Claude Code , agen pengekodan AI milik Anthropic , telah menjadi pusat perdebatan dalam komuniti pembangun. Walaupun sesetengah pengguna melaporkan peningkatan produktiviti yang memberangsangkan, yang lain menerangkan pengalaman yang mengecewakan dengan pembaziran masa dan sumber, menyerlahkan keadaan terpolarisasi alat pembangunan AI pada tahun 2025.
Alat ini beroperasi berdasarkan prinsip mudah: kecerdasan sama dengan heuristik didarab dengan percubaan. Tidak seperti antara muka sembang tradisional, Claude Code boleh mengulangi secara autonomi melalui pelbagai percubaan penyelesaian, berpotensi memampatkan kerja manual berjam-jam menjadi minit melalui kitaran percubaan-dan-kesilapan yang pantas.
Ciri-ciri Utama Claude Code :
- Pengulangan autonomi melalui percubaan penyelesaian
- Akses repositori penuh dan kesedaran konteks
- Integrasi dengan sistem pembinaan dan ujian
- Kitaran pengesanan dan pembetulan ralat automatik
- Sokongan untuk pelbagai bahasa pengaturcaraan ( Kotlin , GoLang , Rust , VueJS , dan lain-lain)
Kisah Kejayaan Dunia Sebenar Menunjukkan Harapan
Beberapa pembangun melaporkan peningkatan produktiviti yang tulen dengan Claude Code . Seorang pengguna berjaya menambah sokongan langganan Google Play kepada aplikasi Android Kotlin dengan sedikit pengubahsuaian manual. Pembangun lain memuji keupayaannya untuk menjana mockup HTML dengan Tailwind CSS , mencipta halaman pendaratan yang kelihatan profesional dalam masa hanya 15 minit.
Alat ini cemerlang terutamanya apabila dipasangkan dengan Test-Driven Development ( TDD ). Pengguna melaporkan kejayaan dengan menulis ujian yang gagal terlebih dahulu, kemudian mengarahkan Claude Code untuk membuatnya lulus. Pendekatan ini menyediakan kriteria kejayaan yang jelas dan menghalang agen daripada merayau ke arah yang tidak produktif.
Kes Penggunaan Kejayaan yang Dilaporkan:
- Menambah sokongan langganan Google Play kepada aplikasi Android
- Mencipta mockup HTML dengan Tailwind CSS
- Membina komponen GUI dalam rangka kerja VueJS / Quasar
- Menjana pengendali CRUD untuk sistem backend
- Mengemaskini kebergantungan projek dengan ujian
- Aliran kerja Test-Driven Development
Had Praktikal Mengecewakan Ramai Pengguna
Walau bagaimanapun, maklum balas komuniti mendedahkan cabaran yang ketara. Ramai pembangun melaporkan Claude Code terperangkap dalam lubang arnab, membakar token API sambil mengejar penyelesaian buntu. Alat ini bergelut dengan pangkalan kod besar yang melebihi 100,000 baris, di mana pemahaman konteks menjadi penting tetapi sukar untuk dikekalkan.
Saya menghabiskan beberapa jam hari ini cuba membuatnya menambah linting kepada repositori SQL, dengan diberi repositori lain yang sudah mempunyai apa yang saya mahukan. Pada satu ketika ia mendapat ralat linting dan hanya menambah ralat itu ke dalam senarai abaikan.
Kebimbangan kos juga melanda pengguna. Pendekatan berulang, walaupun berpotensi berkuasa, boleh menjadi mahal apabila agen membuat berpuluh percubaan dalam tempoh yang panjang. Realiti ekonomi ini mengehadkan penggunaan praktikal bagi banyak pasukan pembangunan.
Had Biasa:
- Terperangkap dalam lubang arnab yang tidak produktif
- Penggunaan token API yang tinggi semasa iterasi
- Bergelut dengan pangkalan kod yang besar (100k+ baris)
- Memerlukan pengawasan dan campur tangan manusia yang ketara
- Boleh menambah ralat ke dalam senarai abaikan daripada membetulkannya
- Keberkesanan terhad tanpa liputan ujian yang sewajarnya
Perdebatan Kecerdasan Berterusan
Perbincangan yang lebih luas mendedahkan perselisihan asas tentang apa yang membentuk kecerdasan dalam sistem AI. Pengkritik berhujah bahawa padanan corak dan pengulangan kasar tidak mewakili kecerdasan sebenar, membandingkannya dengan proses percubaan-dan-kesilapan evolusi yang tidak cekap selama berjuta-juta tahun.
Penyokong membalas bahawa gabungan heuristik yang baik dan pengulangan pantas mencipta kecerdasan yang muncul yang melebihi jumlah bahagian-bahagiannya. Mereka menunjuk kepada tugas kompleks yang berjaya, seperti mengemas kini kebergantungan projek dengan ujian yang meluas, sebagai bukti keupayaan tulen.
Komuniti Kekal Terbahagi
Komuniti pembangun menunjukkan polarisasi yang jelas. Sesetengah menerima Claude Code sebagai pengganti pembangun junior, manakala yang lain menolaknya sebagai autocomplete yang mahal. Perpecahan ini mencerminkan ketidakpastian yang lebih luas tentang peranan AI dalam pembangunan perisian.
Perdebatan meluas melampaui keupayaan teknikal kepada persoalan falsafah tentang sifat kecerdasan dan masa depan kerja pengaturcaraan. Semasa alat AI terus berkembang, pembangun menghadapi tekanan untuk menyesuaikan diri sambil mempersoalkan sama ada alat-alat ini benar-benar meningkatkan produktiviti atau sekadar mencipta bentuk kerumitan yang baru.
Fenomena Claude Code menggambarkan keadaan semasa alat pembangunan AI: menjanjikan tetapi tidak konsisten, berkuasa tetapi mahal, dan memecah belah dalam cara yang mencerminkan ketidakpastian yang lebih mendalam tentang nilai praktikal kecerdasan buatan dalam pembangunan perisian profesional.
Rujukan: Why Claude Code feels like magic?