日前，Anthropic 基于對(duì)自己公司的工程師和研究人員的調(diào)研，生成了一份 AI 對(duì)工程師工作方式影響的報(bào)告。

報(bào)告顯示， AI 正在徹底改變程序員的工作方式，讓大家效率翻倍，但也帶來了新的焦慮和挑戰(zhàn)。

正向影響是——
1、效率暴增：Anthropic的工程師使用AI后，生產(chǎn)力平均提升50%，近六成工作都靠AI幫忙
2、能力變廣：工程師能輕松搞定不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域（如后端工程師做前端），成了"全能選手"
3、質(zhì)量提高：以前懶得修的小毛病、沒時(shí)間做的工具，現(xiàn)在都能快速完成。

但也存在一些擔(dān)憂：
1、技能退化：長(zhǎng)期依賴AI，自己寫代碼、Debug的真功夫可能生銹
2、人情變淡：有問題先問AI，同事間交流變少， mentorship（師徒指導(dǎo)）也受影響
3、前途迷茫：有人擔(dān)心自己正在"培訓(xùn)替代自己的AI"，長(zhǎng)期看工作可能被AI完全接手

報(bào)告認(rèn)為，AI不是簡(jiǎn)單替代工程師，而是會(huì)把他們變成"AI指揮官"——更多是監(jiān)督、驗(yàn)證和規(guī)劃設(shè)計(jì)。

以下為報(bào)告全文

我們之前關(guān)于AI經(jīng)濟(jì)影響的研究考察了整體勞動(dòng)力市場(chǎng)，涵蓋了各種不同類型的工作。但如果我們更詳細(xì)地研究最早采用AI技術(shù)的人群——也就是我們自身——會(huì)怎樣？

為此，我們將目光轉(zhuǎn)向內(nèi)部。2025年8月，我們調(diào)查了132名Anthropic的工程師和研究人員，進(jìn)行了53次深入定性訪談，并研究了內(nèi)部Claude Code使用數(shù)據(jù)，以了解AI使用如何在Anthropic內(nèi)部帶來改變。我們發(fā)現(xiàn)，AI使用正在從根本上改變軟件開發(fā)人員的工作性質(zhì)，既帶來了希望，也引發(fā)了擔(dān)憂。

我們的研究揭示了一個(gè)正面臨重大變革的工作場(chǎng)所：工程師們完成了更多工作，變得更“全棧”（能夠在超出自身專業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)中取得成功），加快了學(xué)習(xí)和迭代速度，并著手處理以往被忽視的任務(wù)。

這種工作廣度的擴(kuò)展也讓人們開始思考其中的權(quán)衡——一些人擔(dān)心這可能意味著失去更深層次的技術(shù)能力，或變得不那么能夠有效監(jiān)督Claude的輸出，而另一些人則擁抱這個(gè)機(jī)會(huì)，以更開闊、更高層次的思維來思考。

一些人發(fā)現(xiàn)，更多地與AI協(xié)作意味著與同事協(xié)作減少；一些人則懷疑自己最終可能會(huì)把自己自動(dòng)化到失業(yè)。

我們認(rèn)識(shí)到，在一家構(gòu)建AI的公司研究AI的影響意味著我們處于特權(quán)地位——我們的工程師能夠率先使用尖端工具，工作在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的領(lǐng)域，并且他們自身也在推動(dòng)影響著其他行業(yè)的AI變革。

盡管如此，我們認(rèn)為總體上研究和發(fā)表這些發(fā)現(xiàn)仍然是有價(jià)值的，因?yàn)樵贏nthropic內(nèi)部工程師身上發(fā)生的事情，仍可能預(yù)示著更廣泛社會(huì)變革的前兆。

我們的發(fā)現(xiàn)提出了一些挑戰(zhàn)和考量，可能值得各個(gè)部門及早關(guān)注（盡管附錄中的局限性部分有注意事項(xiàng)）。在收集這些數(shù)據(jù)時(shí)，Claude Sonnet 4和Claude Opus 4是最先進(jìn)的模型，而能力還在持續(xù)提升。

更強(qiáng)大的AI帶來了生產(chǎn)力的提升，但也引發(fā)了關(guān)于如何保持技術(shù)專長(zhǎng)、維持有意義的協(xié)作，以及為不確定的未來做準(zhǔn)備的問題——這可能需要AI增強(qiáng)型工作場(chǎng)所采用新的學(xué)習(xí)、指導(dǎo)和職業(yè)發(fā)展方法。

我們將在下文"展望未來"部分討論我們正在采取的一些初步措施。我們也在最近關(guān)于AI相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策構(gòu)想的博客文章中探討了潛在的政策回應(yīng)。

主要發(fā)現(xiàn)
在本節(jié)中，我們簡(jiǎn)要總結(jié)了來自調(diào)查、訪談和Claude Code數(shù)據(jù)的主要發(fā)現(xiàn)。我們?cè)谝韵赂鞴?jié)中提供了詳細(xì)的發(fā)現(xiàn)、方法和注意事項(xiàng)。

調(diào)查數(shù)據(jù)
? Anthropic工程師和研究人員最常使用Claude修復(fù)代碼錯(cuò)誤和學(xué)習(xí)代碼庫(kù)。 調(diào)試和理解代碼是最常見的用途（圖1）。

? 人們報(bào)告Claude使用量增加和生產(chǎn)力提升。 員工自我報(bào)告在60%的工作中使用Claude，并獲得50%的生產(chǎn)力提升，比去年這個(gè)時(shí)候增長(zhǎng)了2-3倍。生產(chǎn)力的提升表現(xiàn)為每個(gè)任務(wù)類別花費(fèi)的時(shí)間略有減少，但產(chǎn)出量顯著增加（圖2）。

? 27%的Claude輔助工作屬于原本不會(huì)完成的任務(wù)，例如擴(kuò)展項(xiàng)目、制作"錦上添花"的工具（如交互式數(shù)據(jù)儀表板），以及手動(dòng)完成不具成本效益的探索性工作。

? 大多數(shù)員工頻繁使用Claude，同時(shí)報(bào)告可以"完全委托"0-20%的工作給它。 Claude是一個(gè)持續(xù)的協(xié)作者，但使用它通常需要積極的監(jiān)督和驗(yàn)證，特別是在高風(fēng)險(xiǎn)工作中——而不是完全無需驗(yàn)證地移交任務(wù)。

定性訪談
? 員工正在形成AI委托的直覺。 工程師傾向于委托那些容易驗(yàn)證的任務(wù)，"可以相對(duì)輕松地快速檢查正確性"的任務(wù)、低風(fēng)險(xiǎn)的（如"一次性調(diào)試或研究代碼"）或無聊的任務(wù)（"我對(duì)任務(wù)越感興趣，就越不可能使用Claude"）。

許多人描述了信任遞進(jìn)的過程，從簡(jiǎn)單任務(wù)開始，逐漸委托更復(fù)雜的工作——雖然目前他們?nèi)匀槐Ａ舸蠖鄶?shù)設(shè)計(jì)或"品味"類任務(wù)，但隨著模型改進(jìn)，這個(gè)邊界正在被重新協(xié)商。

? 技能組合正在向更多領(lǐng)域擴(kuò)展，但一些人實(shí)踐減少。 Claude使人們能夠?qū)⒓寄軘U(kuò)展到更多軟件工程領(lǐng)域（"我可以非常有能力地處理前端、事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)……以前我都不敢碰這些東西"），但一些員工也矛盾地?fù)?dān)心，編寫和審查代碼所需的深層技能會(huì)萎縮——"當(dāng)產(chǎn)出變得如此容易和快速時(shí)，越來越難真正花時(shí)間去學(xué)習(xí)一些東西。"

? 與編程工藝的關(guān)系正在改變。 一些工程師擁抱AI輔助并專注于結(jié)果（"我曾以為我真的很喜歡寫代碼，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)我其實(shí)只是喜歡寫代碼帶來的成果"）；另一些則表示"寫代碼的某些部分我確實(shí)會(huì)想念。"

? 工作場(chǎng)所社交動(dòng)態(tài)可能正在改變。 Claude現(xiàn)在成了過去會(huì)去找同事提問時(shí)的首選——一些人因此報(bào)告指導(dǎo)和協(xié)作機(jī)會(huì)減少。（"我喜歡與人一起工作，現(xiàn)在我'不那么需要'他們了，這很令人難過……初級(jí)員工不再經(jīng)常帶著問題來找我了。"）
? 職業(yè)演變與不確定性。 工程師報(bào)告轉(zhuǎn)向管理AI系統(tǒng)的更高級(jí)別工作，并報(bào)告生產(chǎn)力顯著提升。

然而，這些變化也引發(fā)了關(guān)于軟件工程職業(yè)長(zhǎng)期軌跡的問題。一些人對(duì)未來感到矛盾："短期內(nèi)我感到樂觀，但長(zhǎng)期看我認(rèn)為AI最終會(huì)做所有事情，讓我和許多其他人變得無關(guān)緊要。"其他人強(qiáng)調(diào)真正的不確定性，只說"很難預(yù)測(cè)"幾年后他們的角色會(huì)是什么樣子。

Claude Code使用趨勢(shì)
? Claude正在以更自主的方式處理越來越復(fù)雜的任務(wù)。

六個(gè)月前，Claude Code在需要人工輸入前大約能完成10個(gè)操作?，F(xiàn)在通常能處理約20個(gè)操作，需要的人工引導(dǎo)更少，就能完成更復(fù)雜的工作流（圖3）。工程師越來越多地將Claude用于復(fù)雜任務(wù)，如代碼設(shè)計(jì)/規(guī)劃（從1%增加到10%的使用量）和實(shí)現(xiàn)新功能（從14%增加到37%）（圖4）。

? Claude修復(fù)了很多"小麻煩"。 8.6%的Claude Code任務(wù)涉及修復(fù)改善生活質(zhì)量的小問題，如重構(gòu)代碼以提高可維護(hù)性（即"修復(fù)小麻煩"），人們說這些通常會(huì)被降級(jí)處理。這些小改進(jìn)可能累積成更大的生產(chǎn)力和效率提升。

? 每個(gè)人都變得更"全棧"。 不同團(tuán)隊(duì)以不同方式使用Claude，通常是為了增強(qiáng)他們的核心專長(zhǎng)——安全團(tuán)隊(duì)用它分析不熟悉的代碼，對(duì)齊與安全團(tuán)隊(duì)用它構(gòu)建數(shù)據(jù)的前端可視化等（圖5）。

調(diào)查數(shù)據(jù)
我們調(diào)查了來自全組織的132名Anthropic工程師和研究人員關(guān)于他們使用Claude的情況，以更好地了解他們?nèi)粘＞烤谷绾问褂盟Ｎ覀兺ㄟ^內(nèi)部溝通渠道和直接聯(lián)系，向代表研究和產(chǎn)品職能的多元化團(tuán)隊(duì)中的員工分發(fā)調(diào)查。

我們?cè)诟戒浿邪司窒扌圆糠?，提供了更多方法論?xì)節(jié)，并分享我們的調(diào)查問題，以便他人可以評(píng)估我們的方法并用于自己的研究。

人們使用Claude進(jìn)行哪些編碼任務(wù)？
我們要求受訪工程師和研究人員評(píng)估他們使用Claude進(jìn)行各類編碼任務(wù)的頻率，例如"調(diào)試"（使用Claude幫助修復(fù)代碼中的錯(cuò)誤）、"代碼理解"（讓Claude解釋現(xiàn)有代碼以幫助用戶理解代碼庫(kù)）、"重構(gòu)"（使用Claude幫助重構(gòu)現(xiàn)有代碼）和"數(shù)據(jù)科學(xué)"（例如讓Claude分析數(shù)據(jù)集并制作條形圖）。

以下是最常見的日常任務(wù)。大多數(shù)員工（55%）每天使用Claude進(jìn)行調(diào)試。42%每天使用Claude理解代碼，37%每天使用Claude實(shí)現(xiàn)新功能。頻率較低的任務(wù)是高層設(shè)計(jì)/規(guī)劃（可能是因?yàn)檫@些是人們傾向于保留在人手中的任務(wù)），以及數(shù)據(jù)科學(xué)和前端開發(fā)（可能是因?yàn)榭傮w上傳得較少）。這與"Claude Code使用趨勢(shì)"部分報(bào)告的使用數(shù)據(jù)分布大致相符。

圖一（x軸：日常用戶比例；y軸：各種編碼任務(wù)）

使用情況和生產(chǎn)力
員工自我報(bào)告12個(gè)月前，他們?cè)?8%的日常工作中使用Claude，并從中獲得+20%的生產(chǎn)力提升。而現(xiàn)在，他們?cè)?9%的工作中使用Claude，平均實(shí)現(xiàn)+50%的生產(chǎn)力提升。（這大致證實(shí)了我們?cè)谡麄€(gè)工程部門采用Claude Code時(shí)看到的每個(gè)工程師每天合并拉取請(qǐng)求（即成功合并代碼更改）數(shù)量增加67%的情況。）

同比比較相當(dāng)顯著——這表明兩項(xiàng)指標(biāo)在一年內(nèi)增長(zhǎng)了兩倍多。使用量和生產(chǎn)力也高度相關(guān)，在分布的極端端，14%的受訪者通過使用Claude將生產(chǎn)力提升了100%以上——這些是我們內(nèi)部的"超級(jí)用戶"。

需要為這一發(fā)現(xiàn)（以及下文其他自我報(bào)告的生產(chǎn)力發(fā)現(xiàn)）補(bǔ)充說明的是，生產(chǎn)力很難精確衡量（更多局限性見附錄）。來自AI研究非營(yíng)利組織METR的近期研究表明，在高度熟悉的代碼庫(kù)上與AI合作的資深開發(fā)者高估了AI帶來的生產(chǎn)力提升。話雖如此，METR確定的導(dǎo)致生產(chǎn)力低于預(yù)期的因素（例如AI在大型復(fù)雜環(huán)境中表現(xiàn)較差，或需要大量隱性知識(shí)/上下文）與我們的員工表示不會(huì)委托給Claude的任務(wù)類型（見下文AI委托方法）高度吻合。

我們的生產(chǎn)力提升數(shù)據(jù)（跨任務(wù)自我報(bào)告）可能反映了員工正在發(fā)展戰(zhàn)略性AI委托技能——這是METR研究中未考慮的因素。

當(dāng)我們?cè)儐枂T工在目前的Claude使用類別中，它如何影響他們?cè)谠撊蝿?wù)類別中花費(fèi)的總時(shí)間和工作量時(shí)，出現(xiàn)了一個(gè)有趣的生產(chǎn)力模式。幾乎所有任務(wù)類別中，我們看到凈耗時(shí)減少，而產(chǎn)出量的凈增長(zhǎng)更大：

按任務(wù)（y軸）劃分的耗時(shí)影響（左圖）和產(chǎn)出量影響（右圖）。每個(gè)圖的x軸對(duì)應(yīng)于與不使用Claude相比，在Claude輔助任務(wù)類別中自我報(bào)告的耗時(shí)或產(chǎn)出量的減少（負(fù)值）、增加（正值）或無變化（垂直虛線）。誤差條顯示95%置信區(qū)間。圓圈面積與每個(gè)評(píng)分點(diǎn)的響應(yīng)數(shù)量成正比。僅包括報(bào)告在每項(xiàng)任務(wù)類別中使用Claude的受訪者。

然而，當(dāng)我們深入原始數(shù)據(jù)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)節(jié)省時(shí)間的響應(yīng)集中在兩端——一些人在Claude輔助的任務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間顯著增加。

為什么會(huì)這樣？人們普遍解釋說，他們不得不做更多調(diào)試和清理Claude代碼的工作（例如"當(dāng)我自己用氛圍編碼陷入困境時(shí)"），并承擔(dān)更多理解Claude代碼的認(rèn)知開銷，因?yàn)樗麄冏约簺]有編寫這些代碼。

一些人提到在賦能意義上花費(fèi)更多時(shí)間——有人說使用Claude幫助他們"堅(jiān)持處理以前會(huì)立即放棄的任務(wù)"；另一個(gè)人說，它幫助他們?cè)谛麓a庫(kù)中進(jìn)行更徹底的測(cè)試以及更多的學(xué)習(xí)和探索。

似乎總體而言，體驗(yàn)到時(shí)間節(jié)省的工程師可能是那些為Claude快速設(shè)定可驗(yàn)證任務(wù)的人，而花費(fèi)更多時(shí)間的人可能是在調(diào)試AI生成的代碼或在Claude需要更多指導(dǎo)的領(lǐng)域工作。

從我們的數(shù)據(jù)中也不清楚，報(bào)告的時(shí)間節(jié)省被重新投資到了哪里——是投入到額外的工程任務(wù)、非工程任務(wù)、與Claude互動(dòng)或?qū)彶槠漭敵觯€是工作之外的活動(dòng)。我們的任務(wù)分類框架未能涵蓋工程師分配時(shí)間的所有方式。此外，節(jié)省時(shí)間可能反映了自我報(bào)告中的感知偏差。需要進(jìn)一步研究來厘清這些影響。

產(chǎn)出量的增加更直接且更顯著；所有任務(wù)類別都有更大的凈增長(zhǎng)。當(dāng)我們考慮到人們報(bào)告的是任務(wù)類別（如"調(diào)試"整體）而非單個(gè)任務(wù)時(shí)，這種模式是合理的——即人們可以在調(diào)試這一類別上花費(fèi)略少的時(shí)間，同時(shí)總體產(chǎn)生更多的調(diào)試產(chǎn)出。生產(chǎn)力很難直接衡量，但這些自我報(bào)告的數(shù)據(jù)表明，AI主要通過更大的產(chǎn)出量提高了Anthropic的生產(chǎn)力。

Claude使新工作成為可能
我們好奇的一點(diǎn)是：Claude是否使全新類型的工作成為可能，或者Claude輔助的工作最終也會(huì)被員工完成（盡管可能速度較慢）？

員工估計(jì)，27%的Claude輔助工作如果沒有它就不會(huì)完成。工程師提到使用AI來擴(kuò)展項(xiàng)目、實(shí)現(xiàn)"錦上添花"的功能（如交互式數(shù)據(jù)儀表板）、處理有用但繁瑣的工作（如文檔和測(cè)試），以及手動(dòng)完成不具成本效益的探索性工作。正如一個(gè)人解釋的，他們現(xiàn)在可以修復(fù)更多以前損害生活質(zhì)量的"小麻煩"，例如重構(gòu)結(jié)構(gòu)糟糕的代碼，或構(gòu)建"幫助更快完成另一任務(wù)的小工具"。我們也在使用數(shù)據(jù)分析中尋找這一點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)8.6%的Claude Code任務(wù)涉及"修復(fù)小麻煩"。

另一位研究人員解釋說，他們同時(shí)運(yùn)行多個(gè)Claude實(shí)例，各自探索問題的不同方法：

人們傾向于將超級(jí)強(qiáng)大的模型視為單個(gè)實(shí)例，就像獲得一輛更快的汽車。但擁有一百萬匹馬……讓你能夠測(cè)試大量不同的想法……當(dāng)你有那種額外的廣度來探索時(shí)，會(huì)更令人興奮和更有創(chuàng)意。

正如我們?cè)谝韵抡鹿?jié)中看到的，這項(xiàng)新工作通常涉及工程師處理超出其核心專業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)。

有多少工作可以完全委托給Claude？
盡管工程師頻繁使用Claude，但超過一半的人表示他們只能將0-20%的工作"完全委托"給Claude。（值得注意的是，受訪者對(duì)"完全委托"的理解存在差異——從完全不需要驗(yàn)證的任務(wù)到足夠可靠只需輕量監(jiān)督的任務(wù)。）

在解釋原因時(shí)，工程師描述了他們與Claude積極互動(dòng)和迭代的過程，并驗(yàn)證了它的輸出——特別是在代碼質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要的復(fù)雜任務(wù)或高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。這表明工程師傾向于與Claude密切合作并檢查其工作，而不是不經(jīng)驗(yàn)證就移交任務(wù)，并且他們對(duì)"完全委托"的標(biāo)準(zhǔn)要求很高。

定性訪談
雖然這些調(diào)查發(fā)現(xiàn)揭示了顯著的生產(chǎn)力提升和工作模式變化，但它們也提出了工程師日常如何實(shí)際經(jīng)歷這些變化的問題。為了理解這些指標(biāo)背后的人性維度，我們對(duì)調(diào)查中作出回應(yīng)的53名Anthropic工程師和研究人員進(jìn)行了深度訪談，以更深入地了解他們對(duì)工作場(chǎng)所這些變化的想法和感受。

AI委托方法
工程師和研究人員正在開發(fā)各種策略，以在其工作流程中高效利用Claude。人們通常委托以下類型的任務(wù)：

在用戶上下文之外且復(fù)雜度低：
"我將Claude用于那些我了解甚少，但認(rèn)為整體復(fù)雜度也低的事情。"
"我遇到的大多數(shù)基礎(chǔ)設(shè)施問題都不難，可以由Claude處理……我不太懂Git或Linux……Claude很好地彌補(bǔ)了我這些領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的不足。"
易于驗(yàn)證：
"對(duì)于驗(yàn)證工作量與創(chuàng)建工作量相比不大的所有事情，它都非常出色。"

定義明確或自成一體的：
"如果項(xiàng)目的某個(gè)子組件與其余部分充分解耦，我會(huì)讓Claude嘗試一下。"

代碼質(zhì)量不關(guān)鍵：
"如果是一次性調(diào)試或研究代碼，我會(huì)直接交給Claude。如果是概念上困難的或需要某種非常特定類型的調(diào)試注入，或設(shè)計(jì)問題，我自己來做。"

重復(fù)性或無聊的：
"我對(duì)任務(wù)越感興趣，越不可能使用Claude。而如果我感到很大阻力……我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)與Claude開啟關(guān)于任務(wù)的對(duì)話更容易。"

在我們的調(diào)查中，人們平均表示44%的Claude輔助工作由他們自己不會(huì)喜歡做的任務(wù)組成。

提示比執(zhí)行更快：
"對(duì)于一項(xiàng)我預(yù)計(jì)花費(fèi)不到10分鐘的任務(wù)……我可能不會(huì)去麻煩使用Claude。"
"冷啟動(dòng)問題可能是當(dāng)前最大的障礙。所謂冷啟動(dòng)，是指我擁有大量關(guān)于我的團(tuán)隊(duì)代碼庫(kù)如何工作的內(nèi)在信息，而Claude默認(rèn)情況下不會(huì)擁有這些信息……我可以花時(shí)間迭代完美的提示[但]我還是會(huì)自己去做。"

員工在委托決策中提到的這些因素與METR外部研究中發(fā)現(xiàn)的可解釋AI生產(chǎn)力放緩的因素（如開發(fā)者對(duì)代碼庫(kù)高度熟悉、大型復(fù)雜倉(cāng)庫(kù)）相似。我們的訪談中這些委托標(biāo)準(zhǔn)的一致性表明，適當(dāng)?shù)娜蝿?wù)選擇是AI生產(chǎn)力提升的重要因素（這應(yīng)在未來的生產(chǎn)力研究中仔細(xì)控制）。

信任但需驗(yàn)證
許多用戶描述了他們?cè)贑laude使用上的進(jìn)展，涉及隨時(shí)間推移委托越來越復(fù)雜的任務(wù)："起初我只用AI工具問關(guān)于Rust編程語(yǔ)言的基本問題……最近，我用Claude Code處理我所有的編碼工作。"

一位工程師將這種信任遞進(jìn)比作采用其他技術(shù)，如谷歌地圖：
最初我只在不知道的路線上使用[谷歌地圖]……這像我讓Claude寫我不知道的SQL，但不讓它寫我熟悉的Python。然后我開始在我基本知道但可能不知道最后一英里的路線上使用谷歌地圖……現(xiàn)在我一直在使用谷歌地圖，即使是日常通勤。如果它說采取不同路線，我就照做，只是相信它考慮了所有選項(xiàng)……今天我以類似的方式使用Claude Code。

工程師們?cè)谑欠裨趯I(yè)領(lǐng)域內(nèi)使用Claude存在分歧。一些人將其用于"外圍"領(lǐng)域以節(jié)省實(shí)施時(shí)間；另一些人則更喜歡在自己熟悉的領(lǐng)域使用，以便驗(yàn)證輸出（"我以這種方式使用Claude，使我對(duì)它在做什么仍有完全的理解"）。

一位安全工程師強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗(yàn)的重要性，當(dāng)時(shí)Claude提出了一個(gè)"在危險(xiǎn)意義上非常聰明的解決方案，是那種只有非常有才華的初級(jí)工程師才會(huì)提出的東西"。也就是說，只有具備判斷力和經(jīng)驗(yàn)的用戶才能識(shí)別出其中的問題。

其他工程師將Claude用于這兩種類型的任務(wù)，要么以實(shí)驗(yàn)方式（"我基本上總是用Claude先嘗試任何編碼問題"），要么根據(jù)自己在任務(wù)中的專業(yè)水平調(diào)整方法：

我將這些工具既用于我的核心專業(yè)領(lǐng)域（作為加速器，我知道該期待什么并能有效引導(dǎo)智能體），也用于略微超出我專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)域，我大致知道該期待什么，但Claude能夠填補(bǔ)我記憶中的空白或?qū)μ囟ǘx的不熟悉。

如果是我特別精通的事情，我會(huì)更主動(dòng)地告訴Claude它需要追蹤什么。如果是我不太確定的事情，我經(jīng)常讓它成為專家，給我提供選項(xiàng)和關(guān)于我應(yīng)該考慮和研究的事情的見解。

人們?yōu)樽约罕Ａ裟男┤蝿?wù)？
人們一貫表示，他們不會(huì)將涉及高層或戰(zhàn)略性思維的任務(wù)，或需要組織上下文或"品味"的設(shè)計(jì)決策交給Claude。

一位工程師解釋說："我通常保留高層思維和設(shè)計(jì)。我會(huì)從開發(fā)新功能到調(diào)試等任何可以委托的事情中委托。"這反映在我們的調(diào)查數(shù)據(jù)中，該數(shù)據(jù)顯示設(shè)計(jì)和規(guī)劃任務(wù)的生產(chǎn)力提升最?。▓D2）。許多人將委托邊界描述為"移動(dòng)目標(biāo)"，不過隨著模型改進(jìn)而定期重新協(xié)商（下文Claude Code使用數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在的代碼設(shè)計(jì)/規(guī)劃使用量比六個(gè)月前相對(duì)更多）。

技能轉(zhuǎn)變

新能力……
調(diào)查發(fā)現(xiàn)27%的Claude輔助工作否則不會(huì)完成，這反映了一個(gè)更廣泛的模式：工程師使用AI在其核心專業(yè)領(lǐng)域之外工作。

許多員工報(bào)告稱完成了以前超出其專業(yè)領(lǐng)域的工作——后端工程師構(gòu)建UI；研究人員創(chuàng)建可視化。一位后端工程師描述通過迭代Claude構(gòu)建復(fù)雜UI："它做得比我好得多。我自己根本做不到，肯定無法按時(shí)完成……[設(shè)計(jì)師們]說'等等，你做的這個(gè)？'我說'不，Claude做的這個(gè)——我只是提示它。'"

工程師報(bào)告"變得更全棧……我可以非常有能力地處理前端、事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、API代碼，而以前我會(huì)害怕碰那些我不太精通的東西。"這種能力擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)了更緊密的反饋循環(huán)和更快的學(xué)習(xí)——一位工程師說，與同事一起進(jìn)行構(gòu)建、安排會(huì)議和迭代的"幾周流程"可以變成"幾小時(shí)工作會(huì)"，同事可實(shí)時(shí)提供反饋。

總體而言，人們對(duì)快速原型設(shè)計(jì)、并行處理工作、減少重復(fù)勞動(dòng)以及普遍提升抱負(fù)水平的新能力感到興奮。

一位高級(jí)工程師告訴我們："這些工具肯定讓初級(jí)工程師更有生產(chǎn)力，也更有膽量承擔(dān)各種類型的項(xiàng)目。"一些人還表示，使用Claude降低了"啟動(dòng)能量"，使他們更容易克服拖延，"極大地減少了我想要開始解決問題的能量需求，因此我愿意解決更多額外的事情。"

……以及更少的實(shí)踐
與此同時(shí)，一些人擔(dān)心"隨著委托更多，技能會(huì)萎縮"，并在手動(dòng)問題解決過程中失去偶然（或"附帶"）的學(xué)習(xí)：

如果你自己去調(diào)試一個(gè)難題，你會(huì)花時(shí)間閱讀與你解決問題不直接相關(guān)的文檔和代碼——但整個(gè)過程中你都在建立系統(tǒng)如何運(yùn)作的模型。這種情況現(xiàn)在少多了，因?yàn)镃laude可以直接幫你找到問題。

我以前會(huì)探索每個(gè)配置以了解工具能做什么，但現(xiàn)在我依賴AI告訴我如何使用新工具，所以我缺乏專業(yè)知識(shí)。在與隊(duì)友交談時(shí)，以前我能瞬間回憶事情，現(xiàn)在則必須問AI。

使用Claude可能會(huì)跳過通過解決簡(jiǎn)單實(shí)例來學(xué)習(xí)如何執(zhí)行任務(wù)的部分，然后之后難以解決更復(fù)雜的實(shí)例。

一位高級(jí)工程師表示，如果他們更初級(jí)，他們會(huì)更擔(dān)心自己的技能：

我主要在那些我知道答案應(yīng)該是什么或應(yīng)該是什么樣子的案例中使用AI。我通過以"困難方式"做軟件工程開發(fā)了這種能力……但如果我[處于職業(yè)生涯早期]，我會(huì)認(rèn)為需要付出大量刻意努力才能繼續(xù)提升自己的能力，而不是盲目接受模型輸出。

編碼技能萎縮令人擔(dān)憂的一個(gè)原因是上文提到的"監(jiān)督悖論"——有效使用Claude需要監(jiān)督，而監(jiān)督Claude需要的可能正是因過度使用AI而萎縮的編碼技能。

一個(gè)人說：
老實(shí)說，我比起擔(dān)心我自己的技能組合，更擔(dān)心監(jiān)督和監(jiān)督問題……我的技能萎縮或未能發(fā)展，主要會(huì)在我安全使用AI處理我關(guān)心的任務(wù)的能力方面造成問題，而不是在我獨(dú)立執(zhí)行這些任務(wù)的能力方面。

為了應(yīng)對(duì)這一點(diǎn)，一些工程師刻意在沒有AI的情況下練習(xí)："每隔一段時(shí)間，即使我知道Claude能完美解決問題，我也不會(huì)要求它這樣做。這幫助我保持敏銳。"

我們是否仍然需要那些實(shí)踐編碼技能？
也許軟件工程正在向更高層次的抽象發(fā)展，就像過去一樣。早期程序員更接近機(jī)器——手動(dòng)管理內(nèi)存、用匯編語(yǔ)言編寫，甚至撥動(dòng)物理開關(guān)輸入指令。

隨著時(shí)間的推移，出現(xiàn)了更高級(jí)、更易讀的語(yǔ)言來自動(dòng)處理復(fù)雜的底層操作。也許，特別是隨著"氛圍編碼"的興起，我們現(xiàn)在正在將英語(yǔ)作為一種編程語(yǔ)言。

我們的一位員工建議，有抱負(fù)的工程師應(yīng)該"擅長(zhǎng)讓AI[寫代碼]，并專注于學(xué)習(xí)更高層次的概念和模式"。

一些員工表示，這種轉(zhuǎn)變讓他們能夠更高層次地思考——"關(guān)注最終產(chǎn)品和最終用戶"而不僅僅是代碼。一個(gè)人通過對(duì)比之前學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)中的鏈表（現(xiàn)在高級(jí)編程語(yǔ)言自動(dòng)處理的基本結(jié)構(gòu)）來描述當(dāng)前的轉(zhuǎn)變。

"我很高興我知道怎么做那個(gè)……[但]執(zhí)行那些底層操作在情感上并不是特別重要。我更關(guān)心代碼能讓我做什么。"另一位工程師做了類似的比較，但指出抽象是有代價(jià)的——隨著轉(zhuǎn)向高級(jí)語(yǔ)言，大多數(shù)工程師失去了對(duì)內(nèi)存處理的深入理解。

繼續(xù)在某個(gè)領(lǐng)域發(fā)展技能可以帶來更好的Claude監(jiān)督和更高效的工作（"我注意到當(dāng)是我熟悉的事情時(shí)，我自己做往往更快"）。但工程師們對(duì)此是否重要存在分歧。

一些人保持樂觀：
我不太擔(dān)心技能退化。AI仍然讓我仔細(xì)思考問題，并幫助我學(xué)習(xí)新方法。如果有的話，能夠更快地探索和測(cè)試想法在一些領(lǐng)域加速了我的學(xué)習(xí)。

另一位更務(wù)實(shí)："我作為軟件工程師的技能肯定在萎縮……但如果需要，這些技能可以恢復(fù)，而且我不再需要它們了！"一位指出他們只失去了不太重要的技能，如制作圖表，"而關(guān)鍵的那種代碼我仍然能寫得很好。"

也許最有趣的是，一位工程師質(zhì)疑了這個(gè)前提："‘變得生疏’的框架依賴于一個(gè)假設(shè)，即編碼總有一天會(huì)回到Claude 3.5之前的方式。而我認(rèn)為不會(huì)。"

軟件工程的工藝與意義

工程師們對(duì)于是否想念實(shí)踐編碼存在尖銳分歧。一些人感到真正的失落——"這對(duì)我來說是一個(gè)時(shí)代的結(jié)束——我已經(jīng)編程25年了，在這個(gè)技能組合上感到勝任是我職業(yè)滿意度的核心部分。"

另一些人則擔(dān)心不喜歡新工作性質(zhì)："整天提示Claude不是很有趣或充實(shí)。戴上音樂，進(jìn)入狀態(tài)，自己實(shí)現(xiàn)一些東西要有趣和充實(shí)得多。"

一些人直接面對(duì)這種權(quán)衡并接受它："寫代碼的某些部分我肯定會(huì)想念——重構(gòu)代碼時(shí)進(jìn)入禪意流狀態(tài)，但總體上我現(xiàn)在生產(chǎn)力高得多，我很樂意放棄那個(gè)。"

一個(gè)人說，與Claude迭代更有趣，因?yàn)樗麄兛梢员葘?duì)人更挑剔地提出反饋。另一些人更關(guān)注結(jié)果。

一位工程師說：
我曾預(yù)計(jì)到這個(gè)階段會(huì)感到害怕或無聊……然而我實(shí)際上沒有感到這些。相反，我對(duì)能做更多事情感到非常興奮。我曾以為我真的很喜歡寫代碼，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)我其實(shí)只是喜歡寫代碼帶來的成果。

人們是否擁抱AI輔助或悲嘆失去實(shí)踐編碼，似乎取決于他們覺得軟件工程的哪些方面最有意義。

工作場(chǎng)所社交動(dòng)態(tài)的變化
一個(gè)更突出的主題是，Claude已成為過去會(huì)去找同事提問的首選。"我現(xiàn)在總體上問的問題多得多，但大約80-90%都問Claude了，"一位員工指出。這創(chuàng)造了一種過濾機(jī)制，Claude處理常規(guī)查詢，留下同事處理更復(fù)雜、戰(zhàn)略性或需要上下文的超出AI能力的問題（"它使我對(duì)[我的團(tuán)隊(duì)]的依賴減少了80%，[但]最后的20%至關(guān)重要，我會(huì)去找他們談"）。人們也會(huì)"與Claude討論想法"，類似于與人工協(xié)作者的互動(dòng)。

約一半的人報(bào)告團(tuán)隊(duì)協(xié)作模式?jīng)]有變化。一位工程師說他仍然與人會(huì)面、分享上下文、選擇方向，并認(rèn)為在不久的將來仍會(huì)有很多協(xié)作，但"你不會(huì)再做標(biāo)準(zhǔn)的專注工作，而是會(huì)與很多Claude對(duì)話。"

然而，其他人描述與同事互動(dòng)減少（"我與Claude協(xié)作遠(yuǎn)多于與任何同事協(xié)作。"）一些人欣賞減少的社交摩擦（"我不再為占用同事時(shí)間感到難過"）。

另一些人抵制這種變化（"我不太喜歡常見的回應(yīng)是‘你問過Claude了嗎？’我真的很喜歡面對(duì)面與人合作，非常珍視這一點(diǎn)"）或想念舊的工作方式："我喜歡與人一起工作，現(xiàn)在我‘不那么需要’他們了，這很令人難過。"幾個(gè)人指出了對(duì)傳統(tǒng)指導(dǎo)動(dòng)態(tài)的影響，因?yàn)?Claude可以為初級(jí)員工提供大量輔導(dǎo)"，而不是高級(jí)工程師。

一位高級(jí)工程師說：
更初級(jí)的人不再經(jīng)常帶著問題來找我，這很令人難過，盡管他們的問題肯定得到了更有效的解答，學(xué)得也更快。

職業(yè)不確定性與適應(yīng)
許多工程師描述他們的角色從寫代碼轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾鞟I。工程師越來越多地將自己視為"AI智能體的管理者"——一些人已經(jīng)" constantly至少有幾[Claude]實(shí)例在運(yùn)行"。

一個(gè)人估計(jì)他們的工作已轉(zhuǎn)變?yōu)?70%以上成為代碼審查者/修改者，而非凈新增代碼編寫者"，另一個(gè)人將"為1個(gè)、5個(gè)或100個(gè)Claude的工作承擔(dān)責(zé)任"視為他們未來角色的一部分。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，職業(yè)不確定性普遍存在。工程師們將這些變化視為更廣泛行業(yè)變革的前兆，許多人表示"很難說"幾年后他們的職業(yè)會(huì)是什么樣子。一些人在短期樂觀和長(zhǎng)期不確定性之間表達(dá)了沖突。"短期內(nèi)我感到樂觀，但長(zhǎng)期看我認(rèn)為AI最終會(huì)做所有事情，讓我和許多其他人變得無關(guān)緊要，"一位工程師說。其他人更尖銳地指出："每天來上班感覺有點(diǎn)像是給自己制造失業(yè)。"

一些工程師更樂觀。一位說："我為初級(jí)開發(fā)者擔(dān)心，但我也欣賞初級(jí)開發(fā)者可能是最渴望新技術(shù)的人。我對(duì)職業(yè)軌跡總體上非常樂觀。"他們認(rèn)為，雖然存在經(jīng)驗(yàn)不足工程師發(fā)布問題代碼的潛在風(fēng)險(xiǎn)，但更好的AI防護(hù)欄、更多內(nèi)置教育資源以及從錯(cuò)誤中自然學(xué)習(xí)將幫助該領(lǐng)域隨著時(shí)間適應(yīng)。

我們?cè)儐柸藗內(nèi)绾卧O(shè)想他們未來的角色以及是否有任何適應(yīng)策略。一些人提到計(jì)劃進(jìn)一步專業(yè)化（"有意義地審查AI工作的技能將需要更長(zhǎng)時(shí)間和更多專業(yè)化"），一些人預(yù)計(jì)未來專注于更多人際和戰(zhàn)略性工作（"我們將花更多時(shí)間達(dá)成共識(shí)，讓AI花更多時(shí)間在實(shí)施上"）。一位說他們有針對(duì)性地將Claude用于職業(yè)發(fā)展，從它那里獲得關(guān)于工作和領(lǐng)導(dǎo)技能的反饋（"我學(xué)習(xí)事物或甚至在不完全學(xué)習(xí)事物的情況下變得高效的速度完全改變了。我?guī)缀醺杏X天花板剛剛為我破碎了"）。

總體而言，許多人承認(rèn)存在深度不確定性："我對(duì)未來具體哪些技能會(huì)有用信心很低。"一位團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人說："沒有人知道會(huì)發(fā)生什么……重要的是要非常適應(yīng)。"

Claude Code使用趨勢(shì)
調(diào)查和訪談數(shù)據(jù)顯示，Claude使用量的增加幫助人們更快地工作并承擔(dān)新類型的工作，盡管這伴隨著AI委托和技能發(fā)展的張力。然而，自我報(bào)告的數(shù)據(jù)只講述了部分故事。

為了補(bǔ)充這一點(diǎn)，我們還分析了Anthropic各團(tuán)隊(duì)的實(shí)際Claude使用數(shù)據(jù)。由于調(diào)查受訪者報(bào)告Claude Code是他們使用的主要部分，我們使用隱私保護(hù)分析工具分析了2025年2月和8月的20萬條內(nèi)部Claude Code對(duì)話記錄。

以更少監(jiān)督解決更難的問題
在過去六個(gè)月中，Claude Code使用已轉(zhuǎn)向更困難且更自主的編碼任務(wù)（圖3）：

? 員工正在使用Claude Code處理越來越復(fù)雜的任務(wù)。 我們將每個(gè)對(duì)話記錄的任務(wù)復(fù)雜度按1-5分制估算，1對(duì)應(yīng)"基本編輯"，5對(duì)應(yīng)"需要數(shù)周/數(shù)月人類專家工作的專家級(jí)任務(wù)"。平均任務(wù)復(fù)雜度從3.2增加到3.8。為了說明分?jǐn)?shù)差異：平均3.2的任務(wù)包括"排查Python模塊導(dǎo)入錯(cuò)誤"，而平均3.8的任務(wù)包括"實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化緩存系統(tǒng)"。

? Claude Code每段對(duì)話連續(xù)執(zhí)行的最大工具調(diào)用次數(shù)增加了116%。 工具調(diào)用對(duì)應(yīng)于Claude使用外部工具執(zhí)行的操作，如編輯文件或運(yùn)行命令。Claude現(xiàn)在能在無需人工干預(yù)的情況下串聯(lián)21.2個(gè)獨(dú)立工具調(diào)用，而六個(gè)月前為9.8個(gè)。

? 人工干預(yù)次數(shù)減少了33%。 每段對(duì)話的平均人工干預(yù)次數(shù)從6.2次減少到4.1次，表明現(xiàn)在與六個(gè)月前相比，完成特定任務(wù)所需的人工輸入更少。

圖3. 2025年8月與2025年2月Claude Code使用的變化（x軸）。平均任務(wù)復(fù)雜度隨時(shí)間增加（左圖），每段對(duì)話的平均最大連續(xù)工具調(diào)用次數(shù)隨時(shí)間增加（中圖），人工干預(yù)次數(shù)隨時(shí)間減少（右圖）。誤差條顯示95%置信區(qū)間。數(shù)據(jù)表明人們正越來越多地將更多自主權(quán)委托給Claude。

這些使用數(shù)據(jù)證實(shí)了調(diào)查數(shù)據(jù)：工程師將越來越復(fù)雜的工作委托給Claude，而Claude需要的監(jiān)督更少。這似乎可能推動(dòng)了觀察到的生產(chǎn)力提升。

任務(wù)分布
我們將Claude Code對(duì)話記錄分類為一種或多種編碼任務(wù)類型，研究了不同任務(wù)用途在過去六個(gè)月中的演變：

圖4. 各種編碼任務(wù)（y軸）占總體記錄數(shù)量百分比（x軸）的分布。我們比較了6個(gè)月前（粉色）和現(xiàn)在的分布（紫色）。y軸按2025年2月的頻率排序。

從使用數(shù)據(jù)估算的總體任務(wù)頻率分布大致與自我報(bào)告的任務(wù)頻率分布一致。

2025年2月到8月之間最顯著的變化是，現(xiàn)在有更多比例的對(duì)話記錄使用Claude實(shí)現(xiàn)新功能（14.3% → 36.9%）和進(jìn)行代碼設(shè)計(jì)或規(guī)劃（1.0% → 9.9%）。

Claude Code任務(wù)相對(duì)分布的這種轉(zhuǎn)變可能表明Claude已變得更擅長(zhǎng)這些更復(fù)雜的任務(wù)，但也可能反映了團(tuán)隊(duì)采用Claude Code進(jìn)行不同工作流程的變化，而非絕對(duì)工作量的增加（更多局限性見附錄）。

修復(fù)小麻煩
我們從調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，工程師現(xiàn)在花更多時(shí)間進(jìn)行小的質(zhì)量改進(jìn)；與此一致，8.6%的當(dāng)前Claude Code任務(wù)被歸類為"修復(fù)小麻煩"。這些包括創(chuàng)建性能可視化工具和重構(gòu)代碼以提高可維護(hù)性等較大任務(wù)，以及創(chuàng)建終端快捷方式等較小任務(wù)。

這可能有助于工程師報(bào)告的生產(chǎn)力提升（解決以前被忽視的質(zhì)量改進(jìn)可能隨著時(shí)間推移帶來更多效率），并可能減少日常工作中的摩擦和挫敗感。

跨團(tuán)隊(duì)任務(wù)變化
為了研究任務(wù)目前在不同團(tuán)隊(duì)間的差異，我們優(yōu)化了分類方法，將每個(gè)8月的對(duì)話記錄分配到單一主要編碼任務(wù)，并按內(nèi)部團(tuán)隊(duì)（y軸）拆分?jǐn)?shù)據(jù)。堆疊條形圖顯示了每個(gè)團(tuán)隊(duì)不同編碼任務(wù)的分解：

圖5. 每個(gè)橫條代表一個(gè)團(tuán)隊(duì)（y軸），各段顯示該團(tuán)隊(duì)Claude Code用于不同編碼任務(wù)的比例（x軸），按編碼任務(wù)著色（圖例）。頂部橫條（"所有團(tuán)隊(duì)"）代表總體分布。
"所有團(tuán)隊(duì)"橫條顯示了總體分布，最常見的任務(wù)是構(gòu)建新功能、調(diào)試和理解代碼。這為團(tuán)隊(duì)特定比較提供了基準(zhǔn)。

值得注意的團(tuán)隊(duì)特定模式：

? 預(yù)訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)（幫助訓(xùn)練Claude的團(tuán)隊(duì)）最常使用Claude Code構(gòu)建新功能（54.6%），其中很多是運(yùn)行額外實(shí)驗(yàn)。

? 對(duì)齊與安全團(tuán)隊(duì)和后訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)使用Claude Code進(jìn)行最多的前端開發(fā)（分別為7.5%和7.4%），通常用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化。

? 安全團(tuán)隊(duì)最常使用Claude Code理解代碼（48.9%），特別是分析代碼庫(kù)不同部分的安全影響。

? 非技術(shù)人員最常使用Claude Code進(jìn)行調(diào)試（51.5%），如排查網(wǎng)絡(luò)問題或Git操作，以及數(shù)據(jù)科學(xué)（12.7%）；Claude似乎對(duì)彌補(bǔ)技術(shù)知識(shí)差距很有價(jià)值。

許多這些團(tuán)隊(duì)特定模式展示了我們調(diào)查和訪談中觀察到的相同能力擴(kuò)展：使團(tuán)隊(duì)沒有時(shí)間或技能完成的全新工作成為可能。

例如，預(yù)訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)運(yùn)行了大量額外實(shí)驗(yàn)，非技術(shù)人員能夠修復(fù)代碼錯(cuò)誤。雖然數(shù)據(jù)表明團(tuán)隊(duì)確實(shí)將Claude用于其核心任務(wù)（例如，基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)最常用Claude Code進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施和DevOps工作），但Claude也經(jīng)常增強(qiáng)其核心任務(wù)（例如，研究人員使用Claude進(jìn)行前端開發(fā)以更好地可視化其數(shù)據(jù)）。這表明Claude正在使每個(gè)人在工作中變得更全棧。

展望未來
過去一年，Anthropic員工大幅增加了Claude的使用，不僅用它來加速現(xiàn)有工作，還用來學(xué)習(xí)新代碼庫(kù)、減少重復(fù)勞動(dòng)、擴(kuò)展至新領(lǐng)域，以及處理以前被忽視的改進(jìn)。隨著Claude變得更自主和更有能力，工程師們正在發(fā)現(xiàn)新的AI委托方式，同時(shí)也在搞清楚未來需要哪些技能。

這些變化帶來了明確的生產(chǎn)力和學(xué)習(xí)收益，同時(shí)也伴隨著對(duì)軟件工程工作長(zhǎng)期軌跡的真正不確定性。AI會(huì)像過去的軟件工程轉(zhuǎn)型——從低級(jí)到高級(jí)編程語(yǔ)言，或從個(gè)人貢獻(xiàn)者到管理者，正如幾位工程師所建議的那樣？還是會(huì)走得更遠(yuǎn)？

現(xiàn)在還處在早期階段——Anthropic內(nèi)部有很多早期采用者，格局正在迅速變化，我們的發(fā)現(xiàn)目前可能無法推廣到其他組織或情境（更多局限性見附錄）。

這項(xiàng)研究反映了這種不確定性：發(fā)現(xiàn)是微妙的，沒有出現(xiàn)單一的共識(shí)或明確的指導(dǎo)方針。但它確實(shí)提出了我們?nèi)绾文軌蛏钏际鞈]且有效地駕馭這些變化的問題。

為了跟進(jìn)這項(xiàng)初步工作，我們正在采取幾項(xiàng)措施。我們正在與Anthropic工程師、研究人員和領(lǐng)導(dǎo)層討論，以解決提出的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。這包括研究我們?nèi)绾螆F(tuán)結(jié)團(tuán)隊(duì)、相互協(xié)作，如何支持職業(yè)發(fā)展，以及如何建立AI增強(qiáng)工作的最佳實(shí)踐（例如由我們的AI流暢度框架指導(dǎo)）。

我們還將這項(xiàng)研究擴(kuò)展到工程師之外，以了解AI轉(zhuǎn)型如何影響組織各角色，并支持CodePath等外部組織，幫助它們?yōu)锳I輔助的未來調(diào)整計(jì)算機(jī)科學(xué)課程。展望未來，我們也在考慮隨著AI能力進(jìn)步可能變得越來越相關(guān)的結(jié)構(gòu)性方法，如組織內(nèi)角色演變或再培訓(xùn)的新途徑。

我們預(yù)計(jì)將在2026年分享更具體的計(jì)劃，隨著我們的思考成熟。Anthropic是負(fù)責(zé)任工作場(chǎng)所轉(zhuǎn)型的實(shí)驗(yàn)室；我們不僅要研究AI如何改變工作，還要實(shí)驗(yàn)如何深思熟慮地駕馭這種轉(zhuǎn)型，從我們自己開始。