大多數嘗試使用 Claude Sonnet 5 的開發者，用法跟用 ChatGPT 一模一樣——打開對話框，貼上一些程式碼，問個問題，複製答案。他們得到有用的回覆，然後繼續下一件事。他們以為自己正在用 AI 進行開發。
但他們沒有。他們只是把一個前沿模型當作搜尋引擎來用。
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- 我是 Sprytix，一位開發者，專門打造 AI 系統與自動化流程，將科技轉化為實際收入。私訊開放。
那些真正用 Claude Sonnet 5 賺到錢的開發者，打造的是完全不同的東西。不是一個提示詞。而是一個系統。在這個系統裡，Claude 在寫任何一行程式碼之前，會先讀完整個程式碼庫，在編寫程式碼之前先規劃，每次修改後都會執行測試，並自動開啟拉取請求。開發者的工作從寫程式碼，轉變成了審查程式碼。
Claude Sonnet 5 在超過 17,000 個開源專案中擁有 886,000 次提交。Stripe 使用 Claude Fable 5 在一天內遷移了一個 5,000 萬行的 Ruby 程式碼庫——這項工作原本需要一個團隊花費兩個月的時間。它還自主運行了 9.5 個小時，建立了一個複雜的研究分析工具，過程中完全沒有人為干預。
那些獲得卓越成果的人，與那些從同一個模型得到平庸輸出的開發者之間的差異，不在於模型本身。而在於圍繞模型建立的系統。
以下是這個系統的完整說明。
為什麼 Fable 5 改變了天花板
https://x.com/claudeai/status/2072402636813607381
Claude Sonnet 5 處理日常工作流程。而 Fable 5 則是當任務複雜到其他模型無法處理時，才會出動的角色。
Anthropic 將 Fable 5 定位為一個 Agent，而不是一個聊天升級版——它不會回答問題，而是完成專案。這種差異立即體現在它能自主完成的事情上。
Stripe 交給它一個 5,000 萬行的 Ruby 程式碼庫和一個遷移任務。一天之後，遷移就完成了。一個資深開發者團隊估計同樣的工作需要兩個月。Fable 5 不是寫得比較快——而是規劃得更好，能同時理解跨越數百萬行的依賴關係，並且在執行過程中不會因為上下文遺失而中斷。
在另一個基準測試中，它自主運行了 9.5 個小時，建立了一個複雜的研究分析工具。沒有中途檢查。沒有修正。沒有人類介入，直到工作完成。
1Sonnet 5 | 日常開發、客戶工作、自動化2Fable 5 | 複雜遷移、長時間自主任務、前沿推理3Claude Code | 根據任務複雜度自動在兩者之間路由
對於運行這個系統的獨立開發者來說，實際的意義是：Sonnet 5 以較低的成本處理 80% 的工作。Fable 5 則處理那 20% 原本需要資深架構師才能勝任的任務——那些一旦出錯，就需要花費數天時間清理的工作。
Claude Code Router 會讀取每個任務的複雜度，並自動分配。簡單的功能實作交給 Sonnet 5。大規模重構、安全稽核和架構決策則交給 Fable 5。開發者為正確的任務支付正確模型的費用，永遠不會讓複雜的工作得不到足夠的運算能力。
為什麼大多數人只得到平庸的結果
沒有系統的 Claude Sonnet 5 運作方式如下：
1問題 | 開發者輸入提示詞2回應 | Claude 孤立地回答3結果 | 一個函式、一個檔案、沒有上下文
有系統的 Claude Sonnet 5 運作方式如下：
1程式碼庫 | Claude 先讀取所有內容2AGENTS.md | Claude 了解架構3規劃 | Claude 撰寫實作計畫4批准 | 開發者審查並確認5程式碼 | Claude 一次實作一個功能6測試 | Claude 在每次修改後執行測試7PR | Claude 自動開啟拉取請求
第二種工作流程的產出，不是好 10%。而是本質上的不同——那種過去需要一位資深開發者和兩週時間的工作，現在只需要 Claude 和一個下午。
https://x.com/claudeai/status/2072017450611142835
改變一切的四大檔案
從超過 17,000 個使用 Claude Code 的儲存庫中，最重要的洞察是：獲得最佳結果的開發者，並不是寫出更好的提示詞。而是建立了更好的上下文。
在 2024 年，優勢在於提示詞工程。到了 2026 年，優勢在於儲存庫工程——建立那些能讓 Claude 在寫任何一行程式碼之前，就理解你整個專案的檔案和結構。
四個檔案完成了大部分工作。
AGENTS.md
每個正經的 Claude Code 儲存庫都有這個檔案。它告訴 Claude 關於專案的一切，否則 Claude 每次都得從頭開始摸索。
1永遠不要使用 axios。一律使用 fetch。2每個元件：TypeScript、Tailwind、Server Actions。3測試：單元測試用 Vitest，端對端測試用 Playwright。4永遠不要直接提交到 main 分支。5一律開啟 PR。6每次提交前執行 npm test。
Claude 在每次工作階段開始時都會讀取 AGENTS.md。之後，它再也不需要被告知這些規則。這個檔案就是這個專案運作方式的永久記憶。
CLAUDE.md
更廣泛的專案上下文。架構決策、資料夾結構、為什麼做出某些選擇、應該避免什麼。Claude 讀取這個檔案後，就能像一個在該專案上工作了好幾個月的開發者一樣理解專案。
skills/
這個系統將進階使用者與其他人區分開來。與其每次工作階段都重寫相同的指令，技能是可重複使用的工作流程檔案，Claude 可以按需呼叫。
1skills/2 frontend.md - Tailwind、Next.js、SEO、無障礙規則3 backend.md - API 模式、錯誤處理、日誌記錄標準4 security.md - 驗證模式、輸入驗證、OWASP 規則5 deployment.md - Docker、CI/CD、環境變數6 database.md - 綱要慣例、遷移模式、查詢規則
用一行指令就能呼叫它們：
1@frontend - 為定價區塊建立登陸頁面2@security - 稽核驗證中介軟體3@database - 為新的使用者角色資料表建立遷移
Claude 已經知道那個技能檔案裡的所有內容。無需重新解釋。工作階段之間不會遺失上下文。
規劃提示詞
在任何正經的 Claude Code 工作流程中，最重要的單一提示詞：
1讀取整個儲存庫。2完全理解架構。3先不要寫任何程式碼。4為這個功能撰寫詳細的實作計畫。5列出你會觸及的每個檔案及其原因。6列出你預期的每個邊界情況。7在實作任何東西之前，等待我的批准。8批准後：一次實作一個功能。9每次修改後執行測試。10在提交之前向我顯示差異。
每個頂尖的儲存庫都遵循這個模式。先研究。再規劃。最後實作。順序絕不能錯。
子 Agent 系統
最強大的設定不是讓一個 Claude 做所有事情。而是讓專門的 Agent 各自負責一項工作——就像一個開發團隊的運作方式，差別在於每個專家都是 Claude，並搭配不同的上下文檔案。
1研究 Agent | 尋找最佳函式庫、閱讀文件、評估選項2規劃 Agent | 將功能分解為實作步驟3編碼 Agent | 撰寫實際程式碼4審查 Agent | 檢查錯誤、安全問題、程式碼品質5部署 Agent | 處理 CI/CD、環境配置、發布
新功能的運作流程：
1/research - 為我們的技術棧尋找最佳的驗證函式庫2/planner - 為 OAuth 登入建立實作計畫3/coder - 實作該計畫4/reviewer - 審查整個 PR 的安全問題
一個模型。四個專家。從研究到經過審查的拉取請求，一個完整的功能就完成了，開發者完全不需要切換上下文。
這就是 Stripe 大規模使用的方式。不是一個 Claude 工作階段做所有事情——而是一個協調的系統，每個階段都有正確的上下文來做好其特定工作。
完善系統的工具
三個開源儲存庫可以直接整合到這個工作流程中。
OpenCode - github.com/sst/opencode
這個終端機介面讓 Claude Code 在大規模使用時真正變得可行。OpenCode 會讀取整個儲存庫，同時在多個檔案中進行編輯，執行程式碼，自動修正錯誤，並在提交前顯示每個變更的清晰差異。開發者可以確切看到變更了什麼，然後在變更進入儲存庫之前批准或調整。
Claude Code Router
並非每個任務都需要最強大的模型。Claude Code Router 會讀取每個請求的複雜度並相應地路由：
1簡單任務 | 更快更便宜的模型2複雜重構 | Claude Sonnet 53安全稽核 | Claude Fable 54文件字串修正 | 快速模型，幾秒內完成
大規模使用時，這可以將 API 成本降低 40-60%，同時不影響重要任務的輸出品質。
Serena
大型程式碼庫的問題在於，Claude 無法有效地讀取 5,000 個檔案。Serena 透過只找出與當前任務相關的檔案來解決這個問題——如果你正在處理驗證功能，Serena 會找出驗證中介軟體、工作階段處理器和登入控制器。Claude 只處理它需要的東西。更少的 Token。更快的輸出。更好的結果。
建立在這個系統上的商業模式
上述系統不僅僅是一種更好的編碼方式。它是一個人就能運作的軟體公司的基礎設施。
網頁開發代理商——一位使用 Claude Sonnet 5 搭配完整系統的獨立開發者，可以在 1 到 2 天內交付網站和網頁應用程式，而這過去需要一位初級開發者 1 到 2 週的時間。品質難以區分，因為 Claude 執行相同的測試，遵循相同的慣例，並開啟與人類開發者相同的拉取請求。
1客戶簡報 | 需求文件2研究 Agent | 技術棧選擇與架構3規劃 Agent | 功能分解與時間表4編碼 Agent | 具備完整測試覆蓋率的實作5審查 Agent | 安全稽核與程式碼品質檢查6交付 | 經過審查、測試、文件完善的程式碼庫
4 個專案，每個 $2,500 美元——每月 $10,000 美元。每個專案交付時間：兩天。
自動化代理商——公司不斷需要內部工具：儀表板、CRM、管理後台、報表系統。這些不是複雜的產品，但它們需要開發者的時間，而大多數公司沒有這樣的時間。Claude Sonnet 5 搭配正確的系統，比任何內部團隊都更快地建立它們。
6 個客戶，每月 $2,000 美元 retainer——每月 $12,000 美元。
研究與文件——技術文件、API 文件、程式碼庫稽核、架構審查。Claude 讀取所有內容，Claude Code Router 處理複雜度路由，產出的是具備資深開發者品質的分析，而時間卻少得多。
5 個專案，每個 $1,500 美元——每月 $7,500 美元。
SaaS 產品——這個系統最有價值的用途。一個人建立一個真正的產品，而這在兩年前需要一個 3 到 5 人的開發團隊。Claude 處理 80% 的實作。創辦人處理產品決策和客戶關係。
一個產品，在開發六個月後，每月經常性收入達到 $15,000 美元。
1網頁代理商 | 4 個專案 | 每月 $10,000 美元2自動化 | 6 個客戶 | 每月 $12,000 美元3研究 | 5 個專案 | 每月 $7,500 美元4SaaS 產品 | 1 個產品 | 每月 $15,000 美元5------------------------------------------------6總計 | | 每月 $44,500 美元7工具成本 | | 每月 $50-150 美元8利潤率 | | 99%
一個週末就能完成的設定
第一天——建立基礎。建立 AGENTS.md，包含你的編碼標準、技術選擇和工作流程規則。建立 CLAUDE.md，包含架構概覽和專案上下文。為你最常見的任務建立 3 到 5 個技能檔案。
第二天——建立 Agent 系統。設定研究、規劃、編碼和審查 Agent，並為它們提供特定的上下文檔案。在一個真實的功能上測試完整的工作流程，從研究到拉取請求。安裝 OpenCode 並將其連接到你的工作流程。
第三天——找到第一個客戶。每個代理商、新創公司和成長中的公司都需要網頁開發工作。向他們展示一個使用該系統從簡報到經過審查的 PR 所建立的功能。速度和品質就能促成交易。
第一個專案是概念驗證。之後，系統就會複製——相同的 Agent，為每個客戶的程式碼庫提供不同的 AGENTS.md，每次都有相同的品質。
改變一切的轉變
在 2024 年，最好的開發者寫出最好的提示詞。在 2026 年，最好的開發者建立最好的系統。
一個好的提示詞能讓 Claude 寫出一個好的函式。一個好的系統能讓 Claude 管理整個軟體專案——讀取程式碼庫、規劃實作、撰寫程式碼、執行測試和開啟拉取請求——而開發者則專注於那些真正需要人類判斷的決策。
Claude Sonnet 5 處理日常工作。Claude Fable 5 處理那些過去需要一個團隊才能解決的複雜問題。Claude Code Router 自動將正確的模型分配給正確的任務。開發者位於系統之上，做出真正重要的決策。
這不是一種更好的編碼方式。這是一個完全不同的工作。
大多數開發者會繼續把 Claude 當作聊天機器人來用，然後納悶為什麼他們的成果如此平庸。少數人會花一個週末建立上述系統，然後再也回不去了。
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