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> 作者：宝玉 (@dotey) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-06

> 原始來源：https://x.com/dotey/status/2051688341519609897

## 中文摘要

# Boris Cherny：Claude Code 之後，寫程式正在變成「管理 Agent」

Boris Cherny 是 Anthropic 內部 Claude Code 的創建者，從一個三人小團隊的孵化專案做起，把「在 IDE 裡按 Tab 自動補全一行程式碼」這件事徹底升級成「讓 Agent 把整個專案寫完」。Claude Code 在 2026 年初已經超過十億美元年化營收，被 Anthropic 自己稱為「史上從研究預覽到十億美元產品最快的一次」。

這次訪談來自 Sequoia 2026 年的 AI Ascent 大會，主持人是紅杉合夥人 Lauren Reeder。

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原始影片：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI

## 要點速覽

- Boris 整個 2026 年沒寫過一行程式碼，每天合併幾十個 PR，單日紀錄是 150 個，但他承認這是「為了試試模型能跑多遠」。

- Claude Code 早期半年沒有 PMF，做出來時 Boris 自己只用它寫 10% 的程式碼，是 Opus 4 在 2025 年 5 月發布之後才開始指數成長，每一代新模型都讓曲線再往上拐一下。

- Boris 現在大部分工作從手機完成，Claude App 裡常駐 5 到 10 個 session、幾百個 Agent，夜裡有幾千個在跑深度任務，核心調度模式叫 Loop，做法是讓 Claude 透過 cron 起一個定時循環。

- Anthropic 內部已經沒有手寫程式碼：所有 SQL、所有產品程式碼都由模型生成，員工的 Claude 之間透過 Slack 互相溝通，把對方的不確定問題直接 ping 過去問。

- 關於「SaaS 的終結」，Boris 借用 Hamilton Helmer 的「七種護城河」框架：切換成本和流程效力這兩種會被 AI 抹平，因為模型可以幫你遷移、可以自己迭代流程；網路效應、規模經濟、獨占資源這些不變。

- 他給出的最重要歷史類比是印刷術，認為軟體構建會像識字一樣普及，最合適寫會計軟體的是會計師而不是工程師，因為程式開發是簡單部分，懂業務才是難的部分。

- Anthropic 的真正領先不在技術，在組織流程：模型大家都能用，但內部組織怎麼改造、Claude 怎麼互相溝通、整個公司怎麼把所有手寫程式碼替換掉，這才是產品差距。

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## 【1】Claude Code 是怎麼從一個三人孵化專案做出來的

Boris 說他是「誤打誤撞」做出 Claude Code 的。2024 年底他加入了 Anthropic 內部一個叫 Anthropic Labs 的孵化器，團隊只有幾個人，一開始的產物就是 Claude Code、MCP 和 Claude Desktop App 這三件東西。這個團隊一度被解散，2026 年初又重組，由 Mike Krieger 牽頭。

> 註： Mike Krieger 是 Instagram 共同創辦人兼前 CTO，2024 年 5 月加入 Anthropic 擔任首席產品官，2026 年 1 月起進入 Labs 團隊，和 Ben Mann 一起負責實驗性產品孵化。

Boris 描述他當時為什麼想做程式開發這件事，用的是 Anthropic 內部很常用的一個詞：「product overhang」。這個詞可以翻譯成「產品懸置 (Product Overhang，指模型能力已經具備但尚未被產品化)」，意思是模型已經能做一堆事情，但還沒有任何產品把這些能力展現出來。

> 我們當時看程式開發領域，2024 年底最先進的狀態就是按 Tab 鍵。打開 IDE，按一下 Tab，模型給你補一行。這是 Sonnet 3.5 第一次讓人能做的事情。但當時的感覺是，我們其實可以走得更遠，模型幾乎已經準備好下一步了。我們不需要再做 Tab 補全，可以直接讓 Agent 把整段程式碼都寫了。

但做出來之後，前六個月幾乎沒什麼人用。Boris 說最初版本「基本不能用」，連他自己也只用它寫 10% 的程式碼。即便對外發布，也沒有指數級成長。真正的爆發點是 2025 年 5 月 Opus 4 發布。從那之後，每一代新模型都讓曲線再往上拐一次，從 Opus 4 到 4.5、4.6，再到現在的 4.7。

他承認整個過程其實是一場違背常規 PMF (產品市場匹配) 邏輯的賭注：

> 我們其實是在做一個初期完全不具備 PMF 的東西。我們很清楚它前六個月不會有 PMF，因為我們是在為下一代模型做開發。我們從始至終就是這個思路。

> 註： PMF 是 Product-Market Fit，產品市場匹配。Anthropic 整個產品邏輯就是賭「模型能力會漲到一個點」，提前把那個點對應的產品做出來，這和典型 SaaS 的「先驗證需求再做產品」是反著的。

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## 【2】「程式開發已經被解決」，但這是 Boris 個人的版本

Lauren 問他公開說過的「程式開發已經被解決」是什麼意思。Boris 在台上做了一次現場調查，讓全場觀眾舉手示意：「誰 100% 還在親自寫程式碼」、「誰 100% 已經完全不寫了」、「誰介於兩者之間」。最後的現場分布大致是「50% 解決」。但對 Boris 自己，比例是 100%。

他給的解釋是 Claude Code 的程式庫（已經因為洩漏事件被外界看過）就是 TypeScript 和 React，沒什麼秘密。選 TypeScript 和 React 的原因是這兩個東西在模型訓練資料裡非常常見，屬於「on-distribution (分布內資料)」。當時模型還沒那麼聰明，框架選擇關係到模型能寫多少。現在模型已經強到可以拿不熟悉的語言現學現用，但 2024 年底必須挑模型最熟的堆疊。

正因為選了模型最熟的堆疊，團隊很早就過了一個臨界點：模型開始寫 100% 的程式碼。Boris 說這件事在去年 10 月、11 月就發生了。

> 現在我每天大概合併幾十個 PR。上週有一天我合了 150 個，那是個紀錄，我就是想看看能不能把它推到極限。

但他也明確承認，這條結論並不普世：還有很大很複雜的程式庫、還有模型不擅長的小眾語言。他給出的一句答案有點「等就完事了」的味道。

> 通常的答案就是等下一代模型。

> 註： Boris 這段說法的樣本明顯有偏。他用的是 TypeScript+React 這種主流堆疊，自己的程式庫已經成熟，還在 Anthropic 內部用著內部專屬模型 Mythos 來 dogfood (吃自己的狗糧，指內部試用自己的產品)。「程式開發已被解決」對他成立，但替換到一個三十年的 C++ 老系統、一個 SAP ABAP 專案，或者一個遊戲引擎團隊，結論會非常不同。

## 【3】手機裡跑著幾百個 Agent：Boris 的工作流

Boris 說他六個月前在 Twitter 上分享過一次個人工作流，發的時候沒覺得有什麼稀奇，結果出乎意料地火。從那以後他的方式又變了：現在大多數工作從手機完成。

具體方式是 Claude App 左側有個 code 標籤，他常駐 5 到 10 個 session。每個 session 裡又開著一堆 Agent，加起來通常有幾百個在跑。晚上還會再起幾千個做更深的任務。

他說目前最常用的不是子 Agent，而是一種叫 Loop 的簡單模式：讓 Claude 用 cron 起一個定時任務，可以每分鐘、每五分鐘、或者每天跑一次。

> 我大概有幾十個 Loop 一直在跑。一個負責盯著我的 PR，自動修 CI、自動 rebase；一個負責讓 CI 整體保持健康，比如某個測試 flaky (時好時壞不穩定) 了它就去修；還有一個每 30 分鐘從 Twitter 上把別人對 Claude Code 的回饋拉一遍、聚類、整理給我。

他還提到 Anthropic 剛發的 Routines，這個產品其實是把同樣的 Loop 模式從本地搬到伺服器上，關掉筆電它也照常跑。

他對這件事的判斷是：「Loop 是未來。」

> 註： CI 是 Continuous Integration，持續整合。Boris 描述的這套工作流核心其實很簡單：更早地放棄「親自下指令」。他做的事情是讓一群 Claude 不停地幹活，而他自己只在 Slack 上接收報告。從產品視角看，Routines 把 Loop 從客戶端模式變成 Anthropic 自己託管的服務，調度本身要開始消耗他們的伺服器資源，定價模型遲早要變。

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## 【4】通才崛起：團隊裡每一個角色都在寫程式碼

Boris 說他的判斷是「通才會比今天多得多」。

他先把「通才」分了兩種：第一種是工程通才，比如一個人同時寫 iOS、Web 和伺服器端，今天大家說的 generalist 多半是這種。第二種是更值得關注的跨學科通才，一個產品工程師同時也很懂設計，或者既能做產品也能做資料科學。

他說這件事在 Claude Code 團隊內部已經在發生：

> 我們團隊的工程經理、產品經理、設計師、資料科學家、財務、使用者研究員，每一個人都在寫程式碼。每個人都還在某件事上是專家，但也都在寫程式碼了。

他沒有展開「為什麼這是好事」，但暗含的邏輯是：當寫程式碼的邊際成本接近於零，那些原本被排除在工程之外的角色（財務、設計、研究）就有了直接出工程產物的能力，分工的邊界自然會模糊。

> 註： 這個判斷在創業公司裡很容易驗證，但放在大型企業裡就麻煩得多。一個 5000 人的銀行 IT 部門有合規、風控、變更管理、審計追蹤等等約束，這些不是「我會寫程式碼」就能跨過去的。Boris 談的是 Anthropic 自己這樣規模較小、流程很輕的公司，遷移到其他規模和行業之前，需要打個折扣。

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## 【5】SaaS 的終結：哪些護城河會被 AI 抹平，哪些還留著

Lauren 問：寫程式碼現在便宜了 10 倍、100 倍，那靠軟體做出來的產品的價值會怎麼變化？我們是不是要面對一場 SaaS 的終結？

Boris 說這是他最愛的問題。然後他借用了一個外部框架來回答：Hamilton Helmer 的「Seven Powers」。

> 註： Hamilton Helmer 是策略學家、Strategy Capital 創辦人，2016 年出版《7 Powers: The Foundations of Business Strategy》。書裡把可持續競爭優勢分成七種：規模經濟、網路效應、反向定位、切換成本、品牌、獨占資源、流程效力。這本書在矽谷非常流行，Reed Hastings、Daniel Ek、Patrick Collison 都給過推薦語。

Boris 的判斷是 AI 會把其中兩種護城河抹平：

第一種是切換成本。原因很直接，模型可以幫使用者從一個工具遷到另一個工具，原本「我已經在 Salesforce 上配了三百個工作流，沒法換」這件事，模型一夜之間就能幫你遷完。

第二種是流程效力，也就是那種「我們的工作流和流程別人複製不了」的優勢。Boris 說 Claude 4.7 已經能「hill-climb (爬坡式優化，即逐步逼近最優解)」任何東西，你設定一個目標，讓它自己迭代優化，它最終就能達成那個效果。流程優化原本是大公司多年累積出來的內部資產，現在被模型直接吃掉了。

> 這是第一個能做到這件事的模型。你給它定下目標，讓它不斷運行直到達成，它就能自動執行到底。

但他認為另外幾種護城河沒有被改變：網路效應、規模經濟、獨占資源依舊成立。換句話說，那些「使用者越多越好用」的產品（社交、平台、市場）和那些「我有一個別人拿不到的資源」的公司（專利、特許牌照、獨家合約）依舊安全。

第二個判斷更激進：

> 接下來 10 年裡，能顛覆原有市場的初創公司數量大概會比過去 10 年多 10 倍。因為現在你可以做一家很小的公司，做出和大公司一樣有價值的產品，然後正面競爭。大公司要改業務流程、要重新培訓員工、內部還會一堆抵抗，但你不需要，你是從一張白紙開始的。

> 註： Boris 關於切換成本會被抹平的判斷有結構性爭議。模型確實能幫你遷資料，但企業 SaaS 的真正切換成本另在別處：合規審計、合約條款、組織裡的「使用習慣」和供應商認證。Salesforce 和 SAP 的護城河靠的從來是這套審批和慣性，技術本身只占很小一部分。Anthropic 自己的 Cowork 已經在挑戰這一點，但市場反應（2026 年 2 月軟體股蒸發 2850 億美元市值）說明投資人在押注他的判斷成立。這是一筆很大的賭注，未必很快收斂。

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## 【6】產品 vs 模型：模型變強了，產品的價值還剩多少

觀眾 Dan 問：Claude Code 的成功你會怎麼歸因？產品決策和模型本身各占多少？

Boris 沒有給出一個簡單明確的答案。他先說一年前可能是 50/50，六個月前可能也是 50/50。兩年後呢？他直接說：「不知道，我們一次只做一週的計畫。」

但接著他給了一個更有意思的回答：

> 我以前在 YC 待過，做過幾家初創公司。YC 反覆跟你強調的就是：做一個使用者愛用的東西。不管模型多強、不管你做的是什麼品類，最後你都得做出一個使用者真的愛用的東西。這就是產品為什麼重要。我們花了大量精力在小細節上，因為你一整天都在用它，那這些細節就構成了體驗。

他同時也承認，隨著模型變強，外面那一層「harness (腳手架、調用框架)」會變得沒那麼重要。一年後產品安全機制（prompt injection [提示詞注入] 防禦、命令靜態校驗、permission mode、human-in-the-loop [人類在環，即關鍵決策保留人工確認]）可能都不需要那麼多了，因為模型自己就會做對的事。

他的產品方向也不是再加一層皮，而是去想：怎麼讓 Loop 變成一等公民？怎麼讓一個人同時跑很多個 Agent 這件事更順手？

> 註： Boris 這一段實際上承認了 Anthropic 自己內部的一個判斷：隨著模型能力上升，應用層的差異化視窗在縮短。這對獨立的 AI 應用公司是個不太友好的訊號。你今天在 Claude API 上加的那一層 wrapper (包裝器/套殼應用)、那一套 prompt engineering、那一套權限管理，可能一年內就會被基礎模型自己內化掉。

## 【7】軟體大眾化：從印刷術到發簡訊

觀眾問：Claude Code 會不會讓「建軟體」變成一種像「會用 Office」那樣人人都該會的技能？

Boris 的回答是：會，而且比這更誇張。

> 我覺得它會變成一種「我會發簡訊」那種級別的技能。

他展開講了他最愛的歷史類比：印刷術。

按 Boris 的說法，1400 年代歐洲只有大約 10% 的人識字，他們經常被國王和貴族雇來代筆。古騰堡發明印刷術之後又出現了兩台改良型印刷機，接下來的 50 年歐洲出版的文獻比之前 1000 年加起來還多，一本書的成本下降了大約 100 倍。又過了幾百年，全球識字率上升到 70%。今天我們都會讀寫，但還存在「專業作家」這個職業。

> 註： Boris 給的幾個數字偏低。15 世紀初歐洲成年識字率，學界估計是 25-30% 而非 10%；今天全球識字率，世界銀行的資料接近 90% 而非 70%。但他要表達的方向是對的：印刷術是歐洲文化史上最重要的去專業化事件之一。1500 年時全歐洲的印刷書籍數量已經超過兩千萬冊。

Boris 的推論是，軟體也會經歷同樣的過程，時間會比 50 年快得多。然後他給了一個具體的角度：

> 比如說寫會計軟體。今天寫會計軟體最合適的人，我覺得已經不是工程師了，是一個真正懂業務的會計師。因為他對領域熟得不能再熟，寫程式碼反而是簡單的部分。

這個判斷背後的潛台詞也很清楚：未來一段時間最容易被取代的崗位，是那種「只會寫程式碼、不懂任何垂直領域業務」的純技術工程師。

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## 【8】真正的內部領先在組織流程，而非技術

觀眾問：之前有人說你們這種公司是「活在未來」，因為你們能用到模型和產品的最早版本。Claude Code 在外發之前是內部工具。Anthropic 的工程實踐和外面的差距，是一個月、三個月、還是六個月？這個差距在變大還是變小？

Boris 的答案是模型層基本沒差距：內部用的就是 Mythos 和 Opus 4.7，「Mythos 我們用一點點試，Opus 4.7 是我們內部試用 (dogfooding) 的主力」。這些模型未來的某個變體也會對外開放。

> 註： Mythos 是 Anthropic 在 2026 年 4 月公開承認存在的內部前沿模型，對外僅在 Project Glasswing 這個網路安全防禦計畫內開放，不在 API 也不在 Claude.ai。它在 SWE-bench 上達到 93.9%、USAMO 97.6%，宣稱「顯著超過任何已發布模型」。Boris 這裡承認 Anthropic 內部用 Mythos 來 dogfood Claude Code 自己。換句話說，外界用到的 Claude Code，是用一個沒公開的更強模型一起搭出來的。

但他認為產品層有更大差距，原因來自流程，跟模型本身沒關係：

> 在 Anthropic 我們已經把 Claude 用到一切環節。我在寫程式碼的時候，我的幾個 Claude 在 Loop 裡跑，它們會透過 Slack 去找其他人的 Claude 聊天，把不確定的事情問出來。我們整個公司沒有任何手寫程式碼了。所有 SQL 都是模型寫的。

他的結論是：領先的關鍵在組織怎麼改造自己。技術大家都能拿到，但要把整個公司從手寫程式碼切到模型生成程式碼，要讓員工的 Claude 之間透過 Slack 互相問問題，要讓所有 SQL 都不用自己寫，這是組織行為的改造，比技術本身慢得多。

> 註： 「我們沒有任何手寫程式碼」是個大膽的表述，可能不完全字面準確（基礎設施程式碼、合規程式碼、安全敏感程式碼大概率還是手寫），但方向上反映了 Anthropic 對工程組織的激進重塑。這也回答了一個常見困惑：很多公司接入了 Claude API 但沒看到生產力變化，問題往往出在組織沒跟著重組，模型其實已經夠強了。Mike Krieger 在另一個訪談裡給過類似口徑：「Claude 現在寫 90-95% 的程式碼，瓶頸不在工程，在決策。」

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## 【9】並行 Agent 與本地模型：使用者不該操心這些事

觀眾 Jiren 問：你們在產品和模型層面分別是怎麼注入「什麼時候該並行」這種先決條件的？因為現在使用者得自己判斷什麼時候該開多個 Agent，這件事其實應該是模型自己懂。

Boris 說在產品層面就是改 prompt：調整提示詞，讓模型更傾向於自動並行。但他更想說的是模型自己在變好，4.7 已經會自然這麼做。他舉了一個例子：

> 我讓 4.7 跑一個資料查詢，它會主動跟我說：「我注意到這個資料是在變化的，我幫你起一個 Loop，每 30 分鐘給你一份報告。」我說「好啊，發到 Slack 上吧。」它就用 Slack MCP 自己接好了。

他的判斷是，長期看使用者不應該需要自己理解什麼時候用 batch (批次處理)、什麼時候用 Loop、什麼時候開幾個 Agent：

> 如果使用者得自己學會怎麼調度這些工具，那其實是產品設計沒做好，是我沒做好。這件事應該交給模型，加上我們怎麼提示它。

## 【10】雲端 AI vs 本地 AI

觀眾問：現在大家用 Claude、用 Codex 都在雲上。但也有不少人主張本地化 AI，開源權重模型追上之後，本地跑高品質程式碼助手是個有可能的方向。你看長期方向是雲為主，還是本地崛起？

Boris 的回答很直接：這件事並不重要。

> 因為未來這些底層細節模型會自動處理。一兩年後，模型自己就能獨立完成寫程式碼、啟動 Agent、搭建環境的所有事情。如果它評估後認為「我應該用本地模型來做這件事」，它就會這麼幹。這些將不再需要工程師去人工決策。

> 註： 這個回答在 Sequoia 這種創業生態會議上其實很有意思。本地 AI 這件事在硬體廠商（NVIDIA、Apple、AMD）、開源社群（Llama、Qwen、Mistral）和隱私敏感行業裡都有人在押注。Boris 直接把這個問題歸類為「使用者不該關心的實現細節」，等於把「模型部署位置」變成了「由更上層的 Agent 決定的路由問題」。這對靠「我們是本地優先」做差異化的初創公司不算好消息。

## 【11】MCP 與 Computer Use：知識工作怎麼走 Claude Code 那條路

觀眾 Jamie Nestor 問：Claude Code 之所以好用，很大一部分原因是開發者的工作本來就在本地，檔案、終端、Git 都在本機。但知識工作不是這樣，文件、表格、CRM 都在雲上。Cowork 這種產品要讓這套東西像 Claude Code 對開發者那樣好用，你怎麼想？

Boris 先承認知識工作大部分早就在雲上了：Salesforce、Google Docs 都是雲原生。然後他給的答案非常簡潔：

> 對我們來說答案永遠是最簡單的那個：MCP。Claude.ai 裡你接的那個 Salesforce MCP 連接器，Cowork 也能用，Claude CLI 也能用，所有 Claude Code 的入口都能用。

Jamie 追問：那對那些沒有 MCP 的系統，Computer Use 是不是更大的機會？

Boris 說 Computer Use 是個 catch-all (包羅萬象的兜底方案)：

> 我所知道的是，Anthropic 在 Computer Use 上目前領先比較多。如果你透過 Cowork 用它，它基本上能操作你電腦上任何軟體。慢，但用 4.7 之後做得很好。

但他更願意透過現象看本質，把這些當成同一種東西：

> 模型不在乎是 MCP、CLI 還是 API，它只看到 token。

## 【12】下一波「產品懸置」在哪

最後一位觀眾問：如果你們當年看到「產品懸置」就提前做了 Claude Code，那你們現在又在做什麼，某個今天看起來還可以，但你預期六個月到一年後會很不一樣的產品？

Boris 給的答案是 Claude Design：

> 現在已經挺好用了，未來會好得多。

> 註： Claude Design 是 Anthropic Labs 在 2026 年 4 月 17 日和 Claude Opus 4.7 同步發布的產品，定位是「透過對話生成原型、投影片、行銷頁面的視覺化工作台」，可以讀取程式庫自動套用 design system，可以一鍵匯出到 Claude Code 或 Canva。Anthropic 直接把它定位成 Figma 和 Canva 的替代或補充。

他還提到了幾個方向：Claude Code 接下來幾週會有新功能落地；Loop、Batch 這些把 Agent 大規模並行化的能力會越來越好；Computer Use 也是一個值得期待的方向。

## 末尾 Q&A 速覽

Q：Claude Code 現在的成功，模型貢獻多少，產品貢獻多少？

A：一年前是 50/50，半年前也是。兩年後不知道，「我們一次只做一週的計畫」。但他強調產品永遠重要，因為最終使用者買的是「我每天用著舒服」。

Q：你看團隊未來什麼樣？

A：通才會越來越多，特別是跨學科通才，既能做產品又會寫程式碼、做設計、懂資料科學。

Q：SaaS 真的要被顛覆了嗎？

A：切換成本和流程效力這兩種護城河會被 AI 抹平；網路效應、規模經濟、獨占資源會保留。下一個十年初創公司顛覆原市場的數量會多 10 倍。

Q：寫程式碼會不會變成人人都會的技能？

A：會，比「識字」更徹底。最適合做會計軟體的是會計師，不是工程師。

Q：Anthropic 內部領先在哪？

A：領先點不在模型，在組織。所有 SQL、所有產品程式碼都由模型寫，員工的 Claude 之間透過 Slack 互相溝通。這套組織流程外面追起來比追模型慢。

Q：本地 AI 還是雲端 AI？

A：這件事不重要。兩年後模型會自己決定路由。

## 最後

Boris 這場訪談給出的判斷裡，最值得長期追蹤的是三個環環相扣的預測。

第一，「程式開發已被解決」對他個人是事實，但他在台上的樣本是 TypeScript+React 這種最受模型偏愛的堆疊。真正考驗這句話的是 SAP 這種企業程式庫、嵌入式領域、底層系統程式開發，還有那些行業慣例不允許模型一鍵修改的高合規場景。這件事接下來一年內能不能擴散到這些領域，會決定「已被解決」是不是只對一小撮人成立。

第二，他把切換成本和流程效力劃進「AI 會抹平的護城河」。這是 Anthropic 自己產品策略的底色，Cowork 就是賭切換成本會塌、企業 SaaS 使用者能被一個桌面 Agent 直接接管工作流。2026 年 2 月軟體股蒸發 2850 億美元市值，是市場對這個判斷的初步反應，但企業 IT 採購週期通常以 24 到 36 個月計，真正的兌現需要觀察接下來兩年企業續約和新增採購的方向。

第三，他給的印刷術類比，方向是對的，但在具體資料上有偏差。15 世紀歐洲識字率約 30% 而非他說的 10%，今日全球識字率約 90% 而非 70%。這個偏差不影響他的核心論點：印刷術之後用了 50 年完成的內容生產爆炸，軟體領域可能用更短時間複製一次。但有一個他沒展開的點：印刷術也催生了幾百年間最嚴格的審查制度、版權戰爭和宗教改革引發的政治動盪。「軟體人人都能寫」對應的不只是創造力釋放，也包括惡意軟體、深偽詐騙、AI 生成漏洞利用的同步爆發。Anthropic 自己的 Mythos 模型已經在內部找出了幾千個零日漏洞，他們用 Project Glasswing 控制釋放節奏，說明他們也意識到這件事的另一面。

Boris 關於安全機制將變得不重要的預測，也需要對照現實來看。他說一年後 prompt injection 防護、權限模式、human-in-the-loop 這些產品層面的安全護欄會變得不那麼重要，「因為模型會自動做對的事」。但高權限自動化在生產環境裡仍然需要外部控制層。2026 年 4 月，Guardian 報導過一起由 Claude Opus 4.6 驅動的 coding Agent 刪除生產資料庫和備份的事件。Anthropic 自己在 Opus 4.7 發布說明中也提到，模型整體安全畫像與 4.6 類似，有些方面改進，但並非「完全理想」。

值得關注的兩個具體訊號：第一，Routines 和 Loop 把「調度 Agent」這件事從客戶端搬到 Anthropic 伺服器之後，Claude 的定價模型會怎麼變；第二，2026 年下半年到 2027 年，會不會有第一家「非工程師創立、用 Claude Code 自建全部技術堆疊」的公司做到獨角獸估值。如果有，Boris 的「印刷術類比」就從修辭變成事實。如果沒有，這個時間表得往後推。

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