2026-06-30
AI在编程领域的快速进展引发了对程序员未来饭碗的担忧。然而，Anthropic的Boris Cherny，即Claude Code的创造者，提出了不同的看法。他认为，关键不在于岗位本身，而在于个体当前扮演的角色。
Cherny本人已经有半年没有编写代码，他名下的所有代码都由Claude完成。他在2月的Lenny's Podcast上预测，一年内“软件工程师”的头衔将逐渐消失，取而代之的是更侧重于“构建者”的角色。
尽管如此，他并不认为软件工程师会因此失业。在四个月后的Platformer播客中，Cherny进一步阐述了他的观点。当被问及三年后工程师的数量是会增加还是减少时，他给出了一个出人意料的答案：虽然人们可能不再被称为“工程师”，但从事编码和使用智能体的人数将达到今天的100倍。
Cherny最近在X平台上进一步阐释了他的想法，认为工程、产品、设计和数据科学等职能正在融合。他观察到，他所领导的Claude Code团队成员不再局限于单一的岗位，而是呈现出五种不同的角色。
一位在Meta和微软拥有丰富经验的工程师Kun Chen对此评论道，他不倾向于给人们贴上“角色”标签，因为这容易让人产生定式思维，限制了进一步探索。
Kun Chen认为，角色应该随着项目的进展而演变。在项目启动阶段，他可能扮演原型师和构建者；当出现细节问题时，他会转变为清理者；项目成熟后，他又会成为增长者和维护者。将自己固定在一种角色中，意味着可能无法全程参与项目。
Cherny完全赞同Kun Chen的观点，他认为角色的转变是项目和时间演变的自然结果。
两人都观察到，编程领域的岗位界限正在模糊，个人的定位不再由头衔决定。这正是Cherny所强调的：衡量开发者的标准已从“你是什么岗位”转变为“你此刻在扮演什么角色”。
这种变化并非仅限于工程师。Cherny的帖子下，一位产品经理表示感同身受，他所在的团队岗位也在融合，现代产品经理与三年前已大不相同。
反之亦然。Anthropic发布Fable 5时，Claude Code团队提到，在此之后，开发者开始承担起产品经理的职责。他们不再仅仅关注代码是否正确，而是转向判断Claude是否在执行正确的任务。
Claude Code团队中的五种角色，由Cherny详细阐述：
- 原型师（Prototyper）：负责提出新想法，通常会产生大量但最终未被采纳的方案。
- 构建者（Builder）：将粗糙的原型快速转化为可投入生产环境的产品和基础设施。
- 清理者（Sweeper）：负责优化界面、简化代码、移除冗余功能以及提升性能。
- 增长者（Grower）：在已成型产品的基础上进行打磨，提升其与市场的契合度（PMF）。
- 维护者（Maintainer）：负责保障成熟系统的安全性、可靠性和效率，尤其是在系统扩展时。
Cherny指出，许多人会同时具备2到3种角色，且这些角色与职位本身无关。例如，在Anthropic内部，设计师、工程师、产品经理和数据科学家都可能分布在这五种角色中。你的身份由你当前的工作内容定义，而非名片上的头衔。
他还提供了一个角色组合的通用公式：一个尚未找到PMF的新产品，更需要擅长1+2+3的角色；而一个成熟的产品，则更依赖3+4+5的组合。
在开发者社区中，这五种角色并非享有同等待遇。原型师因其创意和构建者因其实现能力，通常在招聘和简历中更受重视。有人评论称，清理者是最被低估且招聘需求最少的职位，而团队往往更倾向于招募原型师。
剩余的几种角色，尤其是清理者，并不受青睐。清理代码、下线功能、处理遗留问题、优化性能等工作，既不显眼，也难以在公开场合邀功，即使做得再好，也可能只被视为“系统没出问题”。一位开发者直言，清理者是最被低估且最少被招聘的角色。
然而，AI编码的出现正在颠覆这种排序。当大多数人还在比拼创意和构建能力时，真正稀缺的反而可能是负责收尾的清理者。
道理很简单：当模型能在几分钟内生成原型或大量代码时，“提出想法”和“从零开始构建”恰恰是AI最擅长且最先被接管的领域。
有人在Cherny的帖子下提问，既然编码问题基本得到解决，为何还需要构建者和清理者，是否可以直接让Claude循环执行所有任务？Cherny坦诚，Claude确实能在不同程度上承担这些任务，并且能力会持续增强，今天的Claude在构建和清理方面已经相当出色。
但他强调，机器做得好，并不意味着人类可以退场。机器可以执行清理工作，但无法承担清理的责任。例如，决定删除哪一行代码、识别AI错误、以及承担最终责任，这些仍需人类来完成。AI承担的脏活累活越多，那些能够拍板和收尾的角色——清理者——就越具价值。
一个容易被忽视的细节是，AI带来的产能提升，主要体现在“完成更多的工作”，而非“以更快的速度完成相同的工作”。这意味着更多的功能上线、更多的代码被提交、更多的实验被运行。生成端的加速，也同步放大了“烂摊子”的规模，谁来收拾？清理者。
更关键的是，代码审查环节也正以前所未有的速度被削弱。据Business Insider报道，过去半年，未经人工审查直接进入生产环境的AI生成代码比例显著上升，且这些代码的存活率更高。
2026年初至今，未经独立人工复核直接进入生产环境的AI代码改动占比，从约7.0%飙升至接近38.5%，半年内增长超过5倍。人类“审查后再放行”的环节正在被大规模绕过。开发者越来越倾向于将整个流程交给智能体自行处理。
一旦人工审查的关卡被移除，系统中隐藏的Bug、性能瓶颈和安全漏洞，最终仍需要有人来负责兜底。这正是清理者的职责所在。
生成环节正变得越来越廉价，而兜底环节则愈发珍贵。开发者圈中流传的一句话恰如其分地说明了这一点：最优秀的工程师并非写代码最快的人，而是最清楚何时不应信任AI的人。
沿着这张角色清单继续深入，问题变得更加尖锐。既然编码基本问题得到解决，原型师和构建者也能交给AI，那么一个人配备一支智能体大军，是否就能取代一支多角色的团队？
Cherny在帖子下收到了类似的疑问：是什么阻止我利用智能体，一个人包揽所有五种角色？Cherny的回答是，Claude能够“不同程度地”覆盖这些角色，并且会“持续提升”，但并非“完全取代”。
他已经明确指出了方向：岗位和职称正在融化，工作内容依然存在，只是被重新分解为更精细的角色和任务。
因此，回到Cherny的清单。他列出的五种角色不会消失，消失的只是“软件工程师”这个职称。当AI承担了更多提出想法和搭建框架的工作后，留给人类的，恰恰是那些能够为AI收尾、并在其出错时一眼揪出问题的角色。
而且，人类所承担的角色还会随着项目的推进而不断转换：今天的清理者，明天可能就成为下一个项目的原型师。你是谁，由你此刻正在做的事情来定义。