（来源：麻省理工科技评论）
Anthropic 的开发者活动 Code with Claude 于 5 月 19 日在伦敦开幕，为期两天，和 Google 在帕洛阿尔托举办的 I/O 大会撞在了同一天。
“在座有多少人上周提交过一个完全由 Claude 写的 pull request？”Anthropic 工程师杰里米·哈德菲尔德（Jeremy Hadfield）在主舞台上问。很多人膝盖上放着笔记本电脑，一边听演讲一边写代码或跟 AI 对话；满满一屋子的人，将近一半举起了手。
Pull request 是对现有软件提交的修复或更新，提交后需要经过审核才能上线。这是软件开发的日常，是大多数专业程序员一辈子都在写的东西——至少以前是。
“有多少人提交过完全由 Claude 写的 pull request，而且自己根本没看过里面的代码？”哈德菲尔德接着问。现场传来紧张的笑声，大部分手没有放下来。
LLM 驱动的工具——比如 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex——已经颠覆了软件开发的方式，这不是新闻了。头部科技公司现在喜欢比谁的开发者手写代码更少。“Anthropic 的大部分软件现在都由 Claude 编写，”哈德菲尔德说，“Claude Code 里的大部分代码也是 Claude 自己写的。”OpenAI、Google 和微软也有类似的说法。
即便如此，这种新范式已经被视为理所当然的速度还是令人吃惊。这是 Anthropic 第二年举办开发者活动，活动也在旧金山和东京举行。去年这个时候公司刚发布 Claude 4，那时候它勉强能写代码。但经过最近一连串更新——尤其是今年 2 月发布的 Claude 4.6 和 4 月发布的 4.7——Claude Code 已经成为越来越多开发者乐意把活交出去的工具。
Anthropic 说他们的目标是把自动化推到极致。不是让 AI 生成代码、再由人类来清理和修复错误，而是让 Claude 自己检查和修正自己的工作。“默认做法不再是‘我来给 Claude 写提示词’，而是‘让 Claude 自己给自己写提示词’。”Claude Code 负责人鲍里斯·切尔尼（Boris Cherny）在开场演讲中说。
如果一切顺利，出了错人类开发者甚至不需要看到报错信息。那些都由 Claude 来处理——测试、调整、再测试、再调整，直到一切正常运行。Anthropic 工程师拉维·特里维迪（Ravi Trivedi）在另一场演讲中说：“核心原则就是别挡 Claude 的路。我们喜欢说的一句话是：‘让它自己搞。’”
特里维迪介绍了 Claude Code 两周前宣布的一个新功能，Anthropic 称之为“做梦”（dreaming）。Claude Code 智能体会给自己写笔记，记录和保存关于特定任务的有用信息。之后另一个编程智能体接手同一段代码时，可以读这些笔记来更快上手，并从前一个智能体犯过的错误中学习。
“做梦”是 Claude Code 用来通读所有这些笔记并整合信息的机制，它能发现不同任务之间的共同模式和常见问题。理论上，这应该让 Claude Code 越来越熟悉某个特定的代码库，在上面工作得越来越好。
Code with Claude 是一场面向开发者的活动。除了 Anthropic 自己的产品展示和实操工作坊，还有一批企业分享了它们如何围绕 Claude Code 重组软件开发团队的经验，包括 Spotify 和 Delivery Hero，以及 Lovable、Base44 和 Monday.com——后面三家是帮人用 AI 写代码来做 App 的初创公司（没错，用 AI 写代码的工具本身也是用 AI 写代码做出来的）。
Code with Claude 现场看不到任何不安的迹象，我遇到的每个人都想拥抱这个趋势。
但在会场之外，已经有不少报道说很多程序员开始质疑这个光明新未来。有人在 Reddit 和 Hacker News 等论坛上抱怨：AI 编程工具是被追求生产力提升的管理层强推的，实际用起来反而让软件开发变得更难了，因为现在开发者要额外审查大量 AI 生成的代码。“我听到的所有说‘AI 生成的代码没问题’的人，都是那些不读代码的人，”一个叫 pron 的用户上周在 Hacker News 上写道。
还有人说随着越来越多的任务交给 AI，自己的编程能力正在退化。研究人员也警告说，AI 工具可能生成不安全的代码，让软件更容易被攻击。
我跟 Claude 的工程负责人凯特琳·莱瑟（Katelyn Lesse）和产品负责人安吉拉·姜（Angela Jiang）坐下来聊了聊。我问她们怎么看这种担忧：大量 AI 生成的代码在没有充分人工审查的情况下就被提交上线，会不会把严重的安全和维护问题留给未来？
“所有过去的软件开发最佳实践仍然适用，一直都适用，”莱瑟说，“我觉得有很多人和团队在这股浪潮中把这些给忘了。”
但随着 Anthropic 等公司推动更深入的自动化、Claude Code 等工具越来越强，把更多任务甚至包括审查环节都交出去的诱惑也在增大。莱瑟告诉我，Anthropic 内部一些技术主管已经被团队现在产出的海量代码搞得精疲力竭。“事情发生得快了这么多，光是管理时间就是一个挑战。”她说。
“我觉得目前 Claude 写代码的水平大概相当于一个中级工程师。”她补充道。你仍然需要资深工程师来设计系统架构、解决更难的问题，“但随着时间推移，我们希望 Claude 在各种工程任务上都越来越强。”
姜表示同意：“我觉得我们追求的终极状态，是 Claude 基本上能够自己造自己。”
原文链接：
https://www.technologyreview.com/2024/10/28/1106251/this-ai-system-makes-human-tutors-better-at-teaching-children-math/
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