Claude Code惊人身世曝光,竟脱胎于安全对齐,Boris:才完成1%

marsbitPubblicato 2026-07-07Pubblicato ultima volta 2026-07-07

Introduzione

Claude Code 的起源曝光,其核心并非单纯为了编程,而是脱胎于 Anthropic 内部的安全对齐项目。Anthropic 联合创始人 Ben Mann 透露,公司创立初期就决定构建编程助手。2021年,研究团队开始探索让模型自动化完成软件工程工作,认为这是通向变革性AI的必经之路。早期他们开发了VS Code扩展和内部命令行工具“clide”,但受限于基础设施和模型能力,项目一度被搁置。 2024年9月,Boris Cherny 加入后,致力于构建面向未来模型的“智能体编程”。经过快速原型验证,团队在年底开启了为期两周的密集冲刺,完成了核心功能。2025年2月,产品以 Claude Code 之名正式发布,初期反响平平。但随着 Claude 4 系列模型的推出,其能力得到质的飞跃,开始深刻改变硅谷的开发方式。 Boris Cherny 表示,尽管已有巨大进步,但当前仅完成了目标的1%。未来,Claude Code 将致力于实现真正的长时自主、持久记忆和复杂规划能力,推动人类工程师从“代码建筑师”向“AI管理员”的角色转变。这标志着AI智能体深度融入现实世界、解决复杂问题的开端。

【导读】从2021年Ben Mann带领团队构建早期VS Code扩展,到2024年Boris Cherny疯狂迭代,再到2025年Claude Code横空出世并彻底改变硅谷运转方式——整个故事像一部史诗。Claude Code之父却说说:「我们才完成了1%。」

Claude Code才完成1%!

Anthropic核心开发者Boris Cherny却抛出了Claude Code极度反常识的起源:Claude Code,脱胎于Anthropic内部的安全对齐(Alignment)项目。

而正是最激动人心的部分,在于后半段:

还有很多事情要做。我们才完成了1%。

因为1%的空间,意味着99%的未来还完全空白。

同一时间,Claude官方首次爆料Claude Code起源史:

Anthropic官方页面《The Making of Claude Code》同步上线。

传送门:https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

Claude Code差点被彻底遗忘

故事要从2021年讲起。

Anthropic联合创始人兼Labs团队负责人Ben Mann回忆:

当我们创立Anthropic,并最终决定打造一款产品时——这本身在当时就是个颇具争议的决定——我们做的第一件事就是构建了一个编程助手。

研究工程师Dawn Drain刚加入Anthropic,她的主项目是:让模型的编码能力至少达到我自己的水平

同一时期,Shauna Kravec的强化学习团队已经在思考更激进的事——自主软件工程。他们不是想做一个聊天机器人,而是想让模型真正「干活」。

为什么是coding?Shauna的回答至今仍然惊艳:

我们认为通往变革性AI的路径,必须经过自动化大规模软件工程工作。

2022年初,他们已经开始用RL训练模型写简单函数、然后测试正确性。

结果,最初模型表现非常糟糕。

与此同时,Ben Mann带领的团队做了一个VS Code扩展——一个早期的coding assistant。它能给出四个不同建议。2022年春天,这个工具在外部已经有大约100个用户了。

可紧接着,现实给了他们一记重锤。

基础设施的噩梦出现了。

要做真正的agentic coding,你需要让模型在安全的环境里执行代码、读写文件、处理超时、处理失败......

这些问题,和如今所有人还在头疼的agent问题,几乎一模一样。

Dawn和同事花了很长时间才让模型在一个容器里拥有持久shell,能流式输入输出,还能优雅地处理超时。

然后,Ben Mann休完陪产假回来,发现大家「基本上把coding assistant忘了」。

研究侧却从未停止。

他们继续打磨agentic coding的核心零件:function calling、search、bash tool......这些今天看来理所当然的能力,在当时是硬仗。

Anthropic「超前得让人尴尬」

2022年底到2023年,Shauna的团队取得了关键突破:他们让模型拥有了bash tool,能在代码库里自由搜索。

Dawn Drain花了「尴尬长的时间」教Claude写diffs。

最终他们做了一个内部命令行工具,叫clide

它能让你和Claude聊天来编辑代码、完成开发任务。

Ben Mann说:「我爱它。它真的很棒,但它可以好得多。」

问题是:它太超前了。Sid Bidasaria后来回忆:「大家都谈论clide,但它又笨重又慢。」

Claude Code第一位工程师Adam Wolff给它加了原始的agentic能力——能从部分改动推断用户意图。

第一次成功时,他「在厨房里跳舞」。

可clide始终是研究侧的玩具。

它太脆弱、太慢、太不稳定。

直到2024年9月,一个新的人走进了Labs团队。

Claude Code一飞冲天

2024年9月,Boris Cherny加入Anthropic Labs。

Ben Mann给他的任务是「agentic coding」,嘱托「不要为今天的模型构建,要为六个月后的模型构建」。

他没有被直接指派做coding产品,而是先熟悉Anthropic API,快速用两天时间做一个极简终端(CLI)原型。

demo里,它能截图Apple Music,告诉你正在听什么歌。

他发到Slack,只收获了两三个点赞

没人懂。连他自己也不完全懂。

但Boris停不下来了。朋友们喊他出去玩,他拒绝了。他周末把自己关在家里,持续钻研这个东西。

有一天,他写了一个pull request,Adam拒绝了,让他用clide试试。

Boris把issue复制粘贴进clide,它直接写出了完整的五到十行PR

Boris后来回忆:

我从没见过这种事。它太震撼了。感觉像未来。

Ben Mann说Boris当时的表情是「Holy shit」。

他们已经有了所有零件,只差把它们拼在一起。

12月,Labs团队终于给这个项目开了绿灯。

原本只有Boris、Sid Bidasaria加上Ben的极小团队,瞬间涌进来六七个人。

他们开始了最后两周的冲刺

那两周里,核心功能几乎全部完成:bug reporting、登录流程、auto-updates、优秀的使用指标......

没有PR限制,没有review流程,修复能五分钟内上线。

10%到100%,以及只完成的「1%」

2025年2月,Claude CLI对外发布,正式更名为Claude Code。

全大写ASCII字符Claude Code的Logo成了AI编程的标志性设计。

早期反馈并不热烈。很多人觉得「想法很酷,但bug太多」。

可模型在进步。当Claude 4系列模型发布时,一切变了。

Boris Cherny坐在Code with Claude大会的后排,Sonnet 4发布时,他低头coding,突然意识到:

「哇,这真的变强了。」

这彻底改变了硅谷的运转方式:Ramp的技术负责人在五分钟内被彻底征服,Bun的创始人利用它瞬间啃下了复杂的网络协议代码。

到了2025年的冬天,一个不可逆转的新世界到来了。

曾经彻夜爆肝的Claude Code负责人Boris Cherny发现,自己已经一行代码都不用手写了——100%的工作都由Claude Code在后台的终端里静默完成。

他甚至一整天用Claude Code写代码,提交了88次,全程妻子和狗狗就在沙发上陪着,轻松惬意。

Cat Wu说,最让她感慨的是权限请求的变化:

刚上线时,大家会认真阅读每一个权限请求。现在,很大一部分用户直接auto-accept了。

信任,正在被建立。

而Boris依然在说那句话——我们只完成了1%

因为真正的长时自主、持久记忆、复杂上下文管理、开放世界规划......这些能力,还远未到来。

人类工程师的角色,正在从「代码建筑师」向「AI管理员」跃迁。

编程不再是晦涩难懂的极客特权,而这,仅仅是AI智能体走向真实世界、解决人类终极难题的开端。

参考资料:https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录;编辑:大卫

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Domande pertinenti

QClaude Code的起源是什么?

AClaude Code脱胎于Anthropic内部的安全对齐(Alignment)项目。

Q根据文章,Claude Code的负责人Boris Cherny认为项目完成了多少?为什么这么说?

ABoris Cherny认为项目才完成了1%。他认为还有诸如长时自主、持久记忆、复杂上下文管理、开放世界规划等大量能力有待开发,意味着未来有99%的发展空间。

Q2024年9月,Boris Cherny加入Anthropic后,Ben Mann给他布置了什么任务?

ABen Mann给他的任务是负责“agentic coding”(智能体编码),并嘱托他“不要为今天的模型构建,要为六个月后的模型构建”。

Q文章中提到Claude Code的一个早期内部命令行工具叫什么名字?它的特点是什么?

A早期内部命令行工具叫“clide”。它能让用户通过与Claude聊天来编辑代码和完成开发任务,但存在笨重、速度慢、脆弱和不稳定的问题,在当时被认为“太超前了”。

Q根据文章描述,Claude Code的推出是如何改变硅谷工作方式的?请举出一个例子。

A它彻底改变了硅谷的运转方式。例如,Ramp的技术负责人在五分钟内被Claude Code征服,而Bun的创始人利用它瞬间啃下了复杂的网络协议代码。

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110 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? 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Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. 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Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. 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