Claude Code on the web：顛覆瀏覽器編碼的新時代
Claude Code on the web 是 Anthropic 在 2025 年 10 月 19 日推出的革命性功能，讓開發者可以直接從瀏覽器啟動 AI 編碼任務，無需打開終端機。這個功能支援平行處理多個任務、自動建立 GitHub PR，並在雲端沙盒環境中安全執行，Pro 用戶月費 $20 就能使用。社群反應熱烈，許多開發者表示這項工具大幅提升了他們的生產力，甚至改變了他們的工作方式。
什麼是 Claude Code on the web？
想像一下，你在通勤途中突然想到一個 bug 修復方案，但你手邊沒有電腦怎麼辦？Claude Code on the web 就是為了解決這個問題而生的。它讓你可以直接從瀏覽器或 iOS 應用程式啟動編碼任務，連接你的 GitHub 儲存庫，然後讓 Claude 在雲端環境中處理實作細節。每個任務都在獨立的沙盒環境中執行，你可以即時追蹤進度，甚至在 Claude 工作時調整方向。
這不僅僅是把 CLI 工具搬到網頁上這麼簡單。Anthropic 的產品經理 Cat Wu 在接受 TechCrunch 採訪時表示，他們希望讓開發者能在任何地方使用 Claude Code，而網頁版和行動版正是朝這個方向邁出的一大步。有趣的是，Wu 自己現在很少坐在鍵盤前寫程式碼了，大部分時間都在審查 Claude Code 的輸出結果。
平行處理：同時處理多個任務
這才是真正的遊戲規則改變者。你可以從單一介面同時在不同的儲存庫上執行多個任務，這對於處理 bug 積壓、日常修復或平行開發工作特別有用。有位開發者甚至分享說，他透過語音控制同時管理 6 個 Claude Code 代理，大幅提升了工作效率。
社群也開發出一些創新的工作流程，例如使用 Git Worktrees 來實現真正的平行開發。這種方法的關鍵在於確保每個任務都是相互隔離的，避免編輯相同的檔案造成合併衝突。有開發者製作了完整的專案管理系統，將 PRD 轉換成 epic，再分解成 GitHub issues，最後透過多個 AI 代理平行執行。
安全第一的雲端執行環境
你可能會擔心：讓 AI 在雲端執行程式碼安全嗎？Anthropic 對此非常重視。每個 Claude Code 任務都在隔離的沙盒環境中執行，具有網路和檔案系統限制。Git 互動透過安全的代理服務處理，確保 Claude 只能存取授權的儲存庫。
沙盒功能提供了多層保護。即使有人成功透過提示注入攻擊操控 Claude Code 的行為，沙盒也能確保你的系統保持安全。它無法修改關鍵配置檔案，無法將資料洩露到攻擊者控制的伺服器，也無法下載未經授權網域的惡意腳本。所有嘗試存取沙盒外部資源的行為都會在作業系統層級被阻止，你會立即收到通知。
你還可以新增自訂網路配置，選擇 Claude Code 可以從沙盒連接的網域。例如，你可以允許 Claude 從網際網路下載 npm 套件，以便執行測試和驗證變更。
社群怎麼說？真實使用者反饋
社群的反應可以說是兩極化但整體正面。Reddit 上有位使用者分享了一個令人印象深刻的故事：他原本在 Upwork 上尋求協助重建應用程式，報價約 $1,000 且需要 1-2 週時間。結果他決定試試 Claude Code，上傳了舊程式碼和後端 API 文件，僅僅兩個小時的調整後，就得到了一個功能完整、設計出色的應用程式。這個貼文獲得了 815 個讚和 318 則評論，可見引起了廣泛共鳴。
不過也有一些批評的聲音。有些付費使用者抱怨使用限制太嚴格，有時只能發送兩則訊息就達到聊天限制，必須重新開始對話並重建上下文。還有使用者反映 Claude 有時會誤解指令，做一些沒有要求的事情。
在工具比較方面，開發者社群對 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot 有不同的看法。一般共識是：Claude Code 在架構推理和程式碼審查方面表現出色，Cursor 適合日常開發和快速迭代，而 GitHub Copilot 則在企業合規性和生態系統整合方面領先。有經驗的開發者表示，Claude Code 在產出功能方面比 Cursor 的 Claude 更優秀。
誰適合使用 Claude Code on the web？
這個功能特別適合以下情境：
你想了解程式碼架構和功能實作方式，但不想在本地機器上檢出儲存庫。或者你需要處理 bug 修復和例行性任務，這些任務定義明確、不需要頻繁指導。當你需要平行處理多個 bug 修復，或是在通勤途中、遠離筆電時啟動任務，這個功能就派上用場了。
對於後端變更特別有效，因為 Claude Code 可以先寫測試，然後再寫程式碼來通過這些測試。你也可以監控執行軌跡並引導代理的工作。
目前 Claude Code on the web 在研究預覽階段提供給 Pro 和 Max 使用者。Pro 方案每月 $20，Max 方案則是 $100-$200。值得注意的是，雲端會話與所有其他 Claude Code 使用共享速率限制。
產業影響與未來展望
Claude Code 的成功數字令人矚目。自 5 月更廣泛推出以來，使用者數量增長了 10 倍，該產品目前每年為 Anthropic 帶來超過 $5 億美元的營收。更驚人的是，Anthropic 聲稱 90% 的 Claude Code 產品本身是由公司的 AI 模型編寫的。
AI 編碼工具的競爭越來越激烈。雖然 Microsoft 的 GitHub Copilot 曾經主導市場，但現在 Cursor、Google、OpenAI 和 Anthropic 都有自己高效能的 AI 編碼工具，其中許多已經在網頁上提供。透過將 Claude Code 移至瀏覽器，Anthropic 實際上是在測試可訪問性和自主性之間的新平衡。
Anthropic CEO Dario Amodei 幾個月前預測，AI 應該很快就能為軟體工程師編寫 90% 的程式碼。雖然這在 Anthropic 內部可能是真的，但在更廣泛的經濟體中，這種轉變可能需要更長的時間才能實現。
如何開始使用
想要開始使用 Claude Code on the web 其實很簡單。首先造訪 claude.ai/code，連接你的 GitHub 帳戶，在你的儲存庫中安裝 Claude GitHub 應用程式。接著選擇你的預設環境，提交你的編碼任務，最後審查變更並在 GitHub 中建立 pull request。
當你在 Claude Code on the web 上啟動任務時，你的儲存庫會被複製到 Anthropic 管理的虛擬機器上。Claude 會準備一個安全的雲端環境並載入你的程式碼，根據你的設定配置網路存取。然後 Claude 會分析程式碼、進行變更、執行測試並檢查其工作。完成後你會收到通知，可以建立包含變更的 PR。
與其他 AI 編碼工具的比較
| 工具 | 最適合的場景 | 主要優勢 | 主要限制 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 架構推理、程式碼審查、後端變更 | 大規模上下文視窗、卓越的架構理解能力、雲端平行處理 | 整合限制、文件空白 |
| Cursor | 日常開發、快速迭代 | 進階上下文理解、多檔案處理、快速企業擴展 | 需要工作流程轉型投資 |
| GitHub Copilot | 企業合規性、生態系統整合 | 完善的企業採用、透明定價、最小工作流程中斷 | 跨儲存庫理解限制 |
最佳實踐與進階技巧
想要最大化 Claude Code 的效益，有幾個關鍵策略。開發者社群發現，使用規格驅動開發（spec-driven development）配合 GitHub issues 和 Git worktrees，可以讓多個 AI 代理平行執行，大幅提升交付速度。
有位開發者 Chris Dzombak 甚至只用一個 CLAUDE.md 檔案就教會 AI 專業標準：增量優於重構、清晰優於巧妙、失敗三次後進行反思。這種方法在 12 個專案中都取得了成功，完全不需要廢話。
挑戰與注意事項
儘管 Claude Code 帶來了許多好處，但也存在一些挑戰需要注意。最近一項研究發現，一些工程師在使用 AI 編碼工具時實際上變慢了。研究人員認為，一個因素可能是工程師花費大量時間提示並等待 AI 工具完成，而不是處理其他問題。AI 編碼工具在大型、複雜的程式碼庫中也會遇到困難，因此工程師可能會花費大量時間處理 AI 模型的錯誤回應。
安全性也是一個持續關注的重點。雖然沙盒功能提供了多層保護，但開發者仍需要謹慎配置權限設定。建議停用所有 hooks、明確批准安全的 MCP 伺服器，並使用拒絕規則來限制可疑的網路請求。
個人觀點與思考
身為一位長期觀察 AI 發展的技術愛好者，Claude Code on the web 的推出讓我看到了軟體開發民主化的可能性。這不只是工具的進化，更是工作方式的革命。當 AI 能夠處理 90% 的程式碼編寫工作時，開發者的角色也必然會轉變——從「寫程式碼的人」變成「指揮 AI 的架構師」。
這讓我想起了工業革命時代的場景。當機器取代了手工勞動，人們一開始也很恐慌，但最終我們發現，這釋放了人類去做更有創造性和戰略性的工作。同樣的道理，當 AI 接手重複性的編碼任務時，開發者可以把更多精力放在系統設計、使用者體驗和商業邏輯上。
不過我也認為，我們不應該盲目追求速度而忽視程式碼品質。正如社群中有些聲音指出的，AI 生成的程式碼有時會增加技術債務。關鍵是要把 AI 當作助手而非替代品，保持批判性思維和程式碼審查的習慣。畢竟，真正優秀的軟體不只是能跑起來，還要能長期維護和演進。
從這個角度來看，Claude Code on the web 並不是要取代開發者，而是要讓開發者變得更強大。它就像是給工程師配備了一個永不疲倦的助手，能夠處理那些重複性高、邏輯清晰的任務，讓人類專注在真正需要創造力和判斷力的地方。這種人機協作的模式，可能才是未來軟體開發的正確方向。
參考資料與延伸閱讀
學術機構與研究資源：
- MIT Technology Review - AI Coding Tools Research
- Stanford HAI - Human-Centered AI Research
- Berkeley AI Research - Artificial Intelligence Studies
產業分析與報告：
- McKinsey Digital - AI in Software Development
- Gartner Research - Emerging Technologies
- Forrester - Developer Productivity Tools
技術文件與最佳實踐：
- ACM Digital Library - Software Engineering
- IEEE Computer Society - AI Applications
- NIST - Artificial Intelligence Standards
創投與產業觀察：
這些來源提供了關於 AI 編碼工具、軟體開發趨勢和技術標準的權威性見解，有助於深入理解 Claude Code 在整個產業生態系統中的定位與影響。
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