20+年经验的大厂老兵,硬刚「用AI降效」言论:“看看我是怎么用Claude的!”

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【优快云 编者按】当下,AI 大模型在编程圈的应用愈发广泛,但如何让其真正为开发者赋能,而非成为效率绊脚石,是许多人探索的方向。本文作者是一位深耕行业 20 余年的资深软件工程师,他结合自身丰富的实战经历,分享了使用 Claude 的独到心得。

原文链接:https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1m1efu0/as_an_software_egineer_with_20_years_of_experience/

作者 | AbstractLogic   编译 | 郑丽媛

出品 | 优快云(ID:优快云news)

投稿或寻求报道:zhanghy@youkuaiyun.com

让我以一个 “老炮儿” 工程师的视角,聊聊我是如何使用 Claude 的。不过在这之前,先简单介绍下我的背景,免得大家觉得我是个瞎忽悠的“氛围型”程序员。

我有计算机科学学位,从 20 年前.NET 刚诞生时就开始做.NET 开发了。我在 3 家财富 500 强公司待过,负责构建后端系统、微服务、云架构,还带队交付过多个生产级项目 —— 这些项目每月能创收 200-300 万美元,每分钟处理超 6 万笔交易。虽不是 FAANG 工程师,但我也曾进过其中好几家的终面。

总体来说,Claude 帮我弥补了两个短板:一是这些年做过太多项目导致的记忆碎片化,二是年纪渐长带来的精力衰退。现在加入新团队时,我没法再像年轻时那样快速吃透整个业务模式或代码库了,脑子已经跟不上信息洪流的冲刷速度。

所以我主要用 Claude 帮我梳理这些结构化信息:

● 业务术语

● 技术术语

● 代码库的设计模式和实践规范

等我在脑子里“加载完”代码库后,就可以全身心投入实际工作了。

我的使用配置与工作流

下面讲讲我在不同项目中是如何用 Claude 的:

(1)用 Lyra 优化提示词

我会用自定义的 Lyra 提示词(可自行搜索)来优化我发给 Claude 的每一个请求——这招对我来说简直是开了挂。

(2)重写 Jira 工单

拿到新任务时,我会先用 Claude 重写 Jira 工单,这样能给它一个清晰聚焦的上下文。

(3)拆分工作任务

接着,我会让 Claude 把工单拆成最小的可实现单元。然后选取第一个单元,用提示词优化器再处理一遍。

(4)限定范围的提示

这步才是关键:我会严格限制 Claude 的处理范围。有时我会定义好接口,有时会指定某个具体方法,有时也会让它先写红绿单元测试。核心就是确保它的输出内容能在几分钟内被快速理解和评估。

(5)迭代开发

我会反复打磨每个小单元直至完善,再推进下一个,就这么循环往复。

这套流程对我来说是颠覆性的。因为Claude 不只是帮我写代码——它还能帮我梳理思路、组织工作,让我即便身处复杂环境中也能保持高效。

所以,如果各位老同志们最近也看到了那个关于“使用 Claude 反而降效”的研究……在把 AI 当结对编程伙伴前,不妨看看我这个工作流。理解工具特性、限定作用范围、保持流程一致、找到适合自己的方式,这才是驾驭 AI 的关键。

老程序员在评论区“团建”,新人在夹缝中求助

这篇文章在Reddit上引起了数百名开发者的关注,尤其是与他同样在编程领域拥有丰富经验的人:

  • “很有意思。作为一名经验丰富的软件开发人员和架构师,这也是我的工作方法。与传统的编码员工作方法(小范围、大量迭代)截然不同——每一步都不信任AI。”

  • “在过去几周里,我刚刚开始使用AI工具——主要用于小型项目和学习,还没有在日常工作中使用。 作为一名老程序员,我完全同意你的说法:用AI工具来思考,用它们来制定逐步计划、解释Bug等,然后再用它们来实施渐进式更改。

    我甚至都不用太花哨的提示什么,只需要简单的说‘这里有一个错误,请解释可能的原因和可能的解决方案,先不要做任何改动’,或者‘我想重构,请从我的组件中提取一些逻辑并添加单元测试,帮我制定一个计划’等。不需要花太多时间,就能把它引向正确的方向。”

老程序员们在这个帖子的评论区中“团建”,也吸引来了不少正要步入软件开发行业的新人,其中有人发出疑问:“你们认为这个行业还有前途吗?我马上就要在 2026 年 12 月获得计算机科学学士学位了,但我真的对未来感到恐惧。”

面对新人的担忧,许多程序员们积极留言、现身说法:

  • “别害怕。 我已经编程 30 年了,这几年几乎是我职业生涯中最激动人心的时刻。如果你想在企业中使用 CRUD 组件,你可以非常快地做到这一点;如果你想创造新事物,那现在也正是时候。如果你仅是为了编程而编程,那么这作为一种职业已经死亡了。可相比我们失去的,我们得到的会更多。”

  • “作为一个在财富 500 强企业工作了 9 年的开发人员,我想说在这一领域,拥有丰富经验的人确实比刚进入这一领域的人更有优势。但只要新手愿意学习新的工具,知道如何利用AI设计一个性能良好、可维护的系统,那你就不用担心被取代。”

那么,你在日常工组中使用 AI 时有什么心得或技巧吗?欢迎留言讨论~

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<think>好的,我现在需要解决用户在使用Claude API时遇到的提示信息过长或需要新开对话的问题。首先,我需要了解Claude API的消息长度限制是多少。根据之前的经验,不同模型可能有不同的限制,比如Claude 3.5 Sonnet可能支持更大的上下文窗口。不过用户提到免费额度下后出现了错误,可能与API的使用限制有关,而不仅仅是技术上的消息长度。 接下来,用户的问题可能涉及两个方面:一是如何处理超过消息长度限制的情况,二是如何有地管理对话历史以避免频繁出现错误提示。我需要查阅Claude的官方文档,确认具体的消息长度限制和会话管理的最佳实践。根据引用[3]提到的API文档,可能需要检查接口参数是否有关于消息截断或分段的选项。 此外,用户可能需要优化他们的提示结构,比如将长消息分成多个部分发送,或者在达到限制时自动开启新对话。引用[2]提到的Anthropic的提示优化建议可能有用,比如使用更简洁的指令或分步骤处理内容。同时,参考用户提供的实战代码示例,可能需要调整API调用逻辑,添加错误处理机制,当检测到容量限制或消息过长时自动拆分请求或新建对话。 还需要考虑API返回的错误信息,如“Due to unexpected capacity constraints...”,这可能不仅是消息长度问题,也可能是并发请求过多或账户额度不足。用户可能需要结合使用分页处理、缓存历史消息摘要,或者在代码中实现自动截断功能,确保每次请求符合API的限制。 最后,综合这些信息,我需要给出具体的解决方案,包括技术实现步骤和优化建议,帮助用户有管理Claude API的消息长度和对话流程,避免错误提示,并提高API的稳定性和使用率。</think>针对Claude API消息长度限制和新建对话提示问题的解决方案,请按以下步骤操作: ### 一、消息长度限制解决方案 1. **官方限制确认**: - Claude 3.5 Sonnet支持$200K$ tokens上下文窗口[^3] - 实际API请求限制为: $$ \text{单次请求} \leq 4096 \text{ tokens} $$ $$ \text{上下文总长度} \leq 200,000 \text{ tokens} $$ 2. **代码实现自动分块**: ```python from anthropic import Anthropic def chunked_request(text, max_chunk=4096): client = Anthropic(api_key="your_api_key") chunks = [text[i:i+max_chunk] for i in range(0, len(text), max_chunk)] for chunk in chunks: response = client.messages.create( model="claude-3-5-sonnet-20240620", max_tokens=4096, messages=[{"role": "user", "content": chunk}] ) yield response.content ``` ### 二、新建对话管理策略 1. **上下文窗口优化**: - 使用`system`提示词声明会话目标 - 每$5$轮对话后自动生成摘要: $$ \text{摘要指令} = "请用200字总结当前对话重点,保留关键参数" $$ 2. **智能会话重启**: ```python import hashlib class DialogManager: def __init__(self): self.history = [] self.session_hash = hashlib.md5().hexdigest()[:8] def new_session(self): self.history = [{ "role": "system", "content": f"新会话{self.session_hash}已建立,上下文已重置" }] self.session_hash = hashlib.md5().hexdigest()[:8] def check_length(self): return sum(len(msg["content"]) for msg in self.history) > 180_000 ``` ### 三、错误处理最佳实践 1. **异常捕获模板**: ```python try: response = client.messages.create(...) except APIConnectionError as e: print(f"连接失败: {e.__cause__}") except APIError as e: if "capacity constraints" in str(e): self.new_session() # 触发新会话 return self.retry_request() ``` 2. **自适应重试机制**: - 指数退避重试:$$ \text{等待时间} = \min(2^{(尝试次数)}, 60) \text{秒} $$ - 自动级策略:当连续$3$次失败后,自动切换为`claude-3-opus`模型 ### 四、性能优化建议 1. **提示工程优化**: - 在长文档处理前添加: $$ \text{指令} = "接下来将发送分块文档,收到END标记后开始分析" $$ - 使用XML标记划分内容区域: ```xml <metadata> <source>论文.pdf</source> <pages>1-5</pages> </metadata> ``` 2. **缓存策略**: - 建立LRU缓存:$$ \text{缓存大小} = 100 \text{个会话} $$ - 指纹生成算法:$$ \text{hash} = \text{MD5}(用户ID + 会话前5条消息) $$ [^1]: Claude 3.5 API调用实战经验 [^2]: Anthropic官方提示工程指南 [^3]: 国内API接口文档api.atalk-ai.com
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