Claude Code 开始“自我编程”：AI 写自己的那一天

Boris Cherny 已经几个月没有亲手写过一行代码了。这位 Anthropic 爆款编程工具的创造者，现在把自己 100% 的工作都外包给了他亲手打造的 AI。

两个月。这就是 Boris Cherny——Anthropic 的 Claude Code 创造者兼负责人——在完全没有亲手写过一行代码的情况下度过的时间。

这不是笔误，也不是夸张。

“我甚至连小改动都不会手动去写。”Cherny 在 2026 年 1 月下旬发帖表示，“我昨天发了 22 个 PR，前一天发了 27 个，而且每一个都是 100% 由 Claude 编写的。”

看起来，这条蛇终于开始吞下自己的尾巴了。

100% 俱乐部

Cherny 并不是唯一采用纯 AI 工作流的人。Anthropic 表示，在全公司范围内，如今已有 70% 到 90% 的代码由 AI 生成。而在 Claude Code 团队内部呢？这个工具自身代码库里，大约 90% 的代码就是由 Claude Code 自己写出来的。

更惊人的是：Anthropic 的销售团队现在有一半人每周都在使用 Claude Code——连 Cherny 自己都是在三个月前发现这件事时才感到意外。

这背后的含义令人震惊。那些正在打造全球最先进 AI 编程助手的人，已经不再手动写代码了。他们现在更像是编辑、架构师和提示词工程师——但不再是打字员。

“我从来没有像现在这样，在每天的工作中感受到这么多乐趣。”Cherny 在接受《Fortune》采访时说，“本质上，所有枯燥的工作都交给 Claude 去做了，而我可以把精力放在创造性工作上。”

终端中运行的 Claude Code。图片来源：The Discourse/Substack

从 5% 到 100%：采用曲线

Cherny 走到“零手写代码”这一步，并不是一夜之间完成的，而是随着模型能力提升，一步步爬上来的：

• 一年前：5% 的代码由 AI 编写
• 2025 年 5 月（Claude 4）：30% 的代码由 AI 编写
• 2026 年 1 月（Claude Opus 4.5）：100% 的代码由 AI 编写

真正的拐点出现在 Opus 4.5。“它甚至不像是在按人类的方式写代码，”Workera CEO、斯坦福 AI 讲师 Kian Katanforoosh 表示，“你会感觉它好像已经摸索出了一种更好的方法。”

Cherny 现在会在终端里并行运行 5 个 Claude 实例，再在浏览器里开 5 到 10 个。他早上会用手机发起会话，晚上再回来查看。这个工作流不再是深度专注——而是编排与调度。‘这对注意力持续时间短的人来说，是黄金时代。’ 他这样说。

软件工程师这个头衔要消失了吗？

Cherny 认为，我们正在见证一个时代的结束——也可能是一个职位名称的结束。

“我觉得到今年年底，‘software engineer（软件工程师）’这个头衔就会开始消失，取而代之的将是‘builder（构建者）’。”他在 Lenny 的播客中预测道，“或者，也许每个人都会变成产品经理，而每个人也都会写代码。”

在 Anthropic，这些角色之间的界线已经开始模糊。产品经理在写代码，工程经理在写代码，设计师在写代码，甚至财务人员也在写代码。

“这些角色之间大概有 50% 的重叠，很多人实际上做的是同样的事情。”Cherny 解释说，“模型可以把细节补上。”

但并不是所有人都在为此叫好。当 Lenny Rachitsky 调查设计师对 AI 的采用情况时，只有 55% 的设计师表示自己更享受工作了——相比之下，工程师和 PM 中这一比例是 70%。而表示自己在 AI 出现后反而更不享受工作的设计师，占比达到 18%，几乎是前者的两倍。

原因是什么？设计师是视觉型思考者。正如一位分析人士所说：“靠打字来做设计，这件事本身就不太成立。”

Claude Code 自主模式界面。图片来源：Anthropic

10 亿美元的 Bootstrap

市场已经用行动投票了——而且声音非常大。Claude Code 在 2025 年 11 月实现了 10 亿美元年化经常性收入（ARR），距离产品发布还不到一年。到年底，它又新增了 1 亿美元收入，占 Anthropic 总计 90 亿美元 ARR 的约 12%。

这让 Claude Code 成为有史以来增长最快的 AI 产品之一——也许仅次于 ChatGPT 刚推出时的表现。 此后，Anthropic 还推出了 Cowork，这是 Claude Code 的一个面向非程序员的版本，用于通用文件管理，而且它只花了一周半就做出来了。至于它是用什么做的……你已经猜到了……还是 Claude Code 自己。

怀疑者角落

不过，在你把 LinkedIn 头衔改成“AI Whisperer（AI 耳语者）”之前，最好还是先看看这些保留意见。

前特斯拉 AI 总监、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 指出，AI 模型仍然会犯一些“细微但概念性的错误”，会把解决方案搞得过于复杂，还会留下无用的死代码。

而在 AI 泡沫之外，采用情况要克制得多。微软表示其代码中有 30% 由 AI 生成。Salesforce 给出的数字也差不多。《Science》期刊的一项研究发现，美国 GitHub 上大约 29% 的 Python 函数是由 AI 编写的——而其他地区的比例还要更低。

还有一点也不能忽视：Cherny 本人有非常明确的激励。他是 Claude Code 的创造者，自然有充分理由去为它站台。“编程这个问题基本已经被解决了。”他在播客里这样宣称——这是一个非常大胆的说法，而且显然也非常有利于他的产品。

“已解决”之后会发生什么？

如果编程真的已经“被解决”，那接下来会是什么？

Cherny 看到的是，Claude 正在从执行者演变成协作者。“Claude 已经开始提出自己的想法了。它会去看反馈，会去看 bug 报告，也会去看遥测数据，从中发现值得修复的 bug 和值得上线的功能——变得更像一位同事。”

这个 AI 正在变成产品经理，而不只是程序员。

对于整个行业，Cherny 预测未来会趋同：“我认为接下来几个月，行业里的大多数公司都会看到类似的数据……之后，我们也会开始在非编程类的电脑工作中看到类似比例。”

从穿孔卡到 Python 的那一刻

Cherny 将这一切定义为进化，而不是革命。他的祖父曾在苏联用穿孔卡编程。后来是机器码，然后是 C，再后来是 Python。每一步，人与底层机器之间都被进一步抽象开来。

“Agent 只是这条连续演化曲线上的又一个点。”他说。

也许是这样。但一个会自己写自己的工具，终究还是有点不一样。当编译器开始编写编译器时，我们就进入了一个全新的领域。

问题已经不是 AI 会不会改变软件工程。它已经改变了。真正的问题是：我们所熟悉的“软件工程”，会不会只不过是穿孔卡与提示词之间的一个短暂过渡站。

Boris Cherny 显然是这么认为的。而且他应该很有发言权——毕竟他已经几个月没有亲手写过一行代码，但交付速度却比以往更高。