摘要
1) 一句话总结
Claude Code 创始人 Boris Cherny 在 YC 访谈中指出,随着 AI 编程能力的指数级提升,软件工程师的角色将向产品构建者转变,开发者应保持“新手心态”,顺应用户潜在需求,并始终为六个月后的未来模型构建产品。
2) 核心要点
- 生产力大幅提升:Claude Code 推出后,Anthropic 内部人均工程产出提升了 150%,部分团队 70%–90% 的代码由 AI 编写,创始人自身每天可落地 20 个 PR。
- 极简的终端形态:Claude Code 起初仅为学习 API 的低成本命令行(CLI)工具,却因其极简的设计约束成为最终形态,内部采用率呈垂直增长。
- 功能源于潜在需求:产品功能(如 CLAUDE.md、Plan mode)均直接从用户已有的行为习惯中演化而来,核心原则是不强行改变用户行为。
- 为六个月后的模型开发:核心理念是“不要和模型对赌”,应关注当前模型不擅长但未来会变强的前沿点,而非仅针对当前模型做优化。
- 代码保质期极短:重构是常态,Claude Code 六个月前的代码几乎全部被重写,80% 以上的代码为近几个月新增。
- 多 Agent 协作(Agent 拓扑):利用独立的上下文窗口(避免互相污染)进行复杂任务协作,例如 plugins 功能几乎由智能体集群在一个周末自主完成。
- 工程师需具备“新手心态”:资历不再是绝对优势,从第一性原理重新思考的能力更为重要;Anthropic 招聘时会通过候选人与 Claude Code 的协作记录来评估其系统能力。
- 向非技术用户扩展:为满足设计师、财务等非技术人员需求,团队耗时约 10 天开发了带安全护栏的桌面端 GUI(co-work),该应用几乎 100% 由 Claude Code 编写。
3) 风险与隐患
- 技术债风险:为弥补当前模型能力不足而过度添加的“脚手架(scaffolding)”工程,在下一代模型发布后会被直接抹平并转化为技术债。
- 经验固化风险:随着模型能力的指数级增长和能力边界的快速重写,工程师固守旧观点的资深经验可能会成为负担。
- 功能淘汰风险:随着模型自身规划和执行能力变强,现有的 Plan mode 等过渡性功能未来可能会完全消失。
正文
“我们会开始看到‘软件工程师’这个头衔慢慢消失。可能会变成 builder、product manager,或者头衔还保留,但只是一个遗留符号。因为大家做的工作不再只是写代码:软件工程师还会写 spec、还会跟用户沟通。”
放出这话的,正是 Claude Code 的创始人 Boris Cherny。
他最近在 Y Combinator 的一场圆桌访谈中,一人对阵四位 YC 高管(总裁兼 CEO Garry Tan、合伙人 Harj Taggar、Diana Hu 以及 Jared Friedman),分享了关于 AI 编程、产品迭代以及多 Agent 协作的深度思考。
YC 总裁兼 CEO Garry 开场就坦言:“谢谢你做了 Claude Code。它让我连续三周没睡好。”这并非客套,自 Claude Code 推出后,Anthropic 的人均工程产出提升了 150%。Boris 表示,以前在大厂做“提升生产力”,2% 的提升可能都需要几百人干一年,这种 100% 级别的提升是闻所未闻的。
这场对话最值得关注的,是 Boris 如何把一个终端里的小聊天程序,迭代成今天这个能调工具、会 plan、甚至会主动找人沟通的开发 Agent。
核心观点提炼
- 代码的保质期只有几个月: Claude Code 被反复重写,六个月前的代码几乎全部消失;重构不是例外,而是常态。
- Plan mode 未来可能会消失: 其本质只是 prompt 里加一句“先别写代码”,最终可能一发 prompt 就能完成。
- 不要和模型对赌: 加很多脚手架(scaffolding)也许能多拿 10% 的效果,但下一代模型可能直接“白送”;所有非模型能力最终都会变成技术债。
- 功能是从用户行为里“长”出来的: plan mode、CLAUDE.md、co-work 都源于用户已经在做的事,产品只是把它们收拢进来。不要教育用户改变行为,而是顺着他们已经发生的行为去放大它。
- Agent 的能力边界会每几个月重写一次: 你对“它能不能做”的判断很快会过时,工程师必须不断重置认知。多 Agent 协作是能力放大的关键变量。
- 迭代速度本身就是护城河: Claude Code 可以一天做 20 个原型,快速试错比“设计完美方案”更重要。
- 新时代最重要的能力是“新手心态”: 能承认自己错、能丢掉旧经验、能从第一性原理重新思考,比资历更重要。
意外的终点:极简的终端形态
Claude Code 的诞生充满了偶然。对 Anthropic 来说,早期的整体思路是:先教模型写代码,再教它用工具,再教它用电脑。
当时并没有人要求 Boris 做一个 CLI(命令行界面)工具。他只是为了学习如何使用 Anthropic 的 API,做了一个很小的终端程序来调用 API。因为不用做 UI,成本最低,这是最快、最省事的实现方式。
让人意外的是,终端本来只是起点,最后却变成了终点。
面对 Cursor、Windsurf 等 IDE 方向产品的起势,团队并没有感到压力,因为当时完全是探索模式。Boris 尝试让模型去读文件、控制 Mac 播放器,当发现模型“只想用工具”时,他迎来了第一次“燃料级 AGI 时刻”。
终端这个极简、优雅的形态像一个很好的设计约束,让开发体验变得不像工作,更像玩。Boris 做出第一个原型两天后,内部同事就已经开始用它写代码了。使用曲线几乎是竖直上升的,完全靠大家互相转告自然传开。
顺应潜在需求:功能从用户行为中自然生长
Boris 强调,产品里最大的原则就是 潜在需求(latent demand)。人们只会去做他们本来就在做的事情,你很难让人去做一件全新的事。
Claude Code 的几乎每一个功能都是从潜在需求里长出来的:
- CLAUDE.md: 早期大家开始给自己写 markdown 文件,然后让模型去读,这就是 CLAUDE.md 的来源。Boris 自己的 CLAUDE.md 只有两行(自动合并 PR 和发送到内部频道)。他建议,如果 CLAUDE.md 变得太长,直接删掉重新开始,用最少的指令把模型拉回正轨。
- Plan mode: 用户经常会在浏览器里开着 Claude 聊天窗口,让它“先想方案、规划一下,但先别写代码”。Boris 看到这个需求后,周日晚上花了 30 分钟写出来,周一早上就上线了。
不要和模型对赌:为六个月后的模型做产品
在 Anthropic,有一个核心理念:不要只为“今天的模型”做产品,而是为“六个月后的模型”做产品。
Boris 给所有基于 LLM 做产品的创始人的建议是:尽量去想今天模型还不太擅长、但很快会变强的前沿点在哪里。
围绕模型做“脚手架”(scaffolding)也许能提升 10%~20% 的性能,但这些提升往往会被下一代模型的进步直接抹平。你现在投入的工程精力,最终都会变成“技术债”。因此,核心原则是:不要和模型对赌(never bet against the model)。
这也导致了代码的保质期极短。Claude Code 几乎被写了又写、改了又改,六个月前存在的代码现在几乎没有任何保留,80% 以上的代码都是最近几个月才写的。
工程师的新常态:新手心态与 1000 倍生产力
随着模型能力的指数级增长,工程师的经验有时会成为负担。Boris 认为,现在最重要的能力是 新手心态(beginner mindset) 和谦逊。能科学地思考、从第一性原理出发,比固守旧观点的资深经验更重要。
在招聘时,Anthropic 甚至会通过候选人与 Claude Code 协作的 transcript(记录)来决定是否录用,从中观察候选人的系统能力、测试能力以及在 Agent 跑偏时拉回的能力。
目前在 Anthropic 内部,很多团队 70%~90% 的代码由 Claude 编写,部分人甚至达到了 100%。Boris 自己已经卸载了 IDE,不再手写任何一行代码,每天能落地 20 个 PR。
这种趋势下,编程会逐渐对每个人都“被解决”。工程师将变成通才,PM、设计师甚至财务同事都在写代码。
Agent 拓扑:多 Agent 协作的未来
当愿景者被 AI 彻底解放,团队协作的形态也在发生改变。全新的领域 Agent topologies(Agent 拓扑) 正在兴起。
其核心想法之一是“uncorrelated context windows”。多个 Agent 各自拥有干净的上下文窗口,不会被彼此或历史上下文污染。通过合适的拓扑结构让它们沟通、排列,就能完成更复杂的任务。
例如,Claude Code 的 plugins 功能,几乎完全是一个 swarm(智能体集群)在一个周末“跑出来的”,基本没有人工干预。主 Claude 负责给总体指令,并在 Asana 上建 ticket,随后 spawn(生成)出一堆子 Agent 自己认领任务。
随着模型变强,Plan mode 的生命周期可能非常有限。大概从 Opus 4.6 开始,模型已经变得非常稳。未来可能连 babysit(全程盯着纠正)都不需要了,一发 prompt 就能让 Claude 自己想清楚并做完。甚至,Claude 已经开始直接在 Slack 上跟相关工程师发消息沟通澄清问题了。
走向大众:非技术用户与 Co-work
Claude Code 的影响力已经溢出了技术圈。在 Anthropic 内部,设计师、财务团队、数据科学团队都在努力折腾终端来使用它。
为了满足这部分非技术用户的“潜在需求”,团队花了大概 10 天时间,做出了一个简单的 GUI wrapper——co-work。它本质上是 Claude Code 的外壳,底层是同一个 Agent,但增加了虚拟机运行环境、删除保护和权限提示等安全护栏。值得一提的是,这个桌面端 App 几乎 100% 都是由 Claude Code 写的。
从极简的终端到多 Agent 协作,再到走向非技术用户,Claude Code 正在验证一条沿着指数曲线推演的未来:当编程不再是瓶颈,如何顺应模型的发展与用户的真实需求,才是创造伟大产品的关键。
相关文档
- Anthropic CEO 最新访谈:软件比白领更先被 AI 击穿,反驳马斯克“机器之神”论;关联理由:观点一致;说明:两文都讨论 AI 对软件工程岗位结构与职业角色的重塑。
- 无人工干预:16 个 Claude 智能体如何从零构建 C 语言编译器;关联理由:延伸思考;说明:该文给出多 Agent 协作的实战案例,可补充本文“Agent 拓扑”观点。
- 使用 AI 生成 MVP 对软件架构意味着什么;关联理由:解说;说明:该文从架构层面解释了本文所述“高频重构与快速试错”成为常态的原因。