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大家好，我是Tony Bai。

最近逛 Twitter 和技术论坛，我发现了一个非常有意思，甚至有些魔幻的现象。

尽管我们已经站在了 2025 年末，距离 ChatGPT 震撼发布已经过去了整整三年，AI 能力早已从“玩具”进化成了“重型武器”。但在评论区里，依然充斥着大量这样的声音：

• “真程序员谁用 AI 啊，那都是给脚本小子用的。”
• “用 AI 生成代码没有灵魂，我还是习惯自己掌控每一个字符。”
• … …

看着这些言论，再联想到身边团队和朋友圈中的一些类似的现象，我忍不住在我的知识星球中发了一句感慨：

“给了你机关枪，你却非得用大刀。这不仅是不合时宜，简直是暴殄天物”

这三年，AI 不再是那个只会写打油诗的聊天机器人，它是基建，是水电，是程序员的第二大脑。

在这个时间节点，命题早已改变：不再是“要不要用 AI”，而是“你为什么还在用大刀砍柴？”

但在真正 All in AI 之前，我们必须先看清现实中普遍存在的“四大怪象”，并一一打破它们。

现实中的“四大怪象”

如果你仔细观察身边的技术团队，朋友圈或者审视一下自己，可能就会发现我们都在不自觉地陷入以下误区：

怪象一：技术洁癖引发的“伪精英心态”

很多人认为依赖工具是能力退化的表现。他们以“纯手工打造”为荣，认为只有自己敲出来的代码/文字才叫硬核，用 AI 就像是“作弊”。

怪象二：工具依赖导致的“思维躺平”

另一极端是，有了 AI 就不思考了。遇到问题直接扔给 AI，AI 给什么就用什么，不再去探究底层的原理，甚至觉得“反正 AI 会，我不用学了”。

怪象三：盲目信任带来的“埋雷行为”

把 AI 当作真理的化身。直接 Copy & Paste AI 生成的代码上线，不看逻辑，不测边界，结果把 AI 的幻觉（Hallucination）直接变成了线上的 Bug。

怪象四：浅尝辄止的“低效勤奋”

虽然也在用 AI，但只停留在“帮我写个正则”、“解释这段代码”的浅层阶段。手里拿着加特林机关枪，却只把它当烧火棍用。

All in AI 之前的“四重认知突围”

针对上述怪象，如果想在 2025 年以及未来几年生存并晋级，我们需要进行一次彻底的认知重构。

认知 1：拒绝羞耻感 —— 它是“外骨骼”，不是“轮椅”

(对标怪象一)

越是基本功扎实的老兵，越容易有“技术羞耻感”。请立刻抛弃这种旧思维。

在 2025 年，能力定义的公式变了。

• 旧能力 = 记忆力 + 手速 + 经验
• 新能力 = (经验 + 洞察) × AI 算力

使用 AI 不是因为你“能力不行”需要轮椅，而是为了放大你的能力。它让你从繁琐的语法/文书细节（Syntax）中解脱出来，让你的架构设计能力得以十倍级释放。善用“机关枪”是特种兵的素养，不是逃兵的借口。

认知 2：拒绝躺平 —— 是“升维”，不是“减负”

(对标怪象二)

以为用了 AI 就可以不学习了？大错特错。

AI 时代的学习逻辑发生了倒置： AI 负责“已知知识的检索与生成”，你负责“未知领域的洞察与判断”。

当 AI 帮你搞定了 80% 的“实现细节（How）”，你必须把节省下来的精力，投入到那 20% 更核心的“价值判断（Why & What）”中。

你不仅不能停止学习，反而要学得更深、更广——否则你甚至不知道该如何向 AI 提问，更不知道如何判断它给出的方案是平庸还是卓越。

认知 3：坚守底线 —— 做“机长”，不做“乘客”

(对标怪象三)

AI 的第一性原理（概率预测）决定了它永远存在“一本正经胡说八道”的可能。

对 AI 输出的成果物进行严苛的审核 (Review)，是任何成果物发布前的必经路径。

你需要从“Writer（撰稿人）”转型为“Editor-in-Chief（总编辑）”。

你是机长，AI 是副驾驶。它负责操作仪表盘，但你负责决定航向，并对每一次降落的安全性负责。 没有审核的 AI 代码/文档，就是一颗定时炸弹。这意味着你不能只看代码跑通了没有，还要像审查实习生代码一样，去盘问它的逻辑漏洞和边缘情况。

认知 4：直面竞争 —— 比的是“枪法”，不是“有枪”

(对标怪象四)

三年过去，AI 已经祛魅。现在人人手里都有一把“机关枪”（Cursor, Claude Code, Copilot 等）。

竞争的维度变了：不再是谁有枪（因为大家都有），而是谁的枪法更准。

• 初级枪法： 单轮对话，只会问简单问题。
• 高级枪法： 懂得 Context Injection（上下文注入）、Chain of Thought（思维链）、Spec-Driven（规范驱动开发工作流）。

“都用 AI”只是入场券。 真正的比拼，在于谁用得更深、更精，谁能用这把枪打出“百步穿杨”的效果。

小结：是时候All in AI了！

技术历史的车轮滚滚向前，残酷性从未改变。

每一次技术范式的转移，都会留下一批抱残守缺的“大刀队”。他们不是不努力，他们甚至比谁都辛苦，每天挥舞大刀砍得汗流浃背，但在“机关枪”的扫射下，这种努力显得苍白无力。

2025 年末，放下你的大刀吧。

去学习怎么校准瞄准镜，怎么控制后坐力，怎么设计交叉火力网。这不丢人。这才是对技术、对自己职业生涯最大的尊重。

互动话题

在使用 AI 编程的过程中，你遇到过最让你“细思极恐”的时刻是什么？或者最让你感到“真香”的瞬间是什么？欢迎在留言区分享你的故事。

如何练就“百步穿杨”的枪法？

文章里我们说了，“都用 AI”只是入场券，真正的决胜点在于谁用得更深、更精，谁拥有一套高维度的“AI 原生工作流”。

如果你已经决定放下“大刀”，拿起“机关枪”，但面对市面上眼花缭乱的工具（Claude Code, Cursor, Windsurf）和碎片化的技巧，感到无从下手；

或者你虽然用了 AI，但发现自己依然陷入在“改 Bug -> AI 生成新 Bug”的低效死循环中；

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/05/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic

大家好，我是Tony Bai。

当我们还在争论 AI 编程是否是“玩具”时，Anthropic 已经把镜头对准了自己。

2025 年 8 月，这家打造了 Claude 的顶尖 AI 公司，对自己内部的 132 名工程师和研究员进行了一次深度“体检”。他们分析了 20 万条 Claude Code（Anthropic 打造的、并同时也在内部使用的 AI 编程 CLI 工具）的使用记录，并进行了深度的定性访谈。

这份刚刚发布的调研报告，揭示了一个既令人兴奋又令人胆寒的真相：在 AI 原生工作流的加持下，工程师的生产力暴增了 50%，但旧时代的“程序员”正在死去，一种全新的职业物种正在诞生。

在我看来，这既是一份内部效率调查报告，更是一份关于软件工程师职业命运的“生死簿”。

“生”的狂欢：效率暴增 50% 后的质变

数据是惊人的，甚至可以说是具有颠覆性的。

与一年前相比，Anthropic 工程师使用 Claude 的频率翻了一倍，自我报告的生产力提升从 20% 飙升到了 50%。在极端的“超级用户”（Power Users，占总数 14%）中，这一数字甚至超过了 100%。

但这种提升并非意味着大家“闲下来”了。报告发现了一个反直觉的现象：在 AI 的辅助下，工程师们花在每个任务上的时间变少了，但产出的总工作量却大幅增加了。

这不仅仅是效率的量变，更是工作内容的质变：

• 新功能的爆发：在 Claude Code 的帮助下，工程师用于“实现新功能”的时间占比从六个月前的 14% 激增至 37%(如下图)。AI 不再只是写样板代码的助手，而是直接参与核心构建的主力。

• 消灭“千纸鹤”：数据显示，8.6% 的 Claude Code 任务是在处理那些长期存在、令人烦恼但优先级不高的“小毛病”。这包括重构糟糕的代码结构、编写缺失的测试、或是构建一个小工具来优化流程。正如一位工程师所言：“通过降低‘激活能量’，AI 让我不再拖延，愿意去解决那些以前觉得‘不值得动手’的麻烦事。”
• “第 27%”的创新：员工估计，27% 的 AI 辅助工作是“如果没有 AI 就根本不会做”的。这包括构建交互式数据仪表盘、进行更广泛的探索性测试，或者像一位研究员那样——运行一个拥有“百万马力”的 Claude 实例来测试不同的想法。

AI 并没有让工程师“摸鱼”，而是赋予了他们“三头六臂”，让他们在同样的时间里，触达了以前无法企及的广度和深度。

边界的消亡：人人都是全栈工程师

报告中最令人兴奋——也最让传统岗位感到“危机”——的发现之一，是 AI 开发工作流 正在打破工程师的技能边界。一种“全能化” (Full-stackization) 的趋势正在形成，专业分工的护城河正在被填平。

• 后端写前端：一位后端工程师描述了他如何通过提示词（Prompting）构建了一个复杂的 UI：“它做得比我好多了。如果是以前，我绝对做不到，更不可能按时完成。设计师问我‘这是你做的？’我说‘不，是 Claude 做的，我只是负责提示。’”
• 安全做开发：安全团队利用 Claude Code 快速理解陌生的代码库，分析不同模块的安全隐患，其使用场景中有 48.9% 是为了“代码理解”。
• 非技术人员写代码：产品经理和研究员开始自己动手修复 Bug、编写数据分析脚本，填补了技术与业务之间的沟壑。

这种变化意味着，软件工程师将不再被特定的语言或框架（如“Go 专家”或“React 大师”）所定义，而是被解决问题的能力所定义。在 AI 原生工作流中，只要有想法，技术栈不再是护城河，而是可以随意调用的工具箱。

信任的进化：从“验证”到“导航”

随着 Claude Code 及其背后模型的进化（从 Sonnet 到 Opus），工程师们对 AI 的使用方式经历了从“小心翼翼”到“深度协同”的转变。

• Agentic（自主智能体化）能力的飞跃：六个月前，Claude Code 平均只能连续执行 10 个操作；现在，它可以自主完成约 21.2 个连续的工具调用（如编辑文件、运行测试、修复错误），期间无需人类干预。
• 从“谷歌地图”到“自动驾驶”：一位工程师用“谷歌地图”来比喻这种信任的演变。起初，我们只在熟悉的路段用导航；后来，即使导航给出了一条陌生的路线，我们也愿意相信它是最优解。
• 信任但验证 (Trust but Verify)：但这并不意味着盲从。报告指出，工程师们发展出了一套成熟的AI 协作策略：对于低风险、易验证的任务（如生成测试数据），直接放手；对于高风险、核心逻辑的任务，则保持高度的“人机协同”。

“冷启动”问题成为了新的瓶颈。一位工程师坦言：“如果我有关于代码库的大量隐性知识，而 Claude 没有，我宁愿自己写，也不想花时间去写完美的 Prompt。” 这也暗示了在 AI 开发工作流中，上下文管理 (Context Management) 将成为一项核心技能。

“死”的阴影：残酷的技能萎缩与监督悖论

然而，硬币的另一面是深深的焦虑。报告极其诚实地记录了工程师们面临的“残酷”现实——旧的生存法则正在失效。

1. “监督悖论”

这是报告中最深刻、最令人不安的洞见之一。高效使用 Claude 需要监督，而监督 Claude 需要高超的编码技能。“如果我不再亲自写代码，不再通过痛苦的调试来建立对系统的直觉，我的技能会萎缩吗？” 如果技能萎缩了，未来谁还有能力去评估 AI 写出的代码是好是坏？

一位资深工程师坦言：“我现在主要用 AI 做我已经知道答案的事情。这种直觉是我通过‘硬核模式’积累的。如果我是现在的初级工程师，我不知道该如何建立这种直觉。”

2. 社交的“原子化”

Claude 成为了“第一咨询对象”。原本需要问同事的问题，现在 80-90% 都先问 AI。这虽然减少了对他人的打扰，但也切断了隐性的知识传递。初级工程师失去了向资深工程师提问的机会，团队的凝聚力面临挑战。一位 Tech Lead 感叹：“初级员工不再带着问题来找我了，这让我感到失落。”

3. “把自己淘汰”的担忧

“我觉得我每天上班都在致力于让自己失业。” 这种情绪在访谈中并不罕见。虽然短期内大家对生产力的提升感到兴奋，但对于长期——当 AI 真的能由端到端地完成所有工作时——人类工程师的位置在哪里？

一位工程师的比喻令人深思：“也许我们正在从编写代码，转向编写英语作为一种编程语言。未来的核心技能，是擅长让 AI 干活。”

小结：在“副驾驶”与“自动驾驶”之间

Anthropic 的这份报告，向我们展示了一个正在加速到来的未来：软件工程正在从“手工艺”转向“工业化管理”。

旧时代的“码农”——那些仅仅通过记忆语法和 API 来堆砌代码的人——正在不可避免地走向消亡。

而新时代的工程师正在重生。他们更像是一位指挥家，挥舞着 Claude Code 这样的指挥棒，构建高效的 AI 开发工作流，调动着成千上万的虚拟算力，去构建前所未有的宏大系统。

“残酷”的真相在于：技术不会淘汰工程师，但“掌握 AI 开发工作流”的工程师将淘汰那些还在徒手搬砖的人。

拒绝 AI 的人，注定无法成为这场变革的指挥家。

要查阅这份报告的更多详情，请访问 Anthropic 的研究页面。

你感受到这种变化了吗？

看了Anthropic的报告，你是感到兴奋还是焦虑？在你的日常工作中，AI是你的“副驾驶”，还是已经开始接管方向盘了？你担心中断“硬核模式”训练会导致技能萎缩吗？

欢迎在评论区分享你的真实感受和思考！

** 想要掌控这套未来的“指挥棒”？**

Anthropic 的工程师们已经向我们证明：效率提升 50% 只是起步。在这个“死”与“生”的转折点，你准备好进化了吗？

你是否也想打破技能边界，从后端迈向全栈，甚至更多？
你是否想知道如何构建自己的 Context，解决 AI 的“冷启动”问题，规避“监督悖论”？

我精心打造的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》，正是为你准备的“生存与进化手册”。

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