人工智慧正在給技術帶來巨大的變革，每一代模型都會帶來效能的提升、調整和改進。Anthropics Claude 3.7 Sonnet 是其最新的開發成果之一，它是一種複雜的人工智慧模型，可為自身的創造性、分析性和編碼任務的變化做好準備。它提供了新的改進版 Claude Code，並配有專為自動化和程式設計過程設計的強大工具。本文重點介紹了這些創新和其他許多功能、基準，以及如何有效地使用 Claude Code 與開發人員進行編碼。
什麼是Claude Code?
Source: Claude Code
Claude Code 由 Anthropic 推出，無疑是代理編碼領域的一個里程碑。它旨在實現編碼活動的自動化流程，併為 Claude 3.7 Sonnet 的混合推理功能錦上添花。通過與 Visual Studio Code（VS Code）和 GitHub Copilot 整合，該工具致力於為開發人員提供真正無摩擦的體驗。它可以幫助生成和除錯模板程式碼，併為改進程式碼庫提出一些詳細建議。
最顯著的特點可能與該軟體的強制操作性質有關，因此它能夠按照預先制定的標準自主執行任務。對於希望提高工作效率、縮短繁瑣操作時間的開發人員來說，這一點尤為重要。Claude Code 旨在讓管理大型程式碼庫、訓練機器學習模型或建立網路應用程式變得更容易。
效能基準
根據使用者評論和初步測試，Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code 的效能比許多其他工具更快、更準確。根據 Anthropic 的文件和一些社羣評估，該模型對複雜的編碼任務有很深的把握，包括
- 在多種程式語言中生成簡潔、優化的程式碼。
- 用最少的輸入識別和糾正問題。
- 根據上下文提出建議，提高程式碼的質量和可維護性。
AI Coder 與其前身和其他 AI 編碼工具相比，在響應冗長而複雜的提示時，程式碼生成的速度和質量都有了很大提升。通過將即時響應生成與完整的逐步推理相結合，它可以幫助開發人員理解編碼建議的依據。與整合開發環境（IDE）的整合帶來了更流暢、無摩擦的編碼體驗。
Claude Code 在 Claude 3.7 中採用了混合推理功能來構建複雜的編碼操作並自主提供程式碼。從程式碼生成到部署，該設計可無縫整合到 CI/CD 管道中。因此，無論對於初創企業還是大型專案，它都是一款功能強大的工具。
如何訪問Claude Code？
開發人員可以訪問與 GitHub Copilot 和 VS Code 整合的 Claude Code。設定該工具的確輕而易舉：
- 安裝外掛：在整合開發環境市場（如 VS Code 擴充套件市場）中查詢 Claude Code 擴充套件。
- 授權：將你的 Anthropic 賬戶與擴充套件連結起來。
- 自定義：在工具中設定首選項，以滿足您的需求。
- 開始工作：它將幫助你實現程式碼建議、除錯和快速自動化。
您可以在終端輕鬆執行 Claude Code：
1. 安裝Claude Code
開啟終端，執行安裝命令。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
2. 導航到專案
使用 cd 命令進入專案目錄。
cd your-project-directory
3. 啟動Claude Code
在終端執行 claude 命令，啟動人工智慧編碼器。
4. 驗證
使用您的控制檯賬戶完成一次性 OAuth 流程。確保在 console.anthropic.com 上有啟用的賬單。
同時，Anthropic 還在其官方網站和 GitHub 庫中提供了詳細的文件，供希望從 Claude Code 中提取所有資訊的使用者參考。
Claude Code初體驗
為了說明 Claude Code 的功能，讓我們舉一個簡單的例子。假設您正在使用 Python 和 FastAPI 構建一個 REST API。只需描述您的需求，該工具就能實現：
提示詞:
“Generate a simple REST API using FastAPI in Python. Include an endpoint at ‘/hello’ that returns a greeting message as JSON.”OR“Create a FastAPI application with a GET endpoint at ‘/hello’ that returns {‘message’: ‘Hello from Claude Code!’}. Also, provide instructions for running the server with uvicorn.”
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/hello")
async def say_hello():
return {"message": "Hello from Claude Code!"}
# Run the server using: uvicorn main:app --reload
這個簡單的示例展示瞭如何快速生成功能強大的 API 端點。克勞德程式碼還能提供提高程式碼效率的建議，例如新增輸入驗證或優化 API 響應。
更高階的使用案例
除了簡單的應用程式介面，Claude Code 還能在更復雜的場景中大顯身手。例如，如果您正在進行機器學習專案，您可以利用它的功能生成模型訓練指令碼或自動執行資料預處理任務。
提示詞:
“Generate a Python code to train a RandomForestClassifier using the Iris dataset with sklearn. Include data splitting, model training, and accuracy evaluation.”OR“Create a machine learning script in Python using sklearn’s RandomForestClassifier. The script should load the Iris dataset, split it into training and testing sets, train the model, make predictions, and display the accuracy score.”
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and train model
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions and evaluate
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
該程式碼片段演示了 Claude Code 如何通過提供即用指令碼和效能優化建議來加速機器學習工作流程。
專業技巧和最佳實踐
- 簡化測試用例生成：現在，您可以通過簡單的提示自動建立單元測試、整合測試或端到端方案，從而大幅減少人工工作量並提高執行的可擴充套件性。
- 遺留程式碼優化：使用 Claude Code 可有效翻新遺留程式碼，使替代方案現代化，並提高效能和安全性–這有利於優化系統等效性和利益相關者的一致性。
- 自動審查程式碼：使用 Claude Code 進行程式碼審查，它可以指出、標記和建議最佳實踐，並說明如何改進程式碼–一般來說，程式碼審查是為了實現更簡潔的開發。為了在開發過程中促進更好的協作和可見性，可以考慮採用這一解決方案。
- 自動生成文件： 在 Claude Code 下，API 的文件編寫變得非常方便，程式碼中的註釋會自動整合到文件中，並可通過文件庫同步輕鬆納入 Swagger 或 Postman 等工具。
專家意見和現實世界的見解
是的……有一段時間，Anthropic、OpenAI 和 DeepSeek 勢均力敵，直到昨天，Anthropic 才領先，而且遙遙領先。憑藉這種新能力，Anthropic 做出了一個我認為很多人都沒有想到的舉動，或者至少我肯定沒有想到——他們釋出了一款新的獨立產品，Claude Code就是圍繞它構建的。……Morgan Linton（cofounder + cto @boldmetrics）
The hybrid reasoning and agentic coding tools set a new standard in AI-driven workflows, making this release a valuable asset for developers, researchers, and businesses alike. With ongoing improvements and user feedback, Claude Sonnet 3.7 is likely to continue shaping the AI landscape in the years ahead.……Joaquin Diaz（Founder & CEO @ Everbak.co）
示例提示詞
"Create a Snake game for the Apple Watch where the speed of the snake is controlled by the user's heart rate. The more stressed the user is, the faster the snake moves."
我們自己的測試還顯示，Claude Code 只需極少的輸入就能快速生成創意原型。通過輸入具體的專案提示，該工具不僅能生成程式碼，還能生成結構和設計建議，大大加快了開發程序。
小結
隨著 Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code 的釋出，人工智慧驅動的開發工具有了長足的進步。Anthropic 開發的解決方案不僅提高了編碼效率，還通過融合代理自動化和混合推理改善了開發人員的體驗。隨著人工智慧的進一步發展，像 Claude Code 這樣的工具很可能會成為各類開發人員的必備資源。如果你是一名開發人員，正試圖提高程式碼的生產力，那麼現在正是研究 AI coder 可提供什麼的理想時機。有關人工智慧尖端技術及其對科技領域影響的更多資訊，請繼續關注閃電博部落格人工智慧欄目。
評論留言