就在昨天，Anthropic再次更新了他們的人類經濟指數報告。

這次他們把研究重點放到了編碼上。

在分析了50萬份有關編碼的用戶對話后，他們總結出了一些趨勢。

有意思的是，從這份報告中，我們還能一窺AI是如何搶走程序員飯碗的。

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

編寫代碼雖然在整個現代經濟中占比不大，但影響力卻不小。

最近幾年，隨著性能的增強，AI不僅能輔助編程，還能自動完成大量的編碼任務了。

Anthropic在之前的經濟指數研究中發現，美國從事計算機相關職業的人使用Claude的比例極高。

也就是說，與計算機相關任務的Claude對話量遠超預測量。

在教育領域同樣如此，在涉及大量編碼任務的計算機科學專業，AI的使用率同樣高得驚人。

為了深入分析這些變化，Anthropic的研究團隊分析了Claude.ai和Claude Code（專業編碼智能體）上的50萬個與編碼有關的對話。

他們發現了三大趨勢：

• 編碼助手更偏向自動化。有79%的Claude Code對話可以被歸為「自動化」，即AI直接完成任務，而不是與人類協作「增強」。相比之下，Claude.ai的對話中只有49%是自動化。這可能意味著隨著AI智能體的普及，以及更多具有智能體性質產品的構建，任務自動化的占比將大大增加。
• 程序員常用AI開發前端應用。在數據中，JavaScript和HTML等網頁開發語言是最常用的，用戶界面和用戶體驗相關的任務位居編碼任務前列。這表明，前端工作可能比純后端工作更快受到AI的沖擊。
• 初創公司比大企業更早采用Claude Code。初步分析顯示，33%的Claude Code對話與初創公司相關，而只有13%與大企業應用相關。這些差距表明，靈活的初創公司更傾向于使用尖端AI工具，而傳統大的大企業則相對滯后。

如何分析對話

Anthropic團隊使用隱私保護分析工具，共分析了50萬次的Claude交互（分為Claude Code和Claude.ai兩部分）。這個隱私保護分析工具可以將用戶對話提煉成匿名的消息。

接下來就可以識別對話的主題，以及將對話分類為上邊提到的「自動化」或者是「增強」。

結果他們發現，Claude Code的自動化比例明顯更高——達到了79%，而Claude.ai僅為49%。

他們還將自動化和增強細分為了幾種子類型。

在其中的「反饋循環」模式中，Claude能自主完成任務，但需要人類的驗證（比如將錯誤反饋給Claude），這種模式在Claude Code上幾乎是Claude.ai的兩倍（35.8% vs 21.3%）。

「指令」對話——Claude以最小的用戶交互完成任務，在Claude Code上也更高（43.8%，相比Claude.ai的27.5%）。

所有增強模式——包括用戶從AI模型中獲取知識的「學習」模式——在Claude Code上的比例都明顯低于Claude.ai。

子類型定義。指令：以最小交互完成任務委派；反饋循環：由環境反饋指導任務完成；任務迭代：協作完善過程；學習：知識獲取和理解；驗證：工作驗證和改進

這些結果展示了專業型、以編碼為重點的智能體（比如Claude Code）與用戶通過LLM界面（如Claude.ai）進行交互的差異。

隨著更多專業智能體的推出，AI融入人們工作的方式也會改變。至少在編碼方面，這意味著更多任務的自動化。

這不禁讓人思考，隨著AI使用的越來越普遍，程序員在其中的參與程度會如何變化。

Anthropic的報告顯示，即使在自動化的過程中，人類仍需經常參與其中：「反饋循環」交互仍然需要用戶輸入（即便只是簡單地將錯誤信息粘貼回Claude）。

未來這種模式會不會持續還不好說，也許更強大的智能體會越來越少地依賴用戶輸入。

開發者用Claude都做些啥？

總的來說，開發者喜歡用Claude做網站、手機APP的界面和交互部分。

沒有哪種編程語言特別突出，JavaScript和TypeScript（做網頁的）加起來占31%，HTML和CSS（也是做前端的）占28%。

百分比表示兩個平臺上與編程相關的任務的總百分比

后端開發的語言像Python，占了14%。Python既能做后端開發，又能做數據分析。

再加上SQL這種處理數據的語言（占6%），估計有不少數據分析的活，不只是傳統的后端開發。

編程語言使用百分比代表兩個平臺的總百分比

從常見的編程任務也能看出這個規律。

排名前五的任務里，「UI/UX組件開發」和「網頁與移動應用程序開發」這兩個任務，占了12%和8%。

現在流行一種「氛圍編程」，不管新手還是老手，只要用大白話描述想要的效果，AI就能幫你實現。

另外，像「軟件架構設計」「調試和性能優化」這些通用任務，在兩個平臺上也挺常見。

這么看，「氛圍編程」要是成了主流，那些做簡單應用和用戶界面的工作，可能很快就會受到AI沖擊。

以后AI要是能搞定更多組件設計、樣式開發，開發者可能就要轉去做更高級的設計或用戶體驗。

誰在用Claude編程

報告也研究了哪些人愛用Claude寫代碼。

根據聊天內容，分析用戶是自己做著玩，給初創公司做的項目，還是別的。

由于不清楚這些對話在實際中的使用場景，只能根據有限的信息猜，所以這些只能作初步參考。

點之間的距離表示Claude.ai（藍色）和Claude Code（橙色）上每種項目流行程度的差距

初創公司是Claude Code的第一批「粉絲」，大公司用得相對少一些。

Claude Code的對話里，跟初創公司有關的占32.9%，比在Claude.ai上高了快20%。

和大企業相關的對話，在Claude Code只占23.8%，比Claude.ai上的25.9%還低一點。

學生、學者、自己做項目的人，還有學習寫代碼的人，加起來占了兩個平臺一半的對話。說明不光是公司，個人也很愛用這些AI輔助工具。

這跟以前技術更新差不多：小公司為了搶占先機，趕快采用新工具；大公司就比較謹慎，全面推廣前，一般要做各種安全性檢查。

AI正在徹底改變開發者的工作方式。相比大公司，初創公司似乎從AI中獲益更多。

AI這么強，誰先用AI提升工作效率，可就變成實實在在的競爭優勢了。

以下分析對比了和軟件相關的自動化、增強模式，以及和軟件無關的對話模式。

Claude.ai中軟件與非軟件用例的自動化和增強功能細分

可以看到，軟件開發的自動化程度更高。其中「反饋循環」增加了18.3%，抵消了「指令式」行為下降的11.2%。

也就是說，就算輔助編程中，大部分活是AI干，和非編程任務相比，還是需要人反復檢查、修改。