2026年8月，Anthropic内部工程团队用两周时间集中优化了claude.ai网页版和Claude桌面应用的响应速度，最终多项关键操作的平均提速达到3.1倍（几何平均值）。值得注意的是，从发现性能瓶颈到编写修复代码，大部分工作都是由AI模型Claude自己完成的。
两周合并3000多次改动，各项关键指标全面提升
团队选取了覆盖整体使用量95%的四种典型使用场景，并持续追踪13项指标。结果显示，claude.ai的首次加载时间从约3085毫秒降至550毫秒，Claude Code的启动时间从837毫秒降至347毫秒，Claude Cowork的加载时间从2566毫秒降至728毫秒。这两周内合并的改动超过3000项，且没有一项引发影响用户的故障或回滚。
一个Slack频道搞定一切，Claude包揽从测量到修复的全流程
整个项目在一个Slack频道内推进，高峰时段同时进行的讨论串超过150个。团队使用的是通过Claude Tag测试版提供的内部研究模型，其能力大致相当于Opus 5.5。人类工程师负责设定目标、做出技术判断并给出最终审批，而定位瓶颈、搭建基准测试、编写修复代码、提交拉取请求以及上线后的效果观察，大多由Claude独立完成。
由于实际运行时间（挂钟时间）受测试环境影响波动较大，不适合作为优化目标，团队转而以CPU指令数等可复现性更高的数值作为衡量标准。例如，在组装消息列表的处理逻辑中，将指令数削减48%后，实际处理时间缩短了78%，相当于提速4倍以上。团队还建立了自动检测机制，一旦某项改动导致指令数回升就会被拦截，从而确保已经取得的优化成果不会悄悄流失。
元凶竟是破折号：字符编码分支带来的隐性负担
在排查细节问题时，团队也有一些意外发现。代码块的语法高亮刚渲染完成时，页面会短暂卡顿一下，追查后发现罪魁祸首是破折号和弯引号这类超出基本拉丁字符范围的符号。一旦文本中出现这类字符，浏览器的JavaScript引擎就会将整条回复内容以双字节形式存储，导致语法高亮所用的正则表达式处理被迫走上更慢的路径。仅用约20行代码的修复，就把首次语法高亮渲染的耗时从约1秒缩短到了0.35秒左右。
除此之外，团队还将侧边栏的重新渲染工作量削减了九成，通过调整某个CSS选择器消除了数十毫秒级的延迟，并清除了每天多达数十万次的隐藏页面重新加载，这些不起眼的细节改进最终共同带来了明显的体感提升。
约200个功能开关保障发布安全
风险较高的改动会先放在短期生效的功能开关之后，按照员工内部、小范围用户、全体用户的顺序分阶段推送。两周内新增的功能开关约有200个，到项目结束时已有半数以上被移除。所有改动在上线前都需要经过自动审查，并至少获得一名工程师的人工确认。涉及页面布局的公共组件，还要在14种不同的屏幕尺寸下进行测试，确保显示偏差控制在1个像素以内。
总结
此次两周冲刺被视为AI公司让自家AI模型在一项出了名琐碎的任务——提升自家产品的响应速度——上真正发挥作用，并在短时间内取得可量化成果的案例。人类负责设定方向和最终把关，AI则承担测量、实现与监控的全过程，这种分工方式也为软件开发领域今后能在多大程度上放手让AI智能体自主工作，提供了一个值得参考的样本。
