开发者生态
morning
一旦克劳德能够测量某些东西,它就能让它变得更快
摘要
This August, we made the core user experience of claude.ai and the Claude desktop app about 3x faster in a two-week sprint. Users had been telling us it was slow, and they were right. We ran everythin...
faster
desktop
Claude
Chat
user
and
web
August
the
app
2026-09-24
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matthieu_bl
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今年 8 月,我们在两周的冲刺中使 claude.ai 和 Claude 桌面应用程序的核心用户体验速度提高了约 3 倍。用户一直告诉我们速度很慢,他们是对的。我们从单个 Slack 通道运行所有内容,每个线程中都有 Claude。我们重点关注占用户活动 95% 的四个旅程。在第 75 个百分位数处,新加载 claude.ai 时进入可输入页面的时间从 3.1 秒缩短到 0.55 秒,启动新的 Claude Code 会话的时间从 0.8 秒缩短到 0.3 秒,加载 Claude Cowork 云会话的时间从 2.6 秒缩短到 0.73 秒。总的来说,我们估计每天可以节省数以万计的用户等待时间。核心用户旅程,第 75 页 真实用户监控,每个平台和产品,8 月 13 日与 8 月 27 日 启动应用程序 claude.ai 网络 · 新加载速度加快 5.6 倍 – 82% 3,085 – 550 毫秒 桌面应用程序冷启动速度加快 1.9 倍 – 47% 6,310 – 3,328 毫秒 开始对话 聊天网络速度提高 1.5 倍 — 34% 416 — 273 毫秒 桌面聊天速度提高 2.1 倍 — 51% 460 — 224 毫秒 Claude Code 桌面速度提高 2.4 倍 — 59% 837 — 347 毫秒 加载对话 网页聊天速度提高 2.4 倍 — 59% 1,557 – 646 毫秒 聊天桌面版快 2.8 倍 – 64% 1,353 – 488 毫秒 Claude Cowork 桌面版·云 3.5 倍快 – 72% 2,566 – 728 毫秒 Claude 代码桌面版快 2.1 倍 – 52% 545 — 262 毫秒 发送消息客户端共享 聊天网页速度快 3.1 倍 — 67% 180 — 59 毫秒 聊天桌面速度快 2.2 倍 — 54% 140 — 64 毫秒 Claude Cowork 桌面·云速度快 19 倍 — 95% 928 — 48 ms Claude Code 桌面版速度提高 4.8 倍 — 79% 250 — 52 毫秒 在四次旅程中进行 13 次测量(之前和之后):平均速度提高 3.1 倍(几何平均值)。核心用户旅程,第 75 页 真实用户监控,每个平台和产品,8 月 13 日与 8 月 27 日 启动应用程序 claude.ai 网络 · 新加载速度加快 5.6 倍 – 82% 3,085 – 550 毫秒 桌面应用程序冷启动速度加快 1.9 倍 – 47% 6,310 – 3,328 毫秒 开始对话 聊天网络速度提高 1.5 倍 — 34% 416 — 273 毫秒 桌面聊天速度提高 2.1 倍 — 51% 460 — 224 毫秒 Claude Code 桌面速度提高 2.4 倍 — 59% 837 — 347 毫秒 加载对话 网页聊天速度提高 2.4 倍 — 59% 1,557 – 646 毫秒 聊天桌面版快 2.8 倍 – 64% 1,353 – 488 毫秒 Claude Cowork 桌面版·云 3.5 倍快 – 72% 2,566 – 728 毫秒 Claude 代码桌面版快 2.1 倍 – 52% 545 — 262 毫秒 发送消息客户端共享 聊天网页速度快 3.1 倍 — 67% 180 — 59 毫秒 聊天桌面速度快 2.2 倍 — 54% 140 — 64 毫秒 Claude Cowork 桌面·云速度快 19 倍 — 95% 928 — 48 ms Claude Code 桌面版速度提高 4.8 倍 — 79% 250 — 52 毫秒 在四次旅程中进行 13 次测量(之前和之后):平均速度提高 3.1 倍(几何平均值)。我们使用了 Claude Tag(测试版),运行了一个与 Opus 5.5 大致相当的内部研究模型。克劳德发现了瓶颈,建立了基准,进行了改进,并观察了每一次部署。我们通过设定目标、进行权衡并批准每一项变更来进行指导。通过这种方法,我们合并了三千多个更改,没有发生任何面向客户的事件或回滚。这篇文章介绍了我们运送的内容、我们如何测量它,以及我们与 Claude 一起构建的安全循环。简介 在冲刺之前,我们创建了一个 Slack 频道,其中包含以下常规说明:@Claude 您的工作是促进与 claude.ai 网站和桌面应用程序的性能相关的所有事情。您的职责包括监控部署的性能回归、评估现有遥测的准确性和全面性、维护精心策划的可观测性仪表板、针对观察到的问题和容易实现的目标主动实施解决方案、提出性能项目机会以及与您的人类团队成员进行沟通。 […] 此频道的最终目标是让您尽可能自主,但今天我们知道这还不可能。我们要求 Claude 通过 Datadog MCP 服务器分析使用数据。它确定了四个影响最大的用户旅程:启动应用程序、开始对话、加载现有对话和发送消息。在网络和桌面之间,以及在我们的产品中,这些旅程有十三个不同的衡量标准。为了建立基线,我们添加了仪器,直到它们可以直接比较:每个仪器都以用户交互开始,在渲染结果后结束,并消除客户端和服务器工作的歧义。我们以一份大约二十个精心挑选的项目清单开始了冲刺,每个项目都针对一个特定的旅程。克劳德以毫秒为单位估计了每个项目的影响,我们汇总了这些估计来设定冲刺的目标。有些项目相当大,但我们认为我们可以在两周内完成大部分项目。第三天我们就实现了 13 个目标中的 12 个。规划的项目提前落地。为了更快地启动,我们将静态编辑器烘焙到 HTML 中,以便用户可以在 React 初始化期间键入,并预编译了 V8 代码缓存,以便桌面 shell 的主进程不会重新编译
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