Claude Code之父萬字訪談：“編程被解決”是斷章取義

AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI） 編譯｜畢偉豪 編輯｜漠影 智東西5月27日報道，Claude Code創始人Boris Cherny做客了一檔播客節目，探討了關於軟件工程師的未來、AI對就業和人生的影響、AI編程的現狀和未來等話題，給自己“編程已經被解決了”這個觀點闢了謠，還為現在的大學生提出了一些職業選擇上的建議。 播客開始，Boris講述了Claude Code的起源故事，他透露，當時市面上的編程產品還都停留在自動補全這一步，Boris看到了這個產品的市場空白，於是做了一個雛形出來，在當時完全不知道能不能行得通。 談到軟件工程師這個職業會不會消失這個觀點，Boris之前公開預測過，軟件工程師這個頭銜最早今年就會開始消亡，在這檔播客中，Boris對自己此前的判斷進行了補充，他坦言在Claude Code團隊中，產品經理、設計師等每個人都在寫代碼，而Boris自己超過6個月沒寫過一行代碼，他認為所有角色正在融合，也許可以叫做“構建者”。 面對AI會讓人類的職業能力萎縮這個觀點，Boris表示不認同，他覺得編程這件事是一直在變化的，未來甚至可能變成語音編程。AI編程的出現只是給了你一個選擇的權利，人類可以選擇編程的方式，手寫代碼等技能不會消失，會成為你選擇的一部分。 當被問到AI鴻溝（高端玩家和普通人接觸AI的程度差距）時，Boris直言Anthropic正在做擴大用戶接觸面的工作，而他最近發現從Claude Code中獲利最大的往往不是職業工程師，而是一些“業餘”的人。 智東西整理了播客的核心重點： 1、Claude Code是由對產品市場空白的判斷而生的。當時市場上的AI編程工具更多的是自動補全代碼，Boris抓住了產品市場空白，做出了Claude Code的雛形，但在當時並不知道能不能跑通，有一些意外的色彩。 2、產品市場空白到現在依然存在。曾經Claude Code的出現就是很好的印證，模型明明可以做很多事情，但沒有產品能將其能力充分發揮，以前是這樣，現在依然是這樣。 3、慢慢寫代碼的人不會再叫軟件工程師了。Boris坦言現在的AI編程讓每個人都擁有了寫代碼的能力，，職業正在發生融合，或許未來人們會用構建者、工程師、產品經理或者其他詞形容寫代碼的人。如果你統計那些寫代碼或用Agent寫代碼的人，三年後數量會是今天的100倍。 4、企業需要的工程師數量在增加也在減少。Boris說因為AI能力變強，工程師的生產力變高，公司自然不需要那麼多工程師。但與此同時，很多公司可以去做更多的事情，也就需要更多工程師去創建更多的產品。 5、“編程已經被解決了”是斷章取義。Boris想說編程在自己所編寫的那些類型代碼中已經被解決了，但是模型能力還不足以處理世界上所有的代碼，還有很多大公司、大企業，他們的代碼庫非常複雜且龐大，模型還處理不好。 6、AI編程時代，手寫代碼不會消失。Boris認為AI編程的出現只是給了人類一個新的編程方式選擇，就像曾經JavaScript、Python、Java的出現一樣，甚至未來還會發生變化，人類可以根據自己的工作情況選擇編程方式。 7、現在是最佳創業時機。Boris給22歲的大學生提出了建議，如果你有一點點想創業的想法，那就去試試，一個人加上智能體足以創造龐大的企業。 8、Claude Code有太多缺陷了。Boris坦言Claude Code還有很多問題，這也是為什麼他喜歡在社區和用戶進行互動，只有傾聽使用者的意見，才能讓產品變得更好。 9、AI導致的失業問題不是一家公司能解決的。任何技術都有兩面性，AI導致的失業問題是無法預測的，Anthropic能做的是引導人們學會使用先進的工具嗎，從而不被淘汰，同時將公司看到的一些前瞻性信息公之於眾，讓人們能夠準備對策。 10、AI時代獲利最大的不是工程師。在黑客松上，Boris發現獲獎的人大部分都不是職業工程師，有電工、醫生、木匠等非職業選手，最好的創意往往來自各行各業的非專業人士。 下面是播客內容的完整實錄，智東西做了不改變原意的整理： 一、AI讓每個人都能寫代碼，軟件工程師這個稱號將會消失 主持人：Boris，歡迎來到這裡。 Boris：謝謝邀請。 主持人：你是2024年9月加入Anthropic的，據我所知，沒人叫你去做一個編程產品，你當時只是想學學API。能跟我們講講Claude Code的起源故事嗎？我聽說它當時能控制你的音樂播放器。 Boris：這些全是真事，我加入了一個叫Labs的團隊，我們做了一堆很酷的東西，我們造出了Claude Code，這是我做的，另一個人做了MCP，有人做了Skills，還有兩個人做了桌面端應用，團隊就這麼大，非常小。我們在幾個月內做出了這些功能，其中很多都是挺奇怪的想法，我們完全不知道它們能不能跑通。 簡單說一下背景，一直以來，Anthropic的關注點就那麼幾個：企業、編程和安全，我們知道在這條路上應該做出某個產品。早期Anthropic其實不確定到底要不要做產品，但如果要做，一定跟編程相關，因為那能幫我們訓練更好的編程模型，讓每個人都能用上這些模型，也能幫我們研究安全問題。 但當時不知道應該做成什麼，那個時候市面上的編程產品全是IDE或者IDE插件，因為模型的能力，當時是Sonnet 3.5，還不太行，最好的表現就是高級自動補全：你寫一點代碼，它幫你補完這一行。 但我們有個感覺，就是存在一種產品市場空白，這種想法是，你可以做一個產品來實現模型已經完全能做到、但還沒有產品讓它去做的事情，我告訴你，到今天還是這種感覺。模型能做所有這些事，但就是沒有產品讓它去做。所以我們想做一個編程產品，但不知道它會是什麼。 於是我想學怎麼用Anthropic API，就做了個最簡單的東西，我心裡想，做一個在終端裡跑的小程序，這樣我就不用建UI或者App。幾天就做出來了，然後我出於好奇開始發給別人，看他們會不會用、怎麼用。 接下來幾周，Anthropic內部越來越多的人開始用它。一開始是我周圍坐著的人，然後是外面一圈，幾周之後，Anthropic大部分人每天都在用。這挺奇怪的，因為它只是個終端裡的小原型，是最“工程師”的產品。很多工程師其實不想碰終端，但他們碰了，而且用了。 主持人：我讀到一個數據，說最初發布後五天，半個工程團隊就在用了。當這件事發生時，你有沒有一個瞬間覺得“好吧，軟件工程從此變了”？還是你當時只是在不停迭代產品？ Boris：我當時太專注於發佈了。當我一有那個想法之後，我每天晚上、每個週末都在做，這是我唯一在想的事，唯一在做的事。我開始做關於Claude Code的夢，至今我夢到的還全是這個：下一步該做什麼，接下來該造什麼。 現在終於有機會去退一步看全局了，因為用的人太多了，有太多關於使用方式的東西可以學。但有很長一段時間，我們太專注於構建本身，我連想“這個東西到底是什麼”的時間都沒有。 主持人：那有沒有一個時刻你確實退了一步去看了？說你是因為這個被自己絆到了可能有點過於輕描淡寫，但這其中確實有一種意外發現的成分。有沒有那麼一個“天哪，這跟我之前搗鼓過的東西不一樣”的瞬間？ Boris：有太多驚喜了。總的來說，我們知道想做一個編程產品，但沒人想到它會是在終端裡。第一個重要時刻是Claude告訴我當時在聽什麼音樂。有好幾個版本，我們其實錄了一個demo視頻，我們剛剛把它捐給了一家計算機博物館，算是一件奇怪的歷史文物。 我記得當時把這個視頻發到Slack裡，結果只收到兩個反饋，因為沒人理解這竟然就是那個東西（Claude Code）。我當時問Claude我在聽什麼歌，它寫了一段代碼來打開我的音樂播放器。 它是用AppleScript寫的，我不懂AppleScript，我也不會想到用寫代碼的方式去回答這個問題，它就是自己這麼幹了，我當時想，這太令人驚訝了，它用一種我作為工程師不會想到的方式解決了這個問題。 過去這一年半，這樣的時刻太多了。我最近用Cowork就有一次，每次我們發佈新模型，我都會拿它做實驗，看它能力的邊界在哪兒，因為把產品建立在模型之上最困難的一點，是模型進化得太快了，你每個月都得重新校準認知。 我最近用Cowork訂了一堆機票。通常它表現還行，這次簡直完美。現在只要我旅行，就用Cowork訂票。它幫我訂了八張機票和五家酒店。唯一的錯誤是其中一家酒店預算嚴重超支，好像一晚要五千美元。 主持人：Cowork希望你這次出行過得開心。 Boris：我說了句“請重訂這家”。但除此之外，它持續運行了幾個小時，全都搞定了。太酷了。我每週、每個月都能感受到這種驚喜。 主持人：我稍後會談到Cowork。現在似乎到了可以退一步看這件事的時候了。從最初偶然的發現迅速在Anthropic內部傳播，到現在Claude Code已經成為越來越多工程師的默認工具。它是讓“工作自動化”這個問題變得非常現實的產品之一，至少對軟件工程師如此，但也許對更多人也是如此。 在我們的第一期節目中，Aaron Levie（Box CEO）告訴我他不認為工作崗位會消失，總有一部分人類工作，是軟件完成不了的“最後一公里”。而你公開預測過，“軟件工程師”這個頭銜最早今年就可能開始消亡。所以，Aaron是錯的嗎？ Boris：有很多東西是對的，也有很多我們不知道的。趨勢是指數級的，而指數是非常難用線性思維去理解的。說實話，任何說自己知道的人都是在猜——有些是基於我們看到的情況和歷史所做的有根據的猜測。 我認為會有幾件事發生。第一，很多公司需要的工程師會變少，因為每個工程師的生產力更高了，做同樣的事就不再需要那麼多人。與此同時，很多公司又會需要更多工程師，因為每個工程師都更高效了，公司可以做更多的事、啟動更多的產品、創建更多的業務。 看看我們團隊就知道了，我們永遠卡在缺優秀工程師這件事上，招人速度有多快就招多少，而我們的很多客戶也是同樣的情況。所以我認為這兩件事會同時發生，具體取決於公司和業務類型。 還有另一件事正在發生，就是各種角色以一種我沒想到任何人會預測到的方式在融合。我們的經理Fiona，有15年沒寫過代碼了，她加入了Claude Code，現在又開始寫代碼了。Cat，我們的產品經理，寫代碼。Megan，我們的設計師，寫代碼。團隊裡每個人都在寫代碼，你不再需要是“工程師”才能寫代碼了。 如果把這條趨勢稍微往前推演一下：所有非工程師的人都會多寫一點代碼，而像我這樣的工程師會少寫很多。我已經超過六個月沒寫過一行代碼了，但我還是在整天做構建。我看到所有角色正在融合成同一種東西。叫它“構建者”也行，叫“工程師”也行，叫“產品經理”也行，我不知道正確的名字，但角色本身正在改變。 主持人：所以我們對這些角色的理解肯定會改變，但對“哪些公司有多少崗位可用”這件事到底意味著什麼，還是不清楚。 Boris：是啊，歷史有很多例子。拖拉機是1890年代發明的，我最近正好在讀到這個。一個叫John Froelich的人在愛荷華州發明了它。當時農活全是用馬來乾的，你需要馬。雖然拖拉機在1890年代就發明了，但直到1960年代，美國的拖拉機數量才超過馬匹數量，大約花了70年。拖拉機的數量往上走，馬的數量往下走，兩條線在六十年代交叉。 原因有很多。那項技術是魔法，你能收穫多得多的莊稼，生產力大幅提升，但如果你是農民，想學會用拖拉機，你得接受培訓。 一開始拖拉機很貴，很多情況下用馬還是更便宜。而且最初的拖拉機不太行，可能能收小麥但收不了玉米，於是又需要很長時間才能有人造出能收玉米的拖拉機，然後是秋葵，然後是所有其他作物，就是需要時間。我們現在正在看的，就是同一件事在高速快進，我們在面對非常相似的問題。 二、Claude放在一切的中心，才能真正提高生產力 主持人：這就是“把AI當作一種正常技術”的論點，即使實驗室造出了能力極強的模型，人是慢的，組織是慢的，這些技術滲透到企業裡需要時間。但另一方面，人們看到Anthropic的收入數據，又在說看起來這次好像沒有花那麼長時間。所以我們還在試圖摸清楚真正的變化速率。 Boris：問你一個問題：計算機有沒有讓你變得更高效？ 主持人：有，但“有沒有讓我更高效”和“我會不會因為計算機而工作得更少”，這感覺是兩個不同的問題。 Boris：所以因為你能做更多，你就做了更多，你把更多的事情塞進了同樣的八個小時裡。 主持人：完全同意。坦率地說，我以前每週錄一期播客，同時寫兩期新聞通訊。在這次的系列中，我在嘗試每週錄兩到三期播客，同時寫多期通訊，而AI是促使我能做到的原因，它是一個非常出色的研究助手和播客製作人，我能產出更多內容，但我並不覺得自己工作得更少，這不算抱怨，只是我在這個時代怎麼去應對的方式。 Boris：我也是同樣的感受。我能做的事情多太多了，所有那些以前因為一天沒有足夠多時間而沒能做的事，現在都能做了。還有一個奇怪的歷史插曲，90年代，公司們開始採用個人電腦，在那之前是大型機、那些價值百萬美元的巨型工業計算機，它們被小型化之後，普通的初創公司也能買得起電腦了。 那個時候一個很真實的問題是：電腦到底有沒有讓人變得更高效？當時大家都在抱怨電腦沒有提高效率，現在我們回頭看，覺得當然有，我無法想象回到靠歸檔和紙筆的年代。 有一篇1990年的《哈佛商業評論》文章非常精彩，它的論點是：他們研究了採用電腦的公司，發現有些在變高效，有些沒有。區別在於，那些變高效的公司是那些把所有紙都扔掉的，然後把一臺電腦放在一切的中心。 而另一類公司，仍然有團隊手寫一切，電腦放在角落裡只做一件事，第一類公司獲得了巨大的生產力提升，第二類沒有。 現在的情況很類似，在Anthropic，我們把一切圍繞Claude來組織，新人加入時，如果他們問怎麼寫代碼或怎麼向代碼庫貢獻代碼，答案是：問Claude。如果問題是“怎麼報銷”，問Claude，如果問題是“下一個公司假期是什麼時候”，問Claude，所有這些你以前要手動去做的事情，現在Claude在中心。 那些真正理解了這點的公司，就是把Claude放在正中心，不是放在邊緣的某個角落，你必須改變所有的業務流程，而這需要時間。 主持人：我最近一直在讀關於索洛悖論的東西，就是你剛才描述的這個。這是80年代一位經濟學家的觀察：你能“在計算機時代看到計算機無處不在，除了在生產率統計數據裡”。 儘管計算機被大規模部署，但你沒看到人們的效率提高多少，最終這些收益還是兌現了，因為公司圍繞新技術重新發明了工作流程，所以現在的問題是經濟體能多快地做到這一點。 三、“編程被解決了”是斷章取義，還有很多事情模型做不到 主持人：我想問幾個更細碎的軟件工程問題，因為我聽你說過編程實質上已經被解決了，而且你已經六個月沒寫代碼了，工程師群體對此有過反對，他們說編程不僅僅是打字，它關乎判斷力、品味和批判性思考，而AI Agent在這些方面還是相當糟糕。你怎麼看這種批評？編程中還有哪些部分仍未被解決？ Boris：這個批評完全對。這屬於那種老是被人斷章取義的東西，完整引述是這樣的：編程，在我所寫的那類代碼中，被解決了。我的工作涉及的代碼庫相當簡單，Claude CLI比較新，桌面端和移動端APP是小而簡單的代碼庫。 但我們有那麼多企業客戶，有一些全球最大的企業，比如NASA是我們的客戶之一，他們有非常龐大、非常複雜的代碼庫，對他們來說編程還沒被解決；模型還會犯錯誤，生成的代碼並不總是完美的。 想想工程師真正在做什麼，編程其實只佔很小一部分。以前可能我一天50%的時間真的在打字寫代碼，另外50%是跟用戶聊天、做頭腦風暴、構思、調試、琢磨某件事是怎麼工作的、做規劃。 工程師做的這些事裡，一大部分根本不是寫代碼。所以當我說“編程被解決了”，我指的是我所做的那種編程，而編程也只是工程師所做事情中的一個很小的子集。你可以在Anthropic的工程師身上看到，在行業中越來越多地看到：當模型做完了編程的部分，他們被解放出來去做他們真正享受的那些事，比如跟用戶聊天，搞清楚下一步應該做什麼。 Claude Code的代碼已經超過六個月100%由Claude Code自己寫就，Cowork也是這樣，很多其他產品也是這樣，而且我們從客戶那裡聽到同樣的事越來越多。我前幾天剛給最新一批YC學員做了一個爐邊對話，我以前每次開場都會問大家，誰在用Claude Code請舉手，現在所有人都在用，所以我就不問了。 現在改問：你們的代碼有100%是Claude Code寫的請舉手，這些是最前沿的初創公司，通常每家公司就幾個人，然後大約一半的手舉起來了。然後我問，你們的代碼沒有一行是模型寫的請舉手，結果幾百人中，只有一個人舉手。其他所有人都在50%到100%之間。 所以編程對我們寫的越來越多的那部分代碼來說，正在被解決。我們的團隊是工程領域正在發生的趨勢的早期指標，而工程又是所有其他領域趨勢的早期指標。這個轉變半年前開始的，而且正在加速。 主持人：讓我問另一個擔憂：在這個工程師不再寫那麼多代碼的世界裡，人們對自己職業的理解可能會萎縮，這可能很危險。你六個月沒寫代碼了，有感受到那種萎縮的開始嗎，你對此怎麼看？ Boris：我們團隊有個叫Lena的工程師，她週末還在手寫C++，純為了好玩，因為她就是享受寫代碼，而這始終有它的空間。但對我來說，這是一個更宏大的轉變的一部分，和“萎縮”毫無關係。編程從來就是不斷變化的，我爺爺70年前在蘇聯用打卡紙編程，對他來說那才是編程，那時候沒有JavaScript，沒有Python，打卡紙就是一張機器在上面打孔的白紙，你把它送進大型機，機器處理完，亮幾盞燈； 在那之前，編程是一屋子人，很多是女性，在紙上用手做算術，那時候這叫編程；然後變成了寫機器代碼，然後是彙編，然後是JavaScript、Python、Java，現在它又在變了：你對智能體說話，而且我認為它馬上就要再變一次，你會對著一個Agent說話，這個Agent再對著一群編程智能體說話。 它從來就是這樣變的。對我來說這不是萎縮，這是技術的一次滄海桑田。 主持人：我自己的感覺是，用圖形計算器可能讓我的某些數學技能退化了，但我的解決方案就是繼續用計算器，我不介意放棄那些，當然，如果隨著時間推移，這個計算器變得超級智能並開始以微妙的方式試圖削弱我，那會讓我嚇壞，但那可能還沒到要面對的時候。 你剛才問我電腦有沒有讓我變得更高效，很明顯Claude讓你變得更高效，但似乎並沒有減少你的工作量，如果我們好奇AI對就業意味著什麼，這感覺很重要，你相信公司需要更少的工程師，但你自己從不缺事做，有沒有可能出現這種情況：AI效率變得更高，真的讓你工作更少？ Boris：這有個名字，某個悖論，我忘了叫什麼。我覺得這件事其實非常個人化。一部分取決於公司，因為不同的業務可能對人有多或少的需要。但很大一部分是個體選擇。洗衣機問世的時候，我又要打個歷史類比了，因為這種技術變化太大了，我需要借歷史來錨定一下自己。 主持人：我愛這些故事。 Boris：洗一次衣服以前大概需要五到六個小時，而且你得走上差不多三千英尺去打水。燒水，放衣服進去，在洗衣板上搓，擰乾，再重複，全家人的衣服可能天天如此，那真是一大堆活，洗衣機省掉了大約三個小時。 而這也是讓女性大規模進入勞動力市場的因素之一，因為通常（但不總是）是家庭裡的女性在做這項工作，把她們困在了家裡。 突然間一天有了三個小時的空餘，不同的人可以選擇怎麼花。有些人是陪孩子、遛