Anthropic 两周提速 claude.ai 三倍：Claude Agent 全程操盘

今年 8 月，Anthropic 团队在两周冲刺内把 claude.ai 网页版与桌面端的核心体验提速了约 3 倍，并把过程完整复盘成一篇工程博客。这次提速由 Anthropic 自家的 Claude Agent 深度参与：识别瓶颈、构建基准、上线改动、盯防每一次发布，整条链路几乎都由 AI 协作完成。

关键数据

团队从用户反馈中发现「慢」并非错觉，并锁定了四条覆盖 95% 用户活动的核心路径。在 P75 时长上：

• 冷启动 claude.ai 到可键入页面：3.1 秒 → 0.55 秒
• 启动新的 Claude Code 会话：0.8 秒 → 0.3 秒
• 加载 Claude Cowork 云会话：2.6 秒 → 0.73 秒

合计下来，团队估算每天为用户节省数万小时的等待时间。整个冲刺合并了三千余处代码变更，没有出现任何面向客户的故障或回滚。

冲刺方法

团队先在 Slack 中拉了一个频道，把 Claude 拉进每一个讨论线程。其角色明确：监控发布性能回归、维护可观测看板、主动修复可摘的「低垂果实」、提出性能项目机会、向人类同事汇报。

冲刺开始前，Claude 通过 Datadog MCP 分析了使用数据，识别出四个影响最大的用户旅程——启动应用、开始对话、加载已有对话、发送消息——并把它们拆成 13 个跨网页、桌面端和各产品的可对比测量。团队先列出约 20 个手工挑选的项目，并让 Claude 估算每个项目的毫秒级影响，聚合后设定冲刺目标。结果到第三天，13 个目标已命中 12 个。

典型优化

针对启动速度，团队把一个静态编辑器直接烘焙进 HTML，让用户在 React 初始化时即可键入，并为桌面端外壳的主进程预编译 V8 代码缓存，跳过冷启重编译。针对导航速度，团队在会话间常驻编辑器组件、悬停时预取会话，并把侧边栏的重渲染削减了 90%。

除了预排项目，团队还给 Claude 留出空间，让其自行发现新机会、提出新工作流。这些「Claude 提议的工作流」很快反超最初目标，团队顺势刷新目标、继续向上爬升。

「任何指标都可爬升」的实验室基准

为了让迭代节奏快于线上发布节奏，团队建立了一套实验室基准体系。Claude 找出方向后，团队在 11 分钟内拉起五条独立线程，分别测量：Valgrind 指令数、V8 调用计数、React commit 数、样式重计算、DOM 变更数。

每条基准有双重使命：一是给 Claude 一个在实验室里可以推动的指标；二是在 CI 中作为只能递减的护栏。若基准抖动或与用户实际延迟无关，团队直接丢弃，避免 Claude「爬错山」。

最终，这些实验室指标需要被证明与真实墙钟时间相关，团队才会保留；否则立即下架。这种「指令数确定性 + 墙钟相关性验证」的组合，让 Claude 可以在没有线上读数的情况下持续优化。