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邢毅
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猫眼影戏记者 冷洌 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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