Anthropic 的 Claude Code 負責人 Boris Cherny 自 2024 年 11 月起，已實現 100% 由 AI 完成代碼的目標。他接受 Lenny Rachitsky 的訪問時透露，他每天能提交 10 至 30 個拉取請求（Pull Request），這得益於同時啟動多個 AI Agent 並行運作的「Multi-quading」模式。Cherny 強調，這不是對未來的描述，而是他目前每天的工作狀態。
Anthropic 在工具選擇上選擇了命令行工具而非圖形介面的 IDE 外掛，因為他們認為模型能力快速迭代，過於複雜的 GUI 很快就會成為累贅。終端機的低摩擦性讓模型可以直接操作檔案系統，省去中間層。此外，Anthropic 刻意保持團隊人手不足，以激發自動化的動力。他們允許工程師自由使用 Token，以便在早期找到真正有效的工作流程，之後再將任務遷移到成本更低的模型版本。
Cherny 認為，隨著 AI 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」。他預判，準確定義問題將成為最稀缺的能力。Anthropic 的技術策略是專注於六個月後的模型，而不是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、審查輸出品質的人將更具競爭力。
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