“今年還沒親手寫過一行代碼”，Claude Code之父自曝：CC誕生源于“偶然”，現主要在手機上干活

　　來源 | Sequoia Capital 整理 | 屠敏

　　出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

　　最近一段時間，AI 圈里最受關注的話題之一，莫過于 Anthropic 的持續升溫。

　　一邊，是其估值再度沖高，被外界視作超越 OpenAI 的新晉 AI 之王；另一邊，則是 Claude Code 在開發者社區里的迅速擴散。越來越多人開始意識到：AI 寫代碼這件事，可能已經不再停留在“輔助工具”的階段，而是在悄悄改寫整個軟件開發流程。

　　就在這樣的背景下，Anthropic Claude Code 之父 Boris Cherny，近日出席了紅杉資本舉辦的 AI Ascent 2026，與紅杉資本合伙人 Lauren Reeder 展開了一場關于“編程未來”的深度對談。

　　而Boris Cherny開場拋出的幾個觀點，幾乎每一句都足夠引發爭議：

　　2026 年，我還沒有親手寫過一行代碼；

　　我認為早在去年 10 月或 11 月，我們就達到了模型可以編寫 100% 代碼的臨界點；

　　編程問題其實已經“被解決了”；

　　現在大部分工作都在手機上完成，每天能在手機上提交幾十個 PR；

　　我覺得 /loop（循環）代表了未來，強烈建議大家去嘗試；

　　未來十年的創業公司數量將會增加 10 倍；

　　編寫軟件會成為每個人都具備的通用技能，就像發短信一樣簡單。

　　這并不是一場單純討論 AI Coding 工具效率的訪談。相比“AI 能不能替代程序員”這種老問題，Boris 更關心的是：當代碼生成幾乎趨近于零成本后，軟件工程本身會變成什么？開發者的角色還剩下什么？為什么“循環（loop）”會成為下一代軟件的核心？以及，人類是否正在進入一個“沒人再真正手寫代碼”的時代？

　　以下是這場對談的完整內容：

　　Claude Code 緣起一次“偶然”

　　Lauren Reeder：Boris，感謝你接受這次訪談，這其實挺難得的。今天現場坐著的大多都是開發者，而你某種程度上可以說是“開發者的開發者”。你職業生涯里寫過大量代碼，也寫過像《TypeScript 編程》這樣的編程書籍。

　　我記得我們上次聊天時，你提到自己在整個 2026 年到現在，甚至還沒有親手寫過一行代碼。這種變化，確實很驚人。

　　Boris Cherny：其實還有一個鮮為人知的事情，我在中學時寫過一份關于為 TI-83 Plus 計算 Basic 語言編程的指南。我剛剛搜了一下，它居然還流傳在互聯網上，這太讓人尷尬了，請大家千萬別去搜。

　　Lauren Reeder：我們一定會去看看的（笑）。接下來想先聊幾個基礎問題。或許可以先從 Claude Code 的起源講起：它最初是怎么誕生的？又是如何一步步發展起來的？

　　Boris Cherny：關于 Claude Code 的誕生，其實也是”誤打誤撞“出來的，帶有一點偶然性。

　　我在 2024 年底加入了 Anthropic 的一個名為 Anthropic Labs 的孵化器團隊。當時我們團隊只有幾個人，就像是一個創新小組。起初，我們明確了目標，開發了 Claude Code、MCP（模型上下文協議）和桌面應用程序。

　　當時，在做出我們真正想做的東西之后，團隊便暫時解散了。如今，這支隊伍已經重新集結，開始推進第二階段的工作。目前，整個項目由 Anthropic 首席產品官、Instagram 聯合創始人之一 Mike Krieger 負責領導。

　　我之所以開始關注編程領域，是因為我們感覺到存在一種“產品過剩（ProductOverhang）”。這是我們在實驗室內部常說的一個詞，指的是模型已經具備了執行某些任務的能力，但目前還沒有產品能夠充分發揮出這些能力。

　　在 2024 年底，編程的最高水平還是“自動補全”，也就是在 IDE 里按 Tab 鍵，一行一行地完成代碼。那是由 Claude Sonnet 3.5 首次開啟的能力。但我們覺得可以走得更遠，模型已經準備好邁出下一大步了。我們不需要再做自動補全，而是可以讓 Agent（智能體）直接編寫所有的代碼。

　　所以我把它做了出來，但最初的六個月體驗其實并不好，基本上很難正常使用。我自己也只在大約 10% 的編碼工作中會用到它。甚至在我們剛發布 Claude Code 的時候，它也沒有立刻引起很大的反響。

　　雖然當時已經有不少人在使用，但它并沒有像今天這樣呈現出指數級增長。真正的轉折點出現在 2025 年 5 月份 Claude Opus 4 發布之后。我記得很清楚，從那時起 Claude Code 的使用開始進入指數級增長階段，并隨著后續 4.5、4.6、4.7 等版本的迭代持續攀升。

　　本質上，我們其實是在做一個初期完全不具備 PMF（Product Market Fit，指產品和市場達到最佳的契合點，你所提供的產品正好滿足市場的需求，令客戶滿意）的東西。我們清楚它前六個月不會有 PMF，因為我們是圍繞“下一代模型”的能力來設計產品的。這也一直是我們的核心思路。

　　就 Anthropic 而言，我們長期關注的方向始終是業務、企業、安全以及編程，這些領域也是我們希望重點構建產品的地方。因此，在某個階段，我們其實已經明確想要做一款產品，但具體形態并不清晰。這在某種意義上，就變成了一次產品方向的押注。

　　不再手搓代碼，大部分的工作都是在手機上完成的

　　Lauren Reeder：這是一個非常精彩的故事，特別是它起源于一次“偶然”。你曾在公開場合說過，你認為編程問題已經“被解決了”。既然這是 Anthropic 的三大核心賭注之一，你能詳細解釋一下你的意思嗎？還有哪些問題是尚未解決的，或者說可能會產生哪些其他問題？

　　Boris Cherny：我想先問大家一個問題：誰現在還是 100% 手寫代碼？（現場無人舉手）那么，誰是 100% 使用像 Claude Code 這樣的 Agent 編寫代碼？（現場部分人舉手）剩下的朋友應該是在兩者之間，大概各占 50%。

　　對我個人來說，這個比例是 100%。Claude Code的代碼庫是，所以大家知道，它的結構其實很簡單，就是 TypeScript 和 React，沒有什么大秘密，也不復雜。

　　我們選擇 TypeScript 和 React 的原因是它們對模型來說非常“易于理解”。當我們開始構建代碼庫時，模型還沒有今天這么智能，所以語言和框架的選擇非常重要。當然，現在的模型幾乎可以編寫任何語言，可以快速掌握它從未見過的各種新框架。正因為如此，我認為早在去年 10 月或 11 月，我們就達到了模型可以編寫 100% 代碼的臨界點。

　　對我現在的工作來說，模型編寫了我 100% 的代碼。我每天通常會提交幾十個 Pull Request (PR)。上周有一天我甚至提交了 150 個 PR，那是我為了測試極限而刷新的紀錄。所以對我來說，編程問題確實已經“被解決了”。

　　但這并不代表在所有地方都是如此，畢竟還有很多非常龐大、復雜的代碼庫，以及模型還不擅長的冷門語言。但正如大家所知，模型正在快速進化。通常情況下，答案就是：等待下一個版本的模型。

　　Lauren Reeder：你能和我們分享一下你個人的開發環境配置嗎？你前幾天跟我們展示過，那真的非常瘋狂。

　　Boris Cherny：我大概半年前在 Twitter 上分享過我的配置（https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177）。

　　有趣的是，我當時并沒意識到這會讓大家感到驚訝，因為那對我來說就是很平常的編程方式。但從那時起，情況又發生了變化。

　　現在，我大部分的工作都是在手機上完成的。如果你打開手機上的 Claude App，在左側有一個小小的代碼選項卡，我會在那里同時開啟很多個會話。每個會話通常會有很多個 Agent 在運行。目前我可能同時運行著幾百個 Agent。每天晚上，我會有幾千個 Agent 在進行更深層次的工作。管理這些工作有幾種方式：一種是讓 Claude 啟用一系列子 Agent（Sub-agents）去執行任務。

　　而我發現自己越來越頻繁使用的功能是 /loop。這是一個非常酷且簡單的功能。本質上，你可以讓 Claude 使用 Cron（計劃任務）來調度未來某個時間點的重復任務。它可以每分鐘、每五分鐘或每天運行一次。

　　我現在有幾十個loop任務在運行：有一個負責照看我的 PR，比如修復 CI 錯誤、自動 rebase；另一個負責監控 CI 的健康狀況，如果出現不穩定的測試，它會自動去修復；還有一個負責抓取 Twitter 上的反饋，并每 30 分鐘為我進行一次聚類分析。

　　我覺得 /loop 代表了未來，強烈建議大家去嘗試。我們最近還推出了 routines（常規任務），它的原理類似，但運行在服務器端，所以即使你關掉電腦，它也會繼續運行。

　　Lauren Reeder：這就是你個人的開發方式。那么你認為未來的團隊會是什么樣子的？基于你現在的實踐，如何讓團隊中的每個人都能理解上下文并協同前進？還是說我們應該把更多的控制權交給 Agent？

　　Boris Cherny：雖然很難做預測，但我認為未來的趨勢是會出現更多的“通才（Generalist）”。目前我們談論的通才通常還是指工程師，比如一個產品工程師既能做 iOS，也能做 Web 和后端。但我認為，未來我們會看到更多跨學科的通才。這些工程師不僅擅長產品工程，還精通設計；或者同時精通產品、數據科學和工程。

　　這種情況已經在我們團隊中發生了。Claude Code 團隊的很多人都是跨學科通才。我們團隊的每個人都會編程：工程經理、產品經理、設計師、數據科學家、財務人員、用戶研究員，每個人都在寫代碼。他們可能是某個領域的專家，但現在每個人都在參與編程。

　　所謂的“SaaS 大崩盤”是否會發生？

　　Lauren Reeder：隨著 AI 讓編寫代碼的成本降低了 10 倍甚至 100 倍，軟件產品的價值會發生什么變化？我們會面臨所謂的“SaaS 大崩盤（SaaS-pocalypse）”嗎？

　　Boris Cherny：這是我最喜歡的問題。我認為會有兩件事發生，而且都不是大家目前普遍討論的內容。

　　首先，我不知道在座各位是否聽過《Acquired》這個播客？那是我最喜歡的播客，我有幸去參加過一次他們的節目，感覺就像見到了偶像。他們提到過 Hamilton Helmer 寫的《戰略 7 力》這本書，里面講述了商業中的七種護城河。我認為隨著 AI 的出現，其中一些護城河會變得更重要，而另一些則會變弱。

　　首先，“切換成本”將變得不再重要，因為你可以直接讓模型幫你把數據和功能從一個平臺遷移到另一個平臺。同樣，“流程能力”作為護城河也會變弱。對于那些以工作流和流程為核心競爭力的公司來說，現在的模型非常擅長梳理和優化流程，尤其是 Opus 4.7 這種具備極強爬坡能力的模型。只要你給它一個目標，它就能不斷迭代直到完成。

　　其次，如果我們回顧過去十年的創業公司數量，我認為未來十年的創業公司數量將會增加 10 倍。因為現在一個幾人的小團隊就能構建出與大公司同等價值的產品，并進行正面競爭。大公司必須不斷調整業務流程、改變協作方式、重新培訓員工使用新技術，這會面臨巨大的內部阻力。但對于在座的各位創業者來說，你們沒有這個包袱。如果你從零開始，原生性地利用 AI 進行構建，你會擁有巨大的優勢。這是創業最好的時代，盡管顛覆即將到來。

　　編寫軟件會像發短信一樣簡單

　　Lauren Reeder：聽起來我們還是有希望的。下面我們進入觀眾提問環節。

　　問：你提到在產品達到市場契合點（PMF）之前六個月就構建了它。現在模型已經足夠強大，你認為 Claude Code 的成功有多少歸功于模型能力，有多少歸功于產品決策？

　　Boris Cherny：我認為是兩者的結合。如果是一年前，比例可能是 50/50。現在來看，雖然模型變強了，但產品設計的“外殼”依然很重要。在 YC 這種創業孵化器里，他們一直強調：構建人們真正熱愛的東西。無論模型多么強大，你最終還是要關注每一個細節，為用戶創造極佳的體驗。

　　隨著模型能力的提升，很多之前需要復雜設計的安全機制——比如針對提示詞注入的防護、靜態命令驗證、權限模式、人工干預等——重要性可能會降低，因為模型本身會變得更加對齊，能更自然地做出正確的判斷。

　　問：你認為編寫軟件會像使用 Office 辦公軟件一樣，成為每個人都具備的通用技能嗎？

　　Boris Cherny：絕對會，甚至會更普遍，就像發短信一樣簡單。

　　我經常讀科技史，我覺得最恰當的類比是 1400 年代歐洲印刷術的發明。在印刷術出現之前，只有 10% 的歐洲人識字。那些識字的人通常被國王和貴族雇傭，他們的工作就是讀和寫，這不是普通人能做到的。

　　印刷術發明后的 50 年里，歐洲出版的文獻數量超過了之前一千年的總和，書籍成本下降了 100 倍。雖然此后又過了幾百年，隨著教育體系和政府的完善，識字率才真正普及到 70%，但現在我們每個人都會讀寫。

　　我認為軟件行業正在經歷同樣的過程，而且速度會比 50 年快得多。軟件將被徹底民主化，任何人都具備構建軟件的能力。這會產生一個結果：比如編寫會計軟件，最合適的人選不再是工程師，而是一個精通業務的會計師，因為編程將變得簡單，而理解領域知識（Domain Knowledge）才是最難的部分。

　　問：上次我們聊到多智能體（Multi-agent）時，它還處于實驗室階段。現在我們有了 /loop、/batch 和子團隊。你能從模型層面或產品層面講講，你們是如何改進智能體協作和任務分派體驗的嗎？

　　Boris Cherny：在產品層面，這很大程度上取決于提示詞（Prompting）的優化。我們會微調提示詞來引導模型更好地進行并行處理。但更神奇的是，隨著模型能力的提升，它開始自發地具備這種能力。

　　例如，當我告訴 Opus 4.7 去查詢某個數據時，它會主動意識到數據隨時間變化，并建議說：“我為你開啟一個循環任務吧，每 30 分鐘給你一份報告，并通過 Slack 發給你。”它會自動調用 Slack 的 MCP 連接器來完成這一切。

　　所以，隨著時間推移，不再需要用戶去思考如何更好地操作工具，這應該是產品設計和模型進化的責任。

　　問：Claude Code 很好地利用了開發者的本地工作流。但對于一般的知識工作者來說，他們的工具大多在云端。你們如何讓非開發者也能像使用 Claude Code 一樣高效地使用這些工具？

　　Boris Cherny：這是一個非常好的問題。我以前在大公司工作過，深知在大規模組織中遷移環境是多么痛苦。

　　對于知識工作者來說，好消息是他們的工具（如 Salesforce、Google Docs）已經在云端了。我們的解決方案是 MCP（模型上下文協議）。你在 Claude AI 中使用的那個 MCP 連接器，可以同樣連接到 Salesforce、Google Docs 或日歷。

　　無論是 Claude CLI 還是 Claude Code 都能調用這些能力。對于那些還不支持 MCP 的系統，我們有“Computer Use”能力。目前 Anthropic 在這一領域處于領先地位，它能像人一樣操作電腦上的幾乎任何軟件。雖然現在速度還比較慢，但在 Opus 4.7 版本的加持下，效果已經非常驚人。

　　Lauren Reeder：好的，感謝 Boris 精彩的分享。

　　來源：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI