САН-ФРАНЦИСКО — У Anthropic нет долгосрочной дорожной карты для Claude Code, своего агентного инструмента разработки ПО, но компания ставит на то, что такой план станет бессмысленным из-за быстро улучшающихся возможностей моделей и того, что разработчики решат, что им нужно, на следующей неделе. Таков вывод из 30-минутного разговора Ars с Кэт Ву, главой продукта Claude Code в Anthropic.
На прошлой неделе в трехэтажном паркинге для аренды автомобилей, тщательно переоборудованном в выставочное пространство в центре Сан-Франциско, Anthropic провела свою вторую ежегодную конференцию разработчиков Code with Claude. Однодневное мероприятие включало ключевую презентацию новых функций для Managed Agents и объявление о сделке по вычислительным мощностям с SpaceX. Эта сделка привела к удвоению лимитов использования для пользователей Claude Code на тарифах Pro и Max — ответ на значительное недовольство пользователей нехваткой вычислительных ресурсов, особенно в последние недели.
Продукты Anthropic, особенно Claude Code, приобрели бешеную популярность. «Мы пытались очень хорошо спланировать мир с 10-кратным ростом в год», — сказал на сцене генеральный директор Дарио Амодеи. «И все же мы увидели 80-кратный рост, и именно поэтому у нас возникли трудности с вычислительными мощностями». Рост числа пользователей сопровождался переходом от простых чат-интерфейсов к сложным мультиагентным рабочим процессам, которые в разы более требовательны. Во время кризиса Anthropic тестировала такие решения, как введение более строгих лимитов в часы пик или удаление Claude Code из более дешевого тарифного плана.
За последний год Anthropic выпустила множество новых функций, продуктов и поверхностей для взаимодействия со своими моделями. Claude Code перешел от CLI к IDE и десктопу, а также были внедрены новые инструменты для управления несколькими агентами. Темпы были интенсивными и временами хаотичными. Тем временем конкуренты, такие как OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor IDE и Augment Code, выпускают свои собственные продукты, иногда с такими фишками, как более явный контекст, который, по их утверждениям, приводит к лучшим результатам.
Как руководитель продукта Claude Code, Ву тесно сотрудничает с его создателем Борисом Черни, чтобы определить, какие функции следует приоритизировать. Она не управляет моделями, но описываемая ею продуктовая стратегия делает большую ставку на то, что модели будут продолжать улучшаться так быстро, что планирование того, как должен выглядеть такой продукт, как Claude Code, в будущем, по сути, бесполезно. Команда Claude Code проходит циклы разработки всего около недели, выпуская функции в стиле Дикого Запада экспериментов.
На вопрос, остается ли CLI центром притяжения, Ву отметила, что использование распределено по всем поверхностям. «Центр притяжения по-прежнему CLI, — сказала она. — В нем по-прежнему больше всего функций для продвинутых пользователей, именно там сначала появляется большинство наших функций, и к тому же на нем нам быстрее всего итерировать». Однако она заметила постепенный сдвиг в сторону десктопа: разработчики перешли от управления одним агентом к шести вкладкам терминала и в конце концов решили, что чтение десяти вкладок — это не их представление о хорошем времяпрепровождении.
На вопрос о том, не планирует ли Anthropic консолидировать свои многочисленные поверхности, Ву описала прогрессию: большинство начинают с CLI или IDE, затем переходят на десктоп для мультиагентного управления, а затем хотят, чтобы рутины автоматически отслеживали каналы Slack. «Все продукты — это просто способ помочь вам легче извлекать интеллект моделей, — сказала она. — Мы на самом деле удаляем каркасы. Мы со временем удаляем части системного промпта и описаний инструментов по мере того, как модели становятся умнее». Она может представить мир, где все сведется обратно к текстовому полю, если модель «всегда права», но пока им нужны все инструменты.
Ву сослалась на эссе Ричарда Саттона 2019 года «Горький урок» как на руководящий принцип, который утверждает, что общие методы, масштабируемые с вычислительными мощностями, в конечном итоге побеждают доменно-специфические структуры. «Мы довольно скромны в том, что не знаем точно, какой форм-фактор правильный, но поощряем наши команды исследовать это как можно больше», — сказала она.
Что касается лимитов вычислений, Ву отметила, что хотя существуют плагины для семантического кода...