Anthropic 工程师分享如何借助 Claude 在两周内将 claude.ai 提速 3 倍

Anthropic 工程师 Thariq 于 2026 年 9 月 23 日分享了团队在两周冲刺中借助 Claude 模型自身完成 claude.ai 网页端与桌面端性能优化的工程实践，展示了代码大模型在复杂前端调试与系统提速中的闭环协作价值。

• 团队聚焦覆盖 95% 用户行为的 4 条核心链路（应用启动、新建对话、加载历史对话与发送消息），P75 分位总体耗时实现几何平均 3.1 倍的提速。
• 优化过程中，工程师在单个 Slack 频道及各讨论线程中接入 Claude，形成包含指标测量、问题定位、补丁生成到基准验证的半自动优化循环。
• 官方工程博客同步公开了性能调优提示词设计与自动化防护策略，供外部开发者复现以模型驱动的大规模工程优化流程。
• 影响/看点：这一案例表明在具备完备指标度量和测试防护的前提下，大模型协助排查和重构前端瓶颈可缩短工程迭代周期，但其推广效果取决于团队能否建立量化且可复现的基准测试集。
• 资料依据：
• Thariq 个人发文（2026-09-23）：https://x.com/trq212/status/2102857025206255902
• Anthropic 官方博客（2026-09-23）：https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/

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