इस अगस्त में, हमने दो सप्ताह के स्प्रिंट में claude.ai और Claude डेस्कटॉप ऐप के मुख्य उपयोगकर्ता अनुभव को लगभग 3 गुना तेज़ बना दिया। उपयोगकर्ता हमें बता रहे थे कि यह धीमा है, और वे सही थे। हमने सब कुछ एक ही Slack चैनल से चलाया, हर थ्रेड में Claude के साथ। हमने चार यात्राओं पर ध्यान केंद्रित किया जो उपयोगकर्ता गतिविधि का 95% बनाती हैं। 75वें प्रतिशतक पर, claude.ai के नए लोड पर टाइप करने योग्य पृष्ठ तक का समय 3.1 सेकंड से 0.55 हो गया, नया Claude Code सत्र शुरू करना 0.8 सेकंड से 0.3 हो गया, और Claude Cowork क्लाउड सत्र लोड करना 2.6 सेकंड से 0.73 हो गया। कुल मिलाकर, हम अनुमान लगाते हैं कि इससे हर दिन दसियों हज़ार उपयोगकर्ता-घंटे की प्रतीक्षा बचती है।

हमने Claude Tag (बीटा) का उपयोग किया, जो Opus 5.5 के लगभग तुलनीय एक आंतरिक शोध मॉडल चला रहा था। Claude ने बाधाओं को खोजा, बेंचमार्क बनाए, सुधार भेजे, और हर डिप्लॉयमेंट को देखा। हमने लक्ष्य निर्धारित करके, समझौते करके, और हर परिवर्तन को मंज़ूरी देकर मार्गदर्शन किया। उस दृष्टिकोण के साथ, हमने बिना किसी ग्राहक-सामना वाली घटना या रोलबैक के तीन हज़ार से अधिक परिवर्तन मर्ज किए।

स्प्रिंट से पहले, हमने एक Slack चैनल बनाया जिसमें Claude के लिए प्रदर्शन से संबंधित सभी चीज़ों को सुविधाजनक बनाने के लिए स्थायी निर्देश थे। Claude ने Datadog MCP सर्वर के माध्यम से उपयोग डेटा का विश्लेषण किया, चार उच्च-प्रभाव वाली उपयोगकर्ता यात्राओं की पहचान की। हमने लगभग बीस हाथ से चुनी गई परियोजनाओं के साथ शुरुआत की। Claude ने प्रत्येक परियोजना के प्रभाव का मिलीसेकंड में अनुमान लगाया, और हमने तीसरे दिन तक तेरह लक्ष्यों में से बारह हासिल कर लिए।

तेज़ लॉन्च के लिए, हमने HTML में एक स्थिर कंपोज़र बेक किया और V8 कोड कैश पहले से संकलित किया। तेज़ नेविगेशन के लिए, हमने कंपोज़र को बातचीत के बीच माउंटेड रखा, होवर पर सत्र प्रीफ़ेच किए, और साइडबार री-रेंडर को 90% कम किया। Claude ने नए वर्कस्ट्रीम की पहचान की जो हमारे प्रारंभिक लक्ष्यों से अधिक थे, और हमने नए लक्ष्य निर्धारित किए। हमने अपनी डिप्लॉय कैडेंस से तेज़ी से पुनरावृत्ति की, Claude रात भर अतुल्यकालिक रूप से काम कर रहा था।