我已经5个月没写一行代码了：Boris Cherny 谈 AI 编程体验

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背景与引子

2026年的软件工程行业，正在经历一场前所未有的地震。

就在本期节目录制当天，Spotify 宣布他们最优秀的开发者自去年12月以来就没有写过一行代码。与此同时，一份由 SemiAnalysis 发布的报告显示，Claude Code 目前已经占据了全球 GitHub 提交量的 4%，而他们预测到今年年底，这个数字将攀升至五分之一。报告的标题毫不客气：“就在我们眨眼之间，AI 已经吞噬了整个软件开发行业。”

曾经被视为天方夜谭的预测——代码将全部由 AI 编写——如今正在成为现实，而且发生的速度远超所有人的想象。

本期节目的嘉宾 Boris Cherny 是这场变革的核心推动者之一。作为 Anthropic Claude Code 团队的负责人，他正在亲身实践着一个令人震惊的事实：他本人已经 5 个月没有亲手写过一行代码了。每天 10 到 30 个 Pull Request，全部由 Claude Code 完成。在他的团队里，每一位工程师的生产力提升了 200%。

这不仅仅是一个技术故事。这是一个关于人类如何重新定义“编程”这一古老职业的故事，一个关于知识民主化的故事，也是一个关于我们所有人将如何与 AI 共存的故事。

一、嘉宾是谁

Boris Cherny 是 Anthropic Claude Code 团队的负责人，也是这场 AI 编程革命的亲历者和推动者。

在加入 Anthropic 之前，他在 Meta 工作多年，曾是 Instagram 团队中生产力最高的几位工程师之一。出于对 AI 安全使命的深层认同，他加入了 Anthropic——这家公司从创始第一天起，就将“构建安全、可靠的 AI”刻进了自己的 DNA。

一个有趣的插曲是：他曾短暂加入过竞品公司 Cursor，但仅仅两周后就回到了 Anthropic。原因很简单：他发现自己无法离开那个使命驱动的环境。在 Anthropic，无论你问走廊里的哪个人“为什么来这里”，答案永远只有一个——安全。

Boris 也是一个极其务实的产品建造者。Claude Code 这个如今价值数十亿美元的产品，最初只是他在深夜和周末随手写的一个“小 hack”。从第一天只有两个人点赞，到如今成为全球数百万开发者每天离不开的工具，这段旅程本身就是一部关于创新如何发生的教科书。

值得一提的是，他和本期主播 Lenny 有着奇妙的缘分——他们都出生于乌克兰的敖德萨。在访谈的最后，这个小细节为整场对话增添了一层温暖的人情味。

二、核心观点 TOP10

  1. 100% 的代码现在都由 AI 编写。Boris 从去年11月开始就没有亲手编辑过一行代码，但他每天依然完成 10 到 30 个 Pull Request。

  2. 编程已基本被解决。至少对于他日常所做的编程工作而言，Claude Code 已经能够完全胜任。

  3. 软件工程师这个头衔将逐渐消失，取而代之的是“建造者（Builder）”。每个人都将是产品经理，每个人都会编程。

  4. 生产力的提升是指数级的。Anthropic 的工程师团队规模扩大了约 4 倍，但人均生产力提升了 200%。

  5. 不要吝啬 Token。给工程师们尽可能多的 Token 来实验，让那些“疯狂的想法”有机会被验证。

  6. 不要把模型装进盒子里。给它工具和目标，让它自己决定如何执行。过度设计的工作流往往会适得其反。

  7. 押注于更通用的模型。历史上，更通用的方法总是战胜更具体的方法。下一次模型升级带来的提升，往往能抹平你精心设计的脚手架所带来的一切增益。

  8. 用 plan mode 启动大多数任务。在 Claude Code 中按两次 Shift+Tab 就能进入计划模式，先让模型规划，再让它执行。

  9. 使用最强大的模型。虽然 Opus 4.6 看起来更贵，但由于它更智能，实际上最终消耗的 Token 更少。

  10. 做一个通才。最有效的工程师不是那些只懂编程的人，而是那些跨越产品、设计、基础设施多个领域、能够从第一性原理思考的人。

三、关键洞察

洞察一：编程的终点不是代码，而是解决问题

Boris 在访谈中分享了一个他童年时的故事：他在八年级时学习编程，最初的目的是为了在 TI-83 计算器里预先写入数学考试的答案——这样他就不用自己计算了。后来，他甚至为整个班级写了一个求解器小程序，大家一起拿 A。

对他而言，编程从一开始就是实现目标的工具，而非目标本身。后来他陷入了“编程之美”的兔子洞——他写了一本关于 TypeScript 的书，创建了当时世界上最大的 TypeScript 开发者社区。但即便在那时他也意识到，类型的平衡、代码的美感，都不是终点，而是手段。

今天，他终于可以全身心投入到他真正热爱的事情上：弄清楚要建造什么、与用户交谈、思考更大的系统、思考未来。繁琐的语法、恼人的调试、复杂的依赖管理——这些曾经占据他大部分时间的琐事，现在都可以交给 Claude Code。

洞察二：Latent Demand（潜在需求）是产品设计的核心原则

Boris 提出了一个他认为是“产品设计中最重要原则”的概念——Latent Demand（潜在需求）。

他以 Facebook Marketplace 的诞生为例：2016 年左右，产品团队发现 Facebook 群组中 40% 的帖子都是买卖交易。人们在“滥用”一个他们本不是为交易设计的产品，只是因为它解决了他们的需求。这个观察直接催生了 Marketplace。

同样的逻辑也适用于 CoWork 的诞生。Anthropic 的团队注意到，很多人在用 Claude Code 做与编程完全无关的事情：有人在用它种植番茄，有人用它分析自己的基因组，有人用它从损坏的硬盘里恢复婚礼照片。当 Brendan（一位数据科学家）甚至学会了打开终端、用 Node.js 运行 Claude Code 来做 SQL 分析时，团队意识到：也许我们该为这些人专门做一个产品。

于是，CoWork 在 10 天内诞生了。

洞察三：未来的模型将在你的电脑上运行数周、数月，而不需要你盯着

Boris 回忆了他第一次使用 Sonnet 3.5 时的情景：模型运行 15 到 30 秒后就会开始跑偏，你不得不一直“扶着”它。但今天，在 Opus 4.6 的加持下，Claude Code 可以无人值守运行 20 到 30 分钟，甚至数小时乃至数天。

他现在有 5 个 Agent 同时运行。在录制本期节目时，他早上醒来的第一件事就是打开手机上的 Claude Code 应用，检查昨晚写的代码是否正确。这不再是一个需要你坐在电脑前盯着的工具，而是一个可以自主运作的同事。

洞察四：安全是 Anthropic 存在的原因

在访谈中，Boris 多次提到“安全”是 Anthropic 一切工作的核心。他们在发布 Claude Code 之前，内部测试了 4 到 5 个月，因为他们认为这是第一个真正意义上的大型 Agent 产品。他们需要确保它在现实世界中表现安全。

Anthropic 的安全研究分为三个层面：对齐与机械可解释性（研究神经元层面发生了什么）、评估与红队测试（在实验室环境中观察模型行为）、以及真实世界观察（观察模型在数百万用户手中如何表现）。第三个层面至关重要，因为模型在前两个层面看起来完美，并不意味着它在真实场景中也同样安全。

他们还开源了 Claude Code 的沙箱环境，让其他开发者也能在更安全的环境中运行 Agent。这是 Anthropic 一直倡导的”Racing to the Top”理念——不是垄断安全标准，而是推动整个行业一起提升。

洞察五：AI 的下一步不是编程，而是任何可以坐在电脑前完成的工作

Boris 预测，AI 影响的下一波将波及工程领域的所有相邻角色：产品经理、设计师、数据科学家。任何需要使用电脑工具完成的工作——发送邮件、更新电子表格、在 Slack 上协调、在系统中操作——都将逐渐被 Agent 接管。

对于产品经理，Boris 的建议是：不要紧张，你们的岗位不会消失，但你们的工作方式将彻底改变。他会用 Claude Code 分析 Slack 频道里的用户反馈，Claude Code 会自动识别模式、提出修复建议、甚至直接提交 PR。他每天的团队项目管理工作——同步电子表格、向 Slack 发消息、更新状态——现在全部由 CoWork 完成。

四、精彩金句

“我从来没有像今天这样享受编程，因为我不必再处理那些繁琐的细节了。”

这是 Boris 被问到“你怀念写代码吗？”时的回答。在他看来，代码只是手段，不是目的。他最享受的永远是弄清楚要建造什么、如何让用户满意——而这些，AI 替他扫清了障碍。

“在一年或两年后，学不学会编程将不再重要。编程在很大程度上已经被解决了。”

这个断言看似激进，但当你看到 GitHub 4% 的代码提交已由 AI 完成、Spotify 的顶尖开发者已经 5 个月没有亲手写代码时，你会发现这并非空穴来风。

“不要把模型装进盒子里。给它工具，给它目标，让它自己弄清楚怎么做。”

Boris 观察到，很多人在构建 AI 产品时，会设计非常严格的工作流，规定模型必须按步骤执行。但他发现，几乎总是相反的做法效果更好。过度设计的工作流带来的 10-20% 的提升，往往在下一次模型升级到来时被完全抹平。

“我想象一个世界：每个人都能编程，任何人可以随时建造软件。”

Boris 将这场变革比作古登堡印刷机。15 世纪时，欧洲的识字率不到 1%，只有一小部分抄写员负责读写。印刷机出现后 50 年，印刷材料的数量超过了之前一千年的总和。再过 200 年，全球识字率攀升至 70%。知识的藩篱被拆除，新的可能性层出不穷。编程的民主化，可能正在重演同样的故事。

五、实战案例

案例一：10 天建成的 CoWork

CoWork 是 Anthropic 继 Claude Code 之后的第二个爆款产品。它允许用户用自然语言指挥 Claude 操作电脑：访问网页、填写表格、发送邮件、回复 Slack 消息、取消订阅……

但鲜为人知的是，这个产品的诞生只用了 10 天。团队在发现人们用 Claude Code 做各种非编程任务后，花了几个月探索不同方向，最终有人提出：为什么不直接把 Claude Code 放进桌面应用？10 天后，CoWork 上线，迅速成为用户增长最快的产品。

Boris 还透露了一个有趣的细节：产品经理在发布前，用了 Lenny 的一篇博文《Claude Code 的 50 个非技术用例》作为评估标准。当 CoWork 能够完成其中 48 个用例时，产品团队认为它已经足够好，可以发布了。

案例二：内存泄漏的调试新范式

Boris 分享了一个他亲身经历的场景。团队发现 Claude Code 存在内存泄漏——内存使用量不断上升，最终导致崩溃。传统的调试方法是：获取堆快照、导入专业调试器、逐行分析。

Boris 当时正在用传统方法手动分析堆栈跟踪，但团队里一位刚加入的工程师做了一个让 Boris 震惊的举动：他直接对 Claude Code 说：“看起来有个泄漏，你能帮我找出来吗？”

Claude Code 做了完全相同的事情——获取堆快照、为自己写了一个分析工具、在几秒钟内找到问题并提交了 PR——比 Boris 手工操作还要快。

Boris 反思说，对于那些使用模型很久的人来说，很容易陷入“旧思维”——忘记了一个核心原则：什么比亲手做某件事更好？让 Claude 替你做。

案例三：Spotify 工程师的 5 个月代码荒

在节目录制当天，Spotify 发布了一个声明：他们最优秀的开发者自去年 12 月以来就没有写过一行代码。这是一个标志性事件，表明 AI 编程工具不仅在小团队中流行，也已经渗透到了全球最大型的科技公司内部。

这与 Boris 自己的体验完全吻合。他说，Anthropic 内部的 Claude Code 增长曲线从今年 2 月正式发布后就开始垂直攀升，而 11 月是一个新的拐点——对于很多用户来说，Claude Code 从“辅助工具”变成了“主要工作者”。

六、行动建议

建议一：现在就尝试在日常工作中使用 Agent

为什么要做：如果你还没有开始使用 AI 编程工具，你正在被这个时代甩在后面。Boris 预测，到今年年底，大多数技术栈的编程工作都将被 AI 解决。

如何开始：下载 Claude Code 桌面应用，在 CoWork 标签页下尝试一个简单的任务：让 Agent 帮你清理桌面、总结邮件内容、或者回复一封简单的邮件。你会发现，描述你想要什么，比写代码本身更接近编程的本质。

能得到什么结果：你将节省大量处理琐事的时间，把精力集中在真正需要思考的问题上。

建议二：给你的团队无限 Token

为什么要做：Boris 在与大量 CTO 和公司负责人交流后，发现最创新想法往往来自“疯狂实验”——那些因为资源限制而无法尝试的想法。如果你能给工程师足够的自由让他们尝试，他们就会尝试那些原本不会被想到的东西。

如何开始：不要一开始就优化成本。先让团队成员用最高配置的模型（Opus 4.6）实验，确保想法被验证有效后，再考虑用更便宜的模型优化。

能得到什么结果：你会看到更多“疯狂但正确”的想法被验证，而不只是“安全但平庸”的改进。

建议三：使用 Plan Mode 启动大多数任务

为什么要做：Plan Mode 会在模型开始写代码之前，先让它制定计划。这让你有机会在执行前审核、修改、确认计划，从而大幅减少返工。

如何开始：在 Claude Code 终端中按两次 Shift+Tab（桌面应用中点击对应按钮），进入 Plan Mode。先描述你想要完成的任务，让模型给出计划。如果计划看起来合理，点击接受，让它执行。

能得到什么结果：在 Opus 4.6 的加持下，一个好的计划几乎可以一次完成——One Shot 完成率大幅提升。

建议四：做一个通才，不要只做coder

为什么要做：Boris 发现，Claude Code 团队中最出色的工程师，不是那些“纯粹”的 coder，而是那些跨越多个领域的人：懂产品的基础设施工程师、懂设计的全栈工程师、能与用户直接对话的工程师。

如何开始：开始关注你工作之外的东西。学习一点产品思维、用户体验、或者商业逻辑。即使你是设计师，也可以开始用 Claude Code 写一点代码；即使你是工程师，也可以尝试直接与用户交流，了解他们真正需要什么。

能得到什么结果：你将成为一个更有影响力的建造者，而不仅仅是一个代码执行者。

建议五：不要被技术变化甩下

为什么要做：Boris 观察到，即使像他这样身处 AI 革命核心的人，也容易陷入“旧思维”。模型进化得太快，你昨天对它的认知，可能今天就已经过时了。

如何开始：保持开放心态，不要假设你知道模型的边界在哪里。鼓励团队里的新人、新毕业生教你怎么用——他们往往比你更适应“AI 原生”的工作方式。永远假设下一个模型会好得多，不要为今天的局限性设计过于复杂的解决方案。

能得到什么结果：你将始终站在浪潮的前面，而不是被它吞没。

七、我的总结

Boris Cherny 的故事，本质上是一个关于“重新定义”的故事。

他重新定义了“编程”——从写代码变成了描述你想要什么。他重新定义了“工程师”——从代码执行者变成了系统思考者和问题解决者。他重新定义了“产品开发”——从精心设计的工作流，变成了给模型工具和目标、让它自己找到路。

在 Anthropic 这家把 AI 安全视为生命线的公司里，Boris 和他的团队正在用 Claude Code 证明一件事：模型可以是你的同事，而不仅仅是你的工具。当你把一个拥有超级智能的 Agent 放在合适的位置，给它正确的目标，提供足够的资源，你看到的是 200% 的人均生产力提升，是每天 10 到 30 个 Pull Request，是 5 个月没有亲手写一行代码的生产力爆发。

但更重要的，是他为我们描绘的未来图景：一个每个人都能编程、每个人都能建造软件的世界。印刷机让知识民主化，互联网让信息民主化，而 AI 编程工具，可能正在让“创造软件”这件事民主化。

这不是结束，而是开始。Boris 说得好：“感觉我们只完成了 1%，剩下的 99% 还在前面。”

而他本人，也在一边酿造需要数年才能成熟的味噌，一边等待着那个 AI 能够真正接管一切的未来到来。

📺 播客信息

  • 发布时间：2026-02-19
  • 时长：1小时27分钟45秒
  • 播放量：498395 次观看
  • 原版视频：『YouTube』