Code with Claude 2026：開幕主題演講（第 4/4 段） ☕ Buy me a coffee

🧑‍🏫 這段是 Claude 2026 開發者大會開場演講的最後一段。講者先介紹 Claude Code 幾個新的自動化功能，接著談 Shopify、MercadoLibre 兩個客戶案例，最後由 Claude Code 負責人現場示範。值得看的原因是它講出一個方向：寫程式正從「人一句句指揮 AI」變成「讓 AI 自己接任務、自己檢查、自己收尾」。

• 35:37 在 Anthropic 內部，每位工程師的 PR 數量增加 200%，工程團隊大幅擴編，程式碼品質標準仍然維持不變
  ↳ PR（pull request）是工程師把改好的程式碼送出、請團隊審核後合併的申請。Anthropic 內部每人送出的 PR 多了 200%，團隊也擴大了，但品質要求沒有放寬。
• 35:37 講者表示會用 Claude 驅動的自動化來因應軟體工程的新挑戰，並依照使用者回饋逐一介紹新功能
  ↳ 程式碼變多、變快，人力一份一份看已經跟不上，所以要靠 Claude 自動化來補。接下來每個新功能，都對應使用者反映過的一個痛點。
• 36:08 使用者想少花時間做 code review，所以推出 Code Review：派出一組 agent 幫你抓關鍵 bug。每天有數千家公司在用，包含 Anthropic 所有內部團隊
  ↳ code review 是上線前請別人檢查程式碼。新功能 Code Review 會派一組 agent（能自己動手做事的 AI 助手）幫你抓嚴重 bug，連 Anthropic 自己的團隊都在用。
• 36:08 使用者想隨時隨地寫程式，所以推出 remote control，並把 Claude Code 加進 iOS 和 Android 的 Claude app，在哪裡都能丟任務出去
  ↳ remote control 讓你不必坐在電腦前，也能指揮 Claude Code。手機 Claude app 也能用，通勤時就能把寫程式的任務交代出去。
• 36:40 使用者花很多時間「顧」PR：修不穩定的 CI 測試、回應 code review 意見、解 merge conflict，所以推出 Autofix
  ↳ PR 送出後常卡在雜事：CI（自動跑測試的流程）時好時壞、要回覆審查意見、要解 merge conflict（別人改了同一段，合不起來）。Autofix 就是處理這些的。
• 37:11 Autofix 會監聽這些事件，主動提出修正，讓你的 PR 一直保持綠燈
  ↳ Autofix 會一直盯著你的 PR，一出現測試失敗、審查意見或衝突，就自己提出修法。「綠燈」指所有檢查都通過、可以合併的狀態。
• 37:11 使用者常為新 ticket、新的客戶 bug 回報手動啟動 Claude Code 任務，所以推出 routines
  ↳ 很多工作的起點都很固定：來了新工單（ticket，待處理的任務單）或客戶回報 bug，就得有人手動叫 Claude Code 開工。routines 連「叫它開工」這一步都幫你省掉。
• 37:11 routines 只要設定一次，就能監聽 webhook、API 事件或按排程執行，自動幫你啟動 Claude Code，不必再手動觸發
  ↳ webhook 是某件事發生時，一個系統自動通知另一個系統的機制。routines 設好之後，收到這類通知或到了排定時間，就會自動叫 Claude Code 開工。
• 37:42 功能上線太快，資安團隊跟不上，所以推出 Claude Security：整晚掃描整個 codebase，還能啟動 Claude Code 處理找到的漏洞
  ↳ 功能上線速度太快，資安人員來不及一一檢查。Claude Security 會花一整晚掃過整個 codebase（公司全部的程式碼），找到漏洞還能直接叫 Claude Code 去修。
• 37:42 這些 primitives 可以互相組合，幫助大家適應未來的工程樣貌；介紹的功能今天就能使用
  ↳ primitives 指這些基本積木：Code Review、Autofix、routines 等功能可以串起來，組成你自己的自動化流程。講者強調這些今天就能用，不是未來的規劃。
• 38:13 客戶案例 Shopify：服務全球數百萬商家，把 AI 導入整個工程組織並改變文化
  ↳ Shopify 是幫商家架網路商店的平台。重點不只是導入 AI 工具，而是整個工程組織的做事習慣跟著改變。
• 38:13 Shopify 全公司都在用 Claude Code，除了工程團隊，也包括設計、產品、資料科學等非工程團隊
  ↳ 在 Shopify 用 Claude Code 的不只是工程師，設計、產品、資料科學這些非工程職位的人也在用。
• 38:44 Shopify 把它直接整合進自家平台，並大規模建置工具
  ↳ 他們不是各自零散地用，而是把 Claude Code 直接接進公司平台，大量打造自己需要的工具。
• 38:44 Shopify 應用 AI 總監 Andrew McNamara 說「速度快到瘋狂」，Claude Code 徹底改變他們開發內部工具的方式
  ↳ 內部工具是給公司自己員工用的系統，例如後台、報表。Shopify 的負責人說開發速度快得誇張，做這類工具的方式整個不一樣了。
• 38:44 客戶案例 MercadoLibre：拉丁美洲最受歡迎的電商平台，服務超過 1 億名買家，23,000 名工程師全都在用 Claude Code
  ↳ MercadoLibre 是拉丁美洲很受歡迎的電商平台，買家超過 1 億人，23,000 名工程師全部都在用 Claude Code，導入規模非常大。
• 39:18 工程師把 agent 派去處理很久沒人碰、也沒人有空處理的技術債
  ↳ tech debt（技術債）是以前為了趕進度留下、該整理卻一直擱著的舊程式碼。現在這類沒人有空處理的事，他們就派 agent 去做。
• 39:18 MercadoLibre 在人工監督下審查了超過 50 萬個 PR，並將超過 9,000 個 app 現代化
  ↳ 在有人把關的前提下，他們審查了 50 萬個以上的 PR，也把 9,000 多個 app 換成比較新的技術。規模很大，但人仍然在監督。
• 39:18 技術負責人 Oscar Mullen 的目標是在今年 Q3 前達成 90% 自主寫程式，以及完全由 agent 驅動的 PR 流程
  ↳ 他們的目標是在今年 Q3（第三季）前，九成程式碼由 AI 自主寫出；PR 從開立到合併的整個流程，也完全由 agent 推動。
• 39:48 講者最喜歡的細節：很多經理和 VP 又開始親自動手寫程式；Claude Code 讓過去幾十年忙於 roadmap 和審查的人重新回來寫程式
  ↳ roadmap 是產品的發展規劃。很多主管這些年忙著排規劃、審別人的成果，沒空寫程式。有了 Claude Code，他們又能自己動手做了。
• 39:48 整個產業有數百萬開發者比以前交付更多產品，品質也更高
  ↳ 講者的結論：放大到整個產業來看，數百萬開發者做出的產品更多，品質也更好，而不是拿品質去換速度。
• 40:18 Claude Code 負責人 Boris Cherny 上台 demo
  ↳ Boris Cherny 是 Claude Code 的負責人。接下來由他實際操作，示範前面講的功能怎麼串在一起用。
• 41:19 Demo 情境：假設你是支付基礎設施公司 Acme Pay 的工程師，在 Claude desktop app 裡處理單一任務
  ↳ 示範的情境是：你在一家叫 Acme Pay 的支付公司當工程師，用 Claude 桌面版 app 處理一件工作。
• 41:19 Claude 在 Acme 的商家後台加入退款功能，做出完整實作
  ↳ 任務是在商家用的管理後台加上「退款」功能。Claude 做出的是完整、可以用的版本，不是只給一份草稿。
• 41:51 實作內容包括：idempotency（重複的 webhook 不會重複退款給商家）、涵蓋 Acme 所有服務地區的多幣別處理，以及給合規團隊的 audit log
  ↳ idempotency 指同一個請求重複送來也只執行一次，避免重複退錢。另外還處理了多種幣別，並留下 audit log（誰在什麼時候做了什麼的紀錄）給合規團隊查核。
• 41:51 Claude 寫完實作後會自己驗證：打開商家後台觸發退款，發現沒有出現成功提示（toast）
  ↳ 寫完不代表結束，Claude 會自己打開後台按一次退款來測試，結果發現畫面沒跳出成功提示（toast，畫面角落短暫出現的訊息框）。
• 42:25 Claude 看到失敗後，追查出原因是 optimistic update 中的 race condition；修好後，會先在瀏覽器確認真的能用，才把任務標為完成
  ↳ optimistic update 是畫面先顯示成功、再等伺服器確認；race condition 是兩件事搶先後而出錯。Claude 找出原因修好，在瀏覽器確認能用才收工。
• 42:55 這個 session 只是許多平行執行、平行管理的 session 之一
  ↳ 剛剛看到的只是其中一件工作。同一時間還有很多個 Claude Code 工作各自在跑，由你一起管理。
• 42:55 在 Claude desktop app 可以看到所有 Claude Code session：哪些正在跑、哪些需要你回應、哪些 PR 已經合併並關閉
  ↳ 桌面版 app 像一個總覽面板：哪些任務正在跑、哪些在等你回覆、哪些已經合併完成，一眼就看得到。
• 42:55 同步寫程式現在只是任何時刻正在進行的工作中的一小部分
  ↳ 你坐在電腦前跟 Claude 一來一往地寫程式（同步），現在只占所有進行中工作的一小部分，大部分是它在背後自己跑。
• 43:25 講者認為接下來會有更多程式碼以非同步方式寫成，所以一直強調驗證：只要 Claude 能檢查自己的成果，你就可以讓它跑，回來時拿到完全可用的結果
  ↳ async（非同步）就是交代完就去忙別的，晚點再回來看結果。這要行得通，前提是 Claude 會自己檢查成果，所以講者一直強調驗證。
• 43:25 Boris 表示他現在很多程式碼是 routines 寫的：他不再自己下 prompt，而是建立會下 prompt 的 routine
  ↳ prompt 是給 AI 的指令。Boris 現在不再每次自己打指令，而是先設好 routine，讓它在適當的時機自動替他下指令。
• 43:55 比喻：就像 higher-order function，routines 是「higher-order prompt」
  ↳ higher-order function 是程式裡「會產生或操作其他函式的函式」。套到這裡，routine 就是「會產生 prompt 的 prompt」，多了一層自動化。
• 43:55 例：剛才的退款 session，是隊友半夜開了 GitHub issue，監看 repo 的 routine 非同步接手，接著在 Claude 裡啟動工作
  ↳ 前面那個退款任務其實不是 Boris 交代的：同事半夜在 GitHub（存放程式碼的平台）開了一張問題單，盯著專案的 routine 看到後，就自己接手開工。
• 43:55 有了 routines，開發者可以設定非同步自動化，醒來時就有可以合併的 PR
  ↳ 實際效果是：睡前設好自動流程，隔天早上起床，就有已經做好、可以直接合併的 PR 在等你。
• 44:26 routines 可以按排程執行，也能由 webhook 或任意 API 呼叫觸發；可以在本機或遠端的 Claude 運算資源上執行
  ↳ 觸發方式有三種：定時、webhook、任何 API 呼叫（API 是程式之間溝通的介面）。可以在你自己的電腦上跑，也可以在 Claude 的雲端機器上跑。
• 44:26 CI autofix demo：監看前一個 session 開的 PR，任務是「顧」這個 PR，直到推上 production
  ↳ 第二段示範：一個 routine 專門盯著剛才那個 PR，一路顧到它上到 production（真正給使用者用的正式環境）為止。
• 44:58 CI autofix 會自動處理 code review 和 security review 的意見、自動修 CI，有 merge conflict 時會自動 rebase
  ↳ 它會自動回覆程式審查和資安審查的意見、修好失敗的測試；遇到衝突就 rebase（把你的修改重新接到最新版的程式上）。
• 44:58 Demo 中 CI 因網路逾時不穩定失敗，routine 被喚醒，判斷是已知的基礎設施問題，重跑 job 後轉為綠燈
  ↳ 示範中，測試因為網路逾時而失敗，routine 被叫醒，判斷這是已知的機器環境問題、不是程式寫錯，重跑一次就過了。
• 44:58 在 Claude Code 自己的 codebase 裡，他們不只讓它重跑，而是每次都修掉根本原因
  ↳ 重跑只能解決眼前這一次。在 Claude Code 自己的專案裡，他們每次都會把造成失敗的根本原因修掉。
• 45:29 負責這個 PR 的工程師永遠不會看到紅色叉叉，這些工作也不再落在他身上
  ↳ 負責這個 PR 的工程師完全不會看到測試失敗的紅色叉叉，這些顧 PR 的瑣事也不用再自己處理。
• 45:29 核心轉變：預設不再是「我來 prompt Claude Code」，而是「我讓 Claude 去 prompt Claude Code」
  ↳ 整場的核心轉變：以前預設是你一句一句指揮 Claude Code，現在預設是讓 Claude 去指揮 Claude Code。
• 45:29 demo 的所有內容今天都能使用，包括 routines 和 Claude desktop app 的最新更新
  ↳ 剛才 demo 裡的所有東西，包括 routines 和桌面版 app 的新功能，現在就能用，不是預告。
• 45:59 總結：今天的演講是同一個故事的三個層次：Diane 的能力曲線、Angela 和 Caitlin 會自我評分與改進的 agent，以及 Kat 和 Boris 的展示
  ↳ 整場演講是同一個故事的三層：Diane 講模型能力的成長曲線，Angela 和 Caitlin 講會自己打分數、自己改進的 agent，Kat 和 Boris 展示實際產品。
• 45:59 能力已經到位，剩下的差距在於我們多快把它用起來
  ↳ 講者認為技術能力已經到位了，現在真正的差距在於大家多快把它用進實際工作。
• 46:30 建議：評估模型可以去聽 Research 演講，替使用者開發產品可以去 Claude platform 場次，想把 Claude 帶進日常開發可以去 Claude Code workshop
  ↳ 後續場次建議：想評估模型好不好，去聽 Research 場；要替使用者做產品，去 Claude platform 場；想在日常開發用 Claude，去 Claude Code 工作坊。

根據演講內容，MercadoLibre 的技術負責人在今年 Q3 前的目標是什麼？