当许多人坚信“品味”是人类在AI时代最后的护城河时，Anthropic技术成员、Claude Code的核心建设者Boris Cherny却给出了截然不同的答案。他在最新访谈中直言，所谓“品味”——判断该做什么的能力，正在被模型快速学会。如果连“该做什么”都能被AI掌握，人类还剩下什么？这一观点直接挑战了当前AI行业的主流叙事，也引出了一个更根本的问题：当模型可以写绝大部分代码后，组织的运行方式该如何改变？Claude Code的诞生本身就是一个意外。2024年底，Boris加入Anthropic的Labs Team，团队职责是探索未来产品形态。当时他们强烈感受到，模型能力已远超现有产品，但市场上还没有真正意义上的Coding Agent——现有的AI编程工具要么是自动补全，要么是问答助手。于是团队决定做一次更激进的尝试：不再把模型当作辅助工具，而是直接变成开发主体。不过Boris坦率承认，最初的Claude Code并不好用，在很长一段时间里只能完成他大约10%到20%的工作。今天人们看到的Claude Code，与那个时期的产品相比，已经完全不是同一个东西。为什么Anthropic如此重视编程？Boris给出的解释并非商业价值，而是AI安全。他说，Anthropic从成立开始最核心的使命就是AI安全，但仅仅在实验室里观察模型是不够的，研究者必须观察模型进入真实世界后的行为。编程恰好是一个近乎理想的实验场：代码能运行还是不能运行，程序能通过测试还是不能通过测试，反馈机制极其清晰。同时互联网提供了海量代码作为训练数据，编程问题的正确解空间比诗歌创作等任务要收敛得多。因此，Claude Code从来不只是面向程序员的生产力工具，它更是Anthropic用来理解未来AI系统的重要实验平台。当被问到工程师是否还值得招聘时，Boris给出了一个反直觉的建议：“少招人，多给token。”他认为，当模型可以写绝大部分代码后，工程师的核心价值不再是写代码，而是定义问题、设计系统边界、判断模型输出是否正确。Anthropic内部很多成员都是Member of Technical Staff，没有明确的职级和分工，这种扁平结构正是为了适应AI加速的组织变革。Boris的观点值得所有技术从业者冷静思考：组织的运行方式，正在被模型本身重新定义，而人类真正需要守护的，或许不是品味，而是提出正确问题的能力。