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2萬行App代碼,Claude寫了95%!老開發者:每月只花200美元,就像一天多出5小時,IDE要“變天”了!

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作者 | Indragie Karunaratne

編譯 | 蘇宓

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

“開發工作即將迎來一次徹底重置,而大多數人還毫無準備。”

這是 Reddit 上一篇爆火帖子的標題,也是一位資深程序員在深入使用 Claude Code(搭載 Opus 4、Max 模式)之后,得出的明確判斷。他寫道:

  • 它已經能完成 100% 的編碼工作。不是協助,不是輔助,是直接全權代勞。而現在才剛過半年的時間。

  • 過去我們說“Python 開發”、“React 工程師”,這種角色定義已經過時了。今后我不會再按語言招聘,我會招能解決問題的人——無論用什么技術棧。語言的門檻已經不復存在。

  • 現在再問“我應該學哪種編程語言?”這個問題,幾乎沒有意義了。真正有價值的技能,是系統設計、架構、DevOps、云原生能力——那些原本就把初級和高級工程師區分開的部分。這才是未來的核心競爭力。

  • 至于設計這份職業?已經岌岌可危了。Figma Make(還在測試版)就已經能自動生成品牌識別、UI 和美觀的上線級網站,背后還是 Claude Sonnet 和 Opus 驅動。說實話,我已經在想:一年后我是否還需要設計師?

  • 幾個月前,花 40 美元用 Cursor 都讓我覺得貴。現在我為 Claude Max 付 200美元/月,反而覺得超值。如果保持當前能力,我甚至愿意花 500 美元。等到 Opus 5 出來,它可能直接突破天花板。

  • 上周,我完成了一件拖了 10 年的事:用一周時間做出了一個上線級桌面應用。代碼審查通過,結構清晰,構建包上線到 Launchpad。UI/UX 和性能?甚至比很多同類產品還強。只用一周時間。

  • 生產力已經爆炸式提升。以前幾個月才能完成的項目,現在一周內就能搞定。下一代人類,將把這種“高生產力”當成一種進化優勢。

這番言論一出,在開發圈激起了廣泛討論,有人附議,有人質疑。但與此同時,另一位開發者 Indragie Karunaratne 選擇不談趨勢、不談理論,而是直接投入實戰。

他親手用 Claude 構建出一款完整的 macOS 原生應用——Context。這不是小打小鬧的 Demo,而是一個真正上線的軟件,項目總計約 2 萬行代碼,其中他本人手寫的不到 1000 行,Claude 生成代碼的比例高達 95%。

從功能實現、UI 構建、Bug 修復,到測試、打包、上線,Claude 幾乎貫穿了整個開發流程。與此同時,他也用這次完整實踐,親身驗證了另一個問題:

每月 200 美元的 Claude Max,真的值嗎?

接下來,我們就一同走進他的開發旅程。這不是一場炫技展示,而是一份詳實記錄:關于工具選擇、效果評估、代碼質量把控,以及如何最大化釋放 AI 編程代理能力的一線經驗。以下為第一人稱自述——


編碼工具選型:從 Copilot 到 Claude Code

我第一次接觸 AI 編程工具,是在 VS Code 中試用了 GitHub Copilot。

在我看來,GitHub Copilot 是 AI 編碼領域領域的首個產品,當時我試用完就覺得相當驚艷:雖然 GitHub Copilot 本質上只是一個自動補全工具,但效果遠超預期——不像傳統編輯器那樣只能補全符號名或函數名,它能夠基于上下文補全整個函數實現。

雖然你依然得自己完成大部分工作,但它確實顯著提升了開發效率。

隨后,AI 編程工具的發展突飛猛進:Cursor 橫空出世,推出了“Agent 模式”;新競爭者如 Windsurf 也紛紛加入戰局。幾乎所有產品都開始轉向“代理式(agentic)”開發模式——不再依賴單次 LLM 響應進行補全,而是讓大模型在一個循環中調用各種工具,來完成更復雜的任務:分析代碼庫上下文、讀取網頁與文檔、編譯程序、運行測試、修復失敗構建或測試、不斷迭代等。

不過由于當時我沒有開發任何業余項目,也就沒深入使用這些新工具。

直到 2025 年 2 月,一個意料之外的新選手出現了:Claude Code。它不像其他產品那樣基于 VS Code 魔改,而是一個完全面向終端的 IDE。它沒有傳統的代碼編輯功能,也沒有臃腫的 UI 或五花八門的功能,而是把“代理循環”放在了舞臺中央——一個文本輸入框,僅此而已。


它不是在原有 IDE 上加點 AI 功能,而是直接用 AI 取代了 IDE。

我一開始對這種用戶體驗是否理想還有些疑慮,但這種思路相較于現有工具足夠“清奇”,于是我決定:值得一試。


開啟一個新的“副項目”,初嘗 Claude Code

像很多日常工作繁忙的工程師一樣,我也有一整片“業余項目墓地”——很多項目都只做出了原型,最終卻沒能發布。

前期原型還好做,但最后那 20% 的完善、打磨和發布,實在太耗費時間和精力,以至于我已經有 6 年沒有真正發布過一個副項目了。

既然說要體驗新工具,那就開始吧~就在這時,我開始上手試用 Claude Code,并研究它對 MCP(Model Context Protocol,模型上下文協議)服務器的支持。

這里簡單解釋一下,MCP 是由 Anthropic 設計的一種開放標準,目的是讓 AI 代理能夠訪問工具和外部上下文,以完成具體任務。比如說,Sentry 的 MCP 服務器就暴露了一些工具,可以讓代理獲取帶有堆棧信息的問題報告、調試上下文,甚至調用 Sentry 自家的 bug 修復代理。

不過,開發和調試 MCP 服務器的體驗非常繁瑣:它們和客戶端之間通過標準輸入/輸出流,或者通過帶 Server-Sent Events(SSE)的 HTTP 通信——這樣服務器就能實時向客戶端推送響應。這跟用命令行工具調用 API、或用 curl 發送請求可不是一回事。

雖然有官方提供的 MCP Inspector 工具可以測試服務器功能,但作為一名 macOS 和 iOS 的老開發者,我更想嘗試構建一個原生應用來解決這個問題。

我覺得這不僅是一次深入了解 AI 代理機制的好機會,說不定還能產出一個真正有用的產品。


Claude Code 還挺擅長寫代碼

先說結論:Claude Code(尤其是搭載最新版的 Sonnet 4 和 Opus 4 模型)真的很會寫代碼

雖然它算不上是“前 1% 的頂級程序員”,但我認為它的輸出已經明顯優于大多數普通開發者。只要你提供一個清晰的功能描述,Claude 就可以完成以下工作:

  • 找出項目中與該功能相關的已有源碼,并進行閱讀

  • 理解代碼風格和設計模式

  • 閱讀你額外提供的文檔或技術規范

  • 生成實現該功能所需的代碼

  • 編寫測試來驗證功能行為

  • 構建項目并運行測試

  • 在出現編譯或測試失敗時,自動修復并反復嘗試直到通過

  • 查看截圖或控制臺日志,識別 bug 并修復(這一點后面還會詳細講)

Claude 正在為我的應用編寫 Swift 代碼

最令人驚訝的是:它完成這些工作的速度遠超人類開發者。想象一下你剛招來一名對項目毫無了解的新員工,幾分鐘內他就能交付一整個功能模塊——Claude 就是這種感覺。


Claude Code 對 Swift 的掌握一般,但在 SwiftUI 上表現不錯

我決定用 Apple 最新的開發技術來構建這款應用:Swift 6.1macOS 15.5 上的 SwiftUI。我很好奇 Claude 在寫 Swift 方面的表現——畢竟,相較于 Python 或 JavaScript 這類主流語言,訓練數據中包含的 Swift 代碼明顯少得多。

好消息是,Claude 能夠比較熟練地使用大多數Swift 語言特性,尤其是 Swift 5.5 之前的內容——也就是 Swift 并發機制(Swift Concurrency)引入之前的版本。

Swift Concurrency 本身就是一次語言級的劇烈變革,連很多人類開發者都難以掌握。Claude 在這里也容易出錯,尤其是在選擇現代框架和舊 API 之間切換時會混淆——它經常會選用過時的 Objective-C API,即便已經有更現代的 Swift 替代方案,或者會在本該使用 SwiftUI 的地方使用 AppKit / UIKit。

不過它生成的 SwiftUI 代碼表現還不錯:通常能準確還原預期的 UI 功能,只是初始版本在美觀性上稍顯粗糙,但稍加迭代就能變成設計良好、可用性強的界面。


我的 macOS 應用 Context 的界面截圖

Claude 在生成 UI 代碼時經常會遇到的一個問題,其實是 Swift 本身的問題:UI 相關的類型表達式有時太復雜,編譯器就會報出臭名昭著的錯誤:

“The compiler is unable to type-check this expression in reasonable time.”

解決辦法是將 body 函數拆分成多個更小的表達式塊。幸運的是,Claude 在重構這類代碼時非常擅長,不會破壞功能——有時它甚至會在看到編譯器錯誤后自動這么做。

你還可以通過創建一個 CLAUDE.md 文件來給 Claude 提示,指導它使用現代 API,從而避免常見陷阱。以下是我為 Context 項目寫的部分內容(https://github.com/indragiek/Context/blob/main/Context/CLAUDE.md):

* 所有功能盡量使用 SwiftUI 實現,除非某個特性僅在 AppKit 中可用。
* UI 設計要符合 macOS 的平臺習慣,遵循 Apple 的 Human Interface Guidelines。
* 圖標使用 SF Symbols。
* 使用最現代的 macOS API。本應用無需考慮舊版本兼容性,因此可以直接面向最新版系統。
* 使用最新的 Swift 語言特性和編程習慣,目標版本為 Swift 6,優先使用 Swift 并發(async/await、actors)和宏。

哪怕只是像這樣輕量級的規則,也已經能顯著改善 Claude 的輸出。如果你愿意投入更多,可以參考 Peter Steinberger 的 agent-rules 倉庫(https://github.com/steipete/agent-rules),其中提供了許多通用編碼指南,也包括專門針對 Swift 的優化規則。

如果你想親自評估 Claude 寫出來的代碼質量,也可以看看我的項目中的以下兩個示例文件:

  • OAuthClient.swift(https://github.com/indragiek/Context/blob/main/ContextCore/Sources/ContextCore/OAuthClient.swift):OAuth 2.1 協議的實現

  • JSONOutlineView.swift(https://github.com/indragiek/Context/blob/main/Context/Context/JSONViewer/JSONOutlineView.swift):使用 SwiftUI 渲染 JSON 樹狀結構視圖,支持節點展開/折疊


你只需說一句:“讓它更好看點”

如果 Claude 生成的 UI 第一次看起來不夠美觀,你只需告訴它:“讓它更好看一點 / 更優雅一點 / 更易用一點”,通常都能獲得意外驚喜的好結果。你也可以更系統地操作,比如先讓它:

“請列出一些改進這個 UI 設計的建議”

Claude 會返回一個設計優化建議清單,供你選擇應用。

當你發現 UI 有 bug,或有想要微調的地方,你也可以直接截一張圖,拖進 Claude Code,或者粘貼(?+V)進去。雖然目前這個流程還算不上完全自動化,但它已經非常實用了,而且不受前端平臺限制,通用性很好


”才是關鍵

隨著主流 AI 的興起,業界很快提出了一個新概念:提示詞工程(prompt engineering)。它的核心理念是:你需要精心設計提示詞,才能從模型中獲取最優結果。這個觀點在早期可能確實有道理,但根據我的實際經驗,對于現在的新一代模型來說,提示詞工程已經不是重點

當下的模型在理解不完美輸入方面已經有了顯著提升——一方面因為模型本身更強大,另一方面也因為它們采用了“思維鏈(Chain of Thought, CoT)”提示策略。現在你就算給模型模糊的描述、不完整的句子、甚至拼寫語法錯誤,它依然能大致理解你的意圖,并將問題拆解為合理的解決步驟

你在使用 Claude Code 或類似工具時,真正需要反復應對的限制,其實是“上下文窗口”(context window)。

Anthropic 最新的兩個模型——Sonnet 4 和 Opus 4——都擁有200k tokens 的上下文長度,意味著它們一次最多能處理大約 200k token 的文本。但你每輸入一個 prompt、模型每回應一句,都在消耗這個上下文容量;而一旦臨近尾部,模型的表現往往會變差。


Claude Code 中的“上下文壓縮提示器”

為了解決這個問題,Claude Code 還貼心地顯示了一個“上下文剩余容量指示器”——一旦快要用完,它就會自動進入“壓縮(compaction)”流程。這一步的意思是:模型會對當前對話內容進行總結,再用這個總結信息來初始化一個新的上下文窗口,以便你繼續使用。

但壓縮并不完美:它可能遺漏之前對話中的關鍵細節,或者因為壓縮邏輯本身不夠精細,將一些錯誤信息“繼承”到新的上下文中。

所以,總結來說——如何在有限的上下文 token 數量內產出最高質量的結果也就是所謂的上下文工程(context engineering),才是你真正要在編程代理工具中專注優化的核心能力。


“預熱”代理(Priming the Agent)

我把這類操作稱為“預熱(priming)”代理:不是一上來就讓代理執行任務,而是先讓它讀取一些額外的上下文信息,這樣生成的結果通常會更準確、更符合預期。

默認情況下,Claude 會自動讀取 CLAUDE.md 文件中的內容——包括用戶級別和項目級別的兩個版本。但你也可以通過提示詞,主動引導它去讀取某些文檔或源碼文件,以補充任務相關的上下文。

以下是我最近用過的一個例子,我讓 Claude 閱讀一些現有源碼和線上規范文檔:

請閱讀 DXTTransport.swift、DXTManifest.swift、DXTManifestView.swift、DXTConfigurationView.swift、DXTUserConfiguration.swift、AddServerFeature.swift 和 AddServerView.swift,了解 DXT 包添加服務器的實現方式。
然后閱讀 manifest.json 格式的文檔,鏈接如下:  
https://raw.githubusercontent.com/anthropics/dxt/refs/heads/main/MANIFEST.md
閱讀完這些內容后,請總結你所學到的信息。

Claude 會調用Search 和 Read 工具查找并讀取這些源碼文件,再用Fetch 工具下載 GitHub 上的 Markdown 文檔。讓它生成總結的這個步驟非常關鍵,因為總結能迫使模型真正“思考”它理解了什么,而這個總結會被保留在上下文中,進而提升它接下來處理任務的表現。

當你的代碼依賴第三方庫,或者使用了模型知識截止時間之后發布的新 API 時,預熱尤其重要。這類信息模型本身可能并不了解,所以你得手動補充。

現在也有一些專門工具,比如Context7llm.codes,它們的作用就是將文檔格式化成適合語言模型讀取的純文本內容,從而方便“喂”給 Claude 使用。


代理不會讀心,它們需要「規范說明(Spec)」

當你讓 Claude 構建某個功能時,一份詳細的功能說明文檔(spec)是引導模型的關鍵。如果你不愿投入精力編寫清晰的需求說明,Claude 就無法幫你完成任何稍微復雜一點的功能。

我們經常能在 AI 產品演示中看到一句話就生成“完整應用”的場景,但那通常只能做出個原型而已。如果你希望產出真正可用的功能,就必須提供一份明確、具體的說明文檔

這個文檔并不需要措辭優雅、結構工整——你甚至可以用語音隨口說幾句(雖然我個人還是更喜歡打字,但其實怎么說都行)。

下面是我曾提供給 Claude 的一個示例,用來讓它為我的應用實現對 Anthropic 的 DXT 包格式的支持:


看起來像是寫了很多,但我打完這段說明的速度,遠比我親自實現這個功能要快得多。


用「Ultrathink」讓它先計劃再動手

Claude 有個常見的問題:它常常會在沒有足夠背景信息的情況下就直接動手實現功能,結果就是生成的代碼質量很差。

為了解決這個問題,另一種有效的“預熱”策略是:明確讓 Claude 啟用“深度思考”模式,并先制定一份計劃。你可以通過一組“魔法關鍵詞”來激活這個模式:

"think" < "think hard" < "think harder" < "ultrathink"

這些詞不是普通的建議,它們是明確的觸發信號,會讓模型進入不同程度的深度推理狀態。其中 "ultrathink" 會消耗最多的 token,但也是效果最好的

如果你希望 Claude 在動手寫代碼前先跟你確認方案,可以在 prompt 中明確指出:

“請先制定計劃并等待用戶確認后再開始實現。”

總的來說,我非常推薦你閱讀 Anthropic 官方的文章:《Claude Code:面向代理式編程的最佳實踐》(https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices)。本文中提到的許多技巧都來自那篇文章,對于想要充分發揮 Claude Code 或任何編程代理能力的人來說,這篇文章幾乎是必讀的參考資料


建立“反饋循環(Feedback Loops)”

Claude 最強大的地方在于:它可以獨立驅動反饋循環——也就是說,它能修改代碼、測試改動、分析失敗原因,然后嘗試下一輪迭代。要實現這個閉環,以下幾個核心步驟必不可少:

  • 構建

Claude 需要知道如何編譯你的應用。它能直接用 swift build 編譯 Swift 包,這沒問題。但對于我的 macOS 應用目標,它經常搞不清該如何正確調用 xcodebuild。為此,我使用了XcodeBuildMCP,它為模型提供了一套簡化的構建與運行工具,解決了這個問題。

  • 測試

Claude 應該能構建并運行你的測試,并讀取測試輸出。對于 Swift 包,它能很好地配合 swift test 使用。我還沒有測試過它能否運行應用級或 UI 測試,但我猜想那也可能需要 XcodeBuildMCP 的輔助。

  • 修復 Bug

Claude 本身就擅長調試問題,比如通過添加 debug 日志。但問題在于:它無法像真實用戶那樣交互操作應用,從而讓應用進入能輸出這些日志的狀態

因此,你需要手動操作應用,把控制臺輸出的日志復制粘貼給 Claude。這種方式仍然可行,但意味著如果你沒有提前寫好單元測試或 UI 測試,Claude 就無法實現完全自動化修復

playwright-mcp這樣用于瀏覽器應用的自動化測試工具確實存在,但對于原生開發,目前我還沒見過同樣穩定可靠的方案。

  • 修復 UX 問題(Fix UX Issues)

前面提到過,你可以通過粘貼截圖的方式,讓 Claude 迭代 UI 設計。雖然可以用工具(如 Peekaboo)自動截圖,但你仍然得手動操作應用,把它引導到合適的狀態才能截到你想看的畫面。


Claude Code 不止能寫代碼

Claude Code 是一個封裝了通用大模型的智能代理,因此在構建應用的過程中,你還可以用它來完成一些非編程任務,比如編輯文案內容、規劃功能版本,或者請它建議如何改進應用的可用性或功能布局。

我自己覺得很實用的一點是:在還沒有數據源時,Claude 能快速生成高質量的模擬數據。在構建 Context 應用時,我雖然開始寫了一個 Swift 的 MCP 客戶端庫,但我更想先跳到 UI 層做些原型設計。

如果沒有 Claude,生成一組“看起來像樣”的假數據會非常繁瑣,以至于我可能會直接放棄。但 Claude 能在幾秒內就生成非常不錯的 mock 數據。

我分享給朋友們的首批 UI 截圖,其實背后就是這些 mock 數據在驅動。雖然不是真實數據,但效果足以讓人直觀感受到應用最終的樣子。


Claude 生成的 mock 數據驅動的 Context 應用截圖

特別是在 MCP 生態尚未完善的早期,大多數服務器只使用了規范中的“工具”部分,其他功能基本沒用到。但我還是需要在 UI 上驗證這些特性能否正確展示——這時,mock 數據的重要性就更不言而喻了


高質量自動化幾乎不再需要成本

發布流程中最痛苦的“最后 20%”之一,就是構建一套自動化發布流程。尤其是在 macOS 上,你需要應對代碼簽名、軟件公證、打包等一系列復雜流程。

在過去的項目中,我通常會反復試驗,手動配置 fastlane,再寫一點簡陋的 Python 腳本來勉強實現自動化。但這一次完全不一樣。

我花了幾個小時迭代,讓 Claude 幫我生成了一個發布腳本,能夠完成以下操作:

  • 檢查當前環境是否配置正確,所需工具是否已安裝

  • 從 Git 提交記錄中生成變更日志,并與手寫的日志內容合并,再生成 HTML 格式的發布說明

  • 構建應用、代碼簽名、公證、打包成 DMG 文件

  • 生成 Sparkle 的 appcast 文件,實現對現有用戶的自動更新推送

  • 給版本打標簽,并發布到 GitHub

  • 將調試符號上傳到 Sentry,以便解析崩潰日志

當腳本功能完善之后,我只用一句簡單的提示詞,就讓 Claude美化了 CLI 輸出界面,最終效果如下:

運行 Claude 生成的構建 & 發布自動化腳本

這個腳本有2000 行 Python 代碼。如果讓我自己從頭寫,我只會實現最核心的幾個步驟,絕不會花精力做到如此完善、界面美觀。

現在,每次發布版本,它都能為我節省十幾甚至幾十分鐘的手動操作。而實現這一切,我只花了幾段自然語言說明,再配合 Claude 調試它運行中遇到的問題就搞定了。


未來的 IDE 會大不相同

這個項目中,我幾乎只用到了兩個工具——Claude Code 和 GitHub Desktop(用于查看 diff)。

絕大多數時間里,我根本不需要傳統編輯器的那些常規功能:什么文件樹、源碼編輯器、擴展插件等等。我偶爾會打開 Xcode 做點手動修改,但次數很少,而且我幾乎沒用到 Xcode 的特色功能(比如 SwiftUI 預覽、界面調試器等)。

而這還只是現在的“最差版本”AI 編程代理。我不禁設想:未來的 IDE 很可能跟今天的 IDE 完全不同

現在的 Cursor、Windsurf 和 Copilot 都是從 VS Code 起步,然后各自發展出不同方向,但它們本質上只是把 AI 嵌進一個“AI 出現之前就設計好的”編輯器VS Code 從結構上看,其實和 20 年前的 JetBrains IDE 并無本質區別。

我也看到像 Warp 這樣的項目,嘗試從“現代終端模擬器”轉型為智能代理式開發環境。但即使我很喜歡 Claude Code,我也不認為“命令行終端”會是未來開發體驗的最佳形式。

我相信:未來的 IDE 會圍繞如何幫助開發者“預熱上下文”、搭建“反饋閉環”這兩件事展開設計,因為這是讓智能代理順利完成任務的關鍵。而這套體驗的界面,必然會和今天的代碼編輯器大相徑庭——我無法準確預測它會是什么樣,但可以肯定的是,源碼編輯器不再是核心


我終于又能發布業余項目了

對我來說,這次旅程最令人興奮的,不是最終發布了哪個應用,而是:我終于又能“過把寫代碼的癮”,并真正發布打磨好的副項目了

感覺就像是我每天多出 5 個小時一樣——而這一切的“代價”,不過是每月 200 美元。

原文鏈接:https://www.indragie.com/blog/i-shipped-a-macos-app-built-entirely-by-claude-code

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