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AI在编程领域的进展令人瞩目，但Anthropic的Boris Cherny认为，关键在于个人角色的演变，而非岗位的固化。

AI快速掌握了编写代码的能力，而Boris Cherny，作为Claude Code的创造者，对此深有体会。他本人已近半年未亲自编写代码，其所有代码均由Claude生成。Cherny在2月份的Lenny's Podcast上曾预言，一年内“软件工程师”这一头衔将逐渐消失，取而代之的是更偏向“构建者”的角色。

尽管如此，这并不意味着软件工程师将面临失业。四个月后，Cherny在Platformer播客上重申了这一观点，并进一步预测，三年后，尽管称谓可能改变，但实际从事编写代码和使用智能体工具的人数将是现在的100倍。

Cherny在X平台上进一步阐述了他对未来角色的看法。他观察到，当工程、产品、设计和数据科学等职能日益融合，他所领导的Claude Code团队成员扮演的角色已超越了传统的岗位定义。

资深工程师Kun Chen对此表示赞同，他认为不应过早给个人贴上“角色”标签，以免限制其发展。他指出，角色应随着项目周期而动态变化：项目初期是原型师和构建者，后期则转变为清理者、增长者和维护者。将自己固定在单一角色上，意味着可能无法全程参与项目。

Cherny完全认同Kun Chen的观点，认为角色的转变是项目和时间推移的必然结果。两人都意识到，在编程领域，岗位的界限正在模糊，个人的定位不再由头衔决定。Cherny的核心观点是，衡量开发者的标准已从“你是什么岗位”转变为“你此刻扮演着何种角色”。

这种变化不仅限于工程师。一位产品经理也表示，其团队中岗位正在融合成新的角色，现代产品经理的职责已与三年前大相径庭。反之亦然，Anthropic推出Fable 5后，Claude Code团队发现，开发者开始承担起产品经理的职责，关注点从代码是否正确转向产品是否符合需求。

Cherny在Claude Code团队中识别出五种关键角色：

1. 原型师（Prototyper）：负责提出新想法和概念，尽管其中大部分可能不会被采纳。
2. 构建者（Builder）：将初步原型快速转化为可投入生产环境的产品和基础设施。
3. 清理者（Sweeper）：负责优化用户界面、精简代码、下线不再需要的功能以及提升系统性能。
4. 增长者（Grower）：在产品成型后，负责打磨产品，提升其市场契合度（PMF）。
5. 维护者（Maintainer）：负责保障成熟系统的安全性、可靠性和运行效率。

Cherny强调，许多人会同时具备2到3种角色，这些角色与传统的职位划分无关。例如，Anthropic的设计师、工程师、产品经理和数据科学家都可能分布在这五种角色之中。个人的身份由其当前的工作内容定义，而非名片上的头衔。他补充说，对于一个尚未找到PMF的新产品，需要擅长角色1、2、3的组合；而对于已成熟的产品，则更依赖于角色3、4、5的协同。

在开发者社区中，不同角色的受重视程度存在差异。原型师和构建者因其创新和执行能力，通常在招聘和个人陈述中更受青睐。然而，清理者角色常被低估，尽管其工作至关重要。

AI编码的兴起正在改变这种排序。当AI能够高效地完成“冒点子”和“从零搭建”的任务时，原本被低估的清理者角色变得更加关键。AI擅长生成原型和大量代码，这使得“原型师”和“构建者”的门槛降低。

有人质疑，既然AI能处理编码工作，为何还需要构建者和清理者？Cherny回应，虽然AI在这些方面能力日益增强，但它无法承担最终的责任。例如，决定删减哪部分代码、识别AI错误以及承担系统性风险，仍需人类来完成。AI承担的“脏活累活”越多，能够拍板和收尾的清理者角色就越有价值。

AI带来的生产力提升不仅体现在速度上，更在于能够处理更多的工作量，导致需要清理和维护的代码量也随之增加。此外，AI生成的代码正在越来越多地绕过传统的人工评审流程，直接进入生产环境，这使得识别和修复潜在的Bug、性能瓶颈和安全漏洞等“兜底”工作变得尤为重要。

在生成环节日益廉价的背景下，承担“兜底”责任的角色价值愈发凸显。正如开发者圈流传的观点：最优秀的工程师并非写代码最快的人，而是最清楚何时不应完全信任AI的人。

AI在编码方面的能力提升，是否意味着一个人可以凭借智能体取代整个多角色团队？Cherny认为，AI可以“不同程度地”覆盖这些角色，并会持续进步，但并非“完全取代”。他指明方向：岗位和职称正在融合，工作内容依然存在，只是被重塑为更细化的角色和任务。

因此，Cherny提出的五种角色不会消失，取而代之的是“软件工程师”这一传统头衔的淡化。当AI承担了更多创意和框架构建工作后，人类的角色将更多地聚焦于收尾工作和识别AI的潜在问题。同时，个人的角色还会随着项目周期而流动，今天的清理者明天可能就是下一个项目的原型师。最终，你的身份由你当前所从事的工作来定义。