Father of Claude Code's Latest Assessment: Team Division of Labor Rewritten in the AI Era, These 'Five Types' Are Most in Demand

marsbitPubblicato 2026-06-30Pubblicato ultima volta 2026-06-30

Introduzione

"In the era of AI reshaping software development, Anthropic's Claude Code team lead, Boris Cherny, proposes a future where traditional job titles dissolve. He identifies five fluid, behavior-based roles emerging in effective, AI-augmented teams: The Prototyper (generates disruptive ideas), The Builder (scales prototypes to production), The Sweeper (streamlines and refactors to combat bloat), The Growth (iterates on launched products for market fit), and The Maintainer (ensures long-term security and reliability). Crucially, these are not fixed positions. Individuals may span multiple roles depending on the project and its lifecycle stage. A designer might be a Prototyper and Sweeper; an engineer could be a Builder and Maintainer. Team composition should shift with product maturity: early-stage products need Prototypers, Builders, and Sweepers, while scaling products require more Builders, Growth roles, and Maintainers. The discussion highlights that role fluidity is key, as professionals often switch roles across different projects or as a single project evolves. While AI tools like Claude increasingly assist with tasks like building and sweeping, human adaptability and focus on goals over rigid job boundaries are seen as essential for future teams."

As Agent Coding goes viral and reshapes the software industry, it seems the field has gradually accepted the undeniable fact that the role of the "engineer" is changing. In reality, however, the change likely extends beyond just the "engineer" position; a more profound transformation is quietly occurring at the foundation of team organizational structures......

Recently, Boris Cherny, head of the Anthropic Claude Code team, shared a very interesting observation on X.

He pointed out that as functions like engineering, product, design, and data science increasingly merge, he has been pondering what these roles will evolve into in the future. Taking the Claude Code team as an example, the traditional "job labels" internally are being completely discarded, replaced by five new types of "unbundled" roles based on behavioral patterns: The Prototyper, The Builder, The Sweeper, The Growth, and The Maintainer.

The Prototyper: Primarily responsible for proposing entirely new ideas, continuously generating a large volume of creativity, with most ideas ultimately not being launched. In other words, they pursue the quantity and disruptiveness of ideas, not fixating on whether each one must be implemented.

The Builder: Primarily responsible for quickly turning scattered ideas or rough prototypes into products or highly available infrastructure that can truly be deployed in production environments for massive user bases. In other words, they are responsible for solving the hardcore leap from 0.1 to 1.

The Sweeper: Primarily responsible for "subtraction." The most terrifying side effect of the AI era is the over-expansion of code and features. The Sweeper's duty is to clean up and streamline user interfaces, simplify and refactor messy code and system architectures, and remove unnecessary redundant functionalities to achieve high system performance and maintainability.

The Growth: Takes over a finished, built product. When a product enters the market, The Growth is responsible for continuous, rapid iteration. They must care about: how to bring the product closer to the market? How to make users more willing to stay? How to make a product evolve from "usable" to "needed." However, this role is not equivalent to traditional growth operations; it is more of a combination of product, data, user understanding, and experimentation capabilities.

The Maintainer: Responsible for the long-term operation of a mature system. They may not chase flashy new features but obsess over security, reliability, extreme operational efficiency, and system resilience, ensuring services remain rock-solid under any extreme traffic conditions.

It's important to note, however, that these five roles do not correspond to traditional positions. That is to say, unlike traditional organizational management where a person's role is fixed in a job title.

Boris Cherny believes that many people might span two roles, and sometimes even three.

"I've also noticed these roles aren't truly tied to specific jobs. For example, internally at Anthropic, some designers align more with type 1, some with type 2, and some with type 3; the same goes for engineers, product managers, and data scientists."

This implies that in efficient, AI-empowered teams, many members are no longer 'single-purpose cogs.' A designer can be a Prototyper or a Sweeper; an engineer can be a Builder or a Maintainer; a product manager can take on Growth or become a Prototyper; a data scientist might not only perform analysis but also directly participate in product growth and system optimization......

In other words, the way future teams look at people might change. The past question might have been mainly "What is your job title?" while the future—or the present—is becoming "Which stage of the product lifecycle can you advance?"

Boris Cherny analyzed that the specific combination of these roles needed for a healthy team depends on the product's current stage:

A brand new product that hasn't yet found product-market fit needs people skilled in roles 1, 2, and 3.

A product that is growing and has found product-market fit needs roles 2, 3, and 4, supplemented by some role 5.

A product with strong product-market fit needs roles 3, 4, and 5, while retaining some role 2.

"Perhaps future product roles will look more like this, rather than today's division by specialized fields."

Once this post was published, it immediately sparked lively discussion among netizens, with most expressing agreement.

"This perfectly matches how people actually work. In some projects, I am indeed a 1+3 combo, while in others, I'm almost pure 4. Job titles have never truly captured these."

A data scientist also "stepped forward," saying that as a data scientist, they often find themselves doing Sweeper-type work while also building products with a data science sensibility. "So does that make me a 2+3 type?"

Netizen Kun Chen@kunchenguid expressed strong resonance. He said he never liked defining "role archetypes" because people easily see them and think, "Ah, so this is me," and then stop reflecting. In reality, "a person's role often needs to change along with the project."

He gave an example: when starting a new project, he typically acts as a Prototyper and Builder; but soon, as rough, unfinished parts become bottlenecks, he turns into a Sweeper. As the project matures, he shifts towards Growth and Maintainer... "If I box myself into one specific role, then when the project reaches a certain stage, I'd have to let go."

Another reality is that people now often work on multiple projects simultaneously, requiring them to play different roles in different projects. "Categorizing oneself into a fixed archetype often limits a person's ability to expand their ambitions."

Therefore, his advice is: Stay flexible, focus attention on the most important things needed to achieve the goal, and worry less about role boundaries. Because these boundaries will only continue to blur over time.

Boris Cherny responded, saying this completely captured his own thoughts: "Completely agree. Roles often change over time and project phases."

Some netizens expressed skepticism: "Since AI writing code is basically solved, why are roles like Builder and Sweeper still needed? Can't we just let Claude run in a continuous loop?"

In response, Boris Cherny explained that Claude can help with all these things to varying degrees and will continue to become stronger over time. Currently, today's Claude is already quite good at taking on Sweeper and Builder-type work.

What about you? How do you view this change in job roles? Feel free to leave a comment and discuss!

Reference Links:

https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

https://x.com/kunchenguid/status/2071382977628795289

This article is from the WeChat public account "Almost Human" (ID: almosthuman2014), author: Focus on AI

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Domande pertinenti

QAccording to Boris Cherny, what are the five new 'unbundled' roles emerging in AI-augmented teams?

AThe five new 'unbundled' roles are: The Prototyper, The Builder, The Sweeper, The Growth, and The Maintainer.

QHow do these five new roles differ from traditional job titles in a company?

AThese roles are not fixed to traditional job titles. They are based on behavioral patterns and how individuals contribute to a product's lifecycle. A person can span multiple roles, and roles can change based on the project or product stage.

QWhich role is responsible for turning rough prototypes into production-ready products?

AThis is the primary responsibility of 'The Builder.' They handle the hard leap from a 0.1 version to a 1.0 version that is ready for the production environment.

QHow should the mix of these five roles in a team change as a product matures?

AFor a new product seeking product-market fit, you need Prototypers, Builders, and Sweepers. For a growing product with established fit, you need Builders, Sweepers, and Growth roles, with some Maintainers. For a mature product with strong fit, you need Sweepers, Growth, and Maintainers, with some Builders retained.

QWhat was Boris Cherny's response to the skepticism about needing human Builders or Sweepers if AI can write code?

ABoris Cherny stated that Claude can already help with these tasks to a significant degree and is getting better. Currently, it is particularly good at assisting with the Sweeper and Builder type of work.

Letture associate

US CFTC Launches Broad Investigation into Polymarket, Is the Prediction Market Party Coming to an End?

The U.S. Commodity Futures Trading Commission (CFTC) is conducting a broad investigation into the prediction market platform Polymarket, focusing on its business practices including social media promotions. This follows a bipartisan letter from U.S. senators urging the CFTC to probe alleged fraudulent marketing tactics used to promote gambling-like products. The action coincides with a period of explosive growth for the prediction market sector, driven by events like the World Cup, with platforms like Kalshi and Robinhood reporting record trading volumes and revenue. The investigation signals a potential end to the sector's unregulated expansion and may lead to clearer federal oversight, particularly regarding investor protection and distinguishing prediction markets from traditional sports betting. The CFTC's move has also intensified a jurisdictional conflict with multiple U.S. states (including Kentucky and New York), which have sued platforms like Polymarket and Kalshi, accusing them of operating illegal sports betting and threatening state gambling tax revenues. Furthermore, the CME Group has sued the CFTC, challenging its approval of certain prediction market products. The report also highlights the political and capital interests intertwined with the industry. Donald Trump Jr. holds advisory and investment roles in both Kalshi and Polymarket, and the Trump administration has previously emphasized federal regulatory authority over these markets. The CFTC's investigation into Polymarket is framed as a step towards formalizing the industry's regulatory landscape, moving it from a phase of "wild growth" towards a more structured future.

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U.S. CFTC Launches Extensive Investigation into Polymarket, Is the Prediction Market Frenzy Season Cooling Down?

The U.S. Commodity Futures Trading Commission (CFTC) has launched a broad investigation into the prediction market platform Polymarket, focusing on its business practices including social media activities. This follows a bipartisan letter from U.S. senators urging the CFTC to probe allegations of paid influencer false marketing and fraudulent promotion of gambling-like products to American users. The investigation comes as the prediction market sector experiences explosive growth, largely driven by the World Cup. Weekly trading volumes have hit record highs, exceeding $14.4 billion, with platforms like Kalshi and Robinhood's new venture seeing significant activity. Major firms like Meta are also showing interest in the space. This regulatory scrutiny signals a potential end to the sector's "wild growth" phase. The CFTC's move also highlights an escalating jurisdictional conflict between federal regulators and state authorities. Over a dozen states, including Kentucky and New York, have sued platforms like Polymarket and Kalshi, accusing them of operating illegal sports betting, which threatens state gambling tax revenues. The CFTC is countersuing to assert its exclusive federal jurisdiction over these "event contracts" as derivatives. Furthermore, the CFTC's approval of Kalshi's Bitcoin perpetual futures contract has sparked a lawsuit from traditional exchange CME, alleging regulatory overreach. The political and capital landscape is intricate, with Donald Trump Jr. holding advisory roles and investments in both Kalshi and Polymarket. This connects capital, political influence, and regulatory bodies, suggesting the current investigation may be a step toward formalizing the industry's rules rather than halting its progress.

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Utilità del Token: SPERO,$$s$ utilizza il proprio token di criptovaluta, progettato per servire varie funzioni all'interno dell'ecosistema. Questi token abilitano transazioni, premi e la facilitazione dei servizi offerti sulla piattaforma, migliorando l'impegno e l'utilità complessivi. Architettura Stratificata: L'architettura tecnica di SPERO,$$s$ supporta la modularità e la scalabilità, consentendo un'integrazione fluida di funzionalità e applicazioni aggiuntive man mano che il progetto evolve. Questa adattabilità è fondamentale per mantenere la rilevanza nel panorama crypto in continua evoluzione. Coinvolgimento della Comunità: Il progetto enfatizza iniziative guidate dalla comunità, impiegando meccanismi che incentivano la collaborazione e il feedback. Nutrendo una comunità forte, SPERO,$$s$ può affrontare meglio le esigenze degli utenti e adattarsi alle tendenze di mercato. 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Lancio del Whitepaper del Progetto: Dopo la fase concettuale, è stato rilasciato un whitepaper completo che dettaglia la visione, gli obiettivi e l'infrastruttura tecnologica di SPERO,$$s$ per suscitare interesse e feedback dalla comunità. Costruzione della Comunità e Prime Interazioni: Sono stati effettuati sforzi attivi di outreach per costruire una comunità di early adopters e potenziali investitori, facilitando discussioni attorno agli obiettivi del progetto e ottenendo supporto. Evento di Generazione del Token: SPERO,$$s$ ha condotto un evento di generazione del token (TGE) per distribuire i propri token nativi ai primi sostenitori e stabilire una liquidità iniziale all'interno dell'ecosistema. Lancio della Prima dApp: La prima applicazione decentralizzata (dApp) associata a SPERO,$$s$ è stata attivata, consentendo agli utenti di interagire con le funzionalità principali della piattaforma. 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99 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Cosa è AGENT S

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? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. 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. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. 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. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

562 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

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