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AI 在编写代码方面的能力日益增强，这引发了人们对程序员未来就业的担忧。然而，Anthropic 的 Boris Cherny 认为，关键不在于岗位本身，而在于个体所扮演的角色。

Cherny，作为 Claude Code 的创造者，已经有六个月没有亲自编写任何代码了，他名下的所有代码均由 Claude 生成。他在一次播客节目中曾预测，一年之内，“软件工程师”这一头衔将逐渐消失，取而代之的是更侧重于“构建者”的角色。

尽管如此，他并不认为软件工程师会因此失业。在后来的采访中，Cherny 进一步阐述了他的观点，他预测，三年后，尽管人们的头衔可能不再是“工程师”，但实际从事编写代码和使用智能体工具的人数将是现在的 100 倍。

Cherny 在 X 平台上进一步细化了他的想法，他认为工程、产品、设计和数据科学等职能正在融合，他将其 Claude Code 团队成员的角色归纳为五种。

资深工程师 Kun Chen 回应称，他倾向于不给人们贴上固定的“角色”标签，以免他们因此限制了自己的发展。他认为，一个人的角色应该随着项目的进展而变化。在项目初期，他可能是原型师或构建者；当出现细节问题时，他会转变为清理者；项目成熟后，他又会成为增长者或维护者。将自己固定在单一角色上，意味着可能无法全程参与项目。

Cherny 完全赞同 Kun Chen 的观点，他认为角色的转变是项目和时间发展的必然结果。两人都观察到，编程领域的岗位界限正在模糊，个人的定位不再由头衔决定，而是取决于当前所扮演的角色。

这种变化不仅限于工程师。一位产品经理表示，他的团队也出现了职能融合的现象，现代产品经理的工作内容已与三年前大不相同。反之亦然，Anthropic 发布 Fable 5 后，Claude Code 团队发现，开发者被推向了产品经理的位置，他们不再仅仅关注代码是否正确，而是更侧重于代码是否能解决实际问题。

Claude Code 团队中的五种角色

Cherny 详细描述了 Claude Code 团队中的五种角色：

1. 原型师（Prototyper）：负责产生新想法，提出大量设想，其中大部分最终不会被采纳。
2. 构建者（Builder）：将初步的原型快速转化为可投入生产环境的产品和基础设施。
3. 清理者（Sweeper）：负责优化界面、精简代码、下线不再使用的功能，以及提升系统性能。
4. 增长者（Grower）：在产品成型后，持续打磨产品，提升其与市场的契合度（PMF）。
5. 维护者（Maintainer）：负责保障成熟系统的安全性、可靠性和效率，尤其是在系统规模不断扩张时。

Cherny 指出，许多人会同时承担 2 到 3 种角色，并且这些角色与传统的职位划分无关。在 Anthropic 内部，设计师、工程师、产品经理和数据科学家等不同职位的员工，都可能分布在这五种角色之中。个人的定义取决于其当前的工作内容，而非名片上的头衔。他补充说，对于一个尚未找到 PMF 的新产品，最需要的是擅长角色 1、2、3 的人；而对于已经成熟的产品，则需要角色 3、4、5 来支撑。

原型师备受青睐，清理者被低估

这五种角色在开发者圈中并未获得同等待遇。原型师因其创造性思维和构建者因其实现能力而备受重视，在招聘和简历中往往被重点强调。有人指出，清理者是最被低估且最少被招聘的角色，而原型师则被大量“囤积”。

清理者，如删除代码、下线功能、处理遗留问题和优化性能等工作，往往不那么引人注目，也难以在公开场合获得赞誉，即使做得再好，也可能只得到“系统运行正常”的回应。一名开发者表示，清理者是最不受重视且最少被招聘的角色。

然而，AI 驱动的代码编写正在改变这一格局。当“提出想法”和“从零开始构建”这些任务越来越容易被 AI 完成时，真正稀缺的反而可能是负责收尾的清理者。

不体面的工作变得至关重要

其逻辑很简单：当 AI 能够快速生成原型并编写大量代码时，“提出想法”和“从零开始构建”恰恰是 AI 最擅长且最先接管的领域。

有人在 Cherny 的帖子下提问，既然 AI 已经能解决大部分编码问题，为何还需要构建者和清理者，直接让 Claude 循环执行不就行了？Cherny 回答说，Claude 确实能以不同程度地承担这些角色，并且能力会持续提升，但他强调 AI 并非“完全取代”。机器可以执行清理工作，但无法承担清理的责任。例如，决定删除哪一行代码、识别 AI 错误以及承担最终责任，这些仍需由人来完成。

AI 承担了越多繁琐的工作，那些能够做出决策、负责收尾的角色，即清理者，就越显重要。AI 带来的产能提升，更多体现在“处理更多工作”而非“更快地完成同样的工作”。这意味着更多的功能上线、更多的代码提交、更多的实验被执行，而由此产生的“烂摊子”也随之增加，需要清理者来收拾。

更令人担忧的是，代码评审环节也在发生变化。据 Business Insider 报道，过去半年，未经人工评审直接进入生产环境的 AI 生成代码比例显著上升，且这些代码的存活率更高。这表明，开发者越来越倾向于将整个流程交给智能体自主运行。一旦移除了人工评审这一环节，系统中的潜在 Bug、性能瓶颈和安全漏洞等问题，最终仍需有人来承担责任，而这正是清理者的核心工作。

生成环节的成本正在降低，而“兜底”环节的价值正在提升。正如开发者圈中流传的一句话所说：“最好的工程师，并非写代码最快的那个，而是最清楚什么时候不该信 AI 的那个。”

软件工程师的“融化”与角色的延续

进一步思考，如果 AI 能够承担原型师和构建者的工作，那么一个人是否能借助智能体来完成一支多角色团队的工作？有人向 Cherny 提出了这个问题。Cherny 回答称，Claude 可以在“不同程度”上覆盖这些角色并“持续提升”，但并非“全部取代”。

他明确指出了方向：岗位和职称正在模糊化，工作内容并未消失，而是被重新分解为更精细的角色和任务。因此，Cherny 所列出的五种角色不会消失，消失的只是“软件工程师”这一特定头衔。当 AI 接管了大部分的创意生成和框架搭建工作后，留给人类的恰恰是那些能够为 AI 收尾、识别其错误的角色。

此外，人类所扮演的角色还将随着项目的进展而不断转换。今天的清理者，明天可能就会成为下一个项目的原型师。个人的身份，最终将由其当下所从事的工作来定义。

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