【深度洞察】Builder 構建者時代降臨及為六個月後的模型打造產品：Claude Code 之父 Boris Cherny 解析 Agentic AI 的未來 – 原始影片在本文最下方
在當今科技發展的浪潮中，人工智慧（AI）對各行各業的顛覆性影響正在以指數級的速度發生。在近期一場備受矚目的 Lenny 播客專訪中，曾任職於 Meta、現任 Anthropic 的 Claude Code 負責人鮑里斯·切爾尼（Boris Cherny），本文將以該深度訪談的影片內容為基礎，為您全面拆解 AI 如何重塑軟體工程的本質、Agentic AI（代理型人工智慧）的未來圖景、Anthropic 獨特的產品哲學，以及在這個「構建者（Builder）」時代中，每個專業人士與企業該如何應對這場歷史性的變革。
第一章：「構建者」時代的覺醒
1. 「構建者（Builder）」的範式轉移
當 AI 接管了繁瑣的語法撰寫、細節調試與基礎架構搭建後，人類工程師的工作核心正在發生根本性的轉移：從單純的「寫程式」，轉向更高維度的「構建（Building）」。未來，工程師的核心樂趣與價值，將聚焦於構思產品邏輯、設計宏觀系統架構，以及與使用者進行深度的需求溝通。
基於這樣的趨勢，鮑里斯大膽預測，未來將是「構建者（Builder）」的時代。未來的構建者不再是只懂寫程式的單一領域專家，而是必須跨越工程、產品、設計等多個學科的「通才」。
2. 現代的印刷機：知識與創造力的民主化
為了讓大眾更好地理解這場變革的歷史意義，鮑里斯將 AI 編碼工具的出現，完美地比喻為「印刷機的發明」。
在 14 世紀中葉的歐洲，識字率不到 1%，書寫與知識的傳播工作被極少數受僱於貴族的抄寫員所壟斷。印刷機的問世讓印刷品的成本在 50 年內暴跌了 100 倍，實現了知識傳播的民主化，最終成為催生文藝復興的關鍵力量。當時的抄寫員並沒有因為印刷機而崩潰，反而因為能從枯燥的抄寫工作中解放出來，轉而投入書籍插畫與精美裝訂等更具藝術價值的工作而感到高興。
如今的 AI 編碼工具正是現代軟體工業的印刷機，它將徹底打破編程技能的技術壁壘，讓每一個擁有創意的人都具備構建軟體的能力，進而全面解放人類的創造力。
鮑里斯對編程的這種實用主義視角，源於他獨特的成長背景。大學主修經濟學而非計算機科學的他，是一名自學成才的開發者。他回憶起自己最初學習程式的動機，竟是為了在數學考試中作弊——中學時期，他透過 TI-83 圖形計算機編寫程式來儲存答案；當題目難度增加時，他甚至開發了小型的代數解題器，並透過數據線分享給全班同學，讓大家都順利拿到了 A。這段經歷讓他很早就領悟到一個核心真理：程式從來不是最終目的，而只是解決問題與構建事物的強大工具。現在，AI 幫他擺脫了依賴套件和細節調試的束縛，讓他找回了真正的工程樂趣。
第二章：Agentic AI 的崛起與全面自動化的未來
如果說過去的對話式 AI 僅僅是停留在文字交流的聊天機器人，那麼這場變革的下一個關鍵里程碑，將是從純軟體編程領域，擴展到所有基於電腦操作的日常工作。這正是 Agentic AI（代理型人工智慧） 崛起的標誌。
1. 行動至上：Agentic AI 的核心價值
在技術定義上，Agentic AI 的核心關鍵字是「行動」。它不僅僅是回答問題，更能主動使用工具、控制電腦作業系統、存取 Google 文件、發送電子郵件，並在現實的數位世界中執行複雜的具體任務。鮑里斯團隊所研發推出的 Cowork 產品，正是 Agentic AI 領域的最佳典範。
2. Cowork 的誕生：從用戶「濫用」中發現巨大潛力
Cowork 誕生的故事極具啟發性。Anthropic 團隊敏銳地觀察到一個現象：許多非技術背景的普通使用者，正在用原本為終端機（Terminal）開發設計的 Claude Code 來處理各種意想不到的通用任務。例如：
- 數據科學家 Brendan 甚至下載了 Node.js，只為了能在終端機裡利用 Claude Code 進行深度的 SQL 數據分析。
- 社群平台 X 上的用戶用它來管理種植番茄的排程，甚至進行基因組分析。
- 更有用戶利用它從已經損壞的硬碟中，奇蹟般地恢復了珍貴的婚禮照片，或是用來分析複雜的 MRI 醫療影像。
這些意料之外的「濫用」場景，讓團隊看到了 Agentic AI 在大眾市場的巨大潛力。團隊僅花了短短 10 天的時間，就完全利用 Claude Code 寫出了這款面向大眾使用者的桌面級 Agent——Cowork，並內建了確保安全的虛擬機機制。
3. 徹底改變辦公模式的超級助理
目前的 Cowork 已經進化成一個全能的數位助理，能夠幫助使用者自動處理繁雜的專案管理、同步雲端電子表格、智慧收發電子郵件，甚至連支付停車罰單、取消繁瑣的訂閱服務都能代勞。
鮑里斯分享了團隊日常管理的自動化模式：團隊共用一個電子表格，每週所有工程師都需要填寫工作狀態。過去這需要人工反覆催促，現在 Cowork 會在每個星期一自動進行檢查，並精準地發送 Slack 訊息提醒尚未填寫的工程師。
更令人驚嘆的是 Cowork 內建的 Chrome 瀏覽器整合功能。它可以全自動地啟動瀏覽器、登入系統、並為請產假的員工填寫極度複雜的醫療表格 PDF 文件。鮑里斯堅信，任何需要操作電腦工具的職業，都不可避免地將面臨這場由 Agentic AI 帶來的效率革命。
第三章：Anthropic 顛覆傳統的產品開發哲學
Anthropic 能夠在競爭激烈的 AI 賽道中持續推出顛覆性的產品，背後倚靠的是其獨特且前瞻的產品開發哲學。
1. 挖掘潛在需求（Latent Demand）
一如 Cowork 的誕生軌跡，鮑里斯認為優秀的產品創新，往往潛藏在用戶對現有產品的某種「濫用」之中。他以 Facebook Marketplace 為例指出，當年 Facebook 群組中有高達 40% 的貼文是關於物品的買賣交易；正是因為用戶「濫用」了社群交友功能來做生意，才讓開發團隊意識到了建立專門電商交易平台的巨大潛在需求。
Anthropic 對潛在需求的洞察甚至更深一層：他們不僅觀察用戶外在的行為，更會深入審視**「模型本身試圖實現的目標」**（在研究領域稱為 “being on distribution”）。他們的做法是為模型搭建「最少的腳手架（基礎限制）」，賦予 AI 最大的自由度與工具，讓模型能夠自主決定達成任務的最佳執行順序與路徑。
2. 向「苦澀的教訓」致敬，避免過度限制模型
在構建大型語言模型（LLM）應用時，許多開發者的通病是喜歡設計極度僵化、步驟繁瑣的工作流（Workflow），強制模型必須嚴格按照預設步驟執行。
鮑里斯強烈建議開發者：賦予模型必要的工具與明確的目標，然後完全放手讓它自己規劃執行路徑。這個理念深刻呼應了著名 AI 學者 Rich Sutton 在十年前提出的經典觀點——「苦澀的教訓（The Bitter Lesson）」：長期來看，依賴強大算力的通用模型，最終總是會徹底擊敗那些依賴人類領域知識精心設計的專用模型。與其耗費龐大精力去維護複雜的工作流（這通常只能帶來 10% 到 20% 的性能微調），不如直接押注更通用的下一代模型，因為那些人為的微調最終都會被模型基礎能力的躍升所輕易抹平。
3. 押注未來：為 6 個月後的模型構建產品
鮑里斯強調，開發者絕對不能被當前 AI 模型的能力所局限，而應該為六個月後將會出現的、更強大的模型來構建今天的產品。
在 Claude Code 發布的早期（例如採用 Sonnet 3.5 時），它大約只能完成鮑里斯 20% 的程式碼工作，模型運行不到 30 秒就會偏離軌道。然而，團隊堅信模型能力將呈指數級增長。當 Opus 4 和 Sonnet 4 等強大模型正式發布後，產品瞬間迎來了能夠「百分之百生成程式碼」的歷史性拐點，模型甚至能連續數小時、數天無人值守地穩定運行。這種「押注未來」的策略在初期可能會面臨市場契合度不足的陣痛期，但只要新一代模型一上線，產品就能立刻爆發出驚人的增長動能。
4. 先創新後優化：顛覆常規的 Token 預算管理
在企業導入 AI 的初期，鮑里斯建議企業絕對不應該過度控管工程師的 Token（AI 運算單位）使用預算，反而應該給予他們「無限的 Token」，鼓勵他們自由地去嘗試與創新。
在專案的探索階段，Token 所產生的費用相較於工程師薪資及企業營運成本來說微不足道。這種不受成本束縛的自由探索，往往能孕育出最具顛覆性的創新。Anthropic 內部甚至有工程師每個月消耗高達數十萬美元的 Token 預算。只有當專案證明具有商業可行性，準備大規模擴展時，才需要將焦點轉向成本優化，例如將底層模型替換為成本較低的 Haiku 或 Sonnet 模型。
第四章：深植 DNA 的核心使命——為何「安全（Safety）」大於一切
在探討完令人熱血沸騰的技術與產品後，鮑里斯在訪談中揭露了 Anthropic 最核心、也最不妥協的企業驅動力——安全（Safety）。
六個月前，鮑里斯曾短暫離開 Anthropic，跳槽加入同樣在 AI 程式碼領域極具知名度的 Cursor 團隊；然而，僅僅兩週後，他便毅然決然地回歸 Anthropic。促使他做出這個戲劇性決定的根本原因，正是 Anthropic 無可取代的安全使命。他回憶道，只要隨便在公司內攔住任何一位員工，問他們為什麼選擇在這裡工作，得到的答案永遠驚人地一致：「安全」。這種深入骨髓的使命感讓他深刻體悟到，打造酷炫賺錢的產品，永遠無法替代追求人類終極安全所帶來的價值感。
為了確保 AI 的安全性，Anthropic 內部建構了嚴密且領先業界的「三層安全架構」：
- 機制可解釋性（Mechanistic Interpretability）： 由領域開拓者 Chris Olah 所領導。團隊致力於深入理解神經網路內部的運作機制。例如，精確追蹤當 AI 產生「欺騙（Deception）」行為時，是哪些特定的神經元被激活；研究特定概念如何被編碼（例如透過疊加態 Superposition），以及模型究竟是如何在內部進行推理與規劃的。Anthropic 更是無私地將大量相關研究開源，期望帶動整個產業以負責任的方式前進。
- 實驗室嚴格評估（Lab Evaluations）： 在將模型推向市場之前，團隊會在高度可控的「培養皿」實驗室環境中，輸入各種極端、合成的複雜情景，嚴格測試模型是否與人類價值觀對齊（Alignment），確保其行為的安全。
- 盡早發布以獲取真實反饋（In-the-wild testing）： 真正的安全必須經受現實世界的考驗。Claude Code 在正式發布前，已在公司內部高強度使用了四到五個月；而 Cowork 也是以研究預覽版的形式提早面世。這一切都是為了在真實的互動中持續優化安全防線。
此外，Anthropic 秉持著「力爭上游（Race to the top）」的原則，為 Claude Code 推出了專屬的「開源沙盒環境（Sandbox）」。這個沙盒能為 Agentic AI 劃定明確的邊界限制（例如禁止 AI 隨意訪問系統內的所有敏感檔案），確保 AI 只能在安全的圍欄內運行，並且開放與任何第三方的 Agent 協同工作。
第五章：給開發者的實戰指南——如何最大化 AI 助手價值
對於廣大的開發者，該如何適應這個新時代？鮑里斯大方分享了三個提升 AI 協作效率的核心技巧：
- 始終使用能力最強的模型： 許多開發者為了節省微薄的 API 成本，會選擇較便宜的模型。但鮑里斯強烈建議直接使用最頂級的模型（例如 Opus 4.6，並開啟 Maximum Effort）。能力越強的模型犯錯率越低，所需的人工糾錯大幅減少。從整體效率來看，減少重工反而能省下更多的 Token 消耗與時間成本。
- 善用強大的「計畫模式（Plan Mode）」： 鮑里斯個人高達 80% 的工作任務，都是從計畫模式開始的。操作極其簡單，只需在提示詞中加上一句關鍵指令：「請先不要寫任何程式碼（Please don’t write any code yet）」。AI 會先與你進行高維度的方案討論與架構設計，確認整體邏輯無誤後再動手生成代碼。這個習慣能極大地提升代碼一次生成的成功率（One-shot），避免方向錯誤導致的無效運算。
- 大膽嘗試多元的操作介面： 不要以為 Claude Code 只能在枯燥的終端機環境中運行。它支援 iOS 和 Android 行動應用程式、桌面應用程式、Slack 企業通訊軟體整合等多種形式。鮑里斯自己早上醒來的第一件事，就是在床上透過 iOS 手機版的 Claude Code 來檢查昨晚 AI 生成的程式碼。每位開發者都應根據自身習慣，打造最舒適的工作流。
第六章：AI 衝擊下的職場未來與傑文斯悖論
隨著 AI 編碼工具的普及，許多人恐懼 AI 會導致人類大規模失業。面對這個焦慮，鮑里斯巧妙地引用了經濟學中的**「傑文斯悖論（Jevons Paradox）」**來解答。
傑文斯悖論指出，當技術進步提高了某種資源的使用效率、降低了成本時，往往會刺激出更大的總需求。當 AI 讓開發軟體的成本極大降低時，人類能做的事情將變得空前龐大，這反而會催生出海量的新需求與就業機會。在 Anthropic 內部，當 AI 成為工程主力後，他們的團隊規模不僅沒有縮減，反而因為能承接更多創新專案而持續擴大招募。
然而，職場規則將被徹底改寫。AI 的衝擊將首先蔓延至與軟體工程相鄰的職位，如產品經理（PM）、設計師與數據科學家。未來的角色邊界將極度模糊：在 Anthropic 內部，大多數的設計師都已經開始動手寫程式，能獨立解決複雜技術問題；在 Cowork 團隊中，產品經理、工程主管、設計師甚至財務同事，每個人都具備編碼能力。
未來最核心的人才競爭力將是**「通才（Generalist）」思維**。最強的工程師不僅要懂底層基礎設施，還要兼具產品商業思維、出色的設計品味，並善於與用戶進行溝通。未來最受市場青睞的人才，將是那些熟練掌握 AI 工具、保持強烈好奇心、能跨越單一學科邊界的跨領域人才。
第七章：科幻小說、常識與味噌——頂級 AI 專家的精神世界
在高度硬核的技術訪談尾聲，鮑里斯展露了他極具反差魅力且深邃的個人世界。
作為在烏克蘭奧德薩（Odessa）出生的移民，他的家族與電腦有著深厚的淵源。他的祖父是蘇聯第一代程式設計師，使用打孔卡片（Punch cards）進行編程。從打孔卡片到現代軟體，再到如今的 AI 生成程式碼，鮑里斯認為技術的載體永遠在變，不變的是「解決問題」的核心。
當被問到最推薦的書籍時，除了專業的《Scala函數式編程》（展現了類型系統的美學）與描述科技奇異點的《Accelerando》之外，他極度推崇科幻巨擘劉慈欣的短篇小說集《流浪地球》。
令人意外的是，科幻小說竟是他決定加入 Anthropic 的重要契機。在加入公司前，他曾隱居在日本的鄉村，過著依循四季更迭的慢節奏生活。在那裡，他學會了製作傳統的味噌與泡菜。他深知，發酵一批白味噌需要耗費三個月，而紅味噌更是需要耐心等待兩到三年才能熟成。這種與時間做朋友的手工勞作，教會了他用更長遠的歷史視角來審視問題。在那段日子裡，他大量閱讀科幻小說，深刻意識到 AI 技術未來的發展軌跡，並決心投身其中，引領技術走向對人類有益的方向。
當被問到：「當 AGI（通用人工智慧）真正實現後，你打算做什麼？」鮑里斯給出了一個充滿禪意的答案：「我想去做味噌。」 他期許自己在 AGI 達成使命後，能夠回歸慢節奏的手工作業，在發酵過程中尋找內心真正的平靜。
在工作哲學上，他分享了自己最受用的人生格言：「運用常識（Apply common sense）」。職場上無數的失敗，往往源自於人們機械地遵循標準流程，卻放棄了獨立思考。真正卓越的成果，永遠屬於那些懂得從第一性原理出發、善用人類常識來判斷事物的人：「如果某件事憑直覺感覺不對勁，那它很可能就不是一個好主意。」
這位頂尖開發者至今仍保持著極度務實的駭客精神。去年十二月在歐洲旅行途中，他甚至因為「無聊」而打開社群平台 X（原 Twitter），親自回覆全球用戶對於 Claude Code 的反饋意見，並以極快的速度修復系統 Bug。這種直接傾聽用戶聲音的作風，展現了他對產品的極致熱愛。
結語：在構建者時代，成為自己的設計師
總結這場深度專訪，我們看到了一幅清晰的未來畫卷：這場由大型語言模型引爆的 AI 變革，其終極目的從來不是為了無情地取代人類，而是為了深刻地**「解放人類」**。
無論是將傳統軟體工程師升級為跨領域的「構建者」，還是 Agentic AI 在辦公場景的全面普及，其本質都是將人類從枯燥、繁瑣的底層技術細節中解救出來，進而將全人類的創造力推向最大化。
面對這場無法阻擋的歷史洪流，與其在恐懼中擔憂被時代淘汰，不如主動適應並學習駕馭這些強大的 AI 工具。培養自己跨越學科邊界的「通才」思維，保持對世界的好奇心與常識判斷力，將是我們在這個「構建者時代」中最堅固的護城河。正如鮑里斯所言，編程的瑣碎細節已被解決，但屬於人類真正的創造之旅，現在才剛要開始。
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