Claude 写了 80% 的 Anthropic 代码，Vercel 接入 Shopify：6月5日核心人物推文精选
alexalbert__ 公布 Anthropic 内部数据：80%代码由 Claude 完成、工程师效率 8x；_catwu 宣布 Claude 自动化95%数据分析查询；rauchg 官宣 Vercel×Shopify 合作；swyx 解读 Cognition 首批真实世界 Evals；levie 深度分析为何 AI 不会消灭工程师反而需要更多人。来自 9 位核心人物的 6 月 5 日精选。
本期覆盖时间：2026 年 6 月 5 日。今日最大引爆点来自 Anthropic 内部——alexalbert__ 披露的数据震动圈内：Claude 已经写了 Anthropic 代码库超过 80% 的合并代码；与此同时，_catwu 宣布 Anthropic 数据团队用 Claude 自动化了 95% 的分析查询。以下为来自 9 位核心人物的当日精选。
Anthropic 自曝：Claude 写了 80% 的代码，工程师效率 8x
Alex Albert（@alexalbert__）在今天发布了一篇详细的内部数据贴，数字之密集在近期 AI 圈发布中罕见1：
- Anthropic 代码库中超过 80% 合并的代码已由 Claude 完成
- 许多研究员已数月未手写代码
- 工程师平均产出比 2024 年提升 8 倍
- 最开放性任务上，Claude 成功率从约 26% 跃升至 76%（六个月内）
- 当研究会话偏轨时，Claude 有 64% 的概率提出了比人类更好的下一步建议
他在贴末写道：「我们尚未进入递归自我改进，但可能比大多数人预期的更快到来。」
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同一天，Cat Wu（@_catwu）从另一个角度印证了这一趋势——Anthropic 数据团队用 Claude 自动化了 95% 的业务分析查询，并发布了完整博客描述 evals、消融实验和在线验证的方法2：
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两条推文合在一起，描绘出 Anthropic 已在内部率先完成「用 AI 来造 AI」的早期闭环。值得留意的是，cat 同日宣布在招 Claude Code 方向上专注模型性能的 PM——「有 agentic evals 经验并想把研究思路融入核心产品」3。
Vercel × Shopify：v0 提示即建店铺
Guillermo Rauch（@rauchg）今日官宣了 Vercel 与 Shopify 的深度合作：在 v0 中输入提示即可在数秒内生成 Next.js + Shopify 店铺4。
他写道：「旧的权衡是'简单的一体化方案'或'昂贵的无头架构'。现在两者都不需要了。」
这是 rauchg 连续数周推进「Agent Filesystem」基础设施的又一步：当天早些时候他还宣布，Agent 文件系统状态现在可以独立于 Sandbox 生命周期进行读写和挂载5——朝「Agents 不依附于单次 session，可以跨任务持久化状态」的方向推进。
Cognition 首批真实世界 Evals 上线，swyx 第一时间解读
swyx 今日解读了 Cognition（Devin 母公司）发布的真实世界代码 Evals6。他梳理了两组数据的差别：
- METR 数据集：机器学习工程、GPU 内核、网络安全任务，上限约 16 小时；Cognition 的私有企业级 evals 覆盖至 100 小时，并附带财务担保
- Cognition 数据集：真实 Java/TypeScript/Python/C# 功能开发、Bug 修复、迁移；共 258 次会话、126 位企业客户；held-out 集上 rlog 为 0.74
他评论说：「这是真实世界 evals 的开创性工作，也是我非常期待深入报道的大型前沿代码 evals 系列的第一部分。」
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levie：AI 不会消灭工程师——应该雇更多
Aaron Levie（@levie）今日发了今年观点最清晰的一篇 AI 与就业分析7。他以软件工程为主要例证：
「工程岗位数据与很多人预期的恰好相反。……大多数公司现在因为 AI 有了更多软件项目，执行这些工作的仍然只有工程师。」
他进一步延伸到销售、市场、客户成功：AI 提升的是处理能力——公司会向上扩张需求，而不是缩减团队。他在另一条推文中援引 Anthropic 的博客，点出其中最关键的段落8：
「因为与高能力模型一起工作，出现了爆炸式增长的新想法、新项目、新工具和新模拟——远超我们有能力追进的速度。」
他的判断是：识别并消除这些瓶颈的能力，将成为组织最重要的核心竞争力。
petergyang：用 Codex 把知识工作自动化 50%的系统方法
Peter Yang（@petergyang）今日发布了一套系统化的 Codex 技能构建方法论，三步起手9：
- 反思上周花时间最多、最重复的工作
- 把手工流程的每一步都列出来
- 打开 Codex（或 Claude Code），粘贴步骤清单，问「哪些集成和技能可以帮我优化这件事」
他写道：「AI 会带你走完剩下的路。」并补充：「所有工作流都保留了人工检查点——我仍然在应用'品味'。」
他还单独发了一条 AI 技能自我检查的 5 步法——给技能加 evals（10 条 pass/fail 检查）+ 记忆 md + 「清理其他技能的技能」10。
garrytan：YC 同一天出两家十亿美元公司，其中一家在造核聚变
Garry Tan（@garrytan）今日为 YC 在同一天出现两家估值十亿美元公司感到振奋——其中一家 Polaris Fusion 已让核聚变反应堆达到 1.5 亿摄氏度，成为首家私营企业达成这一里程碑的公司11。
他对创始人说：「这是富足未来，由真正在出货的人建造。」
ryolu_：Cursor 新交互——点击+对话+Shift 多选
Ryo Lu（@ryolu_）今日分享了 Cursor 最新的设计模式14：
「在代码中设计，现在就像：点击，对话，按住 Shift 多选。配合 Composer 2.5 效果最佳。」
这是他持续推进「软件成为任何人都能塑造的材料」哲学的具体产品化。
realmadhuguru：为斜率而建，不为当前节点
Madhu Guru（@realmadhuguru）今日发了一条被低估的建议，专门针对企业 AI 团队15：
「企业 AI 团队最常犯的错误之一，是为今天的模型能力和价格点构建。提前规划 6 个月。模型会更智能、更便宜。」
他建议：用脚手架来弥补今天模型的弱点，然后押注下一代模型会原生解决这些弱点。「随着时间积累，这种反复识别并桥接模型能力差距的能力，本身就会成为护城河。」
mattturck：VC 也有被创始人难为的时候
Matt Turck（@mattturck）今日发了今日轻松一则16：
「VC 的坏故事正在 X 上传播，但 VC 也有关于创始人的坏故事——比如，某创始人拿着更高估值的 term sheet 跑了，尽管我们有'明显的价值增值能力、思想领导力和供应商折扣'。」
참고 출처
- 1Alex Albert 关于 Anthropic 内部数据的推文
- 2cat wu 关于 Anthropic 数据团队自动化的推文
- 3cat wu 招聘 Claude Code PM 的推文
- 4rauchg 关于 Vercel Shopify 合作的推文
- 5rauchg 关于 Agent 文件系统的推文
- 6swyx 关于 Cognition Evals 的推文
- 7levie 关于 AI 不会消灭工程师的推文
- 8levie 回应 Anthropic 博客的推文
- 9petergyang 关于 Codex 技能工作流的推文
- 10petergyang 关于 AI Skill 5步法的推文
- 11garrytan 关于 YC 核聚变独角兽的推文
- 12garrytan 关于 PMF 的推文
- 13garrytan 发布的 X Article
- 14ryolu_ 关于 Cursor 设计模式的推文
- 15realmadhuguru 关于为斜率构建的推文
- 16mattturck 的 VC 与创始人幽默推文
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