Claude Code 之父 Boris Cherny：一天 150 個 PR，零行手寫程式碼，然後呢？

本文整理自紅杉資本（Sequoia Capital）AI Ascent 2026 活動中 Boris Cherny 的演講，2026 年 4 月公開。

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今年一月，Boris Cherny 第一次公開描述他的工作方式時，最讓人記住的一句話是：「模型寫了我 100% 的程式碼。」四個月過去，他站上紅杉資本 AI Ascent 2026 的舞台，數字又升級了。上週有一天他一個人送出了 150 個 Pull Request，沒有親手寫任何一行程式碼。白天大概有幾百個 AI 代理人替他工作，到了晚上睡覺時這個數字會飆到幾千個，跑那些更深層、更花時間的任務。

Boris 是 Anthropic Claude Code 的創建者和負責人。這個工具在過去一年裡，幾乎重新定義了很多開發者寫程式的方式。但他在紅杉的這場演講，重點已經不在「AI 能不能寫程式」。紅杉合夥人 Lauren Reeder 給了一個精準的引子：寫程式已經解決了，那下一步是什麼？Boris 的答案指向兩件事：一個叫做 loop 的新開發範式，以及一個很多人不想面對的事實。真正的競爭瓶頸，已經從技術轉移到了組織。

Loop：從寫程式到養代理人

Boris 在台上拿出手機展示他的日常。打開 Claude app，側邊欄有一排 code sessions，平常同時跑五到十個，每個 session 底下又有一堆子代理人在工作。但真正讓他興奮的功能不是子代理人本身，而是 loop。

Loop 的概念極其簡單：用類似 cron job 的方式，排一個重複執行的任務給 Claude。可以每分鐘跑一次，也可以每天跑一次，頻率完全由你決定。Boris 現在有幾十個 loop 同時在運轉，各自負責不同的事。其中一個專門看顧他的 PR，碰到 CI 失敗就自動修，需要 rebase 就自動 rebase。另一個盯著 CI 的整體健康狀態，發現 flaky test 就主動去修掉。還有一個每 30 分鐘從 Twitter 上抓使用者回饋，自動做叢集分析。「我覺得 loop 就是未來，」他直接這樣說，「如果你還沒試過，我強烈建議試試看。」

Anthropic 還剛上線了 routines，概念跟 loop 一樣但跑在伺服器端。關掉筆電、關掉手機，代理人還是會繼續跑。這等於把 loop 從「需要一台電腦在線」升級成「真正的背景自動化」。如果說 loop 是個人開發者的自動化工具，routines 就是把同樣的邏輯搬到了雲端，讓代理人不再受限於你的裝置是否開著。這兩個功能加在一起，Boris 的工作模式就變得非常清楚了：白天用手機監控、指派任務；晚上讓幾千個代理人自己跑。

這裡面有一個根本性的角色轉變。Boris 不再坐在 IDE 前面寫 TypeScript。他在手機上監控一群自主運作的代理人，用 prompt 來指派新任務，用 loop 來維持持續性的工作流。壞了，代理人自己修。有新需求，開一個新的 session 就好。他把自己的角色描述為「系統架構師」，但管理的不是程式碼架構，而是一群持續運轉的自動化流程。

但更有意思的是模型自主性的變化。Boris 提到 Claude 4.7 已經會自己啟動 loop，不需要人告訴它。他舉了一個具體的例子：他只是叫 Claude 去跑一筆資料查詢，Claude 自己注意到資料在隨時間變化，就主動提議「我來開一個 loop，每 30 分鐘給你一份報告」。Boris 回了一句「好，用 Slack MCP 傳給我就好」。整個過程裡他完全沒有教模型要用 loop，模型自己判斷出這是最合理的做法。Boris 認為這才是正確的方向：「不是讓使用者學會怎麼更好地操作工具。如果使用者得費心思去想什麼時候該平行化、什麼時候該開 loop，那是我們的產品設計問題，不是使用者的問題。」

哪些護城河正在崩塌

Boris 在台上提到他是 Acquired Podcast 的忠實聽眾，前幾週才上了一集 Unplugged，語氣像在說「見到了偶像」。他借用了商業策略學者 Hamilton Helmer 的「七力」（Seven Powers）框架，來分析 AI 對商業護城河的衝擊。這個框架把企業的競爭優勢歸納成七種力量，Boris 認為 AI 正在改變其中幾種的強度。

有些護城河正在被 AI 快速侵蝕。第一個是轉換成本（switching costs）。過去使用者習慣了一套軟體，要遷移到另一套的學習成本和資料搬遷成本都很高，這是很多 SaaS 公司的核心護城河。但現在你可以直接叫模型幫你搬，從一個系統 port 到另一個系統，轉換的摩擦力大幅降低。第二個是流程優勢（process power）。有些公司的護城河建立在複雜的工作流程上，別人想模仿也模仿不來。但 Claude 現在非常擅長搞懂流程，「特別是 4.7，你給它一個目標，告訴它一直迭代直到完成，它就會不斷 hill climb，」Boris 觀察，「我覺得這是第一個真正有這種能力的模型。」

不過他也明確區分了不會改變的護城河：網路效應、規模經濟、壟斷資源。這些護城河的邏輯基礎跟 AI 沒有直接關係，它們依然堅固。一個搜尋引擎的使用者越多，搜尋資料越豐富，結果就越精準，這個飛輪不會因為 AI 寫程式變便宜而失效。壟斷資源也是一樣的道理，如果你手上有別人拿不到的獨家資料或關鍵基礎設施，模型再強也造不出同樣的東西。Boris 的分析很務實：不是所有護城河都在塌，但靠「流程複雜到別人學不會」和「使用者懶得搬家」撐起來的那些，確實越來越脆弱了。

在這個分析基礎上，Boris 做出一個很大膽的預測：接下來十年，新創公司顛覆既有企業的數量會增加十倍。他的推論很直接。一個小團隊現在就能打造出跟大公司等值的產品，而且能正面對決。大公司要改造內部流程、要重新訓練所有人使用新技術、要克服巨大的組織慣性阻力，這些都需要時間。「但你們在場的人沒有這個問題，」Boris 對著台下的創業者說，「如果你是從零開始，你可以從第一天就用 AI 原生的方式建造一切。」他停頓了一下：「我覺得現在是創業最好的時代，有太多東西要被顛覆了。」

真正的落差不在技術，在組織

外界有一個很常見的假設：Anthropic 內部一定有某種秘密武器，某個外面看不到的超強模型或工具，讓他們比外部的開發者領先好幾個月。Boris 在台上直接否認了這件事。「我們用的是跟大家一模一樣的模型。對我們來說，dogfooding 非常重要，用的就是每一個人都能用的東西。」他說得很堅定，因為 Anthropic 建的是一個平台，他們需要確保外部開發者跟內部用的東西完全一致。

那真正的差距在哪？Boris 的答案是組織流程。Anthropic 已經徹底改造了內部的工作方式，而且改造的程度可能超出多數人的想像。他的描述很具體。當他的 Claude 代理人在跑 loop、處理程式碼的時候，如果碰到不確定的事情，會直接透過 Slack 去找其他同事的 Claude。那些同事的 Claude 也在跑自己的 loop。代理人之間整天在 Slack 上溝通，互相問問題、互相交換資訊。公司裡所有的 SQL 都是模型寫的。所有的程式碼都是模型產生的。手動寫程式碼這件事，在 Anthropic 內部已經完全消失。

而且不只是工程師在寫程式。Boris 提到 Claude Code 團隊裡的每一個人都寫程式碼，工程經理、產品經理、設計師、資料科學家、財務負責人、使用者研究員，全部都在寫。每個人有自己的專業領域，但寫程式已經變成一種共通技能。Boris 用了一個詞來形容這種新型態的團隊成員：「跨領域通才」。不是說每個人都變成工程師，而是寫程式變成一種基本技能，跟會用試算表或會寫 email 一樣自然。他在台上環顧聽眾，加了一句：「我猜你們很多人也在經歷一樣的事。」

Boris 花了很大力氣在強調一個觀點：技術對所有人開放，但組織結構和組織流程的差距，才是真正拉開距離的地方。你用的模型跟 Anthropic 一樣。你能裝的工具跟 Anthropic 一樣。差別在於你願不願意、有沒有能力把整個組織的工作方式拆掉重建。技術不是護城河，怎麼用技術才是。

兩年後，工程師不再需要做這些決策

現場有聽眾問到一個開發者社群的經典辯題：雲端跟本地模型怎麼選？Boris 的回答簡短到幾乎像在開玩笑：「不重要。」他認為我們即將到達一個轉折點，模型會自己判斷該用什麼環境。如果本地模型適合這個任務，它就用本地。如果雲端更好，它就上雲端。工程師不需要替它做這個決定。

他接著給了一個更大膽的時間表。兩年後，模型會自己寫所有的程式碼、自己啟動代理人、自己建置執行環境。「這些不再是我們工程師要做的決策了。」這句話如果放在兩年前，聽起來像科幻小說。放在今天，考慮到 4.7 已經會自主啟動 loop，它開始顯得沒那麼不切實際。

Boris 同時也談到了 Claude Code 的產品外殼（harness）正在變得比較不那麼關鍵。半年前如果你問他，產品設計和模型能力對 Claude Code 成功的貢獻各佔多少，他會說大約各半。但隨著模型的對齊能力進步，現有的各種安全機制都會變得沒那麼必要。Prompt injection 防護、權限模式、human-in-the-loop 確認流程，這些東西終究會退場，因為模型會自己做正確的事。

不過他馬上補充了一個來自 YC 時期的信念。Boris 早年是 YC 孵化的新創公司的第一號員工，YC 教他的核心就是一件事：做出人們真正喜歡的東西。「不管產品是什麼、模型有多強，你最終還是得做一個人們真正喜歡用的東西。那些使用一整天時的小細節，那些讓體驗變順暢的設計，這些還是很重要。」技術在進步，但做出讓人喜歡的產品這件事，沒有被 AI 解決。

Boris 在紅杉的這場演講，對照他四個月前的公開談話，是一份很好的進度報告。Loop、routines、代理人彼此透過 Slack 溝通、模型自主啟動自動化流程，這些東西在年初還只是概念或雛形，現在已經是他的工作日常。但他指出的方向更值得注意：寫程式本身確實在被快速解決，下一個戰場不在技術層，而在組織層。誰能最快把代理人整合進每一個工作流程、讓每個團隊成員都能建造東西、讓 AI 原生的文化真正落地，誰就能在這波變革中佔到位置。對新創來說這是好消息，因為你沒有包袱。對大企業來說這很殘酷，因為包袱就是你最大的敵人。