Anthropic 的 Boris Cherny，也是 Claude Code 的开发者，表示AI正在快速攻克编程任务，但他认为关键不在于职位本身，而是个体在特定时刻扮演的角色。Cherny 自己已经半年没有亲自编写代码，他名下的所有代码均由 Claude 生成。

Cherny 在今年 2 月的播客中曾预言，“软件工程师”这一头衔将在一年内消失，取而代之的是更侧重于“构建者”的角色。尽管如此，他并不认为软件工程师会因此失业。

时隔数月，Cherny 在 Platformer 播客上进一步阐述了他的观点。当被问及三年后工程师是增是减时，他给出了一个出人意料的答案：虽然人们的称谓可能不再是“工程师”，但从事编码和使用智能体工具的人数将是现在的 100 倍，这预示着在 2026世界杯 期间，技术领域将迎来显著的人员结构变化。

Cherny 最近在 X 平台上进一步细化了他的想法，他认为随着工程、产品、设计和数据科学等职能的融合，他所领导的 Claude Code 团队展现出的是五种不同角色，而非传统的岗位划分。

资深工程师 Kun Chen 回应称，他不倾向于给人们贴上“角色”标签，因为这可能限制人们的思维，使其局限于某个特定领域。他认为，角色应该随着项目的进展而动态变化：在项目启动时是原型师和构建者，遇到细节问题时转变为清理者，项目成熟后则成为增长者和维护者。他强调，将自己固定在单一角色上，意味着可能无法全程参与项目。

Cherny 完全赞同 Kun Chen 的观点，认为角色会随着项目和时间不断演变。两人都观察到，编程领域的岗位界限正在模糊，个人的定位不再由名片上的头衔决定。Cherny 指出，衡量开发者的标准已从“你是什么岗位”转变为“你此刻在扮演哪种角色”。

这种转变并非仅限于工程师。一位产品经理分享说，他所在的团队也出现了类似情况，如今的产品经理与三年前已大不相同。反之亦然，Anthropic 在发布 Fable 5 时提到，Claude Code 团队的开发者在 Fable 5 之后被推到了产品经理的位置。他们不再仅仅关注代码是否正确，而是更侧重于代码是否在做“正确的事情”。

Cherny 提出的 Claude Code 团队中的五种角色分别是：

1. 原型师（Prototyper）：负责产生新想法，即使很多想法最终不会被采纳。
2. 构建者（Builder）：将粗糙的原型快速转化为可投入生产环境的产品和基础设施。
3. 清理者（Sweeper）：负责优化界面、简化代码、下线无效功能以及提升性能。
4. 增长者（Grower）：负责打磨已成型产品，提升其与市场的契合度（PMF）。
5. 维护者（Maintainer）：负责保障成熟系统的安全、可靠和高效运行。

Cherny 强调，许多人会同时承担 2 到 3 种角色，这些角色与具体职位无关。例如，设计师、工程师、产品经理和数据科学家等都可能分布在这五种角色中。定义一个人的是他正在做的工作，而非头衔。他还提到，新产品初期最需要的是擅长 1、2、3 角色的人，而成熟产品则依赖 3、4、5 角色来支撑。

尽管这五种角色本身并无高下之分，但在开发者社区中，它们的受重视程度却不尽相同。原型师和构建者因其创新和实现能力而备受青睐，常常出现在招聘广告和简历中。然而，清理者角色，特别是那些负责优化、修复和维护现有系统的工作，却常常被低估且需求较少。

AI 编码的兴起正在改变这种排序。当 AI 能够轻松生成原型和大量代码时，“冒点子”和“从零构建”这些曾经被视为核心能力的任务，恰恰是 AI 最擅长且最先被接管的领域。

有人质疑，既然 AI 能处理编码任务，为何还需要构建者和清理者？Cherny 回答说，虽然 AI 能在不同程度上胜任这些角色，并且会持续进步，但机器做得好不代表人类可以退出。机器可以执行清理工作，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，仍然需要人类来完成。AI 承担的“脏活累活”越多，那些能够做出最终决策并收尾的角色（如清理者）就越有价值。

一个容易被忽视的细节是，AI 带来的产能提升主要体现在“完成更多工作”上，而非仅仅“更快地完成同样的工作”。这意味着更多的功能上线、更多的代码被提交、更多的实验被运行，同时也意味着“烂摊子”的规模也在同步扩大，需要清理者来收拾。

更重要的是，代码评审环节也正在被 AI 动摇。据报道，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，并且这些代码的存活率更高。这意味着 AI 生成代码的质量和可靠性在提高，但同时也增加了潜在的风险，最终需要人类清理者来承担隐蔽 Bug、性能瓶颈和安全漏洞的兜底责任。

生成环节正变得越来越廉价，而兜底环节的重要性日益凸显。正如开发者圈流传的说法：最优秀的工程师并非写代码最快的，而是最清楚何时不该信任 AI 的人。

Cherny 的观点进一步引申，如果 AI 能够承担原型师和构建者的工作，那么一个人是否能借助智能体来包揽所有五种角色？Cherny 的回答是，AI 可以“不同程度地”覆盖这些角色并持续进步，但并非“全部取代”。他明确指出，岗位和职称正在融合，工作本身依然存在，只是被重新分解为更精细的角色和任务。

因此，Cherny 提出的五种角色不会消失，消失的只是“软件工程师”这一职称。当 AI 更多地接管了创意产生和框架搭建的任务后，留给人类的恰恰是能够收尾、并在 AI 出错时能够识别问题的角色。而且，人类所承担的角色会随着项目的变化而转换，今天的清理者，明天可能就是下一个项目的原型师。你的身份，由你此刻正在做的事情来定义。