多人云端Coding的時代，來了。
剛剛，Claude Code的項目功能迎來全面重構，原生支援多Agent玩法。
使用者下達目標，Claude在雲端派生多條Git分支平行幹活，寫完直接提PR。
此外，A社還新增了共享記憶，保證Agent之間的上下文對齊。
可以說是徹底超進化了，Project不再只是個放提示詞和文件的資料夾。
同一時間，在Anthropic披露的最新報告中，也已看到這項能力的上限：
他們內部研發平台，每天同時跑著3萬個AI Agent，在雲端瘋狂寫程式碼、調模型、跑測試。
是的，3萬個。。。
結果就是，自家核心的AI研發工作，現在已經有整整26%由Claude主導，來到L4等級。
半年前，這個數字還不到1%。
一個人帶一個Agent軍團，Claude Code大重構
最新亮相的Claude Code Projects重構版，徹底終結了把Projects當「靜態資料夾」的時代。
以前的Projects功能，本質上就是個存放提示詞和參考文件的資料夾，聊上幾輪上下文就亂成一團。
這次重構直接把形態變成了「以對話為驅動的協作中心」，架構核心是一個名為Coordinator（協調器）的大腦。
開發者不需要再手把手教AI每一步怎麼走，只要在主對話方塊下達一個高階目標，比如「把整個鑑權模組重構為OAuth 2.0並補齊自動化測試」。
主協調器接收到指令後，會自動把複雜的工程任務拆解為多個子任務，並調度分配給平行的工作線程。
而每一個工作線程，都是一個運行在雲端獨立環境裡的Claude Code實例。
它們擁有完全隔離的程式碼副本，各自拉出獨立的Git分支，在後台同時推進不同模組的程式碼編寫與單測。
活幹完了，工作線程會自動在後台提交程式碼並生成PR。
協調器還會貼心地跟蹤各個子任務的上下文依賴，提醒開發者先合併那個分支、後測試那個模組。
神了，Vibe Coding幾個月，好不容易學會Git。
你現在告訴我，連Git也白學了？？？
說回新版Project。
道理大家都懂，以前也不是沒人幹，但問題在於——
多個Agent各寫各的，其實際體驗是不太好的，各個會話需要互相傳遞上下文，中間會出現相當多資訊損失。
結果就是，Token消耗巨大，速度也沒快那去。。。
但這次，A社給出了新的的解決方案：共享記憶。
所有分支線程在執行過程中沉澱的技術規範、架構決策與團隊偏好，都會即時同步回共享記憶。
這樣，Claude就可以記住系統將發佈時間改到了周五，為什麼匯出功能被取消了，以及在訪問帳單服務之前需要聯絡誰。
淚目，終於不需要在每個子任務裡重複貼上配置了o(╥﹏╥)o。
更關鍵的是，整個過程支援完全非同步。
開發者下完指令合上電腦就能去喝咖啡，甚至可以通過移動端隨時查看各線程進度，並微調指令。
但A社也承認，多Agent嘛，肯定是不便宜的，建議大家隨時注意自己的usage，別一不小心就干崩了。
對了，先別興奮地太早。
Projects現在是beta，而且挑人。
第一批是部分Claude Pro和Max訂閱使用者，還得是用雲會話項目的人。
接下來一周會慢慢放量，Team、Enterprise，Cowork……都得再等等。
26%的研發交給AI，半年飆升26倍
可以先看看A社內部是咋用的。
太有毅力了嗷。
「安全敘事」暴雷後，A社依舊樂此不疲地沉浸在自己的核彈藝術裡。
Anthropic在最新發佈的《衡量AI研發節奏》報告裡，首次公開了自家內部的AI自主研發基準資料。
先對齊一下定義。這套自動化分級標準由前沿機構Epoch AI制定，從AL0一路排到AL5。
AL0是純人類操作，AL3是深度人機協作，AL4代表AI能憑一個高階指令端到端完成任務，AL5才是完全脫離人類干預的自主閉環。
在這套坐標系下，A社內部目前的自動化評級是，AL4級研發任務佔比26%。
看著不是很多，但你要知道，今年2月這個數字還不足1%。
半年，26倍。
把標準調低點的話，Anthropic內部超過90%的研發流程，已經處在AL3等級。
當然，這麼龐大的自主研發也不是白來的，A社選擇了最燒Token的打法：
截至今年8月，A社的內部研發平台上，常態化並行運行著多達30000個AI Agent，在雲端沒日沒夜地寫程式碼、跑實驗、改架構，單月觸發的決策量就超過了10億次。
純純的賽博黑工啊。。。
不過，幾萬個Agent在底層狂飆，失控了怎麼辦？
這當然是不用你擔心的，A社向來在這方面遙遙領先，早已想好了PR話術（bushi）。
公司表示，他們專門配備了全天候即時監控系統（Agent Oversight），對所有AI操作進行動態審查。
在8月份超10億次模型決策中，系統精準攔截了大約0.002%的高風險或異常行為。
是挺厲害的。
不過吧，你的A社前幾天剛被曝出花錢操控輿論、散佈安全焦慮，現在這套說辭還有多少人信，就不好說了。
Dario當然也想到了這點，為了防止大家質疑自己對安全的真心，A社這次竟然給「發票」搬了出來——
Dario顯然也想到了這點。
為了證明自己對安全的真心，A社這次乾脆把「發票」掏了出來：
7月13日至20日，公司約6%的AI研發算力花在安全與對齊研究上。
同一周，AI驅動型研發的算力裡，約12%投向安全相關任務。
外界質疑王婆賣瓜？
A社表示，歡迎第三方評估團隊，給予內部風險團隊同等等級的資料存取權，對自動化資料進行審計。
Coding新賽季
從內部26%的自主研發率，到外部重構的多線程Projects，本以為折騰得差不多了的Coding，如今似乎又往前推了一步。
寫程式碼的動作正在迅速貶值，工程拆解與任務調度的能力成了核心。
以往一個中級工程師在終端裡一次只能死磕一個特性，現在你一個人就是一個技術小組，底下帶著一群Claude Code同時開工。
人在這個鏈條裡的角色，從逐行敲程式碼的執行者，變成了拍板架構方向、稽核PR和處理異常邊界的技術負責人。
當然，多Agent平行並不是萬能靈藥，多分支重疊修改依然會不可避免地撞上Git合併衝突。
遇到這種程式碼衝突，協調器會把依賴關係理清楚，最終還是需要人類工程師介入把關。
但不可否認的是，AI寫程式碼早已跨過了簡單的單行補全階段。
一邊是內部30000個Agent單月觸發10億次決策，一邊是外部產品直接支援多分支並行提交PR。
而這也不只是A社一家的判斷。
9月10日，Cursor發佈Projects beta，主打的同樣是Coordinator Agent，一個不寫程式碼的協調者，向下派發數千個子Agent，項目上下文雲端共享，合上筆記本也照跑。
這也是Coding的下一步吧。
單點提效的時代結束了，開發效率的下一個瓶頸，在團隊協作。(量子位)