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DAY 27
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Claude AI

Claude Code 實戰筆記:AI coding 沒有新問題系列 第 27 篇

# Day 27:覺得變快了,跟真的變快了,是兩回事

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預期、感覺、實測

2025 年初,非營利研究機構 METR 找了 16 位資深的開源專案工程師,在他們熟悉多年的專案上做了一個實驗:246 個真實的任務,隨機決定每一個能不能用 AI 工具。

開始之前,工程師預期 AI 能讓他們快 24%。做完之後,他們估計自己快了 20%。實際量出來,允許用 AI 的任務,完成時間反而多了 19%。

METR 說明,這不代表 AI 沒辦法讓多數工程師變快;半年後的第二次實驗,方向也翻了過來,只是數字還不夠確定。到底快了多少,研究還沒有定論,比較確定的是另一件事:人對自己有沒有變快的感覺,並不可靠。

這種落差經濟學家見過。1987 年,Robert Solow 寫下一句後來很常被引用的話:電腦時代無所不在,只是不在生產力的統計數字裡。企業大量導入電腦,生產力一直到 1990 年代後期才明顯加速,中間隔的,是工作方式跟著改變的那十年。

時間漏在哪裡

METR 從第一次實驗的螢幕錄影裡,挑了 74 個任務,一格一格標註工程師在做什麼。允許用 AI 時,主動寫程式和查資料的時間比例變少了,多出來的是四件事:寫 prompt、等 AI 生成、檢查 AI 的產出,還有螢幕上什麼都沒發生的閒置時間。

寫程式的時間確實省下來了,只是被這四件事吃掉了一部分。每一件在 Claude Code 裡都有辦法縮短。

少寫 prompt

同一件事交代第十次,就是在浪費時間。像「commit 前先跑測試、看一遍 diff、照團隊格式寫 commit message」這種每次都一樣的流程,Day 12 談過,可以寫成一個 skill,之後打一行指令就叫得出來;每次都要提醒的慣例,例如測試要放在哪個資料夾,寫進 CLAUDE.md。

另一種浪費,是交代得不夠清楚,來回改好幾輪。比起直接叫它動手,先切到 plan mode:按 Shift+Tab 在幾種模式之間切換,直到底部的狀態列顯示 plan mode,或是直接在訊息前面加上 /plan。它會先把打算怎麼做寫出來,不動任何檔案。在計畫上修正一個方向只要一句話,等它改完一大段程式再推翻,就是好幾分鐘。

不要盯著它等

等待和閒置,是最容易被低估的兩段。agent 跑測試、改檔案的時候,人很自然地坐在旁邊看,或是切去別的分頁,然後忘了回來。

Claude Code 可以把 session 丟到背景。從終端機用 claude --bg 加上一句任務描述直接在背景啟動,或是在對話中打 /bg,它就會在背景繼續做。打 claude agents 會打開一個總覽畫面,把所有 session 依狀態分組:需要你回應的、正在跑的、已經完成或失敗的。選到某一個按空白鍵,可以看它卡在什麼問題、目前的狀態,直接回覆,不用整個切進去。這個功能目前還是研究預覽,介面可能會調整。

實際用起來,像是一個 session 在背景追一個不穩定的測試,另一個在前面陪你改文件;開著總覽畫面時,背景的 session 需要你回應、完成或失敗,都會發出終端機通知。

就算只開一個 session,也可以讓它主動叫你。Claude Code 的 hooks 能在特定時機自動執行指令,其中 Notification 這個事件,會在 Claude 等你回應時觸發。在個人設定檔 ~/.claude/settings.json 裡替它加一個發送系統通知的指令,Claude 卡住等你的時候,桌面就會跳出提醒。最省事的方式是直接跟 Claude 說:「幫我設一個 Notification hook,等我回應時發 macOS 桌面通知」,它會替你寫好,之後打 /hooks 確認有沒有出現在清單裡。

縮短檢查的時間

檢查 AI 的產出,是四件事裡最不該省的一件,但可以省得聰明一點。

一次改十個檔案,review 起來很痛苦。交代任務時直接說清楚節奏,例如「先只改資料存取那一層,跑過測試就停下來,等我看完再繼續」,每一步都小到一眼看得完,總時間反而比較短。驗收的部分交給測試:Day 6 談過,先寫好測試,讓 agent 改到測試通過為止,人就不用逐行確認它有沒有改壞東西,可以把注意力放在 Day 18 說的那件事:看懂這次改動。正確性的初步檢查,也可以先打 /code-review 跑一遍,人再接手。

量一下自己

最後,是別相信感覺。Claude Code 可以用 OpenTelemetry 送出使用資料,其中 active_time 這個指標把時間分成兩種:人在打字、讀回應的時間,以及 Claude Code 自己執行工具、生成回應的時間。想先自己看看,可以在啟動前設定環境變數,打開 telemetry、把輸出方式設成 console,數字就會直接印在終端機上;團隊要長期追蹤,再接到 Day 22 提過的監控系統。開始把任務丟到背景之後,人在操作的時間應該會下降,如果沒有,代表還是習慣坐在旁邊等。

想知道某類任務用 AI 到底有沒有比較快,可以做一個小實驗:先列好接下來幾週要做的任務,用擲硬幣決定哪些用 AI、哪些自己來,分到的都要做完;在一張表上記下每個任務開始的時間,和 PR 合併的時間。幾週下來,比較兩邊花了多久。樣本小、雜訊大,但比憑印象說快了很多可靠。

四十年前的統計數字

Solow 看到的,是辦公室裡到處都是電腦,數字卻沒有動。數字後來動了,是在工作方式跟著改變之後。

裝上 Claude Code、照原本的方式工作,省下的時間很容易又被等待和來回吃掉。真正把時間留下來的,往往是看起來很小的改變,例如讓 agent 在背景跑,自己去做下一件事。


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