Claude Code 创作者 Boris Cherny 对未来编程范式的激进预测。 他认为传统编程时代已经终结，目前他已实现全自动办公，仅通过手机操控数百个 AI Agent 即可完成每日上百次代码提交。 他重点讨论了 “循环（loop）”模式，即让模型自主调度任务并协作，而非仅依赖简单的代码补全。 他预言随着模型能力增强，复杂的软件外壳将逐渐消失，最终 Claude Code 可能仅需百行代码即可运行。 此外，他将 AI 编程的普及类比为印刷术革命，认为编程将成为像发短信一样简单的全民基础技能。 这种变革正推动各行各业的专业人士转变为跨学科通才，利用 AI 释放巨大的生产力。

看完了 Claude Code 主席 Boris 的播客采访，他从去年 11 月起没有手写过一行代码，每天提交 10 到 30 个 PR，同时跑 5 个 agent。 听完 Lenny 对他一个多小时的采访，信息密度很高，分享一些我的收获。 1️⃣ Claude Code 的起源：一个人，两个赞 最初就是 Boris 一个人在 Anthropic Labs 搞的 side project，同期他也做了很多其他的side project，大部分都死掉了。 选了终端是因为一个人开发最简单，在内网发了篇帖子介绍，两个赞，没人觉得一个 CLI 能成事。 但是迄今为止这东西贡献了 GitHub 上 4% 的 commit，如果算上私有仓库，这个比例还会更高，Semi-Analysis 预测年底到 50%。 从两个赞到覆盖 50% 的 commit，中间只隔了不到两年，AI时代的产品进化速度可见一斑。 2️⃣ 核心产品哲学：为六个月后的模型而建 Boris 反复强调这一点，Claude Code 早期只能写 20% 的代码，他自己都不信任它。 但产品架构留好了扩展空间，等 Opus 4 一出来，PMF 瞬间 click。 现在做 AI 产品的人，最大的错误就是按今天的模型能力做产品设计。 你应该赌的是下一代模型。赌对了你起飞，赌错了你也没亏多少。 3️⃣ 委派，而非指示 很多人做 AI 产品的思路是给模型设计死板的 step 1 → step 2 → step 3 workflow，把模型当成一个系统里的函数来调用。 Boris 说一年前你确实需要大量 scaffolding 来兜底，但现在完全不需要了。 给模型工具，给它目标，让它自己想办法。 对于 Agent 开发者来说，这点尤其重要。别太迷信 LangChain、LangGraph、AutoGen 这类框架，别尝试用流程图把模型框住。 Agent 应该为目标负责，而不为流程、中间态、执行路径负责。 这就是 Claude Code 一直强调的：delegate, don't dictate。 4️⃣ 编程已经被解决了，接下来是工具和多模态 Boris 认为 coding 对模型来说已经基本解决了接下来的方向是让模型接入更多工具，让 Agent 能操作的东西变多。浏览器、API、数据库、部署流水线，全都会变成模型的手和脚。 更有意思的是他提到一个现象：提升模型 X 方向的能力通常也会提升 Y 方向。模型能力的增长不是线性叠加，而是能力之间互相加速。 这意味着一旦某个能力突破阈值，其他方向也会跟着跳一级。 5️⃣ 软件工程师这个岗位会消失，Builder 会出现 Boris 的判断：也许今年年底，AI 就能包揽 100% 的代码编写。 传统意义上的软件工程师将不复存在。取而代之的是一个集合了产品、研发、测试、部署的综合岗位，大概叫 Builder。 他观察到 Anthropic 内部已经在发生这种融合。设计师在写代码，PM 在跑 Agent，工程师在做产品决策。三个角色的边界已经开始模糊，50% 的日常工作其实是重叠的。 有个数据很说明问题：Boris 在推特做了个调查，70% 的工程师和设计师表示有 AI 之后更享受工作了。不是因为工作变少了，是因为终于可以把时间花在真正重要的事情上。 6️⃣ 自然语言是新时代的编程语言，编程语言是新时代的汇编 未来编程可能就是和 AI 交互。手写代码会变成和今天写汇编一样的存在：深入底层，写一些计算机能直接看懂的东西，极少数人需要做，大多数人永远不碰。 自然语言会变成新时代的编程语言。编程语言会变成新时代的汇编语言。 怎么理解要不要学编程这件事？Boris 给了一个非常精准的历史类比。和程序员最像的历史角色是 1400 年代欧洲的抄写员，垄断了所有的读写工作。古腾堡印刷术出来后 50 年，印刷量超过此前 1000 年的总和，价格暴跌 80%，识字率从 1% 飙到 70%，抄写员这个职业直接消失了。 编程正在经历一模一样的过程，你可以觉得这话狂。但说这话的人，曾在 Meta 负责过 Facebook、Instagram、WhatsApp 的代码质量基础设施，是那个时代最顶级的 infra 工程师之一。 他不是不会写代码，他是写了太多代码之后，深刻认识到代码从来都只是手段，build才是目的。 7️⃣ 200% 的提效，到底意味着什么 Anthropic 工程师人均 PR 数提升了 200%。 200% 听着好像还好，但 Boris 之前在 Meta 就是做工程生产力的，负责 Facebook、Instagram、WhatsApp 全线的代码质量基础设施。 在那个体量的公司里，工程效率提升几个百分点都是巨大的飞跃，足够写进年度 OKR 当 两点。 200%，是完全不同量级的事情。 这就是为什么他每天能 ship 10 到 30 个 PR 还觉得很正常，游戏规则已经彻底变了。 8️⃣ 代码现在是真的廉价 这个观点对老工程师的冲击最大。 AI 现在会写大量的即时代码，用完就丢，只是为了完成某一次任务。跑个数据分析、做个格式转换、写个一次性脚本，用完就删，毫不心疼。 之前代码是很贵的。你需要几年的学习成本才能写出能跑的东西，coding 和 debug 的时间成本都很高昂。 所以老一代工程师对代码有一种天然的珍惜感，写出来的东西要 review、要重构、要维护。 但现在代码的边际成本趋近于零。认识到代码很便宜，非常重要。很多老工程师过不了这个心理关，还在用写精品代码的心态对待每一行输出。这就像印刷术时代还在手抄经文。 9️⃣ 给企业的建议：别限制 token，别省钱 Anthropic 内部有些工程师每月 token 花费过十万美元。 Boris 的建议：给工程师无限 token 预算，让他们可以大胆探索落地想法，甚至允许 token 费用超过工程师本身的薪资。 听着疯狂？对比人均产出提升 200% 的数据，这笔账太好算了。真正有创造力的想法往往来自某个人不计成本地试了一个看起来太疯狂的点子，你限制 token 就是在限制创新的上界。 用 Boris 的话说：先别急着衡量 ROI，先让工程师用起来，价值自己会显现。 🔟 成为通才，而不是单一技能点的专家 Boris 给工程师的职业建议：尝试真正成为一个通才。只会一个垂直能力的人未来会越来越吃亏。 未来几年能获得最大回报的那批人，不只是 AI native、拥抱 AI 的人。还要充满好奇心，知识广博。 你还得懂产品、懂设计、懂用户心理、懂商业逻辑。 单点深入的价值在被 AI 快速拉平，广度 × 判断力才是新的护城河。 1️⃣1️⃣ 一些CC的使用建议 Boris 分享了几个 Claude Code 的实战 tips： 1.一直用最强的模型。经济型模型可能因为能力不够强需要多次尝试，最终的 token 成本也许比最强模型更贵。考虑到时间成本更是如此，目前最强的是 Opus 4.6 2.多用 Plan Mode。先让模型理解全局再动手，效果远好于直接开干 3.尝试多种使用形态。终端、桌面应用、移动端，每种形态适合不同场景。Boris 提到 Anthropic 的设计师更多用 Desktop App 里的 Code tab，不需要打开 IDE 就能调用同等能力 他还推荐写好 CLAUDE.md，这跟我之前分享的 Claude Code 最佳实践完全吻合。 最后的彩蛋：味噌哲学 Boris 是乌克兰人，加入 Anthropic 前住在日本中部乡下好几年，是整个城市唯一的工程师和英语使用者。每周骑车去农贸市场，和邻居交换自制食物，学会了做味噌和发酵食品。 主持人问他 AGI 之后的计划？继续做味噌。 一个在日本乡下做味噌的乌克兰人，回到硅谷造了个改变所有工程师工作方式的工具。 编程是建造的方式，味噌也是。工具会变，建造的欲望不会。 这种人你很难不服。

#Grok# 1.5T 参数版新前沿模型预计将在未来 2~3 周发布，该模型利用 #Cursor# AI 编码工具的真实开发者交互数据大幅度提升编码能力。Grok 4.2 在复杂编码任务上的表现比较糟糕，新模型编码能力则会大幅度提升，原因就是开发团队通过添加来自 Cursor 的高质量真实交互数据，在复杂编码任务上实现重大改进：

管理币安官推的小编漏鸡脚了？ 发推的时间是 30分， 发币的时间是29分，并且使用了正确的图片。 dev除非有预知未来的能力，否则就是内鬼，希望严查 @heyibinance @cz_binance

Codex移动端让我们看到了新的未来，龙虾 / 爱马仕都靠边站吧，codex无敌！ 不难看出来奥特曼的连环招，先试招募龙虾创始人，然后疯狂优化codex和编程&工具能力，然后不断搞促销，给出比claude多数倍的额度，甚至给免费用户使用，最后推出移动端，直接杀死比赛！ 未来 Agent == codex

Google投下了一枚重磅炸弹😊 Gemini 3.2 Flash 编码和推理性能为GPT-5.5的92% - 推理成本便宜15-20倍 - 延迟低于200毫秒 下周的Google I/O 估计将改变AI实时应用和扩展的未来 AI价格战的游戏规则可能也要改写了 谁能顶得住Google的AI全产业链 和 算力规模？

《加密十年叙事编年史——流动性的下一站在哪里？》 加密又又又创新了？Base 新机制，ETH 新 OG，AI Agent 新入口，meme 新玩法，隔三差五就有一个新叙事冒出来。 昨天刚学会一个词，今天已经开始炒下一个词了。 回过头梳理了一下加密这些年的叙事变化，发现还挺有意思的。 从空气融资到流动性挖矿，从VC组局到政治叙事，从铭文、ETF、中文meme，再到现在的AI Agent，加密叙事一直在变，但底层好像又从来没变过： 谁能带来新流动性，谁就能成为新故事。 一、白皮书时代：空气币融资叙事 加密最早的叙事，是货币。比特币讲的是一种不需要国家背书的数字货币。央行会滥发，银行会作恶，BTC不会背叛你。 后来以太坊出现，故事从“数字黄金”变成“世界计算机”。2014年，以太坊众筹，2017年，币安ICO。再后来，各种山寨ICO像夏天蚊子一样飞出来。 那时候项目方最值钱的资产不是产品，而是白皮书。 白皮书里有路线图，有技术架构，有生态愿景，项目不需要用户，不需要能跑起来。只要故事够大，群里够热闹，交易所够配合，币就能涨。 那是加密世界第一次大规模金融民主化，也是第一次大规模空气资产工业化。 二、DeFi时代：流动性叙事 2020年，DeFi Summer来了。 这一次故事高级多了，借贷、交易、稳定币、做市、收益聚合，传统金融几百年积累出来的东西，被一群链上协议重新写了一遍。 Compound、Uniswap、Aave、Curve、Yearn，一个个名字把市场重新点燃。 散户也第一次发现，钱真的可以在链上长出钱来。 存进去，挖出来，借出来，再存进去，质押一次，套娃三层，APY高到像诈骗，DeFi把流动性变成了生产资料。 联合坐庄、吸血池、无常损失、锁仓挖提卖，从那时候开始，加密不再只是讲故事，而是开始系统性设计收割套路。 DeFi也确实留下了东西，链上金融的地基留下来了。 三、VC时代：攒局攒局再攒局 2021年以后，加密开始穿西装。 Web3、NFT、GameFi、DAO、SocialFi、元宇宙，一个比一个性感，一个比一个会融资。 项目方是顶级机构领投，豪华顾问站台，精美官网上线，融资新闻全球同步。 那几年，VC像开闸一样进来。他们把加密包装成下一代互联网，把Token包装成用户所有权，把游戏包装成开放经济，把NFT包装成数字文化。 一级市场估值一轮比一轮高，二级市场流动性一轮比一轮薄，而用户得到的是解锁后的K线。 四、政治叙事：加密开始寻找护身符 经历了Terra、三箭、FTX之后，市场终于明白一件事： 加密最危险的地方，不一定在链上。很多时候，雷都埋在最中心化的人那里。 于是行业开始寻找新的合法性。香港Web3叙事：牌照、政策、合规交易所、东方加密中心。监管不再只是敌人，也可以成为叙事。 再后来，国家叙事越来越重要，美国现货比特币ETF，稳定币监管，RWA，主权基金，上市公司买币，特朗普加密政治表达，甚至国家储备资产的想象，都开始进入加密市场。 这说明加密长大了。早年它说要反抗旧世界。 后来它发现，旧世界的钱才最多。 最后它开始学习如何被旧世界接纳。 很讽刺，也很真实。 五、比特币生态：老祖宗重新开赌场 2023年，Ordinals和BRC-20让比特币生态重新热起来。铭文一来，大家开始在比特币上发图、发meme、发资产。老祖宗突然被年轻人拉去蹦迪。 再到2024年，比特币现货ETF通过，华尔街正式把比特币装进传统金融产品。比特币减半、ETF资金流、机构配置一起构成新的主线。 BTC越来越像世界资产，山寨越来越像无人区。以前是大饼搭台，山寨唱戏。现在是大饼搭台，山寨在台下卖不出票。 六、Meme时代：不装了，大家就是来赌的 山寨没人玩之后，meme成了散户最后的广场。 中文meme、Solana meme、BSC meme、Four. meme、新盘、迁移、聪明钱、冲土狗。大家不再假装自己在参与伟大建设，也不再假装自己读懂了什么技术架构。 meme最诚实。 它不说自己改变世界，它只说自己有情绪、有流量、有社区、有庄。这反而让它变得更适合这个时代。 当市场不再相信长期路线图，短期注意力就成了唯一资产。meme不是技术叙事的倒退，而是信任崩塌之后的产物。 七、AI Agent：自动化交易开始了 2024年底以后，Agent开始热起来。 一开始还是熟悉的味道：AI概念币、AI头像、AI聊天机器人、AI meme。先给一个性感词，再给一个代币，最后给一群等待奇迹的人。 Agent把“链上用户”这件事，从人扩展到了机器。过去AI更多是在生成内容，写字、画图、聊天、自动回复。可一旦Agent开始替人做事，它就会遇到很多现实问题：怎么证明自己是谁，怎么调用外部服务，怎么为API付钱，怎么留下任务记录，怎么在用户授权后管理资产或执行交易。 这时候，加密过去十年留下来的东西突然变得有用了。 钱包、稳定币、DEX、链上记录、MCP、x402、OnchainOS，单独看都不新鲜，但组合在一起，就有点像给机器准备了一套行动工具。它们让Agent不只是停留在对话框里，而是可以开始连接账户、调用服务、处理资产、完成交易。 我觉得这才是AI+Crypto真正值得看的地方。 如果未来有一批Agent开始替人做研究、做交易、做支付、做任务、做内容、做判断，那加密世界迎来的就不只是新题材，而是一批新的使用者。 人类在链上赌了十年，现在，AI也开始排队进场了。 八、2026夏天：下一个叙事是什么？ 我觉得不是简单的AI+Crypto，这个词已经被喊烂了，过去十年，加密一直在寻找新的买家。 ICO找散户。 DeFi找流动性。 NFT找文化消费者。 GameFi找打金玩家。 Web3找VC。 ETF找华尔街。 Meme找情绪。 Agent找平台。 加密市场每一轮都在变，但底层从来没变： 谁带来新流动性，谁就是叙事。 谁创造新需求，谁就是周期。 谁让更多人，或者更多资金，进入这个市场，谁就能成为夏天。 2026年的夏天，该跑步进场了。

昨晚刷《爱情没有神话》的时候，突然想到“作者”和“编辑”的关系，和现在 AI 编程其实还挺像的。 现在人人都可以通过 vibe coding 做产品，就像今天人人都能写点东西一样。 但真正难的，可能不是“做出来”，而是： 这个需求是不是真需求、产品该怎么定位、怎么讲故事、怎么让别人付费， 最近看了很多学员做项目，我发现很多人其实已经能很快把产品上线了，但很多需求本身，其实是自己拍脑袋想的，完全没有市场。 这就有点像写小说。每个人都能写点东西，但不代表能写出真正被市场接受的作品。 所以我越来越觉得，未来做产品可能会越来越像“作者 + 编辑”。 技术很强、AI 编程很强、想法很多的人，旁边最好有一个“编辑型”的角色。 他不一定写代码，但会帮你判断方向、调整定位、优化表达、连接市场。

人工智能(AI)领域刚发生一件大事，揭示了市场未来的走向。Anthropic在二级市场上的估值，已突破1万亿美元大关，略微超过OpenAI的约8800亿美元。但引人入胜的故事不只是数字，而是他们是如何达到这一点的。Anthropic用大约1/3的资金做到了这一点。当然，这场竞赛远未结束，这个领域变化飞快，领先地位可能一夜之间易主。 * OpenAI：融资1520亿美元 * Anthropic：融资580亿美元 这不仅仅是效率。这是精准。这一激增背后是收入233%的跃升，由两大强大力量驱动：专业化编码代理的迅速崛起；深度、牢固的企业集成。换句话说，这不是炒作驱动的增长。这是使用、采用和价值创造。现在，Anthropic感觉正处于那种罕见的状态，产品、时机和市场需求完美契合。每个人都想要访问权限。每个人都在实验。而且企业越来越多地开始承诺投入。

很久没分析大盘，今天来分析一下： 很早就认定山寨和链上在未来的一段时间里仍然存在机会！主流的观点不会变，#ETH# 大概率还要继续向下几个月！场内的流动性很差，新的故事也没编好！ 这轮熊市还不错，低流动性时刻仍然存在机会和博弈，让胜利者可以赚点法币去抄底更便宜的主流筹码！ 祝各位胜出！