Future-of-Work

上个月，Anthropic 的 Claude Code 设计负责人 Meaghan 发现了一件怪事。

她 Slack 设计评审频道里常驻的那个 Tag——一个以团队成员身份住在群里的 AI 同事——在长期参与设计评审之后，慢慢学会了她的提问角度：这个设计是为谁做的？想传达什么？跟我们的设计系统对得上吗？

再后来，Tag 不再等她下指令。它会直接在同事的设计草稿上迭代出一个更好的版本，有时还会主动找到相关同事，替她发起讨论：「嘿，Meaghan 之前是这么想的，这里有个原型你可以点点看，感受一下她的思路。」

这个故事出自最近一篇关于 Claude Tag 的深度研究（作者 Celia）。我读到的时候，第一反应不是「AI 好强」，而是一阵轻微的寒意： 这个 AI 已经悄悄学会了一个人的品味，并开始代表她在组织里行事。

多数人对 Claude Tag 的理解还停留在「Slack 里装了个聊天机器人」——@它，它回复。它今年 6 月以 beta 形式上线，8 月初 Anthropic 干脆把 Slack 里的 Claude 应用改名为 Claude Tag。从外面看，像是一个顺手发布的小功能。

但 Meaghan 的故事里真正发生的事情是： 组织认知，第一次变得像代码一样可以 fork、可以 merge。

上周内部交流会，有位同学站起来提了一个问题。

问题原文是这样的：

如果希望公司更像一家 AI-native 公司，各位 Leader 最希望大家立刻停止的一种/几种传统工作方式是什么，以及希望大家开始的一种/几种工作方式是什么？

主持人让我先答。

我第一反应是给一份工具清单：停止手写代码，开始用 Agent；停止人肉搜信息，开始问 AI。这种答案安全、正确，而且没用。

于是我在回答之前，先问了自己一个问题： AI 工具早就全员配齐了，为什么我依然觉得组织不够 AI-native？

答案不在工具上，而在一些我们习以为常、甚至毫无察觉的工作方式上——它们运行得太自然，以至于我们误以为它们就是工作本身。

上个月帮一个制造业客户做 Agent 落地。他们的 IT 总监带了一个五人团队来接项目，清一色的 Java 后端，简历上写满了 Spring Boot 和微服务。

我让他们用 Coding Agent 开发一个采购审批 Agent。两个小时后，代码写完了。

然后空气安静了。

没有人知道接下来该干什么。ERP 怎么接？权限怎么配？审批流走错了怎么回滚？Agent 半夜跑飞了谁来兜底？Token 烧超了怎么控？

五个人面面相觑。代码不是问题。 问题是代码写完之后的所有事。

那一刻我意识到：AI 时代最稀缺的能力，不是写代码，而是 把一个 Agent 从 Demo 变成生产系统，再把它运营成一个靠谱的数字员工。

做这件事的人，我称之为 Agent 应用工程师。

上个月和一个做 SaaS 的朋友吃饭。他的产品刚上线四个月，已经迭代了 9 个版本。

我说：「你以前在互联网公司，一个季度能发几个版本？」

他想了想：「两个。还得是顺利的情况下。」

「现在呢？」

「一个月两个。有时候三个。」

我问他为什么快了这么多。他的回答让我愣了一下：

「不只是写代码快了。是 所有事 都快了。调研快了，做素材快了，看数据快了，连决定砍哪个功能都快了。」

这句话比「AI 让编程效率提升 10 倍」重要得多。因为它指向一个被严重低估的变化： AI 压缩的不是产品迭代的某一个环节，而是全链路。

上个月面试一个候选人，简历很漂亮，做过三年 LLM 应用开发。我问他：「你觉得你做的东西，本质上是在交付什么？」

他说：「交付模型能力。把 LLM 的能力封装成 API，让业务方能用。」

我又问：「如果业务方说，我要一个能自主完成端到端任务的系统，不只是回答问题——你交付的东西能做到吗？」

他愣了一下：「那得加很多工程，不只是调 API。」

我说：对，这就是我今天想聊的——当交付物从「模型能力」变成「自主系统」时，你的工程标准该是什么样。

2024 年，GitHub 上产生了 2560 亿行 代码，其中 41% 由 AI 生成。

这是一个惊人的数字，但更惊人的是未来 3 年的预测：随着 AI 编程工具渗透率从 50% 飙升至 90% 以上，全球代码总量预计将增长 4 到 10 倍。

面对这种指数级的生产力爆发，许多人的第一反应是恐慌：“程序员是不是要失业了？”

然而，经济学规律和历史经验告诉我们一个截然相反的结论：未来 3 年，从事软件行业的人数不仅不会减少，反而会迎来史无前例的增长。 软件行业正在经历一场从 “手工业” 到 “工业化” 的范式转移，而这场转移将吸纳海量的 “新从业者”。