AI应用风向标（公众号：ZhidxcomAI）
编译｜毕伟豪
编辑｜漠影
智东西5月27日报道，Claude Code创始人Boris Cherny做客了一档播客节目，探讨了关于软件工程师的未来、AI对就业和人生的影响、AI编程的现状和未来等话题，给自己“编程已经被解决了”这个观点辟了谣，还为现在的大学生提出了一些职业选择上的建议。
播客开始，Boris讲述了Claude Code的起源故事，他透露，当时市面上的编程产品还都停留在自动补全这一步，Boris看到了这个产品的市场空白，于是做了一个雏形出来，在当时完全不知道能不能行得通。
谈到软件工程师这个职业会不会消失这个观点，Boris之前公开预测过，软件工程师这个头衔最早今年就会开始消亡，在这档播客中，Boris对自己此前的判断进行了补充，他坦言在Claude Code团队中，产品经理、设计师等每个人都在写代码，而Boris自己超过6个月没写过一行代码，他认为所有角色正在融合，也许可以叫做“构建者”。
面对AI会让人类的职业能力萎缩这个观点，Boris表示不认同，他觉得编程这件事是一直在变化的，未来甚至可能变成语音编程。AI编程的出现只是给了你一个选择的权利，人类可以选择编程的方式，手写代码等技能不会消失，会成为你选择的一部分。
当被问到AI鸿沟（高端玩家和普通人接触AI的程度差距）时，Boris直言Anthropic正在做扩大用户接触面的工作，而他最近发现从Claude Code中获利最大的往往不是职业工程师，而是一些“业余”的人。
智东西整理了播客的核心重点：
1、Claude Code是由对产品市场空白的判断而生的。当时市场上的AI编程工具更多的是自动补全代码，Boris抓住了产品市场空白，做出了Claude Code的雏形，但在当时并不知道能不能跑通，有一些意外的色彩。
2、产品市场空白到现在依然存在。曾经Claude Code的出现就是很好的印证，模型明明可以做很多事情，但没有产品能将其能力充分发挥，以前是这样，现在依然是这样。
3、慢慢写代码的人不会再叫软件工程师了。Boris坦言现在的AI编程让每个人都拥有了写代码的能力，，职业正在发生融合，或许未来人们会用构建者、工程师、产品经理或者其他词形容写代码的人。如果你统计那些写代码或用Agent写代码的人，三年后数量会是今天的100倍。
4、企业需要的工程师数量在增加也在减少。Boris说因为AI能力变强，工程师的生产力变高，公司自然不需要那么多工程师。但与此同时，很多公司可以去做更多的事情，也就需要更多工程师去创建更多的产品。
5、“编程已经被解决了”是断章取义。Boris想说编程在自己所编写的那些类型代码中已经被解决了，但是模型能力还不足以处理世界上所有的代码，还有很多大公司、大企业，他们的代码库非常复杂且庞大，模型还处理不好。
6、AI编程时代，手写代码不会消失。Boris认为AI编程的出现只是给了人类一个新的编程方式选择，就像曾经JavaScript、Python、Java的出现一样，甚至未来还会发生变化，人类可以根据自己的工作情况选择编程方式。
7、现在是最佳创业时机。Boris给22岁的大学生提出了建议，如果你有一点点想创业的想法，那就去试试，一个人加上智能体足以创造庞大的企业。
8、Claude Code有太多缺陷了。Boris坦言Claude Code还有很多问题，这也是为什么他喜欢在社区和用户进行互动，只有倾听使用者的意见，才能让产品变得更好。
9、AI导致的失业问题不是一家公司能解决的。任何技术都有两面性，AI导致的失业问题是无法预测的，Anthropic能做的是引导人们学会使用先进的工具吗，从而不被淘汰，同时将公司看到的一些前瞻性信息公之于众，让人们能够准备对策。
10、AI时代获利最大的不是工程师。在黑客松上，Boris发现获奖的人大部分都不是职业工程师，有电工、医生、木匠等非职业选手，最好的创意往往来自各行各业的非专业人士。
下面是播客内容的完整实录，智东西做了不改变原意的整理：
一、AI让每个人都能写代码，软件工程师这个称号将会消失
主持人：Boris，欢迎来到这里。
Boris：谢谢邀请。
主持人：你是2024年9月加入Anthropic的，据我所知，没人叫你去做一个编程产品，你当时只是想学学API。能跟我们讲讲Claude Code的起源故事吗？我听说它当时能控制你的音乐播放器。
Boris：这些全是真事，我加入了一个叫Labs的团队，我们做了一堆很酷的东西，我们造出了Claude Code，这是我做的，另一个人做了MCP，有人做了Skills，还有两个人做了桌面端应用，团队就这么大，非常小。我们在几个月内做出了这些功能，其中很多都是挺奇怪的想法，我们完全不知道它们能不能跑通。
简单说一下背景，一直以来，Anthropic的关注点就那么几个：企业、编程和安全，我们知道在这条路上应该做出某个产品。早期Anthropic其实不确定到底要不要做产品，但如果要做，一定跟编程相关，因为那能帮我们训练更好的编程模型，让每个人都能用上这些模型，也能帮我们研究安全问题。
但当时不知道应该做成什么，那个时候市面上的编程产品全是IDE或者IDE插件，因为模型的能力，当时是Sonnet 3.5，还不太行，最好的表现就是高级自动补全：你写一点代码，它帮你补完这一行。
但我们有个感觉，就是存在一种产品市场空白，这种想法是，你可以做一个产品来实现模型已经完全能做到、但还没有产品让它去做的事情，我告诉你，到今天还是这种感觉。模型能做所有这些事，但就是没有产品让它去做。所以我们想做一个编程产品，但不知道它会是什么。
于是我想学怎么用Anthropic API，就做了个最简单的东西，我心里想，做一个在终端里跑的小程序，这样我就不用建UI或者App。几天就做出来了，然后我出于好奇开始发给别人，看他们会不会用、怎么用。
接下来几周，Anthropic内部越来越多的人开始用它。一开始是我周围坐着的人，然后是外面一圈，几周之后，Anthropic大部分人每天都在用。这挺奇怪的，因为它只是个终端里的小原型，是最“工程师”的产品。很多工程师其实不想碰终端，但他们碰了，而且用了。
主持人：我读到一个数据，说最初发布后五天，半个工程团队就在用了。当这件事发生时，你有没有一个瞬间觉得“好吧，软件工程从此变了”？还是你当时只是在不停迭代产品？
Boris：我当时太专注于发布了。当我一有那个想法之后，我每天晚上、每个周末都在做，这是我唯一在想的事，唯一在做的事。我开始做关于Claude Code的梦，至今我梦到的还全是这个：下一步该做什么，接下来该造什么。
现在终于有机会去退一步看全局了，因为用的人太多了，有太多关于使用方式的东西可以学。但有很长一段时间，我们太专注于构建本身，我连想“这个东西到底是什么”的时间都没有。
主持人：那有没有一个时刻你确实退了一步去看了？说你是因为这个被自己绊到了可能有点过于轻描淡写，但这其中确实有一种意外发现的成分。有没有那么一个“天哪，这跟我之前捣鼓过的东西不一样”的瞬间？
Boris：有太多惊喜了。总的来说，我们知道想做一个编程产品，但没人想到它会是在终端里。第一个重要时刻是Claude告诉我当时在听什么音乐。有好几个版本，我们其实录了一个demo视频，我们刚刚把它捐给了一家计算机博物馆，算是一件奇怪的历史文物。
我记得当时把这个视频发到Slack里，结果只收到两个反馈，因为没人理解这竟然就是那个东西（Claude Code）。我当时问Claude我在听什么歌，它写了一段代码来打开我的音乐播放器。
它是用AppleScript写的，我不懂AppleScript，我也不会想到用写代码的方式去回答这个问题，它就是自己这么干了，我当时想，这太令人惊讶了，它用一种我作为工程师不会想到的方式解决了这个问题。
过去这一年半，这样的时刻太多了。我最近用Cowork就有一次，每次我们发布新模型，我都会拿它做实验，看它能力的边界在哪儿，因为把产品建立在模型之上最困难的一点，是模型进化得太快了，你每个月都得重新校准认知。
我最近用Cowork订了一堆机票。通常它表现还行，这次简直完美。现在只要我旅行，就用Cowork订票。它帮我订了八张机票和五家酒店。唯一的错误是其中一家酒店预算严重超支，好像一晚要五千美元。
主持人：Cowork希望你这次出行过得开心。
Boris：我说了句“请重订这家”。但除此之外，它持续运行了几个小时，全都搞定了。太酷了。我每周、每个月都能感受到这种惊喜。
主持人：我稍后会谈到Cowork。现在似乎到了可以退一步看这件事的时候了。从最初偶然的发现迅速在Anthropic内部传播，到现在Claude Code已经成为越来越多工程师的默认工具。它是让“工作自动化”这个问题变得非常现实的产品之一，至少对软件工程师如此，但也许对更多人也是如此。
在我们的第一期节目中，Aaron Levie（Box CEO）告诉我他不认为工作岗位会消失，总有一部分人类工作，是软件完成不了的“最后一公里”。而你公开预测过，“软件工程师”这个头衔最早今年就可能开始消亡。所以，Aaron是错的吗？
Boris：有很多东西是对的，也有很多我们不知道的。趋势是指数级的，而指数是非常难用线性思维去理解的。说实话，任何说自己知道的人都是在猜——有些是基于我们看到的情况和历史所做的有根据的猜测。
我认为会有几件事发生。第一，很多公司需要的工程师会变少，因为每个工程师的生产力更高了，做同样的事就不再需要那么多人。与此同时，很多公司又会需要更多工程师，因为每个工程师都更高效了，公司可以做更多的事、启动更多的产品、创建更多的业务。
看看我们团队就知道了，我们永远卡在缺优秀工程师这件事上，招人速度有多快就招多少，而我们的很多客户也是同样的情况。所以我认为这两件事会同时发生，具体取决于公司和业务类型。
还有另一件事正在发生，就是各种角色以一种我没想到任何人会预测到的方式在融合。我们的经理Fiona，有15年没写过代码了，她加入了Claude Code，现在又开始写代码了。Cat，我们的产品经理，写代码。Megan，我们的设计师，写代码。团队里每个人都在写代码，你不再需要是“工程师”才能写代码了。
如果把这条趋势稍微往前推演一下：所有非工程师的人都会多写一点代码，而像我这样的工程师会少写很多。我已经超过六个月没写过一行代码了，但我还是在整天做构建。我看到所有角色正在融合成同一种东西。叫它“构建者”也行，叫“工程师”也行，叫“产品经理”也行，我不知道正确的名字，但角色本身正在改变。
主持人：所以我们对这些角色的理解肯定会改变，但对“哪些公司有多少岗位可用”这件事到底意味着什么，还是不清楚。
Boris：是啊，历史有很多例子。拖拉机是1890年代发明的，我最近正好在读到这个。一个叫John Froelich的人在爱荷华州发明了它。当时农活全是用马来干的，你需要马。虽然拖拉机在1890年代就发明了，但直到1960年代，美国的拖拉机数量才超过马匹数量，大约花了70年。拖拉机的数量往上走，马的数量往下走，两条线在六十年代交叉。
原因有很多。那项技术是魔法，你能收获多得多的庄稼，生产力大幅提升，但如果你是农民，想学会用拖拉机，你得接受培训。
一开始拖拉机很贵，很多情况下用马还是更便宜。而且最初的拖拉机不太行，可能能收小麦但收不了玉米，于是又需要很长时间才能有人造出能收玉米的拖拉机，然后是秋葵，然后是所有其他作物，就是需要时间。我们现在正在看的，就是同一件事在高速快进，我们在面对非常相似的问题。
二、Claude放在一切的中心，才能真正提高生产力
主持人：这就是“把AI当作一种正常技术”的论点，即使实验室造出了能力极强的模型，人是慢的，组织是慢的，这些技术渗透到企业里需要时间。但另一方面，人们看到Anthropic的收入数据，又在说看起来这次好像没有花那么长时间。所以我们还在试图摸清楚真正的变化速率。
Boris：问你一个问题：计算机有没有让你变得更高效？
主持人：有，但“有没有让我更高效”和“我会不会因为计算机而工作得更少”，这感觉是两个不同的问题。
Boris：所以因为你能做更多，你就做了更多，你把更多的事情塞进了同样的八个小时里。
主持人：完全同意。坦率地说，我以前每周录一期播客，同时写两期新闻通讯。在这次的系列中，我在尝试每周录两到三期播客，同时写多期通讯，而AI是促使我能做到的原因，它是一个非常出色的研究助手和播客制作人，我能产出更多内容，但我并不觉得自己工作得更少，这不算抱怨，只是我在这个时代怎么去应对的方式。
Boris：我也是同样的感受。我能做的事情多太多了，所有那些以前因为一天没有足够多时间而没能做的事，现在都能做了。还有一个奇怪的历史插曲，90年代，公司们开始采用个人电脑，在那之前是大型机、那些价值百万美元的巨型工业计算机，它们被小型化之后，普通的初创公司也能买得起电脑了。
那个时候一个很真实的问题是：电脑到底有没有让人变得更高效？当时大家都在抱怨电脑没有提高效率，现在我们回头看，觉得当然有，我无法想象回到靠归档和纸笔的年代。
有一篇1990年的《哈佛商业评论》文章非常精彩，它的论点是：他们研究了采用电脑的公司，发现有些在变高效，有些没有。区别在于，那些变高效的公司是那些把所有纸都扔掉的，然后把一台电脑放在一切的中心。
而另一类公司，仍然有团队手写一切，电脑放在角落里只做一件事，第一类公司获得了巨大的生产力提升，第二类没有。
现在的情况很类似，在Anthropic，我们把一切围绕Claude来组织，新人加入时，如果他们问怎么写代码或怎么向代码库贡献代码，答案是：问Claude。如果问题是“怎么报销”，问Claude，如果问题是“下一个公司假期是什么时候”，问Claude，所有这些你以前要手动去做的事情，现在Claude在中心。
那些真正理解了这点的公司，就是把Claude放在正中心，不是放在边缘的某个角落，你必须改变所有的业务流程，而这需要时间。
主持人：我最近一直在读关于索洛悖论的东西，就是你刚才描述的这个。这是80年代一位经济学家的观察：你能“在计算机时代看到计算机无处不在，除了在生产率统计数据里”。
尽管计算机被大规模部署，但你没看到人们的效率提高多少，最终这些收益还是兑现了，因为公司围绕新技术重新发明了工作流程，所以现在的问题是经济体能多快地做到这一点。
三、“编程被解决了”是断章取义，还有很多事情模型做不到
主持人：我想问几个更细碎的软件工程问题，因为我听你说过编程实质上已经被解决了，而且你已经六个月没写代码了，工程师群体对此有过反对，他们说编程不仅仅是打字，它关乎判断力、品味和批判性思考，而AI Agent在这些方面还是相当糟糕。你怎么看这种批评？编程中还有哪些部分仍未被解决？
Boris：这个批评完全对。这属于那种老是被人断章取义的东西，完整引述是这样的：编程，在我所写的那类代码中，被解决了。我的工作涉及的代码库相当简单，Claude CLI比较新，桌面端和移动端APP是小而简单的代码库。
但我们有那么多企业客户，有一些全球最大的企业，比如NASA是我们的客户之一，他们有非常庞大、非常复杂的代码库，对他们来说编程还没被解决；模型还会犯错误，生成的代码并不总是完美的。
想想工程师真正在做什么，编程其实只占很小一部分。以前可能我一天50%的时间真的在打字写代码，另外50%是跟用户聊天、做头脑风暴、构思、调试、琢磨某件事是怎么工作的、做规划。
工程师做的这些事里，一大部分根本不是写代码。所以当我说“编程被解决了”，我指的是我所做的那种编程，而编程也只是工程师所做事情中的一个很小的子集。你可以在Anthropic的工程师身上看到，在行业中越来越多地看到：当模型做完了编程的部分，他们被解放出来去做他们真正享受的那些事，比如跟用户聊天，搞清楚下一步应该做什么。
Claude Code的代码已经超过六个月100%由Claude Code自己写就，Cowork也是这样，很多其他产品也是这样，而且我们从客户那里听到同样的事越来越多。我前几天刚给最新一批YC学员做了一个炉边对话，我以前每次开场都会问大家，谁在用Claude Code请举手，现在所有人都在用，所以我就不问了。
现在改问：你们的代码有100%是Claude Code写的请举手，这些是最前沿的初创公司，通常每家公司就几个人，然后大约一半的手举起来了。然后我问，你们的代码没有一行是模型写的请举手，结果几百人中，只有一个人举手。其他所有人都在50%到100%之间。
所以编程对我们写的越来越多的那部分代码来说，正在被解决。我们的团队是工程领域正在发生的趋势的早期指标，而工程又是所有其他领域趋势的早期指标。这个转变半年前开始的，而且正在加速。
主持人：让我问另一个担忧：在这个工程师不再写那么多代码的世界里，人们对自己职业的理解可能会萎缩，这可能很危险。你六个月没写代码了，有感受到那种萎缩的开始吗，你对此怎么看？
Boris：我们团队有个叫Lena的工程师，她周末还在手写C++，纯为了好玩，因为她就是享受写代码，而这始终有它的空间。但对我来说，这是一个更宏大的转变的一部分，和“萎缩”毫无关系。编程从来就是不断变化的，我爷爷70年前在苏联用打卡纸编程，对他来说那才是编程，那时候没有JavaScript，没有Python，打卡纸就是一张机器在上面打孔的白纸，你把它送进大型机，机器处理完，亮几盏灯；
在那之前，编程是一屋子人，很多是女性，在纸上用手做算术，那时候这叫编程；然后变成了写机器代码，然后是汇编，然后是JavaScript、Python、Java，现在它又在变了：你对智能体说话，而且我认为它马上就要再变一次，你会对着一个Agent说话，这个Agent再对着一群编程智能体说话。
它从来就是这样变的。对我来说这不是萎缩，这是技术的一次沧海桑田。
主持人：我自己的感觉是，用图形计算器可能让我的某些数学技能退化了，但我的解决方案就是继续用计算器，我不介意放弃那些，当然，如果随着时间推移，这个计算器变得超级智能并开始以微妙的方式试图削弱我，那会让我吓坏，但那可能还没到要面对的时候。
你刚才问我电脑有没有让我变得更高效，很明显Claude让你变得更高效，但似乎并没有减少你的工作量，如果我们好奇AI对就业意味着什么，这感觉很重要，你相信公司需要更少的工程师，但你自己从不缺事做，有没有可能出现这种情况：AI效率变得更高，真的让你工作更少？
Boris：这有个名字，某个悖论，我忘了叫什么。我觉得这件事其实非常个人化。一部分取决于公司，因为不同的业务可能对人有多或少的需要。但很大一部分是个体选择。洗衣机问世的时候，我又要打个历史类比了，因为这种技术变化太大了，我需要借历史来锚定一下自己。
主持人：我爱这些故事。
Boris：洗一次衣服以前大概需要五到六个小时，而且你得走上差不多三千英尺去打水。烧水，放衣服进去，在洗衣板上搓，拧干，再重复，全家人的衣服可能天天如此，那真是一大堆活，洗衣机省掉了大约三个小时。
而这也是让女性大规模进入劳动力市场的因素之一，因为通常（但不总是）是家庭里的女性在做这项工作，把她们困在了家里。
突然间一天有了三个小时的空余，不同的人可以选择怎么花。有些人是陪孩子、遛狗、看书。但对很多人来说，答案是：我准备好进入劳动力市场了，我想去工厂或办公室工作，因为时间被释放了出来，你有了选择，今天的情况一样，跟任何技术一样，它就是给你更多的选择。
四、现在是创业的最佳时机，一个人加上智能体就够了
主持人：最后几个关于软件工程的问题。我一直在问所有的嘉宾同一个问题：如果有个22岁的年轻人，这个月刚拿到计算机科学学位，来找你说：“好吧，那我接下来该做什么？”你会怎么回答？有一份初级岗位在等着他们吗，还是他们需要以不同的方式去思考职业生涯的起点？
Boris：如果你想在一家公司工作，完全还是可以的，初级岗位是有的，有很多事可以去做。但如果你有一点创业的冲动，去开一家创业公司。这是人类历史上最好的时机，这是黄金时代。你加上你的Agent，可以造出一家巨型公司，人们正在用区区几个人打造十亿美元级别的公司。
Claude Code刚开始就我们几个人。我们有那么多客户，用一两个人或两三个人就在创建非常大的生意。一个有好想法的人能掌握的杠杆是前所未有的。我想不出比这更好的入场时机。
主持人：有意思，因为我们从AI圈子里经常听到的一个信息是，模型能力进步太快了，也许五年后连公司都不会有，但你认为，至少就现在来看，还有很大的空间去创立一家公司。
Boris：至少未来几年还有，如果你顺着指数走势画到尽头，它会变成非常诡异的样子。有一个版本是，“工作”这个观念不再有意义，或者“公司”不再有意义，或者“软件”不再有意义。但在此期间有太多事情可以做了，我们现在都在这里，一起搞清楚这些模型意味着什么、能做什么，所以不如就成为站在前沿探索的人之一。
主持人：最后一个关于工程的，三年后，你认为我们会看到更多的工程师，还是更少的工程师，还是根本无法回答，因为我们可能已经不叫他们工程师了？
Boris：我不认为我们还会叫他们工程师，但如果我们统计那些写代码或用Agent写代码的人，我认为会比今天多100倍，这是我的预测。
五、AI让人失业无法预测，要让更多的人掌握先进工具
主持人：让我们回到Cowork，你帮助开发了它。这是我现在用得最多的Anthropic产品。我用它来编辑我的专栏、帮助制作播客，甚至当成了一个某种程度的财务顾问，你创建项目，添加一些技能，它就可以模仿工作场景中的各种不同角色，作为一个非技术背景的人，UI对我来说非常直观，因为它基本上就是拖拽文档到一个小框里。
跟我聊聊Cowork的未来之路吧，你觉得它能不能像编程现在已经部分被解决了一样，解决其他职业的问题？
Boris：Cowork太让人兴奋了。我们开始做它，是因为看到有人用Claude Code做跟编程无关的事，有人特意装了终端，就为在里面报税，终端不是用来干这个的，但从产品的角度看，这个信号太棒了，因为说明人们真的想这么做。
接下来几个月，就是要搞清楚怎么让它对非工程师也真正好用，这对我们来说是全新的，因为我们团队大部分人都在做编程方向，我们就是为自己做产品。
Cowork对所有非工程的事都很有用，包括财务、金融、法务等等。我用它来买去华盛顿州挖蛤蜊的许可证，用它订机票和演唱会门票。挑战是让它对所有这些事情都真正擅长，我们的方法是：全天、每天都在用，全天、每天都在跟客户聊。
我也预计它会继续变得更擅长长时间运行，一年半前，Claude Code大概能持续运行30秒才跑偏，现在每晚我有成百上千个Agent跑5个、10个、20个小时，这就是现在工程的做法，我觉得Cowork也会发生同样的事。
主持人：当我们退一步看这个越来越多工作岗位正在消失或被重新定义的世界，你说过你认为这次转型对很多人来说会很痛苦，而Anthropic正处在一个很特殊的位置上：它可能是软件工程师和其他人失业的源头之一。公司对这些人有义务吗？这是政府需要关注的事情吗？我们该怎么办？
Boris：跟任何技术一样，结果是混杂的，有好的结果和坏的结果，我们也不知道它们出现的确切时间和比例，这种事在当下永远无法预测。作为一名工程师，我感到一种极大的义务，就是我们总还有更多要做的事：提前告诉人们什么要来，确保他们能用上这些工具，教育他们，带他们一起走。我们团队在这方面聊得很多。
但从更宏观的角度来看，这不是一家公司能解决的问题，它比任何公司都大，而且你也不希望由某一家公司来解决，因为它提出的可能是错误方案。这是一个全社会应该共同辩论的议题。Anthropic正在尝试加入的是经济报告和政策工作——把我们在前沿看到的东西摆到明面上来，这样其他人就可以决定怎么去应对。
主持人：我们上一位嘉宾，来自Google的James Manyika，研究的是技术和整个社会及经济体层面的关系。他担心的是，最初是“数字鸿沟”不是每个人都有平等的互联网接入或一台好电脑，现在要变成“AI鸿沟”了，到目前为止的数据表明，从AI中获得最大收益的，是那些已经位于收入阶梯顶端的人。
Claude Code让这件事变好了还是变糟了？你看到谁在用、谁不在用？有没有在努力把它送到那些历史上没有接触前沿技术机会的人手中？
Boris：有一些在扩大用户接触面的项目，Anthropic也在做这类事。不过让我感到意外的一件事是，从Claude Code中获得最大价值的，往往不是我以为的那些人。我们刚刚为Opus 4.7的发布做了一场黑客松，获胜的人大部分不是职业工程师，有电工、医生、木匠，用它来搭了一个APP，我们在4.6的黑客松上也看到了同样的事。
如果是一阵子以前，获奖者大多会是工程师，但现在模型已经足够先进了，往往不是工程师在真正学会驾驭它们，我们在大客户那里也看到同样的现象，当公司在思考怎么采用AI工具时，最大的问题是业务流程的改造，怎么把Claude放在中心。
效果最好的一个方法是：给每个人token，让每个人感到安全地去实验。因为这些想法来自你意想不到的人。不一定是以前最资深的工程师，可能是组织边缘角落里的一个会计，或者一个市场推广人员，做了一个内部仪表盘，把所有事情都加速了，或者解决了一个从来没人意识到公司有的问题。
让人们学会使用工具非常重要，因为今天最擅长用现有工具的人，不一定是明天最擅长用下一代工具的人。
六、Claude Code还差得远，听取用户意见才能做出更好的产品
主持人：最后一个问题。除了你在Claude Code和Cowork上做的所有这些事情之外，你还在X和Threads上非常活跃。我天天看到你在帮用户排错、给建议。如果可以把这部分工作也自动化，你会做吗？我们离这个目标还有多远？
Boris：我已经自动化了，但我宁愿自己来做。
我是这么做的：我用Claude Code设置了一个循环，现在已经迁移到一个routine，每30分钟跑一次。Threads有API，X有API，所以它会聚合反馈，我自己再来看。但我最喜欢的这部分工作就是跟人互动，即使他们告诉我什么东西坏了，或者某些地方可以好上十倍，这仍然是我最喜欢做的事，因为它让我们能把产品变得更好。
人们有时候回头看一个产品，说那是一个天才时刻，某个人完整地构想出它、造出它，从一开始就是完美的，真实情况从来不是这样，Claude Code有太多缺陷了，离它可能成为的产品还差得很远很远。
把它变得更好的唯一方式，就是倾听别人，尤其是他们说什么东西不行的时候，然后持续改进它。这才是好产品被打造出来的方式，也是Claude Code能每天都变好一点的唯一原因。
主持人：让我想到，这也是你工作中非常“人”的那一部分。当你跟一个在用你做出来的产品的人说话时，大概会提醒你为什么当初开始做这件事。当我们不太确定自己在一个AI赋能的工作场所到底能贡献什么价值的时候，这种连接的时刻感觉很重要。
Boris：说得对。我们都在共同寻找这个方向，我们有一些关于未来会往哪走的假设，我们在做一堆东西因为我们以为我们知道，但我经常是错的，我并不是所有的猜测都对。好主意会来自各种各样的人，所以你必须保持倾听，持续尝试各种方向，而有时它确实能跑通。
主持人：Boris，非常感谢你来参加这次对话。
Boris：非常感谢。
