开眼了，看完 Claude 员工用AI写代码的经验[1]后，我发现自己有点低估了 Claude 的编程能力。

1、一次性完成整个项目

看他的分享之前，无论是处理编程任务，还是解决其他问题，我都倾向于把任务拆到足够细，然后让 AI 一小块儿一小块儿地处理。

但在文章中，这位员工是反其道而行之：自己准备好关键代码片段后，让Claude一次性写出整个「遥控机器」人的代码。

Claude真就一次性写出来了，效果还不错。而且，因为免去了手工连接各种数据的麻烦，极大节约了他们的时间。

后来这位员工还发现，在他不熟悉的领域，Claude比他更擅长把任务拆解成步骤。这时如果给AI的指令太具体，反而容易把他带进死胡同。

2、为项目定制调试工具

还是那个「遥控机器人」的项目。

①

机器人绕着后院转了一圈之后，吐出了一个包含GPS坐标等数据的CSV文件。他们想检查文件中数据的准确性，但却没啥现成的方法来检验。

放在以前，光搞清楚怎么查看和分析这些GPS坐标，就要花一个多小时。

但现在，他们只要把CSV的前两行发给 Claude，就可以让它生成一个Web应用。然后，快速读取这个文件的数据，并把GPS坐标在地图上显示出来（如图）。

②

在这个项目里，Claude无疑改变了调试的方式和效率：

一方面，不管数据多么特殊，都可以找到最合适的展示方式。AI把复杂数据转化为直观的视觉信息后，人一眼就能看到问题了。

另一方面，几分钟内就能生成一个定制化的调试工具，在一定程度上，也能把下载和学习某些专业调试工具和可视化工具的时间省下来了。

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[1]erikschluntz.com