的專屬工具，而是賦能給每一個人的「超能力」。 無論你身處哪個行業、哪個職位，這份文件都證明了，只要用對方法，AI 就能幫助你打破技能的限制，專注於更具策略性和創造性的工作。
或許，我們都該問問自己：如果我也有了 Claude Code 這樣的工具，我會想用它來解決什麼問題呢？答案可能會讓你大吃一驚。
