在 Anthropic 这家构建全球最先进模型的 AI 实验室，工程师们不再编写驱动产品运行的代码，而是将其外包给了AI。
Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 宣布，他已经两个多月没有编写任何代码了。
Cherny 在 X 上发帖称，现在其 100% 的代码都由 Anthropic 的 Claude Code 和 Opus 4.5 编写。
他还表示，公司其余部门“几乎 100% ”的代码也都是由 AI 生成的。
Cherny 在 X 上回复知名 AI 研究员 Andrej Karpathy 的帖子中写道：“就我个人而言，代码全部由AI编写这种情况已持续两个多月了，我甚至不用手动小幅编辑。我昨天提交了 22 个PR（合并请求），前天提交了 27 个，每个 PR 都是 100% 由 Claude 编写的。”
这些评论与 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 本月初在世界经济论坛上的发言遥相呼应。
Amodei 当时指出，他公司的一些工程师已不再亲自编写代码，而是依靠 AI 模型生成代码，自己专注于编辑工作。
Amodei 在达沃斯论坛上预测，可能只需 6 到 12 个月，AI就能从头到尾处理大部分甚至全部的软件工程工作。
Cherny 并非唯一一位宣布已基本放弃手动编写代码的知名工程师。
Roon 是 OpenAI 的一位研究员发帖称自己不再编写任何代码。“100%，我不再写代码了。”
在另一篇帖子中补充道：“编程一直很痛苦。对于所有想要操控计算机做有用事情的人来说，编程都是必经之路，我很高兴终于可以摆脱痛苦了。”
虽然业内人士确实有动机宣传自己的工具，但越来越多的人达成共识：AI 编程工具的兴起已经从根本上改变了这个行业。
“人们构建软件的方式已经彻底改变了；软件和以前完全不一样了，”开源 AGI 公司 Sentient 的联合创始人 Himanshu Tyagi 告诉《财富》杂志。“未来十年内发布的大量代码将由 AI 编写……Anthropic 的 Claude Code 正是实现这一目标的突破性产品。”
然而，除了顶尖的 AI 实验室外，许多软件公司报告的 AI 生成代码的比例要低得多。
比如说，微软首席执行官 Satya Nadella 在 2025 年 4 月表示，约 30% 的代码是由 AI 生成的。Salesforce 给出了类似的数据。
本月早些时候发表在《科学》杂志上的一项研究分析了 GitHub 上的 Python 函数，发现美国约有 29% 的 Python 函数现在是由 AI 编写的，其他地区的比例较低。
虽然 Cherny 声称现在其 100% 的代码都是由 AI 编写的，但 Anthropic 的发言人表示，在整个公司，这一比例在 70% 到 90% 之间。Claude Code 约 90% 的代码都是由 Claude Code 自身编写的。
Cherny 本人认为，这个数字还会继续攀升，在其他公司 AI 生成的代码很快也会达到类似的比例。“我认为未来几个月，业内大部分企业会看到类似的统计数据 —— 只是对某些企业来说所需时间会更长，”他写道。“之后，我们也会看到非编程计算机工作会有类似的统计数据。”
在过去几年，Anthropic 的工具已成为软件工程师的宠儿。
但 Claude Code 的发布引起了程序员和非程序员的共鸣，并为该公司带来了自 ChatGPT 亮相以来前所未有的人气。
在用户指出 Claude Code 更像是一款通用 AI 智能体后，Anthropic 为非程序员用户开发了该产品的一个版本：Cowork，这款文件管理智能体本质上是 Claude Code 的用户友好型版本。
Cherny 表示，他的团队大约用了一周半的时间就开发出了 Cowork，主要使用了 Claude Code 本身。
Cherny 表示，甚至在公众热议之前，这款工具就已经在公司内部引起了轰动。
“大约一年前……我们萌生了这个想法：这个模型功能强大，足以用于不同类型的编程……于是我们开始在内部进行测试，结果一下子火了起来，”Cherny 上周接受《财富》采访时说道。“我从未像现在这样，每天都如此享受工作，因为实际上所有繁琐的工作都由 Claude 完成，我可以专注于创作，思考接下来要开发什么。”
Cherney 表示，除了编程外，他还使用 Claude Code 处理各项管理事务，包括项目管理任务，比如在团队成员未更新共享电子表格时，自动在 Slack 上向他们发送消息。
“工程师们感觉如释重负，他们不必再处理那些繁琐的工作了，”他说道。
AI 生成代码的兴起对软件行业产生了重大影响。
许多大型科技公司都公开承认，AI 模型正在为它们编写大量的代码。但编程过程的自动化程度越来越高，也引发了人们对软件工程岗位未来的担忧，尤其是那些传统上作为行业培训基础的入门级岗位。
科技公司认为，像 Claude Code 和 GitHub Copilot 这样的 AI 编程工具得到快速采用，将使编程实现大众化，让那些几乎没有技术技能的人也能通过用自然语言提示 AI 系统来构建产品。然而，虽然这两者之间是否存在因果关系尚无定论——还有其他因素会影响就业岗位的减少，但随着生成式 AI 编写的代码量激增，入门级软件工程师的空缺岗位确实已有所减少。
这种转变已经改变了 Anthropic 的招聘方式。
Cherny 表示，其团队现在主要招聘通才而非专才，因为当 AI 处理实现细节时，许多传统的编程技能显得不那么重要了。
尽管 Cherny 强调了 AI 编程工具带来的生产力提升和创作自由，但他同时也承认这项技术仍在发展之中。
据 Karpathy 认为，模型可能会出现“细微的概念性错误”、使代码过于复杂，甚至留下无用代码。尽管存在这些局限性，像 Cherny 这样的工程师仍然坚信，AI 生成的代码质量只会不断提高。
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