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Anthropic的Claude Code创建者Boris Cherny本周透露,他优先考虑拥有”支线任务”的候选人——周末项目和个人兴趣,这些能够展示出超越主要工作的好奇心。
当我招聘工程师时,这绝对是我会关注的一点,“Cherny在12月15日播出的播客中说道。“我想要有支线任务的人,比如很酷的周末项目。甚至是真正热衷于制作康普茶的人。你需要的是那些对主要工作之外的事物普遍保持好奇和感兴趣的人。这些都是全面发展的人。”
除了爱好之外,Cherny 强调 Anthropic 更青睐能够跨多个学科做出贡献的通才。在这家 AI 初创公司,工程师不仅仅是编写代码——他们还参与产品设计、用户研究和战略决策。
产品与技术的思考
「潜在需求」：用户已经在做但工具不够好，通过观察滥用／“奇怪使用方式”反推产品机会（比如 Group 里 40% 帖子在买卖，于是有了 Marketplace）。
他认为要主动到一线看数据、看用户怎么“乱用”产品，再围绕真实意图设计新功能，而不是强行改变用户行为。
泛型工程师（generalists）
他特别喜欢「不只会写代码」的工程师：
会写代码，也愿意做产品思考、跟用户聊天、参与设计。
产品经理、数据科学家、用户研究在他的团队里也被期望「多少会点代码」，整体偏好跨职能的人，而不是只守在自己专业小格子里的人。
这类人更适合在快速变化、模糊问题很多的团队里推进从 0 到 1 的东西。
有「side quests」的人
他反复强调很看重候选人的「支线任务」
周末会做点小项目、写开源库、办技术 Meetup，甚至像自己说的「哪怕只是很认真地酿康普茶」。
这些副项目在他眼里代表：好奇心强、喜欢自己动手解决问题、不是只完成 KPI 的「打工心态」。
他自己靠 Undux、TypeScript 书、TypeScript meetup 等一堆 side project 获得了很多成长，也因此在招聘时会刻意寻找类似特质的人。
“这是我们现在招聘所有职能的方式,“Cherny 解释道。“我们的产品经理会编程,我们的数据科学家会编程,我们的用户研究员也会编一点程。”
Anthropic还调整了其关于AI使用的招聘实践。虽然该公司最初要求候选人不要在申请材料中使用AI,以测试”非AI辅助的沟通技能”,但在2025年7月改变了做法,允许求职者使用Claude进行辅助。
当我招聘工程师时,这绝对是我会关注的一点,“Cherny在12月15日播出的播客中说道。“我想要有支线任务的人,比如很酷的周末项目。甚至是真正热衷于制作康普茶的人。你需要的是那些对主要工作之外的事物普遍保持好奇和感兴趣的人。这些都是全面发展的人。”
除了爱好之外,Cherny 强调 Anthropic 更青睐能够跨多个学科做出贡献的通才。在这家 AI 初创公司,工程师不仅仅是编写代码——他们还参与产品设计、用户研究和战略决策。
产品与技术的思考
「潜在需求」：用户已经在做但工具不够好，通过观察滥用／“奇怪使用方式”反推产品机会（比如 Group 里 40% 帖子在买卖，于是有了 Marketplace）。
他认为要主动到一线看数据、看用户怎么“乱用”产品，再围绕真实意图设计新功能，而不是强行改变用户行为。
泛型工程师（generalists）
他特别喜欢「不只会写代码」的工程师：
会写代码，也愿意做产品思考、跟用户聊天、参与设计。
产品经理、数据科学家、用户研究在他的团队里也被期望「多少会点代码」，整体偏好跨职能的人，而不是只守在自己专业小格子里的人。
这类人更适合在快速变化、模糊问题很多的团队里推进从 0 到 1 的东西。
有「side quests」的人
他反复强调很看重候选人的「支线任务」
周末会做点小项目、写开源库、办技术 Meetup，甚至像自己说的「哪怕只是很认真地酿康普茶」。
这些副项目在他眼里代表：好奇心强、喜欢自己动手解决问题、不是只完成 KPI 的「打工心态」。
他自己靠 Undux、TypeScript 书、TypeScript meetup 等一堆 side project 获得了很多成长，也因此在招聘时会刻意寻找类似特质的人。
“这是我们现在招聘所有职能的方式,“Cherny 解释道。“我们的产品经理会编程,我们的数据科学家会编程,我们的用户研究员也会编一点程。”
Anthropic还调整了其关于AI使用的招聘实践。虽然该公司最初要求候选人不要在申请材料中使用AI,以测试”非AI辅助的沟通技能”,但在2025年7月改变了做法,允许求职者使用Claude进行辅助。
#358.AI时代的工程领导力：从Meta首席工程师到Claude Code创造者，Boris Cherny的成长哲学
跨国串门儿计划
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上下文工程成为关键缺口
“当AI编码试点项目失败时，我们需要停止归咎于模型，“领英[MSFT -1.02%]生成式AI开发负责人Dhyey Mavani在12月12日发布的分析中写道。“通常不是因为大语言模型不够智能。而是因为我们面临系统设计挑战。”[venturebeat +1]
Forrester分析师Devin Dickerson在12月13日撰文指出，“智能体漂移”是隐形的生产力杀手——当AI编码智能体出色地实现功能时，却完全忽略了既定的数据库架构或导致意外的回归问题。“由于上下文缺失，团队正在花费大量时间与他们的智能体作斗争，“Dickerson写道，并指出这个问题不能仅靠更好的模型来解决。[cdotrends +2]
根据这两份分析，解决方案在于将上下文视为一门工程学科，而不是事后的补充。成功的团队正在构建工具来捕获、压缩和版本化他们智能体的工作记忆——包括相关模块、依赖关系图、测试框架和架构标准。[cio +1]
未改变的工作流程造成摩擦
根据报告显示,当企业在未重新设计工作流程的情况下将AI代理插入现有流程时,摩擦会增加。工程师花在验证AI生成代码上的时间比自己编写代码的时间还要多。麦肯锡2025年的研究发现,只有6%的组织符合”高绩效者”标准,从代理式AI中获得显著的财务影响,而成功部署的组织完全重新设计工作流程的可能性高出2.8倍。[sabaisystem +2]
Forrester的分析强调了正在获得关注的实际实施方案,包括开源的Conductor方法论,该方法使用markdown文件——如prompt.md、architecture.md和workflow.md——为AI代理提供持久的结构化上下文。Dickerson解释说:“在存在上下文空白的地方,编码代理往往会用自己的假设来填补这些空白”。[cdotrends +2]
GitHub在12月宣布为其Copilot Agent推出企业控制功能,包括集中治理和预算跟踪,同时强调代理必须仅使用可见的、由维护者提供的上下文,并对不可逆更改保持人工监督。Anthropic [GOOG -1.00%] 发布了指导建议,推荐针对复杂任务使用专门的子代理,以及采用”即时”上下文加载而非预先处理所有数据。[buildfastwithai +2]
新兴的共识是:没有编排的自主性很少能产生效率。随着团队将AI编码工具从初步试点扩展到更大规模,上下文工程——管理代理看到什么信息、何时看到以及以何种格式看到——已成为生产力提升与昂贵瓶颈之间的决定性因素。
“当AI编码试点项目失败时，我们需要停止归咎于模型，“领英[MSFT -1.02%]生成式AI开发负责人Dhyey Mavani在12月12日发布的分析中写道。“通常不是因为大语言模型不够智能。而是因为我们面临系统设计挑战。”[venturebeat +1]
Forrester分析师Devin Dickerson在12月13日撰文指出，“智能体漂移”是隐形的生产力杀手——当AI编码智能体出色地实现功能时，却完全忽略了既定的数据库架构或导致意外的回归问题。“由于上下文缺失，团队正在花费大量时间与他们的智能体作斗争，“Dickerson写道，并指出这个问题不能仅靠更好的模型来解决。[cdotrends +2]
根据这两份分析，解决方案在于将上下文视为一门工程学科，而不是事后的补充。成功的团队正在构建工具来捕获、压缩和版本化他们智能体的工作记忆——包括相关模块、依赖关系图、测试框架和架构标准。[cio +1]
未改变的工作流程造成摩擦
根据报告显示,当企业在未重新设计工作流程的情况下将AI代理插入现有流程时,摩擦会增加。工程师花在验证AI生成代码上的时间比自己编写代码的时间还要多。麦肯锡2025年的研究发现,只有6%的组织符合”高绩效者”标准,从代理式AI中获得显著的财务影响,而成功部署的组织完全重新设计工作流程的可能性高出2.8倍。[sabaisystem +2]
Forrester的分析强调了正在获得关注的实际实施方案,包括开源的Conductor方法论,该方法使用markdown文件——如prompt.md、architecture.md和workflow.md——为AI代理提供持久的结构化上下文。Dickerson解释说:“在存在上下文空白的地方,编码代理往往会用自己的假设来填补这些空白”。[cdotrends +2]
GitHub在12月宣布为其Copilot Agent推出企业控制功能,包括集中治理和预算跟踪,同时强调代理必须仅使用可见的、由维护者提供的上下文,并对不可逆更改保持人工监督。Anthropic [GOOG -1.00%] 发布了指导建议,推荐针对复杂任务使用专门的子代理,以及采用”即时”上下文加载而非预先处理所有数据。[buildfastwithai +2]
新兴的共识是:没有编排的自主性很少能产生效率。随着团队将AI编码工具从初步试点扩展到更大规模,上下文工程——管理代理看到什么信息、何时看到以及以何种格式看到——已成为生产力提升与昂贵瓶颈之间的决定性因素。
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