Anthropic 的 Boris Cherny，即 Claude Code 的缔造者，已经有六个月未亲自编写代码，因为他名下的所有代码均由 Claude 完成。Cherny 在播客节目中曾预言，一年内“软件工程师”这一职称将逐渐消亡，取而代之的是更侧重于“构建者”的角色。
时至今日，Cherny 对此判断并未动摇，反而进一步拓展。当被问及三年后工程师是增多还是减少时，他给出了一个出人意料的回答：虽然人们可能不再被称为“工程师”，但从事编码和使用智能体工具的人数将是现在的百倍。他认为，工程、产品、设计和数据科学等职能正在融合，他观察到的 Claude Code 团队成员不再局限于特定岗位，而是扮演着五种不同的角色。
一位曾任职于 Meta 和微软的资深工程师 Kun Chen 回应称，他倾向于避免给角色贴标签，以免人们产生固化思维。他认为角色应随项目发展而演变，例如在项目初期担任原型师和构建者，后期转变为清理者、增长者和维护者。Cherny 完全赞同这一观点，认为角色会随着项目和时间不断变化。两人共同的观察是，编程领域的岗位界限日益模糊，个人的定位不再由头衔决定，而是取决于当前所承担的具体工作。
这种职能融合的趋势也体现在产品经理等其他职位上。Cherny 团队成员的经历表明，产品经理的角色已非三年前可比。在 Anthropic 发布 Fable 5 后，开发者甚至被推向了产品经理的位置，从关注代码的正确性转向关注其是否在做正确的事情。
Cherny 详细阐述了 Claude Code 团队中的五种角色：
- 原型师（Prototyper）：负责提出新想法，但大部分最终不会被采纳。
- 构建者（Builder）：将初步原型快速转化为可投入生产环境的产品和基础设施。
- 清理者（Sweeper）：优化界面、简化代码、下线冗余功能、提升性能。
- 增长者（Grower）：负责打磨已成型产品，提升其市场契合度（PMF）。
- 维护者（Maintainer）：保障成熟系统在扩展过程中的安全、可靠和高效。
Cherny 指出，许多人会同时承担两到三种角色，这些角色与传统职位无关。例如，设计师、工程师、产品经理和数据科学家都可能分布在这五类角色中。他补充道，一个未找到 PMF 的新产品需要擅长 1、2、3 号角色的团队，而成熟产品则更依赖 3、4、5 号角色的支持。
在开发者社群中，原型师和构建者通常更受青睐，因为这些角色显得更具创新性和执行力。然而，Cherny 认为，随着 AI 编码能力的飞速发展，那些负责收尾和善后工作的清理者角色正变得日益关键。AI 在生成原型和编写大量代码方面表现出色，但清理者在处理 AI 生成代码的潜在问题、性能瓶颈和安全隐患方面，仍是不可或缺的。
AI 带来的生产力提升体现在能够处理更多的工作，而非仅仅是更快地完成相同工作。这意味着生成端提速的同时，也可能产生更多需要后续处理的“烂摊子”。AI 能够执行清理工作，但无法承担最终责任，例如决定删除哪一行代码，或在出现问题时进行兜底。因此，能够拍板和收尾的清理者角色变得更有价值。
值得注意的是，AI 代码的引入正加速代码评审流程的改变。据报道，过去半年内，未经人工独立评审直接进入生产环境的 AI 生成代码比例显著上升，且这类代码的存活率更高。这意味着人类评审环节正在被简化，而系统中的潜在 Bug、性能黑洞和安全漏洞最终仍需有人负责。AI 越能承担重复性工作，越需要人工来做最终的判断和收尾。正如开发者圈流传的一句话：“最好的工程师，并非写代码最快的那个，而是最清楚什么时候不该信 AI 的那个。”
尽管“软件工程师”这一职称可能消失，但 Cherny 强调，相关工作并未消失，而是被重新分解为更细致的角色和任务。AI 能够覆盖部分角色，但并非完全取代。当 AI 承担了更多创意生成和基础构建工作后，人类的角色将更侧重于对 AI 的收尾、纠错以及最终决策。而且，个人的角色定位会随着项目周期而动态变化。一个人是谁，将由其当下所做的工作来定义。
