Claude Code all’Opera: Come i Team Interni di Anthropic Trasformano i Propri Flussi di Lavoro

• Autori: Anthropic (Team Interni)
• Titolo Originale: How Anthropic teams use Claude Code

Quando un’azienda sviluppa uno strumento all’avanguardia nel campo dell’intelligenza artificiale, il modo migliore per comprenderne a fondo il potenziale è metterlo alla prova “in casa”. È esattamente ciò che Anthropic ha fatto con Claude Code, la sua versione potenziata per sviluppatori e team tecnici. Intervistando i suoi stessi “power user” interni, Anthropic ha raccolto preziose intuizioni su come questo strumento stia rivoluzionando i flussi di lavoro in diverse aree, non solo per gli ingegneri esperti, ma anche per il personale non tecnico, colmando lacune di competenze e sbloccando nuove capacità.

Questo articolo esplora le applicazioni pratiche, l’impatto concreto e i consigli diretti di chi usa Claude Code ogni giorno per affrontare progetti complessi, automatizzare compiti ripetitivi e, in definitiva, aumentare la produttività.

1. Accelerare Sviluppo e Debugging: Il Copilota Intelligente

Uno degli impatti più evidenti di Claude Code si osserva nei cicli di sviluppo software e nella risoluzione dei problemi tecnici. I team lo utilizzano come un vero e proprio copilota, in grado di:

• Debuggare Infrastrutture Complesse: Il team di Data Infrastructure è riuscito a diagnosticare un problema su cluster Kubernetes semplicemente fornendo a Claude Code degli screenshot dei dashboard. Lo strumento li ha guidati passo passo attraverso l’interfaccia, fornendo i comandi esatti per la soluzione. Un’operazione che manualmente avrebbe richiesto l’intervento di specialisti di rete e molto più tempo (da 10-15 minuti a circa 5 minuti).
• Generare Test e Correggere Bug: I team di Product Development, Inference e RL Engineering chiedono a Claude Code di scrivere test unitari completi, spesso coprendo anche casi limite a cui non avevano pensato. Questo migliora la qualità del codice e riduce lo sforzo manuale. Lo usano anche per gestire piccole correzioni di bug identificate durante le revisioni del codice.
• Accelerare il Prototipo: Con funzionalità come la “modalità auto-accettazione” e la possibilità di impostare cicli iterativi autonomi, Claude Code permette ai team di sviluppo prodotto di prototipare idee rapidamente, lasciando che l’AI scriva codice e lo testi in loop, per poi intervenire solo per le rifiniture finali.

2. Navigare Codebase Enormi e Acquisire Nuove Competenze

In un’azienda in crescita, i codebase diventano rapidamente vasti e complessi. Claude Code si rivela uno strumento inestimabile per comprendere rapidamente sistemi sconosciuti e superare barriere di conoscenza:

• Onboarding e Comprensione del Codice: Nuovi assunti, o team che si spostano su progetti diversi, usano Claude Code per esplorare database di codice (monorepo), capire architetture, identificare file rilevanti e spiegare dipendenze tra componenti. Questo riduce drasticamente il tempo necessario per diventare operativi (da settimane a giorni).
• Spiegazione di Concetti Tecnici: Il team di Inference, in particolare i membri non esperti di machine learning, si affidano a Claude Code per spiegazioni su funzioni e impostazioni specifiche dei modelli. Quella che una volta era un’ora di ricerca su Google e documentazione, ora si risolve in 10-20 minuti, un risparmio di tempo dell’80%.
• Superare Barriere Linguistiche: Per testare funzionalità che richiedono l’uso di linguaggi di programmazione sconosciuti (come Rust), chiedono a Claude Code di scrivere la logica necessaria nel linguaggio richiesto. Non c’è più bisogno di imparare un nuovo linguaggio solo per un test.
• Gestire Operazioni Complesse: Il team di Inference usa Claude Code per ricordare e generare comandi complessi di Kubernetes, ottenendo immediatamente la sintassi corretta senza dover cercare online.

3. Automazione Diffusa: Oltre il Semplice “Scrivere Codice”

L’impatto di Claude Code va ben oltre la pura ingegneria del software, portando l’automazione in ambiti inaspettati e permettendo ai team di operare come se avessero risorse maggiori:

• Workflow per Team Non Tecnici: Il team Data Infrastructure ha abilitato il team Finanza (senza esperienza di codifica) a descrivere flussi di lavoro dati in testo semplice, che Claude Code poi esegue automaticamente, inclusa l’estrazione di dati e la produzione di output Excel.
• Creazione di Contenuti Marketing su Larga Scala: Il team di Growth Marketing, composto da una sola persona non tecnica, ha automatizzato la generazione di centinaia di varianti di annunci Google Ads e Meta Ads, riducendo il tempo di creazione da ore a minuti (per Google Ads) e aumentando di 10 volte l’output creativo (integrandosi con Figma per le variazioni grafiche). Questo libera tempo prezioso per il lavoro strategico.
• Documentazione e Runbook: Il team di Security Engineering utilizza Claude Code per sintetizzare molteplici fonti di documentazione e creare runbook, guide alla risoluzione dei problemi e panoramiche in markdown, rendendo il processo di debug più efficiente.
• Strumenti Legali Personalizzati: Il team Legale ha creato prototipi di strumenti interni, come un sistema per indirizzare le domande al giusto avvocato e applicazioni G Suite per automatizzare aggiornamenti settimanali e monitorare lo stato delle revisioni legali, dimostrando come anche dipartimenti non tecnici possano costruire soluzioni su misura.

4. Colmare il Divario Design-Ingegneria

Anche il team di Product Design ha trovato in Claude Code uno strumento trasformativo, capace di ridurre il tradizionale attrito tra designer e ingegneri:

• Implementazione Diretta di Cambiamenti di Design: I designer possono ora implementare direttamente modifiche visive e gestire stati dell’interfaccia usando Claude Code, senza dover creare documentazione estensiva o passare per cicli di feedback con gli ingegneri. Questo permette loro di raggiungere la qualità esatta che avevano in mente.
• Prototipazione Interattiva da Mockup: Incollando screenshot di mockup di design in Claude Code, il team può generare prototipi funzionanti che gli ingegneri possono subito comprendere e su cui possono iterare. Questo sostituisce i processi statici basati su strumenti come Figma.
• Scoperta dei Casi Limite in Fase di Design: Usano Claude Code per mappare stati di errore e flussi logici, identificando casi limite già durante la fase di design, migliorando radicalmente la qualità dei design iniziali.
• Gestione di Modifiche Complesse (anche legali): Per aggiornamenti che richiedono modifiche diffuse nel codice (come rimuovere un disclaimer “research preview”), Claude Code ha permesso al team Design di trovare, rivedere e implementare i cambiamenti coordinandosi con il team legale in tempo reale. Un processo che avrebbe richiesto una settimana, si è risolto in due chiamate da 30 minuti.

5. Consigli Pratici dai “Power User” di Anthropic

Chi usa Claude Code quotidianamente ha raccolto una serie di best practice:

• Documentare, Documentare, Documentare: Per il team Data Infrastructure, più dettagliati sono i file Claude.md (documentazione sui workflow e sugli strumenti), meglio Claude Code esegue i compiti di routine.
• Vedere l’AI come un Partner Iterativo: Il team API sconsiglia di aspettarsi soluzioni perfette al primo colpo. È meglio approcciare Claude Code come un collaboratore con cui si itera, partendo da un minimo di informazioni e lasciando che l’AI guidi il processo.
• Sperimentare con Fiducia (“Try and Rollback”): Il team RL Engineering adotta una metodologia “prova e torna indietro”, con checkpoint frequenti. Questo permette di testare le implementazioni autonome di Claude Code e tornare indietro facilmente se non funzionano, incoraggiando l’approccio sperimentale senza rischi.
• Spezzare Compiti Complessi: Il team Growth Marketing suggerisce di non chiedere a Claude Code di gestire tutto in un unico prompt o workflow complesso. Meglio creare “sub-agenti” specializzati per compiti specifici (es. uno per i titoli degli annunci, uno per le descrizioni). Anche per il team Legale, pianificare a fondo in Claude.ai e poi chiedere a Claude Code di implementare passo passo evita di essere sopraffatti.
• Usare Input Visuali: Il team Product Design sfrutta molto la possibilità di incollare screenshot direttamente in Claude Code, che eccelle nel leggere design e generare codice funzionale, rendendo la trasformazione da mockup a prototipo molto efficiente.
• Superare la Paura di Condividere: Il team Legale incoraggia a condividere anche prototipi “giocattolo” o non finiti. Queste dimostrazioni possono ispirare altri dipartimenti a vedere possibilità che non avevano considerato, favorendo l’innovazione trasversale.

Conclusione: Un Catalizzatore di Produttività e Innovazione

L’esperienza interna di Anthropic con Claude Code dimostra in modo tangibile il potenziale trasformativo dell’AI generativa oltre il semplice completamento del codice. Lo strumento agisce come un potente amplificatore di capacità, permettendo ai team di:

• Ridurre drasticamente i tempi per compiti ripetitivi e complessi.
• Affrontare sfide in aree dove non hanno competenze specifiche.
• Navigare e comprendere sistemi intricati con maggiore velocità.
• Automatizzare interi flussi di lavoro in dipartimenti tradizionalmente meno tecnici.
• Migliorare la collaborazione e l’efficienza tra ruoli diversi.

Sebbene ci siano ancora aspetti da considerare (come la gestione della sicurezza con dati sensibili, tema sollevato dal team legale) e l’AI non sia sempre perfetta al primo colpo, l’approccio iterativo e collaborativo emerge come chiave del successo. L’esperienza interna di Anthropic con Claude Code offre un blueprint prezioso per altre organizzazioni che desiderano sfruttare appieno l’AI per aumentare la produttività e sbloccare nuove forme di innovazione in ogni angolo dell’azienda. Non si tratta solo di scrivere codice più velocemente, ma di ripensare come il lavoro viene fatto.