Boris Cherny谈AI解决编程后的未来：生产力飙升200%，AI决定构建内容
Boris Cherny（Anthropic Claude Code负责人）在Lenny's Podcast上花了约90分钟讨论编程被解决后的未来。这是我听过的关于软件发展方向最清晰的思考。我的笔记：
1. 编程基本上已被解决。
自2025年11月以来，Boris没有手动编辑过一行代码。他每天通过Claude Code提交10到30个PR，是Anthropic最高产的工程师之一，就像当年在Instagram一样，只是现在他再也不用手动写代码了。
我用@10minutegita构建了一个完整的iOS应用，没有自己写过一行代码。没有CS学位，没有训练营。只是描述了我想要什么，然后发布。Boris说得对，这是真的。
2. 下一个前沿是AI决定构建什么。
Claude现在正在扫描Slack反馈频道、审查bug报告和遥测数据，并自行提出修复和发布的想法。Boris描述说，AI不再是工具，更像是同事，会带来你从未要求的PR。
如果你是产品经理，读到这些应该感到一种特定的不适。护城河一直是“我知道该构建什么”。这条护城河正在被侵蚀。
3. Anthropic每位工程师的生产力提升了200%。
作为背景，Boris曾在Meta领导Facebook、Instagram和WhatsApp的代码质量。在那样的世界里，几百名工程师整年工作也只能将生产力提升几个百分点。200%的提升在开发工具历史上是前所未有的。
那些为FAANG SDE职位优化的孩子，可能在为一个当他们到达时看起来完全不同的角色而优化。
4. 刻意让团队资源不足。
Boris让一个工程师做五个人的项目。有了无限的token和内在动力，一个人因为被迫让AI完成工作而发布得更快。Cowork（现在有数百万用户的产品）就是由一个小团队在10天内用Claude Code构建的。
这和给初创创始人少量种子轮而不是巨额A轮融资是同样的逻辑。约束产生创新，一直如此。
5. 给工程师无限的token。
Anthropic的一些工程师每月在token上花费数十万美元。Boris将其视为新的招聘福利。他的逻辑很简单：在个人规模上，token成本相对于工资很低。如果工程师发现了突破，之后优化成本也不迟。不要扼杀想法萌芽的机会。
那些争论每月20美元甚至200美元AI订阅、却拿着六位数薪水的人，在研发管线中总是节俭误大事，而等待的人总是被超越。
6. Bitter Lesson适用于一切。
Richard Sutton的观点：更通用的模型最终会胜出。Boris说，围绕模型构建严格编排工作流（强制步骤1、2、3）的团队最多只能得到10-20%的提升。但这些收益在下一次模型发布时就会被抹去。只要给模型工具和目标，让它自己决定顺序。
对于投资也是如此。能够自己构建模型并自动化研究管线的分析师，总是胜过等待别人构建工具的人。
7. 为六个月后的模型构建。
Claude Code设计时针对的是Boris开始构建时尚不存在的模型。Sonnet 3.5只写了他约20%的代码。他仍然构建了产品，赌模型会赶上。当Opus 4发布时，一切都到位了。为今天的模型构建的初创公司在发布时就会落后。
这是本集中最令人不安的建议，因为它意味着你的产品市场匹配将...
1. 编程基本上已被解决。
自2025年11月以来，Boris没有手动编辑过一行代码。他每天通过Claude Code提交10到30个PR，是Anthropic最高产的工程师之一，就像当年在Instagram一样，只是现在他再也不用手动写代码了。
我用@10minutegita构建了一个完整的iOS应用，没有自己写过一行代码。没有CS学位，没有训练营。只是描述了我想要什么，然后发布。Boris说得对，这是真的。
2. 下一个前沿是AI决定构建什么。
Claude现在正在扫描Slack反馈频道、审查bug报告和遥测数据，并自行提出修复和发布的想法。Boris描述说，AI不再是工具，更像是同事，会带来你从未要求的PR。
如果你是产品经理，读到这些应该感到一种特定的不适。护城河一直是“我知道该构建什么”。这条护城河正在被侵蚀。
3. Anthropic每位工程师的生产力提升了200%。
作为背景，Boris曾在Meta领导Facebook、Instagram和WhatsApp的代码质量。在那样的世界里，几百名工程师整年工作也只能将生产力提升几个百分点。200%的提升在开发工具历史上是前所未有的。
那些为FAANG SDE职位优化的孩子，可能在为一个当他们到达时看起来完全不同的角色而优化。
4. 刻意让团队资源不足。
Boris让一个工程师做五个人的项目。有了无限的token和内在动力，一个人因为被迫让AI完成工作而发布得更快。Cowork（现在有数百万用户的产品）就是由一个小团队在10天内用Claude Code构建的。
这和给初创创始人少量种子轮而不是巨额A轮融资是同样的逻辑。约束产生创新，一直如此。
5. 给工程师无限的token。
Anthropic的一些工程师每月在token上花费数十万美元。Boris将其视为新的招聘福利。他的逻辑很简单：在个人规模上，token成本相对于工资很低。如果工程师发现了突破，之后优化成本也不迟。不要扼杀想法萌芽的机会。
那些争论每月20美元甚至200美元AI订阅、却拿着六位数薪水的人，在研发管线中总是节俭误大事，而等待的人总是被超越。
6. Bitter Lesson适用于一切。
Richard Sutton的观点：更通用的模型最终会胜出。Boris说，围绕模型构建严格编排工作流（强制步骤1、2、3）的团队最多只能得到10-20%的提升。但这些收益在下一次模型发布时就会被抹去。只要给模型工具和目标，让它自己决定顺序。
对于投资也是如此。能够自己构建模型并自动化研究管线的分析师，总是胜过等待别人构建工具的人。
7. 为六个月后的模型构建。
Claude Code设计时针对的是Boris开始构建时尚不存在的模型。Sonnet 3.5只写了他约20%的代码。他仍然构建了产品，赌模型会赶上。当Opus 4发布时，一切都到位了。为今天的模型构建的初创公司在发布时就会落后。
这是本集中最令人不安的建议，因为它意味着你的产品市场匹配将...