寫程式碼已經是解決的問題，Claude Code 負責人的後 AGI 計畫是釀味噌
本文整理自 2026 年 2 月 19 日 Lenny's Podcast 對 Claude Code 負責人 Boris Cherny 的專訪，並結合 SemiAnalysis 研究報告與多方報導。
兩週
2025 年 7 月，Boris Cherny 離開了 Anthropic。
他加入的是 Cursor，當時最受歡迎的 AI 程式碼編輯器之一。他喜歡這個產品，也很欽佩這個團隊，在他眼中 Cursor 的人比大多數人更早看見了 AI 寫程式碼的未來。
兩個星期後，他回到了 Anthropic。
在 Lenny Rachitsky 的 Podcast 上，Boris 解釋了這個矽谷史上最短的跳槽之一，他說到 Cursor 之後馬上意識到自己真正想念的是 Anthropic 的使命。「在 Anthropic，你隨便在走廊上攔一個人，問他為什麼在這裡，答案永遠是『安全』。」
不管工作內容多刺激、產品多酷，都無法替代這種使命感。他個人需要這個東西才會快樂，而他在兩週內就確認了這一點。
Boris Cherny 回到 Anthropic 之後，繼續帶領一個他從零開始做的產品。這個產品在上線一年後，寫出了全世界 GitHub 上 4% 的程式碼提交。
它叫 Claude Code。
一個得到兩個讚的原型
Boris 加入 Anthropic 的頭一個月什麼正事都沒做，就是到處試東西，做了一堆奇怪的原型，大部分連上線的可能都沒有。第二個月他去做了模型的後期訓練（post-training），因為他認為要做好 AI 產品就必須理解底層的模型，就像做網頁產品要懂基礎設施一樣。
第三個月他開始做那個後來改變一切的原型。他給模型一個 Bash 工具，然後問它：「我現在在聽什麼音樂？」
模型從來沒有被教過要怎麼回答這個問題，但它自己想出了辦法，用 Bash 去查詢系統正在播放什麼，然後告訴了他答案。Boris 在公司內部發了一則公告介紹這個東西。
得到了兩個讚。
沒有人覺得一個跑在終端機裡的 AI 工具有什麼前途。大家想到的 AI 寫程式碼工具是 IDE 那種精緻的圖形介面，沒有人會想到命令列。
Boris 坦言，做成終端機介面的原因其實很單純：團隊只有他一個人，這是最快的做法。
但事後來看，這個被迫的選擇反而變成了一個重要的原則：刻意讓資源不足。人手不夠的時候你就被迫讓 AI 補上缺口，而這正好讓你更深刻地理解 AI 能做什麼。
Boris 的團隊至今仍然實踐這個原則，有時候一個專案只放一個工程師。那個工程師會自然地讓 Claude 承擔大量工作，反而做出更好的東西。
2025 年 2 月，Claude Code 對外發布，一開始反應平平，很多人不知道這是什麼、該怎麼用。直到 5 月 Opus 4 和 Sonnet 4 發布，成長曲線才真正起飛，從那之後就沒有慢下來過。
Boris 說他很早就被共同創辦人 Ben Mann 要求做一張每日活躍用戶圖表，當時他還覺得太早了。結果那條線直接往上衝，再也沒回頭。
潛在需求：看他們怎麼「濫用」你的產品
Boris 在這次訪談裡花了很長時間講一個產品概念：潛在需求（Latent Demand）。
核心意思是：如果使用者正在用你沒有設計過的方式「濫用」你的產品來完成他們真正想做的事，你就應該為那個需求做一個專門的產品。
他舉了 Facebook 的兩個案例。第一個是 Marketplace，2016 年左右 Facebook 的數據顯示 40% 的社團貼文都在買賣東西，沒有人把社團設計成拍賣場，但使用者就是這樣用，答案很明顯：做一個專門的交易平台。
第二個是 Facebook Dating，資料顯示 60% 的個人檔案瀏覽來自非好友的異性，大量使用者在偷看陌生人的頁面。沒有人設計過這個功能，但行為數據暴露了巨大的潛在需求。
Claude Code 到 Cowork 的轉變，遵循的是同樣的邏輯。
過去半年來，越來越多人用 Claude Code 做跟程式碼完全無關的事：有人用它種番茄、有人分析自己的基因組、有人從損壞的硬碟裡救回婚禮照片、有人拿它看核磁共振影像。這些人願意費勁地打開終端機、下載 Node.js、安裝命令列工具，只為了讓 AI 幫他們做這些非技術性的工作。
Boris 回憶了一個畫面：大約 2025 年 5 月某天，他走進辦公室，看到團隊的資料科學家 Brendan 在用 Claude Code，而終端機連很多工程師都不願意碰。更驚人的是，下個禮拜所有資料科學家都在用了。
當使用者用這種方式「濫用」你的產品時，答案就在眼前：做一個專門的產品給他們。這就是 Cowork 的由來。
團隊用 Claude Code 自己寫 Cowork，10 天就完成了，上線之後的成長速度比 Claude Code 早期還快得多。Boris 現在每天都在用它：管理團隊的專案進度、繳停車罰單、取消訂閱服務。
Boris 還提出了潛在需求的進階版：不只觀察使用者想做什麼，也觀察模型想做什麼。傳統做法是把模型放進框框裡，規定它只能做這個、不能做那個。
Claude Code 反過來，把主導權交給模型，給它最少的工具，讓它自己決定怎麼使用。Boris 說在研究領域這叫做「在分布上」（on distribution），讓模型做它自然擅長的事，用產品語言來說就是同一個概念，只是對象換成了模型。
苦澀教訓
Boris 的第二套產品哲學來自 Rich Sutton 2019 年的一篇部落格文章〈苦澀教訓〉（The Bitter Lesson），核心論點：更通用的模型永遠會打敗更專門的模型。這篇文章在 Claude Code 團隊是必讀。
Boris 把苦澀教訓延伸成幾個具體的做法，第一個是不要給模型加太多腳手架。很多人建 AI 產品的直覺是加工作流程：第一步做這個、第二步做那個，用一個精密的編排器來指揮模型。
Boris 說幾乎每次你都會發現，直接給模型工具和目標，讓它自己想辦法，效果更好。腳手架也許能讓效能提高 10% 到 20%，但下一個模型一出來這些增益就被抹平了。
第二個是為六個月後的模型做產品。Claude Code 最早期的時候，模型只能幫 Boris 寫大約 20% 的程式碼，到 5 月大概 30%，大部分時間他還是用 Cursor 在寫，直到 11 月才跨過 100%。
但 Claude Code 從第一天就押注模型會持續變強，為未來的模型設計產品。Boris 說這對新創團隊會很不舒服，因為前六個月的產品市場適配度不會太好，但當新模型發布的那一刻，押對注的人會直接起飛，為舊模型做過度最佳化的產品則會落後。
第三個是大方地給工程師詞元(Token)。Boris 給企業高層的建議是：一開始不要試圖控制成本，讓工程師自由地用最強的模型去實驗，個人層級的詞元費用相對於薪資微不足道，等到有人做出了好東西再來想怎麼降低成本。
Boris 承認自己在 Anthropic 工作講這話可能有利益衝突，但他也透露了一個數字：Anthropic 內部已經有工程師每月花掉數十萬美元的詞元。
寫程式碼基本上是一個已經解決的問題
這些產品原則推動下的 Claude Code，一年內長成了改變整個軟體產業的工具。Boris 本人就是最極端的案例：100% 的程式碼由 Claude Code 撰寫，每天送出 10 到 30 個 PR，從 2025 年 11 月起沒有手動編輯過一行程式碼，錄 Podcast 的當下有五個 AI 代理同時在跑。
SemiAnalysis 在 2026 年 2 月的報告〈Claude Code is the Inflection Point〉顯示，全球 GitHub 上 4% 的公開提交來自 Claude Code，預計年底將達到 20%。Boris 補充，如果算上私有儲存庫，實際數字遠高於此。
Spotify 也在同一天透露，他們最好的開發者從 12 月起就沒有寫過一行程式碼。Anthropic 自身的數據同樣驚人：工程團隊規模擴大了約四倍，但每位工程師的生產力提高了 200%。
Boris 在訪談中很坦白地說：「寫程式碼基本上是一個已經解決的問題。至少對我做的那種程式來說，Claude 就是能搞定。」
他用自己幾個月前的經歷來說明。Claude Code 出了記憶體洩漏的問題，Boris 照老方法來：擷取堆疊快照、用專門的除錯工具分析。
他正在手動翻查追蹤資料的時候，團隊裡一個比較新的工程師直接對 Claude 說：「好像有記憶體洩漏，你能查一下嗎？」Claude 做了跟 Boris 一模一樣的事，擷取快照、寫了一個臨時工具來分析、找到問題、送出 PR，而且比 Boris 快。
Boris 說這提醒了他：用模型用了很久的人反而容易困在舊的心態裡。新進的工程師和應屆畢業生有時候比資深工程師更懂得把事情交給 AI，因為他們沒有歷史包袱。
他預測，到 2026 年底，「軟體工程師」這個職稱會開始消失，取代它的可能是「Builder」。在 Claude Code 團隊裡，每個人都在寫程式碼：PM 寫、設計師寫、工程主管寫、財務寫、資料科學家寫。
Boris 認為未來分工會越來越模糊，能跨領域思考的通才會比純粹的技術專家更有價值。
從古騰堡到味噌
Lenny 問 Boris：AI 會取代多少工作？
Boris 沒有給數字，他拉出了一個歷史類比：古騰堡印刷術。
15 世紀中葉的歐洲識字率不到 1%，讀寫是一小撮抄寫員的專利。然後印刷術出現了，接下來 50 年內印刷出來的文字量超過了之前一千年的總和，成本下降了 100 倍。
但識字率的普及花了更久，因為學會讀寫需要教育體系、需要自由時間、需要不必整天在農場勞動。大約 200 年後，全球識字率才達到 70%。
Boris 說他讀過一份歷史文件，裡面有人訪問一位 15 世紀的抄寫員對印刷術的看法。那個抄寫員出乎意料地興奮，因為他最討厭的工作就是在書本之間抄來抄去，他真正喜歡的是畫插畫和做裝幀，印刷術把他從抄寫中解放出來了。
Boris 說他在這個故事裡看到了自己的影子。寫程式碼裡最繁瑣的部分，搞 Git、處理工具、Debug 瑣碎的問題，那從來都不是有趣的部分。
有趣的是想出要做什麼、跟使用者對話、思考大系統。現在他可以花更多時間做這些事了，他說他從來沒有像現在這樣享受寫程式碼，正是因為他不需要再碰那些繁瑣的細節。
Boris 想像一個不遠的未來，每個人都能寫程式碼，這會釋放出什麼？他不知道，就像 15 世紀的人不可能預測印刷術最終會催生文藝復興。但他相信短期內會是痛苦的，很多人的工作會被劇烈改變。
話題轉到個人，Boris 出生在烏克蘭敖德薩，1988 年全家移民美國。錄節目的時候他才知道主持人 Lenny Rachitsky 也來自同一座城市，1995 年離開，兩個敖德薩人坐在 Podcast 裡討論軟體工程的終結。
Boris 學的是經濟學，程式碼完全自學，他第一次寫程式是為了在 TI-83 計算機上考試作弊，把答案程式化地寫進去。後來考題太難沒辦法預存答案了，他就寫了一個解題器，然後發現可以用傳輸線分享給全班同學，全班都拿了 A，直到被老師抓到為止。
他後來進了 Meta，在 Instagram 待了七年，做到主任工程師（Principal Engineer），負責整間公司的程式碼品質。離開大公司後他搬去了日本鄉下，成為鎮上唯一的工程師、唯一的英語使用者，每個禮拜騎腳踏車經過稻田去農夫市集，鎮上的社交活動都圍繞著農產和發酵食品，他在那裡學會了做味噌。
Lenny 問他：AGI 之後你要做什麼？
Boris 說：繼續做味噌。
「白味噌至少要三個月，紅味噌要兩三年，你把材料混好，然後就是等，你必須非常有耐心。」他說味噌教他用長期的時間尺度思考，這跟工程世界完全相反，工程世界裡一切都用週甚至天來衡量。
一個自學程式碼的經濟系畢業生，從敖德薩到矽谷，從 Instagram 到日本鄉下做味噌，最後回到 Anthropic 打造了一個讓寫程式碼不再必要的工具。他的 post-AGI 計畫是回去做一個需要好幾年耐心等待的發酵食品。
在 AI 用幾分鐘就能完成人類幾天的工作的年代，Boris Cherny 最嚮往的事情，是一個急不來的東西。
相關資料：
Lenny's Podcast：Head of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Cherny（2026 年 2 月 19 日）
https://www.youtube.com/watch?v=We7BZVKbCVw
Lenny's Newsletter：Head of Claude Code: What happens after coding is solved
https://www.lennysnewsletter.com/p/head-of-claude-code-what-happens
SemiAnalysis：Claude Code is the Inflection Point
https://newsletter.semianalysis.com/p/claude-code-is-the-inflection-point
TechCrunch：Spotify says its best developers haven't written a line of code since December
https://techcrunch.com/2026/02/12/spotify-says-its-best-developers-havent-written-a-line-of-code-since-december-thanks-to-ai/
Boris Cherny (@bcherny) X 推文串（2026 年 1 月 2 日）
https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177
