Ang huling bagay na gagawin nating turuan ang modelo, pareho na lang ito sa tinuturuan natin sa mga bata.

May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Machine Heart

Marami ang nagsasabi na sa panahon ng AI, ang pagiging may sariling pananaw ay ang huling paligid ng tao. Ngunit hindi naniniwala si Boris Cherny dito.

Siya ay miyembro ng teknikal na team ng Anthropic at isa sa mga pangunahing tagapagbuo ng Claude Code. Bawat araw, ginagamit niya ang modelong ito upang isulat ang code, at ginagamit din niya ang modelong ito upang pag-aralan ang mga model. Ang trend na nakikita niya ay: ang tinatawag na “taste” ay dinadala nang mabilis ng mga model.

Kung kaya ng modelong ito na malaman kung ano ang dapat gawin, ano na lang ang natitira sa tao?

Sa isang kamakailang panayam, kinuwentong ni Boris ang paksa na ito.

Paano baguhin ng Claude Code ang mga sistema ng kumpanya nang mas malalim;

Kapag ang modelo ay makakasulat ng karamihan sa code, paano pa ba ang halaga ng paghingi ng engineer? Kung value pa rin ito, ano ang dapat tingnan?

Bakit marami sa loob ng Anthropic ang Member of Technical Staff, walang malinaw na antas at pagkakahati-hati ng mga tungkulin?

Isang hindi karaniwang payo para sa lahat ng mga entrepreneur: Bakit ang “kumitang ng kaunti, magbigay ng higit pang token”?

……

Ang mga tanong na ito ay tila tungkol sa pagkakalikha at pagpapabuti ng isang produkto, ngunit ang bawat sagot ay nagtuturo sa isang mas pangunahing pagbabago: ang paraan ng pagpapatakbo ng organisasyon ay binabago ng sariling modelo.

Ang sagot ni Boris ay lubos na nagpapahalaga sa mapayapang pag-iisip.

Paano nabuo ang Claude Code?

Kapag tinanong ng host kung saan nagsimula si Boris Claude Code, ang sagot niya ay may ilang pagkakamali.

Sa kanyang pagsasalaysay, ang Claude Code ay hindi ang pangunahing produkto na plano ng Anthropic mula sa simula, at sa ilang paraan ay maaaring ituring na isang aksidental na produkto.

Sa dulo ng 2024, sumali si Boris sa Labs Team ng Anthropic. Ang tungkulin ng team na ito ay hindi ang pagpapanatili ng mga umiiral na produkto, kundi ang pag-aaral ng mga anyo ng mga produkto sa hinaharap. Sa isang panig, kailangan nilang patuloy na ipaglaban ang mga hangganan ng kakayahan ng model; sa kabilang panig, hinahanap din nila ang mga bagong produkto na makakapaglibing ng mga kakayahan na ito.

Noong panahong iyon, may malakas na pakiramdam ang team: ang modelo ay may kakayahan na higit sa lahat ng umiiral na produkto, ngunit wala pa sa merkado ang produktong makakapaggamit nang buong potensyal nito. Lalo na sa larangan ng pagprograma.

Noon, ang mga AI tool para sa pag-program sa merkado ay karamihan ay nasa dalawang direksyon lamang. Isa sa mga direksyon ay ang automatic completion, na tumutulong sa mga developer na tapusin ang susunod na linya ng code; at ang isa pang direksyon ay ang question-answer assistant, kung saan maaaring tanungin ng developer ang kahulugan ng isang partikular na code o solusyon sa isang error. Ngunit naniniwala si Boris na wala pa noon na totoong Coding Agent.

Kaya pinasyalan ng team na gawin ang isang mas makapangyarihang pagsubok: hindi na ituring ang modelo bilang isang kasangkapan sa pagtutulungan, kundi isagawa ito nang direkta bilang pangunahing elemento ng pagbuo. Gusto nilang makita kung ano ang mangyayari kung gagawa sila ng isang programang pangkompyuter na buo at buong-buo ay nakabatay sa Agent.

Subalit tinanggap nang patas ni Boris na ang orihinal na Claude Code ay hindi magandang gamitin.

Sa isang mahabang panahon, kaya lang niya tapusin ang halos 10% hanggang 20% ng kanyang trabaho. Ang karamihan sa code ay kailangan pa rin niyang isulat nang personal. Ang Claude Code na nakikita ngayon ng mga tao ay hindi na pareho ang bagay na iyon kumpara sa produkto noong panahong iyon.

Bakit napakahalaga ng Coding sa Anthropic?

Marami ang naniniwala na ang dahilan kung bakit pinahahalagahan ni Anthropic ang Coding ay simpleng ito—sapat na malaki ang market para sa programming, sapat na mataas ang komersyal na halaga. Ngunit iba ang paliwanag ni Boris.

Sinabi niya na kung pumili ka ng random na empleyado sa opisina ng Anthropic at tanungin sila kung bakit sila dito, malamang ang sagot nila ay magkakatulad: AI Safety.

Sa pananaw ni Boris, ang pinakamahalagang misyon ng Anthropic mula noong pagkakatatag ay ang AI safety. Anuman ang pag-aaral sa interpretability, alignment, o iba pang mga direksyon sa kaligtasan, lahat ay naglalayong maunawaan ang pag-uugali ng mga modelo. Ngunit ang lahat ng mga pag-aaral na ito ay nagtatapos sa iisang problema: sapat na ang pagmamasid sa mga modelo sa loob ng laboratorio; kailangan din ng mga mananaliksik na masdan kung ano ang mangyayari sa mga modelo kapag pumasok sila sa totoong mundo.

At ang Coding ay isang halos perpektong eksperimento.

Sa pagkakaiba sa pagsusulat, pagpipinta, o iba pang mga bukas na gawain, ang pagprograma ay may napakalinaw na mekanismo ng feedback. Maaari ba ang code na mag-run o hindi, mabubuo ba ng programa ang mga pagsubok o hindi, matagumpay ba ang compilation o bumabagsak, ang sagot ay madalas napakalinaw. Samantala, ang internet ay nag-aalok ng malaking halaga ng code bilang training data. Kumpara sa paggawa ng tula na maaaring magkaroon ng walang hanggang maraming magagandang sagot, ang tamang puwang ng solusyon sa mga problema sa pagprograma ay mas nakakapag-ugnay, kaya mas madaling i-verify ang kakayahan ng modelo.

Dahil dito, nagsimula na ang Anthropic sa malalim na pagtutok sa Coding, Tool Use, at Computer Use. Ang mga direksyong ito ay hindi lamang may komersyal na halaga, kundi mas mahalaga pa, ito ay nagbibigay ng likas na eksperimentong kapaligiran para sa pag-aaral kung paano nakikipag-ugnayan ang mga modelo sa totoong mundo.

Sa pananaw na ito, ang Claude Code ay hindi lamang isang productivity tool para sa mga programmer. Ayon sa pagsasalaysay ni Boris, ito ay isang mahalagang eksperimentong platform ng Anthropic upang maunawaan ang mga hinaharap na AI system.

Bakit biglaang nagiging mas malakas ang Claude Code?

Pagkatapos ipakilala ang pinagmulan ng Claude Code, itinatanong ng host ang isang tanong na gustong malaman ng marami. Dahil noong unang panahon ay kaya lang ng Claude Code na tapusin ang 10% hanggang 20% ng trabaho ni Boris, ano nga ba ang nangyari pagkatapos? Sapagkat ngayon ay kinilala nang pampubliko ni Boris na wala na siyang sumulat ng code sa loob ng anim na buwan. Mula sa pagkakaroon lamang ng maliit na bahagi ng mga gawain, hanggang sa halos buong pag-angkop sa pag-unlad, may malaking pagbabago na nangyari sa pagitan.

Para sa tanong na ito, ang sagot ni Boris ay naging kakaibang simpleng sagot. Sinabi niya na ang labas ay karaniwang nakikinig sa mga tampok ng produkto, ngunit kung iiwanan niya ang mga sandaling nagdulot ng tunay na pagtaas sa kakayahan, ang pinakamahalagang dahilan ay isang bagay lamang: lumakas ang modelo.

Sa nakalipas na taon, patuloy na pinagbuti ng team ni Anthropic ang Claude Code mismo. Nagawa nila ang maraming teknikal na pagpapabuti at idinagdag ang iba’t ibang bagong paraan ng interaksyon at anyo ng produkto. Noong una, ang Claude Code ay isang command-line tool lamang, ngunit unti-unting napalawak ito sa desktop, mobile, Slack, GitHub, at iba pang mga sitwasyon. Patuloy din nilang sinubukan ang mga bagong tampok, tulad ng iba’t ibang mekanismo na tumutulong sa mga developer na magtrabaho kasama ang Agent, tulad ng Plan Mode. Ngunit ayon kay Boris, ang lahat ng ito ay mga incremental improvement.

Ang tunay na nagdedesisyon sa limitasyon ng Claude Code ay ang piling modelo mismo.

Binanggit niya ang ilang mahahalagang punto. Mula sa Sonnet 4, Opus 4, hanggang sa susunod na Opus 4.5, bawat pagtaas sa kakayahan ng modelo ay diretso na nakikita sa pagganap ng Claude Code.

Sinusulong ng host kung ang karanasan sa paggamit ng Claude Code ay magiging epekto sa pag-unlad ng modelo. Sagot ni Boris ay ang halos lahat ng tao sa Anthropic ay gumagamit ng Claude Code araw-araw, kabilang ang mga nag-aaral ng modelo, mga nagpapalawak ng produkto… ginagamit ito ng buong kumpanya.

Kaya walang espesyal na channel para sa feedback. Ang feedback ay bahagi na mismo ng araw-araw na gawain ng kumpanya.

Kapag natutuklasan ng mga researcher ang mga problema habang ginagamit, agad makikita ng team ng model ang mga ito; pagkatapos mapabuti ang kakayahan ng model, agad din mararamdaman ng mga tao ang pagbabago sa kanilang pang-araw-araw na gawain. Ang produkto at ang model ay hindi dalawang paralel na linya, kundi nag-uunlad nang sabay-sabay sa isang parehong siklo.

Ano ang pagtaas ng produktibidad na dinala ni Claude Code sa Anthropic?

Sinabi ni Boris na pagkatapos ng matagal na pagtrabaho sa isang AI lab, ang mga tao ay magiging nakakauunawa sa pag-iisip gamit ang exponential growth. Maraming mga panloob na indikador — kahit anong kita, paggamit, o kakayahan ng model — ay tila mas katulad ng exponential curve, kaya sila ay nagsanay na gumamit ng logarithmic scale upang masuri ang pagbabago.

At ang output ng code ay nagpapakita rin ng parehong trend.

Batay sa mga data na dating ipinahayag ni Anthropic, mula nang magsimula ang malawakang paggamit ng Claude Code sa loob ng kumpanya, tumataas ng halos tatlong beses ang dami ng code na nilalabas ng bawat engineer. Ngunit pinagbigyan ni Boris ng pansin na ito ay nasa nakaraan na ang datos. Ang tunay na pagtaas ay mas malaki kaysa sa numero na ito.

Mas interesante pa, ang paglago na ito ay nangyari habang ang kumpanya ay mabilis na umuunlad.

Ayon sa tradisyonal na karanasan, ang mas maraming inhinyero ng isang kumpanya, mas mababa ang average na produktibidad. Kailangan ng mga baguhan na matutunan ang sistema, habang kailangan ng mga matatayog na empleyado na sagutin ang mga tanong, at patuloy na tumataas ang gastos sa komunikasyon sa organisasyon.

Ngunit ang naitala ni Boris ay kabaligtaran. Noon, kailangan ng ilang linggo para sa isang bagong inhinyero na makakilala nang tunay sa mga panloob na sistema. Ngayon, ang proseso ay karaniwang nangangailangan ng dalawang araw lang.

Hindi dahil sa isang revolusyonaryong pagbabago sa sistema ng pagsasanay, kundi dahil sa pagkakaroon na ng kagustuhan na direktang tanungin si Claude. Hindi kailangan ng mga baguhan na malaman kung paano i-query ang database. Hindi rin kailangan nilang malaman kung sino ang dapat tanungin. Sa loob ng Anthropic, kapag tinanong ang isang tao, “Paano i-query ang database?”, karaniwang sagot ay: “Buksan ang Claude at hayaan si Claude na i-query ang database.” Ang maraming implicit na kaalaman na dati ay kinakailangan ng mga senior engineer, ay nagsisimulang ma-transfer sa mga Agent. Sa pananaw ni Boris, maaaring ito ang pinakamahalagang pagbabago.

Hindi lang nagpapabilis ang Claude Code sa paggawa ng code, kundi pati na rin ang nagpapaliit sa gastos sa pagpapadala ng kaalaman sa loob ng organisasyon. Noon, ang mga kumpanya ay nakasalalay sa mga pagsasagawa ng pagtuturo mula sa isang henerasyon patungo sa susunod upang makamit ang paggalaw ng kaalaman. Ngayon, mas maraming kaalaman ang diretso nang isinasama sa mga modelo.

Mula sa punched tape hanggang sa Vibe Coding, ang tao ay muli ay inatake ang antas ng abstrakson sa pagpapatakbo

Kung ang Claude Code ay sobrang kahusayan, kaya pa ba ng mga inihire na inhinyero ng Anthropic na sumulat ng code? Pagkatapos ipahayag ng host ang tanong na ito, tumigil ang pag-uusap sa tanong: Paano mo ipinapahiwatig ang “pag-sulat ng code”?

Sa pananaw ni Boris, ang kasaysayan ng pag-unlad ng software engineering ay sa kanyang core isang kasaysayan ng patuloy na pagtaas ng antas ng abstraksiyon.

Ang kanyang lolo ay nag-program gamit ang punch cards noong panahon ng Soviet Union. Noong panahong iyon, kailangan ng mga programmer na punitin ang mga hole sa mga karton at ipasa ito sa computer para maghintay ng resulta. Pagkatapos ay lumabas ang assembly language. Pagkatapos ay lumabas ang Fortran at COBOL. Pagkatapos ay ang Java, Python, at JavaScript. Bawat pagtaas ng antas ng abstrakson, mayroong tao na naniniwala: hindi na ito totoong pag-program. Ang mga sumusulat ng assembly ay nananatiling nagmamaliw sa mga sumusulat ng mataas na antas ng wika, at ang mga sumusulat ng C ay naniniwala na sobrang simpleng Python. Ngunit naniniwala si Boris na ang nangyayari ngayon ay may parehong kalikasan. Ang tao ay muli ay nagtaas ng antas ng abstrakson sa pag-program.

Nilalarawan niya ang pagbabago sa kanyang trabaho noong nakaraang taon. Sa simula, ganito siya tulad ng karamihan sa mga developer: binuksan ang IDE, isinusulat ang code, at minsan ay gumagamit ng auto-complete—isang tradisyonal na paraan ng pagbuo ng software.

Pagkatapos lumabas ang Claude Code, naging paraan niya na: ilarawan ang kahilingan sa Claude, hayaan ang Claude na isulat ang code, at sariling pag-alam ang pagsusuri at pagkorekta. Sa panahong ito, nananatili pa rin ang tao sa direkta na pagpapahalili sa modelo. Tanging ang code ang nilikha ng modelo. Ngunit naniniwala si Boris na ito ay isang transisyonal na yugto lamang.

Ang tunay na interesanteng pagbabago ay nangyari sa nakaraan. Sinabi niya: “Ngayon, hindi na ako direktang nagpaprompt kay Claude.” Naging iba na ang kanyang trabaho. Kanyang isinusulat ang iba’t ibang awtomatikong proseso at loop. Ang mga loop na ito ang responsable sa pagtatanong kay Claude, sa paghahati-hati ng mga gawain, sa pagpapamahala ng konteksto, at sa pagcoordinato ng mga gawain sa pagitan ng maraming instance ni Claude.

Sa ibang salita: Noon, tao ang nagbibigay ng utos kay Claude. Ngayon, ang programa ang nagbibigay ng utos sa kanya. At ang kanyang trabaho ay naging pagdidisenyo ng mga automatikong sistema. Ginamit niya ang isang napakasimpleng pahayag: Naging paggawa ng Loops na ang aking trabaho.

Mukhang hindi lang ni Boris isinasaayos ang code sa Claude, kundi ina-automate niya ang proseso mismo ng pag-uugnay sa Claude. Hindi na ito ang pamilyar na Copilot mode. Mas malapit ito sa isang sistemang patuloy na tumatagal ng maraming Agent.

Sinabi ni Boris na noong Nobyembre ng nakaraan, tinanggal niya ang kanyang IDE. Hindi ito isang simbolikong pagkilos, kundi dahil natanto niya na isang buwan na siya ay hindi nagbukas ng IDE. Dahil hindi ito ginagamit nang buo, natural na tinanggal niya ito. Sa panahong iyon, karaniwang nagpapatakbo siya ng lima hanggang sampung instance ng Claude, kung saan iba’t ibang Claude ang nagtatrabaho sa iba’t ibang gawain, habang ang kanyang pangunahing tungkulin ay ang pagmamasid sa buong proseso.

Hindi na nagpapatakbo ng code ang engineer, ano ang tinitingnan sa paghahanap ng trabaho?

Nagtanong ang host ng isang napakagandang tanong: Kung isang inhinyero ang gustong sumali sa Anthropic ngayon, paano sasabihin ng Anthropic na siya ay angkop? O sa madaling salita: Sa isang mundo na lalong kakaunti ang nagpapakita ng sariling code, anong uri ng tao ang hinahanap ng mga kumpanya?

Ang sagot ni Boris ay direktang nagdulot sa susunod na diskusyon tungkol sa anyo ng organisasyon. Sinabi niya na ang pinakamahalagang uri ng tao na minamahal ng koponan ni Claude Code ay ang Generalist.

Ang dahilan ay simpleng: ang mga nakaraang software organization ay may malinaw na pagkakahati ng mga tungkulin — ang mga researcher ng user ang nagtatrabaho sa pag-unawa sa mga user, ang mga designer ang nagdidisenyo ng produkto, ang mga product manager ang nagpaplano ng mga pangangailangan, at ang mga engineer ang nagpapatupad ng mga tampok, at bawat isa ay nagtatrabaho sa kanilang sariling bahagi, tulad ng isang assembly line.

Ngunit natuklasan ng team ng Claude Code sa nakaraang anim na buwan na ang ganitong paghahati ng mga tungkulin ay mabilis na nagkakawala. Ang bawat inhinyero sa team ay halos araw-araw ay gumagawa ng iba’t ibang gawain na dati ay hindi kabilang sa mga tungkulin ng isang “inhinyero.” Mayroong nagsasalita nang direkta sa mga user, mayroong nagdudisenyo ng interaksyon, mayroong nagtatrabaho sa pagkuha ng data, paggawa ng data analysis, at pagbuo ng dashboard. Walang sinuman ang nagtatrabaho lamang sa isang maliit na bahagi.

Ang Boris ay nagbigay pa ng isang mas ekstremong halimbawa: ang mga designer ng Anthropic ay nagsusulat din ng code, at ang mga kaklase sa finance ay nagsusulat din ng code. Tinatawag ni Satya Nadella ang ganitong papel bilang "Builder". Mas tama ang terminong ito kaysa sa "engineer", dahil ang totoong hangganan ay hindi na "nakakasulat ka ba ng code", kundi "nakakapagpapatotoo ka ba ng isang ideya sa katotohanan".

Sa pananaw ni Boris, ang AI ay hindi simpleng nagpapalit sa mga programmer; ito ay talagang nagbabago sa ugnayan sa pagitan ng kaalaman at pagsasagawa. Noon, ang dahilan kung bakit hindi maaaring magtagal ng maraming papel ang isang tao ay malaki dahil sa mataas na gastos sa pag-aaral. Ngayon, ang mga modelo ay patuloy na bumababa sa gastos sa paglipat sa pagitan ng mga kakayahan. Kaya ang mga may pinakamalaking kahusayan sa hinaharap ay hindi kinakailangang mga eksperto sa isang partikular na larangan, kundi ang mga makakapaglipat nang mabilis sa iba’t ibang larangan at patuloy na mag-iintegro ng mga yaman.

Ito rin ang dahilan kung bakit naniniwala si Boris: nasa pagpasok tayo sa isang golden age ng mga generalist. Para sa mga handang gawin ang maraming bagay, maaaring ito ang pinakamahusay na panahon sa kasaysayan.

Member of Technical Staff ay hindi isang gimmick, kundi isang paghahanda para sa hinaharap

Ang host ay nagpalit ng paksa mula sa produkto patungo sa kultura at disenyo ng organisasyon. Napansin niya na ang pamagat ni Boris ay hindi “Direktor ng Produkto” o “Direktor ng Inhinyeriya”, kundi Member of Technical Staff, at marami sa Anthropic ay may ganitong pamagat. Nais niyang malaman: Ano ang mga benepisyo nito? Mayroon bang mga negatibong epekto?

Sobrang tapat ni Boris. Sabi niya ang pinakamasamang bagay ay: kapag nagmumessage ka sa Slack ng isang tao na may title na MTS, hindi mo alam kung designer, engineer, o manager siya, o kung anong proyekto ang kanyang ginagawa. Pero sobrang paborito niya ang title na iyon.

Nalalapit niya ang kanyang karanasan sa Meta. Lahat ng software engineers sa Meta ay may iisang pamagat: Software Engineer, walang senior, principal o iba pang antas. Sa simula ay hindi niya maintindihan, ngunit natanto niya na ito ay isang disenyo sa kultura. Kung ibibigay mo ang isang pamagat na “senior,” maaaring magdulot ito ng deference at magpapahintulot sa mga tao na huwag magtanggol sa mga masamang ideya nito. Ngunit ang pagpapakita ng lahat bilang pantay ay nagpapakialam sa pagpapalaban ng mga ideya mismo, hindi ang kanilang karanasan.

Oo, tinanggap niya na ang antas ay hindi talaga nawawala dahil sa pagkawala ng pamagat. Alam mo na ang isang tao ay L7, kahit na hindi isinusulat ang pamagat. Ngunit interesante ay madalas hindi mo talaga alam.

Ibinahagi niya ang karanasan niya habang siya ay L4 engineer sa Facebook. May ideya siya, at direktang umabot sa VP na responsable sa connectivity, at sinabi niya: “Ito ang aking ideya, gawin natin ito nang magkasama.” Hindi alam ng VP kung anong antas siya. Sumunod siya sa isang ibang VP, at bumagsak ulit. Noong ikatlong pagkakataon, natagumpayan niya. Nagtatag sila ng team at nagsimula sa paggawa ng produkto.

Sinabi ni Boris na araw-araw niya ito ay nakikita sa team ni Claude Code. Ang mga senior engineer na may 20 hanggang 30 taon ng karanasan ay kailangang magpass ng ilang buwan para sa 'unlearn'—alisin ang mga lumang gawi na hindi na magagamit. Samantala, ang isang bagong graduate na nagkakaroon ng puwesto sa team ay maaaring turuan siya kung paano mas mabuti gamitin ang Claude Code, dahil ang mga kabataan ay natural na gumagamit ng model thinking.

Sa bawat paglabas ng bagong modelo, kailangan ng lahat na recalibrate. Ang karanasan sa panahong ito ay hindi linearily nakakalap, at minsan ay isang utang.

Kaya ang tila ambiguo na pamagat na Member of Technical Staff, ayon kay Boris, ay isang paghahanda para sa isang darating na katotohanan: ang mga hangganan sa pagitan ng mga engineer, PM, designer, at user researcher ay magiging praktikal na nawawala sa katapusan ng taon. Sa halip na pasibong tanggapin ang pagbabagong ito, mas mabuting gamitin ang pamagat upang aktibong ihikayat ang lahat ng tao sa isang parehong papel: Builder.

Sabi sa lahat ng founder: kaunting tao, maraming tokens

Hiniling ng host kay Boris na magbigay ng mas pangkalahatang payo mula sa pananaw ng Anthropic sa mga founder at kumpanya: Paano dapat baguhin ng organisasyon ang kanilang pananaw bago ang dulo ng 2026?

Ang unang pahayag ni Boris ay may halong tawa: “Bigyan ng pinakamaraming tokens ang lahat.” Tulad ng sikat na pahayag ni Huang Renxun: “Mas marami kang bumili, mas marami kang natitipid.”

Hindi ito patawa. Seryoso siya. Ang dalawang konkretong payo na ibinigay niya ay:

Una, bigyan ng maraming tokens upang makapagsagawa ng maraming pagsubok ang lahat.

Pangalawa, bawat proyeko ay sadyang “binigyan ng kaunting tao.” Kung naniniwala ka na kailangan ng isang proyekto ng apat na inhinyero, ilagay mo lang ang dalawa, at bigyan sila ng malaking halaga ng token upang sila mismo ang maghanap ng paraan. Makikita mo na malamang na gagawin nila ito. I-aautomate nila ang lahat ng maaaring i-automate, at dahil sa automation, mas mabilis at mas mura ang susunod na paggawa. Ito ay isang compound effect.

Isinama ng host ang isang napakalinaw na pagsasalin sa panukala: gamitin ang mas kaunting tao at ilipat ang budget mula sa sahod ng mga empleyado patungo sa mga token. Iitataas nito ang iyong upfront cost, ngunit pipigilin nang malaki ang ongoing cost. Tulad ng pre-compiling—isa kang paggawa ng masamang trabaho, at ang bawat pag-uulit ay halos libre.

Nakikisang-ayon si Boris nang buong-pusong. Sinagot ng tagapag主持 ang mas matinding tanong: Noon, napakasaya ng mga tao sa kanilang disiplina. Naiinggit ang mga PM sa kanilang mga sinulat na artikulo sa produkto, at ang mga designer sa kanilang magagandang portfolio. Kaya ba sa loob ng 12 buwan, kailangan ng lahat na pabayaan ang kanilang pagkakakilanlan bilang “ako ay isang ________” at maging isang “flexible, token-consuming bag”?

Sabi ni Boris: "Maaaring gamitin ko ang kaunting iba't ibang pagpapahayag, ngunit... oo, halos ganun."

Maaari rin ba ang pagkakaroon ng lasa ay masira ng model? Ang natitirang tanging bagay ay ang “mga halaga”.

Binanggit ng host ang isang paksa na dating pinag-usapan niya kay Jared, isa pang miyembro ng Anthropic, at gustong marinig ang pananaw ni Boris: Paano ninyo nauunawaan ang “taste”?

Sobrang tapat ang sagot ni Boris. Sabi niya, bawat beses na kanyang isipin na mayroon siyang "partikular na lasa" sa pag-program, ipinakita naman na mali siya.

Dating namin ang functional programming, lalo na ang mga wika tulad ng Haskell at Scala. Sa mga unang codebase ng Claude Code, itinakda niya ang patakaran: huwag gamitin ang class, gamitin lamang ang function. Sa mga weekend, ang mga engineer ay nagpapadala nang mga code na may class, at sa Monday ay tinatanggihan niya ito. Pagkatapos ay nagsimula ang model na sumulat ng malawakang code, at direktang isinusulat nito ang class. Tiningnan niya ito nang mahaba, at sa huli ay sinabi niya: Okehy, baka tama ang model. Baka walang kwenta ang aking pagkakadepende sa ganitong paniniwala—nababawasan na ang resulta ng negosyo, mas mabilis, at hindi masama ang code.

Pagkatapos ay ginawa niya ang isang mas malaking pagtataya. Ngayon, madalas sabihin ng mga tao na “ang pagiging mayamang produkto ay ang huling alpha.” Ngunit naniniwala siya na ang alpha na ito ay mabilis na nawawala.

Mayroon na siyang higit sa isang daan na mga instance ng Claude na tumatakbo nang sabay-sabay. Ang ilan ay nag-scrapping sa Twitter feedback, ang ilan ay nagbabasa sa GitHub issues, at ang ilan ay nagmamasid sa Slack, at sarili nilang sinusuri kung ano ang susunod na feature na dapat gawin. Sa kasalukuyan, ang karamihan sa mga ideya ay masama, halos 20% lamang ang mabuti. Pero pagdating sa susunod na modelo, pagkatapos ng 3 hanggang 6 buwan—ang karamihan sa mga ideya ay maaaring maging mabuti.

Itinuloy ng host: Ano pa ang natitirang natatangi sa tao? Mayroon bang anumang bagay na hindi kayang gawin ng modelo?

Isipin ni Boris, sinabi niya: Mga halaga.

Sinabi niya na ang huling bagay na dapat nating turuan ang modelo ay pareho sa tinuturuan natin sa mga bata: kung paano maging isang mabuting pagkakaroon. Kung paano gawin ang tama, hindi lang kung paano gawin nang tama ang mga bagay.