所有软件工程师现在都是 QA

2026 年 6 月初，Anthropic 发布了一项引发争议的统计数据。大多数 Anthropic 公开发表的言论都会招致大量冷嘲热讽的评论，所以请自行判断。该引用及统计数据称，Anthropic 80% 的代码由 Claude 生成。新功能甚至可达 90%。

有趣的地方在于 a) 这实际上完全疯狂，b) 它让我想到了可能发生的一件有趣的事情。自 2022 年底本轮 AI 热潮开始以来，这曾是我用来开玩笑的一句话：所有软件工程师最终都会成为 AI 生成代码的 QA。

信任，但要验证

我们先探讨 (a)：为什么这完全疯狂。这是一个大胆的说法，但我想指出其中一些漏洞。Claude Code 是一个很棒的工具。我是它的日常用户，偏好使用 Claude Code 采用“信任但要验证”的编码方式。所有关于软件和基础设施的问题都能得到满意的解答，当我感到不相信时，我会亲自验证答案。如果它编写了代码，我会检查。所以，AI 工具编写的代码状态实际上并不重要。只要最终产品对大多数用户来说质量良好。而这就是第一个漏洞：它不应该仅对大多数用户质量良好，而应该对所有用户质量良好。如果你使用 AI 编码工具生成代码，那么我希望你花点时间思考如何正确确保质量，而不是花额外时间编写带 bug 的代码。每个软件工程团队都有交付正常工作代码的优先级。但如果你使用 AI 编码工具将输出提升 10x，那么也许可以放缓一点，将输出提升 7x，并将质量提升 3x。

当人类编写代码时……

2026 年早些时候，我们看到了 Claude Code 源代码的泄露。代码远非整洁。网上的普遍看法是它只是“凌乱的生产代码”。遗留代码因缺乏良好的 QA 流程和宽松的标准而变得混乱。它带有一种匆忙将某些东西推送到生产环境的味道。而这没问题……当人类编写代码时。我们都曾匆匆将代码推送到生产环境并偷工减料。

这就是我对该论点的第二个漏洞。当 AI 编写代码时，我期待更高的标准。作为软件工程师，你有更多时间检查你的工作。你有更多时间思考修复问题。

有报告称 Claude Code 源码中的 main.tsx 长达 4,683 行。它可能从未打算让人理解或修复它。这让我想知道，当 token 用完且 main.tsx 中出现问题时，谁来修复它？源代码中有 460 处 eslint-disable 注释。如果不打算强制执行，为什么要有 eslint 规则呢？还有经典的注释如 // TODO: figure out why 和 // This fails an e2e test。同样，我认为如果 80% 的代码由 Claude 编写，那么最好将这 80% 中的一部分用于消除 bug 和找出奇怪的故障。

在这个阶段，有一个重要的事实要记住：Anthropic 制造模型，因此它很可能能够为其模型提供大量 token。这意味着它们可以消耗 token 来创建稀薄、笨重的 AI 生成代码汤。这让我想知道 Claude Code 的代码实际上有多低效，发生了什么类型的内存泄漏，以及这些实际上导致了什么 bug。

生成代码，提高质量

如果我们为人类构建软件，那么在软件开发过程中由人类参与测试至关重要。Anthropic 声称 80% 至 90% 的代码由 Claude 创建，这有其含义。当 AI 编码工具逐渐编写更多代码时，常见的回应是更多时间可以用于其他任务。指导 LLM、设置循环、偶尔进行代码审查、对输出进行合理性检查。其中之一也可能是花时间提高质量。考虑到几乎不可能分配一些开发时间来修复技术债务，这很难推销。但 AI 编写的代码存在质量问题会变得更加明显，更多人将不得不参与确保质量。总会有软件工程师想要创建代码；然而，我可以想象一个世界，在这个世界中，大多数从事软件开发的人将成为机器编写代码的 QA。