北京
最懂 AI 的人是怎么用 AI 的？
這兩天，Anthropic 甩出了一份重磅報告。他們對外公開了自家 132 名工程師今年使用 AI 工作的真實狀態。
這份報告的資料來自于 Anthropic 內部的 53 次深度定性訪談，和 Claude Code 的使用數據。
這群“全宇宙最會用AI”的打工人，用親身經歷揭示了幾個 AI 使用真相：
AI 并沒有顯著減少單項任務的耗時，但它讓團隊的整體產出暴漲了 50%。
在 Anthropic 內部還有14%的人，工作效率提升了100%。
27% 的任務，沒有 AI 根本不會開始做。
AI 讓同事之間的溝通變少了。沒錯，都去找Claude了。
Anthropic 的頂尖工程師擔心自己的技能下降，有人懷念起人工Coding的感覺，還有人認為自己未來沒價值。
如果你想知道 AI 正在把人們的工作推向何處，或許這份報告會帶來一些答案。
和Claude的相處之道
Claude 的最常使用場景是修復/調試代碼錯誤和理解代碼庫。
*y 軸：各種編碼任務；x 軸：每日使用的用戶比例。
在 Anthropic 的工程團隊里，Claude 已經不再是“輔助工具”，更像是一個隨時在線的同事。
更具體地說，它在工作中更像一個大頭兵——很多地方都需要它，但重要的地方沒有它。
調研顯示，大家最常與 Claude 相處的方式是修 bug、讀代碼、實現新功能這類Coding日常。55% 的工程師每天用它調試，42% 用它理解代碼，37% 讓它幫忙補代碼，那些更抽象的高層設計、規劃類任務，暫時不是 Claude 的主戰場。
但一個日復一日產量拉滿的大頭兵，也給 Anthropic 帶來肉眼可見的變化。
過去一年，工程師用 Claude 處理的任務占比從 28% 一路升到 59%，效率增幅從 20% 上升到 50%。甚至有 14% 的人認為，自己的生產力提升了 100% 以上。
更精確地說，在幾乎所有任務上，大家的“耗時”只略微降低，但“產出量”卻顯著增加。這說明，Claude 不是幫員工更快地做完以前的工作，而是讓員工能開始做更多“原本做不完”的事。
*使用 Claude 輔助各類任務前后，用戶自述的耗時或產出量變化情況。圓圈面積與回復數量成正比。圖中數據僅包含在每類任務中使用過Claude 的用戶。
這種協作關系漸入順境。目前 Anthropic 的工程師們已經摸清，要先把驗證容易、流程重復的工作交給 Claude 或者 Claude Code，從小任務開始，隨著它表現穩定，再逐步放權。
比如在半年前，Claude Code 承擔了一件“沒人愿意做但挺重要”的工作：它修了大量長尾的小 bug、小重構、小優化，占所有任務的 8.6%。
整體來看，出于各種各樣的原因，大多數人目前仍會把 0%–20% 的任務完全交由 Claude 獨立完成。
職場變了：人類同事之間不講話了？
在 Anthropic，當 Claude 成為“首先會去問的對象”之后，人類之間的互動不可避免地減少了。
由于 Claude 更快、更方便，也更始終在線，工程師間的指導、知識傳遞和臨時討論都在下降。
與此同時，由于AI的介入，更多員工意識到個人的技能結構正在發生變化。
首先，不論是模型還是工具，AI 讓許多人具備了跨專業能力：
Anthropic 的預訓練團隊能夠進行更多額外實驗；對齊和后訓練團隊，做起了前端可視化；安全團隊，把 Claude 當成讀代碼庫的第二大腦；而非技術員工甚至能獨立調試代碼、修網絡問題。
*不同團隊在不同編碼任務中使用 Claude Code 的比例。
聽起來，Anthropic 有點人人全棧的意思。這也意味著，團隊之間原本硬性的專業邊界正在被 AI 破除，越來越多的工作轉向管理和協調 AI。
隨著工作氛圍、流程和邊界一起改變的，是這些全球頂尖工程師們對工作的情緒變化。
有人發現，自己開始喜歡“拿到代碼結果”，不再迷戀寫代碼的過程；有人開始懷念手工 Coding 的時光；還有人對未來有些迷茫，擔心自己的底層能力逐漸退化，擔心自己失去對系統的深度掌控。
他們在調研中表示，自己無法想象三到五年后自己的角色會是什么樣，或許“我們這些人將變得無關緊要”。
伴隨著這些復雜情緒，AI的自主能力還在不斷增強。
Anthropic 的這次調研披露，2025 年 2 月，Claude Code 平均連續執行 10 步操作就需要人類介入，而六個月后已經穩定提升到約 20 步。
同時，它能處理的任務更復雜，需要人工接手的頻次更少，可獨立完成的新功能、基礎設計也變得越來越多。
2025年2月至2025年8月期間 Claude Code 使用的變化。從左到右依次表示：平均任務復雜度增加，平均每次轉錄的最大連續工具調用次數增加，以及人工參與次數減少。
這半年的數據顯示，Anthropic 團隊使用 Claude Code 實現新功能（14.3% → 36.9%），和進行代碼設計或規劃的記錄比例（1.0% → 9.9%）大幅增加。
*各類編碼任務的分布（y 軸）占總記錄數（x 軸）的百分比。粉色圓球代表2025年2月，紫色圓球代表2025年8月。y 軸順序為 2025 年 2 月的使用頻率排序。
最后，Anthropic 還說明了這次調研可能存在的局限性，比如定性訪談對象為最快回應調研的前 53 名受訪者。這可能存在選擇偏差。
在數據分析上，他們對 Claude Code 的分析采用了不同時間段的比例抽樣，這意味著只能衡量任務分布的相對變化，而非工作量的絕對變化。
但即使還有優化空間，這些數據已經足夠指向不少趨勢。
原文參考：
https://www.anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
