--- source: wechat source_url: https://mp.weixin.qq.com/s/Ic39b_Ef-7QKSM1dLDQclw ingested: 2026-07-06 feed_name: AI寒武纪 wechat_mp_fakeid: MP_WXS_3871912638 source_published: 2026-07-03 sha256: 21c37582815f51cf171501fd0b9a6f72e9b0bf3de306fa6587c313bb77e36633 sha256: 21c37582815f51cf171501fd0b9a6f72e9b0bf3de306fa6587c313bb77e36633 --- # Claude code创始人最新揭秘：Claude Tag如何在团队内部“大杀四方” ↑阅读之前记得关注+星标⭐️，😄，每天才能第一时间接收到更新 Claude Fable 5现在已经接入Claude Tag。CC之父Boris Cherny和CC产品经理Cat Wu最新对谈详细分享了从Claude Code到Claude Tag的演进之路，以及这项技术如何从工程团队普及到整个公司。 对于Anthropic的员工来说，他们已经很难想象一个没有Claude参与的频道会是什么样。 Claude Tag 被Andrej karpathy称为一个LLM交互范式变革，可以看我之前的文章： [ Anthropic发布重大更新推出CC进化版Claude Tag，Karpathy：LLM第三次交互革命来了 ]() 这里我们看看Boris Cherny和Cat Wu是怎么解读的。 对谈视频我附在文后了。 ### 三级跳:从补全一行代码,到AI自己给自己排期 三年前,Anthropic才刚开始把AI引入日常工作流程。两年前,员工用的还是代码自动补全功能,AI能做的只是把正在写的这一行代码续写完整,决定写什么的仍然是人。后来Claude Code上线,带来了智能体,AI开始能够写出完整的函数、完整的文件,甚至完整的功能。而现在有了Claude Tag,AI可以独立完成一整个任务,写功能、跑实验、做数据分析,全流程都能自己搞定。 这个转变被总结成三个阶段。第一阶段是一个人盯着屏幕,一行一行敲代码。第二阶段是一个人同时开着十个Claude,并行写多个功能。第三阶段就是现在,Claude开始主动驱动工作,参与的也不再只是一个人,而是一整个团队。 ### 什么是Claude Tag 过去用Claude,流程是打开对话框,提出问题,Claude完成任务后返回结果,工具和电脑操作也都由它代劳,但整个过程始终是被动响应。Claude Tag的不同之处在于主动性,它知道什么时候该介入,即便一个任务需要跑上几天甚至几周,它也会持续跟进,并且会记住之前交代过的事情。 以前每次都要重新提醒Claude该做什么,现在只需要把它拉进一个工作群,它就会主动介入、完成工作。因为是在群聊里运行,所有人都能看到过程、都能参与进来,而且它会把这次交流记下来,下次直接沿用。 ### 技术支撑:更长的自主运行时间,加上真正好用的记忆 支撑Claude Tag的,是Anthropic这些年在模型长时间自主运行能力上的投入。据介绍,按照最新的METR评测,现在的模型能够连续工作16个小时,而且已经很难准确判断它到底还能再撑多久。在Claude Tag里,Claude可以给自己安排后续工作,原本16小时的任务可以被拆解、延展到几天、几周甚至几个月之后继续推进。过去不敢完全交给AI去做的任务,现在几乎每次都能顺利完成。 举例来说,现在有不少Claude Tag会话已经连续运行了几天到几周,其中一个跑了差不多一个月,本质上是一场长期实验,每天Claude都会去检查一下数据,遇到问题就直接提交修复,使用者只需要每天查看新提交的PR和数据反馈即可。 另一项关键突破是模型的记忆能力。Claude不仅能给自己设提醒,还能记住不同用户在不同时间给过的所有指令。这项能力打磨了很久,Claude Code阶段就一直在尝试,直到现在才算真正做对,用起来体验很顺畅。举例来说,如果告诉Claude Tag只关注某一类问题,不要管其他类别,它会一直记住这条规则,除非后来有人明确要求扩大它的关注范围,它才会调整。 除了长时间运行和记忆,Claude的分寸感也是被反复提到的一点。很多人一开始担心把Claude拉进群里,它会不会每个帖子都跳出来刷存在感。但Claude经过训练,能判断什么时候该出面、什么时候该保持安静,如果方向不对,只要告诉它调整介入的频率,它同样会记住,下次照做。 ### 企业内部真实用出来的场景 使用者反馈最多的,是Claude Tag在实际场景里展现出的自我摸索能力。它可以写PR、排查生产环境的问题、做数据分析,只要把工具接进去就行,这背后依赖的同样是记忆能力。有团队把Claude Tag用在了问答频道里,要求它每次有问题被解答后就打勾标记,交代一次后,它此后一直照做。还有团队专门开了数据问题频道和Claude Code反馈频道,现在这些频道里的提问和反馈基本都由Claude Tag直接处理。 也有员工分享了自己的习惯变化,一开始在数据频道提问后会@Claude Tag,让它先给出第一版回答,通常效果都不错。用得多了以后,干脆告诉它以后不用@,直接每次都主动回答就行。这也说明记忆能力有多重要,交代一次,它就能一直记住并执行。 这种用法正在整个公司扩散。因为Claude Tag运行在公开频道里,所有人都能看到资深用户是怎么用它的,再把这些用法搬到自己负责的项目上。无论是公司内部还是合作的客户那里,都能观察到这种最佳实践扩散的现象,这在以往的AI工具里并不常见。而且扩散速度出乎意料地快,起初只有少数人在用,身边的人看到后很快就跟着用了起来。 ### 多人协同,而不只是人机对话 相比聊天、协同办公、Claude Code这些原有工具,使用者都需要主动打开它们,是一种被动响应式的体验。Claude Tag的不同之处在于,可以直接给它一个高层目标,比如让它给这个频道里的每一个bug都提交PR,不需要反复提醒,它就会持续把这件事做完。 另一个变化是多人协同。此前大多数AI工具的使用模式都是一个人和Claude单独交流,再把结果复制粘贴给团队。Claude Tag把Claude直接带入工作现场,让多个人可以共同引导同一场会话,得到更好的结果。这带来了几层变化:大家通过观察别人如何使用Claude Tag,学会更好地使用它;Claude Tag通过听取不同人给出的指导,学会更好地配合团队;最终客户得到的结果,来自整个团队一起把一个PR打磨到最好的状态,融合了不止一个人的判断。 这种方式也降低了参与代码的门槛。很多人此前不敢直接改代码,是因为要打开终端甚至桌面客户端,处理Git和代码检出这些操作。有了Claude Tag,这些人现在也可以直接参与进来。 拥有公开频道的协作平台也因此变得重要,这样Claude Tag才能同时跟踪多个项目。有产品经理提到,自己手上同时跟进五到十个功能,让Claude Tag对每一个都做状态跟踪,每天给出一份汇总报告。公司内部的新人入职流程也发生了变化,以往要问法务或者HR的问题,现在可以直接@Claude Tag,因为它接入了公司的信息源文件,不管什么时间提问都能很快给出答案。 一个更直观的数据是,目前产品团队里由Claude Tag提交的PR占比大约是65%,而且这个比例还在持续上升。此前大家认为Claude Code已经让工程师的效率提升了一大截,而这款产品带来的提升幅度更大。原因在于交互方式的变化,交代Claude Tag一件事之后,可以直接去做下一件事,不需要一直守着它、随时确认进度。 ### 从全部依赖Claude Code,到把简单任务交给Claude Tag 这种转变也发生在个人使用习惯上。最初几乎所有任务都用Claude Code处理,后来越来越多地转向Claude Tag,最先交出去的是一些简单的修复,比如按钮位置差了几个像素,或者一个简单的数据问题。随着对产品越来越熟悉,交给Claude Tag处理的任务也变得越来越复杂,因为它能够自己验证工作结果,原因是它运行在和移动端、桌面端共用的远程沙盒环境里,用的是同一套智能体SDK,智能程度是一致的。 加上记忆能力,不同频道对验证方式的要求也可以不一样。有的频道里,Claude Tag修好一个bug后,会直接在群里回传一段验证视频,使用者甚至都不需要离开对话界面去确认。 ### 下一步:走进更多协作平台 目前Claude Tag已经在Slack上线,接下来计划扩展到更多协作平台,比如Microsoft Teams,目标是让每一位知识工作者无论在哪里办公,都能随时用上Claude。Claude Tag改变的不只是个人的工作方式,而是把Claude放进了团队协作的中心,推动整个组织的工作方式发生变化。和Claude Code一样,Claude Tag也被设计成高度可定制,不同团队可以根据自己的需求,把它调教成自己想要的样子。 \--end-- 最后记得⭐️我，每天都在更新： /...@作者：你说的完全正确（YAR师）