把 app 維護排成班表交給 Claude 每天跑，幾週下來 388 個修改進了 180 個

Claude 每天在 Slack 頻道裡跑固定的維護工作，幾週開出 388 個修改，180 個通過審查合併。這篇拆解四個例行工作的共同點，說明哪些維護適合做成 AI 自動化。 ⭐ 文章深度讀：如果你想試，先問自己這幾件事 → https://heymaibao.com/claude-daily-app-maintenance-routines/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 Claude 每天在 Slack 頻道上班 00:34 排班和問答差在哪 00:59 四個例行工作 01:19 共同點是做完了看得出來成不成 02:14 388 開出、180 進去 03:23 原文沒有回答的三件事 03:52 瓶頸搬到了審查端 04:20 出錯就回頭調規則 05:01 想試之前先問自己這幾件事 05:43 收尾 06:26 📝 懶人包 ∙ 他們有一個叫 proj-claude-maintains-apps 的 Slack 頻道，Claude Tag (原文用的名稱，我把它理解成在那個頻道裡幹活的 Claude，官方定義見文末) 在裡面每天跑固定的維護工作，橫跨 iOS、Android、桌面、網頁、命令列，連給開發者用的 Agent SDK 也在內 ∙ 具名的例行工作有四個：在模擬器裡亂點找出 app 崩潰的方法、把做同一件事卻各自長成不同樣子的抽象統一掉、刪掉沒人用到的死程式碼、修掉抽象洩漏 (該包好、卻讓底層細節漏出來的地方) ∙ 幾週下來開出 388 個 PR，經過 Claude 自動審查加人工審查後合併了 180 個。做錯的時候，他說他們會請 Claude 去調整自己的例行工作規則，讓它隔天做得更好，有時要調上好幾天 ∙ 我的觀察是，這件事可以搬走的是工作形狀，跟模型多強關係不大。那四件事的共同點是目標明確、做完了看得出來成不成，這是維護類工作才有的特徵，換成開放式的功能開發就不成立 📚 參考資料 A weird experiment I've been trying the last few weeks (Boris Cherny) → https://x.com/bcherny/status/2088014489438621990 使用例行程序自動化工作 - Claude Code Docs → https://code.claude.com/docs/zh-TW/routines 什麼是 Claude Tag？ → https://support.claude.com/zh-TW/articles/15594475-%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF-claude-tag Automating dead code cleanup - Engineering at Meta → https://engineering.fb.com/2023/10/24/data-infrastructure/automating-dead-code-cleanup/