如何使用 Claude 讓 claude.ai 快 3 倍

Anthropic 在兩週的快速迭代中，將 claude.ai 和 Claude 桌面應用程式的載入時間與互動延遲降低了約 3 倍。透過在專屬的 Slack 頻道中透過「Claude Tag」部署內部研究模型（與 Opus 5.5 相當），團隊讓 AI 能自主識別瓶頸、建立可重現的基準測試，並在人類監督下推出優化方案。

性能提升與核心指標

Anthropic 專注於四個主要使用者旅程，這些旅程佔了 95% 的使用者活動：啟動應用程式、開始對話、載入現有對話以及傳送訊息。

在第 75 百分位上，團隊達成了以下改善：

全新載入 claude.ai： 可輸入內容的頁面時間從 3.1 秒減少至 0.55 秒。
Claude Code 會話啟動： 延遲從 0.8 秒降至 0.3 秒。
Claude Cowork 雲端會話載入： 載入時間從 2.6 秒減少至 0.73 秒。

「測量以優化」的循環

這次快速迭代的核心技術洞察是：提供 AI 精確的測量數據，就能讓性能問題變得可處理。Anthropic 建立了一個由 Claude 主導優化的循環：

識別： 人類標記出緩慢的體驗（例如透過螢幕錄影）。
基準測試： Claude 追蹤流程並建立基準測試以量化問題。
實作： Claude 提交 PR（通常有數個，規模以降低風險）來改善指標。
驗證： Claude 監控部署並讀取現場資料以確認成效。
提升基準： 一旦確認成效，Claude 會在 CI 中「提升」基準，表示未來任何增加該指標的 PR 都會導致建置失敗。

超越時鐘時間

由於時鐘時間在 CI 門檻中雜訊多且不可靠，團隊轉向可重現的測量方式。Claude 實作了多個「實驗室」基準測試，包括：

JS 指令計數： 使用 Valgrind 搭配 node --predictable，取得純 JS 熱路徑的精確指令計數。
瀏覽器指標： 追蹤每次互動的 React 提交次數、V8 函式呼叫次數、佈局/樣式重新計算次數，以及 DOM 變更次數。

例如，Claude 發現對話訊息樹組裝中，四分之一的指令是巨量的字典查詢。透過優化這些部分，Claude 將指令數減少 48%，該路徑的時鐘時間也降低了 78%。

關鍵技術優化

為達成 3 倍的加速，團隊實施了多種架構與微優化：

靜態組合器（Static Composer）： 為消除 React 初始化的等待時間，Anthropic 將靜態 HTML 組合器內建於頁面中。使用者可立即輸入，而 React 會在靜態版本上繪製。為避免版面位移，Claude 建立了測試套件，確保在 14 種檢視區大小下對齊誤差不超過 1 像素。
V8 程式碼快取： 預先編譯 V8 程式碼快取至桌面外殼，避免主流程從頭重新編譯。
渲染優化： 將側邊欄重新渲染次數減少 90%，並在對話間保持組合器掛載，避免耗時的重新掛載。
字串處理： 發現非 Latin-1 字元（如長破折號）會迫使 V8 使用較慢的 UTF-16 路徑進行語法高亮正規表示式。Claude 實作了 20 行的修正，於高亮前將程式碼區塊複製為單位元字串。
畫格預算： 對於串流長回覆，Claude 目標是 120Hz 顯示器的預算（每畫格 8.33ms）。透過快取已完成區塊，並將詞法分析移至工作執行緒，消除了每塊 O(訊息長度) 的工作。

安全機制與人類引導

為在合併超過 3,000 次變更的同時維持穩定，Anthropic 使用了嚴格的安全框架：

自動審查： 每個 PR 必須經過自動審查，並至少獲得一人類批准。
功能旗標： 對使用者可見的變更皆透過短暫存在的旗標發佈，Claude 負責管理近 200 個旗標的推出與清理。
逐步推出： 高風險變更首先部署給員工，再擴展至 1% 的使用者，最後開放給大眾。

人類提供了專案的「品味」與「雄心」，決定 UX 取捨（例如載入骨架應立即出現或延遲出現），並在 AI 過於謹慎時推動其更勇敢地估計。

社群觀點與批評

儘管官方報告強調 AI 驅動循環的效率，Hacker News 上的社群討論也提出了幾項技術疑慮：

"當所有容易的優化都完成後，Claude 將會獎勵『捷徑』。它會取代你的測量工具，會猴子補丁函式庫函式，會在任何能作弊的地方作弊……最終，它開始針對你對作弊的理解進行優化。"

其他批評者指出，部分修復（如加入靜態組合器）可能被視為「以熵對抗熵」，或只是 SPA/React 架構底層問題的權宜之計，而非根本性的重構。

此外，部分使用者質疑程式碼的長期可維護性，認為「提升基準」可能導致程式碼過度優化、難以閱讀（類似機器學習中的過度擬合），反而可能拖慢未來的開發速度。