OpenAI Researcher: 100% of Code Handed Over to AI, Claude Rewrites Python Library

marsbitXuất bản vào 2026-08-17Cập nhật gần nhất vào 2026-08-17

Tóm tắt

OpenAI researchers and prominent developers like DHH (creator of Ruby on Rails) are reporting a dramatic shift toward AI-driven coding, with some claiming they no longer write code manually. DHH recently used Claude Fable 5 to fully rewrite the Python library "TerminalTextEffects" into Rust in a single, largely unassisted session, consuming 110 million tokens. The resulting Rust executable is only 3MB, with startup time slashed from 87ms to 2ms and a 9.6x render speed increase. This follows DHH's own reversal from a year ago, when he opposed ceding coding to AI, fearing the loss of "muscle memory" and deep learning. Now, he predicts that within five years, few people will be writing or reading code directly. The article highlights other large-scale migrations, like Bun's move from Zig to Rust in under two weeks, suggesting the marginal cost of code generation is nearing zero. The future role of programmers is envisioned as shifting from writing code to defining requirements, designing constraints, establishing test frameworks, and validating AI output—focusing on discerning "what is worth building" and "what is correct."

Claude Code's creator has publicly stated that he hasn't handwritten a single line of code in over two months.

In a single day, he can merge 27 PRs, all handled by Claude.

OpenAI researcher roon was even more extreme: 'I don't write code anymore; 100% is done by GPT.'

Now, another big name, after deeply experiencing Claude Code and Codex, declared, 'In five years, humans won't write code anymore!'

These past few days, Rails creator DHH personally took on a major task—

Using only Claude Fable 5, he completely rewrote the Python library 'TerminalTextEffects' into Rust in one go.

What's astonishing is that this refactoring consumed a staggering 11 million tokens, almost completing it in a single pass.

The results after it ran were nothing short of 'cheating'—startup time was compressed from 87 milliseconds to just 2 milliseconds, and rendering speed skyrocketed by 9.6 times.

The post instantly garnered millions of views across the internet.

One AI expert directly posed a soul-searching question to the Rails creator: 'If that's the case, where does Ruby go in the next five years?'

DHH's answer was straightforward—

Within five years, not many people will be writing or reading code by hand anymore. So, it really doesn't matter.

Who would have thought that in just one year, the contrast would be so stark!

Handing the Keyboard to AI, Rather Retire

Remember, in May of last year, DHH was firmly stating online that he refused to cede the joy of coding to AI.

In that lengthy post 'Coding should be a vibe!', he clearly stated:

AI is, at best, an assistive 'pair programmer,' good for looking up APIs and answering questions.

He even issued a stern warning: 'If the day comes when I must completely hand the keyboard over to AI, I would rather retire.'

I have zero interest in giving up coding. It's not some chore to offload to AI. What would be the point? To become a project manager for a pack of AI 'hooligans'?

In that six-hour deep-dive conversation with Lex Fridman, DHH insisted that every line of his code was typed by his own hands.

Once, while building a Linux distribution, he repeatedly asked AI to generate the same Bash conditional statement, only to realize that because he lacked the physical act of typing, he never truly mastered it.

This loss of 'muscle memory' left him deeply unsettled. 'Is this the end of learning?'

However, by April this year, the winds had shifted dramatically.

On a podcast, he admitted he had now fully switched to 'Agent-first,' essentially saying goodbye to handwritten code.

Yet, no one expected the phrase 'in five years, not many people will be reading or writing code' to come from the mouth of the Rails creator.

Fable 5 All-in, No One Writes Code in Five Years

Let's take a closer look at this hardcore Python rewrite by Claude.

TerminalTextEffects, or TTE for short, is a terminal visual effects engine.

It can be used both as a command-line program and imported as a Python library into other applications.

Developers can, like magicians, control text trajectories, colors, gradient effects, and animation sequences, transforming dull UIs into something cool.

The Rust version demonstrated by DHH can run 37 effects.

A piece of software that originally required a Python runtime environment was transformed by Claude's refactoring into a mere 3MB executable.

This new repository is called ttfx, hosted under DHH's own Omarchy organization, with every commit history intact.

The entire process took 3 hours and 11 minutes. The main Rust code is 21,000 lines, almost the same volume as the original Python version.

During the task, 8 Agents each worked on a separate branch simultaneously, in batches: reading the code themselves, generating implementations, compiling, running tests, handling failures, then moving to the next round.

The so-called 'one-shot' was essentially handing the task over once.

Using the same method, DHH had Codex complete it, and the results after a single prompt were also excellent.

However, it was 30% slower and cost $43 (290 RMB) in Tokens.

DHH's hardcore operation directly blew up the community, drawing out several Anthropic bigwigs.

Claude Code creator Boris Cherny couldn't help but appear in the comments exclaiming, 'This is insane!'

Faced with a follow-up question from another researcher, Thariq, DHH revealed an even more astonishing detail—

He simply asked Claude to formulate a plan. After that, it was zero intervention throughout, no complex workflows applied, no specific goals pre-set; it was all about complete delegation of authority.

Million-Line Codebase, Bun One-Click Migration

TerminalTextEffects, after all, is limited in scale.

What truly demonstrates the power of AI coding is a massive refactoring in Bun's core.

A few months ago, founder Jarred Sumner personally spearheaded the migration of the massive codebase from Zig to Rust in its entirety.

It's astonishing that this monumental project, involving a million lines of code, was declared 'complete' in less than two weeks.

If this were a few years ago, a project of this magnitude would have been a marathon lasting several quarters, if not years.

Future Coders to Become 'Dragon Tamers'

Now, all signs are frantically hinting at a fact that is both brutal and exciting—

The marginal cost of code generation is approaching zero.

This inevitably plunges many into panic. 'If no one reads or writes code in five years, will programmers disappear?'

Actually, 'no one writes code' absolutely does not equal 'programmers disappear.'

The core work of future programmers will undergo a fundamental shift—

From 'personally implementing code' to fully focusing on defining requirements, designing constraints, establishing testing frameworks, and judging whether the AI wrote it correctly.

It's foreseeable that when 'handcrafting code' becomes history, the only remaining scarce moats will be two points:

Insight into 'what is worth doing' + defining 'what counts as correct.'

Rather than worrying about losing your keyboard, it's better to start thinking now: what kind of Rome do you want to command this boundless-compute 'super coder' AI to build?

References:

https://x.com/dhh/status/2086713611934695848?s=20

https://claude.ai/code/artifact/287825bc-7aad-4541-a7e7-fa4ba8d03612

This article is from the WeChat public account "New Zhiyuan", author: Taozi

Câu hỏi Liên quan

QWhat major transformation did DHH perform using Claude Fable 5?

AHe completely rewrote the Python library 'TerminalTextEffects' into Rust in one go.

QWhat were the performance improvements after the AI-assisted rewrite of TerminalTextEffects?

AStartup time was reduced from 87 milliseconds to just 2 milliseconds, and rendering speed increased by 9.6 times.

QAccording to DHH, what will happen to human coding in the next five years?

AVery few people will be hand-writing or reading code anymore, as the focus will shift to other tasks.

QWhat significant project did Bun founder Jarred Sumner undertake with AI assistance?

AHe migrated the entire massive codebase of Bun from Zig to Rust in less than two weeks.

QWhat does the article suggest will be the core role of future programmers in the age of AI coding?

ATheir core role will shift from writing code to defining requirements, designing constraints, establishing testing systems, and judging whether the AI's output is correct.

Nội dung Liên quan

Giải Mã TapeOut: Một Đứa Trẻ Đã Tạo Ra Một CPU Trên Chuỗi

TapeOut, một giao thức thử nghiệm trên BNB Chain, cho phép người dùng "đúc" một bộ vi xử lý vật lý thực sự trên blockchain. Lõi của giao thức này là việc biến các cổng logic NAND cơ bản thành token ERC-1155. Người dùng có thể kết nối các "transistor token" này trong một hệ thống canvas trình duyệt để tạo ra các mạch, sau đó "xuất bản" chúng thành NFT mạch ERC-721 bất biến. Nhà phát triển Blonskr đã sử dụng 2300 transistor để tạo ra Behemoth, một CPU 4-bit mô phỏng Intel 4004 chạy trên BNB Chain. CPU này hoạt động vĩnh viễn, được đồng bộ hóa bởi thời gian tạo khối (tần số ~2.22 Hz). Mọi người đều có thể truy vấn nó miễn phí. Tính năng đáng chú ý là khả năng kết hợp an toàn: các mạch trên chain không có quyền gọi hay trạng thái có thể ghi, chỉ trả về kết quả tính toán, loại bỏ rủi ro bảo mật. Giao thức mở ra một hướng đi mới: thiết kế mạch chuyên dụng để "đào" coin, biến thợ đào từ người tiêu thụ năng lượng thành nhà thiết kế logic. Mặc dù rất kỹ thuật và chuyên sâu, TapeOut đặt ra một câu trả lời độc đáo cho câu hỏi "blockchain có thể chứa gì?", bằng cách tái tạo nền tảng tính toán vật lý trên một môi trường phi tập trung, mở và có thể kết hợp vô hạn.

marsbit10 phút trước

Giải Mã TapeOut: Một Đứa Trẻ Đã Tạo Ra Một CPU Trên Chuỗi

marsbit10 phút trước

Chủ Sở Hữu XRP Có Thể Giao Dịch Quyền Chọn Trên Nền Tảng Derive Bằng Cách Sử Dụng FXRP Làm Tài Sản Thế Chấp

Flare thông báo từ ngày 12/8, các nhà nắm giữ XRP giờ đây có thể sử dụng FXRP (một phiên bản XRP được đảm bảo trên mạng lưới Flare) làm tài sản thế chấp để giao dịch quyền chọn (options), hợp đồng tương lai vĩnh viễn (perpetuals) và giao dịch giao ngay (spot) trên nền tảng Derive. FXRP cho phép người dùng mở các vị thế trực tiếp từ ví tự lưu trữ trong khi XRP cơ bản vẫn được giữ trên XRP Ledger. Theo thông báo, việc tích hợp này đáp ứng nhu cầu của cộng đồng nắm giữ XRP lâu dài về một thị trường quyền chọn không cần cấp phép để tạo lợi nhuận hoặc phòng ngừa rủi ro. Derive kết hợp tính toán giao thức với sổ lệnh do Derive Trading Co. quản lý, cho phép người dùng kiểm soát tài sản trong khi các nhà tạo lịch sự chuyên nghiệp cung cấp thanh khoản. Các hợp đồng quyền chọn XRP trên Derive được thanh toán bằng USDC (tiền mặt), và lợi nhuận/thua lỗ khi đáo hạn sẽ được phản ánh trên số dư USDC của nhà giao dịch. Hệ thống ký quỹ danh mục (Portfolio Margin V2) được sử dụng để đánh giá rủi ro và giảm yêu cầu ký quỹ cho các vị thế phòng ngừa lẫn nhau. Tuy nhiên, các vị thế không đủ ký quỹ vẫn có thể bị thanh lý. FXRP là một phần trong hệ sinh thái XRPFi mở rộng của Flare, cho phép XRP tương tác với hợp đồng thông minh. Ngoài Derive, FXRP cũng đã được tích hợp vào các nền tảng giao ngay và thị trường cho vay phi tập trung (như Morpho), mở rộng các trường hợp sử dụng. Trước đó, quyền chọn XRP cũng đã xuất hiện trên thị trường phái sinh được quy định như CME Group, nhưng Derive nhắm đến người dùng phi tập trung với quy trình thanh toán bằng USDC và truy cập trực tiếp qua ví. Bên cạnh quyền chọn, nền tảng cũng cung cấp hợp đồng tương lai vĩnh viễn.

cryptonews.ru17 phút trước

Chủ Sở Hữu XRP Có Thể Giao Dịch Quyền Chọn Trên Nền Tảng Derive Bằng Cách Sử Dụng FXRP Làm Tài Sản Thế Chấp

cryptonews.ru17 phút trước

Nhà giao dịch đầu tư 120 USD vào memecoin NiuLai và thu về lợi nhuận 205.000 USD

Một nhà giao dịch tiền điện tử đã biến khoản đầu tư 120 USD thành 205.000 USD nhờ vào đồng memecoin NiuLai trên chuỗi BNB. Ông đã mua 19,1 triệu token NiuLai chỉ với 120 USD trước khi giá token tăng mạnh. Nhà đầu tư may mắn này đã bán 9,1 triệu token để thu về 25.900 USD, trong khi vẫn giữ lại 10 triệu token trị giá khoảng 180.200 USD, theo dữ liệu từ Lookonchain. Tổng lợi nhuận đã thực hiện và chưa thực hiện là 205.800 USD, tương đương lợi nhuận gấp 822 lần số vốn ban đầu. Dữ liệu chuỗi khối cho thấy nhà giao dịch đã mở vị thế khi vốn hóa thị trường của token chỉ là 6.270 USD. Sự quan tâm đến tài sản này sau đó đã đẩy vốn hóa thị trường của NiuLai lên hàng chục triệu USD. NiuLai, có nghĩa là "Con bò đang tới", là một memecoin lấy cảm hứng từ một bộ phim hoạt hình Trung Quốc cùng tên. Bộ phim ngân sách thấp ban đầu ít được chú ý nhưng sau đó trở nên viral trên các nền tảng mạng xã hội Trung Quốc, tạo ra nhiều meme và thu hút sự chú ý. Cơn sốt trên mạng nhanh chóng lan sang thị trường tiền điện tử, dẫn đến sự ra mắt của tài sản đầu cơ này. Những người mua NiuLai đầu tiên đã thu được lợi nhuận khổng lồ khi vốn hóa thị trường tăng từ vài nghìn USD lên 18-20 triệu USD, nhờ hoạt động giao dịch sôi nổi trên PancakeSwap và các sàn giao dịch phi tập trung khác. Vốn hóa thị trường từng đạt đỉnh 29 triệu USD trước khi giảm mạnh.

cryptonews.ru19 phút trước

Nhà giao dịch đầu tư 120 USD vào memecoin NiuLai và thu về lợi nhuận 205.000 USD

cryptonews.ru19 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片