4个月11万用户、Claude Code成了，Dogfooding该被AI公司重视起来了

Dogfooding（内部试用） 应该被 AI 创业公司重视起来了。

对于今天的 AI 公司来说，「先解决自己的问题，完全可能带来改变整个市场的突破性产品。」

比如，Anthropic 今年推出的 Claude Code，就是这样的一个典型。与其他 AI Coding 产品不同的是，Claude Code 源自公司内部工具孵化，在经过高强度的内部使用和真实使用场景验证之后，对外发布。

也正是因为从真实的用户需求角度出发，Claude Code 相比于其他产品，功能设计更能切中开发者的核心体验。所有交互都可以通过命令行完成、全局代码库理解能力等等，这种独特的优势，加上背后强大的基础模型能力以及高性价比，让 Claude Code 仅在发布四个多月后，便拥有了 11 万开发者用户。

Claude Code 的成功或许说明了一点：深度、真实的内部试用是最终的、不可复制的竞争优势。最好的产品往往不是来自市场调研，而是来自于解决自己每天面临的真实问题。

对于今天还在苦苦寻找 PMF 的 AI 初创公司来说，Dogfooding 很重要。

Gennaro Cuofano 最近的一篇博客文章，详细地介绍了 Claude Code 如何从一个内部工具，通过真实需求、场景验证及反馈闭环，来进行产品功能开发、迭代及上线的全过程，Founder Park 进行了编译处理。

01

产品源于内部真实需求

Claude Code 并不是源于某个产品战略或市场机遇，而是来自一种更强大的驱动力：纯粹的内部需求。Anthropic 的团队在实验中，以及在渴望更深入理解自身产品的过程中，发现了 Claude Code 的巨大潜力。

它最初只是一个内部工具，后来逐渐演变成一款从根本上改变开发者工作方式的产品。与那些为理论上的用户画像而打造的产品不同，Claude Code 诞生于真实团队在解决实际问题时所感受到的真实痛点。

这款工具的设计初衷并不是抢占市场份额，而是提高 Anthropic 内部团队的工作效率。

02

第一批用户是内部的开发者群体

如果你还记得，在「内部试用」的框架中，包含了几个关键步骤。

Claude Code 团队自己用

Claude Code 开发过程中最引人注目的一点是，Claude Code 团队使用自己的产品来开发 Claude Code 本身。这形成了一个极其紧密的反馈循环，每一项改进都能直接惠及开发它的人。

团队的工程师通过启用「自动接受模式」，并设置自主循环（让 Claude 编写代码、运行测试并持续迭代），从而利用 Claude Code 进行快速原型开发。

他们会给 Claude 提出一些自己不熟悉的抽象问题，让它自主工作，然后在接手进行最终完善前，先审阅那个完成了 80%的解决方案。

他们最成功的自主项目之一，是为 Claude Code 实现 Vim 键位绑定——这在当时甚至不是一个优先事项。他们让 Claude 去构建整个功能，最终实现中约 70%都来自 Claude 的自主工作，只需要几次迭代就能完成。

在 Claude Code 出现之前，工程师们会先编写大量的设计文档，经过长时间的思考才开始动手开发。现在，他们可以「让 Claude Code 快速制作出三个版本的原型」，来比较哪种方法更好。这种快速迭代，为决策提供了远比传统文档更高效的依据。

安全工程：事件响应时间从 15 分钟缩短至 5 分钟

安全工程团队专注于保障软件开发周期的安全，Claude Code 已成为他们事件响应流程中不可或缺的一环。在处理生产环境的突发事件时，他们会将堆栈跟踪和相关文档喂给 Claude Code，让它在代码库中追踪控制流。

这个简单的操作，就将他们手动排查代码解决事件的时间从 15 分钟减少到了约 5 分钟。对于需要安全审批的基础设施变更，他们会把 Terraform 计划复制到 Claude Code 中，然后提问：「这会产生什么影响？我会为这个决定后悔吗？」 这不仅建立了更紧密的反馈循环，也消除了开发者等待安全团队审批的瓶颈。

该团队实现了整个代码库中 50%的自定义斜杠命令，这足以证明该工具已深度融入他们的日常工作流。

数据基础设施：实现技术民主化

数据基础设施团队负责为公司各个团队整理所有业务数据，而 Claude Code 彻底改变了他们支持非技术团队的方式。

他们向财务团队成员展示如何通过编写纯文本文件来描述数据工作流，然后将这些文件加载到 Claude Code 中，实现完全自动化的执行。

现在，毫无编程经验的员工也能通过描述「查询这个仪表盘、获取信息、运行这些查询、生成 Excel 报表」等步骤，让 Claude Code 执行整个流程，甚至包括主动询问日期等必要输入。这彻底消除了非技术团队以往在数据任务上对工程支持的依赖。

当 Kubernetes 集群出现故障而且无法调度新 Pod （容器组）时，团队会把仪表板的截图提供给 Claude Code。工具会一步一步地指导他们操作 Google Cloud 的用户界面，直到找到问题所在——Pod IP 地址耗尽，然后提供创建新 IP 池并将其添加到集群的精确命令，完全无需网络专家的介入。

03

意想不到的应用场景开始涌现

法务团队：零编码经验也能开发

最令人惊讶的采用案例来自 Anthropic 的法务团队——这些没有编码背景的专业人士发现，Claude Code 能够解决他们从来没有想过可以自动化的问题。

一名团队成员利用 Claude Code 在不到一小时的时间内开发了一个预测文本应用程序，帮助了一位因病导致语言障碍的家人。这个应用程序使用原生语音转文本输入，能推荐回复内容，并用语音库朗读出来——完美填补了言语治疗师推荐的现有辅助工具的空白。

法务团队还开发了「电话树」系统原型，帮助内部同事联系到合适的律师，并创建了 G Suite 应用程序，自动完成每周团队动态更新，和跟踪各产品的法律审查状态。

这些工具使律师只需要简单点击按钮就能快速标记需要审查的项目，而不必依赖繁杂的电子表格管理。

增长营销：创意输出效率提升 10 倍

增长营销团队（实际上只有一个人的非技术团队）使用 Claude Code 来自动化重复性的营销任务，并创建了以往需要大量工程资源的智能体工作流。

他们构建了一个智能工作流程：处理包含数百个现有广告及其性能指标的 CSV 文件，识别表现不佳的广告进行迭代，并生成符合严格字符限制（标题 30 个字符，描述 90 个字符）的新版本。

通过使用专门的子智能体（sub-agents），一个负责标题，一个负责描述，该系统能在几分钟内生成数百个新广告，而不再需要跨多个平台手动创建。

团队还开发了一个 Figma 插件，这个插件可以识别设计稿中的框架，并通过替换标题和描述，以编程方式生成多达 100 个广告变体，将原本需要数小时的复制粘贴工作缩短到每批半秒。

这使得创意产出提升了 10 倍，让他们能够在主要的社交渠道上测试更多的创意组合。

广告文案的创作时间从 2 小时缩短到 15 分钟，腾出了时间用于战略工作，并使团队能够像一个规模大得多的组织一样运作。

产品设计：弥合设计与工程之间的鸿沟

产品设计团队为 Claude Code、Claude.ai 和 Anthropic API 提供支持，他们发现可以利用自己的工具弥合设计与工程之间的传统鸿沟。

设计师们不再需要创建大量的设计文档，也无需再与工程师就视觉调整（字体、颜色、间距）进行多轮反馈，而是可以直接使用 Claude Code 实现这些更改。

工程师们注意到，设计师们正在进行「通常不会看到设计师来做的大型状态管理更改」，这让他们能够精准实现自己所构想的视觉品质。

通过将设计稿原型图片粘贴到 Claude Code 中，他们能直接生成功能完整的原型，工程师可以立即理解并在此基础上迭代。这取代了传统的静态 Figma 设计流程，后者需要大量的口头解释和代码转译。

像「在整个代码库中移除‘研究预览’标识」这类通常需要一周协调的复杂项目，现在只需两次 30 分钟的会议即可完成。设计团队报告称，与传统工作流相比，执行速度提升了 2-3 倍。

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模型飞轮和数据飞轮都有了

使用最新模型快照

Claude Code 内部使用最有价值的方面之一是，它会自动使用最新的研究模型快照，使其成为团队体验模型变化的主要方式。API 知识团队指出，这让他们「在开发周期中直接获得关于模型行为变化的反馈」，这是他们在以前的产品发布中从未有过的体验。

这种关于模型改进的实时反馈形成了一个持续改进的循环，产品开发直接受益于真实的使用模式。当模型能力提升时，团队在日常工作流程中能立即感受到好处。

真实使用模式为功能开发提供信息

广泛的内部使用，揭示了真实的用户行为模式，为产品开发提供了依据。Anthropic 的一些工程师通过 Claude Code 自动化流程「每天产生数千美元的价值」，这展示了该工具在密集工作流程中的巨大潜力。

团队发现，Claude Code 适用于两种完全不同的用例：对开发者而言，它带来了「工作流增强」，执行效率更高；而对非技术用户而言，它提供了一套全新的能力，带来了「天啊，我竟然也能成为开发者」的惊喜时刻，拥有了以前对他们来说不可能具备的能力。

这一见解影响了 Claude Code 的产品定位和开发方向，确保它既能服务于寻求提高生产力的技术用户，也能满足希望获得全新能力的非技术用户。

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内部试用到公开上线的关键节点

内部的成功建立了信心

Claude Code 于 2025 年 2 月与 Claude 3.7 Sonnet 一同作为「有限研究预览版」推出。研究预览版不仅仅是一种营销策略，更是广泛内部使用的自然延伸，这些内部使用已经证明了这个工具的价值。

在研究预览期间，外部用户体验到的解决问题的能力，正是 Anthropic 内部团队已经使用了数月的能力。那些通常需要「45 分钟以上手动工作」的任务，Claude Code「一次就能完成」，为外部用户节省了开发时间和开销，就像它为内部团队所做的一样。

基于真实用例扩展功能

在预览期间收到大量积极反馈后，Claude Code 于 2025 年 5 月全面上线，并增加了新功能，包括通过 GitHub Actions 实现的后台任务，以及与 VS Code 和 JetBrains 的原生集成。

这些功能的扩展并不是随意的规划，而是对团队真实使用方式的直接回应。VS Code 和 JetBrains 集成能够将编辑内容直接显示在文件中，实现了无缝的结对编程，解决了实际使用中出现的工作流程模式问题。

GitHub Actions 集成则使 Claude Code 能够在后台运行，根据团队在内部使用中早已建立的工作流，自动执行常规任务。

06

Claude Code 为什么能成功？

1. 先解决自己的问题

Claude Code 之所以成功，是因为它解决了 Anthropic 自身团队日常遇到的真实问题。安全团队需要更快的事件响应；法律团队需要在没有编码技能的情况下实现工作流程自动化；增长营销团队需要在不增加人员的情况下扩大创意产出。

当你着手解决自己真正面临的问题时，你创造出的方案自然适用于真实世界，而不是某种理论场景。

2. 跨职能采用，验证产品的普适性

Claude Code 被工程、安全、法律、营销和设计团队采用，这证明了它的广泛适用性。它不仅仅是一个只适用于特定用例的工具，而是在解决不同职能领域中关于自动化、流程优化和能力扩展的基本问题。

这种跨职能的采用，让人有信心，这个工具不仅能引起工程师的共鸣，也能吸引广泛的外部用户。

3.高强度密集使用，揭示产品的真实能力

团队每天在 Claude Code 自动化上「花费数千美元」，这并不是人为夸大使用量。他们通过密集的真实应用，探索工具的真实能力。这种真实的使用程度，以有限测试无法实现的方式揭示了工具的优势和局限性。

4.在日常使用中持续改进

由于 Claude Code 团队每天都在使用自己的产品，每一项改进都能直接提高他们的生产力。这为持续改进创造了极强的动力，并确保了开发优先级与真实用户需求保持一致。

开发者和用户之间紧密的反馈闭环，消除了产品开发中的猜测。

5. 真实的成功故事是最好的推广

当 Anthropic 谈论 Claude Code 的能力时，他们分享的不是理论用例，而是来自自家团队的真实故事。法务团队的辅助应用、安全团队的事件响应效率提升、营销团队的创意自动化——这些都不是产品演示，而是解决真实问题的真实方案。

这种真实性能引起潜在用户的共鸣，是因为这些成功故事来自真实使用，而不是虚构的例子。

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AI 产品开发的一种新范式

重新定义产品开发范式

Claude Code 的成功故事代表了一种不同的产品开发方法。Anthropic 没有先去识别市场机会，再为理论用户构建解决方案，而是开发了一个解决自身问题的工具，并发现他们的问题并不是个例。

这种方法降低了开发无人问津产品的风险，因为从第一天起，你就有了经过验证的问题-解决方案的契合度。

内部创新的力量

Claude Code 的许多最具创新性的功能和用例，都源于内部团队为满足自身需求而进行的实验。法务团队的辅助应用、安全团队的事件自动化以及设计团队的原型生成，都不是规划好的功能，而是来自真实使用过程中的创新成果。

这表明，为内部团队提供强大的工具，可以带来意想不到的创新，造福更广泛的市场。

通过透明度建立信任

通过分享自家团队使用 Claude Code 的详细故事，Anthropic 与潜在用户建立了信任。当你告诉客户，我们自己的安全团队使用这款产品将事件响应时间减少了 67%时，这比任何营销信息都更有说服力。

这种关于内部使用的透明度，创造了一种真实的可信度，这是传统营销方法难以复制的。

「内部试用」的未来

Claude Code 代表了「内部试用」的演变：从一种开发实践演变为全面产品战略。它的成功表明，先解决自己的问题，完全可能带来改变整个市场的突破性产品。

随着 AI 工具变得越来越强大，那些最密集使用自己产品的公司可能在开发真正增强人类能力的产品方面拥有最强的优势，而不仅仅是制作令人印象深刻的演示。

Claude Code 的故事表明，最好的产品往往不是来自市场研究或竞争分析，而是源于「为解决自己日常遇到的问题而开发解决方案」的简单实践。当你成为自己的第一个客户时，产品开发就从猜测转变为真正的问题解决，而这种转变往往会带来改变整个行业的产品。

在一个充斥着承诺彻底改变开发方式的 AI 工具世界里，Claude Code 之所以成功，是因为它首先彻底改变了其创造者自身的开发方式。这就是「内部试用」的真正力量：当你解决自己真正面临的问题时，你更有可能打造出其他人也迫切需要的东西。

文章来自于“Founder Park”，作者“Founder Park”。