Anthropic 的 Claude Code 負責人 Boris Cherny 解釋，他們選擇命令行工具而不是 GUI 外掛程式，主要因為 AI 模型的迭代速度非常快。若採用複雜的 GUI，很快就會變得過時且累贅。終端機的低摩擦性使得模型能夠直接操作檔案系統，從而省去了中間層，提高了效率。
Anthropic 為了激發自動化的動力，刻意保持團隊人手不足。同時，他們允許工程師自由使用 Token，以便在早期階段找到真正有效的工作流程。一旦確定了有效的工作流程，就會將任務轉移到成本更低的模型版本上執行。
Cherny 認為，隨著 AI 技術的發展，工程師的角色將從編碼轉變為定義系統目標、判斷輸出是否正確，以及決定要解決什麼問題的「Builder」。因此，準確定義問題將成為未來最稀缺的能力。Anthropic 的技術策略著眼於六個月後的模型，而不是專注於修補當前模型的缺陷，以保持系統的通用性。隨著 AI 具備足夠的「常識」，組織結構將扁平化，能夠定義正確問題並審查輸出品質的人將更具競爭力。
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