AI 如何重塑程序员的工作？ Anthropic 的内部研究给了一个直观的答案： Claude 已覆盖工程师约 60% 的工作量，带来约 50% 的生产力提升。但真正的变化不是更快，而是大量以前根本不会做的事，现在开始可以被做出来。（我们也看到越来越多的超级个体每天在开发各种有趣的应用。） 工程师正在变成更“全能”的角色： 后端敢做前端，研究员敢搭可视化，原本要来回几周的协作，变成几小时就能跑通。 但问题也随之出现。 当产出变得太容易，越来越少人走那段“啃文档、摸系统、慢慢建立理解”的路。 而越依赖 AI，越需要判断力；可判断力，恰恰来自这些容易被省略的过程。 现在大多数人仍只能把 0–20% 的工作完全交给 AI。 Claude 更像一个随时在旁边的合作者，而不是可以不检查的外包。 工程师的角色，正在从“写代码的人”，变成“对结果负责的人”。 连工作关系也在变。 很多原本问同事的问题，现在先问 AI。效率更高了，但师徒式的学习、日常的讨论也在变少。 不少程序员对AI短期的进步很兴奋，长期却有些担心AI会把自己自动化掉😂 当写代码变成用自然语言下指令，程序员们真正的核心竞争力会变成什么？ 想要了解更多大语言模型如何改变程序员的编程方式，可以看 @AnthropicAI 发布对员工的调查报告。我学着 @nake13 的思路，做了第一个vibe coding的网页（原来简单任务可以用sonnet4.5这样的模型来做，比较快。 GPT 5.2 会进行深度思考，所以会跑得很慢）。 中文报告： https://jessezheng68.github.io/AI/(Jesse)