Claude Code 创造者 Boris Cherny：用 AI 写 AI 的极致实践

TL;DR

Boris Cherny 在 2024 年 9 月加入 Anthropic，用 5 个月时间，大量依赖 AI（Claude）来构建 Claude Code——用 AI 写 AI 工具。2025 年 2 月 24 日，Claude Code 正式发布。

他的工作方式是真实的生产力革命：同时跑 5 个终端 + 10 个浏览器会话，让 AI 并行干活；用 Plan 模式逼 AI 先想清楚再动手；给 AI 配验证闭环，让代码质量直接翻倍。

这篇文章拆解他的核心理念：为什么并行比串行快 10 倍？为什么好的计划能让 AI 一次写对？为什么验证闭环是 AI 编程的生死线？

系列导航

• 本篇：Claude Code 创造者 Boris Cherny：用 AI 写 AI 的极致实践
• 下篇：Boris Cherny 的 Claude Code 实战手册：13 条生产力心法

一、这个人是谁？

1.1 履历

Boris Cherny，现在最火的标签是 Anthropic 技术专家，Claude Code 的核心创造者。

但他不是突然冒出来的。

2017-2024：Meta 首席软件工程师，在 Instagram 负责服务器架构、开发基础设施、代码质量。7 年时间，从工程师爬到 Principal 级别，管过大规模系统，见过各种坑。

2019：出版 O’Reilly 的《Programming TypeScript》，这本书被认为是 TypeScript 领域最权威的指南之一。不是那种水书，是真正能让你从入门到精通的那种。

更早：Coatue Management 架构师，AdTech 和风投领域的初创公司工程负责人，旧金山 TypeScript Meetup 组织者。

1.2 为什么关注他？

2024 年 9 月，Boris 加入 Anthropic。5 个月后，2025 年 2 月 24 日，Claude Code 作为 Research Preview 正式发布。

这个项目的特殊之处在于：Boris 大量使用 AI（Claude）来构建 Claude Code 本身——用 AI 写 AI 工具，这种”自举”式开发在业界引发了广泛讨论。

二、核心理念：AI 编程不是”问答”，是”协作”

2.1 传统 AI 编程的误区

大部分人用 AI 写代码，是这样的：

你：帮我写个函数，实现 XXX 功能
AI：好的，代码如下...
你：不对，改成 YYY
AI：好的，已修改...
你：还是不对，再改...

这是 串行问答模式，效率低到爆炸。

2.2 Boris 的做法：并行协作

他同时跑 5 个终端 + 5-10 个浏览器会话，让多个 Claude 实例并行工作。

为什么这样做？

1. 任务并行化：前端、后端、测试、文档，同时推进
2. 避免阻塞：一个 Claude 在等你输入时，其他 Claude 继续干活
3. 思维多样性：不同会话的 Claude 可能给出不同方案，你可以选最优的

关键工具：

• 系统通知：Claude 需要输入时，终端弹通知，你不用盯着屏幕
• 会话切换：& 命令把本地会话移交到 Web，--teleport 在本地和 Web 之间传送
• 手机启动：早上用 Claude iOS App 启动几个会话，白天随时检查进度

三、Plan 模式：逼 AI 先想清楚再动手

3.1 问题

AI 直接写代码，经常会：

• 漏掉边界情况
• 架构设计不合理
• 改了 A 文件，忘了改 B 文件

3.2 解决方案：Plan 模式

Boris 的大部分会话都从 Plan 模式（Shift+Tab 两次）开始。

流程：

1. 你：我要实现 XXX 功能
2. Claude：给出详细计划（涉及哪些文件、改哪些模块、有哪些风险）
3. 你：审查计划，提出修改意见
4. Claude：调整计划，直到你满意
5. 你：切换到自动接受编辑模式
6. Claude：按计划一次性写完代码

为什么有效？

• 好的计划 = 一次写对：Claude 提前想清楚了，不会边写边改
• 你的审查 = 质量保证：计划阶段发现问题，比代码阶段发现便宜 100 倍
• 自动接受编辑 = 高效执行：计划通过后，Claude 可以连续输出，不需要你每次确认

四、验证闭环：AI 编程的生死线

4.1 Boris 的金句

“给 Claude 一个验证自己工作的方法，代码质量直接翻 2-3 倍。”

4.2 什么是验证闭环？

传统流程：

AI 写代码 → 你手动测试 → 发现问题 → 告诉 AI → AI 修改 → 你再测试...

验证闭环：

AI 写代码 → AI 自己测试 → 发现问题 → AI 自己修改 → AI 再测试 → 直到通过

4.3 实战案例

Boris 每次给 claude.ai/code 提交代码，都让 Claude 用 Chrome 扩展自动测试：

1. 打开浏览器
2. 测试 UI：点击按钮、填表单、检查页面元素
3. 验证功能：确认功能正常、UX 流畅
4. 迭代修复：发现问题立即改代码，重新测试

不同领域的验证方式：

核心原则：

• 验证必须自动化：手动测试 = 没有验证
• 验证必须快速：超过 10 秒的验证，AI 不会主动跑
• 验证必须可靠：偶尔失败的测试 = 没有测试

五、CLAUDE.md：团队的共享大脑

5.1 问题

AI 会犯同样的错误：

• 今天你告诉 Claude”不要用 var，用 const”
• 明天 Claude 又用 var
• 后天你的同事也要重复告诉 Claude 一遍

5.2 解决方案：CLAUDE.md

Boris 的团队维护一个 共享的 CLAUDE.md，检入 Git，全团队每周贡献多次。

内容：

• 代码规范：禁止用 var，必须用 const/let
• 架构约束：新功能必须加测试，API 必须有文档
• 历史教训：Claude 上次在 XXX 地方出错了，以后不要这样写

工作流：

1. Code Review 时：发现 Claude 写错了，直接在 PR 里 @.claude，要求更新 CLAUDE.md
2. 使用 GitHub Action：自动把 Code Review 意见同步到 CLAUDE.md
3. 持续积累：CLAUDE.md 越来越厚，Claude 犯错越来越少

为什么有效？

• 知识复用：一个人踩的坑，全团队受益
• 持续改进：每次出错都是一次学习机会
• 团队对齐：所有人的 Claude 都遵循同样的规范

六、小结

Boris Cherny 用 AI 写 AI，不是因为他技术不行，恰恰相反——他太懂工程了，所以知道怎么让 AI 发挥最大价值。

三个核心理念：

1. 并行协作：5 个终端 + 10 个浏览器，让 AI 像团队一样工作
2. Plan 模式：逼 AI 先想清楚再动手，一次写对
3. 验证闭环：给 AI 自我验证的能力，代码质量翻倍

一句话总结：

AI 编程不是”你问我答”，是”你指挥，AI 执行，AI 自己验证”。

下篇文章，我会拆解他的 13 条实战技巧：slash commands、subagents、hooks、MCP 集成、权限管理…每一条都是生产力武器。

参考链接

• Boris Cherny Twitter
• Claude Code 官方文档
• Programming TypeScript