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王广权
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猫眼影戏记者 董民 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑：定慧
【新智元导读】Andrej Karpathy与Claude Code认真人Boris Cherny睁开了一场关于编程未来的最终对谈 。面临AI接受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 。本文深度剖析了从Software 2.0到Agentic Coding的范式转移，展现了在Opus 4.5等强力模子加持下，程序员怎样从「搬砖工」进化为「指挥官」，以及不但要面临效率的奔腾，更要小心「垃圾代码末日」的隐忧 。
2026年的开篇，科技圈被一场关于「编程实质」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首创成员Andrej Karpathy，他是「Software 2.0」看法的提出者，一直站在编程范式转移的最前沿 ；另一位是 Claude Code 的创立者、Anthropic 的焦点人物Boris Cherny，他正在亲手打造终结古板编程的工具 。
他们的讨论不但仅是关于工具的迭代，更像是一场关于人类手艺界线的哲学思辨 。
今世码不再由人类一个个字符敲击而出，我们事实是在进化，照旧在退化？
这场对话展现了一个残酷而兴奋的事实：
我们正处于从「下令式编程」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」
从辅助到接受
震撼的开场白来自 Claude Code 的认真人 Boris Cherny 。
「两天狂发 49 个 PR！」 这是 Boris 团队现在的事情常态 。
他透露，Claude Code 团队现在的开发事情险些100% 由 Claude Code 连系 Opus 4.5 完成 。
「对我小我私家而言，这种情形已经一连两个多月了，我甚至不再手动举行任何小微信调 。」 Boris 的话语中透着一种跨越时代的自信 。
无论是在 CLI 下令行，照旧在 iOS 手机端，代码的天生、测试、提交，全流程由 AI 接受 。
这不但仅是一个效率提升的故事，而是一个事情流重构的故事 。
Boris 分享了他极其硬核的「AI 原生」事情流：他通 ；嵩谥斩送痹诵 5 个 Claude 实例，甚至在 Web 端再开 5-10 个 。
他不再是谁人逐行敲代码的工匠，而是一个指挥着一支 AI 军团的指挥官 。他使用「Plan Mode」（妄想模式）让 AI 先思索战略，确立计划后再切换到执行模式 。这种「并行化开发」的能力，让一小我私家的产出足以匹敌一个古板的小型开发团队 。
而 Karpathy 的体验也印证了这一点 。
他在长文中叹息：
「2025年11月，我照旧80%手动+20%AI ；到了12月，直接酿成了80% AI + 20%手动 。」
「我在用英语编程 。」
Karpathy 略带自嘲但也无比忠实地认可，「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，你基础回不去了 。」
深度剖析
从 Software 2.0 到 Agentic Coding
要明确 Karpathy 的震撼，我们必需回溯他在 2017 年提出的「Software 2.0」看法 。
其时的 Software 2.0，是指用神经网络权重替换人工编写的逻辑（Software 1.0） 。程序员的角色从「编写规则」酿成了「整理数据」 。
现在天，我们正在迈入Software 3.0或者说是Agentic Coding（署理编码）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，这种转变标记着编程范式从「下令式」（Imperative）向「声明式」（Declarative）的最终奔腾 。
已往：你需要告诉电脑「第一步做什么，第二步做什么，若是蜕化怎么办」 。
现在：你只需要界说「乐成标准是什么」 。
正如 Boris 团队所实践的，使用 Claude Opus 4.5 强盛的长程推理能力和CLAUDE.md这样的影象文件，AI 能够明确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，证实晰它不但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」 。
它不但能写代码，还能治理依赖、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 Agentic Coding 的焦点 。
AI 不再是写完就忘，它会在一个关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分钟内不知疲倦地实验几十种计划最终解决难题，人类感受到了亘古未有的「杠杆效应」 。
10x 工程师的重新界说
通才的胜利
随着 AI 接受详细的编码事情，「程序员」这个职业的界说正在被强烈重写 。
Boris 直言不讳：「我们现在倾向于招募『通才』（Generalists） 。」
在 LLM 能够自动补全所有手艺细节的时代，已往那些死记硬背的 API、特定语言的奇技淫巧，不再是护城河 。
你不需要记着 Python 的某个库函数的详细参数，由于 AI 肯定记得比你清晰 。
真正的「10x 工程师」依然保存，但他们的能力模子爆发了重组 。
未来的顶级工程师将是那些拥有宏观视野的人——他们必需是能横跨产品与设计、营业甚至底层架构的多面手 。
他们是产品司理：能清晰界说需求，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？ 。
他们是测试官：能敏锐地发明 AI 逻辑中的误差，制订严酷的验收标准 。
Karpathy 也提出了深刻的疑问：「借助 LLM，通才是否会周全碾压专才？」
谜底似乎是肯定的 。AI 善于填补微观的细节（Fill in the blanks），而人类需要认真宏观的战略（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），将面临最严酷的生涯 ； 。
「废用性萎缩」与 「Slopacolypse」
昌盛背后的阴影
然而，这场革命并非没有阴影 。Karpathy 最深刻的担心在于——「脑萎缩」（Atrophy） 。
「我已经注重到，我手动写代码的能力正在缓慢退化 。」
Karpathy 形貌这种感受 。
在大脑的认知功效中，天生（Generation）和区分（Discrimination）是两种完全差别的能力 。
以前的程序员通过大宗的「天生」训练（写代码）来强化逻辑 ；而现在，我们越来越依赖「区分」能力（Review 代码） 。
这就像盘算器的普及让我们损失了心算能力一样 。
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「肌肉影象」正在消逝 。当你不再亲自处置惩罚内存治理、不再亲自调试并发死锁，你对盘算机系统的底层明确是否也会随之浅薄化？
更恐怖的是 Karpathy 展望的2026年 「Slopacolypse」（垃圾代码末日） 。
随着 AI 天生内容的漫溢，互联网和代码库可能被大宗低质量、看似准确实则充满隐患的「垃圾」（Slop）填满 。
GitHub 上可能充满着由 AI 天生的、无人能维护的「屎山」 。
Karpathy 忠言：现在的 AI 仍然会出错，不是简朴的语法过失，而是那种「粗心的初级程序员」才会犯的玄妙看法过失 。
它们会太过笼统，会堆砌死代码（Dead Code），会盲目驯服你的过失假设 。若是不加控制，软件工程的熵将急剧增添 。
对此，Boris 则持一种「手艺乐观主义」态度 。他以为「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 。
随着模子能力（特殊是 Opus 4.5 及厥后续版本）的提升，AI 整理垃圾代码、重构代码的能力将凌驾它制造垃圾的速率 。
未来的 IDE 可能不但是代码编辑器，更是一个全自动的垃圾接纳站，实时洗濯着 AI 爆发的冗余 。
升华：相位转换的一年
Karpathy 将 2026 年界说为「行业代谢新能力、爆发相位转换（Phase Shift）的要害一年」 。
这不但仅是效率的提升，而是物种的进化 。
我们正在履历从「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「修建工」酿成了「修建师」 。我们失去的是搬砖的手感，获得的是制作摩天大楼的视野 。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华解决的难题，那种「Feel the AGI」（感受通用人工智能）的时刻，既让人兴奋，也让人感应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「创立者」的我们 。
当你不再需要为语法报错而抓狂时，唯一限制你的，就只剩下你的想象力，和对天下实质的明确了 。
参考资料：
https://x.com/bcherny/status/2015979257038831967?s=20
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