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作者 | 小爪
编辑 | 凤枝
Claude Code正在写Claude Code,而且进步很快。
按“Claude Code之父”鲍里斯·切尔尼(Boris Cherny)近期在播客里的说法,过去半年多,这个AI编程工具的代码已经 由自己生成。Anthropic面向办公场景的Cowork,以及其他不少产品,也在用类似式开发。
切尔尼本人也已经半年多没有亲手写代码。
现在,他像是在给组AI分派任务:说清目标,放它们跑几个小时,再回来检查结果、调整向、继续进产品。
个能自己维护自己代码库的工具,显然也能帮不会写代码的人做简单的事。
个产品经理可以让它做原型,个运营可以让它搭报表,个财务可以让它整理对账流程,个创业者可以让它先跑出产品版。
公司里能把想法变成软件的人,正在变多。
小需求容易卡在这里
过去,公司里很多软件需求很重要,却太小、太碎、太靠近具体业务。
个部门想做投诉统计、同提醒、销售看板、物流追踪,通常要先写需求,再找产品排优先,再等工程资源。需求太小,排不上;流程太碎,没人愿意接;只是内部临时工具,就容易直手工凑。
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低代码、代码、Excel、Access、RPA和BI工具,早就试图解决这个问题。很多非工程师也确实靠这些工具做过报表、流程和局部自动化。
AI智能体的变化在于,它不只给人套固定积木。
它可以读项目、读表格、改文件、调用工具、跑命令、看报错,再继续修改。它不保证次做对,也不等于生产系统,但它能把个模糊想法先变成能跑、能看、能讨论的版本。
个想法从“等工程排期”,变成“先让智能体跑版出来”。这步很小,也很大。
从补全代码郑州pvc管粘接胶,到接整件事
早期AI编程工具给人的主流印象,还是让程序员写得快:自动补全、生成函数、解释报错、辅助改代码。
这当然有用,但它们多数时候仍然站在程序员旁边,帮人少敲几行、少查几次文档。
Claude Code和新代智能体的变化,是开始接近“做任务”。
它能理解项目上下文,修改多个文件,跑测试,发现错误后继续改。《连线》(Wired)杂志在5月26日的长文里写到,真正的转折点是Anthropic 2025年11月发布Opus 4.5之后,Claude Code能处理复杂的编程任务、保留多记忆、长时间运行,并管理组AI子智能体。
这意味着软件生产的入口正在移动。
以前入口是IDE、终端、代码仓库和工程规范。人要入工程体系,才有资格把想法变成软件。
现在入口开始变成句任务描述、个聊天窗口、个常驻后台的智能体。它仍然需要人给目标、给上下文、做验收,但步门槛被降下来了。
过去不会开终端的人,现在也可能对智能体说:把这份表格变成每周自动新的报告;给客户投诉做个统计面板;把每天重复做的三件事串起来;给内部审批流程加个提醒。
这些东西以前也能做。差别在于,以前它们要么等工程师,要么靠熟练用户在Excel、脚本和低代码工具里点点拼。现在,多人可以直接把任务交给智能体试跑。
切尔尼的激进,边界也很清楚
切尔尼足够激进,也足够矛盾。
他负责Claude Code,参与Anthropic Labs里批和智能体有关的项目,包括Claude Code、模型上下文协议MCP、Claude Skills、桌面应用和Cowork。他自己已经半年多不手写代码,还说“软件工程师”这个头衔可能会变淡,未来接近builder。
但他没有把话说成“工程师没用了”。
Platformer访谈里,他承认,“编码被解决”主要适用于他自己做的那类工作。他做的是相对新的CLI、桌面和移动应用,代码库没那么旧,也没那么复杂。面对大型企业客户,尤其是NASA这类复杂系统,模型仍会犯错,代码也并不总是可靠。
这个边界很重要。
工程师的工作从来不只是敲代码。切尔尼自己也把这件事拆开了:过去他天里可能半时间在写代码,另半时间在和用户交流、想案、调试、规划、判断系统该怎么工作。
AI接走的,主要是“把想法翻译成代码”的那部分。
剩下的部分反而显眼:判断什么该做,怎么拆任务,结果能不能上线郑州pvc管粘接胶,权限该怎么收,错误怎么回滚,用户到底卡在哪里。
对工程师来说,这不是轻松的消息。以前“我会写代码”本身就是门槛,现在这道门槛正在被工具降低。以后值钱的能力,会落到系统判断上:智能体写出的东西是否可靠,任务有没有拆清楚,隐藏风险有没有被发现。
工程师还在,但“只会写代码”的护城河变浅了。
OpenClaw把这件事带出终端
《连线》文章提到,OpenClaw是个很好的过渡案例。在国内,它三月份就已经火了轮,被叫做“小龙虾”。
Claude Code早还是开发者工具,主要在终端里运行。彼得·施泰因贝格(Peter Steinberger)做出的OpenClaw,则把这类能力接到了日常的入口上:聊天工具、手机、个人数据、邮箱、网页、应用和本地机器。
用户不定在IDE里和代码对话,而是在个像私人助理的界面里交代任务。
《连线》描述的OpenClaw用户里,保温护角专用胶有人让它追踪订单、整理物流状态、新数字相框,也有人用它管理自己公司的软件系统。它能运行在后台,定时检查事情,遇到结果再通知人。
这个使用式接近普通人对电脑的真实需求。
很多人并不想“写程序”。他们只是想让件事自动发生。
但风险也在这里放大。
开发者工具犯错,通常还卡在工程环境里。个人智能体犯错,可能碰到邮箱、联系人、付款、云盘、公司文件和聊天记录。《连线》提到,研究者测试OpenClaw时观察到未授权服从、敏感信息披露、执行破坏系统操作等风险;现实中也有人因为错误配置,看着邮箱被删除。
这不是小瑕疵。它说明智能体旦成为新的计入口,权限管理、任务边界、审查机制和回滚能力就不能再按“玩具”设计。
个只负责聊天的机器人,不会让人担心误删邮件。真正让人紧张的,是它开始能做事了。
公司会需要多builder
这轮变化先冲击的,不只是程序员岗位,而是公司内部的软件生产式。
过去,个运营想做自动化报表,要把需求交给产品;产品再判断优先;工程再决定排不排。如果这个需求只服务个小团队,它很可能永远排不上。
智能体让这类需求有了另条路。
个懂业务的人,可能不需要完整掌握编程语言郑州pvc管粘接胶,也能让智能体先做个低风险版本。它可以从表格里读数据,生成脚本,连到内部系统,写个简单界面,再根据反馈修改。
这个版本未能直接进生产,甚至可能埋着权限、数据和维护风险。但它足够让个想法从“口头需求”变成“能跑起来、能被讨论、能继续迭代的东西”。
这就是软件能力开始外溢的地。
公司内部会出现多半技术、半业务的人。他们不定写代码,但他们会调度智能体。他们懂问题在哪里,也能把问题交给机器拆解和执行。
这些人过去可能叫产品经理、运营、财务分析师、销售运营、法务运营、增长负责人。以后,他们可能都会在某种程度上成为builder。
这也解释了切尔尼个看似矛盾的判断:公司可能需要少传统软件工程师,但会有多“写代码或用智能体写代码的人”。
传统工程师岗位可能缩水,能交付软件能力的人群会扩张。
AI提后,公司往往想做多事
很多人对AI办公工具有个误会:如果它提率,人应该会轻松。
企业里经常相反。
Platformer访谈里,切尔尼用了个很现实的类比:电脑普及以后,很多公司没有少办公。它们把多文档、表格、邮件、流程和系统塞进了同样的工作时间里。
AI智能体也可能这样。
个运营以前周只能做份分析,现在可以做五份。个产品经理以前只能描述个想法,现在可以让智能体同时做三个原型。个创业团队以前需要十个人才能搭出版产品,现在两三个人就能跑很远。
率提升不会自动变成员工休息。它可能变成公司胃口变大。
企业真正难的地也在这里。
买个Claude Code、Cowork、OpenClaw或别的工具,并不等于组织完成了AI转型。公司要重新回答串问题:哪些任务可以交给智能体,哪些须人工审查,哪些权限不能开放,哪些结果要自动测试,错误如何回滚,成本如何监控,谁对终结果负责。
如果这些流程不变,智能体只是角落里的新工具。
真正吃到红利的公司,会把智能体放到工作流中心。
这件事和普通人也有关。下代办公入口可能会从单的Word、Excel、PPT、IDE,移向个常驻智能体。它知道你的文件、项目、日程、同事、客户和流程。你给它目标,它帮你拆任务、找资料、生成初稿、跑脚本、提醒进度,再把结果交给你验收。
谁能调度它,谁能验收它,谁能控制它的权限,谁就在组织里拥有新的杠杆。
普通人要学会调度智能体
所以,问题不只剩下“要不要学编程”。
对普通AI使用者来说,现实的问题是:能不能把个模糊需求拆成智能体能执行的任务;能不能给它足够上下文;能不能判断结果哪里不可靠;能不能让它先做低风险版本,再步步扩大权限;能不能把次成功操作固化成可重复流程。
这套能力和传统编程有关,但不等于传统编程。
懂点代码、数据结构、系统边界,仍然会让人容易判断智能体写出来的东西靠不靠谱。但普通人的课,可能不再是从语法开始,而是从任务拆解、上下文组织、检查点设计和结果验收开始。
它像种新的工作素养:会描述系统,会拆解目标,会设置边界,会复盘错误,会让机器持续改进。
未来几年,“软件工程师”这个名字可能会变轻。工程本身不会变轻,只是工程的部分会扩散到多角里。
公司里会有多人能做出软件,也会有多人被要求像builder样工作。
有种能力会贵。
把复杂问题变成系统的能力。
AI智能体可以写代码,可以跑任务,可以连续工作几个小时甚至久。但它仍然需要人告诉它什么重要,什么不能碰,什么完成,什么须回滚。
真正稀缺的人,不定是手写每行代码的人,而是能把业务、工具、流程、风险和判断组织成个可运行系统的人。
程序员还在。
只是写代码这件事,正在离开程序员这个单岗位,变成整个组织都要学会调用的能力。
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