Anthropic опубликовала подробный инженерный отчет о том, как за двухнедельный спринт удалось сделать claude.ai и настольное приложение Claude примерно в три раза быстрее, а особенность в том, что большая часть работы была выполнена самим Клодом. В сообщении, опубликованном в инженерном блоге Anthropic, описывается кампания по повышению производительности, проводимая из одного канала Slack с использованием модели искусственного интеллекта в каждом потоке, поиском узких мест, построением тестов, внедрением улучшений и наблюдением за каждым развертыванием.
Цифры, измеренные на уровне 75-го процентиля, значительны. Время ввода страницы при новой загрузке claude.ai сократилось с 3,1 секунды до 0,55 секунды. Запуск нового сеанса Claude Code сократился с 0,8 секунды до 0,3 секунды, а загрузка облачного сеанса Claude Cowork сократилась с 2,6 секунды до 0,73 секунды. В совокупности, по оценкам Anthropic, эти улучшения экономят десятки тысяч пользовательских часов ожидания каждый день. Подробнее об этой истории — в нашем тенденции ИИ.
Сначала измерение, затем перемещение
Спринт начался с измерений, а не с кода. Используя Claude для анализа данных об использовании через сервер Datadog MCP, команда определила четыре пути пользователя, на которые приходится 95 процентов активности: запуск приложения, начало разговора, загрузка существующего разговора и отправка сообщения. В Интернете и на настольных компьютерах эти путешествия были разбиты на тринадцать отдельных измерений, и команда добавляла инструменты до тех пор, пока каждое из них не стало напрямую сопоставимым — начиная с взаимодействия с пользователем и заканчивая получением результата.
Имея исходные данные, команда составила список примерно из двадцати тщательно отобранных проектов, каждый из которых нацелен на определенное путешествие, и попросила Клода оценить влияние каждого в миллисекундах, чтобы установить цели спринта. План осуществился рано: сообщается, что к третьему дню Anthropic поразила двенадцать из тринадцати целей. Это дало Клоду возможность определить дальнейшие возможности и предложить новые рабочие направления, которые быстро переросли в полноценные собственные проекты и вывели результаты за рамки первоначальных целей.
Что на самом деле было отправлено
Технические изменения читаются как контрольный список современной работы по веб-производительности. Для более быстрого запуска команда встроила статический композитор в HTML, чтобы пользователи могли начать вводить текст во время инициализации React, и предварительно скомпилировала кеш кода V8, чтобы основной процесс оболочки рабочего стола больше не перекомпилировался с нуля при запуске. Для более быстрой навигации между диалогами композитор остается подключенным, а не отключается и перестраивается, сеансы предварительно выбираются, когда пользователь наводит на них курсор, а повторный рендеринг боковой панели сокращен на 90 процентов.
Согласно сообщению, масштаб истории слияний является главной цифрой: за спринт было внесено более трех тысяч изменений без единого инцидента или отката с клиентом.
Клод Тэг: агент с ограждением
Спринт проводился на том, что Anthropic называет Клодом Тагом, которое в настоящее время находится в стадии бета-тестирования и описывается как модель внутреннего исследования, примерно сопоставимая с Opus 5.5. Разделение труда является наиболее важной частью этой истории. Клод находил узкие места, создавал тесты, внедрял исправления и отслеживал каждое развертывание, работая асинхронно часами, даже ночью. Люди ставили цели, шли на компромиссы и одобряли каждое изменение, прежде чем оно было объединено.
Команда также хотела выполнять итерации быстрее, чем частота развертывания, поэтому она построила лабораторные измерения в качестве прокси для реальных операций чтения. Среди вопросов, которые задавали инженеры: может ли подсчет инструкций JavaScript заменить настенные часы в качестве более быстрого сигнала обратной связи для проверки прототипов перед их развертыванием?
Почему это важно для проектирования с использованием искусственного интеллекта
Пост Anthropic примечателен не столько конкретными оптимизациями (статические оболочки, предварительная выборка и сокращение рендеринга являются общепринятыми методами), сколько тем, что он демонстрирует разработку на основе ИИ в промышленном масштабе. Передовая лаборатория только что представила обновленную производительность флагманского потребительского продукта с тремя тысячами изменений, при этом агенты ИИ выполняют основную работу по идентификации, внедрению и проверке, в то время как люди сохраняют право утверждения каждого изменения.
Результат также проявляется в конкурентном контексте, где оперативность является особенностью продукта. Claude напрямую конкурирует с ChatGPT OpenAI и Gemini от Google за внимание потребителей и разработчиков, а воспринимаемая скорость определяет ежедневное использование продуктов-помощников так же, как и качество модели. Сокращение времени взаимодействия с 3,1 секунды до 0,55 секунды направлено на решение самой распространенной жалобы пользователей на продукт.
Для инженерных команд, наблюдающих со стороны, урок Anthropic, который можно перенести, заключается в циклической структуре: точно измеряйте путь пользователя, позвольте модели предлагать и проверять изменения на основе этих измерений, сохраняйте шлюз одобрения человеком и расширяйте объем только настолько быстро, насколько это может проверить система измерения. Собственная концепция Anthropic заключается в том, что, как только Клод сможет что-то измерить, он сможет сделать это быстрее, поэтому команда продолжала находить больше объектов для измерения.
Станут ли подобные спринты, управляемые агентами, стандартной практикой в индустрии программного обеспечения, еще неизвестно, но Anthropic предоставила одни из самых конкретных общедоступных данных о том, что они могут работать в масштабе. Читатели, следящие за тем, как ИИ меняет разработку программного обеспечения, могут следить за нашими исследованиями в области ИИ, чтобы узнать о дальнейших разработках.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
