Claude Code之父：我们公司已没真人写代码了

AI应用风向标（公众号：ZhidxcomAI）
编译｜毕伟豪
编辑｜漠影

智东西5月8日报道，近日，Claude Code之父Boris Cherny与红杉资本合伙人Lauren Reeder一同出席AI Ascent 2026大会，两人进行了一场深度对话，Boris还回答了观众提问。详细拆解了Claude Code的诞生过程、AI编程的现状与未来，以及Anthropic内部的组织变革。

Boris在访谈中透露，Claude Code的诞生纯属意外，前六个月几乎没有产品市场契合度，他在此期间只拿它写10%的代码，直到2025年5月Opus 4发布后才迎来指数级增长。如今，Boris已不再亲手写代码，代码100%由AI生成。

谈及AI如何重塑创业格局时，Boris认为AI将削弱切换成本和流程能力两类传统商业护城河，但网络效应、规模经济等核心壁垒依然成立。他预测，未来十年颠覆性的创业公司数量将增长10倍，这是最好的创业时代。

他认为，AI将以更快的速度让编程民主化，写代码将成为像“发短信”一样普及的技能，未来将会有越来越多的跨学科通才崛起。以下是这场对话的核心内容：

1.Claude Code的诞生源于一次意外。2024年底，Boris在Anthropic内部孵化器发现模型能力远超当时产品（行内补全），于是动手打造直接让Agent写全量代码的工具。前六个月几乎没有PMF，直到2025年5月Opus 4发布后才出现指数级增长。

2.一行代码不写，编程已经100%被解决了。Boris的代码100%由模型生成，他每天发数十个PR，最高纪录一天150个。但他承认，复杂代码库和非主流语言仍未被完全攻克，答案通常是等下一个模型。

3.常用手机开发，成百上千个智能体并行，loop是未来。Boris大部分工作从手机完成，同时运行5-10个会话、几百个Agent，每晚有数千个Agent做深度任务。他强烈推荐loop用cron定时调度Agent自动执行重复任务（修CI、抓反馈、整理PR），称之为未来。

4.未来团队：跨学科通才崛起。Claude Code团队所有人都在写代码，产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员无一例外。Boris预测，未来将会有越来越多的通才崛起，他们同时擅长产品、设计和数据科学。

5.SaaS不会灭绝，但切换成本和流程壁垒将消解。AI削弱了切换成本和流程能力两类商业护城河，但网络效应、规模经济、独特资源依然成立。与此同时，未来十年颠覆一切的创业公司数量将增长10倍，大公司受制于内部惯性，而初创公司可以用AI原生方式从零构建。

6.写代码将成为像“发短信”一样普遍的技能。Boris以15世纪印刷机类比：印刷机让欧洲识字率从10%飙升至70%，书籍成本下降百倍。AI将以更快的速度让编程民主化。他认为最好的会计软件作者不是工程师，而是懂领域的会计师，领域知识才是难点，编程已是易事。

7.真正的领先在于组织流程。Anthropic内部用Claude做一切事情，团队成员的Claude之间通过Slack互相通信、在loop中协作，公司内已无一行手工编写代码。同一套技术对所有人可用，差距在于组织结构和流程变革的深度。

8.MCP是连接一切的工具，Computer Use是兜底方案。对于知识工作场景，MCP协议是让AI访问Salesforce、Google Docs等云端工具的最简答案。没有MCP的系统则由Computer Use兜底，4.7已能操作电脑上的任意软件，虽慢但稳。Boris认为这些细节最终都不重要，对模型来说，一切都是token。

下面是访谈的完整实录：

一、Claude Code的诞生，是一场意外

报幕员：好的，我很兴奋地介绍我们的下一位演讲者。举手示意一下，在座谁在用Claude Code？好，再举手，在座谁得了Claude Code狂热症？我的团队都调侃说我有Claude Code狂热症，这事可能真也可能假。今天我们非常高兴请到Boris Cherny。

Boris是Claude Code的缔造者，在打造这个产品的过程中，他在最前列，亲眼见证了现代软件开发方式的重塑。Boris，我们真的非常感谢你抽出时间跟我们交流。我们知道整个软件开发某种程度上都扛在你肩上，所以谢谢你腾出一个小时来跟我们对话。今天采访Boris的是我们团队的Lauren Reeder。

Boris：你把我的开场词给抢了。我一般都会问在座谁在用Claude Code，刚才举手的人不少，太棒了。

主持人：谢谢你来，Boris。这里做了一屋子的构建者（builders），能请到你来真的非常特别。我认为你正在彻底改变“构建”这件事本身，所以我非常好奇你怎么看待软件编程的未来，以及我们该把所有空闲时间花在哪儿。不过我先给大家补充一点你的背景，好让大家多一点了解。除了创建Claude Code，Boris还是工程师的典范。整个职业生涯你都在大量写代码，还写过编程教材，包括一本关于TypeScript编程的书。而且我上次跟你聊天时，你说过去一年，至少到2026年到目前为止，你一行代码都没亲手写过，这个变化相当大。

Boris：还有一件不太为人知的事。中学时候我写过一本教大家用TI-83 Plus计算器的指南。我刚刚搜了一下，它居然还在网上，实在太尴尬了，请大家千万别去搜，但它确实存在。

主持人：我们肯定会去找出来的。好，我先问几个问题，从Claude Code怎么开始的讲起，然后开放给观众提问。大家可以开始在脑子里酝酿问题了，我很想把麦克风交给你们。

Boris：好，先快速问一下，在座用Claude Code的人，主要用命令行版的（举下手），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，这很棒。Claude Code的起源，很多方面可以说是纯属意外。

我是在2024年底加入这个团队的。当时它是Anthropic内部的一个实验室，叫Anthropic Labs。团队在某种程度上完成了它的使命。我们做出了Claude Code、MCP协议，还有桌面端应用。那就是一个小团队，只有我们几个人，纯粹就是个创新团队。我们把自己想做的产品做了出来。团队后来解散了。现在大家又聚在了一起，开启第二回合。

Mike Krieger，就是Anthropic的首席产品官，之前也是Instagram的联合创始人之一，现在在领导这个项目。至于我开始做编程工具的原因，是我们当时觉得存在一种product overhang（产品空缺），我猜在座各位经常用这个词，我们在实验室里用得非常频繁。核心想法是，模型已经能做好多事情了，但还没有产品把这些能力真正接住。

在2024年底我们审视编程领域的时候，那时最先进的方式是行内补全：你打开IDE，按tab键，它帮你一行一行地补全。那是Sonnet 3.5首次实现的能力。但我们的感觉是，我们其实可以走得更远，模型几乎已经准备好迈出下一步了。我们不需要再做行内补全了，可以直接让智能体把所有代码写出来。

于是我开始做。但头六个月它就是不行。真的很烂，勉强能用。我大概只拿它来写我10%的代码。即便我们最初发布Claude Code之后，它也没有一炮而红。用的人确实不少，但没有出现今天这种指数级增长。

真正的转折点是从5月份的Opus 4开始的。我对此记忆非常清晰。就是从那时起，指数级增长开始了。然后每发布一个新模型它就迎来一次新的拐点，从Opus 4开始，然后是4.5、然后是4.6，现在到了4.7，一直在呈现拐点式增长。本质上，我们一直在建一个“PMF前”的产品。我们心里清楚它在头六个月不会契合产品市场，因为我们在为下一个模型而构建。这自始至终是我们的思路。

Boris：而且对Anthropic来说，我们一直非常专注。我们始终关心的是商业、企业、安全和编程。这一直就是我们想走的路。所以在某个时间点，我们知道要做一个产品，只是不知道具体要做什么，于是这就成了一场产品研发的豪赌。

二、一行代码都不写，编程已经100%被解决了

主持人：这是一个难以置信的故事，尤其是它竟然是场意外。你此前公开说过，你认为编程已经被解决了。如果这是Anthropic的三大赌注之一，你能再多解释一下吗？你指的是什么意思？还有哪些东西可能还没被解决？随之而来的新问题又会是什么？

Boris：好，我再来问在场各位一个问题。谁还100%手写代码？谁100%用智能体，比如Claude Code来写代码？谁介于两者之间？好。所以编程大概被解决了50%。

对我来说是100%。Claude Code的代码库嘛，它泄露过，所以大家也都知道，它其实非常简单，就是TypeScript加React，没什么大秘密，没什么真正复杂的东西。我们选TypeScript和React的原因是，它们对模型来说非常“在熟悉领域内”。

我们刚开始建代码库的时候，模型可没今天这么聪明，所以语言和框架的选择至关重要。现在它当然什么都能写了，没见过的新语言、新框架都能快速上手，但当时，你得用模型比较熟悉的东西。

正因为如此，我们相当早的时候就达到了模型写全部代码的阶段，应该是在去年十月、十一月前后。所以今天对我来说，模型可以写100%的代码，我每天大概发几十个PR，上周有一天我发了150个PR，那是我的纪录，我当时纯粹是想试试能推到多远。对我来说，编程确实已经被解决了。但并不是在所有人那里都解决了，还有很多庞大而复杂的代码库，还有些怪异的语言模型暂时不擅长。不过，在座的各位都清楚，它正在逼近，通常答案就是：等下一个模型。

三、随时随地运行几百个智能体，loop是未来

主持人：你能不能给大家讲讲你的个人工作配置？你那天给我演示了一下，真的相当疯狂。

Boris：我大概六个月前在Twitter上分享了我的个人配置。有趣的是，我分享了之后才发现很多人会觉得惊讶，我完全没意识到，那就是我平常写代码的方式。

主持人：后来它又变了。

Boris：对，又变了。现在我的大部分工作都在手机上完成。我不知道你们能不能看清楚，我打开Claude应用，在左侧有一个小小的Code标签页，我就在那儿同时进行着一堆会话，你可能看不到。

主持人：有多少个会话？

Boris：通常大概5到10个。每个会话里又有一堆Agent。我目前大概跑着几百个Agent，通常每晚我有几千个智能体在做更深度的任务。

管理它们有几种方式：一种是让Claude调动一批子Agent去干。但我发现自己用得越来越多的是loop，就是/loop命令。它简直是最酷的东西，最简单，也最管用。它就是让Claude用cron为未来的某个时间点安排一个任务，而且是一个重复任务。它可以每分钟跑一次、每五分钟、每天一次，随你怎么安排。

到现在，我已经有几十个loop在跑了。有一个帮我看管PR，自动修CI、自动rebase。还有一个在维护CI健康，如果出现不稳定测试之类的，它就去修。还有一个是每30分钟从Twitter上抓用户反馈、自动分类整理给我。所以我随时都有一堆loop在跑。某种程度上我真心觉得loop就是未来。如果你还没试过，强烈推荐。而且我们刚刚推出了Routines，同样的事情，但是跑在服务器上，即便你合上笔记本电脑，它也继续运行。

四、每个人都在写代码，未来的团队将会充满跨学科通才

主持人：好，那是你的个人配置，再讲讲你认为未来的团队会是什么样子吧。你怎么从你现在做的这一切外推到整个团队，让每个人保持同步？还是说我们需要把更多事情放手给智能体让它去做？

Boris：我想是的。做预测真的很难，但我今天是来预测的，那就试试看。我觉得总体趋势是会出现比今天多得多的通才。今天当我们在说通才的时候，很大程度上指的还是工程师，他们仍在写代码，但可能属于产品工程师类型。当我们说通才时，就是说一个人同时搞iOS、Web和服务端，这算工程领域内的通才。

但我认为我们将越来越多地看到跨学科的通才，也就是那种不仅产品工程很厉害，同时也很懂设计的工程师，或者很擅长产品、数据科学和工程。我不知道该怎么确切描述，我们团队已经开始出现这种现象了，实际上，Claude Code团队的很多人都是跨学科通才。

我们团队的每个人都写代码。所以工程经理写代码，产品经理写代码，设计师、数据科学家、财务、用户研究员，每一个团队成员都写代码。所以你看，他们是某个领域的专家，但现在每个人同时也都在写代码。我看到有人在点头，我猜这对在座各位来说其实也不意外，因为我相信你们也在自己团队里看到了同样的情况。

五、SaaS不会灭绝，现在是史上最好的创业时代

主持人：我还有最后一个话题，然后就把时间开放给观众。我们聊了一些编程在发生的变化，我很好奇你怎么看软件或软件产品这个领域的改变。我认为我们正在目睹AI让写代码的成本降低10倍甚至100倍，那用软件生产的产品的价值会怎样？我们是否面临一场SaaS大灭绝？你怎么看这件事的演变，你又得再做一个预测了。

Boris：SaaS大灭绝这个问题是我最喜欢的问题。

我觉得接下来会发生两件事，而这两件事都不是人们目前在谈论的。

第一件事。在座有人听Acquired播客吗？那是最棒的播客。我前几周跟他们录了一期，感觉就像是见到了我的英雄，那两个主持人真的太好了。他们有一套“七种力量”的概念，这是Hamilton Helmer写的，他专门为此写了一本书。这讲的是商业的七种护城河模式。我认为因为AI的出现，其中一些模式会变得更重要，另一些会变得不重要。举个例子，会变弱的一个是切换成本，因为你直接用模型就能把东西从一个平台迁移到另一个。另一个会变弱的是流程能力，对那些护城河建立在工作流和流程上的公司来说，Claude正在变得非常擅长摸清流程。尤其是4.7版本，它可以自己不断迭代，你给它一个目标，让它一直迭代到完成为止，它就会自己跑下去。

我觉得这是第一个能做到这种程度的模型，所以这些模式会变弱，但我认为那些更根本的护城河依然成立，比如网络效应、规模经济、独特资源，这些并不因为AI而改变。

第二件事，如果你看今天的创业公司数量，或者说过去十年，我觉得未来十年的创业公司数量，那类能够颠覆一切的创业公司，会增长大约10倍。因为现在你可以是一家极其微小的创业公司，但能做出价值跟大公司一样的东西，而且可以正面对抗。

因为大公司得调整他们的业务流程，得改变他们的工作方式，得重新培训每个人使用技术，他们会遭遇巨大的内部阻力。但是在座的各位不会有这个问题。如果你从零开始，你可以从地基往上就用AI原生的方式构建。所以我觉得这是最好的创业时代，最好的构建时代。有太多颠覆正在涌来。

五、随着模型越来越强，编程会像发短信一样简单

主持人：看来我们还是有机会的。谢谢你，Boris。现在我想把时间开放给观众提问，谁有问题都可以问。

观众1：你好。我很好奇，你刚才说在PMF出现之前建了六个月。现在模型已经足够好了，你觉得Claude Code的成功，多少归功于模型本身，多少归功于产品层面那些让体验更好的决策？

Boris：我觉得大概是个混合。对，是个混合。如果一年前问，比例大概五五开。我猜六个月前你问我，也是五五开。

观众1：那两年后呢？

Boris：两年后？我不知道。我们的规划周期是一周。

顺便说一句，之所以是五五开，是因为早年我参加过YC，我是那家YC公司的第一个雇员，后来也做过好几家创业公司。在创业公司里，他们反复给你灌输的一点，尤其是在YC，就是：打造人们真正热爱的产品。所以产品具体是什么没那么重要，模型什么的也没那么重要，最终你还是得做出人们真正喜爱的东西。这就是产品之所以重要的原因。我们在细节上投入了非常多的关注，这样你一整天用它，体验都非常好。

我认为随着模型变得更好，那层Harness某种程度上就没那么重要了。我们现在在想的是怎么演进这层Harness，怎么让loop成为最重要的东西，怎么让人们更方便地运行大量Agent。子Agent是一个方向，我们正在弄的东西还有不少。但我认为一年后，模型本身会变得更好，所有那些我们今天搞的安全机制，提示注入防护、命令静态验证、权限模式、人机回路等等，所有这些都会变得没那么重要了，因为模型自己就会做好。这就是我的预测。

观众2:稍微从软件领域往后退一步看。我觉得Claude Code几个月前引发了一场文化层面的变化，它让构建软件这件事民主化了。你能看到店主在给自己写软件，甚至有人在给控制器编程来实现开门自动亮灯。你觉得将来写软件会不会变成一种像会用Microsoft Office那样的通用技能，成为每个人都能做的事，不只是科技行业的人的专利？

Boris：一定会，我觉得不光是那样。我觉得会变成像“我会发短信”一样普遍的技能。我看的书基本上包括两大类：科幻和科技史，这是我大量涉猎的方向。在科技史里，有一件事在我看来是当前所发生一切最清晰的对照，那就是15世纪欧洲的印刷机。当时的情况是：在印刷机出现之前，欧洲大概只有10%的人识字。他们知道怎么阅读和书写。他们通常受雇于那些不认字的国王和贵族。他们的工作就是读和写。这不是人人都具备的能力。后来印刷机被发明了出来，然后迅速扩散。

在印刷机发明后的50年内，欧洲出版的文献数量超过了此前一千年。同一时期，一本书的价格下降了大约一百倍。之后又花了几百年，因为学读写本身是件很困难的事，需要教育系统，需要政府推动，也不可能所有人都在田里干活，但接下来的几百年里，全球识字率升到了大约70%。

到今天，我们都能读会写，你不需要一个读写专业的学位才能学会。当然，专业的作家依然存在，那始终是一个可以去做的职业。所以我觉得，接下来即将发生的事，而且会远远比50年要快，软件将成为一个彻底民主化的东西，任何人都能做。而且这里面有很多对应的推论。

举个例子，假设你要做一款会计软件，写会计软件的最佳人选，我认为可能即便是今天，也已经不是一名工程师了，应该是一名真正优秀的会计师，因为他们对领域了如指掌，编程反而是容易的部分，难的是懂领域。我觉得这毫无疑问就是未来。

观众3：刚才说你们因为能提前接触到模型和Agent，所以某种程度上已经生活在未来了。Claude Code在发布前是内部工具。你们在工程实践上和外部世界的差距，是一个月？三个月？还是六个月？这个差距随着时间是越来越大还是越来越小？

Boris：我们在内部用的是和大家完全一样的模型。对我们来说，dog fooding（内部自用）非常重要。所以我们用的就是在座各位用的同样的东西。我们会用一点Mythos来做实验，然后大量使用Opus 4.7来写我们的大部分代码。

在模型层面，我觉得其实不存在什么差距。差不多就是Mythos，它未来会以某种版本或某种衍生形态向所有人开放。在产品层面，可能差距要大得多。这跟我们内部流程的彻底变革有关。如果你跟Anthropic的任何人聊天，你会发现我们几乎用Claude做一切事情。我们的Claude们整天互相沟通，当我在写代码，当我的Claude在loop里写代码时，它们会通过Slack跟其他人的Claude交流，那些Claude也在各自loop里运行，相互间交换信息，解决未知问题。我们公司里再也没有一行手工编写的代码了。所有的SQL都是模型写的。所有东西都是模型构建的。

Boris：所以我觉得我们真正领先的地方并不是技术，因为相同的技术对我们和在座的每一位来说都同样可用，因为我们在做的本质上是一个平台。所以对我们来说很重要的是，开发者可以和我们用同一套工具，我们发布的每一样东西都会自己先用。但我认为真正更大的领先之处在于组织结构和组织流程，这是一个单独的领域，希望我们可以在类似这种场合再聊一聊，大家都能从中学习并一起进步。

主持人：对，我觉得这也是创业公司的优势所在，从一开始就这么做要容易得多。

观众4:在之前那次Square活动上，你提到了多Agent，当时还只是一种很初期的概念。你说还有一些东西在推进，而现在显然已经有了/batch、/loop、子团队、Teams。你能不能分别从模型层面和Harness层面讲讲，你是怎么在Harness层注入先验知识的？模型层的目标函数又发生了什么变化，能让这种分配任务、启动Agent的体验变得更好？因为有那么多工作是可并行的，你可以同时快速地做那么多事情。我感觉自己在什么该并行化这件事上仍然得靠我自己的直觉，而不是模型自己理解“这事儿你可以启动几十个Agent”。

Boris：在产品层面，说到底就是prompt的调整，这就是全部。所以我们不断调整prompt来帮助模型更好地并行处理事情。但同时，随着模型越来越强，它会自然而然地做到。像Loop这个东西，我发现在4.7上，它就自动开始做了一些非常酷的事情。

比如我告诉它，去拉这批数据查询，它会主动说“嘿，我注意到数据在随时间变化，我开一个loop每30分钟给你一份报告”。我说太好了，能发到Slack上吗？然后它就通过Slack MCP去干了。所以我认为，随着时间推移，这不应该是用户去琢磨怎么更好地使用工具的问题。如果变成了那样，那说明我们在产品设计上没做好。这件事归根到底应该靠模型自己去做得更好，靠我们在prompt层的引导让它自然而然地做出这些行为。

观众5：现在看起来，我们很多人都用Claude或者Codex这类云端工具来做大量计算工作。但也有一些声音很坚定地拥护本地AI。我可以想象，随着开源权重模型和其他技术的追赶，人们未来也可能以本地方式获得非常高质量的编程辅助。所以我很好奇你对接下来几年这个方向怎么看，你觉得轨迹会是一直依赖云端算力，还是会转向“大家都有自己本地的Agent，不被限流，以及其他优势”？

Boris：我觉得可能有几种角度，最根本的回答是，这根本不重要。因为我觉得现在我们正在到达一个阶段，模型自己就能把这些事想清楚。所以我想几年之后，模型会承担所有代码的编写，会自己启动Agent，会自己搭建环境。如果它判断说“那我用本地模型来做这个吧”，那它就会那么做。这些决策，我不认为将来还需要我们工程师来做了。

观众6：Claude Code做了一个很棒的决策，就是利用了开发者的很多工具和工作流都在本地这件事。但对于那种通用知识工作来说，情况并不总是这样，很多工具在云端。我很好奇你们怎么思考CoWork这件事，怎么给CoWork足够的工具访问权限，让它也像Claude Code对于开发者那样强大？

Boris：这是一个非常好的问题。我以前在一家大公司的时候，我们花了五年时间把所有环境迁移到远程，工作量实在太大了。但对于知识工作来说，其实很大程度上已经是云端的了，像Salesforce、Docs这些。对我们来说，答案永远是最简单的那个：就是MCP。你在Claude应用里接的同一个MCP连接器，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。

观众6：对于那些没有MCP的系统，你觉得Computer Use会是一个很大的机会吗？

Boris：对，我觉得Computer Use是一种兜底方案。据我所知，Anthropic目前在Computer Use上走得相当靠前。如果你通过CoWork用它，效果相当不错。它几乎能操作你电脑上的任意软件。速度还很慢，但现在做得相当好了，尤其是在4.7上。但除此之外，MCP就是答案。而且这些东西归根到底也没那么重要，MCP、CLI、API，只要有某种程序化访问接口就行。因为模型才不在乎呢。对模型来说，一切都是token。

主持人：好，我们还有时间再问最后一个问题。

观众7:你之前或多或少已经提到了这个。你在某个时间点看到了产品空缺，然后想到去建一个产品，等模型变得更强之后它会变得更有趣。你能不能哪怕用很模糊的方式描述一下，你在建的某个产品，你认为在六到十二个月后的模型上会变得有趣得多的那种？

Boris：我觉得Claude Design是一个很好的例子，今天已经相当不错了，以后会好很多。另外我们在Claude Code上也在做一些改进，接下来的几周就会上线，你会看到的。还有就是loop、Batch这类围绕大规模并行智能体的功能会变得更好，Computer Use是另一个不错的方向。

主持人：好，Boris，非常感谢你来。我们还会在这儿待一会儿，谁有问题可以来聊。

Boris：谢谢大家。