Claude Code 之父 Boris Cherny：2026 年我一行代码都没写过，但每天提交 150 个 PR

"印刷术发明后 50 年，欧洲出版的文献比之前 1000 年的总和还多。软件正在经历同样的事。" —— Boris Cherny

在红杉资本 AI Ascent 2026 大会上，Anthropic 工程师、Claude Code 的创造者 Boris Cherny 分享了一组让人瞠目的数据：

• 2026 年至今，他没有手写过一行代码
• 他每天提交几十个 PR，某天达到了 150 个
• 他的手机上同时跑着 5-10 个会话、几百个 Agent
• 每晚有几千个 Agent 在后台做深度工作

这不是科幻，这是 Claude Code 团队的日常工作方式。

一、Claude Code 的诞生：一个"意外"

Claude Code 的起点是 Anthropic 内部一个叫 "Anthropic Labs" 的孵化器。2024 年底，Boris 加入时，编程的主流形态还是 Tab 补全——Sonnet 3.5 让你按一下 Tab 补全一行代码，这就是当时的"最先进"。

但团队感觉模型能做的远不止这些。"我们不再需要 Tab 补全了，我们可以直接让 Agent 写所有代码。"

问题是，前 6 个月这个东西几乎不能用。Boris 自己只在 10% 的场景用它。即使发布后也没有爆发式增长。

转折点是 Opus 4（2025 年 5 月）。从那以后，每次模型升级都是一次增长拐点：4.5、4.6、4.7……指数曲线持续上扬。

关键洞察：他们是在为"下一个模型"而构建。 明知道当下没有 PMF，但赌的是模型能力的演进速度。

二、"编码被解决了"——至少对他来说

Boris 的 Claude Code 代码库很简单——TypeScript + React。选择它们的原因很朴素：在模型训练数据中分布最广。

"2025 年 10-11 月，模型就开始写 100% 的代码了。"

他的日常工作方式：

1. 手机是主设备 — 打开 Claude App，左侧有 Code 标签页，5-10 个会话同时跑
2. 每天几十个 PR — 代码、测试、部署全部由 Agent 完成
3. Loop 是杀手功能 — 用 cron 定时任务调度 Agent，自动修 CI、自动 rebase、自动抓 Twitter 反馈并聚类

关于 Loop： Boris 认为这是未来的核心范式。你可以设定 Agent 每隔几分钟、几小时、每天执行特定任务。他已经跑了几十个 Loop——有的在照看 PR，有的在维护 CI 健康，有的在做用户反馈分析。

"如果你还没试过 Loop，强烈建议你试试。"

三、团队变了：从工程师团队到"全能选手"

Claude Code 团队有个显著特点：每个人都写代码。

产品经理写代码。设计师写代码。数据科学家写代码。财务同事写代码。用户研究员写代码。

Boris 预测未来的团队会有更多跨学科通才：

"以前说通才是'既会 iOS 又会 Web 又会后端'。未来的通才是'既懂产品又懂设计又懂工程又懂数据'。"

这个转变的前提很简单：当写代码不再是瓶颈，领域知识就变成了最稀缺的资源。

四、SaaS 末日？不，是创业者的黄金时代

Boris 用 Hamilton Helmer 的"七种护城河"框架来分析 AI 对 SaaS 的冲击：

变弱的护城河：

• 转换成本 — 模型可以帮你从一个产品迁移到另一个
• 流程优势 — Claude 4.7 可以爬坡任何流程优化问题，给它一个目标就能自己迭代

不变的护城河：

• 网络效应
• 规模经济
• 独占资源

他的核心判断：未来 10 年的创业公司将比过去 10 年多 10 倍。

"大公司要改变业务流程、重新培训所有人、面对内部阻力。而你从零开始，可以用 AI 原生的方式构建一切。这是最好的创业时代。"

五、印刷术类比：软件即将"全民识字"

这是整场对话最有力量的类比。

1400 年代，欧洲只有 10% 的人识字。他们受雇于不识字的国王和领主，专门负责读写。

印刷术发明后 50 年，欧洲出版的文献比之前 1000 年还多。书的成本下降了 100 倍。又过了几百年，全球识字率上升到 70%。

Boris 认为软件正在经历同样的事，而且速度快得多：

"软件将变成每个人都能做的事。写会计软件最好的人不是工程师，是最好的会计师——因为他们最懂这个领域。编码是容易的部分，懂领域才是难的部分。"

六、关于产品与模型的关系

有人问 Claude Code 的成功有多少归功于产品，多少归功于模型。

Boris 的回答很诚实：

"一年前大概是 50/50。但随着模型越来越好，Harness（产品外壳）变得不那么重要。"

"在 YC 他们反复教你一件事：Build something people love. 不管产品是什么，不管模型怎么样，你最终还是要做出让人喜爱的东西。"

但他也透露了一个关键信息：一年后，安全机制可能都不需要了。 因为模型会直接做对的事——prompt injection 检测、命令静态验证、人工确认……这些都可能因为模型能力的提升而变得多余。

七、Anthropic 内部的"未来生活"

Boris 分享了 Anthropic 内部的工作方式，这可能是全场最让人震撼的部分：

• 所有 SQL 都由模型写
• 没有手写代码
• Claude 之间通过 Slack 互相通信——Boris 的 Agent 在跑 Loop 时，会主动发 Slack 消息给其他人的 Agent，讨论未确定的事项

"我们领先的地方不是技术——同样的技术每个人都能用。我们领先的是组织结构和流程的变革。"

八、给创业者的建议

关于现在应该构建什么产品：

"想想你 6 个月前看到的那个产品 overhang。现在模型够了，但产品还没跟上。找到那个落差，你就找到了机会。"

关于本地 vs 云端：

"这不重要。因为模型会自己决定用什么。两年后，模型会自己启动 Agent、构建环境、选择执行方式。这些不再是工程师要做的决策。"

关于 MCP 和工具接入：

"对模型来说，一切都是 token。MCP、API、程序化接入——模型不关心格式，它只关心能不能拿到数据。"

我的总结：Boris 给我们的三个行动建议

1. 今天就开始用 Loop — 定时调度 Agent 做重复性工作（CI 维护、反馈收集、PR 管理），这是 Agentic Engineering 的核心范式。

2. 成为跨学科通才 — 当写代码不再是瓶颈，领域知识 + 产品直觉 + 设计感就是你的护城河。

3. 用"印刷术"的眼光看软件 — 这不是渐进式改良，是范式级变革。现在开始用 AI 原生的方式思考产品，而不是在旧范式上叠加 AI。

本文基于 Boris Cherny 在红杉资本 AI Ascent 2026 的对话整理。原视频：YouTube

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