Anthropic 工程负责人：工程师的变化才真正开始丨Sequoia

Anthropic 工程负责人：工程师的变化才真正开始丨Sequoia Anthropic 工程负责人：工程师的变化才真正开始丨Sequoia Modified May 9 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/wQK0nR07... 原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年5月8日 20:56 北京 我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3900 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听 "我今年还没有写过一行代码。" "上周有一天，我一天做了 150 个 PR。" "我觉得 loop 是未来。" Boris 是 Claude Code 的创建者，也是一位很典型的“工程师的工程师”：他写过 TypeScript 教材，早年甚至给 TI 83 Plus 计算器写过 BASIC 指南。可在这场对话里，最刺耳的一句来自主持人的介绍：Boris 今年到目前为止没有亲手写过一行代码。对习惯把编码能力当作职业护城河的工程师来说，这期比工具测评更重，它讨论的是软件开发工作形态的提前变化。 Claude Code 起点是产品过剩 Boris 回忆，Claude Code 最早诞生在 Anthropic Labs，一个内部孵化团队。这个小团队后来做出了 Claude Code、MCP 和桌面应用，完成任务后曾经解散，现在又由 Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 重新组织起来。Boris 说，当时他们看到的是“product overhang”：模型已经能做很多事，市面上的产品还没有把能力接住。2024 年底，AI 编程的主流体验仍然停留在 IDE 里按 Tab，一次补一行代码。Sonnet 3.5 让 typeahead 变得可用，但 Boris 觉得还能往前走一步，让 Agent 直接写完整代码。 "模型能做所有这些事，只是还没有产品把它捕捉下来。" 最早的 Claude Code 并不顺。Boris 说，前 6 个月它几乎不好用，他可能只用它写 10% 的代码。即便初版发布，也没有立刻爆掉。转折来自模型逐步追上产品想象力。对做 AI 产品的人，这段经历很有参考价值：产品有时会先于模型成熟，早期体验糟糕并不等于方向错了。团队要判断的是，模型曲线会不会在未来几个月追上来。 六个月失败之后，模型追上来了 主持人问他，Claude Code 的成功到底来自模型，还是来自产品决策。Boris 的答案是混合的：如果在 6 个月前问，他会说大概 50/50。他的创业经验来自 YC，也记得 YC 反复强调的那句话：build something people love。模型再强，最后仍然要做出人愿意整天使用的东西，所以 Claude Code 团队会抠很多小细节，让工具在全天使用时有好体验。可随着模型变强，harness 的重要性会下降，今天用来防 prompt injection、静态验证命令、权限模式和 human in the loop 的很多机制，未来会变轻。 "你最终还是要做出人们热爱的东西。" 他甚至给了一个很激进的预测：一年以后，模型会更好地对齐，很多今天围绕安全和权限搭出来的外壳会变得没那么重。对开发工具公司来说，这意味着护城河不能只押在 prompt 和 wrapper 上。随着模型本体把更多正确行为内化，产品需要继续寻找新的一层：如何运行更多 Agent，如何让 loop 成为一等能力，如何让多人团队共享上下文。 现场有人追问，两年后模型和产品各占多少。Boris 没有给确定比例，只说他们现在按一周规划，而不是按几年规划。这个细节很真实：AI 产品的路线图已经短到以周为单位。今天花很多工程力做出的权限、验证和提示词结构，几个月后可能被新模型能力吃掉。产品团队要接受这种不稳定，把迭代节奏调到足够快。 手机上同时跑几百个 Agent Boris 的个人工作流是全场最有冲击力的部分。他说，自己现在大部分工作都在手机上做。打开 Claude app，左侧有一个 code tab，他会同时开 5 到 10 个 session；每个 session 里又有一堆 agents，所以当前可能有几百个 Agent 在跑。夜里，他通常会让几千个 Agent 做更深的工作。主持人问他具体设置时，Boris 拿出手机展示，台下很多人其实看不清，但数字已经足够说明问题：他已经不把编程当作坐在电脑前敲键盘的连续动作。 "我通常有 5 到 10 个 session，里面可能有几百个 Agent 在跑。" 他还给了一个产出数字：上周有一天，他做了 150 个 PR，只是想看看自己能推到多远。他补充说，这在他的代码范围里已经“solved”，但并非所有地方都一样。大型复杂代码库、模型不擅长的语言、怪异工具链，仍然会卡住。Boris 的经验提供了一个极端样本：当任务能被拆小、上下文清楚、验证闭环完整，人的角色会从写每一行代码，转向组织一大批 Agent 干活。 Loop 把 PR 和 CI 交给后台 Boris 最推荐的功能叫 loop，本质上是让 Claude 用 cron 设一个未来任务，而且可以重复运行。任务可以每分钟、每 5 分钟、每天跑一次。他现在有几十个 loop 在同时运行：一个照看 PR，自动修 CI、自动 rebase；一个保持 CI 健康，碰到 flaky test 就处理；另一个每 30 分钟抓 Twitter 反馈并聚类。Claude Code 还推出了 routines，把类似能力放到服务器上，即使合上电脑，任务也会继续跑。 "我有一个 loop 在照看 PR，修 CI，自动 rebase。" 这段对团队管理者尤其有用。很多工程工作并不需要创造性突破，只是需要有人持续盯着：CI 红了、依赖过期、测试 flaky、反馈散落在社交平台、数据查询不断变化。以前这些事靠值班、脚本或 PM 催促；loop 让 Agent 变成一个会定时回来汇报和修复的后台同事。Boris 说，他感觉 loop 是未来。真正改变工作密度的，可能是后台持续推进，而不只是一次性生成代码。 观众还问到并行化：什么时候应该让模型自己开 10 个 sub agent，而不是靠人类判断哪些任务能并行。Boris 说，产品层面现在主要靠 prompting，但模型变强以后会自然做这件事。4.7 已经会在数据随时间变化时主动开 loop，并询问是否通过 Slack MCP 发报告。多 Agent 不会永远停留在手动编排阶段，模型会越来越主动地拆任务、排队列、找回报路径。 团队会长出跨学科通才 谈到未来团队，Boris 的判断是会出现更多 generalists。今天人们说 generalist，常常指工程内部的通才：能写 iOS、web、server。Boris 看到的变化更大：跨学科通才会变多。工程师会懂产品、设计和数据；设计师、PM、数据科学家、财务、用户研究员也都会写代码。他说 Claude Code 团队已经这样运转：团队里每个人都写代码，包括工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务和用户研究员。 "我们团队里的每个人都写代码，工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员，全都写。" 这不是说每个人都变成传统意义上的工程师。更准确的变化是，代码从专业边界变成表达手段。产品经理能直接改原型，设计师能直接实现交互动效，数据科学家能改后台查询，研究员能把访谈反馈聚类成内部工具。团队里的专长还在，只是“能把想法变成可运行软件”的门槛降了很多。 大公司要先改流程 Boris 也谈到创业公司的机会。他认为很多大公司会受到冲击，因为它们不只是换一套工具，还要改变业务流程、工作方式，重新训练所有人使用技术，还会遇到内部阻力。新公司没有这些负担，可以从第一天就按 AI native 的方式搭组织。Sequoia 场子里坐着很多 builder，Boris 直接说，这是最适合创业的时间，因为大量 disruption 正在到来。 "如果你从零开始，就可以从底层按 AI native 的方式构建。" 这段也解释了为什么 AI 工具会让组织差距变大。技术本身会普及，模型和平台也会开放给外部开发者使用。Anthropic 自己 dogfood 的东西，也会尽量放给开发者。真正拉开距离的地方，可能是组织结构和流程：谁能把 PR、CI、反馈、数据、设计和发布拆成 Agent 能处理的任务；谁还把 AI 当成单人提效插件。 他还提到一点：Anthropic 的技术领先未必来自“别人拿不到的模型”。Claude Code 本身是平台，开发者能用到和 Anthropic 内部相同的技术。更大的差别在组织流程。一个团队如果仍然把代码审查、CI、发布、客户反馈都放在老流程里，Agent 很难释放全部能力。一个新团队从第一天就按多 Agent 协作设计工作流，速度会完全不同。 印刷机是他给软件的类比 有观众问，软件构建会不会变成像 Microsoft Office 一样人人会用的技能。Boris 的回答更夸张：会更像“会发短信”那样普遍。他给出的历史类比是 15 世纪欧洲的印刷机。印刷机出现前，欧洲大约 10% 的人识字，读写是专门职业；印刷机出现后，50 年内出版的文献超过此前 1000 年，书的成本下降约 100 倍。软件在他眼里也会经历类似变化：原来写软件是少数人的专业能力，Agent 会把“生成软件”的成本打下来。 "印刷机出现后，50 年里欧洲出版的文献超过了此前 1000 年。" 这个类比最有意思的地方在于，印刷机没有让写作消失，反而让文字的生产和传播规模暴涨。Boris 对软件的判断也类似：当更多人能表达需求、创建工具、修改工作流，软件数量会变多，形式会变碎，很多本来不值得排期的小工具都会被做出来。工程师的稀缺性会从“会不会写”迁移到“能不能定义正确问题、组织 Agent、建立验证标准”。 现场提问者把这件事类比成 Microsoft Office，问未来会不会人人都会构建软件。Boris 直接说会超过 Office，更接近“会发短信”。这个比喻很准确：Office 仍然是工具技能，发短信则是日常表达。软件如果变成日常表达，很多公司内部的小问题不会再等待工程排期，业务人员会直接生成能跑的工具，再交给工程团队治理和扩展。 MCP 让知识工作接上工具 最后几个问题把话题从代码拉到知识工作。有观众问，Claude Code 的成功部分来自开发者工具和工作流都在本地；知识工作常在 Salesforce、Google Docs、Calendar 这类云工具里，Co work 要怎样获得足够访问权限。Boris 的回答很简单：MCP。用户在 Claude AI 里接上的 MCP connector，比如 Salesforce、Google Docs、Google Calendar，Co work、Claude CLI、Claude Code 都可以使用。对没有 MCP 的系统，computer use 就会成为补位能力。 "对我们来说，最简单的答案就是 MCP。" 他还预测，本地模型还是云端模型、MCP 还是 API，几年后可能都不由工程师直接决定。模型会自己选择工具、启动 Agent、搭环境，必要时用本地模型，必要时用云端能力。对使用者来说，重要的是把目标、约束和验证讲清楚。工具选择会被模型消化成人看不见的执行细节。 Boris 还点名了几个会继续变强的方向：Claude Design、loop、batch、海量并行 Agent，以及 computer use。Claude Design 今天已经不错，未来会更强；Claude Code 也会在接下来几周继续落地新东西。换句话说，今天看起来还笨重的环节，可能正处在“模型快要追上产品”的前夜。 写在最后 Boris 的表达很激进，但落点很具体：先别急着讨论工程师会不会消失，先检查自己的工作能否被拆成 Agent 可执行、可验证、可循环的任务。谁能更早学会编排、验收和持续运行 Agent，谁就更可能站在下一轮软件生产方式的前面。今天先改一条 CI、一个反馈流、一个定时报告，就已经开始练这项能力，也会更早看见团队瓶颈和新机会，从小处开始即可，先跑起来。 内容来源："Anthropic's Boris Cherny: Why Coding Is Solved, and What Comes Next"丨Sequoia Capital 原视频：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI 如果你喜欢深度好文，试试用小程序将不方便立刻阅读的文章转成播客，用「听」的方式，稍后阅读，不再错过好文章⇣ ⇣ 关注我，每天为你更新硅谷最新的 AI 创业／科技播客总结，让你与前沿保持同频 ⇣ https://mp.weixin.qq.com/s/wQK0nR07... 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/wQK0nR07... https://mp.weixin.qq.com/s/wQK0nR07... 原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年5月8日 20:56 北京 我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3900 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听 "我今年还没有写过一行代码。" "上周有一天，我一天做了 150 个 PR。" "我觉得 loop 是未来。" Boris 是 Claude Code 的创建者，也是一位很典型的“工程师的工程师”：他写过 TypeScript 教材，早年甚至给 TI 83 Plus 计算器写过 BASIC 指南。可在这场对话里，最刺耳的一句来自主持人的介绍：Boris 今年到目前为止没有亲手写过一行代码。对习惯把编码能力当作职业护城河的工程师来说，这期比工具测评更重，它讨论的是软件开发工作形态的提前变化。 Claude Code 起点是产品过剩 Boris 回忆，Claude Code 最早诞生在 Anthropic Labs，一个内部孵化团队。这个小团队后来做出了 Claude Code、MCP 和桌面应用，完成任务后曾经解散，现在又由 Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 重新组织起来。Boris 说，当时他们看到的是“product overhang”：模型已经能做很多事，市面上的产品还没有把能力接住。2024 年底，AI 编程的主流体验仍然停留在 IDE 里按 Tab，一次补一行代码。Sonnet 3.5 让 typeahead 变得可用，但 Boris 觉得还能往前走一步，让 Agent 直接写完整代码。 "模型能做所有这些事，只是还没有产品把它捕捉下来。" 最早的 Claude Code 并不顺。Boris 说，前 6 个月它几乎不好用，他可能只用它写 10% 的代码。即便初版发布，也没有立刻爆掉。转折来自模型逐步追上产品想象力。对做 AI 产品的人，这段经历很有参考价值：产品有时会先于模型成熟，早期体验糟糕并不等于方向错了。团队要判断的是，模型曲线会不会在未来几个月追上来。 六个月失败之后，模型追上来了 主持人问他，Claude Code 的成功到底来自模型，还是来自产品决策。Boris 的答案是混合的：如果在 6 个月前问，他会说大概 50/50。他的创业经验来自 YC，也记得 YC 反复强调的那句话：build something people love。模型再强，最后仍然要做出人愿意整天使用的东西，所以 Claude Code 团队会抠很多小细节，让工具在全天使用时有好体验。可随着模型变强，harness 的重要性会下降，今天用来防 prompt injection、静态验证命令、权限模式和 human in the loop 的很多机制，未来会变轻。 "你最终还是要做出人们热爱的东西。" 他甚至给了一个很激进的预测：一年以后，模型会更好地对齐，很多今天围绕安全和权限搭出来的外壳会变得没那么重。对开发工具公司来说，这意味着护城河不能只押在 prompt 和 wrapper 上。随着模型本体把更多正确行为内化，产品需要继续寻找新的一层：如何运行更多 Agent，如何让 loop 成为一等能力，如何让多人团队共享上下文。 现场有人追问，两年后模型和产品各占多少。Boris 没有给确定比例，只说他们现在按一周规划，而不是按几年规划。这个细节很真实：AI 产品的路线图已经短到以周为单位。今天花很多工程力做出的权限、验证和提示词结构，几个月后可能被新模型能力吃掉。产品团队要接受这种不稳定，把迭代节奏调到足够快。 手机上同时跑几百个 Agent Boris 的个人工作流是全场最有冲击力的部分。他说，自己现在大部分工作都在手机上做。打开 Claude app，左侧有一个 code tab，他会同时开 5 到 10 个 session；每个 session 里又有一堆 agents，所以当前可能有几百个 Agent 在跑。夜里，他通常会让几千个 Agent 做更深的工作。主持人问他具体设置时，Boris 拿出手机展示，台下很多人其实看不清，但数字已经足够说明问题：他已经不把编程当作坐在电脑前敲键盘的连续动作。 "我通常有 5 到 10 个 session，里面可能有几百个 Agent 在跑。" 他还给了一个产出数字：上周有一天，他做了 150 个 PR，只是想看看自己能推到多远。他补充说，这在他的代码范围里已经“solved”，但并非所有地方都一样。大型复杂代码库、模型不擅长的语言、怪异工具链，仍然会卡住。Boris 的经验提供了一个极端样本：当任务能被拆小、上下文清楚、验证闭环完整，人的角色会从写每一行代码，转向组织一大批 Agent 干活。 Loop 把 PR 和 CI 交给后台 Boris 最推荐的功能叫 loop，本质上是让 Claude 用 cron 设一个未来任务，而且可以重复运行。任务可以每分钟、每 5 分钟、每天跑一次。他现在有几十个 loop 在同时运行：一个照看 PR，自动修 CI、自动 rebase；一个保持 CI 健康，碰到 flaky test 就处理；另一个每 30 分钟抓 Twitter 反馈并聚类。Claude Code 还推出了 routines，把类似能力放到服务器上，即使合上电脑，任务也会继续跑。 "我有一个 loop 在照看 PR，修 CI，自动 rebase。" 这段对团队管理者尤其有用。很多工程工作并不需要创造性突破，只是需要有人持续盯着：CI 红了、依赖过期、测试 flaky、反馈散落在社交平台、数据查询不断变化。以前这些事靠值班、脚本或 PM 催促；loop 让 Agent 变成一个会定时回来汇报和修复的后台同事。Boris 说，他感觉 loop 是未来。真正改变工作密度的，可能是后台持续推进，而不只是一次性生成代码。 观众还问到并行化：什么时候应该让模型自己开 10 个 sub agent，而不是靠人类判断哪些任务能并行。Boris 说，产品层面现在主要靠 prompting，但模型变强以后会自然做这件事。4.7 已经会在数据随时间变化时主动开 loop，并询问是否通过 Slack MCP 发报告。多 Agent 不会永远停留在手动编排阶段，模型会越来越主动地拆任务、排队列、找回报路径。 团队会长出跨学科通才 谈到未来团队，Boris 的判断是会出现更多 generalists。今天人们说 generalist，常常指工程内部的通才：能写 iOS、web、server。Boris 看到的变化更大：跨学科通才会变多。工程师会懂产品、设计和数据；设计师、PM、数据科学家、财务、用户研究员也都会写代码。他说 Claude Code 团队已经这样运转：团队里每个人都写代码，包括工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务和用户研究员。 "我们团队里的每个人都写代码，工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员，全都写。" 这不是说每个人都变成传统意义上的工程师。更准确的变化是，代码从专业边界变成表达手段。产品经理能直接改原型，设计师能直接实现交互动效，数据科学家能改后台查询，研究员能把访谈反馈聚类成内部工具。团队里的专长还在，只是“能把想法变成可运行软件”的门槛降了很多。 大公司要先改流程 Boris 也谈到创业公司的机会。他认为很多大公司会受到冲击，因为它们不只是换一套工具，还要改变业务流程、工作方式，重新训练所有人使用技术，还会遇到内部阻力。新公司没有这些负担，可以从第一天就按 AI native 的方式搭组织。Sequoia 场子里坐着很多 builder，Boris 直接说，这是最适合创业的时间，因为大量 disruption 正在到来。 "如果你从零开始，就可以从底层按 AI native 的方式构建。" 这段也解释了为什么 AI 工具会让组织差距变大。技术本身会普及，模型和平台也会开放给外部开发者使用。Anthropic 自己 dogfood 的东西，也会尽量放给开发者。真正拉开距离的地方，可能是组织结构和流程：谁能把 PR、CI、反馈、数据、设计和发布拆成 Agent 能处理的任务；谁还把 AI 当成单人提效插件。 他还提到一点：Anthropic 的技术领先未必来自“别人拿不到的模型”。Claude Code 本身是平台，开发者能用到和 Anthropic 内部相同的技术。更大的差别在组织流程。一个团队如果仍然把代码审查、CI、发布、客户反馈都放在老流程里，Agent 很难释放全部能力。一个新团队从第一天就按多 Agent 协作设计工作流，速度会完全不同。 印刷机是他给软件的类比 有观众问，软件构建会不会变成像 Microsoft Office 一样人人会用的技能。Boris 的回答更夸张：会更像“会发短信”那样普遍。他给出的历史类比是 15 世纪欧洲的印刷机。印刷机出现前，欧洲大约 10% 的人识字，读写是专门职业；印刷机出现后，50 年内出版的文献超过此前 1000 年，书的成本下降约 100 倍。软件在他眼里也会经历类似变化：原来写软件是少数人的专业能力，Agent 会把“生成软件”的成本打下来。 "印刷机出现后，50 年里欧洲出版的文献超过了此前 1000 年。" 这个类比最有意思的地方在于，印刷机没有让写作消失，反而让文字的生产和传播规模暴涨。Boris 对软件的判断也类似：当更多人能表达需求、创建工具、修改工作流，软件数量会变多，形式会变碎，很多本来不值得排期的小工具都会被做出来。工程师的稀缺性会从“会不会写”迁移到“能不能定义正确问题、组织 Agent、建立验证标准”。 现场提问者把这件事类比成 Microsoft Office，问未来会不会人人都会构建软件。Boris 直接说会超过 Office，更接近“会发短信”。这个比喻很准确：Office 仍然是工具技能，发短信则是日常表达。软件如果变成日常表达，很多公司内部的小问题不会再等待工程排期，业务人员会直接生成能跑的工具，再交给工程团队治理和扩展。 MCP 让知识工作接上工具 最后几个问题把话题从代码拉到知识工作。有观众问，Claude Code 的成功部分来自开发者工具和工作流都在本地；知识工作常在 Salesforce、Google Docs、Calendar 这类云工具里，Co work 要怎样获得足够访问权限。Boris 的回答很简单：MCP。用户在 Claude AI 里接上的 MCP connector，比如 Salesforce、Google Docs、Google Calendar，Co work、Claude CLI、Claude Code 都可以使用。对没有 MCP 的系统，computer use 就会成为补位能力。 "对我们来说，最简单的答案就是 MCP。" 他还预测，本地模型还是云端模型、MCP 还是 API，几年后可能都不由工程师直接决定。模型会自己选择工具、启动 Agent、搭环境，必要时用本地模型，必要时用云端能力。对使用者来说，重要的是把目标、约束和验证讲清楚。工具选择会被模型消化成人看不见的执行细节。 Boris 还点名了几个会继续变强的方向：Claude Design、loop、batch、海量并行 Agent，以及 computer use。Claude Design 今天已经不错，未来会更强；Claude Code 也会在接下来几周继续落地新东西。换句话说，今天看起来还笨重的环节，可能正处在“模型快要追上产品”的前夜。 写在最后 Boris 的表达很激进，但落点很具体：先别急着讨论工程师会不会消失，先检查自己的工作能否被拆成 Agent 可执行、可验证、可循环的任务。谁能更早学会编排、验收和持续运行 Agent，谁就更可能站在下一轮软件生产方式的前面。今天先改一条 CI、一个反馈流、一个定时报告，就已经开始练这项能力，也会更早看见团队瓶颈和新机会，从小处开始即可，先跑起来。 内容来源："Anthropic's Boris Cherny: Why Coding Is Solved, and What Comes Next"丨Sequoia Capital 原视频：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI 如果你喜欢深度好文，试试用小程序将不方便立刻阅读的文章转成播客，用「听」的方式，稍后阅读，不再错过好文章⇣ ⇣ 关注我，每天为你更新硅谷最新的 AI 创业／科技播客总结，让你与前沿保持同频 ⇣