整理 | Tina

一位谷歌資深工程師透露，Anthropic 的 Claude Code 用一小時跑出了她團隊打磨了一年的系統(tǒng)。

一小時復現(xiàn)一年工程？

1 月 2 日，谷歌主管工程師、負責 Gemini API 的 Jaana Dogan 在 X 上寫道：“我們從去年開始就在谷歌內(nèi)部嘗試構(gòu)建分布式 Agent 編排器。但可選路線很多，大家并沒有完全對齊……我只是把問題用三段話描述了一下交給 Claude Code，它在一小時內(nèi)就生成了一個系統(tǒng)，和我們?nèi)ツ曜龀鰜淼臇|西非常接近?！?/p>

“我不是在開玩笑，這件事一點也不好笑?！?/p>

她補充說，這個元旦假期里自己終于第一次有時間拿一些“玩具項目”隨手試一試。由于無法分享任何專有信息，提示里也不可能包含真實的內(nèi)部細節(jié)，所以她只是基于一些已有思路搭了一個“玩具版”來評估 Claude Code；整個問題描述也就三段文字。

“它還不完美，我也還在不斷迭代和打磨，但現(xiàn)實就是這樣。”Dogan 寫道，“如果你對編碼 Agent 持懷疑態(tài)度，就把它拿到你已經(jīng)非常熟悉的領域里試一試：從零開始做一個足夠復雜的東西，由你親自來判斷它產(chǎn)出的這些‘成果物’到底靠不靠譜?！?/p>

她同時說明，在谷歌內(nèi)部，Claude Code 目前只允許用于開源項目，不得用于公司內(nèi)部代碼。

補充一點背景是，Dogan 說自己做編程語言相關工作以來，幾乎沒見過開發(fā)者社區(qū)對同一件事出現(xiàn)如此兩極化的反應。她在 1 月 3 日晚發(fā)文感嘆：圍繞 coding agents 的討論里充斥著大量“炒作”和“空話”，這些噪音常常把真正扎實的工作淹沒掉；她強調(diào)，事情本不必走向如此撕裂。

在她看來，行業(yè)整體仍處在一個“可以視為全行業(yè)研究項目”的階段：語言模型還在被探索、還會持續(xù)變強；團隊會在看到價值的地方逐步把它“產(chǎn)品化 / 工程化”，同時也借此推動更多探索。

她甚至回憶說，三四年前自己一度考慮過退休——那時她感覺行業(yè)“過度飽和”，似乎已經(jīng)沒什么實質(zhì)性的新東西可做：無論是作業(yè)調(diào)度器、網(wǎng)絡接口，還是各種基礎設施，大家都在反復“重造已被造過的輪子”，卻只是在制造更多復雜度。

正因如此，她反而喜歡上這波 AI 編程浪潮帶來的“新岔路”：它讓像她這樣的工程師重新有了新鮮的問題可以研究。只是 LLM 變得過于“迅速且廣泛可得”，也隨之引發(fā)了更強烈的情緒化反應；她懷念更早些年——當時只有一小群人帶著好奇心去探索新模型的階段。

Dogan 還總結(jié)了 AI 編程能力的快速躍遷：

• 2022 年：只能補全單行代碼

• 2023 年：可以生成完整代碼片段

• 2024 年：可跨多個文件工作，構(gòu)建簡單應用

• 2025 年：能夠創(chuàng)建并重構(gòu)整個代碼庫

她寫道：

“在 2022 年時，我根本不相信 2024 年的里程碑能作為一個面向全球開發(fā)者的產(chǎn)品真正落地。這個領域在質(zhì)量和效率上的提升，已經(jīng)遠遠超出了任何人的想象。”

也有同行從另一個角度補了一句“體感”。前谷歌、Meta 杰出工程師、Gemini 共同作者 @arohan 寫道：他自己也曾是谷歌工程師，一路升級打怪；如果當年就能用上 agentic coding，尤其是 Opus 這樣的模型，他可能會把職業(yè)生涯最初6 年的積累壓縮到短短幾個月。

更重要的是，他認為“能直接把事情做出來”還有一個副作用：人會保持鋒利。技能不會自動維持不變，不用就會退化；而具備自主性的 agentic coding，本質(zhì)上是一種“反萎縮機制”——你持續(xù)在做判斷、做執(zhí)行，就不容易變鈍。

寫代碼很快，難的是對齊

Dogan 身為谷歌工程師，卻公開高度評價了一款競爭對手的產(chǎn)品。這無疑給大家?guī)砹司薮笳鸷常矌砹艘恍幾h。

畢竟她并不是一位“普通工程師”。有網(wǎng)友指出，作為谷歌的主管工程師，她在以“實操落地”為導向的工程崗位體系里幾乎處在“金字塔尖”：這類角色往往要負責設計并推動落地面向全球規(guī)模的系統(tǒng)與基礎設施。也正因如此，這條推文才會引發(fā)如此高的關注；而她又參與 Gemini 相關工作，更讓外界對這番公開表態(tài)格外敏感。

也有人認為，正因為她的身份分量夠重，這番表態(tài)甚至可能被視為某種“技術(shù)轉(zhuǎn)折點”的信號。

圍繞這條分享，討論也迅速延伸到了“一年工程 vs 一小時生成”背后真正被壓縮的是什么。

也有人用明顯的諷刺口吻表達懷疑：每當有人說“AI 一小時做完我們一年做的事”，真實情況往往是——人類花了一年把最難的“思考”和“定義問題”做完了，AI 只是以硅的速度把這些內(nèi)容復述出來，這和“生產(chǎn)力提升”完全不是一回事。

如果一個團隊真的要花一年，更多反映的是流程問題，而不是 AI 有多強。在他看來，寫代碼反而是最容易的部分，真正消耗時間的是會議、對齊、架構(gòu)爭論、Jira 梳理，以及在 snake_case 和 camelCase 之間反復糾結(jié)——Claude 并沒有做這些，所以“它其實什么也沒做”。

他還繼續(xù)自嘲：自己花了多年培養(yǎng)直覺、判斷和品味，這些原本以為無法被自動化，結(jié)果卻被一個“概率文本模型”在自己堅持稱之為“微妙”的領域里不斷超越；當然，輸出能跑、能過測試、能替代數(shù)月努力，但它“不理解自己在做什么”——不像他本人，“絕對理解”自己從 Stack Overflow 復制的每一行代碼。最后他用一句話收束：“如果 AI 真那么強，它早就讓我失業(yè)了；既然我還有工作，那這一切肯定都是炒作?！?/p>

有網(wǎng)友向 Dogan 拋出了一個關鍵問題（截至目前她尚未回應）：過去這一年的工作里，究竟有多少時間花在把問題的規(guī)格與邊界定義清楚，而不是實際的執(zhí)行與編碼？

在他看來，這才是核心所在——一旦你能夠把問題完整描述出來，并且能聰明地引導執(zhí)行者避開所有潛在陷阱，很多工作都可以在極短時間內(nèi)完成。他分享了自己的經(jīng)驗：自己和同事曾在一夜之間重寫過代碼庫中的大塊內(nèi)容，但真正花了好幾年的，是找到“正確解法”本身；一旦解法確定，編碼往往只需要幾個小時，在現(xiàn)代工具的加持下甚至更快。

也有人感慨，“一年工作一小時做完”當然令人震驚，但它同時暴露了一個長期被忽視的現(xiàn)實：大量開發(fā)時間并不是被寫代碼本身消耗掉的，而是被會議、規(guī)劃、調(diào)試以及頻繁的上下文切換吞噬。AI 的作用，恰恰是在這些噪音之上直接“切一刀”。

他也因此表達擔憂：企業(yè)看到這種效率提升后，可能首先想到的是削減人力，而不是把工程師重新配置到更高層次的工作上。

還有評論從更日常的角度補了一刀：幾乎每天早上八點左右，他都會想著“今天一定能干成不少事”，結(jié)果一抬頭已經(jīng)兩三點了，發(fā)現(xiàn)腦子里還是同樣的想法——工作中充斥著大量毫無必要的會議，簡直讓人抓狂。

而面對巨大爭議，一天后 Dogan 又單獨發(fā)了一條推文強調(diào)：“做出第一個版本，不等于做成一個產(chǎn)品”，希望以此為這場爭論畫上句號。

谷歌與 Anthropic 的合作關系

當有人詢問谷歌的 Gemini 何時能達到類似能力時，Dogan 回應稱，她的團隊目前正在“全力推進模型和基礎設施建設”。

另一個容易被忽視的背景是：谷歌其實也是 Anthropic 的重要投資方之一。有評論提到，谷歌目前持有 Anthropic 約 14% 的股份；也有網(wǎng)友稱，谷歌內(nèi)部長期在使用 Sonnet 和 Opus，并表示自己曾在 DeepMind 的內(nèi)部網(wǎng)絡環(huán)境中驗證過這一點。還有人則指出，以谷歌的體量和布局，本就可能同時為多條技術(shù)路線“背書”。

在資本與算力層面，谷歌與 Anthropic 的綁定更為直接：谷歌累計投資 Anthropic 約 30 億美元。雙方在 2025 年 10 月進一步深化合作——谷歌同意向 Anthropic 提供最多 100 萬顆 TPU（張量處理單元），交易總價值高達數(shù)百億美元。

該協(xié)議預計將在 2026 年帶來超過 1 吉瓦的算力上線，成為 AI 行業(yè)歷史上規(guī)模最大的硬件承諾之一。Anthropic 表示，選擇谷歌 TPU 的原因包括更優(yōu)的成本效率、穩(wěn)定的性能，以及谷歌在該處理器上的長期經(jīng)驗。

Dogan 對此寫道：

“這個行業(yè)從來不是零和博弈。即便對方是競爭對手，也完全可以坦然承認他們做得出色。Claude Code 的工作令人印象深刻，它讓我更加興奮，也更有動力繼續(xù)向前?！?/blockquote>

Anthropic 的 Claude Code 創(chuàng)建者 Boris Cherny 也在 2025 年 12 月下旬披露：在此前 30 天里，他對 Claude Code 項目的所有貢獻——共 259 個 Pull Request、497 次提交，累計 新增約 4 萬行代碼、刪除約 3.8 萬行代碼——“每一行都由 Claude Code 搭配 Opus 4.5 完成”。那一個月里，他甚至一次 IDE 都沒有打開過。

幾乎在假期里的同一時間，Cherny 還系統(tǒng)總結(jié)了自己的工作流“秘籍”。他給出的首要建議是：一定要讓 Claude 有辦法驗證自己的工作——只要建立起穩(wěn)定的反饋回路，最終產(chǎn)出質(zhì)量往往能提升 2～3 倍。

具體做法上，他建議多數(shù)任務先從 Plan 模式開始，先把計劃推敲扎實；計劃一旦確定，Claude 往往就能“一把梭”完成實現(xiàn)。對高頻重復的操作，他會用 slash commands 和子 agent 固化成可復用流程，比如自動做代碼簡化、端到端測試等。面對更長周期的任務，他會運行后臺 agent 在完成后復查輸出，并行開多個 Claude 實例分工推進；代碼評審時，團隊甚至會直接在同事的 PR 里 @Claude 來補充文檔或規(guī)則說明。按他的說法，Claude Code 也能接入 Slack、BigQuery、Sentry 等外部工具，把“寫代碼”嵌入到更完整的工程流程里。

而 Cherny 在推文中分享的這套“用法”，很快也被 Dogan 注意到。她轉(zhuǎn)發(fā)之后不久，便發(fā)布了那條引發(fā)巨大爭議的動態(tài)——把 Claude Code 一小時生成原型、對照谷歌團隊一年推進的經(jīng)歷，推到了聚光燈下。

https://x.com/bcherny/status/2007179850139000872

https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1q2uuil/google_engineer_im_not_joking_and_this_isnt_funny/

https://news.ycombinator.com/item?id=46477966

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