AI包办79%代码，程序员饭碗不保！前端开发要凉，人类只配改Bug？-优快云博客

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还在用AI改改小Bug？已经out了！最新研究发现，Claude Code上79%的任务直接由AI自动完成。从前端界面到自动化任务，AI正席卷编程。

就在昨天，Anthropic再次更新了他们的人类经济指数报告。

这次他们把研究重点放到了编码上。

在分析了50万份有关编码的用户对话后，他们总结出了一些趋势。

有意思的是，从这份报告中，我们还能一窥AI是如何抢走程序员饭碗的。

地址：https://www.anthropic.com/research/impact-software-development

编写代码虽然在整个现代经济中占比不大，但影响力却不小。

最近几年，随着性能的增强，AI不仅能辅助编程，还能自动完成大量的编码任务了。

Anthropic在之前的经济指数研究中发现，美国从事计算机相关职业的人使用Claude的比例极高。

也就是说，与计算机相关任务的Claude对话量远超预测量。

在教育领域同样如此，在涉及大量编码任务的计算机科学专业，AI的使用率同样高得惊人。

为了深入分析这些变化，Anthropic的研究团队分析了Claude.ai和Claude Code（专业编码智能体）上的50万个与编码有关的对话。

他们发现了三大趋势：

编码助手更偏向自动化。有79%的Claude Code对话可以被归为「自动化」，即AI直接完成任务，而不是与人类协作「增强」。相比之下，Claude.ai的对话中只有49%是自动化。这可能意味着随着AI智能体的普及，以及更多具有智能体性质产品的构建，任务自动化的占比将大大增加。
程序员常用AI开发前端应用。在数据中，JavaScript和HTML等网页开发语言是最常用的，用户界面和用户体验相关的任务位居编码任务前列。这表明，前端工作可能比纯后端工作更快受到AI的冲击。
初创公司比大企业更早采用Claude Code。初步分析显示，33%的Claude Code对话与初创公司相关，而只有13%与大企业应用相关。这些差距表明，灵活的初创公司更倾向于使用尖端AI工具，而传统大的大企业则相对滞后。

如何分析对话

Anthropic团队使用隐私保护分析工具，共分析了50万次的Claude交互（分为Claude Code和Claude.ai两部分）。这个隐私保护分析工具可以将用户对话提炼成匿名的消息。

接下来就可以识别对话的主题，以及将对话分类为上边提到的「自动化」或者是「增强」。

结果他们发现，Claude Code的自动化比例明显更高——达到了79%，而Claude.ai仅为49%。

他们还将自动化和增强细分为了几种子类型。

在其中的「反馈循环」模式中，Claude能自主完成任务，但需要人类的验证（比如将错误反馈给Claude），这种模式在Claude Code上几乎是Claude.ai的两倍（35.8% vs 21.3%）。

「指令」对话——Claude以最小的用户交互完成任务，在Claude Code上也更高（43.8%，相比Claude.ai的27.5%）。

所有增强模式——包括用户从AI模型中获取知识的「学习」模式——在Claude Code上的比例都明显低于Claude.ai。

子类型定义。指令：以最小交互完成任务委派；反馈循环：由环境反馈指导任务完成；任务迭代：协作完善过程；学习：知识获取和理解；验证：工作验证和改进

这些结果展示了专业型、以编码为重点的智能体（比如Claude Code）与用户通过LLM界面（如Claude.ai）进行交互的差异。

随着更多专业智能体的推出，AI融入人们工作的方式也会改变。至少在编码方面，这意味着更多任务的自动化。

这不禁让人思考，随着AI使用的越来越普遍，程序员在其中的参与程度会如何变化。

Anthropic的报告显示，即使在自动化的过程中，人类仍需经常参与其中：「反馈循环」交互仍然需要用户输入（即便只是简单地将错误信息粘贴回Claude）。

未来这种模式会不会持续还不好说，也许更强大的智能体会越来越少地依赖用户输入。

开发者用Claude都做些啥？

总的来说，开发者喜欢用Claude做网站、手机APP的界面和交互部分。

没有哪种编程语言特别突出，JavaScript和TypeScript（做网页的）加起来占31%，HTML和CSS（也是做前端的）占28%。

百分比表示两个平台上与编程相关的任务的总百分比

后端开发的语言像Python，占了14%。Python既能做后端开发，又能做数据分析。

再加上SQL这种处理数据的语言（占6%），估计有不少数据分析的活，不只是传统的后端开发。

编程语言使用百分比代表两个平台的总百分比

从常见的编程任务也能看出这个规律。

排名前五的任务里，「UI/UX组件开发」和「网页与移动应用程序开发」这两个任务，占了12%和8%。

现在流行一种「氛围编程」，不管新手还是老手，只要用大白话描述想要的效果，AI就能帮你实现。

另外，像「软件架构设计」「调试和性能优化」这些通用任务，在两个平台上也挺常见。

这么看，「氛围编程」要是成了主流，那些做简单应用和用户界面的工作，可能很快就会受到AI冲击。

以后AI要是能搞定更多组件设计、样式开发，开发者可能就要转去做更高级的设计或用户体验。

谁在用Claude编程

报告也研究了哪些人爱用Claude写代码。

根据聊天内容，分析用户是自己做着玩，给初创公司做的项目，还是别的。

由于不清楚这些对话在实际中的使用场景，只能根据有限的信息猜，所以这些只能作初步参考。

点之间的距离表示Claude.ai（蓝色）和Claude Code（橙色）上每种项目流行程度的差距

初创公司是Claude Code的第一批「粉丝」，大公司用得相对少一些。

Claude Code的对话里，跟初创公司有关的占32.9%，比在Claude.ai上高了快20%。

和大企业相关的对话，在Claude Code只占23.8%，比Claude.ai上的25.9%还低一点。

学生、学者、自己做项目的人，还有学习写代码的人，加起来占了两个平台一半的对话。说明不光是公司，个人也很爱用这些AI辅助工具。

这跟以前技术更新差不多：小公司为了抢占先机，赶快采用新工具；大公司就比较谨慎，全面推广前，一般要做各种安全性检查。

AI正在彻底改变开发者的工作方式。相比大公司，初创公司似乎从AI中获益更多。

AI这么强，谁先用AI提升工作效率，可就变成实实在在的竞争优势了。

以下分析对比了和软件相关的自动化、增强模式，以及和软件无关的对话模式。

Claude.ai中软件与非软件用例的自动化和增强功能细分

可以看到，软件开发的自动化程度更高。其中「反馈循环」增加了18.3%，抵消了「指令式」行为下降的11.2%。

也就是说，就算辅助编程中，大部分活是AI干，和非编程任务相比，还是需要人反复检查、修改。

参考资料：

ude.ai中软件与非软件用例的自动化和增强功能细分

可以看到，软件开发的自动化程度更高。其中「反馈循环」增加了18.3%，抵消了「指令式」行为下降的11.2%。

也就是说，就算辅助编程中，大部分活是AI干，和非编程任务相比，还是需要人反复检查、修改。

参考资料：

https://www.anthropic.com/research/impact-software-development

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