Claude Code之父：我們公司已沒真人寫代碼了

AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI）
編譯｜畢偉豪
編輯｜漠影

智東西5月8日報道，近日，Claude Code之父Boris Cherny與紅杉資本合伙人Lauren Reeder一同出席AI Ascent 2026大會，兩人進行了一場深度對話，Boris還回答了觀眾提問。詳細拆解了Claude Code的誕生過程、AI編程的現(xiàn)狀與未來，以及Anthropic內部的組織變革。

Boris在訪談中透露，Claude Code的誕生純屬意外，前六個月幾乎沒有產(chǎn)品市場契合度，他在此期間只拿它寫10%的代碼，直到2025年5月Opus 4發(fā)布后才迎來指數(shù)級增長。如今，Boris已不再親手寫代碼，代碼100%由AI生成。

談及AI如何重塑創(chuàng)業(yè)格局時，Boris認為AI將削弱切換成本和流程能力兩類傳統(tǒng)商業(yè)護城河，但網(wǎng)絡效應、規(guī)模經(jīng)濟等核心壁壘依然成立。他預測，未來十年顛覆性的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量將增長10倍，這是最好的創(chuàng)業(yè)時代。

他認為，AI將以更快的速度讓編程民主化，寫代碼將成為像“發(fā)短信”一樣普及的技能，未來將會有越來越多的跨學科通才崛起。以下是這場對話的核心內容：

1.Claude Code的誕生源于一次意外。2024年底，Boris在Anthropic內部孵化器發(fā)現(xiàn)模型能力遠超當時產(chǎn)品（行內補全），于是動手打造直接讓Agent寫全量代碼的工具。前六個月幾乎沒有PMF，直到2025年5月Opus 4發(fā)布后才出現(xiàn)指數(shù)級增長。

2.一行代碼不寫，編程已經(jīng)100%被解決了。Boris的代碼100%由模型生成，他每天發(fā)數(shù)十個PR，最高紀錄一天150個。但他承認，復雜代碼庫和非主流語言仍未被完全攻克，答案通常是等下一個模型。

3.常用手機開發(fā)，成百上千個智能體并行，loop是未來。Boris大部分工作從手機完成，同時運行5-10個會話、幾百個Agent，每晚有數(shù)千個Agent做深度任務。他強烈推薦loop用cron定時調度Agent自動執(zhí)行重復任務（修CI、抓反饋、整理PR），稱之為未來。

4.未來團隊：跨學科通才崛起。Claude Code團隊所有人都在寫代碼，產(chǎn)品經(jīng)理、設計師、數(shù)據(jù)科學家、財務、用戶研究員無一例外。Boris預測，未來將會有越來越多的通才崛起，他們同時擅長產(chǎn)品、設計和數(shù)據(jù)科學。

5.SaaS不會滅絕，但切換成本和流程壁壘將消解。AI削弱了切換成本和流程能力兩類商業(yè)護城河，但網(wǎng)絡效應、規(guī)模經(jīng)濟、獨特資源依然成立。與此同時，未來十年顛覆一切的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量將增長10倍，大公司受制于內部慣性，而初創(chuàng)公司可以用AI原生方式從零構建。

6.寫代碼將成為像“發(fā)短信”一樣普遍的技能。Boris以15世紀印刷機類比：印刷機讓歐洲識字率從10%飆升至70%，書籍成本下降百倍。AI將以更快的速度讓編程民主化。他認為最好的會計軟件作者不是工程師，而是懂領域的會計師，領域知識才是難點，編程已是易事。

7.真正的領先在于組織流程。Anthropic內部用Claude做一切事情，團隊成員的Claude之間通過Slack互相通信、在loop中協(xié)作，公司內已無一行手工編寫代碼。同一套技術對所有人可用，差距在于組織結構和流程變革的深度。

8.MCP是連接一切的工具，Computer Use是兜底方案。對于知識工作場景，MCP協(xié)議是讓AI訪問Salesforce、Google Docs等云端工具的最簡答案。沒有MCP的系統(tǒng)則由Computer Use兜底，4.7已能操作電腦上的任意軟件，雖慢但穩(wěn)。Boris認為這些細節(jié)最終都不重要，對模型來說，一切都是token。

下面是訪談的完整實錄：

一、Claude Code的誕生，是一場意外

報幕員：好的，我很興奮地介紹我們的下一位演講者。舉手示意一下，在座誰在用Claude Code？好，再舉手，在座誰得了Claude Code狂熱癥？我的團隊都調侃說我有Claude Code狂熱癥，這事可能真也可能假。今天我們非常高興請到Boris Cherny。

Boris是Claude Code的締造者，在打造這個產(chǎn)品的過程中，他在最前列，親眼見證了現(xiàn)代軟件開發(fā)方式的重塑。Boris，我們真的非常感謝你抽出時間跟我們交流。我們知道整個軟件開發(fā)某種程度上都扛在你肩上，所以謝謝你騰出一個小時來跟我們對話。今天采訪Boris的是我們團隊的Lauren Reeder。

Boris：你把我的開場詞給搶了。我一般都會問在座誰在用Claude Code，剛才舉手的人不少，太棒了。

主持人：謝謝你來，Boris。這里做了一屋子的構建者（builders），能請到你來真的非常特別。我認為你正在徹底改變“構建”這件事本身，所以我非常好奇你怎么看待軟件編程的未來，以及我們該把所有空閑時間花在哪兒。不過我先給大家補充一點你的背景，好讓大家多一點了解。除了創(chuàng)建Claude Code，Boris還是工程師的典范。整個職業(yè)生涯你都在大量寫代碼，還寫過編程教材，包括一本關于TypeScript編程的書。而且我上次跟你聊天時，你說過去一年，至少到2026年到目前為止，你一行代碼都沒親手寫過，這個變化相當大。

Boris：還有一件不太為人知的事。中學時候我寫過一本教大家用TI-83 Plus計算器的指南。我剛剛搜了一下，它居然還在網(wǎng)上，實在太尷尬了，請大家千萬別去搜，但它確實存在。

主持人：我們肯定會去找出來的。好，我先問幾個問題，從Claude Code怎么開始的講起，然后開放給觀眾提問。大家可以開始在腦子里醞釀問題了，我很想把麥克風交給你們。

Boris：好，先快速問一下，在座用Claude Code的人，主要用命令行版的（舉下手），桌面版的？用VS Code或JetBrains IDE版的呢？好吧，不是很多。其他的呢，比如我最近主要在iOS上，好的，這很棒。Claude Code的起源，很多方面可以說是純屬意外。

我是在2024年底加入這個團隊的。當時它是Anthropic內部的一個實驗室，叫Anthropic Labs。團隊在某種程度上完成了它的使命。我們做出了Claude Code、MCP協(xié)議，還有桌面端應用。那就是一個小團隊，只有我們幾個人，純粹就是個創(chuàng)新團隊。我們把自己想做的產(chǎn)品做了出來。團隊后來解散了。現(xiàn)在大家又聚在了一起，開啟第二回合。

Mike Krieger，就是Anthropic的首席產(chǎn)品官，之前也是Instagram的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，現(xiàn)在在領導這個項目。至于我開始做編程工具的原因，是我們當時覺得存在一種product overhang（產(chǎn)品空缺），我猜在座各位經(jīng)常用這個詞，我們在實驗室里用得非常頻繁。核心想法是，模型已經(jīng)能做好多事情了，但還沒有產(chǎn)品把這些能力真正接住。

在2024年底我們審視編程領域的時候，那時最先進的方式是行內補全：你打開IDE，按tab鍵，它幫你一行一行地補全。那是Sonnet 3.5首次實現(xiàn)的能力。但我們的感覺是，我們其實可以走得更遠，模型幾乎已經(jīng)準備好邁出下一步了。我們不需要再做行內補全了，可以直接讓智能體把所有代碼寫出來。

于是我開始做。但頭六個月它就是不行。真的很爛，勉強能用。我大概只拿它來寫我10%的代碼。即便我們最初發(fā)布Claude Code之后，它也沒有一炮而紅。用的人確實不少，但沒有出現(xiàn)今天這種指數(shù)級增長。

真正的轉折點是從5月份的Opus 4開始的。我對此記憶非常清晰。就是從那時起，指數(shù)級增長開始了。然后每發(fā)布一個新模型它就迎來一次新的拐點，從Opus 4開始，然后是4.5、然后是4.6，現(xiàn)在到了4.7，一直在呈現(xiàn)拐點式增長。本質上，我們一直在建一個“PMF前”的產(chǎn)品。我們心里清楚它在頭六個月不會契合產(chǎn)品市場，因為我們在為下一個模型而構建。這自始至終是我們的思路。

Boris：而且對Anthropic來說，我們一直非常專注。我們始終關心的是商業(yè)、企業(yè)、安全和編程。這一直就是我們想走的路。所以在某個時間點，我們知道要做一個產(chǎn)品，只是不知道具體要做什么，于是這就成了一場產(chǎn)品研發(fā)的豪賭。

二、一行代碼都不寫，編程已經(jīng)100%被解決了

主持人：這是一個難以置信的故事，尤其是它竟然是場意外。你此前公開說過，你認為編程已經(jīng)被解決了。如果這是Anthropic的三大賭注之一，你能再多解釋一下嗎？你指的是什么意思？還有哪些東西可能還沒被解決？隨之而來的新問題又會是什么？

Boris：好，我再來問在場各位一個問題。誰還100%手寫代碼？誰100%用智能體，比如Claude Code來寫代碼？誰介于兩者之間？好。所以編程大概被解決了50%。

對我來說是100%。Claude Code的代碼庫嘛，它泄露過，所以大家也都知道，它其實非常簡單，就是TypeScript加React，沒什么大秘密，沒什么真正復雜的東西。我們選TypeScript和React的原因是，它們對模型來說非常“在熟悉領域內”。

我們剛開始建代碼庫的時候，模型可沒今天這么聰明，所以語言和框架的選擇至關重要。現(xiàn)在它當然什么都能寫了，沒見過的新語言、新框架都能快速上手，但當時，你得用模型比較熟悉的東西。

正因為如此，我們相當早的時候就達到了模型寫全部代碼的階段，應該是在去年十月、十一月前后。所以今天對我來說，模型可以寫100%的代碼，我每天大概發(fā)幾十個PR，上周有一天我發(fā)了150個PR，那是我的紀錄，我當時純粹是想試試能推到多遠。對我來說，編程確實已經(jīng)被解決了。但并不是在所有人那里都解決了，還有很多龐大而復雜的代碼庫，還有些怪異的語言模型暫時不擅長。不過，在座的各位都清楚，它正在逼近，通常答案就是：等下一個模型。

三、隨時隨地運行幾百個智能體，loop是未來

主持人：你能不能給大家講講你的個人工作配置？你那天給我演示了一下，真的相當瘋狂。

Boris：我大概六個月前在Twitter上分享了我的個人配置。有趣的是，我分享了之后才發(fā)現(xiàn)很多人會覺得驚訝，我完全沒意識到，那就是我平常寫代碼的方式。

主持人：后來它又變了。

Boris：對，又變了。現(xiàn)在我的大部分工作都在手機上完成。我不知道你們能不能看清楚，我打開Claude應用，在左側有一個小小的Code標簽頁，我就在那兒同時進行著一堆會話，你可能看不到。

主持人：有多少個會話？

Boris：通常大概5到10個。每個會話里又有一堆Agent。我目前大概跑著幾百個Agent，通常每晚我有幾千個智能體在做更深度的任務。

管理它們有幾種方式：一種是讓Claude調動一批子Agent去干。但我發(fā)現(xiàn)自己用得越來越多的是loop，就是/loop命令。它簡直是最酷的東西，最簡單，也最管用。它就是讓Claude用cron為未來的某個時間點安排一個任務，而且是一個重復任務。它可以每分鐘跑一次、每五分鐘、每天一次，隨你怎么安排。

到現(xiàn)在，我已經(jīng)有幾十個loop在跑了。有一個幫我看管PR，自動修CI、自動rebase。還有一個在維護CI健康，如果出現(xiàn)不穩(wěn)定測試之類的，它就去修。還有一個是每30分鐘從Twitter上抓用戶反饋、自動分類整理給我。所以我隨時都有一堆loop在跑。某種程度上我真心覺得loop就是未來。如果你還沒試過，強烈推薦。而且我們剛剛推出了Routines，同樣的事情，但是跑在服務器上，即便你合上筆記本電腦，它也繼續(xù)運行。

四、每個人都在寫代碼，未來的團隊將會充滿跨學科通才

主持人：好，那是你的個人配置，再講講你認為未來的團隊會是什么樣子吧。你怎么從你現(xiàn)在做的這一切外推到整個團隊，讓每個人保持同步？還是說我們需要把更多事情放手給智能體讓它去做？

Boris：我想是的。做預測真的很難，但我今天是來預測的，那就試試看。我覺得總體趨勢是會出現(xiàn)比今天多得多的通才。今天當我們在說通才的時候，很大程度上指的還是工程師，他們仍在寫代碼，但可能屬于產(chǎn)品工程師類型。當我們說通才時，就是說一個人同時搞iOS、Web和服務端，這算工程領域內的通才。

但我認為我們將越來越多地看到跨學科的通才，也就是那種不僅產(chǎn)品工程很厲害，同時也很懂設計的工程師，或者很擅長產(chǎn)品、數(shù)據(jù)科學和工程。我不知道該怎么確切描述，我們團隊已經(jīng)開始出現(xiàn)這種現(xiàn)象了，實際上，Claude Code團隊的很多人都是跨學科通才。

我們團隊的每個人都寫代碼。所以工程經(jīng)理寫代碼，產(chǎn)品經(jīng)理寫代碼，設計師、數(shù)據(jù)科學家、財務、用戶研究員，每一個團隊成員都寫代碼。所以你看，他們是某個領域的專家，但現(xiàn)在每個人同時也都在寫代碼。我看到有人在點頭，我猜這對在座各位來說其實也不意外，因為我相信你們也在自己團隊里看到了同樣的情況。

五、SaaS不會滅絕，現(xiàn)在是史上最好的創(chuàng)業(yè)時代

主持人：我還有最后一個話題，然后就把時間開放給觀眾。我們聊了一些編程在發(fā)生的變化，我很好奇你怎么看軟件或軟件產(chǎn)品這個領域的改變。我認為我們正在目睹AI讓寫代碼的成本降低10倍甚至100倍，那用軟件生產(chǎn)的產(chǎn)品的價值會怎樣？我們是否面臨一場SaaS大滅絕？你怎么看這件事的演變，你又得再做一個預測了。

Boris：SaaS大滅絕這個問題是我最喜歡的問題。

我覺得接下來會發(fā)生兩件事，而這兩件事都不是人們目前在談論的。

第一件事。在座有人聽Acquired播客嗎？那是最棒的播客。我前幾周跟他們錄了一期，感覺就像是見到了我的英雄，那兩個主持人真的太好了。他們有一套“七種力量”的概念，這是Hamilton Helmer寫的，他專門為此寫了一本書。這講的是商業(yè)的七種護城河模式。我認為因為AI的出現(xiàn)，其中一些模式會變得更重要，另一些會變得不重要。舉個例子，會變弱的一個是切換成本，因為你直接用模型就能把東西從一個平臺遷移到另一個。另一個會變弱的是流程能力，對那些護城河建立在工作流和流程上的公司來說，Claude正在變得非常擅長摸清流程。尤其是4.7版本，它可以自己不斷迭代，你給它一個目標，讓它一直迭代到完成為止，它就會自己跑下去。

我覺得這是第一個能做到這種程度的模型，所以這些模式會變弱，但我認為那些更根本的護城河依然成立，比如網(wǎng)絡效應、規(guī)模經(jīng)濟、獨特資源，這些并不因為AI而改變。

第二件事，如果你看今天的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量，或者說過去十年，我覺得未來十年的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量，那類能夠顛覆一切的創(chuàng)業(yè)公司，會增長大約10倍。因為現(xiàn)在你可以是一家極其微小的創(chuàng)業(yè)公司，但能做出價值跟大公司一樣的東西，而且可以正面對抗。

因為大公司得調整他們的業(yè)務流程，得改變他們的工作方式，得重新培訓每個人使用技術，他們會遭遇巨大的內部阻力。但是在座的各位不會有這個問題。如果你從零開始，你可以從地基往上就用AI原生的方式構建。所以我覺得這是最好的創(chuàng)業(yè)時代，最好的構建時代。有太多顛覆正在涌來。

五、隨著模型越來越強，編程會像發(fā)短信一樣簡單

主持人：看來我們還是有機會的。謝謝你，Boris。現(xiàn)在我想把時間開放給觀眾提問，誰有問題都可以問。

觀眾1：你好。我很好奇，你剛才說在PMF出現(xiàn)之前建了六個月。現(xiàn)在模型已經(jīng)足夠好了，你覺得Claude Code的成功，多少歸功于模型本身，多少歸功于產(chǎn)品層面那些讓體驗更好的決策？

Boris：我覺得大概是個混合。對，是個混合。如果一年前問，比例大概五五開。我猜六個月前你問我，也是五五開。

觀眾1：那兩年后呢？

Boris：兩年后？我不知道。我們的規(guī)劃周期是一周。

順便說一句，之所以是五五開，是因為早年我參加過YC，我是那家YC公司的第一個雇員，后來也做過好幾家創(chuàng)業(yè)公司。在創(chuàng)業(yè)公司里，他們反復給你灌輸?shù)囊稽c，尤其是在YC，就是：打造人們真正熱愛的產(chǎn)品。所以產(chǎn)品具體是什么沒那么重要，模型什么的也沒那么重要，最終你還是得做出人們真正喜愛的東西。這就是產(chǎn)品之所以重要的原因。我們在細節(jié)上投入了非常多的關注，這樣你一整天用它，體驗都非常好。

我認為隨著模型變得更好，那層Harness某種程度上就沒那么重要了。我們現(xiàn)在在想的是怎么演進這層Harness，怎么讓loop成為最重要的東西，怎么讓人們更方便地運行大量Agent。子Agent是一個方向，我們正在弄的東西還有不少。但我認為一年后，模型本身會變得更好，所有那些我們今天搞的安全機制，提示注入防護、命令靜態(tài)驗證、權限模式、人機回路等等，所有這些都會變得沒那么重要了，因為模型自己就會做好。這就是我的預測。

觀眾2:稍微從軟件領域往后退一步看。我覺得Claude Code幾個月前引發(fā)了一場文化層面的變化，它讓構建軟件這件事民主化了。你能看到店主在給自己寫軟件，甚至有人在給控制器編程來實現(xiàn)開門自動亮燈。你覺得將來寫軟件會不會變成一種像會用Microsoft Office那樣的通用技能，成為每個人都能做的事，不只是科技行業(yè)的人的專利？

Boris：一定會，我覺得不光是那樣。我覺得會變成像“我會發(fā)短信”一樣普遍的技能。我看的書基本上包括兩大類：科幻和科技史，這是我大量涉獵的方向。在科技史里，有一件事在我看來是當前所發(fā)生一切最清晰的對照，那就是15世紀歐洲的印刷機。當時的情況是：在印刷機出現(xiàn)之前，歐洲大概只有10%的人識字。他們知道怎么閱讀和書寫。他們通常受雇于那些不認字的國王和貴族。他們的工作就是讀和寫。這不是人人都具備的能力。后來印刷機被發(fā)明了出來，然后迅速擴散。

在印刷機發(fā)明后的50年內，歐洲出版的文獻數(shù)量超過了此前一千年。同一時期，一本書的價格下降了大約一百倍。之后又花了幾百年，因為學讀寫本身是件很困難的事，需要教育系統(tǒng)，需要政府推動，也不可能所有人都在田里干活，但接下來的幾百年里，全球識字率升到了大約70%。

到今天，我們都能讀會寫，你不需要一個讀寫專業(yè)的學位才能學會。當然，專業(yè)的作家依然存在，那始終是一個可以去做的職業(yè)。所以我覺得，接下來即將發(fā)生的事，而且會遠遠比50年要快，軟件將成為一個徹底民主化的東西，任何人都能做。而且這里面有很多對應的推論。

舉個例子，假設你要做一款會計軟件，寫會計軟件的最佳人選，我認為可能即便是今天，也已經(jīng)不是一名工程師了，應該是一名真正優(yōu)秀的會計師，因為他們對領域了如指掌，編程反而是容易的部分，難的是懂領域。我覺得這毫無疑問就是未來。

觀眾3：剛才說你們因為能提前接觸到模型和Agent，所以某種程度上已經(jīng)生活在未來了。Claude Code在發(fā)布前是內部工具。你們在工程實踐上和外部世界的差距，是一個月？三個月？還是六個月？這個差距隨著時間是越來越大還是越來越小？

Boris：我們在內部用的是和大家完全一樣的模型。對我們來說，dog fooding（內部自用）非常重要。所以我們用的就是在座各位用的同樣的東西。我們會用一點Mythos來做實驗，然后大量使用Opus 4.7來寫我們的大部分代碼。

在模型層面，我覺得其實不存在什么差距。差不多就是Mythos，它未來會以某種版本或某種衍生形態(tài)向所有人開放。在產(chǎn)品層面，可能差距要大得多。這跟我們內部流程的徹底變革有關。如果你跟Anthropic的任何人聊天，你會發(fā)現(xiàn)我們幾乎用Claude做一切事情。我們的Claude們整天互相溝通，當我在寫代碼，當我的Claude在loop里寫代碼時，它們會通過Slack跟其他人的Claude交流，那些Claude也在各自loop里運行，相互間交換信息，解決未知問題。我們公司里再也沒有一行手工編寫的代碼了。所有的SQL都是模型寫的。所有東西都是模型構建的。

Boris：所以我覺得我們真正領先的地方并不是技術，因為相同的技術對我們和在座的每一位來說都同樣可用，因為我們在做的本質上是一個平臺。所以對我們來說很重要的是，開發(fā)者可以和我們用同一套工具，我們發(fā)布的每一樣東西都會自己先用。但我認為真正更大的領先之處在于組織結構和組織流程，這是一個單獨的領域，希望我們可以在類似這種場合再聊一聊，大家都能從中學習并一起進步。

主持人：對，我覺得這也是創(chuàng)業(yè)公司的優(yōu)勢所在，從一開始就這么做要容易得多。

觀眾4:在之前那次Square活動上，你提到了多Agent，當時還只是一種很初期的概念。你說還有一些東西在推進，而現(xiàn)在顯然已經(jīng)有了/batch、/loop、子團隊、Teams。你能不能分別從模型層面和Harness層面講講，你是怎么在Harness層注入先驗知識的？模型層的目標函數(shù)又發(fā)生了什么變化，能讓這種分配任務、啟動Agent的體驗變得更好？因為有那么多工作是可并行的，你可以同時快速地做那么多事情。我感覺自己在什么該并行化這件事上仍然得靠我自己的直覺，而不是模型自己理解“這事兒你可以啟動幾十個Agent”。

Boris：在產(chǎn)品層面，說到底就是prompt的調整，這就是全部。所以我們不斷調整prompt來幫助模型更好地并行處理事情。但同時，隨著模型越來越強，它會自然而然地做到。像Loop這個東西，我發(fā)現(xiàn)在4.7上，它就自動開始做了一些非常酷的事情。

比如我告訴它，去拉這批數(shù)據(jù)查詢，它會主動說“嘿，我注意到數(shù)據(jù)在隨時間變化，我開一個loop每30分鐘給你一份報告”。我說太好了，能發(fā)到Slack上嗎？然后它就通過Slack MCP去干了。所以我認為，隨著時間推移，這不應該是用戶去琢磨怎么更好地使用工具的問題。如果變成了那樣，那說明我們在產(chǎn)品設計上沒做好。這件事歸根到底應該靠模型自己去做得更好，靠我們在prompt層的引導讓它自然而然地做出這些行為。

觀眾5：現(xiàn)在看起來，我們很多人都用Claude或者Codex這類云端工具來做大量計算工作。但也有一些聲音很堅定地擁護本地AI。我可以想象，隨著開源權重模型和其他技術的追趕，人們未來也可能以本地方式獲得非常高質量的編程輔助。所以我很好奇你對接下來幾年這個方向怎么看，你覺得軌跡會是一直依賴云端算力，還是會轉向“大家都有自己本地的Agent，不被限流，以及其他優(yōu)勢”？

Boris：我覺得可能有幾種角度，最根本的回答是，這根本不重要。因為我覺得現(xiàn)在我們正在到達一個階段，模型自己就能把這些事想清楚。所以我想幾年之后，模型會承擔所有代碼的編寫，會自己啟動Agent，會自己搭建環(huán)境。如果它判斷說“那我用本地模型來做這個吧”，那它就會那么做。這些決策，我不認為將來還需要我們工程師來做了。

觀眾6：Claude Code做了一個很棒的決策，就是利用了開發(fā)者的很多工具和工作流都在本地這件事。但對于那種通用知識工作來說，情況并不總是這樣，很多工具在云端。我很好奇你們怎么思考CoWork這件事，怎么給CoWork足夠的工具訪問權限，讓它也像Claude Code對于開發(fā)者那樣強大？

Boris：這是一個非常好的問題。我以前在一家大公司的時候，我們花了五年時間把所有環(huán)境遷移到遠程，工作量實在太大了。但對于知識工作來說，其實很大程度上已經(jīng)是云端的了，像Salesforce、Docs這些。對我們來說，答案永遠是最簡單的那個：就是MCP。你在Claude應用里接的同一個MCP連接器，Salesforce、Google Docs、Google Calendar等等，Claude Code能用，CLI版能用，任何地方的Claude Code都能用。

觀眾6：對于那些沒有MCP的系統(tǒng)，你覺得Computer Use會是一個很大的機會嗎？

Boris：對，我覺得Computer Use是一種兜底方案。據(jù)我所知，Anthropic目前在Computer Use上走得相當靠前。如果你通過CoWork用它，效果相當不錯。它幾乎能操作你電腦上的任意軟件。速度還很慢，但現(xiàn)在做得相當好了，尤其是在4.7上。但除此之外，MCP就是答案。而且這些東西歸根到底也沒那么重要，MCP、CLI、API，只要有某種程序化訪問接口就行。因為模型才不在乎呢。對模型來說，一切都是token。

主持人：好，我們還有時間再問最后一個問題。

觀眾7:你之前或多或少已經(jīng)提到了這個。你在某個時間點看到了產(chǎn)品空缺，然后想到去建一個產(chǎn)品，等模型變得更強之后它會變得更有趣。你能不能哪怕用很模糊的方式描述一下，你在建的某個產(chǎn)品，你認為在六到十二個月后的模型上會變得有趣得多的那種？

Boris：我覺得Claude Design是一個很好的例子，今天已經(jīng)相當不錯了，以后會好很多。另外我們在Claude Code上也在做一些改進，接下來的幾周就會上線，你會看到的。還有就是loop、Batch這類圍繞大規(guī)模并行智能體的功能會變得更好，Computer Use是另一個不錯的方向。

主持人：好，Boris，非常感謝你來。我們還會在這兒待一會兒，誰有問題可以來聊。

Boris：謝謝大家。