5 月 12 日深夜,舊金山 Anthropic 總部,Claude Code 工程團隊把版本號跳到 2.1.139,更新日誌只用一行話描述新功能:「Added /goal command.」
沒有發布會。沒有 Demo Day。沒有 CEO 推文。
但兩天後,整個 X 開發者圈炸了。
Alex Finn 直接喊出一句話:「The single most underrated AI feature of 2026.」(2026 最被低估的 AI 功能)。Miles Deutscher 補刀:「You can literally get your AI agents to work for HOURS without manual intervention.」(你真的可以讓 AI 跑幾個小時,完全不用插手。)
到底什麼東西這麼狂?答案是一個指令——一個叫 /goal 的小東西,把「AI 寫程式」這件事從「我問一句它做一步」變成了「我下班,它繼續上班」。
以前的 Claude Code:用 AI 也要當監工
用過 Claude Code 或 Cursor 的人都知道一個痛點:AI 很強,但你必須一直在旁邊看著它。
你叫它修一個 bug,它修了。修完你要再叫它「現在加單元測試」。測試寫了,你要再叫它「跑一下 CI 確認過了」。CI 紅了,你要再叫它「修這個 lint warning」。一個任務,輕鬆下指令 8 次。
這套流程的問題不是 AI 笨。是「人」這個環節是流水線最慢的部分。AI 1 秒寫完 100 行 code,你要 30 秒讀懂、再 10 秒下下一個指令。你變成 AI 的瓶頸。
所有人都在罵「Vibe coding 還是要人盯著」,所有人都在等一個答案:能不能讓 AI 自己跑到完工?
/goal 是什麼:一句話的工作合約
Anthropic 在 2.1.139 給的答案,簡單到讓人懷疑為什麼以前沒人這樣做:
你輸入 /goal,後面接一條完成條件(completion condition)。Claude 看到這條條件,會自己決定每一步該做什麼,連續跑十幾、幾十、甚至幾百個 turn,直到你給的條件被滿足為止。
用人話翻譯:以前你給 Claude 下 8 個指令才完成一個任務,現在你給一句話,剩下的 Claude 自己安排。
來看一個對比範例:
# 以前的做法(手動 8 步) $ claude "修 server.ts 的 bug" [AI 修了一個 bug] $ claude "加單元測試" [AI 加測試] $ claude "跑 CI" [AI 看到 2 個失敗] $ claude "修這個錯" [AI 修第一個] $ claude "再修第二個" ... # 現在的做法(一條 /goal) $ claude > /goal server.ts bug 修好、所有測試通過、CI 是綠的、沒有 TypeScript 錯誤 [AI 自己連續跑 12 個 turn,45 分鐘後,全部達成]
更妙的是,在跑的過程中,Claude 會在終端機右下角持續顯示三個數字:
- Elapsed time——已經跑多久了
- Turns——已經自我對話了幾輪
- Tokens——燒了多少 tokens
意思是:你可以倒杯咖啡、開個會、甚至下班回家,回來看一眼那三個數字,就知道 AI 還在跑、跑多久了、燒了多少錢。完工會自動停。
跟 /goal 一起來的:Agent View 儀表板
同一個版本,Anthropic 還偷塞了第二個重磅功能:在終端機輸入 claude agents,會打開一個 CLI 儀表板,把你目前所有正在跑的 Claude Code session 全部列出來,用一個面板統一管理。
什麼意思?意思是你可以同時開五個 /goal,每個跑不同的任務:
- Session 1:把整個 React 專案從 v17 升到 v19
- Session 2:把所有 API 加 rate limit
- Session 3:把測試覆蓋率拉到 90%
- Session 4:把 Lighthouse 分數做到 95+
- Session 5:把 README 從中文翻成英文
五個都在背景跑。你開 Agent View,看哪個快完了、哪個卡住了、哪個失控了。這是真正的「指揮 AI 工人軍團」工作流——一個人,五個 agent,五倍產能。
Anthropic 把這個功能放在 Research Preview,Pro、Max、Team、Enterprise 和 Claude API 都能用。
跟 Cursor、Codex 比,/goal 真的領先嗎?
有趣的事發生了:OpenAI 的 Codex 在 /goal 發布 24 小時內,也接了同一套指令。Codex 文件直接寫「inspired by Claude Code /goal」。Nous Research 的 Hermes Agent 早就有類似功能,但是要自己寫 orchestration code。
三家比一比:
| 系統 | 長任務能力 | 追蹤資料 | 取得難度 |
|---|---|---|---|
| Claude Code /goal | ✅ 設條件,自動跑到完成 | 時間 / turns / tokens 即時顯示 | 升級到 2.1.139 就有 |
| Codex(OpenAI) | ✅ 跟進整合 /goal | 未公開 | Daybreak 合作夥伴限定 |
| Hermes Agent | ✅ 遠端 VPS,長跑任務 | 需自訂 logging | 自架,需技術門檻 |
| Cursor 3.4 | ⚠️ 並行 agent 艦隊,但沒有單一目標完工 | 個別 session 追蹤 | 付費版可用 |
| AutoGPT 類 | ⚠️ 要自己 wire 起來 | 幾乎沒有 | 免費但要寫 code |
關鍵差別不在「能不能跑長任務」,而在 「零配置」。Claude Code 把這件事做成內建指令,不用裝 plugin、不用寫 state machine、不用搞 orchestration。打開 terminal 就有。
四個讓 /goal 真的省你時間的應用場景
1. 測試驅動重構:「全綠才停」
/goal 把 auth.ts 改成 dependency injection 模式、所有測試通過、覆蓋率超過 90%
Claude 會自己重構、跑測試、看失敗、修錯、補測試、再跑一次。失敗一次重來一次,直到三個條件全綠才停。你只要回來看結果。
2. 安全漏洞修復:「修到 npm audit 沒紅字」
/goal 所有 npm audit 漏洞修掉、不能 break 現有功能、CI 是綠的
這條 /goal 直接讓你週五下午下完班,週一早上回辦公室看到一個乾淨的 dependency tree 和一份 PR。中間 Claude 自己跑了 47 個 turn,升了 23 個套件,修了 3 個 breaking change。
3. 性能優化:「Lighthouse 95+ 才下班」
/goal Lighthouse 分數超過 95、Core Web Vitals 全綠、不能讓無障礙退步
Claude 會自己 profile 網站、壓圖、lazy-load、改字型載入策略、跑 Lighthouse、看結果、再優化。每跑一次就是一個 turn,直到三個指標全達成。
4. 文件補完:「全部 API 都有 doc 才停」
/goal 所有 public API 都有 docstring、每個 function 都有範例、沒有壞掉的連結
Claude 會自己 scan 哪些 function 缺 doc、寫補上、跑連結檢查、修壞掉的連結。寫文件這種無聊到沒人想做的事,現在你可以丟給它。
散戶可以怎麼用?不只是寫程式
很多人看到 Claude Code 三個字就以為「這是給工程師的」,跳過。但 /goal 的價值不在「寫程式」,在「設好條件,讓 AI 自己跑到滿足」。
幾個非工程師也能用的場景:
- 研究員:
/goal 把這 30 篇 paper 的核心觀點整理成一份 markdown,每篇至少 200 字摘要、附原文連結 - 內容創作者:
/goal 把這個 YouTube 影片的 transcript 拆成 3 條推文 + 1 條 thread,每條都用 Tony 的激進口吻 - 交易員:
/goal 跑這個策略的 backtest,從 2020 跑到 2026,產出 sharpe ratio、max DD、win rate 三個指標 - 分析師:
/goal 把這份 PDF 財報的所有數字抽出來,做成 Excel,再算出 YoY 成長率
只要你能用一句話把「完成的樣子」講清楚,/goal 就能跑。這比「會寫 code」更重要的能力,是「能說清楚要什麼」。
怎麼開始用?三步驟
- 升級到 2.1.139:terminal 跑
npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest - 檢查方案:Pro / Max / Team / Enterprise / API 都可以用,免費版還沒開放。最便宜的 Pro 版 $20/月。
- 從一個小 goal 開始:別第一次就丟「重構整個專案」這種大目標。先試「修這個 bug、跑測試通過、回覆綠燈」。
/goal 的限制:什麼時候不要用
Mr. Slash 實際試過幾次,這幾種情境 不適合 用 /goal:
- 開放式創意:「設計一個新 UI」這種沒有明確終點的任務,Claude 會跑到天荒地老。
- 需要外部 API key 的長任務:跑到一半 token 過期、認證失敗,會直接卡住。
- 要破壞性修改的:刪檔、改 schema、跑 migration 之類的事,先用 git branch 隔離,再丟
/goal。 - 沒有明確驗收條件的:「讓 code 更好」這種模糊指令,跟沒下指令一樣。
另一個現實面:token 燒得很快。一個跑 4 小時的 /goal 可能燒掉 50 萬 tokens,Pro 方案的人要小心配額。Claude Code 5 月 6 日剛把 rate limit 翻倍,但長任務還是要監控。
結論:這是 AI 從「工具」變成「員工」的分水嶺
/goal 看起來只是一個 CLI 指令,但它代表的轉變很大:以前 AI 是「我問你答」的工具,現在 AI 是「我交辦你做」的員工。
當 AI 能自己跑 4 小時不需要你看,當你能同時開 5 個 agent 各做各的事,你的工作角色就從「執行者」變成「指揮官」。寫得清楚 /goal 條件的人,會比寫得清楚 code 的人值錢。
Mr. Slash 的建議:今天就升級,今天就試一條最小的 /goal,感受一下「按下 Enter,走開 30 分鐘,回來看結果」的爽度。一旦你用過,就再也回不去手把手帶 AI 的時代了。
2026 還剩 7 個月。會用 /goal 的人和不會用的人,產能差距會在這 7 個月內被拉開。
截至 2026-05-18,Claude Code 2.1.139 的 /goal 指令在 Research Preview 階段,功能可能持續更新。本文資料來源:Anthropic 官方 changelog、explainx.ai 深度解析、Geeky Gadgets 評測、X 平台開發者實測回饋。本文僅為工具評測,非投資建議。
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