AI 正在快速掌握编写代码的能力，这引发了关于程序员未来就业的担忧。然而，Anthropic 的 Boris Cherny 认为，关键不在于岗位本身，而在于个体所扮演的角色。

Cherny，作为 Claude Code 的创造者，已经有六个月没有亲自编写代码了，他名下的所有代码均由 Claude 生成。他曾预测，一年内“软件工程师”的头衔将逐渐消失，取而代之的是更侧重于“构建者”的角色。

尽管头衔可能改变，但这并不意味着软件工程师将失业。Cherny 在 Platformer 播客中进一步阐述了他的观点，他预测，三年后，从事与写代码、使用智能体相关工作的人数将是现在的 100 倍，尽管他们的称谓可能不再是“工程师”。

Cherny 在 X（原 Twitter）上分享了他对 Claude Code 团队角色的观察，他认为随着工程、产品、设计和数据科学等职能的融合，团队成员扮演着五种不同的角色，而非固定的岗位。

资深工程师 Kun Chen 在此回应，他认为不应轻易给角色贴标签，因为这可能限制个人的发展。他认为角色的转变应伴随项目进程：项目初期是原型师和构建者，细节出现时转为清理者，项目成熟后则成为增长者和维护者。Cherny 同意这一观点，认为角色会随着项目和时间而演变。

Cherny 和 Kun Chen 都观察到，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，而是由当前所扮演的角色来衡量。

这种变化不仅限于工程师。一位产品经理表示，他的团队也经历了职能融合，现代产品经理已与三年前大不相同。同样，在 Anthropic 发布 Fable 5 后，Claude Code 团队的开发者被推向了产品经理的位置，关注点从代码的正确性转向了代码是否在执行正确的任务。

Claude Code 团队中的五种角色被 Cherny 描绘如下：

1. 原型师（Prototyper）：负责产生新想法和概念。
2. 构建者（Builder）：将粗糙的原型转化为可投入生产环境的产品和基础设施。
3. 清理者（Sweeper）：优化界面、简化代码、移除冗余功能、提升性能。
4. 增长者（Grower）：负责打磨已成型产品，提升其市场契合度。
5. 维护者（Maintainer）：确保成熟系统的安全性、可靠性和性能。

Cherny 指出，许多人会同时承担 2 到 3 种角色，这些角色与传统职位无直接关联。在 Anthropic 内部，设计师、工程师、产品经理和数据科学家都分布在这五种角色中，个人的定位由实际工作内容决定，而非头衔。他进一步提出，新产品开发初期需要擅长原型师、构建者和清理者的人才，而成熟产品则更依赖清理者、增长者和维护者。

在开发者社区中，原型师和构建者通常更受重视。然而，AI 编码能力的提升正在改变这种排序。当 AI 能够轻松生成想法和搭建框架时，“清理者”的角色变得尤为关键。

AI 在生成代码方面的能力使其成为原型师和构建者的有力助手。尽管 AI 在执行这些任务方面表现出色，但 Cherny 强调，机器可以执行清理代码的任务，但无法承担清理的责任。例如，决定删除哪一行代码、识别 AI 错误以及承担最终责任，这些仍需人类来完成。AI 承担更多生成性工作，使得能够拍板和收尾的清理者角色价值凸显。

AI 带来的生产力提升主要体现在能够处理“更多的工作”，而非仅仅“更快地完成相同的工作”。这意味着更多功能上线、更多代码被提交、更多实验被执行，从而也产生了更多的“烂摊子”需要清理。

此外，代码评审环节也正发生变化。据 Business Insider 报道，过去半年，未经人工评审直接进入生产环境的 AI 生成代码比例显著上升，且这些代码的存活率更高。开发者越来越倾向于将整个流程交给智能体处理。一旦人工评审环节被省略，系统中的潜在 Bug、性能瓶颈和安全漏洞最终仍需有人来负责，这正是清理者的职责所在。

生成环节的成本正在降低，而兜底环节的重要性日益增加。正如开发者社区中流传的一句话：“最好的工程师，并非写代码最快的那个，而是最清楚什么时候不该信 AI 的那个。”

AI 的发展并未消除工作，而是重塑了工作内容。虽然“软件工程师”这一职称可能消失，但相关的工作依然存在，并被重新分配到更精细的角色和任务中。当 AI 接管了大部分的创意生成和框架搭建工作后，人类的角色更多地转向了收尾、纠错和风险承担。同时，个人的角色也会随着项目的进展而动态转换，今天的清理者可能成为明天某个项目的原型师。最终，个人的身份由其当下的行动来定义。

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