Claude Code之父最新判断:AI时代团队分工被重写,这「五种人」最吃香

marsbitPublicado em 2026-06-30Última atualização em 2026-06-30

Resumo

在AI重塑软件行业的背景下,Anthropic Claude Code团队负责人Boris Cherny提出,传统的工程、产品、设计等岗位标签正被打破,团队分工演变为基于行为模式的五类新型角色: 1. **原型师**:专注提出大量创意与颠覆性想法,不追求每个都落地。 2. **构建者**:负责将粗糙原型转化为可投入生产的高可用产品或基础设施。 3. **清理师**:做减法,精简界面、重构代码、移除冗余,提升系统性能与可维护性。 4. **增长师**:推动成型产品小步快跑迭代,结合产品、数据与用户理解,使其从“能用”走向“被需要”。 5. **维护者**:保障成熟系统的长期稳定,专注安全性、可靠性及弹性。 这些角色不绑定传统岗位,个人可横跨多种角色。团队组合需根据产品阶段动态调整:探索期需要原型师、构建者和清理师;增长期侧重构建者、清理师和增长师;成熟期则以清理师、增长师和维护者为主。 讨论中,许多人认同角色应随项目灵活变化,避免自我固化。尽管AI能力增强,但人类在构建、清理等工作中仍不可或缺。未来,团队更关注成员能在产品生命周期的哪一阶段推动进展,而非僵化的岗位划分。

在 Agent Coding 火爆,重塑软件行业的当下,业界似乎已经逐渐接受「工程师」被改变的不争事实。可实际上,被改变的可能已经不只是「工程师」这一个岗位,更深刻的变革正在团队组织架构的底层悄然发生......

近日,Anthropic Claude Code 团队负责人 Boris Cherny 在 X 上提出了一个很有意思的观察。

他指出,随着工程、产品、设计、数据科学等职能逐渐融合,他一直在思考,未来这些角色会演变成什么样?以 Claude Code 团队为例,内部传统的「岗位标签」正在被彻底撕下,取而代之的是 5 类基于行为模式的「非绑定」新型角色:原型师、构建者、清理师、增长师、维护者。

原型师(The Prototyper):主要负责提出全新的想法,持续产出大量的创意,其中大多数最终不会上线。也就是说,他们追求的是想法的数量与颠覆性,而不纠结于是否每一个都要落地。

构建者(The Builder):主要负责把散落的创意或粗糙的原型,快速转化为可以真正投入生产环境、面向海量用户的产品或高可用基础设施。换句话说,他们负责解决的是从 0.1 到 1 的硬核飞跃。

清理师(The Sweeper):主要负责「做减法」,AI 时代最可怕的副作用是代码与功能的过度膨胀,清理师的职责是清理、精简用户界面,简化、重构混乱的代码与系统架构,将不必要的冗余功能移除,以换取系统的高性能与高可维护性。

增长师(The Growth):接手一个已经构建出来的成型产品,当产品进入市场,增长师负责进行小步快跑的持续迭代,要关心:如何让产品更接近市场?如何让用户更愿意留下来?如何让一个产品从「能用」走向「被需要」。不过这个角色并不等同于传统意义上的增长运营,而更接近产品、数据、用户理解和实验能力的结合体。

维护者(The Maintainer):负责一个成熟系统的长期运营,他们不一定参与追逐耀眼的新功能,但死磕安全性、可靠性、极致的运行效率和系统弹性,确保服务在任何极端流量下都能稳如磐石。

不过需要注意的是,这五类角色并不对应传统岗位。也就是说,它们不像传统的组织管理中,一个人的角色固定在职位头衔里。

Boris Cherny 认为,很多人可能会横跨两种角色,有时甚至会横跨三种角色。

「我也注意到,这些角色并不真正绑定具体岗位。比如在 Anthropic 内部,有些设计师更符合第 1 类,有些更符合第 2 类,有些则更符合第 3 类;工程师、产品经理、数据科学家也是如此。」

这就意味着,在高效的 AI 赋能团队中,许多成员不再是「单一螺丝钉」。一个设计师可以是原型师,也可以是清理师;一个工程师可以是构建者,也可以是维护者;一个产品经理可以承担增长师,也可以成为原型师;数据科学家可能不只会做分析,还可能直接参与产品增长和系统优化......

换句话说,未来团队看人的方式可能会发生变化。过去的问题可能主要是「你是什么岗位」?而未来或现在正在变成「你能在产品生命周期里推进哪一阶段」?

Boris Cherny 认为分析道,一个健康的团队所需要的这些角色的组合方式,具体取决于产品所处的阶段:

一个全新的、尚未找到产品市场契合度的产品,需要擅长 1、2、3 类角色的人;

一个正在增长、已经找到产品市场契合度的产品,需要 2、3、4 类角色,并配备一些 5 类角色;

一个已经拥有强产品市场契合度的产品,则需要 3、4、5 类角色,并保留一些 2 类角色。

「也许未来的产品角色会更像这样,而不是今天这种按专业领域划分的岗位。」

而此帖文一经发出,立即引起了网友的热议,大多数人表示赞同。

「这太符合人们真实的工作状态了。在一些项目里,我确实是 1+3 的组合,而在另一些项目里,我几乎就是纯粹的 4。岗位名称从来没有真正概括过这些。」

一位数据科学家也「现身说法」,说自己作为数据科学家,发现自己经常在做清理师类型的工作,同时还会带着数据科学的品味去搭产品。「所以这算不算我是 2+3 型?」

网友 Kun Chen@kunchenguid 则表示,深有同感。他说自己一直不太喜欢定义「角色原型」这件事,因为人们很容易看到之后就想:「啊,原来这就是我」,然后就不再继续反思自己。而在现实中,「一个人的角色往往需要随着项目一起变化。」

他举了个例子,比如刚开始做一个新项目时,他通常会是原型师和构建者;但很快,当那些粗糙、不完善的地方开始成为瓶颈时,他又会会变成清理师。而随着项目逐渐成熟,他又会转向增长师和维护者......「如果我把自己框死在某一种角色里,那么项目推进到某个阶段时,我就不得不放手。」

而且另一个现实是,现在大家越来越常同时推进多个项目,这就要求大家能在不同项目里扮演不同角色。「把自己归类到某种固定原型里,往往会限制一个人扩展野心。」

所以他的建议是:保持灵活,把注意力放在实现目标所需的最重要事情上,少纠结角色边界。因为这些边界只会随着时间继续变得模糊。

Boris Cherny 对此表示,这完全说中了自己的心声:「完全同意。角色往往会随着时间和项目阶段不断变化。」

也有网友表示质疑,「既然 AI 写代码这件事基本已经被解决了,为什么还需要构建者和清理师这类角色?难道不能直接让 Claude 不断循环执行吗?」

对此,Boris Cherny 的解释是,Claude 在不同程度上都能帮助完成这些事情,而且会随着时间继续变强。而当下,今天的 Claude 在承担清理师和构建者这两类工作上已经相当不错了。

那么你呢,如何看待这一职位角色变化?欢迎在评论区留言、交流!

参考链接:

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

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

本文来自微信公众号“机器之心”(ID:almosthuman2014),作者:关注AI的

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Q根据Anthropic Claude Code团队负责人的观察,AI时代团队分工正在演变成哪五种基于行为模式的新型角色?

A演变成的五种新型角色是:原型师、构建者、清理师、增长师、维护者。

Q文章中提到的“清理师”主要负责什么工作?

A清理师主要负责“做减法”,清理和精简用户界面,简化、重构混乱的代码与系统架构,移除不必要的冗余功能,以换取系统的高性能与高可维护性。

Q未来高效的AI赋能团队中,对成员的角色定位与传统团队有何不同?

A在高效的AI赋能团队中,许多成员不再是“单一螺丝钉”。一个成员可以横跨两到三种角色,例如设计师可以是原型师和清理师,工程师可以是构建者和维护者。未来的问题焦点从“你是什么岗位”转向“你能在产品生命周期里推进哪一阶段”。

Q一个健康的团队如何根据产品阶段来组合所需的角色类型?

A一个全新的、尚未找到产品市场契合度的产品,需要擅长原型师、构建者、清理师的人;一个正在增长、已经找到产品市场契合度的产品,需要构建者、清理师、增长师,并配备一些维护者;一个已经拥有强产品市场契合度的产品,则需要清理师、增长师、维护者,并保留一些构建者。

Q有网友质疑既然AI能写代码,为何还需要构建者和清理师,Boris Cherny是如何回应的?

ABoris Cherny回应称,Claude在不同程度上都能帮助完成这些事情,并且会越来越强。在当下,今天的Claude在承担清理师和构建者这两类工作上已经相当不错了。

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Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. 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Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. 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