如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而不是一行行敲代码，这会是什么感觉？是兴奋，因为产出翻倍、想法终于可以快速落地；还是隐隐不安，因为自己赖以安身立命的“手艺”似乎正在慢慢被接管？
对于正在建设 AI 的公司来说，这个问题来得比想象中更早、更猛。
Anthropic 在 2025 年做了一次有意思的“自我实验”：他们把镜头转向公司内部，系统性地调查工程师和研究人员是如何使用 Claude 的，以及这些变化正在如何重塑工作的内容、节奏、协作方式，甚至职业身份。下面内容翻译自 Anthropic 官方的长文《How AI Is Transforming Work at Anthropic》，基于问卷调查、深入访谈以及 Claude Code 使用数据，试图回答这样几个问题：
AI 到底把工程师的时间花在了哪里？
它真的提升了生产力吗？
我们会因此变得更“全栈”，还是逐渐失去底层能力？
在这场转型里，个体应该如何重新定位自己的角色？
人工智能正在如何改变我们的工作方式？我们此前一项关于 AI 经济影响的研究，主要从整体劳动力市场的角度出发，考察了各种不同的工作。但如果我们把镜头拉近，去细看那些最早使用 AI 技术的一群人——也就是我们自己，会看到什么？
把视角转向公司内部，在 2025 年 8 月，我们对 132 名 Anthropic 的工程师和研究人员发放了问卷，进行了 53 次深入的定性访谈，并分析了内部的 Claude Code 使用数据，来理解 AI 使用方式正在如何改变 Anthropic 的日常工作。我们的发现是：AI 的使用正在从根本上改变软件开发者的工作性质，这既带来了希望，也带来了担忧。
我们的研究呈现出一个处在剧烈变革中的工作场所：工程师的产出显著提升，变得更加“全栈”（能够胜任原本超出自己专业范围的任务），学习和迭代的速度加快，也开始着手处理过去长期被搁置的任务。这种能力边界的外扩，也让大家开始思考代价：有人担心这会牺牲更深层次的技术功底，或者削弱自己有效监督 Claude 产出的能力；也有人则乐于拥抱这种变化，把它看作是思考方式从细节转向更高层次抽象的机会。有的人发现，与 AI 合作得越多，反而与同事合作得越少；还有人开始担心，自己会不会有一天真的把自己“自动化下岗”。
我们也意识到，在一家构建 AI 的公司内部研究 AI 的影响，本身就是一种带有“特权视角”的观察——我们的工程师有机会更早接触前沿工具，工作领域相对稳定，并且他们本身也是这轮 AI 变革在其他行业中发生的推动者。即便如此，我们仍然认为这些发现值得研究与公开分享，因为对工程师而言，在 Anthropic 内部正在发生的事情，很可能是更广泛社会转型的某种“预演”。这些发现提示了一些值得各个行业提前思考的挑战与问题（具体的研究限制可以参见文末附录中的“局限性”部分）。在这批数据采集时，Claude Sonnet 4 和 Claude Opus 4 是当时最强的模型，而模型能力此后仍在不断提升。
更强大的 AI 带来了生产力的提升，但同时也抛出了新的问题：如何保持技术能力不过度流失？如何在 AI 协作下维持有意义的人与人协作？如何为一个充满不确定性的未来做准备——那可能需要截然不同的学习方式、指导机制和职业发展路径？在文末“展望未来”部分，我们讨论了一些 Anthropic 正在内部尝试的初步探索。在另一篇关于经济政策的博客文章中，我们也提出了一些围绕 AI 的经济政策设想。
关键发现
在本节中，我们会简要总结问卷、访谈和 Claude Code 数据给出的主要结论。更详细的结果、方法和注意事项，会在后面的章节中展开。
问卷数据
Anthropic 的工程师和研究人员最常用 Claude 来修复代码错误和理解代码库。调试和代码理解是最常见的使用场景（对应图 1）。
大家报告 Claude 使用频率与生产力提升都在持续上升。员工自报目前有约 60% 的工作会使用 Claude，平均带来约 50% 的生产力提升——相比一年前，这是 2～3 倍的增长。生产力提升的表现形式，是各类任务上单个任务花费的时间略有下降，但整体产出量明显增加（对应图 2）。
约 27% 的 Claude 辅助工作，是本来不会发生的。比如扩展项目规模、做各种“锦上添花”的工具（如交互式数据看板），以及一些如果完全人工完成就不划算的探索性工作。
多数员工频繁使用 Claude，但认为“可以完全交给 Claude 不用自己验证”的工作只占 0–20%。Claude 更像是一个始终在线的协作者；使用它通常仍然需要主动监督和验证，尤其是在高风险场景下，而不是完全不用检查就把任务直接“甩手”出去。
定性访谈
员工正在逐渐形成关于“什么任务适合交给 AI”的直觉。工程师倾向于把那些易于验证、自己“可以比较轻松地嗅一嗅就知道对不对”的任务、低风险任务（例如“一次性的调试脚本或研究代码”），或者枯燥无聊的事情交给 Claude（“我越是对一件事感到兴奋，就越不太会用 Claude；反之，如果对这件事本身有很多心理阻力，我往往会先和 Claude 开个头”）。许多人会从简单任务开始试探性地交给 Claude，然后逐步扩大到更复杂的工作——目前大家仍倾向于把大部分设计或“品味”相关的工作留在自己手中，不过随着模型能力提升，这条边界也在不断被重新谈判。
技能在更多方向上被拓展，但动手练习的机会变少了。Claude 让大家可以在更多领域“伸出触角”（比如软件工程的不同层面：“我现在可以很熟练地做前端、事务型数据库、API 代码这些东西——这些以前是我不太敢碰的部分”），但也有人担忧，深层次的技能在写代码和审代码上的积累会因此萎缩——“当产出某个结果变得这么容易、这么快时，你就更难逼自己停下来，花时间真正去学一个东西。”
人与“编程手艺”的关系在改变。有人拥抱 AI 助手，把重点放在结果上（“我以前以为自己喜欢的是写代码，现在发现我喜欢的其实是写完代码之后得到的那些东西”）；也有人坦言“对写代码这件事本身有些怀念”。
工作场所的社交动态也在变化。Claude 已经成为很多工程师提问时的“第一站”，那些过去会去问同事的问题，现在都先问 Claude——结果是，部分人感觉到自己获得的指导和协作机会减少了。（“我很喜欢和人一起工作，现在有点难过的是，我‘需要’他们的频率变低了……更初级的同事也不太像以前那样来问我问题。”）
职业路径在演化，未来也充满不确定。工程师正在转向更高层级的工作——管理 AI 系统，同时报告了显著的生产力提升。但这些变化也让人对软件工程这一职业的长期前景产生疑问。有人态度复杂：“短期我很乐观，但长期我觉得 AI 最终会把所有事情都做掉，让我和很多人变得不再重要。”也有人坦承，对未来自己的角色会变成什么样，“很难说”。
Claude Code 使用趋势数据
Claude 正在以更高的自主性处理越来越复杂的任务。六个月前，Claude Code 大概可以连续自主完成 10 个动作，之后就需要人来介入。现在，它通常可以连续完成大约 20 个动作，在更复杂的工作流中对人类“指挥”的频率明显降低（对应图 3）。工程师也越来越多地用 Claude 来做复杂任务，比如代码设计/规划（在所有使用中的占比从 1% 提升到 10%），以及实现新功能（从 14% 提升到 37%，对应图 4）。
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Claude 修掉了很多“纸割伤（papercuts）”。大约 8.6% 的 Claude Code 任务是对那些提升工作体验但容易被忽视的小问题的修复，例如为了可维护性而做的重构，也就是人们口中的“修纸割伤”，这些事情在过去通常会被一直往后排。这些小改动积少成多，有望带来更大的效率和体验提升。
每个人都在变得更“全栈”。不同团队以不同方式使用 Claude，往往是用来增强各自的核心专长——比如安全团队用它来分析陌生代码，Alignment & Safety 团队用它来构建数据可视化前端，等等（对应图 5）。
