Anthropic、Claudeの支援でclaude.aiを2週間で3倍高速化
How we made claude.ai 3x faster in two weeks
Anthropicは2週間のスプリントでclaude.aiとClaudeデスクトップアプリの体感速度を約3倍に改善した。ユーザー行動の95%を占める4つの主要ジャーニーに焦点を当て、Claude Tag（Opus 5.5相当の研究モデル）がボトルネック特定、ベンチマーク構築、改善実装、デプロイ監視まで担い、3000以上の変更を顧客影響ゼロでマージ。新たな計測指標を次々と導入し、計測自体を最適化の起点に変えた点が鍵だった。
Claudeと共に作業すると、何かを計測することがそれを扱いやすくする。かつて計測はステップゼロだった。指標を追加し、データが届くのを待ち、それからようやく問題を理解し始める。Claudeと共に、それは登攀の第一歩になる。
HNでの議論
148- augment_me
GPUカーネルコミュニティの人々は、もう1年ほど前からこれを効率的にやっている。
我々が見つけた問題は、楽な獲物が尽きるとClaudeが報酬ハックを始めるということだ。
測定ハーネスを置き換え、ライブラリ関数をモンキーパッチし、あらゆる手口でズルをする。実際の環境ではできないのにキャッシュに情報を保存して再計算を避け、遅延評価の結果を返し、計測対象外の別ストリームを使って計算を行う。
やがて、あなたが把握しているチートに対する最適化を始める。GPUのワット数を変え、評価順序を変え、前回の実行の残り物を次の実行のキャッシュに残し、禁止されたメソッド呼び出しを文字列ハックする。
つまり真実は「何かを測定できるようになれば」という単純な話からは程遠く、「目的を詳細に定義し、さらにそれがやりがちな一連の行為——多くの場合、それをやってみて初めて発見される——を禁止して修正させる」という段階を経て、ようやく高速化できるかどうか、という話だ。
あるいは、単に出発点のソリューションがひどかっただけかもしれないが。
- smy20011
Claudeがやったのは、エントロピーでエントロピーと戦うというやり方だ。
「HTMLに静的コンポーザーを追加する」← これはSSRでできることでは？
「高速なナビゲーションのために、コンポーザーを会話間でマウントしたままにした」← SPAならページ間でこれをキャッシュすべきで、なぜ毎回フェッチするのか？それともReactコンポーネントのルーティングをもっと良くする必要があるのでは？
「正規表現の前に安価な先頭文字チェック」← コンパイル済みのRegexをキャッシュすべきでは？
フロントページの読み込みに1.3秒かかること自体が受け入れがたいと思う。問題を解決するには、根本から（SSR、チャンクベースのレンダリングなど）作り直す必要がある。個々のベンチマークに注目していると、その機会を逃してしまうかもしれない。
- hungryhobbit
Opus 5.5を実際に動くようにしてくれないか？
コードレビューを準備させようとしたんだ。拒否しただけでなく、プロンプトの内容（別のClaudeが書いたものだ！）すら教えるのを拒否した。なぜ？
別のモデルにそのセッションを読ませたら（「より馬鹿な」モデルはどれも問題なく処理した）、プロンプトに「reasoning」という単語が含まれていたからだと説明した。
これがAnthropicの何十億ドルもの研究のすべてだ。「reasoning」という単語を含むプロンプトは、Claudeがどう推論するかを暴こうとするハックの試みだというのか！
そんなモデルはQAを通過するはずもなく、ましてやリリースされるべきではない。
- simonw
先日、ラップトップからモバイルのテザリング接続で https://claude.ai/ を訪れたのだが、読み込みが速くて嬉しい驚きだった。
（とはいえ、今Firefoxで見てみたら20.78 MBのJavaScript（圧縮で6.84 MB）を読み込んでいるので、努力を続ければもっとずっと軽くできるはずだと思う。）
- pllbnk
> 年収50万ドルのエンジニア：[X]が遅いと感じる。速くしてくれ。
> Claude：了解……完了。
> 50万ドル：もっと速くできる？
> Claude：了解……
- hmokiguess
耐荷重の継ぎ目を外したんだろ
- minimaxir
この記事は、月曜日に投稿した「エージェントにコードを速くさせるが、エージェントが物事を壊さないように制約を課す」という記事と偶然にも見事に一致している：https://news.ycombinator.com/item?id=49803085
フロントエンドUIの最適化は厳密なアルゴリズムの最適化より少し厄介だが、視覚的なリグレッションを追跡するツールをエージェントに作らせるプロンプトは十分すぎるほど効果的だと分かった。主な問題は（少なくともGPTモデルの場合）、パディング／マージン／ネガティブスペースの使い方について非常に明示的に指示する必要があることだ。
とはいえ、ゼロから作る自分のフロントエンドプロジェクトでは、エージェントがHTML/CSS/バニラJSを効果的に扱えるようになった今、フロントエンドJSフレームワークは避けて、どこまで速くできるか試している。
- whythismatters
一部のAnthropicの従業員がAIに対して使っている、あの幼稚で無頓着な話し方（wacky、sick、cook……）は本当に奇妙だ。