夜色刚刚落下，硅谷山腰的会议厅内灯光明亮，空气里弥漫着咖啡与探讨的气息。掌声刚刚落下，Boris Cherny稳步走上台，他的袖口随手捏着，略带点局促，却藏不住眼神里的兴奋。台下坐着一群年轻的工程师和创业者，很多人手里攥着笔记本或手机，等待着那个传说中“Claude code之父”的开口。他们中的不少人，夜以继日用着他开发的AI，每一次敲下回车，都像是在和未来对话。
Boris的开场有些自嘲，他笑称自己被团队打趣为“Claude code精神病”患者——“你们谁有Claude code psychosis？没关系，承认吧，我也有。”台下哄堂大笑。台上的Laurent递过麦克风，介绍着Boris过往的履历：从少年时代写BASIC程序的小册子，到成为TypeScript教材的作者，再到过去一年几乎一行代码未亲手落笔。这种转变，几乎是AI时代工程师身份的缩影。
谈到Claude code的诞生，Boris坦言，“我其实是阴差阳错加入这个项目的。”2024年底，他进入Anthropic内部孵化器Anthropic Labs，和一小撮人组了创新小队，做着“我们自己都想用的东西”。Claude code最初甚至并不叫好——发布半年，自己也只用它写10%的代码，远远谈不上“产品/市场契合”。直到Opus 4模型发布后，增长曲线才像被什么点燃了一样猛地陡峭起来。回看起步阶段，Boris反而觉得幸运：“我们始终是在为下一个模型构建，而不是为眼下的市场。”他说这话时，台下一些老程序员若有所思地点点头。
在这个团队里，代码成了所有人的“母语”——不仅是工程师，连产品经理、设计师、数据科学家、用户研究员甚至财务，都自己动手写代码。“大家在某一领域是专家，但现在每个人都在写代码。”Boris说，这种跨学科的“全才”正在成为常态。他的个人工作流也极具实验意味：大部分开发都在手机上进行，打开Claude app，左侧代码标签下，是五到十个长期会话，每个会话里又挂着无数AI子代理。晚上睡觉时，数千个agent在后台深度自动化地跑任务。他最喜欢的指令是「/loop」——“最简单、最酷的东西”，用cron调度反复任务，自动修复CI，抓取推特反馈、聚类信息……有时候，他觉得循环才是AI开发的未来。
当被问到“编码是不是已经彻底被AI解决了”，Boris的回答干脆利落：“对我来说，已经100%了。”他举例自己一周之内写了150个PR（代码合并请求），全部通过Claude code生成。曾经挑选TypeScript和React，是因为它们最贴合模型的分布，易于AI习得；而今的模型，新的语言、新的框架都能快速胜任。不过，这种“100%自动化”只是局部的现实——复杂的遗留代码库、冷门语言仍需要时间。“通常，只需要等待下一个模型就够了。”
聊起产品如何和模型“合谋”生长，Boris坦言，早期Claude code的成功一半来自模型本身，一半来自产品细节。他复述YC创业营里反复敲打的话——“Build something people love”。“无论模型多好，最终你得做出让人爱不释手的东西。”随着模型能力越来越强，产品“外壳”的重要性反而在下降，但接下来团队最关心的是怎么让「loop」和多代理变成一等公民，让普通人也能方便地管理大规模AIagent。
“未来的团队会是什么样？”Laurent问。Boris的眼神有点远，“我猜会有越来越多的跨界全才。以前‘全才’一般是指能搞iOS又能做Web和后端，但现在，我们说的全才，可能是懂产品、会设计、精工程、通数据，甚至懂财务和用户研究。”他讲述自己团队的实践：每个人都能写代码，然后用AIagent并行处理无数琐碎的协作。Claude code之下，连组织结构都在悄然重构。
AI让写代码变得便宜一百倍。会不会SaaS世界迎来毁灭？Boris喜欢“七种护城河”理论，他观察到：原本依赖“切换成本”或“流程壁垒”的公司，其竞争力正在迅速消解——“AI能做迁移，能学流程，4.7版Claude几乎能自动爬坡优化到目标。”而传统的“网络效应、规模经济、独占资源”这些壁垒仍然坚固。更关键的是，创业门槛的骤降让“能干翻大公司的小团队”变成十倍数量的新常态。Boris轻描淡写地说：“现在是最适合创业的时代，最适合颠覆的时代。”
现场观众提问：“以后写软件会像用Office一样普通吗？”Boris笑了——他爱读科幻和科技史，顺手拉出十五世纪印刷术的类比：“印刷术发明前，只有十分之一的欧洲人会读写。五十年后，出版物数量超越此前一千年，书的价格降了一百倍，之后几百年，扫盲成了常识。”他断言，软件开发的普及将比当年更快。“未来，会计写会计软件，医生写医疗软件，编程的门槛彻底消失。写代码会变成‘我会发短信’这种平凡技能。”
有观众追问：“你们内部和外部，差距多大？”Boris坦言，模型和产品大家用的是一样的，真正的差距在组织流程。Anthropic内部，所有代码都由AI生成，所有业务流程自动化，Claude agent之间还会在Slack上互相沟通、解决未知问题。他说：“我们领先的其实不是模型，而是组织的自我改造。希望我们能把经验讲出来，大家也都能学会。”
技术架构的变迁也同样顺手拈来。面对“云端还是本地AI”的争论，Boris不以为然：“未来模型自己会选。是用本地还是云端，不再是工程师的决定，AI自己会部署、会开环境、会选资源。”他更关心设计层面的问题，比如怎么让AI自动发现可以并行的任务、自动分配和协作。“如果还要用户自己瞎琢磨怎么并行，其实就是产品设计失败了。”
最后一位观众发问：“你现在会赌哪些产品方向？”Boris想了想，“Claude Design就是个例子，现在已经很强了，但很快会更好。Claude code也有新东西快要上线。还有环绕多代理的loop、batch、computer use，都是我们正在打磨的方向。”
灯光下，Boris的话没有最终答案，只有一串串留白和开放式的期待。软件开发的疆界、组织的形态、AI与人的角色，都像夜色里等待点亮的远方窗口。下一个“Claude code”会长成什么模样？谁又会成为第一个在AI循环里同时扮演工程师、设计师、会计、作家的全才？今晚，没有人能给出确切的答案，但每一个提问，都是AI时代工程师和建设者们的共同呼吸。
那么，你会怎么改造你自己的团队和工作流？你又期待AI把哪些技能变成人人可得的“常识”？