如何用Claude Code 建構公司：三位YC 創業家的實踐 Claude 官方博客，聚焦於「智慧體式編碼」工具如何重塑新創公司開發流程。以YC 三家新創公司——HumanLayer（F24）、Ambral（W25）和Vulcan Technologies（S25 ）——為案例，展示了Claude Code 如何將從概念到程式碼提交的開發週期從數週壓縮至數小時。 核心觀點：智能體編碼的變革力量 Claude Code 等智慧體式工具將AI 從輔助角色轉為“合作者”，幫助新創團隊應對資源有限的痛點。它支援終端內無縫工作流程，包括研究、規劃和實現階段，使用如Opus 4.1（擅長研究與規劃）和Sonnet 4.5（專注於建構）等模型。關鍵在於「情境工程」：開發者需精心管理提示，避免情境污染），並監控智能體行為以及早期介入錯誤。文章指出，這種方法不僅加速原型開發，也催生新組織挑戰，如團隊協作優化。 三個案例：從概念到落地的實踐 1. HumanLayer @humanlayer_dev 創辦人Dexter Horthy 最初開發SQL 智能體，但因AI 存取敏感操作的風險而轉向人類-AI 協作平台。他們透過Slack 整合人工審批，快速建造MVP，並獲YC F24 入營。團隊率先提出「情境工程」概念，並在2025 年4 月發佈病毒式傳播的「12 因素智能體」指南。 Claude Code 是其核心工具，用於開發CodeLayer——一個支援並行智能體會話的系統，利用工作樹和工作節點擴展AI 工程團隊。 Horthy 直言：「我們幾乎所有程式碼都用Claude Code 寫成。」這讓一週的活兒在7 小時內完成，但也揭露了生產力激增後的協作難題。 2. Ambral @ambral_ai Jack Stettner 和Sam Brickman 創立此公司，協助B2B 企業透過AI 維持客戶親密度。它從Slack、會議記錄等碎片資料中建模帳戶，實現一對一管理。身為獨行工程師，Stettner 依賴Claude Code 和Claude 智能體SDK 建構子智能體工作流程：Opus 4.1 處理平行子智能體研究，Sonnet 4.5 負責實作。產品本身也鏡像此設計，使用子智能體針對不同資料類型。他讚揚Anthropic 模型在工具使用上的領先：“這直接轉化為編碼優勢。”受HumanLayer 啟發，他們強調分階段會話：“別讓Claude 在規劃時同時做研究。” 3. Vulcan Technologies @vulcantechteam 非技術背景的Tanner Jones 和Aleksander Mekhanik 建構了維吉尼亞州政府的監管分析工具，最初以早期Claude 原型，後來全面轉向Claude Code。該工具幫助降低房價2.4 萬美元/戶，並每年節省數十億美元，至2025 年5 月贏得合同，推動Executive Order 51 要求所有監管使用智能體式AI 審查。公司獲1,100 萬美元種子輪。 Jones 分享：“如果你懂語言和批判性思維，就能用好Claude Code——人文背景可能更有優勢。”他們視Claude Code 為“同事”，隨時需要監督以防失誤。 技術洞見與最佳實踐文章穿插實用建議：使用獨立會話避免上下文交叉；子智能體可並行處理任務，如數據檢索或推理；始終“手指扣在扳機上”，隨時中斷異常行為。創辦人共識是，Claude Code 放大結構化思維的價值，但需人類監督以確保品質。 Ambral 的多模型委託和HumanLayer 的平行擴展是典型示例，證明工具在原型到規模化的適用性。 部落格地址
