Boris 又出來分享了！
“程式設計問題已經 100% 被解決了！”
“我們全公司已經沒有手寫程式碼了，所有的 SQL、所有的基礎構架，全部由模型自主生成。”
在剛剛結束的 AI Ascent 2026 峰會上，Claude Code 的靈魂人物 Boris Cherny， 這位締造了地表最強程式設計 Agent 的男人，在訪談中淡地自曝了他的 在 Anthropic 的 2026 實際工作情況：
一、零手寫程式碼：今年以來，他沒親手寫過一行程式碼。
二、手機 agent 來辦公： 所有的複雜工程，全部在手機 App 上通過調度上千個 Agent 完成。
三、自創 Agent工作流，PR 效率超標： 依靠自創的 "Sloop"（循環任務），他曾創下單日提交 150 個 PR 的恐怖紀錄。
它是目前為止最酷、最簡單的方案：你讓 Claude 使用 Cron（工作排程）來預約未來的任務。這是一個重複性任務，可以每分鐘、每五分鐘或每天運行。
Boris 對此表示：對我個人而言，程式設計的時代已經結束了，現在是“指揮AI”的時代。
在這段僅 20 多分鐘的對話中，Boris 快速回憶裡過去幾個月來 Claude Code的魔幻感十足的迭代過程。從最初被視為“垃圾”的內測版本，到 Opus 4.7 開啟的指數級進化；從繁瑣的人工驗證，到 Agent 自發開啟循環任務、自我修復 CI、甚至在 Slack 上跟 AI 同事跨時空“對齊”……
程式設計問題解決之後，隨之而來的便是 SaaS 行業的巨變。
Bois 被主持人來了一場預言“SaaS 啟示錄”。他表示，當寫程式碼的成本降低 100 倍，當會計師比程式設計師更擅長寫會計軟體，現有的一些商業護城河將瞬間崩塌。正如 14 世紀的印刷機終結了文盲時代，現在的 AI 正在讓軟體開發像“發簡訊”一樣成為全民本能。他甚至提出一種預判：未來 10 年，會有 10 倍初創公司收割如今的市場。
“現在，一家微型初創公司可以建構出與大公司同等價值的產品，並進行正面競爭。大公司必須改變其業務流程，必須重新培訓員工，這會面臨巨大的內部阻力。”
此外，在現場觀眾的熱情提問中，Boris 也抖出了不少大實話，比如他坦承，現在的多Agent協作功能，本質上還是提示詞工程。
再比如，Anthropic 最近會有那些方向的動作，Boris 透露了幾個：除了剛才提到的 Sloop、還有批次處理、大規模平行Agent協作能力、以及 Computeruse 等等，當然還有不少秘密進行的內測功能，也會陸續公開。
Boris 還在此力挺 MCP：稱對於AI訪問程式碼庫，MCP 依舊是核心解決方案。而 Computeruse 則是保底方案。
料還很多，這裡不再一一展開，以下是小編為大家整理的原汁原味的分享，enjoy！
“Claude Code 精神官能症”
主持人： 好的，我非常激動地向大家介紹我們的下一位演講者。請舉手示意一下，這裡有多少人在用 Claude Code？好的。那再請舉手，這裡有多少人患有“Claude Code 精神官能症”？
別害羞，夥計們。沒關係的。我的團隊經常親切地說我患有 Claude Code 精神官能症，這或許是真的。（備註：即對AI生成的程式碼不放心，自己不敲程式碼就焦慮。）
今天我們很高興請到了 Boris Cherny。Boris 是 Claude Code 的創造者、它的“父親”。在這個過程中，他親歷了現代軟體開發方式的重塑。Boris，非常感謝你今天能抽出時間。我們知道整個軟體開發的未來幾乎都壓在你的肩上，所以非常感謝你能花一小時和我們交流。
今天負責採訪 Boris 的是我們團隊的 Lauren Reer。謝謝大家。
Boris 冷知識：過去一年，沒寫過一行程式碼
Lauren Reer： 感謝你的到來，Boris。對於這滿屋子的開發者（Builders）來說，你正在徹底改變“建構”的方式。我很想探討你如何看待軟體程式設計的未來，以及當我們被解放出來後，應該把空閒時間花在什麼地方。
在開始前，我再補充一點背景：除了建立 Claude Code，Boris 是一位名副其實的“工程師中的工程師”。你的職業生涯一直在編寫大量程式碼，還寫過程式設計教科書，比如《TypeScript 程式設計》。但我記得上次聊天時，你說你在過去一年裡，或者至少在 2026 年至今，還沒寫過一行程式碼，這真是一個巨大的變化。
Boris Cherny： 還有一個冷知識，我初中時寫過一份關於 TI-83 Plus 計算器 Basic 程式設計的指南。我最近搜了一下，它竟然還在網際網路上。那太讓人尷尬了，請千萬別去搜，但它確實存在。
Lauren Reer： 我們肯定會把它挖出來的。那麼我們先從幾個問題開始，聊聊 Claude Code 的歷史和起源，然後我們會留出大量的觀眾提問環節。所以請大家先在腦海中醞釀你們的問題。
Boris Cherny： 好的。在開始前，我想快速調研下，使用 Claude Code 的人裡，大家主要是用命令列介面（CLI）嗎？（看台下）看來大部分是 CLI 使用者。有多少人用桌面端？好的。有多少人用 VS Code 或 JetBrains 外掛？
噢，看來外掛使用者並不多。還有其他的嗎？比如我最近基本都在用 iOS 端。
Claude Code 源於一場“產品滯後”
Boris Cherny： 我開始做 Claude Code 其實在很多方面都是個意外。我在 2024 年底加入了一個叫 Anthropic Labs 的內部孵化團隊。那個團隊規模很小，更像是一個創新實驗小組。我們建構了自己想用的東西，包括 Claude Code、MCP（模型上下文協議）和桌面應用。完成任務後團隊就解散了，但現在我們為了“第二回合”又重新集結了，目前由 Anthropic 的首席產品官 Mike Krieger（Instagram 創始人之一）領導。
我開始研究程式設計工具的原因是，我們感覺到存在一種“產品滯後”。這裡的開發者可能經常聽這個詞，但在實驗室裡，它的含義是：模型已經擁有了強大的能力，但還沒有任何產品能夠將其轉化為使用者體驗。
程式設計領域轉折點：去年5月 Opus 4
Boris Cherny： 2024 年底我們觀察程式設計領域時，當時的技術水平還停留在“輸入預判”階段：你打開 IDE，按下 Tab 鍵，它幫你補全一行程式碼。那是 Claude 3.5 Sonnet 最初實現的功能。但我們覺得可以走得更遠。模型已經為下一個飛躍做好了準備，我們不再需要一行行補全，我們可以讓 Agent（智能體）直接編寫全部程式碼。
剛開始的六個月，它真的不太好用，幾乎無法正常工作。我當時只有 10% 的程式碼是用它寫的。甚至在我們最初發佈 Claude Code 時，它也並不是個爆款，雖然有人用，但沒有現在這種指數級的增長。
轉折點出現在去年 5 月發佈的 Opus 4。我記得非常清楚，從那時起增長曲線開始爆發，並且隨著之後每一次模型更新（4.5, 4.6, 到現在的 4.7）不斷向上摺射。本質上，我們是在產品還未達到“產品市場匹配（PMF）”的六個月前就在進行研發，因為我們是為“下一個更強的模型”而設計的。
“程式設計，已經解決了！”
Lauren Reer： 這是一個不可思議的故事，尤其是它是從“意外”開始的。你曾公開表示，你認為“程式設計已經被解決了”。如果這是 Anthropic 的三大豪賭之一，你能詳細說說這是什麼意思嗎？還有那些問題沒解決？
Boris Cherny： 好的，我再問現場一個問題：誰現在還是 100% 純手寫程式碼？（看台下）那誰是 100% 使用像 Claude Code 這樣的 Agent 寫程式碼？剩下的都在兩者之間？看來對大家來說，程式設計只被“解決”了 50%。[笑聲]
對我個人而言，這個比例是 100%。Claude Code 的程式碼庫之前洩露過，所以大家知道它其實很簡單，就是 TypeScript 和 React，沒什麼大秘密。我們選這兩個是因為它們處於模型訓練分佈的核心，模型處理起來最得心應手。
在去年 10 月、11 月左右，我們達到了一個臨界點：模型可以編寫我們 100% 的程式碼。現在，我每天通常會提交幾十個 PR（拉取請求）。上周有一天我嘗試挑戰極限，一天處理了 150 個 PR。
所以對我來說，程式設計確實已經“解決了”。當然，這並不適用於所有地方。還有很多龐大複雜的遺留程式碼庫，或者模型還不擅長的冷門語言。但正如大家所知，技術正在飛速趕上。通常情況下，答案只是：等待下一個模型。
Boris 首曝最新個人工作流：Sloop，讓Claude預約未來任務
Lauren Reer： 你能聊聊你的個人辦公配置嗎？你前幾天跟我們演示過，那簡直太瘋狂了。
Boris Cherny： 是的。大約半年前我在 Twitter（現 X）上分享過我的配置。有趣的是，我當時並沒意識到這會讓大家感到驚訝，因為那就是我寫程式碼的方式。不過從那以後，它又進化了。
現在，我大部分的工作其實是在手機上完成的。我不知道大家能不能看清，在 Claude App 的左側有一個小小的“程式碼（Code）”選項卡，我開了大量的會話（Sessions）。
Lauren Reer： 你開了多少個會話？
Boris Cherny： 通常會有 5 到 10 個會話。而每個會話裡通常運行著一堆 Agent（智能體）。目前我大概有幾百個 Agent 在同時運行，每晚通常會有幾千個 Agent 在執行更深層次的任務。
管理這些任務有幾種方法。一種是讓 Claude 開啟一堆“子 Agent”去幹活。但實際上，我發現自己用得越來越多的是“循環（Loop）”。這叫 Sloop，它是目前為止最酷、最簡單的方案：你讓 Claude 使用 Cron（工作排程）來預約未來的任務。這是一個重複性任務，可以每分鐘、每五分鐘或每天運行。
我現在有幾十個這樣的“循環”在跑。一個在盯著我的 PR（拉取請求），自動修復 CI（持續整合）報錯或自動變基（Rebase）；另一個在維護 CI 的健康，比如測試偶爾掛了，它會自動去修；還有一個每 30 分鐘抓取一次 Twitter 上的反饋並分類總結。我覺得“循環”就是未來的方向，如果你還沒試過，強烈推薦。我們也剛剛推出了“Routines（常規任務）”，原理一樣，但運行在伺服器端，即使你關掉筆記本，它也會繼續跑。
未來的團隊：每個人都是跨學科全才
Lauren Reer： 聊完個人配置，說說你認為未來的團隊會是什麼樣？基於你現在的經驗，你是如何維持團隊同步和理解上下文的？還是說我們需要釋放更多的 Agent 才能讓一切轉起來？
Boris Cherny： 預測未來很難，但我儘量嘗試一下。我覺得未來的趨勢是：會出現比現在多得多的“全才”。
現在我們談論全才，通常指的還是工程師，比如他們是能兼顧 iOS、網頁端和伺服器端的“產品工程師”。但未來，我們將看到更多“跨學科的全才”：這些工程師不僅精通產品開發，還非常擅長設計，或者同時精通產品、資料科學和工程。
這種情況已經在我們團隊出現了。Claude Code 團隊裡很多人都是跨學科全才。我們團隊的每個人都寫程式碼——包括工程經理、產品經理、設計師、資料科學家、財務人員，甚至使用者研究員，每一個人都會寫程式碼。他們可能在某個領域是專家，但現在所有人都在寫程式碼。我看台下有人在點頭，我想這對手座的各位來說可能並不意外，因為你們或許正在經歷同樣的變化。
SaaS 大崩潰前夜？一些護城河已經不重要了
Lauren Reer： 關於程式設計的變化我們聊了不少。我很想知道你如何看待軟體產品世界的變化。如果 AI 讓寫程式碼的成本降低了 10 倍甚至 100 倍，那麼軟體產品的價值會發生什麼變化？我們會面臨一場“SaaS 啟示錄（大崩潰）”嗎？
Boris Cherny： “SaaS 啟示錄”是我最喜歡的問題。我認為會有兩件事發生，而且可能都不是人們目前討論的那樣。
第一，如果你聽過《Acquired》播客（那是我最喜歡的播客），他們提到了 Hamilton Helmer 的“七大權力（7 Powers）”理論。我認為在 AI 時代，某些商業護城河會變得不那麼重要，比如“切換成本”，因為你可以輕鬆地讓模型把資料或功能從一個平台遷移到另一個。另一個貶值的是“流程權力（Process Power）”，因為 Claude 特別擅長理順工作流。尤其是 4.7 模型，它只要有一個目標，就會不斷進行“爬山演算法（Hill Climbing）”式的迭代直到成功。
但傳統的護城河依然有效，比如“網路效應”、“規模經濟”和“壟斷資源”。這些不會隨 AI 改變。
第二，我認為未來 10 年內，能顛覆一切的初創公司數量會增加 10 倍。現在，一家微型初創公司可以建構出與大公司同等價值的產品，並進行正面競爭。大公司必須改變其業務流程，必須重新培訓員工，這會面臨巨大的內部阻力。而在這裡的各位沒有這種負擔。從零開始，你可以建構一個“AI 原生”的公司。現在是創業最好的時代，變革即將到來。
CC之所以成功：模型、產品決策、互動體驗
Lauren Reer： 謝謝 Boris，看來我們還有希望。現在我們進入觀眾提問環節。Dan，請講。
觀眾 Dan： 你提到在產品達到 PMF 的六個月前就開始建構它了。既然現在的模型已經足夠強大，你認為 Claude Code 的成功，有多少歸功於模型的能力，有多少歸功於產品決策和互動體驗？
Boris Cherny： 我認為兩者兼而有之。如果一年前你問我，比例可能是 50/50。半年前問我，可能也是 50/50。但如果問兩年後呢？ 噢，夥計，我也不知道未來兩年會怎樣。我們的計畫通常是“看一周，想半年”。
順便說一下，我認為產品和模型之所以是 50/50，是因為我早年參加過 YC。我是某家 YC 公司的第一名員工，後來也創辦過幾家公司。在 YC，他們反覆灌輸給你的只有一件事：“做出人們熱愛的東西”。無論技術或模型如何，最終你必須建構一個讓人愛不釋手的產品。我們非常關注細節，就是為了讓你全天候使用它時，依然能感受到極佳的體驗。
模型變強，Harness 還重要嗎？
Boris Cherny：隨著模型變強，產品的“外殼（Harness）”重要性可能會降低。我們現在思考的是如何進化這個“外殼”：如何讓“循環（Loops）”成為一等公民？如何更輕鬆地運行大量 Agent？除了子 Agent，我們還有很多正在研發的東西。
但我認為一年後，模型的對齊會做得更好。目前我們為了防範提示詞注入、靜態命令驗證、權限模式和“人工干預（Human in the Loop）”而設計的安全機制，到那時可能都不再重要了，因為模型本身就會“做正確的事”。
“程式設計會像發簡訊一樣自然”軟體也將徹底平民化
Lauren Reer： 謝謝。Dan，把那個麥克風傳給下一位。
觀眾 B： 讓我們從軟體領域稍微放大一點來看。我覺得 Claude Code 在幾個月前引發了一場文化變革，它讓建構軟體變得平民化了。我看到店主在為自己寫軟體，甚至有人在編寫單晶片程序，實現“門一開就自動開燈”。你是否預見到在未來，“寫軟體”會變成一種像使用 Microsoft Office 一樣的基本技能？ 每個人都能掌握，而不僅僅是科技圈的人？
Boris Cherny： 是的！絕對是這樣。我認為它甚至會比 Office 技能更普及，就像“發簡訊”一樣自然。
我平時的閱讀偏好只有兩類：科幻小說和技術史。在技術史上，有一個我覺得與現狀最完美的類比：1400 年代歐洲的印刷機。在印刷機出現之前，歐洲只有 10% 的人識字。那些國王和領主往往並不識字，他們僱傭專門的職員負責讀寫。
印刷機發明後的 50 年裡，歐洲出版的文獻數量超過了之前一千年的總和。同時，書籍的成本下降了 100 倍。當然，普及識字花了幾個世紀，因為這需要教育系統和政府的推動。但最終，全球識字率上升到了 70% 左右。現在我們都會讀寫，你不需要一個“讀寫學位”才能看書，儘管依然存在職業作家這個行業。
我認為現在軟體領域正在發生同樣的事，而且速度會快得多。軟體將被徹底平民化。 舉個例子：如果你要寫一款會計軟體，我認為即便是今天，寫這款軟體的最佳人選也不應該是工程師，而是一個優秀的會計。因為他們最懂業務邏輯，而編碼只是最簡單的環節。
Anthropic 內部：領先的地方不在技術本身，是組織和流程
Lauren Reer： Anthropic 聯創 Greg 曾說，你們就像活在未來，因為你們能率先接觸模型和 Agent。Claude Code 在發佈前曾是內部工具。那麼，你們的工程進度與外界的代差是多少？一個月、三個月還是半年？這種差距是在拉大還是縮小？
Boris Cherny： 實際上，我們內部使用的模型和大家是一樣的。對於我們來說，“吃自家的狗糧”至關重要。
我們也會用實驗性的模型（Mythos）測試，但大部分程式碼還是用 Opus 4.7 寫的。在模型層面，其實沒什麼代差，那些實驗性模型的後代最終都會開放給所有人。
我認為真正的巨大代差在於產品流程。在 Anthropic，我們真的是在所有事情上都使用 Claude。當我在寫程式碼、我的多個 Claude 在後台“循環”運行程式碼時，它們會自動在 Slack 上和同事的 Claude 溝通，互相解決未知問題。我們全公司已經沒有手寫的程式碼了。 所有的 SQL 語句都是模型寫的。
所以，我們領先的地方不是技術本身——因為我們做的是平台，必須確保開發者用的和我們用的是一套東西。領先的是組織結構和流程管理。這也是我希望在今天這樣的場合分享的原因，讓大家一起學習和演進。
產品層面，本質還是提示詞工程
Lauren Reer： 確實，這是初創公司的優勢，從頭開始建構要容易得多。Jiren，請提問。
觀眾 C (Jiren)： 咱們上次聊過“多 Agent”協作。現在我們有了 batch（批次任務）、sloop（循環）、sub-teams（子團隊）。你能從模型層面或“Harness”層面談談，你們是如何注入先驗知識，或者如何改變目標函數，來最佳化這種“分發任務給 Agent”的體驗？因為很多工作是可以高度平行的，但目前我感覺還得靠我自己的直覺去判斷什麼時候該開啟平行 Agent，而不是模型自動意識到“我可以開 10 個 Agent 來搞定這件事”。
Boris Cherny： 噢，在產品層面，這其實歸根結底就是提示詞工程。就是這麼簡單。我們會微調提示詞來引導模型更好地進行平行操作。但坦白說，隨著模型越來越強，它自然而然就會這麼做。
比如“循環（Loop）”，我發現 4.7 版本已經開始自主啟用了，這非常酷。比如我讓它“去查詢這個資料”，它會說：“嘿，我注意到這個資料是隨時間動態變化的，我開個循環任務吧，每 30 分鐘給你發一次報告。”我回道：“太棒了，能通過 Slack 發給我嗎？”然後它就呼叫 Slack 的 MCP 外掛去執行了。
所以，我認為長遠來看，不應該由使用者去琢磨如何更好地操控工具。 如果真是那樣，那是產品設計的問題，說明我沒做好。真正應該做的，是讓模型更智能，以及我們通過提示詞讓它這種行為變得像本能一樣自然。
模型會自行決定：用雲端還是本地
觀眾 D： 現在我們大多使用像 Claude 或 Codec 這樣的雲端工具。但也有一些聲音堅定支援“AI 本地化”。隨著開源模型的追趕，高品質的本地程式設計助手正成為可能。我想請教你對未來幾年的願景：你認為大家會繼續依賴雲端中心化算力，還是會轉向擁有不受限、不降速的“本地 Agent”？
Boris Cherny： 我覺得最根本的答案是：這以後都不重要了。因為我們正進入一個“模型能搞定一切”的階段。幾年後，模型會負責所有的程式碼，它會自己啟動 Agent，自己建構環境。如果它判斷“用本地模型處理這個任務更合適”，那它就會這麼做。
這些決定未來將不再由我們這些“工程師”來做了，模型會代勞。
MCP 依舊是訪問程式碼庫的最好答案 Computer Use 是保底方案
Lauren Reer： 我們還有時間提最後兩個問題。
觀眾 E (Jamie Nester)： Claude Code 的成功很大程度上在於它利用了開發者現有的本地工具流。但對於通用的“知識工作”來說，工具往往是散落在雲端的。我很想知道你們如何讓 AI 能夠像訪問程式碼庫一樣，深度訪問我們日常使用的各種工具？
Boris Cherny： 這是一個非常棒的問題。我記得我在大公司工作時，花了五年時間才把所有開發環境搬到雲端，規模越大，這事兒越難。但對於知識工作，像 Salesforce 或 Google Docs 本身就已經在雲端了。
對我們來說，最簡單的答案就是 MCP。你在 Claude AI 中使用的那個 MCP 連接器，可以接通 Salesforce、Google Docs、Google Calendar。然後不管是 Co-work、Claude CLI 還是 Claude Code，任何地方都能呼叫這些能力。
Lauren Reer： 對於那些還沒有 MCP 介面的系統，你認為“電腦使用（Computer Use）”功能會是大顯身手的地方嗎？
Boris Cherny： 是的，“電腦使用”是一個“保底方案”。據我所知，Anthropic 在這方面處於領先地位。如果你通過 Co-work 使用它，它能操作你電腦上的幾乎任何軟體。雖然目前速度還很慢，但在 4.7 版本的加持下，它已經完成得相當出色了。
但除此之外，MCP 依然是核心答案。其實不管是 MCP、CLI 還是 API，對模型來說都無所謂，那只是不同的 Token而已。
未來方向：循環、批處理、大規模平行agent、ComputerUse以及隱藏大招
Lauren Reer： 最後一個問題。
觀眾 F (Ryan Sean)： 你之前提到過“產品滯後”，即先建構一個產品，等模型變強後它會變得更有趣。你能否透露一下，你現在正在建構的什麼產品，在半年或一年後模型更強時，會變得非常驚人？
Boris Cherny：Claude Design 是個很好的例子。它現在已經很不錯了，但未來會強得多。
另外，我們正在為 Claude Code 秘密籌備一些東西，接下來的幾周內就會陸續發佈。你會看到的。此外，關於“循環”、“批次處理以及大規模平行 Agent 的協作能力也會持續進化。“電腦使用”也是另一個重點方向。
Lauren Reer： 好的，Boris，非常感謝你的分享。
Boris Cherny： 謝謝大家！ (51CTO技術堆疊)