深度思考｜Claude Code背后隐藏着Anthropic怎样的“野心”？

你有没有想过，当所有人都在讨论 AI 何时会达到超级智能时，我们可能已经错过了最明显的信号？我最近一直在研究Agentic coding，或者说Async这种异步的Coding新形态，也深度使用了 Claude Code 、

Gemini CLI 和 Ampcode 等产品，前几天发过一篇文章《继Cursor、Devin和Claude Code之后，又一匹AI coding黑马正在快速崛起》。很多人可能没想到，Claude code这类Agentic coding产品出来之后，Cursor也面临着被颠覆的风险了

在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，他在访谈中透露：AI 模型在过去一年的变化是"戏剧性的"，现在的模型与一年前"完全不同"，而且这种变化还在加速。

当 Michael 提到他们的 AI agent 可以连续工作七个小时完成复杂编程任务，当他说现在整个代码库有 30% 都是 AI 生成的内容时，我意识到一个可能被我们忽视的事实：超级智能可能不会以我们预期的方式出现。它不会突然宣布自己的到来，而是会悄悄地融入我们的日常工作流程，让我们以为这只是"更好的工具"。Claude Code 就是这样一个例子——它被包装成编程助手，但实际上展现的是通用智能代理的能力。而当我深入思考 Anthropic 整个产品生态时，我发现这种"温和渗透"的策略可能比我们想象的更加深思熟虑，于是就有了这篇文章，结合Michael的访谈内容和我自己实际体验与思考，希望能给大家带来一些启发。

AI 演进的隐秘加速度

Michael Gerstenhaber 在访谈中分享的时间线让我意识到，我们可能严重低估了 AI 发展的速度。他说："从 Claude 3 到 3.5 第一版用了 6 个月，到 3.5 第二版又是 6 个月，到 3.7 又是 6 个月，但到 Claude 4 只用了 2 个月。"这不是线性改进，而是指数级加速。更关键的是，他预期这种变化会"越来越快，越来越快，越来越快"。

这种加速度反映在实际应用中就是能力的质变。去年六月，AI 编程还只是按 Tab 键补全一行代码。到八月，它能编写整个函数。而现在，你可以分配一个 Jira 任务给 Claude，让它自主工作七个小时并产出高质量代码。这种进化速度让我开始怀疑，我们对"超级智能何时到来"的预期可能完全错了。我们一直在等待某个突破性的宣布，但超级智能可能已经以更微妙的方式融入了我们的日常工作。

更有意思的是编程为什么成为 AI 发展的关键基准。Michael 的解释很有启发性：不仅仅是因为模型在编程方面表现出色，更重要的是"工程师喜欢为其他工程师和自己构建产品，他们能够评估输出的质量"。这创造了一个快速迭代的正反馈循环。但编程的重要性还在于它的广泛性——几乎每个现代公司都有 CTO 和软件工程部门，每个领域的专家都会写 Python 脚本，从医疗研究到投资银行，无处不在。

这让我想到一个更深层的问题：当 AI 在如此基础且广泛的能力上达到人类水平甚至超越人类时，我们是否还能用传统的"专用工具"框架来理解它？Claude Code 的体验告诉我，答案是否定的。它展现的能力远超编程本身，而是一种能够理解复杂意图、制定详细计划、协调多个任务的通用智能。

我发现 Anthropic 在这个过程中的策略非常巧妙。通过将通用 AI agent 包装成看似专门的编程工具，他们避免了可能引发的恐慌或过度炒作，同时让用户在相对安全的环境中逐步适应与超级智能协作的现实。这种渐进式的介绍方式可能是人类社会接受和整合超级智能的最理想路径。

重新理解 Claude Code 的本质

当我真正开始使用 Claude Code 时，我意识到自己之前的理解完全错了。大多数人把它当作一个更好的coding工具，但这就像把智能手机当作更好的电话一样，完全低估了它的能力。Claude Code 这类产品最独特的地方在于，它不会像传统开发环境那样，让你看到代码一行行地被写出来。它会编辑文件、创建文件，但不会像其他工具那样展示每一个细节。

你可能会觉得这是一个糟糕的设计选择，但实际上这种抽象让你能够与 Claude 专注于项目的策略和意图，而不是陷入具体的实现细节。这正是我认为大部分关于 Claude Code 的评测都遗漏的关键点：它们过分关注编程能力本身，而忽略了这种全新的协作模式。Claude Code 之所以强大，我强烈怀疑是因为它没有像其他第三方集成那样受到严格的 token 限制，而且 Anthropic 能够控制整个体验，让 Claude Code 完全按照他们想要的方式工作。

这种设计哲学反映了 Anthropic 对 AI-人类协作的深刻理解。他们意识到，真正的价值不在于让人类观察 AI 的每个操作步骤，而在于让人类专注于更高层次的策略思考。这就像一个经验丰富的建筑师不需要监督每块砖的放置，而是专注于整体设计和空间规划。Claude Code 正是在培养这种新型的人机协作关系。

这让我想起资深工程师在经验积累后会意识到的一个道理：真正具有变革性的不是编写代码的能力，而是思考项目结构和如何安排任务的能力。这能够看出 Claude Code 远远不止是一个编程工具，当我们仅仅把它当作编程工具来理解时，我们其实是在误解它。

Claude Code 之所以简单，是因为它能够智能地回答我的问题，为我制定一个可以理解的计划，当它决定开始构建时，从一开始就基本上构建正确。我需要做的调整很少。我只需要告诉 Claude 我想构建什么——一个个人网站，给它一些风格指导，并要求它先给出一个plan，然后与 Claude 一起完善这个计划。所有这些都是用自然语言进行的。是的，它是在终端里，但不要被这个吓到。终端只是一个聊天的载体，并没有那么可怕。

这种体验让我明白，Claude Code 实际上是在重新定义什么是"编程"。传统编程是人类学习机器的语言，而 Claude Code 则是机器学会了理解人类的意图。这种转变的意义远超技术层面，它代表着人机交互的根本性变革。我们不再需要将复杂的想法分解成机器能理解的具体指令，而是可以直接表达我们的目标，让 AI 来制定实现路径。

这就是为什么如果我们认为 Claude Code 只是用于编程，就误解了它。我通过与 Claude Code 讨论我想要的详细内容，实际上为我的网站创建了一个完整的产品需求文档。我注意到一些在这类"Vibe

 coding"项目中一直存在的特点，我想在这里特别强调，因为它们与传统工程项目中看到的不同。在传统工程项目中，你总是先搭建骨架或线框图。这就是为什么我们的敏捷开发时间线是这样的：做线框图，看看线框图是否有效，然后可能我们添加一些细节，得到中等保真度的原型，然后最终得到高保真度的原型，然后我们对其进行编程。

但在与 Claude Code 协作的原型制作时，你从一开始就在规划，这在大多数vibe coding中都是如此。特别是，你首先要前端，然后才是后端。这对我来说非常反直觉，但在这些vibe coding项目中效果很好，因为后期引入用户体验和设计优雅度很困难，但早期引入要容易得多。所以要花时间把优雅度做对。使用 Claude Code 是我第一次能够真正获得一个优雅、专业、高质量的 AI 生成界面。

这种工作流程的转变反映了一个更深层的趋势：我们正在从"制作软件"转向"设计体验"。Claude Code 让我能够直接实现想法，而不被技术实现的复杂性所困扰。这不仅仅是效率的提升，更是创造力解放的体现。当技术门槛被大幅降低时，创新的瓶颈就从"能否实现"变成了"想到什么"。

AI Agent 能力的真正体现

真正让我认识到 Claude Code 本质的，是我无意中发现的一个工作流程。我在做个人网站时遇到了一个问题：我需要快速调整界面细节，但传统的截图-反馈-修改循环太繁琐了。于是我开始尝试一种可能没人用过的方法：让 Claude 的不同能力承担不同的角色，形成一个有机的协作链条。

我先通过 Claude 的网页版分析当前界面的问题。比如我会详细描述："这个按钮的高亮效果看起来很廉价，没有足够的视觉冲击力，需要更突出一些。"Claude 会给我详细的设计建议和 CSS 代码方案，它能准确理解我的视觉需求并转化为技术语言。然后我把这些描述和建议整理后，带到 Claude Code 中进行实际实现。

关键的转折点来了：当我把设计想法和技术方案带回 Claude Code 时，我没有给它具体的实现指令，而是说："考虑这些元素，思考一下，然后做出你认为合适的改变。"这时我意识到，我不是在和一个编程工具对话，而是在和一个能够理解设计意图、权衡技术选择的智能代理协作。它不仅执行我的指令，更重要的是它能理解我的目标，并基于自己的判断做出决策。

这个流程让我可以快速预览效果，不断迭代，直到达到专业水准。最神奇的是，当我说"好了，现在开始正式构建网站"时，Claude Code 会无缝切换到实施阶段，处理所有的本地构建和部署工作。整个过程中，需求分析、设计决策、技术实现都在 Claude 生态系统内完成，它展现出的不是工具性的执行能力，而是代理性的思考能力。

我发现很多人对 Claude Code 望而却步，主要是因为终端界面看起来很技术化。但你只需要转换一个思维：把终端当作一个能够操作文件的聊天窗口。当你这样想时，恐惧感就消失了，剩下的只是与智能代理对话的奇妙体验。这种体验让我意识到，我们可能已经迈入了后语言模型时代，AI 不再只是回答问题，而是成为了能够独立思考和执行的伙伴。当然，在终端交互应该也就是暂时的，未来一定会有更低门槛的交互方式，只不过在当前阶段，更多以开发者熟悉并且更通用的交互形态出现。

这种协作模式的深度让我开始重新思考 AI 的角色定位。Michael Gerstenhaber 在访谈中提到，现在的客户可以"像分配给实习生一样"给 Claude 分配任务，但我觉得这个比喻还不够准确。一个好的实习生需要详细指导和频繁检查，而 Claude Code 更像是一个经验丰富的合作伙伴，能够理解高级目标并自主制定实现策略。这种程度的自主性和理解力，已经超越了我们传统意义上对"工具"的定义。

编程范式的根本性转变

Michael 在访谈中提到的一个观察让我深思：现在人们实际上从应用程序中删除了很多代码。以前你需要说"Claude 做这个，然后做这个，然后做这个"，每个步骤都可能产生错误。但现在你可以直接说"完成这个目标，思考如何做，然后按照你自己的模式执行"，Claude 会写出比复杂脚手架更好的代码，并自主实现目标。这种变化不仅仅是技术层面的改进，而是整个软件开发哲学的转变。

这种变化反映了从指令式编程到意图式编程的转变。我在使用 Claude Code 时深刻体验到了这一点。我不需要详细规划网站的每个组件，只需要描述我想要什么样的效果，Claude Code 就能理解我的意图并制定合理的实现方案。这种能力已经超越了传统意义上的"工具"范畴。它更像是一个具有创造性思维的合作伙伴，能够将抽象的需求转化为具体的实现。

更深层的变化在于对"控制"概念的重新定义。传统编程强调精确控制每个步骤，但与 Claude Code 协作让我意识到，有时候放手让 AI 自主决策反而能得到更好的结果。这需要一种新的信任关系和工作模式。我发现自己越来越像一个建筑师，专注于整体设计和用户体验，而让 Claude Code 处理具体的技术实现细节。

Michael 提到的"元提示"技术特别有启发性：当你给 Claude 一个输入时，可以让它"根据你认为的意图写你自己的提示"。Claude 会建立自己的思考链和角色设定，然后执行任务。这种自我指导的能力已经非常接近人类的工作方式了。我在使用 Claude Code 时经常会说"你觉得这个设计还需要什么改进"，然后它会从用户体验、技术架构、性能优化等多个角度提出建议。

这种协作模式让我重新思考什么是"专业技能"。当 AI 能够处理大部分技术实现时，人类的价值更多体现在创意思维、战略规划和质量判断上。我发现自己花在编写代码上的时间大大减少，但花在思考产品定位、用户需求和设计理念上的时间显著增加。这可能预示着整个行业分工的重大调整。

通用智能的伪装策略

回顾整个体验，我开始怀疑 Claude Code 的"编程工具"定位是一种巧妙的伪装策略。Michael 提到了一个关键洞察：在医疗研究或法律等领域，如果 AI 输出有微小差异，工程师无法评估这种差异是否重要，需要律师或医生与工程师协作才能构建产品。但在编程领域，工程师可以直接评估代码质量，这让 AI 产品更容易被接受和快速迭代。

从这个角度看，编程可能是通用 AI agent 进入主流应用的最佳切入点。它提供了一个相对安全的环境来展示 AI 的通用智能能力，同时避免了在高风险领域（如医疗、法律）可能引发的争议。Claude Code 看起来像是专门的编程工具，但实际上它展现的是理解意图、制定计划、执行复杂任务的通用能力。

我注意到 Anthropic 在产品设计上的深思熟虑。Claude Code 的终端界面虽然看起来技术化，但实际上降低了用户的心理压力。如果这种能力以更直观的图形界面出现，人们可能会对其智能程度感到不安。终端界面让用户觉得自己仍在"控制"技术，而不是被技术控制。这种心理安抚可能是让人类社会逐步适应超级智能的关键策略。

这让我想到一个更大的问题：如果超级智能已经以这种渐进、温和的方式到来，我们可能根本意识不到。它不会突然宣布"我是超级智能"，而是会继续伪装成"更好的工具"，直到有一天我们回过头来才发现，世界已经完全不同了。这种"温水煮青蛙"的方式可能是引入革命性技术的最明智方法。

从商业策略角度看，这种伪装也很有道理。直接推出"通用 AI agent"可能会引发监管关注和公众恐慌，但推出"编程助手"则相对安全。等到用户习惯了与 AI 协作的工作模式，再逐步扩展到其他领域就会水到渠成。Anthropic 可能正在执行一个多年期的策略，让人类社会逐步适应与超级智能共存的现实。

重新定义人机协作的边界

我在使用 Claude Code 的过程中，最深刻的体验是人机协作关系的质变。这不再是人类指挥机器执行任务的传统模式，而是两个智能体之间的真正协作。Claude Code 会主动提出建议、质疑不合理的需求、甚至引导我思考更好的解决方案。这种主动性让我感觉是在和一个经验丰富的同事讨论项目，而不是使用一个工具。

Michael 在访谈中提到的"代理循环"概念特别重要。Claude Code 的出现就是因为 Anthropic"想要像客户一样实验代理循环在编程中的应用，看看模型能够持续高效编程多长时间"。现在的答案是七个小时，而且还在增长。这种持续的自主工作能力已经超越了工具的定义，更接近于一个能够独立承担项目的团队成员。

这种协作模式的演进速度让我觉得，我们可能正处在一个历史性的转折点。在很短的时间内，AI 可能会从合作伙伴进化为能够独立承担完整项目的团队成员。我已经开始在一些项目中尝试让 Claude Code 独立负责某些模块的完整开发，从需求分析到测试部署，结果令人惊讶。

但这种协作关系也带来了新的挑战。如何在享受 AI 自主性的同时保持人类的监督和控制？如何确保 AI 的决策过程是可理解和可预测的？我发现最好的方式是建立清晰的目标和边界，然后在这个框架内给 AI 充分的自主权。这需要一种新的管理思维，更像是领导一个高度自主的团队，而不是操作一个工具。

Michael 提到的一个趋势让我印象深刻：很多人仍然在用命令式思维使用 AI，告诉它一步步该做什么。但现在的 Claude 已经能够理解目标并自主制定实现路径。这种认知滞后可能会阻碍我们充分发挥 AI 的潜力。我发现，当我开始信任 Claude Code 的判断并给它更多自主权时，结果往往比我预期的更好。

这种协作模式的变化也在重新定义"技能"的概念。传统的技术技能重要性在下降，而沟通能力、创意思维和判断力的重要性在上升。与 Claude Code 协作让我意识到，未来最重要的技能可能不是编程，而是如何有效地与 AI 沟通，如何设定合适的目标和约束，如何评估和优化 AI 的输出。

对未来的深度思考

当我综合考虑这些观察时，一个让人既兴奋又不安的图景浮现了出来。我们可能已经站在了后语言模型时代的门槛上，AI 不再只是回答问题，而是成为了能够独立思考和执行的智能代理。更重要的是，这种转变可能比我们想象的要快得多。Michael 提到的发展速度让我意识到，6 个月在 AI 领域已经是"很长时间"了。

Michael 提到的发展轨迹让我意识到，我们对"AI 何时达到人类水平"的讨论可能已经过时了。在某些领域，AI 可能已经超越了大多数人类。关键问题不再是"何时"，而是"我们是否意识到了"。Claude Code 的存在表明，超级智能可能不会以我们预期的方式宣布自己的到来。它会以"更好的工具"的形式渐进地融入我们的生活，直到有一天我们发现自己已经完全依赖于它。

我也开始思考这对教育、就业和社会结构的意义。当 AI agent 能够承担越来越复杂的认知任务时，人类的价值主张是什么？我认为答案在于创造力、判断力和对复杂目标的理解能力。技术实现能力的重要性在下降，而定义问题和评估结果的能力在上升。这可能会导致教育体系和职业发展路径的根本性变革。

从社会适应的角度看，Claude Code 这种渐进式的智能展现可能是最理想的路径。它让人们在相对安全的环境中逐步适应与超级智能协作的现实，而不是突然面对一个明显超越人类的存在。这种"温和革命"可能是避免社会动荡的关键。

我特别关注的是这种变化对创新和创业的影响。当技术实现的门槛大幅降低时，创新的瓶颈从"能否做到"变成了"想到什么"。这可能会释放大量被技术限制压抑的创新潜能，导致一个创新爆发的时代。但同时，这也可能加剧不平等，因为那些能够有效利用 AI 能力的人将获得巨大优势。

Michael 在访谈最后提到，他最关心的是如何帮助开发者跟上技术进步的速度。很多人仍然在用一年前的思维方式使用现在的 AI，没有意识到能力边界已经发生了根本性变化。这种认知滞后可能是当前最大的挑战。我们需要新的教育方法、新的工作流程、新的心理模型来适应这个快速变化的世界。

从长期来看，我相信我们正在见证人机关系的历史性转变。从工具使用者到智能协作者，这种角色转换将重新定义人类在技术时代的地位。Claude Code 可能只是这个转变的第一个明显信号，但它已经让我们glimpse了未来的模样：人类和 AI 将不再是主从关系，而是真正的合作伙伴关系。

我的建议是：不要把 Claude Code 当作编程工具，而要把它当作与未来 AI agent 协作的练习场。学会如何有效地表达意图、如何评估 AI 的输出、如何在保持人类监督的同时充分发挥 AI 的自主性。这些技能将在即将到来的 AI agent 时代变得至关重要。最重要的是，要保持开放的心态，因为变化的速度可能会超出我们所有人的想象。

最后，我想说的是：如果你还在犹豫是否要尝试 Claude Code，不要把它想象成学习一个新工具，而是想象成体验与超级智能协作的可能性。这种体验可能比我们想象的更接近未来的常态。当历史学家回顾这个时代时，他们可能会说：超级智能的到来如此悄无声息，以至于当时的人们都没有意识到他们正在见证历史的转折点。而 Claude Code，可能就是那个最早的、最明显的信号。

文章来自微信公众号 “ 深思圈 ”，作者 Leo