TL;DR：
Anthropic的大佬Jack Clark摊牌了：公司内部代码快被AI写完了，工程师们正忙着从“码农”进化成“一人带5个AI小弟”的包工头。这届年轻人还没入职可能就要面临“初级岗消失术”，毕竟当AI学会了自己写自己，剩下的唯一门槛可能就是：你能不能把需求说人话？
想象一下，你是一名顶尖AI公司的工程师。早晨坐下，不需要打开文档苦思冥想，而是先给五个名为“Claude”的AI小弟分派任务：一号去重构那个烂掉的模块，二号去跑测试，三号把昨晚想到的新功能初稿打出来。你坐在中间，喝着咖啡，像指挥家一样调度着万亿次的算力。
这不是科幻电影，而是 Anthropic 联合创始人 Jack Clark 描述的日常。在最近接受《纽约时报》采访时，他扔下了一颗重磅炸弹：在 Anthropic 内部，绝大多数代码已经由 AI 编写完成1。如果进展顺利，到 2026 年底，这个比例将无限接近 99%。
曾经那个“我写代码我骄傲”的时代，正在被一个“我管 AI 我牛掰”的时代暴力超车。
码农“谢幕”，包工头“登基”：AI 正在写它自己的代码
现在的工程师到底是怎么干活的？Jack Clark 亲自下场“卖瓜”。他想做一个物种模拟器，搁在以前，这得是好几天的工程量。但现在，他只动了动嘴，把想法扔给 Claude Code，十分钟后，代码、环境配置、依赖包全部整齐划一地跑了起来1。
这种效率提升不是个例。根据 Anthropic 对内部 132 名工程师的“体检报告”，在 AI 原生工作流的加持下，生产力暴增了 50%2。
“AI 不再是帮你写样板代码的助手，它现在是直接下地干活的主力。更离谱的是，Claude Code 这个产品，很大程度上是 Claude 自己写出来的。” 1 —— 调侃点评：这大概就是传说中的“我卷起我自己来连人类都害怕”。
现在的场景是：一个人就是一支队伍。工程师们日常会同时开启五六个 Claude 实例，每个 AI 都有自己的“工号”和职责1。AI 甚至开始有了“主见”，在执行时会主动反馈：“嘿，伙计，这条路不通，我打算换个姿势试试。”1 这种从“说话者”到“行动者”的跨越，意味着 AI 正从你的笔，变成你的手。
职场“消失术”：消失的初级岗与稀缺的“懂王”
技术跑得太快，最先感到“班味儿”不对劲的是职场新人。过去企业的分工逻辑很清晰：新人搬砖，中层监工，高层定方向。但现在，AI 搬砖又快又好，还没脾气，那还要新人干嘛？
Anthropic CEO Dario 曾预言，AI 可能会在几年内取代一半的初级白领岗位1。Jack Clark 的看法虽然稍微温柔一点，但也承认：未来三年的大学毕业生失业率可能会更高1。
在这种背景下，职场护城河正在发生偏移：
- 技能“全栈化”：以前你是 Go 专家或 React 大师，现在你是“解决问题专家”。只要你有想法，技术栈不再是护城河，而是 AI 工具箱里随取随用的扳手2。
- 上下文管理（Context Management）成为核心竞争力：AI 的瓶颈往往在于“冷启动”。谁能把任务定义得更清楚，谁能给 AI 提供更精准的上下文，谁就是未来的职场锦鲤2。
“未来的核心技能，是擅长让 AI 干活，也就是把英语（或其他人类语言）作为一种编程语言。” 2 —— 调侃点评：现在的文科生和理科生终于在“说人话”这件事上达成了大和解。
终极挑战：当 AI 的迭代按“周”计，组织还在“倒时差”
这场变革最残酷的地方不在于 AI 抢饭碗，而在于**“速度差”**。
Jack Clark 指出，目前存在三种极其不平衡的速度：AI 进化是以“周”为单位的（模型几个月一升级）；个人适应是以“月”为单位的；而企业调整组织架构、政府制定政策，却是以“年”为单位的1。
当你刚开完三个月的闭门会议决定如何引入 AI 时，AI 可能已经进化出“自我改进代码”的能力，进入了不需要人类介入的自我加速循环1。这种速度差让传统管理流程显得极其笨重。
不仅如此，AI 写的代码越多，工程师能直接掌握的细节就越少。Clark 表达了对“技术债”和安全漏洞的担忧1：如果年轻人不再通过痛苦的 Debug 来建立直觉，未来还有谁能一眼看出 AI 写出的代码是不是一个漂亮的“屎山”？这就是所谓的**“监督悖论”**：我们需要高超的技能去监督 AI，但 AI 正在让我们失去锻炼这些技能的机会2。
为了保持这种“速度优势”，Anthropic 甚至撤销了 OpenAI 使用 Claude Code 的权限1。这场关于速度的竞赛，正逼着每一家企业重新思考：在 AI 已经开始干活的今天，人到底该往哪儿站？