Claude Code 自动处理 Anthropic 日常软件维护
The Decoder··作者 Matthias Bastian
关键信息
Claude 的例行任务通过一个专用的 Slack 频道运行，覆盖 Anthropic 的 iOS、Android、桌面端、Web、CLI 和 Agent SDK 代码库。维护任务包括崩溃模糊测试、重复抽象合并和死代码删除，Anthropic 还表示，这个系统通常能在第一次就把拉取请求做对。
资讯摘要
Anthropic 正在试验让 Claude Code 接管公司自家软件栈中的日常维护工作。根据创建 Claude Code 的 Anthropic 工程师 Boris Cherny 的说法，这套系统已经运行了“过去几周”，而且结果“出乎意料地积极”。整个流程通过 Tag 和一个名为“proj-claude-maintains-apps”的专用 Slack 频道来组织。它覆盖 Anthropic 的 iOS、Android、桌面端、Web、CLI 和 Agent SDK 等多个项目。Cherny 表示，这套自动化并不依赖复杂的提示词工程，而是使用简单明了的自然语言指令，让 Claude 每天执行一些固定任务，例如对真实应用进行崩溃模糊测试、触发崩溃，并为修复结果创建拉取请求。
具体的维护例程包括 Crash Fuzzer，它会在模拟器中打开应用并随机点击以诱发故障；Dup Unifier，它会查找近似重复的抽象并尝试合并；以及 Dead-Code Remover，它会先为可疑代码添加日志，再判断这些代码是否真的未被使用。按照 Cherny 的说法，在最初几周里，Claude 共在 Anthropic 的各个仓库里创建了 388 个拉取请求，其中 180 个在自动化 Claude Code 审查和人工审查之后被合并。Cherny 还表示，Claude 通常第一次就能把拉取请求做对；如果做得不理想，团队会调整第二天的例程，让它表现得更好。Anthropic 目前还在研究如何加快这类机械性改动的合并流程，而 Cherny 将这次实验视为“自主式 AI 驱动应用维护”可能可行的早期迹象。
资讯正文
Claude Code 现在在 Anthropic 的软件上执行每日维护，合并率达到 46%
Anthropic 正在测试 Claude Code 是否能够处理公司自有软件的日常维护。短短几周内，这款 AI 创建了 388 个 pull request，其中 180 个在人工审查后被合并。
据创建 Claude Code 的 Anthropic 工程师 Boris Cherny 介绍，Claude 过去“在最近几周”一直在 Anthropic 的内部应用上执行日常维护。它不再占用开发者去处理重复性的维护工作，而是由 Claude 自己完成。Cherny 将结果称为“出人意料地积极”。
在他的帖子中，Cherny 描述了这样一种设置：Claude 通过 Tag，借助一个名为“proj-claude-maintains-apps”的专用 Slack 频道，在 Anthropic 的所有平台上执行日常例行任务，包括 iOS、Android、桌面端、网页、CLI 和 Agent SDK。
十二项例行任务覆盖了完整的代码维护范围
根据 Cherny 的说法，Claude 会运行一整套专门的维护例行任务。“Crash Fuzzer”会在模拟器中打开应用，随机点击各种位置以触发崩溃，分析根本原因，并创建修复方案。“Dup Unifier”会扫描代码库，寻找相似但略有不同的抽象，并提议将它们合并。“Dead-Code Remover”会清除静态上不可达的代码；对于可疑代码，它会先添加日志，这样第二天就能检查这些代码是否真的未被使用。
Cherny 在 Slack 中分享了其中一些提示词，而其中并没有什么复杂的提示工程。他只是用平实的语言告诉 Claude，开始针对 iOS、Android 和桌面的崩溃模糊测试日常例行任务，使用真实应用而不是模拟对象，触发崩溃，并创建包含修复方案的 pull request。
创建了 388 个 pull request，略少于一半被合并
Cherny 说，Claude 在最初几周里于 Anthropic 的各个仓库中创建了 388 个 pull request。经过 Claude Code 的自动审查和人工审查相结合之后，其中 180 个被合并，合并率约为 46%。
据 Cherny 介绍，Claude 通常第一次就能把 pull request 做对。若没有做到，团队会调整例行任务，让 AI 第二天表现得更好。这种调优有时需要几天时间。Anthropic 现在正在寻找方法，加快这类机械性变更的合并流程。
超过一半的自动生成 pull request 没能通过，这既说明了这种方法的局限，也说明了它的潜力。Cherny 将这项实验描述为自主式 AI 驱动的应用维护“初现生机”的迹象，表明它是可行的。
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来源与参考
收录于 2026-08-15