Claude Code 之父谈 AI 编程:写代码正在从技能变成工作方式

Claude Code 之父称自己已不手写代码,AI 编程正在改变开发者、组织和创业方式。

原文标题:Claude Code 之父:2026 年我一行代码都没写,编程已被 AI 解决

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

文章围绕 Claude Code 创造者 Boris Cherny 的访谈展开。他表示,2026 年以来自己几乎不再手写代码,日常开发由 AI 代理完成,甚至能通过手机同时管理多个编码会话和大量 Agent。Claude Code 最初并非长期规划的产品,而是在 Anthropic Labs 的小团队中偶然诞生,真正爆发则来自 Opus 4 系列模型能力提升。Boris 认为,“编程被解决”并不意味着所有软件工程问题都消失,复杂遗留系统、冷门语言等仍有难度,但编码本身会越来越普及,未来更多非程序员也能借助 AI 构建软件。文章还提到,SaaS 不会简单崩盘,但软件开发成本下降会削弱切换成本和流程壁垒,推动更多 AI 原生初创公司出现。真正的差距不只在模型能力,而在组织是否能围绕 AI 重构协作流程。

怜星夜思:

1、如果“写代码”真的变得像发短信一样简单,程序员最该保留的核心能力是什么?
2、AI 代理一天能提交上百个 PR,这种开发模式会提高效率,还是制造更多审核和维护压力?
3、文章说未来懂业务的人也能用 AI 写软件,这会让程序员变得不值钱,还是让软件需求变得更多?
4、AI 编程工具越来越强之后,SaaS 产品的护城河会从哪里来?

原文内容

2026 年,你还在一行一行敲代码吗?

Claude Code 的创造者、Anthropic 核心人物 Boris Cherny,在公开访谈里抛出一句让整个行业震动的话:2026 年到现在,我没有写过一行代码。

所有开发工作,100% 交给 AI 代理完成。消息一出,全网热议:编程要亡了?程序员要被 AI 取代了?

这一切,都从他当年一次无心之举说起。

Claude Code:不是规划好的产品,是意外做出来的

Claude Code 不是立项已久的大项目,而是偶然诞生

2024 年底,Boris 加入 Anthropic 内部创新实验室 Anthropic Labs。团队很小,只有几个人。

当时行业里的 AI 编程,最高水平就是逐行代码补全,也就是 Sonnet 3.5 刚实现的能力。但他们一眼就看出来:大模型的能力早就溢出了,根本不止补一行,完全可以直接写完整代码。

于是 Boris 动手做 Claude Code。

前六个月,工具几乎没法用,他自己也只敢用它写 10% 的代码。早期发布后也没火,平平无奇。

真正的转折点在 2025 年 5 月——Opus 4 模型上线,Claude Code 瞬间迎来指数级爆发

之后 Opus 4.5、4.6、4.7 一路迭代,用户量一次比一次猛增,直到今天。

有意思的是,Claude Code 自己的代码库,全是 AI 写的:TypeScript + React,没有任何神秘黑科技。当初选这两个技术栈,是因为早期模型更擅长;现在的模型,任何语言、任何框架都能上手,没见过也能学会。

2026 年:他彻底不写代码,AI 全职包办

Boris 在访谈里说得很直白:coding is solved,编程这件事,已经被解决了。

对他个人来说,这句话就是现实:2026 年至今,他一行代码都没写,所有代码全由 AI 代理完成。

他每天会提交几十个代码合并请求(PR),最高纪录一天 150 个 PR,全部是 AI 写的。

他现在连电脑都很少开,大部分工作直接在手机上完成:打开 Claude App,左侧 Code 页面同时跑着 5–10 个会话、几百个 AI Agent;到了晚上,还会启动几千个 Agent 做深度任务,全程不用人盯着。

他最常用的功能叫 /loop(循环)——一句话,让 AI 自动反复干活:

  • 自动修复流程问题
  • 自动变基代码
  • 自动处理不稳定的测试
  • 每 30 分钟汇总一次用户反馈

后来又上线了 Routines(例行程序):就算你关了电脑,任务也会在服务器上持续运行,永远在线。

不过 Boris 也很客观:不是所有场景都被解决了。超大型、极其复杂的遗留代码库,以及一些冷门编程语言,AI 目前还搞不定。但他给出的解决方案特别简单:等下一个模型版本就行。

未来:不是程序员消失,是人人都会写代码

那未来会不会人人都能写代码?

Boris 很直接地说道:会,而且会像发短信、用 Office 一样普通。

他用 1400 年欧洲印刷术普及来类比这场变革。印刷术出现前,欧洲只有 10% 的人识字;印刷术后 50 年,出版的书籍总量,超过过去 1000 年的总和,书价直接下降 100 倍;几百年后,全球识字率涨到 70%。

未来写代码,不再是程序员的专属技能。小店主、会计、设计师,懂业务的人,就能用 AI 写出自己需要的软件——编码本身,反而是最简单的一步。”

他的团队已经是这样,在 Claude Code 团队里,工程经理、产品、设计、数据、财务、用户研究,所有人都会写代码。

未来不会再只有敲代码的程序员,更多是懂业务、懂产品、会指挥 AI 的全能开发者。

SaaS 不会末日,但行业要大变,初创公司将暴增 10 倍

如果 AI 让写代码便宜了 10–100 倍,会不会出现 SaaS 末日 

Boris 很冷静地说:不会是大家担心的那种崩盘,但行业规则会彻底改写。”

  • 会变弱的:切换成本、流程优势(AI 能轻松迁移代码、自动优化流程);
  • 不会变的:网络效应、规模经济、核心资源壁垒;
  • 最大的变化未来 10 年,能颠覆行业的初创公司,数量会涨 10 倍。

大公司想跟上,要改流程、要培训、要克服内部阻力,很难;而初创公司可以从零开始,原生用 AI 开发,直接跟大厂正面竞争。

他说:“现在是创业最好的时代,到处都是新机会。”

行业差距不在技术,在组织方式

很多人好奇:Anthropic 内部是不是有更强、外界用不到的模型?

Boris 直接说:模型层面,几乎没有差距。外界在用的 Opus 4.7,他们内部也在用,完全一样。

真正拉开差距的,是组织和工作流程。Anthropic / Claude Code 内部,公司里没有一行手动写的代码,所有 SQL 都是模型生成的AI 代理全天在 Slack 互相沟通、协作、解决问题;

而大多数外部公司还停留在“AI 辅助写几行代码”,没有把整个流程改成 AI 原生模式。

他的结论很明确:技术会越来越开放,但能不能用好 AI,最终看组织能不能彻底改变工作方式。

提前准备、应对挑战

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覃立波,冯骁骋,刘乾|译

豆瓣评分 9.5,从零开始构建大模型的最佳指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。

《图解大模型:生成式AI原理与实战》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔,[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 | 译
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《AI工程》
Chip Huyen|著
宝玉 | 译

由业内知名 AI 专家、前英伟达工程师,畅销书作者 Chip Huyen 撰写。 全书系统阐述了“AI工程”的核心方法——如何基于现成的基础模型(LLM、LMM)构建高效、实用的AI应用。书中提供了完整的 AI 工程框架,涵盖模型选择与评估、提示工程、RAG 与智能体、微调策略、数据集工程、推理优化及 AI 工程架构等关键环节,帮助开发者在复杂的 AI 生态中做出科学的技术决策。
视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI&t=374s

回答“程序员最该保留什么能力”:我觉得不是语法,也不是某个框架,而是把问题拆清楚的能力。AI 可以写代码,但它很依赖你把边界、约束、验收标准说清楚。以后厉害的程序员可能更像技术产品经理+架构师。

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我感觉未来 SaaS 的竞争会更像服务业。功能大家都能做,谁更懂行业、响应更快、能陪客户把流程跑顺,谁更有优势。纯卖按钮的产品可能会难受。

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