Anthropic推出Claude Code Projects测试版：支持后台持续运行的并行云会话

全新架构：协调员+并行工作线程

Anthropic对Claude Code中的Projects功能进行了彻底重构。旧版Projects仅是一个静态文件夹，包含若干代码文件与单次聊天记录；新版Projects则是一个持续演进的对话空间，Claude在其中担任‘协调员’（Coordinator）角色。用户只需描述目标，协调员即自主判断哪些任务需拆解为独立线程（Thread），每个线程均在云端启动完整Claude Code会话——拥有专属Git分支、独立代码库副本及完整执行环境。

关键特性在于：所有线程并行运行、彼此隔离，并在用户关闭笔记本或退出应用后继续执行。Anthropic官方将其定义为‘一个会话自我分裂为多个并行云会话’。

协调员与线程的职责分工

系统采用双层架构：顶层是项目级对话（Coordinator），底层是执行级线程（Threads）。协调员负责实时响应用户提问、解析需求、启动线程，并汇总各线程返回的结果摘要（不追踪每步细节）。线程则承担具体工程任务：例如，当工作涉及代码变更时，线程自动创建Pull Request；开启‘auto-fix’后，若CI检查失败，线程将自动提交修复；待检查通过，再向协调员反馈结果。

线程还具备进一步分治能力：可调用子智能体（subagents）、循环逻辑或预设工作流。Anthropic给出两个典型用例：一是设定‘降低结账接口p75延迟’目标，协调员随即并行启动多个线程，分别对各API端点进行性能分析、优化测试并提交PR；二是同步下线已弃用的v1接口，三个线程分别作用于API、Web与移动端代码库，Claude最终报告各PR合并顺序。

当多个线程修改同一段代码时，冲突将以标准Git合并冲突形式呈现，由开发者介入解决。

统一上下文与差异化权限

所有线程继承项目级‘稳定上下文’：包括关联的所有代码仓库、上传的文件、最多16,000字符的项目指令，以及通过`MEMORY.md`索引管理的项目记忆（如‘版本发布已调整至周五’‘修改计费模块前须联系XX’等）。此外，每个线程还会克隆全部项目仓库，并加载各仓库中的`CLAUDE.md`配置、技能（skills）与插件（plugins）。

但权限规则（permission rules）、钩子（hooks）和环境变量（env）仅在所在线程启动目录内生效——这意味着单仓库项目可完整应用这些策略，而跨多仓库项目则无法全局统一约束。

MCP（Model Context Protocol）工具通过用户`claude.ai`账户绑定的连接器（connectors）提供，但协调员对话本身不启用连接器，所有需调用外部工具的任务必须交由线程执行。

状态管理与资源组织

项目界面提供‘概览’（Overview）面板，按状态对线程分组：待评审（Ready for review）、等待用户输入（Waiting on you）、运行中（Working）、即将合入（Landing）、空闲（Idle）及已解决（Resolved）。‘资源库’（Library）标签页集中管理用户上传的原始文件及各线程生成的产出物。

计费模式：按线程消耗额度

由于每个活跃线程均视为一次完整Claude Code会话，Projects功能比单一会话更快消耗用户订阅配额。Anthropic为此新增‘项目用量’（Usage）标签页，并允许分别为协调员对话与各线程单独设置模型版本（如Opus）及努力程度（effort level）。新项目默认全线程启用Opus模型，线程设为高努力度，协调员对话设为低努力度。值得注意的是，处于空闲（Idle）状态的线程在CI失败时会被唤醒并再次计费。

编者观点

当前AI编程工具正从‘交互式助手’加速转向‘分布式协作者’，Claude Code Projects的架构本质是将LLM深度嵌入软件工程生命周期——它不再仅回答问题，而是主动规划、分发、执行、监控并闭环交付。对中国AI开发工具厂商而言，这提示：单纯堆砌代码补全或解释能力已显不足，需构建支持真实工程约束（分支管理、权限隔离、CI/CD集成、跨仓库协同）的智能体基础设施。