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?
【导读】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:
https://www.anthropic.com/research/impact-software-development
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