欧美人与动牲文另类

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欧美人与动牲文另类

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」。