Anthropic內(nèi)部調(diào)研報(bào)告：AI在如何改變程序員工作方式？

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(lái)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(méi)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(xiě)代碼、Debug的真功夫可能生銹
2、人情變淡：有問(wèn)題先問(wèn)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(lái)改變。我們發(fā)現(xiàn)，AI使用正在從根本上改變軟件開(kāi)發(fā)人員的工作性質(zhì)，既帶來(lái)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(kāi)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(kāi)闊、更高層次的思維來(lái)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(mén)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(lái)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(lái)做準(zhǔn)備的問(wèn)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(lái)"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(lái)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(jiàn)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(wú)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(jué)。 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(wú)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(guò)程，從簡(jiǎn)單任務(wù)開(kāi)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(xiě)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(lái)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(xiě)代碼，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)我其實(shí)只是喜歡寫(xiě)代碼帶來(lái)的成果"）；另一些則表示"寫(xiě)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(guò)去會(huì)去找同事提問(wèn)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(guò)……初級(jí)員工不再經(jīng)常帶著問(wèn)題來(lái)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(wèn)題。一些人對(duì)未來(lái)感到矛盾："短期內(nèi)我感到樂(lè)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(wú)關(guān)緊要。"其他人強(qiáng)調(diào)真正的不確定性，只說(shuō)"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(lái)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。現(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(lái)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(wèn)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(shuō)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(lái)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^(guò)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司窒扌圆糠郑峁┝烁喾椒ㄕ摷?xì)節(jié)，并分享我們的調(diào)查問(wèn)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(jiàn)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(kāi)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(mén)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(guò)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(shuō)明的是，生產(chǎn)力很難精確衡量（更多局限性見(jiàn)附錄）。來(lái)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(kāi)發(fā)者高估了AI帶來(lái)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(jiàn)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?wèn)員工在目前的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(wú)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(shuō)，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(kāi)銷，因?yàn)樗麄冏约簺](méi)有編寫(xiě)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(shuō)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(shuō)，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(lái)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(guò)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(méi)有它就不會(huì)完成。工程師提到使用AI來(lái)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(shuō)，他們同時(shí)運(yùn)行多個(gè)Claude實(shí)例，各自探索問(wèn)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(wàn)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(lái)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(guò)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(guò)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(wèn)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(kāi)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(wèn)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(wèn)題，我自己來(lái)做。"

重復(fù)性或無(wú)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(kāi)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(wèn)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(kāi)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(lái)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(lái)越復(fù)雜的任務(wù)："起初我只用AI工具問(wèn)關(guān)于Rust編程語(yǔ)言的基本問(wèn)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(xiě)我不知道的SQL，但不讓它寫(xiě)我熟悉的Python。然后我開(kāi)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(shuō)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(shuō)，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(wèn)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(wèn)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(jiàn)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(shuō)："我通常保留高層思維和設(shè)計(jì)。我會(huì)從開(kāi)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)力提升最小（圖2）。許多人將委托邊界描述為"移動(dòng)目標(biāo)"，不過(guò)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(guò)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(wú)法按時(shí)完成……[設(shè)計(jì)師們]說(shuō)'等等，你做的這個(gè)？'我說(shuō)'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(shuō)，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(kāi)始解決問(wèn)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(wèn)題解決過(guò)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(wèn)題不直接相關(guān)的文檔和代碼——但整個(gè)過(guò)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(wèn)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(wèn)AI。

使用Claude可能會(huì)跳過(guò)通過(guò)解決簡(jiǎn)單實(shí)例來(lái)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(guò)以"困難方式"做軟件工程開(kāi)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(guò)度使用AI而萎縮的編碼技能。

一個(gè)人說(shuō)：
老實(shí)說(shuō)，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(wèn)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(wèn)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(méi)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(wèn)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(guò)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(xiě)，甚至撥動(dòng)物理開(kāi)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(lái)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(xiě)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(guò)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(lái)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(lái)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(lè)觀：
我不太擔(dān)心技能退化。AI仍然讓我仔細(xì)思考問(wèn)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(xiě)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(lái)說(shuō)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(lè)，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(xiě)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(lè)意放棄那個(gè)。"

一個(gè)人說(shuō)，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(shuō)：
我曾預(yù)計(jì)到這個(gè)階段會(huì)感到害怕或無(wú)聊……然而我實(shí)際上沒(méi)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(xiě)代碼，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)我其實(shí)只是喜歡寫(xiě)代碼帶來(lái)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(jué)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(guò)去會(huì)去找同事提問(wèn)的首選。"我現(xiàn)在總體上問(wèn)的問(wèn)題多得多，但大約80-90%都問(wèn)Claude了，"一位員工指出。這創(chuàng)造了一種過(guò)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(wèn)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(shuō)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(lái)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(guò)"）。

另一些人抵制這種變化（"我不太喜歡常見(jiàn)的回應(yīng)是‘你問(wèn)過(guò)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(guò)。"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(shuō)：
更初級(jí)的人不再經(jīng)常帶著問(wèn)題來(lái)找我，這很令人難過(guò)，盡管他們的問(wèn)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(xiě)代碼轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾鞟I。工程師越來(lái)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(xiě)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(lái)角色的一部分。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)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(shuō)"幾年后他們的職業(yè)會(huì)是什么樣子。一些人在短期樂(lè)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(lè)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(wú)關(guān)緊要，"一位工程師說(shuō)。其他人更尖銳地指出："每天來(lái)上班感覺(jué)有點(diǎn)像是給自己制造失業(yè)。"

一些工程師更樂(lè)觀。一位說(shuō)："我為初級(jí)開(kāi)發(fā)者擔(dān)心，但我也欣賞初級(jí)開(kāi)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(lè)觀。"他們認(rèn)為，雖然存在經(jīng)驗(yàn)不足工程師發(fā)布問(wèn)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?wèn)人們?nèi)绾卧O(shè)想他們未來(lái)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(lái)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(shuō)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(jué)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(lái)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(shuō)："沒(méi)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(wàn)條內(nèi)部Claude Code對(duì)話記錄。

以更少監(jiān)督解決更難的問(wèn)題
在過(guò)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(lái)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(shuō)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(wú)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(lái)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(lái)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(guò)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(jiàn)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(lái)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(jiàn)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(kāi)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(wèn)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(méi)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(kāi)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(lái)
過(guò)去一年，Anthropic員工大幅增加了Claude的使用，不僅用它來(lái)加速現(xiàn)有工作，還用來(lái)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(lái)需要哪些技能。

這些變化帶來(lái)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(guò)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(wú)法推廣到其他組織或情境（更多局限性見(jiàn)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(méi)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(wèn)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(lái)調(diào)整計(jì)算機(jī)科學(xué)課程。展望未來(lái)，我們也在考慮隨著AI能力進(jìn)步可能變得越來(lái)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(kāi)始。