本文整理自前 Meta 首席工程师、Claude Code 创造者 Boris Cherny 深度访谈。

你可能还没听过 Boris Cherny 这个名字，但如果你关注 AI 编程，你一定听说过 Claude Code。

Boris 是 Claude Code 的创造者，现在在 Anthropic 工作。在此之前，他在 Meta（Facebook）和 Instagram 摸爬滚打了多年，一路干到了 Principal Engineer（首席工程师/IC8 级别）。

从早期的 Facebook Groups 到 Instagram 的日本团队，再到如今在 Anthropic 重新定义编程方式，Boris 的职业生涯简直就是一本“工程师打怪升级指南”。

这不仅仅是关于写代码，更是关于如何在大厂里找到“潜需求”、如何用“旁门左道”的项目获得晋升，以及——在 AI 满天飞的今天，我们到底该怎么写代码？

一、 产品哲学的核心：寻找“潜需求” (Latent Demand)

如果问 Boris 做产品最重要的原则是什么，他会毫不犹豫地告诉你：潜需求。

什么意思？简单说就是：你永远没法让用户去做他们根本不想做的事。你只能发现他们已经在笨拙地尝试做的事，然后帮他们做得更顺滑。

他在 Facebook 时的几个成功项目都验证了这一点：

  • Marketplace（二手交易市场）： 他们发现 Facebook Groups 里居然有 40% 的帖子都是在买卖东西，尽管那个功能根本不是为此设计的。用户在“滥用”产品，这恰恰就是机会。
  • Facebook Dating： 数据显示，大量用户在查看非好友的異性主页。也是一种本来就存在的“潜需求”。

正如 Boris 所说：“找到用户的意图，然后给他们铺好路，别试图强行改变他们的行为。”

二、 大厂生存：跨部门协作与“Side Quests”

在大厂工作，常常像是在泥潭里跳舞。Boris 讲了一个他在 Facebook 做“Chats in Groups”项目时的噩梦。

当时 Facebook 的文化是“快！打破常规！”，而 Messenger 团队的文化极致保守，“稳定第一，别搞崩系统”。这就像让一个飙车党和一个修表匠合作。 破局的关键在于：找到共同利益。 只要大家的 KPI 是冲突的，合作就不可能顺畅。除非你能重新设计组织架构，或者找到一个让双方都觉得酷的假设去验证。

别忽视你的“副线任务” (Side Quests)

Boris 有个很有意思的观点：最好的工程师往往都有点“不务正业”。

在 Meta 时，他不仅仅做业务，他还搞了一堆“副业”。

  • 他看 Redux 太难用，就自己写了个状态管理库 Undux。
  • 为了推广这个库，他像个推销员一样，骑着自行车在园区里到处跑，给 20 多个团队做宣讲。
  • 由于一次摩托车事故摔断了双臂（两条胳膊都断了！），他必须减少打字量，于是被逼着去学 Haskell 和 Scala 这些代码量更少的语言，结果彻底改变了他对类型系统的理解，甚至后来写了一本关于 TypeScript 的书。

这些看似和 KPI 无关的“副线任务”，最后都成了他职业生涯的加速器。

给工程师的建议： 无论你是做产品的还是做基建的，试着跨过那条线。产品工程师去写写 infra，infra 工程师去食堂看看大妈怎么用你们的产品。这种“全栈”思维（不是指前后端，而是指从产品到基建的理解）才是最稀缺的。

三、 晋升之路：从 IC6 到 IC8 的智慧

Boris 的晋升故事里有两个非常精彩的操作，简直是教科书级别的。

1. “红蓝对抗”搞定技术架构

在重构 Facebook Groups 数据模型时，面临一个巨大的技术分歧。如果按常规流程，可能要开几个月的会来扯皮。

Boris 的做法是：把所有 Tech Lead 关进屋子，分成两组（比如红队和绿队），给他们 3 小时，对着白板设计方案。 结果让人惊讶：两组人拿出来的方案 80% 是一样的。 那剩下的 20% 呢？那就是真正的风险点。 这样一来，大家不用再争论模糊的概念，直接针对那 20% 做技术验证就行了。当你不知道怎么做决定时，让团队通过“游戏”来达成共识，往往比开会管用。

2. 在 Instagram 的“反向操作”

后来为了爱情（这就是另一个故事了），Boris 搬到了日本，加入了 Instagram 团队。在那里，他学到了完全不同的文化：Unshipping（反向发布/删功能）。

Instagram 极其注重体验，他们认为如果一个功能只有 10% 的人用，那对剩下 90% 的人来说就是一种“视觉污染”。所以，哪怕代码写好了，如果不达标，直接删掉。

哪怕是到了 Principal 级别，Boris 到了新环境（Instagram 日本分部）做的第一件事也不是指手画脚，而是重新去写代码，重新建立信任。如果你没有“手感”，你就没有话语权。

四、 AI 时代的编程：Claude Code 是怎么造出来的？

现在 Boris 在 Anthropic，他的工作重心完全变了。很多人对 AI 编程工具的理解还停留在“Copilot 自动补全”这个阶段。

但 Boris 和他的团队在开发 Claude Code 时，即使早期的模型能力还很弱，Ben（他的主管）就逼着他想一个问题：

“不要为今天的模型开发产品，要为 6 个月后的模型开发产品。”

这是一个极其超前的赌注。事实证明他们赌对了。当 Claude 3.5 Sonnet 和 Opus 发布时，Claude Code 的能力瞬间解锁。

数据不会骗人：

  • Anthropic 内部，工程师的生产力因为 Claude Code 提升了近 70%。
  • 现在他们 80%-90% 的代码都是用 Claude Code 写的。
  • 数据科学家不再只写 SQL，他们直接在终端里用自然语言让 Claude Code 跑分析、建管道。
  • 甚至销售团队都在用它连 Salesforce 做数据抓取。

未来的编程长什么样？

Boris 现在的 coding 状态非常有画面感： 早上醒来，他不是打开 IDE 开始敲字，而是启动几个 Agent（智能体），把今天的任务分派给它们。 他在刷牙洗脸的时候，这些 Agent 就在后台疯狂写代码。等他坐到电脑前，代码已经写好了，他只需要 Review、合并，或者微调。

这是从“打字员”到“指挥官”的转变。

当然，他也提醒：保持标准不变。 AI 写的代码很可能是垃圾，你必须用和审查人类代码一样的严格标准去审查它。不要因为它生成得快就放低要求。

五、 给所有人的建议：Common Sense (常识)

最后，当被问到如果有机会给刚入行的自己一条建议时，Boris 的回答出奇的简单：

相信常识。

在大公司待久了，人很容易被各种流程、KPI、办公室政治异化，变得不仅不敢说真话，甚至不敢看真相。 “这个流程虽然蠢，但一直都是这样的……”——这就是常识的死亡。

无论是在创业公司找市场，还是在大厂里做架构决策，或者是面对 AI 这种颠覆性的技术，保持清醒的头脑，回归最朴素的常识，往往才是最高级的智慧。