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核心内容摘要

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【新智元导读】Andrej Karpathy

【新智元导读】Andrej Karpathy与Claude Code负责人Boris Cherny展开了一场关于编程未来的终极对谈。面对AI接管100%代码编写的现状,Karpathy坦言人类正处于「脑萎缩」与能力进化的十字路口。本文深度解析了从Software 2.0到Agentic Coding的范式转移,揭示了在Opus 4.5等强力模型加持下,程序员如何从「搬砖工」进化为「指挥官」,以及不仅要面对效率的飞跃,更要警惕「垃圾代码末日」的隐忧。

2026年的开篇,科技圈被一场关于 「编程本质」 的深度对话引爆。

这场对话的双方,一位是特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员 Andrej Karpathy ,他是「Software 2.0」概念的提出者,一直站在编程范式转移的最前沿;另一位是 Claude Code 的缔造者、Anthropic 的核心人物 Boris Cherny ,他正在亲手打造终结传统编程的工具。

他们的讨论不仅仅是关于工具的迭代,更像是一场关于人类技能边界的哲学思辨。

当代码不再由人类一个个字符敲击而出,我们究竟

当代码不再由人类一个个字符敲击而出,我们究竟是在进化,还是在退化?

这场对话揭示了一个残酷而兴奋的事实:

我们正处于从「命令式编程」向「声明式意图」彻底转型的奇点 。

「我两个月没手写过一行代码了」

震撼的开场白来自 Claude Code 的

震撼的开场白来自 Claude Code 的负责人 Boris Cherny。

「两天狂发 49 个 PR!」 这是 Boris 团队目前的工作常态。

他透露,Claude Code 团队目前的开发工作几乎 100% 由 Claude Code 结合 Opus 4.5 完成 。

「对我个人而言,这种情况已经持续两个多月了,我甚至不再手动进行任何小微信调。」 Boris 的话语中透着一种跨越时代的自信。

无论是在 CLI 命令行,还是在 iOS 手

无论是在 CLI 命令行,还是在 iOS 手机端,代码的生成、测试、提交,全流程由 AI 接管。

这不仅仅是一个效率提升的故事,而是一个 工作流重构 的故事。

Boris 分享了他极其硬核的「AI 原生」工作流:他通常会在终端同时运行 5 个 Claude 实例,甚至在 Web 端再开 5-10 个。

他不再是那个逐行敲代码的工匠,而是一个指挥着一支 AI 军团的指挥官。他使用「Plan Mode」(计划模式)让 AI 先思考策略,确立方案后再切换到执行模式。这种 「并行化开发」 的能力,让一个人的产出足以匹敌一个传统的小型开发团队。

而 Karpathy 的体验也印证了这一点。

而 Karpathy 的体验也印证了这一点。

他在长文中感叹:

「2025年11月,我还是80%手动+20% AI ;到了12月,直接变成了80% AI + 20%手动。」

「我在用英语编程。」

Karpathy 略带自嘲但也无比诚实地承认

Karpathy 略带自嘲但也无比诚实地承认,「这有点伤自尊,告诉 AI 该写什么,就像在指挥一个实习生。但当你习惯了那种大规模驾驭软件的『代码操作』能力后,你根本回不去了。」

从 Software 2.0 到 Agentic Coding

要理解 Karpathy 的震撼,我们必须回溯他在 2017 年提出的 「Software 2.0」 概念。

当时的 Software 2.0,是指用神经网络权重替代人工编写的逻辑(Software 1.0)。程序员的角色从「编写规则」变成了「整理数据」。

而今天,我们正在迈入 Software 3.

而今天,我们正在迈入 Software 3.0 或者说是 Agentic Coding(代理编码) 的时代。

在这个阶段,只有「意图」(Intent)是人类提供的,而实现细节(Implementation)完全由 AI 掌控。

Karpathy 敏锐地指出,这种转变标志着编程范式从「命令式」(Imperative) 向 「声明式」(Declarative)的终极飞跃。

过去 :你需要告诉电脑「第一步做什么,第二步做什么,如果出错怎么办」。

现在 :你只需要定义「成功标准是什么」。

现在 :你只需要定义「成功标准是什么」。

正如 Boris 团队所实践的,利用 Claude Opus 4.5 强大的 长程推理能力 和 CLAUDE.md 这样的记忆文件,AI 能够理解项目的整体架构上下文。

Opus 4.5 在 CodeClash.ai 等基准测试中展现出的统治力,证明了它不仅仅是一个代码补全工具,而是一个具备逻辑推理、能够自我修正的「工程师」。

它不仅能写代码,还能管理依赖、重构架构、甚至编写测试用例来验证自己的代码。

这种 「循环验证」(Looping) 能力是

这种 「循环验证」(Looping) 能力是 Agentic Coding 的核心。

AI 不再是写完就忘,它会在一个封闭的循环中运行测试、读取报错、修改代码,直到通过测试为止。

这正是 Karpathy 提到的「Feel the AGI」(感受通用人工智能)的时刻——看着 AI 在30分钟内不知疲倦地尝试几十种方案最终解决难题,人类感受到了前所未有的「杠杆效应」。

10x 工程师的重新定义

随着 AI 接管具体的编码工作,「程序员」这

随着 AI 接管具体的编码工作,「程序员」这个职业的定义正在被剧烈重写。

Boris 直言不讳: 「我们现在倾向于招募『通才』(Generalists)。」

在 LLM 能够自动补全所有技术细节的时代,过去那些死记硬背的 API、特定语言的奇技淫巧,不再是护城河。

你不需要记住 Python 的某个库函数的具体参数,因为 AI 肯定记得比你清楚。

真正的 「10x 工程师」 依然存在,但他们

真正的 「10x 工程师」 依然存在,但他们的能力模型发生了重组。

未来的顶级工程师将是那些拥有 宏观视野 的人——他们必须是能横跨 产品与设计、业务甚至底层架构 的多面手。

他们是 产品经理 :能清晰定义需求,识别伪需求。

他们是 架构师 :能设计高可用的系统结构,指挥 AI 去填充模块。

他们是 测试官 :能敏锐地发现 AI 逻辑中

他们是 测试官 :能敏锐地发现 AI 逻辑中的漏洞,制定严格的验收标准。

Karpathy 也提出了深刻的疑问:「借助 LLM,通才是否会全面碾压专才?」

答案似乎是肯定的。AI 擅长填补微观的细节(Fill in the blanks),而人类需要负责宏观的战略(Grand Strategy)。未来的编程,更像是玩《异星工厂》(Factorio)或者《星际争霸》——你在指挥千军万马,而不是亲自去挖每一块矿石。那些只专注于「把需求翻译成代码」的初级程序员(Junior Devs),将面临最严酷的生存危机。

「废用性萎缩」与 「Slopacolypse」

然而,这场革命并非没有阴影。Karpathy

然而,这场革命并非没有阴影。Karpathy 最深刻的担忧在于—— 「脑萎缩」(Atrophy) 。

「我已经注意到,我手动写代码的能力正在缓慢退化。」

Karpathy 描述这种感觉。

在大脑的认知功能中, 生成(Generation) 和 辨别(Discrimination) 是两种完全不同的能力。

以前的程序员通过大量的「生成」训练(写代码)

以前的程序员通过大量的「生成」训练(写代码)来强化逻辑;而现在,我们越来越依赖「辨别」能力(Review 代码)。

这就像计算器的普及让我们丧失了心算能力一样。

虽然我们还能读懂代码(Review),但那种从零构建系统、对每一行代码都了然于胸的「肌肉记忆」正在消失。当你不再亲自处理内存管理、不再亲自调试并发死锁,你对计算机系统的底层理解是否也会随之肤浅化?

更可怕的是 Karpathy 预测的 2026年 「Slopacolypse」(垃圾代码末日) 。

随着 AI 生成内容的泛滥,互联网和代码库可

随着 AI 生成内容的泛滥,互联网和代码库可能被大量低质量、看似正确实则充满隐患的「垃圾」(Slop)填满。

GitHub 上可能充斥着由 AI 生成的、无人能维护的「屎山」。

Karpathy 警告:目前的 AI 仍然会犯错,不是简单的语法错误,而是那种 「粗心的初级程序员」才会犯的微妙概念错误 。

它们会过度抽象,会堆砌死代码(Dead Code),会盲目顺从你的错误假设。如果不加节制,软件工程的熵将急剧增加。

对此,Boris 则持一种「技术乐观主义」态

对此,Boris 则持一种「技术乐观主义」态度。他认为「垃圾末日」不会到来,理由是—— AI 审 AI 。

「我们在 Anthropic,每个 PR 都会开启一个新的上下文窗口,让 Claude 去 Review Claude 写的代码。」

这种「左脚踩右脚」的螺旋上升,被 Boris 视为解药。

随着模型能力(特别是 Opus 4.5 及其后续版本)的提升,AI 清理垃圾代码、重构代码的能力将超过它制造垃圾的速度。

未来的 IDE 可能不仅是代码编辑器,更是一

未来的 IDE 可能不仅是代码编辑器,更是一个 全自动的垃圾回收站 ,实时清洗着 AI 产生的冗余。

升华:相位转换的一年

Karpathy 将 2026 年定义为 「行业代谢新能力、发生相位转换(Phase Shift)的关键一年」 。

这不仅仅是效率的提升,而是 物种的进化 。

我们正在经历从「手工匠人」到「工业化生产」的

我们正在经历从「手工匠人」到「工业化生产」的剧变。

在这个新时代,人类的角色从「建筑工」变成了「建筑师」。我们失去的是搬砖的手感,得到的是建造摩天大楼的视野。编程不再是关于「语法」和「算法」的苦修,而是关于「想象力」和「逻辑」的释放。

但正如 Karpathy 所言,看着 AI 不知疲倦地在30分钟内解决一个只有人类专家才能解决的难题,那种 「Feel the AGI」(感受通用人工智能) 的时刻,既让人兴奋,也让人感到一丝作为碳基生物的落寞。

编程已死,编程万岁。死的是作为「打字员」的程序员,活下来的是作为「创造者」的我们。

当你不再需要为语法报错而抓狂时,唯一限制你的

当你不再需要为语法报错而抓狂时,唯一限制你的,就只剩下你的 想象力 ,和对 世界本质的理解 了。

https://x.com/bcherny/status/2015979257038831967?s=20

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【新智元导读】Andrej Karpathy

【新智元导读】Andrej Karpathy与Claude Code负责人Boris Cherny展开了一场关于编程未来的终极对谈。面对AI接管100%代码编写的现状,Karpathy坦言人类正处于「脑萎缩」与能力进化的十字路口。本文深度解析了从Software 2.0到Agentic Coding的范式转移,揭示了在Opus 4.5等强力模型加持下,程序员如何从「搬砖工」进化为「指挥官」,以及不仅要面对效率的飞跃,更要警惕「垃圾代码末日」的隐忧。

2026年的开篇,科技圈被一场关于 「编程本质」 的深度对话引爆。

这场对话的双方,一位是特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员 Andrej Karpathy ,他是「Software 2.0」概念的提出者,一直站在编程范式转移的最前沿;另一位是 Claude Code 的缔造者、Anthropic 的核心人物 Boris Cherny ,他正在亲手打造终结传统编程的工具。

他们的讨论不仅仅是关于工具的迭代,更像是一场关于人类技能边界的哲学思辨。

当代码不再由人类一个个字符敲击而出,我们究竟

当代码不再由人类一个个字符敲击而出,我们究竟是在进化,还是在退化?

这场对话揭示了一个残酷而兴奋的事实:

我们正处于从「命令式编程」向「声明式意图」彻底转型的奇点 。

「我两个月没手写过一行代码了」

震撼的开场白来自 Claude Code 的

震撼的开场白来自 Claude Code 的负责人 Boris Cherny。

「两天狂发 49 个 PR!」 这是 Boris 团队目前的工作常态。

他透露,Claude Code 团队目前的开发工作几乎 100% 由 Claude Code 结合 Opus 4.5 完成 。

「对我个人而言,这种情况已经持续两个多月了,我甚至不再手动进行任何小微信调。」 Boris 的话语中透着一种跨越时代的自信。

无论是在 CLI 命令行,还是在 iOS 手

无论是在 CLI 命令行,还是在 iOS 手机端,代码的生成、测试、提交,全流程由 AI 接管。

这不仅仅是一个效率提升的故事,而是一个 工作流重构 的故事。

Boris 分享了他极其硬核的「AI 原生」工作流:他通常会在终端同时运行 5 个 Claude 实例,甚至在 Web 端再开 5-10 个。

他不再是那个逐行敲代码的工匠,而是一个指挥着一支 AI 军团的指挥官。他使用「Plan Mode」(计划模式)让 AI 先思考策略,确立方案后再切换到执行模式。这种 「并行化开发」 的能力,让一个人的产出足以匹敌一个传统的小型开发团队。

而 Karpathy 的体验也印证了这一点。

而 Karpathy 的体验也印证了这一点。

他在长文中感叹:

「2025年11月,我还是80%手动+20% AI ;到了12月,直接变成了80% AI + 20%手动。」

「我在用英语编程。」

Karpathy 略带自嘲但也无比诚实地承认

Karpathy 略带自嘲但也无比诚实地承认,「这有点伤自尊,告诉 AI 该写什么,就像在指挥一个实习生。但当你习惯了那种大规模驾驭软件的『代码操作』能力后,你根本回不去了。」

从 Software 2.0 到 Agentic Coding

要理解 Karpathy 的震撼,我们必须回溯他在 2017 年提出的 「Software 2.0」 概念。

当时的 Software 2.0,是指用神经网络权重替代人工编写的逻辑(Software 1.0)。程序员的角色从「编写规则」变成了「整理数据」。

而今天,我们正在迈入 Software 3.

而今天,我们正在迈入 Software 3.0 或者说是 Agentic Coding(代理编码) 的时代。

在这个阶段,只有「意图」(Intent)是人类提供的,而实现细节(Implementation)完全由 AI 掌控。

Karpathy 敏锐地指出,这种转变标志着编程范式从「命令式」(Imperative) 向 「声明式」(Declarative)的终极飞跃。

过去 :你需要告诉电脑「第一步做什么,第二步做什么,如果出错怎么办」。

现在 :你只需要定义「成功标准是什么」。

现在 :你只需要定义「成功标准是什么」。

正如 Boris 团队所实践的,利用 Claude Opus 4.5 强大的 长程推理能力 和 CLAUDE.md 这样的记忆文件,AI 能够理解项目的整体架构上下文。

Opus 4.5 在 CodeClash.ai 等基准测试中展现出的统治力,证明了它不仅仅是一个代码补全工具,而是一个具备逻辑推理、能够自我修正的「工程师」。

它不仅能写代码,还能管理依赖、重构架构、甚至编写测试用例来验证自己的代码。

这种 「循环验证」(Looping) 能力是

这种 「循环验证」(Looping) 能力是 Agentic Coding 的核心。

AI 不再是写完就忘,它会在一个封闭的循环中运行测试、读取报错、修改代码,直到通过测试为止。

这正是 Karpathy 提到的「Feel the AGI」(感受通用人工智能)的时刻——看着 AI 在30分钟内不知疲倦地尝试几十种方案最终解决难题,人类感受到了前所未有的「杠杆效应」。

10x 工程师的重新定义

随着 AI 接管具体的编码工作,「程序员」这

随着 AI 接管具体的编码工作,「程序员」这个职业的定义正在被剧烈重写。

Boris 直言不讳: 「我们现在倾向于招募『通才』(Generalists)。」

在 LLM 能够自动补全所有技术细节的时代,过去那些死记硬背的 API、特定语言的奇技淫巧,不再是护城河。

你不需要记住 Python 的某个库函数的具体参数,因为 AI 肯定记得比你清楚。

真正的 「10x 工程师」 依然存在,但他们

真正的 「10x 工程师」 依然存在,但他们的能力模型发生了重组。

未来的顶级工程师将是那些拥有 宏观视野 的人——他们必须是能横跨 产品与设计、业务甚至底层架构 的多面手。

他们是 产品经理 :能清晰定义需求,识别伪需求。

他们是 架构师 :能设计高可用的系统结构,指挥 AI 去填充模块。

他们是 测试官 :能敏锐地发现 AI 逻辑中

他们是 测试官 :能敏锐地发现 AI 逻辑中的漏洞,制定严格的验收标准。

Karpathy 也提出了深刻的疑问:「借助 LLM,通才是否会全面碾压专才?」

答案似乎是肯定的。AI 擅长填补微观的细节(Fill in the blanks),而人类需要负责宏观的战略(Grand Strategy)。未来的编程,更像是玩《异星工厂》(Factorio)或者《星际争霸》——你在指挥千军万马,而不是亲自去挖每一块矿石。那些只专注于「把需求翻译成代码」的初级程序员(Junior Devs),将面临最严酷的生存危机。

「废用性萎缩」与 「Slopacolypse」

然而,这场革命并非没有阴影。Karpathy

然而,这场革命并非没有阴影。Karpathy 最深刻的担忧在于—— 「脑萎缩」(Atrophy) 。

「我已经注意到,我手动写代码的能力正在缓慢退化。」

Karpathy 描述这种感觉。

在大脑的认知功能中, 生成(Generation) 和 辨别(Discrimination) 是两种完全不同的能力。

以前的程序员通过大量的「生成」训练(写代码)

以前的程序员通过大量的「生成」训练(写代码)来强化逻辑;而现在,我们越来越依赖「辨别」能力(Review 代码)。

这就像计算器的普及让我们丧失了心算能力一样。

虽然我们还能读懂代码(Review),但那种从零构建系统、对每一行代码都了然于胸的「肌肉记忆」正在消失。当你不再亲自处理内存管理、不再亲自调试并发死锁,你对计算机系统的底层理解是否也会随之肤浅化?

更可怕的是 Karpathy 预测的 2026年 「Slopacolypse」(垃圾代码末日) 。

随着 AI 生成内容的泛滥,互联网和代码库可

随着 AI 生成内容的泛滥,互联网和代码库可能被大量低质量、看似正确实则充满隐患的「垃圾」(Slop)填满。

GitHub 上可能充斥着由 AI 生成的、无人能维护的「屎山」。

Karpathy 警告:目前的 AI 仍然会犯错,不是简单的语法错误,而是那种 「粗心的初级程序员」才会犯的微妙概念错误 。

它们会过度抽象,会堆砌死代码(Dead Code),会盲目顺从你的错误假设。如果不加节制,软件工程的熵将急剧增加。

对此,Boris 则持一种「技术乐观主义」态

对此,Boris 则持一种「技术乐观主义」态度。他认为「垃圾末日」不会到来,理由是—— AI 审 AI 。

「我们在 Anthropic,每个 PR 都会开启一个新的上下文窗口,让 Claude 去 Review Claude 写的代码。」

这种「左脚踩右脚」的螺旋上升,被 Boris 视为解药。

随着模型能力(特别是 Opus 4.5 及其后续版本)的提升,AI 清理垃圾代码、重构代码的能力将超过它制造垃圾的速度。

未来的 IDE 可能不仅是代码编辑器,更是一

未来的 IDE 可能不仅是代码编辑器,更是一个 全自动的垃圾回收站 ,实时清洗着 AI 产生的冗余。

升华:相位转换的一年

Karpathy 将 2026 年定义为 「行业代谢新能力、发生相位转换(Phase Shift)的关键一年」 。

这不仅仅是效率的提升,而是 物种的进化 。

我们正在经历从「手工匠人」到「工业化生产」的

我们正在经历从「手工匠人」到「工业化生产」的剧变。

在这个新时代,人类的角色从「建筑工」变成了「建筑师」。我们失去的是搬砖的手感,得到的是建造摩天大楼的视野。编程不再是关于「语法」和「算法」的苦修,而是关于「想象力」和「逻辑」的释放。

但正如 Karpathy 所言,看着 AI 不知疲倦地在30分钟内解决一个只有人类专家才能解决的难题,那种 「Feel the AGI」(感受通用人工智能) 的时刻,既让人兴奋,也让人感到一丝作为碳基生物的落寞。

编程已死,编程万岁。死的是作为「打字员」的程序员,活下来的是作为「创造者」的我们。

当你不再需要为语法报错而抓狂时,唯一限制你的

当你不再需要为语法报错而抓狂时,唯一限制你的,就只剩下你的 想象力 ,和对 世界本质的理解 了。

https://x.com/bcherny/status/2015979257038831967?s=20

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优化核心要点

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