在 Anthropic 這家人工智慧實驗室,工程師們不再親自撰寫驅動產品的程式碼,而是將這項工作外包給人工智慧。Anthropic 的 Claude Code 負責人 Boris Cherny 最近宣布,他已經超過兩個月沒有撰寫任何程式碼。根據 Cherny 在社群媒體 X 上的發文,他的程式碼現在 100% 由 Anthropic 的 Claude Code 和 Opus 4.5 生成,而整個公司幾乎所有的程式碼也都是 AI 生成的。
Cherny 在回應 AI 研究者 Andrej Karpathy 的貼文時表示:「對我來說,已經有兩個多月是 100% 依賴 AI,我甚至不再手動進行部分修改。」他提到,前兩天他發送了 22 個拉取請求(PR),每一個都是由 Claude 完全撰寫的。
這些言論與 Anthropic 執行長 Dario Amodei 在本月早些時候於世界經濟論壇上的發言相呼應。Amodei 指出,部分工程師已經停止親自撰寫程式碼,而是依賴 AI 模型來生成程式碼,讓他們專注於編輯工作。他預測,業界可能在六到十二個月內就會看到 AI 能夠從頭到尾處理大部分或全部的軟體工程工作。
人們構建軟體方式都改變了
Cherny 並不是唯一一位宣布幾乎放棄手動編碼的知名工程師。OpenAI 的一位研究者在社群媒體上也表示,他不再撰寫任何自己的程式碼,並表示:「100%,我不再寫程式碼。」他還補充道:「寫程式一直很痛苦,對於想要讓電腦做有用的事情的人來說,這是一種必要的痛苦,我很高興這一切結束了。」
儘管業內人士可能有動機來宣傳自己的工具,但越來越多的共識認為,AI 編碼工具的興起已經根本改變了行業。Sentient 公司的共同創辦人 Himanshu Tyagi 表示:「人們構建軟體的整個方式都改變了;軟體不再像以前那樣。」他預測,未來十年內,將有大量的程式碼由 AI 撰寫,而 Anthropic 的 Claude Code 是促成這項變化的突破性產品。
在過去幾年中,Anthropic 的工具已成為軟體工程師的最愛。Claude Code 的推出引起了編碼者和非編碼者的共鳴,並為公司帶來了自 ChatGPT 推出以來未曾見過的病毒式熱潮。為了滿足用戶需求,Anthropic 還推出了 Cowork,一個針對非編碼者的文件管理代理,這基本上是 Claude Code 的用戶友好版本。Cherny 表示,他的團隊在大約一個半星期內建造了 Cowork,主要使用 Claude Code 本身。
Cherny 提到,這個工具在公司內部已經引起了轟動。他說:「大約一年前,我們有這個想法,認為這個模型足夠強大,可以用於不同類型的編碼……我們開始在內部嘗試,結果立刻起飛。」他表示:「我從未像現在這樣享受我的工作,因為所有繁瑣的工作都由 Claude 來完成,我可以專注於創造性思考。」
Cherny 還表示,他使用 Claude Code 來處理編碼以外的各種管理任務,包括自動向團隊成員發送 Slack 訊息,提醒他們更新共享的電子表格。
基層軟體工程師職缺下降
隨著 AI 生成的程式碼的興起,軟體行業也受到了重大影響。許多大型科技公司已公開承認,AI 模型正在撰寫大量的程式碼。然而,這個過程的自動化也引發了對軟體工程職位未來前景的質疑,特別是那些傳統上為職業訓練基地的基層職位。
科技公司認為,快速採用像 Claude Code 和 GitHub Copilot 這樣的 AI 編碼工具將使編碼民主化,讓那些幾乎沒有技術技能的人也能透過自然語言提示 AI 系統來構建產品。然而,儘管這兩者之間的因果關係尚不明確,並且還有其他因素影響著職位的減少,但隨著生成式 AI 撰寫的程式碼量的增加,基層軟體工程師的空缺職位確實有所下降。
這項變化已經改變了 Anthropic 的徵才方式。Cherny 表示,他的團隊現在主要找通才而非專才,因為當 AI 處理實作細節時,許多傳統的程式設計技能變得不那麼相關。
Cherny 強調,儘管 AI 編碼工具提供了生產力的提升和創造自由,但他也承認這項技術仍在發展中。根據 Karpathy 的評估,模型可能會出現「微妙的概念錯誤」,使程式碼過於複雜,並留下無用的程式碼。儘管存在這些限制,像 Cherny 這樣的工程師對 AI 生成的程式碼品質將持續改善充滿信心。
Cherny 相信,業界其他公司也將很快跟隨這股趨勢。他表示:「我認為大多數行業在未來幾個月內會看到類似的統計資料——這對某些公司來說需要更多時間。」
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