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Boris Cherny: Building Claude Code

Y Combinator · 2026-07-28

Boris Cherny: Building Claude Code
一句话摘要

Anthropic 的 Boris 现场演示:Opus 5 能连续跑两周、自动生成上千个 Agent,重写 10 万行代码只用一条 prompt,系统提示词直接删掉 80% 反而更聪明。

ClaudeAgentOpus 5自动化
结构化解读
Opus 5 能力大跃进:连续跑两周、自动拆分上千任务
  • Opus 5 能连续运行数周不间断,配合 auto mode(自动模式),不用任何特殊脚本或“目标”指令,模型会自己盯着任务一直做下去,哪怕几天、几周都不会停。
  • Boris 让 Claude 自动重写桌面 App:他给 Claude 一个简单指令,让它把 Electron 写的桌面应用用 Swift 重写,并要求自动截图对比像素级 UI,Claude 已经连续跑了 14 天还在继续,期间自动生成了上千个 Agent 并分工协作。
  • 动态工作流(dynamic workflows)是关键:只需一句“用 workflow”,Claude 就能自动拆分任务、批量生成和调度成百上千个 Agent,像流水线一样分阶段验收、总结、再分发新任务。
  • 实际案例:Bun 团队用 Claude 把 10 万行 Zig 代码迁移到 Rust,只用一条 prompt,Claude 自动跑了 11 天,重写了整个 JavaScript 运行时,原本顶级工程师也要一年以上才能完成。
系统提示词直接删掉 80%,模型反而更聪明
  • Opus 5 发布后,Claude Code 的系统提示词(system prompt)直接删掉 80%,剩下的也可以全删——模型表现反而更好。
  • “简单模式”下,所有系统提示词和工具提示词都能一键清空,实测模型更聪明、更少被“管死”,但作为产品时还是建议保留一部分提示词,方便用户理解和操作。
  • 每次模型升级,团队都把系统提示词和工具提示词全删一遍,只在模型反复犯同一个错时才加回来,避免“老经验”拖累新模型。
  • Boris 建议所有 AI 产品团队都要敢于“按下删除键”:每 6 个月把自己的提示词、技能、hook 全删一遍,看看新模型到底还需不需要这些“拐杖”。
Prompt 注入几乎被彻底解决,安全性大幅提升
  • Opus 5 基本免疫 prompt injection(提示词注入攻击),即使模型读到恶意指令(如“删除用户文件”)也不会执行。
  • 安全机制有三层:1)模型本身对齐(alignment)做了三年研究;2)全流量跑 prompt injection 分类器,能直接看到模型“脑子里”哪些神经元被激活;3)auto mode 分类器联合防护。
  • 实际效果:团队已无法复现 prompt injection 攻击,安全性远超去年同期。
“产品过度限制”是最大浪费,学会“解开模型的手脚”
  • Boris 强调“un-hobbling”(解开束缚):很多产品把模型绑得太死,反而浪费了现有模型的能力。
  • 过去的代码助手只会自动补全一行、几行代码,Claude Code 第一次放开限制,让模型能直接写整个文件、甚至整个功能模块。
  • 现代模型的能力远超产品设计者想象,很多“以为做不到”的事其实只差一个“放手让它试试”。
  • 最佳实践:给模型设定更高层次的目标和边界条件,别把每一步都写死,让它自己发挥,效果往往超出预期。
验证和反馈机制比 prompt 工程更重要
  • Prompt 工程师这个岗位已逐渐过时,现在更关键的是“怎么给 Claude 设置难题,并让它能自查自验”。
  • Boris 自己的做法:给模型一个大目标,再让它自己对比输出和标准(如自动截图比对 UI),只要有反馈回路,模型能持续改进。
  • 团队内部已让 Claude 每天自动维护代码库:比如每天自动找死代码、合并重复抽象、删除无用测试、自动发 PR,工程师只需专注新功能和用户反馈。
代码“已被 AI 基本攻克”,但顶级高手靠“实证主义”脱颖而出
  • 普通业务代码 50-100% 已可全自动生成,只有极少数底层系统、复杂 UI 还需要人手。
  • 最会用 Claude 的人有个共同点:忘掉老经验,直接用新模型试错、迭代,别被“以前不行”限制思路。
  • Boris 的建议:把模型当成聪明同事,先试、看结果、再调整,而不是一开始就写死流程。
学编程的建议:先为自己解决实际问题,再考虑“写给别人用”
  • Boris 自学编程是为了“作弊考高分”,先在计算器上写代数/微积分求解器,后来学汇编是因为题太难、BASIC 不够用。
  • 他建议学生别只学理论,要多做实际项目、产品、数据分析、和用户交流,这些能力和编程结合才最值钱。
带走一句话

“每 6 个月把你的提示词、技能、hook 全删一遍,看看新模型到底还需不需要这些‘拐杖’。”

AI 视角启发
  • AI 产品团队要敢于“全删重来”:每次模型升级都要清空系统提示词和工具,先用新模型裸跑,只有反复出错才加回指令——别让“老经验”变成新模型的包袱。
  • 动态工作流和自动化维护是效率倍增器:用一句 prompt 让 Claude 自动拆分任务、生成上千 Agent,能把原本一年级别的工程压缩到一两周,个人和小团队也能挑战超大项目。
  • 产品设计要“解开模型手脚”:别把模型当蠢工具用,给它更高层次目标和自查机制,很多“以为做不到”的事其实模型已经能干了——机会就在“产品过度限制”没覆盖的地方。

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