Boris Cherny:Claude Code 之后,写代码正在变成“管理 Agent”
本文介绍了 Anthropic 内部 Claude Code 的创建者 Boris Cherny 的访谈内容。文章探讨了 Claude Code 如何从孵化项目发展为年化营收超十亿美元的产品,阐述了编程方式的根本性转变,以及 AI 代理(Agent)在代码生成、工作流自动化和未来软件工程中的核心作用。Boris 认为编程将被解决,未来的核心是管理 Agent 和业务知识,而非纯技术实现。
本文介绍了 Anthropic 内部 Claude Code 的创建者 Boris Cherny 的访谈内容。文章探讨了 Claude Code 如何从孵化项目发展为年化营收超十亿美元的产品,阐述了编程方式的根本性转变,以及 AI 代理(Agent)在代码生成、工作流自动化和未来软件工程中的核心作用。Boris 认为编程将被解决,未来的核心是管理 Agent 和业务知识,而非纯技术实现。
文章基于2026年最新访谈,提供了极高的前沿信息密度,深入剖析了Agent重塑工作流、SaaS护城河及组织变革,且带有优质注解,时效性和可读性极佳。
本文深度解读 Claude Code 开发者 Thariq Shihipar 的 70 分钟访谈,揭示 Anthropic 内部如何用 AI 做工程。核心观点包括:工程师抽象层级必须上移,把 Claude 当思考伙伴;知识工作皆可代码化;模型越强 harness 越复杂;自主性取决于 ticket 质量;提示工程被重新定义为注入上下文的一切;品味成为稀缺资源;验证能力重要性暴涨(测试代码需多 100 倍);写作与信任文化规范;以及 loop engineering、生成式界面等将扩散到全行业的转变。
本文深入介绍了 Anthropic 在 Claude Code 中推出的“动态工作流”功能。该功能通过编写 JavaScript 脚本,编排数十到数百个子智能体并行处理任务,实现了自动化的步骤拆解、执行与结果验证。文章详细解析了其工作原理、与 Skills 的区别、三种使用方式(自定义关键词、内置 /deep-research 及 UltraCode 模式),并展示了内容生产、市场调研等实际应用场景。
文章深入探讨了如何超越表面使用,真正发挥 Claude Code 作为自主系统的潜力。不仅介绍了基础的安装与 API 配置,更强调了通过 CLAUDE.md 文件建立持久上下文、编写可复用的 Skills(技能)以及配置自动化工作流的重要性。作者详细讲解了从代码审查、重构到安全部署的全流程最佳实践,指出通过精细化配置,Claude Code 能像全职工程师一样独立设计、构建并维护整个软件项目。
文章解读了 Anthropic 官方发布的《打造高效的人机协作团队》,总结了让 AI 高效融入团队的 4 条经验:一是写清楚协作信息,通过会议纪要、聊天记录总结、企业知识库、项目配置文件给 AI 提供背景;二是给 AI 和人类分好工,用 Skills 文件定义 Agent 角色,实现多 Agent 协作;三是设定'北极星'目标,让 AI 主动提出建议;四是循序渐进地与 AI 建立信任。作者结合知乎回答工作流等实例,指出 AI 不会拯救混乱的团队,只会放大团队原本的样子。
本文介绍了如何在30分钟内使用Claude Code构建一个由三个专业智能体(规划者、执行者、审查者)组成的AI智能体团队。文章详细阐述了团队协作优于单一智能体的原因,并提供了从定义目标、设计角色、配置CLAUDE.md到创建和运行智能体团队的分步指南。通过并行工作和独立审查,该团队能提高任务执行的质量和效率,减少用户的来回干预。
本文介绍了“图工程(Graph Engineering)”在构建大规模AI Agent系统中的应用。传统线性工作流容易导致延迟和混乱,而图工程将工作流转化为节点、边界和状态的显式执行图。文章提出了七大核心实践:切断非必要依赖实现并行化、为节点设定明确契约、将边界视为数据契约、掌握链/菱形/路由器/受控循环四种基础图结构、合理展开合并独立任务、实现可检查的路由机制,以及在边界处部署验证节点。通过结合概率性模型判断与确定性代码控制,能有效提升Agent系统的稳定性、效率与安全性。
文章深入探讨了构建AI Agent系统的三个关键工程层面:Harness(环境)、Loop(反馈循环)和Graph(控制流)。文章指出,Agent失败往往源于系统设计而非模型本身,并详细阐述了如何通过构建持久化的运行环境、基于证据的验证循环以及显式的流程控制来提高Agent的可靠性。