当AI开始“自己写自己”，我们该如何理解这件事？

该图片可能由AI生成

Claude Code完全由Claude Code自己编写完成——这条消息在技术圈引发了一场有趣的讨论。

发布者抛出一个问题：我们是否已经进入了某种程度的递归改进循环？

这个问题立刻引来了不同声音。

严谨派首先发难：这根本不算递归。真正的递归应该是Claude Code编写Claude Code的代码本身，而不是写一个衍生产品。就像用GCC编译器编译它自己一样，这在计算机领域早有先例，叫做自举——先用汇编写出C编译器，再用C编译器编译自己。

还有人指出，整个过程中人类仍在掌舵。Boris依然在驾驶这艘船，做出取舍决策。如果没有人类的监督和提示，AI会自己主动去做这件事吗？它有资源独立完成吗？把更好的开发辅助能力和真正的自主性混为一谈，可能是当下最常见的认知偏差。

务实派则关注实际体验：据说这个产品目前还挺多bug的，在MacOS桌面端表现不太稳定。也有人调侃，作为Claude Code的创造者和主要负责人，他还能怎么说？总不能说“它写了大概七成，剩下的搞不定，我们只好手动补上”吧。

但乐观派的声音同样响亮：三个月前我们还在说AI代理是垃圾、根本不能用，现在已经在讨论准递归自我改进了。这个速度本身就说明了什么。有人直言，我们正在逼近那些被告知“还有时间准备”的东西。

还有一个值得玩味的视角：在这个突然变得高度信任的社会里，一家闭源公司声称做到了某件无法验证的事情，所有人就欣然接受并以此为基础继续讨论。这种信任本身，或许也是这个时代的一个注脚。

我的看法是，与其纠结于“递归”这个词的技术定义，不如关注一个更本质的变化：AI正在越来越深度地参与到创造AI工具的过程中。无论我们如何定义这个现象，它正在发生，而且速度超出了大多数人的预期。

代码只是开发的一小部分，更关键的问题是：除了写代码，它还做了什么？它理解了什么？它能自主决定什么？

这些问题的答案，可能比“谁写了代码”更值得我们思考。

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