Anthropic 的 Boris Cherny，因创造了 Claude Code 而闻名，他本人已有半年未曾亲手编写代码，其所有代码均由 Claude 完成。Cherny 在一次播客访谈中预测，三年后，编写代码和使用智能体工具的人数将达到如今的百倍，尽管他们的头衔可能不再是“工程师”。他认为，未来的焦点将从固定的岗位转向个人在特定时刻所扮演的角色。

Cherny 在 X（前身为 Twitter）上进一步阐述了他的观点，指出工程、产品、设计和数据科学等职能日益融合。他观察到，在他领导的 Claude Code 团队中，成员扮演着五种不同的角色，而非传统的岗位划分。资深工程师 Kun Chen 对此表示认同，他认为角色应随项目发展而变化，例如在项目初期是原型师和构建者，后期则转变为清理者、增长者和维护者。Cherny 赞同这一观点，强调角色会随着时间和项目的进展而动态调整。

这五种角色分别是：原型师（负责产生新想法）、构建者（将原型转化为可投入生产的产品）、清理者（优化界面、代码和性能）、增长者（提升产品与市场的契合度）以及维护者（确保成熟系统的安全性和可靠性）。Cherny 指出，许多人会同时承担两到三种角色，并且这些角色与具体的职位头衔无关。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种角色中。

在开发者群体中，原型师和构建者通常更受重视。然而，随着 AI 在编程领域的快速发展，情况正在发生变化。AI 能够高效地生成原型和编写大量代码，这使得“冒点子”和“从零开始构建”这两项任务变得相对廉价。相比之下，清理者的角色——负责优化、修复和维护——变得愈发关键。AI 虽能执行清理工作，但最终的决策权和责任仍在于人类。

AI 带来的生产力提升体现在能够处理更多的工作量，而非仅仅是提高效率。这意味着生成的内容越多，需要清理和维护的工作也随之增加。特别值得注意的是，AI 生成的代码越来越多地直接进入生产环境，而无需经过严格的人工审查。根据 Cursor 的《开发者习惯报告》2026 春季版，2026 年初至今，未经人工复核直接部署的 AI 代码改动比例已从约 7.0% 上升至接近 38.5%，增长超过五倍。这使得能够识别和修复 AI 可能引入的潜在 Bug、性能瓶颈和安全漏洞的清理者角色变得尤为重要。

Cherny 强调，AI 的发展并非要取代所有角色，而是改变了工作的性质。当 AI 承担了更多初级和生成性的任务时，人类需要承担起那些需要判断力、责任感和最终决策的角色，例如清理者。他认为，真正的挑战在于理解 AI 的能力边界，并在必要时进行干预。未来，一个人可能需要同时扮演多种角色，并且这些角色会随着项目生命周期和个人发展而不断转换。最终，一个人的价值将由其在当前时刻所扮演的角色来定义，而非固定的头衔。这种角色的动态变化，也预示着在 世界杯2026 这一全球盛事期间，相关技术和人才的演进也将是持续且快速的。