Boris Cherny 领导了过去一年改变软件工程的产品——Claude Code。目前全球 GitHub 上 4% 的 commit 来自 Claude Code（私有仓库更高），增长还在加速。Boris 自己从 11 月起没有手写过一行代码，每天提交 10-30 个 PR。他最深刻的类比是印刷术：印刷术前只有 1% 的人识字，之后 50 年印刷品数量超过之前 1000 年总和。编程正在经历同样的转变——从少数人的技艺变成所有人的能力。最紧迫的预测：年底前，"软件工程师"这个头衔将开始消失，被"Builder"取代。
Boris 离开 Anthropic 加入 Cursor，两周后又回来。这不是八卦——这是一个关于使命感的真实故事。他加入 Cursor 因为产品很酷、团队很强。但到了之后立刻意识到自己缺了什么：Anthropic 的安全使命。
如果你在 Anthropic 走廊上随便拉一个人问"你为什么在这里"，答案永远是 safety。无论工作多令人兴奋，都无法替代这种使命感。
— Boris Cherny
这段经历揭示了一个职业选择的深层逻辑：对于某些人，"为什么做"比"做什么"更重要。最酷的产品也比不上让你觉得自己在做正确的事的归属感。
Claude Code 最初只是 Boris 一个人的 hack。他在 Anthropic 的 Labs 团队花了一个月做原型、一个月学 post-training，然后开始做一个终端里的 AI 编程工具。内部发布时，只获得了两个赞。
为什么反应这么冷淡？因为所有人都觉得编程工具应该是 IDE——谁会在终端里写代码？但 Boris 做终端版本不是因为有远见，只是因为他一个人做，终端是最简单的实现方式。
Ben Mann 在早期就建议他做一个 DAU 图表。Boris 觉得太早了。但做了之后，曲线立刻垂直上升。
Boris 坦承选择终端不是因为它是最佳形式——而是他想不到其他能跟上模型进化速度的界面。
核心问题：模型每两个月就有质的飞跃。如果你在精心设计的 IDE 插件上下注，两个月后模型变了，你的 UI 就过时了。终端的"简陋"反而成了优势——它足够灵活，不会成为模型进化的瓶颈。
这和 Anthropic 整体的产品哲学一致：Think in exponentials。三位联合创始人是 Scaling Laws 论文的前三位作者——指数思维刻在公司 DNA 里。Boris 在 2025 年 5 月预测"年底前你可能不需要 IDE 了"，全场倒吸一口气。但他只是画了一条指数曲线然后延伸。
Boris 的日常工作方式：同时运行 5 个 Claude Code agent，每个做不同的任务。他自己不写代码，但会审查代码——尤其是涉及生产环境的代码。Claude 也在自动做 code review，100% 的 PR 都先经过 AI 审查。
他在 Instagram 时就是公司最高产的工程师之一。现在依然是——即使他不写一行代码。
我从来没有像今天这样享受编程。因为我不需要处理所有琐碎的细节了。
— Boris Cherny
他听到最多的用户反馈也是这个："Claude Code 让编程重新变得快乐了。"
Boris 描述了 Claude Code 的下一个形态转变：从"你告诉它做什么"到"它自己想出该做什么"。
具体机制：Claude 扫描用户反馈、bug 报告、telemetry 数据，然后主动提出"我们应该修复这个 bug"或"这个功能可以这样改进"——更像一个同事而不是一个工具。
这已经在内部发生了：有些团队的 Claude Code agent 会每天早上自动扫描前一天的 GitHub Issues，把能修的直接修了，把不能修的写成摘要给工程师。
Boris 找到的最佳历史类比是古登堡印刷术。印刷术之前，欧洲识字率不到 1%——只有抄写员能读写。印刷术之后 50 年，印刷品数量超过之前 1000 年的总和，价格下降了 100 倍。之后 200 年，全球识字率达到 70%。
最精彩的细节：有一份历史文献记录了一个抄写员对印刷术的反应——"太好了！我最讨厌的工作是在书之间复制内容。我喜欢的是画插图和装帧。现在我可以专注做喜欢的部分了。"
作为工程师，我感同身受。编码一直是细节和琐碎的部分——和 git 纠缠、和依赖库搏斗——那不是有趣的部分。有趣的部分是想清楚该做什么、和用户交流、思考大系统。现在我可以专注做有趣的部分了。
— Boris Cherny
Boris 的预测：到年底，PM/工程师/设计师三个角色的边界会变得极其模糊。在 Claude Code 团队内部，PM 写代码、工程经理写代码、设计师写代码、财务人员写代码、数据科学家写代码——所有人都写代码。
他认为最终结果是"Software Engineer"这个头衔会被"Builder"取代。或者说，所有人都变成 PM，同时所有人都会编程。
但 Boris 是个乐观主义者。他引用 Spotify 的案例：最好的开发者从 12 月起就没有写过一行代码。但 Spotify 还在招人——因为生产力提升意味着能做更多事，而不是需要更少人。
Boris 透露了一个惊人的数字：Anthropic 内部有些工程师每月花费数十万美元的 token。他们的建议：在探索阶段不要省 token，用最好的模型（Opus），疯狂试验。只有在想法验证成功、需要规模化时才优化成本。
一些公司开始把"无限 token 使用"作为招聘福利——就像以前的无限假期或免费午餐。
"token budget"正在成为新的"cloud budget"。公司很快会像讨论 AWS 账单一样讨论 AI 模型消耗。
Boris 的职业建议：成为通才，跨越多个学科。在 Claude Code 团队里，最有效的工程师不是最深的专家——而是"产品 + 基础设施"双修、"工程 + 设计"双修、"技术 + 商业"双修的人。
这和 Marc Andreessen 在同一系列播客中说的完全一致：擅长两件事的叠加效果是 10x，不是 2x。
Boris 的另一个建议更具操作性：不要害怕工具。不要试图从理论上理解 AI 编程——直接上手用。就像学骑自行车不能靠读书，学用 AI 编程不能靠看教程。
Boris 从 Claude Code 的经历中提炼了一个反直觉的产品教训：在早期刻意欠配资源（under-resource）。
Claude Code 最初只有他一个人。这不是无奈——这是特性。因为一个人做意味着：决策快、没有沟通成本、被迫做最简单的实现（比如终端界面）。只有当产品被验证后才扩大团队。
他还强调了心理安全的重要性：要让人觉得失败是安全的。80% 的想法可以是坏的——但你必须快速止损，而不是加倍投入。
Boris 学编程的原因令人会心一笑：在 TI-83 计算器上编程，把数学考试的答案存进去。第二年考试太难，答案存不完，于是他写了一个方程求解器。然后他发现可以用数据线把程序传给全班——于是全班都拿了 A。然后被老师抓了。
从一开始，编程对我来说就是非常实用的——它是一种构建东西的方式，不是目的本身。
— Boris Cherny
他后来写了一本 TypeScript 的书、创办了当时世界上最大的 TypeScript Meetup——但他说这些都是"掉进了兔子洞"。编程的美感是真实的，但不是终点。终点是构建。
Boris 的印刷术类比很有力：印刷术让所有人识字，AI 编程工具让所有人都能写代码。但识字率从 1% 到 70% 并没有让所有人都成为作家。会编程和知道该构建什么之间的距离，可能和会写字与写出《战争与和平》之间的距离一样大。"所有人都是 Builder"的愿景可能过于乐观——大多数人可能更接近"会用 Word 的人"而不是"技术专家"。
Boris 说他不再手写代码但仍然审查代码，"尤其是涉及生产环境的"。但审查 AI 生成的代码和审查人类写的代码是根本不同的——AI 代码看起来"对"但可能在边界条件上有微妙的 bug。当 Claude Code 写的代码导致了一个安全事故，责任在谁身上？在审查代码的工程师？在 Boris 的团队？在 Anthropic？在模型本身？这个责任归属问题目前没有答案，但随着 AI 代码占比上升，它会变得越来越紧迫。
Boris 说他回 Anthropic 是因为安全使命。但 Claude Code 正在做的事——让 AI 写 100% 的代码、让 AI 自己决定该修什么 bug、让非技术人员可以构建任何软件——本质上是在加速 AI 能力的扩散。这和"安全第一"之间有天然的张力。Anthropic 的立场是"迭代部署 = 安全部署"，但这个等式不是自明的。当你把强大的编程能力给了所有人，你也给了恶意行为者同样的能力。Boris 没有讨论这个矛盾。