এই আগস্টে, আমরা দুই সপ্তাহের স্প্রিন্টে claude.ai এবং Claude ডেস্কটপ অ্যাপের মূল ব্যবহারকারী অভিজ্ঞতা প্রায় 3 গুণ দ্রুত করেছি। ব্যবহারকারীরা আমাদের বলছিলেন এটি ধীর, এবং তারা সঠিক ছিল। আমরা একটি Slack চ্যানেল থেকে সবকিছু চালিয়েছি, প্রতিটি থ্রেডে Claude সহ। আমরা চারটি যাত্রায় মনোনিবেশ করেছি যা ব্যবহারকারীর কার্যকলাপের 95% গঠন করে। 75তম শতাংশে, claude.ai-এর নতুন লোডে টাইপযোগ্য পৃষ্ঠা পর্যন্ত সময় 3.1 সেকেন্ড থেকে 0.55 হয়েছে, একটি নতুন Claude Code সেশন শুরু করা 0.8 সেকেন্ড থেকে 0.3 হয়েছে, এবং Claude Cowork ক্লাউড সেশন লোড করা 2.6 সেকেন্ড থেকে 0.73 হয়েছে। সামগ্রিকভাবে, আমরা অনুমান করি এটি প্রতিদিন কয়েক হাজার ব্যবহারকারী-ঘণ্টা অপেক্ষা সাশ্রয় করে।

আমরা Claude Tag (বিটা) ব্যবহার করেছি, যা Opus 5.5-এর সাথে প্রায় তুলনীয় একটি অভ্যন্তরীণ গবেষণা মডেল চালাচ্ছে। Claude বাধা খুঁজে পেয়েছে, বেঞ্চমার্ক তৈরি করেছে, উন্নতি পাঠিয়েছে এবং প্রতিটি ডিপ্লয়মেন্ট পর্যবেক্ষণ করেছে। আমরা লক্ষ্য নির্ধারণ, আপস করা এবং প্রতিটি পরিবর্তন অনুমোদনের মাধ্যমে পরিচালনা করেছি। সেই পদ্ধতিতে, আমরা কোনো গ্রাহক-মুখী ঘটনা বা রোলব্যাক ছাড়াই তিন হাজারেরও বেশি পরিবর্তন একীভূত করেছি।

স্প্রিন্টের আগে, আমরা একটি Slack চ্যানেল তৈরি করেছি যেখানে Claude-এর জন্য স্থায়ী নির্দেশনা ছিল কর্মক্ষমতা সম্পর্কিত সবকিছু সহজতর করতে। Claude Datadog MCP সার্ভারের মাধ্যমে ব্যবহারের ডেটা বিশ্লেষণ করেছে, চারটি উচ্চ-প্রভাব ব্যবহারকারী যাত্রা চিহ্নিত করেছে। আমরা প্রায় বিশটি হাতে বাছাই করা প্রকল্প দিয়ে শুরু করেছি। Claude প্রতিটি প্রকল্পের প্রভাব মিলিসেকেন্ডে অনুমান করেছে, এবং আমরা তৃতীয় দিনের মধ্যে তেরোটি লক্ষ্যের মধ্যে বারোটি অর্জন করেছি।

দ্রুত লঞ্চের জন্য, আমরা HTML-এ একটি স্ট্যাটিক কম্পোজার বেক করেছি এবং V8 কোড ক্যাশ প্রি-কম্পাইল করেছি। দ্রুত নেভিগেশনের জন্য, আমরা কথোপকথনের মধ্যে কম্পোজার মাউন্টেড রেখেছি, হোভারে সেশন প্রিফেচ করেছি এবং সাইডবার রি-রেন্ডার 90% কমিয়েছি। Claude নতুন ওয়ার্কস্ট্রিম চিহ্নিত করেছে যা আমাদের প্রাথমিক লক্ষ্য অতিক্রম করেছে, এবং আমরা নতুন লক্ষ্য নির্ধারণ করেছি। আমরা আমাদের ডিপ্লয় ক্যাডেন্সের চেয়ে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করেছি, Claude রাতারাতি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করছে।