Anthropic 12日發布Claude Code新功能「Cowork」研究預覽，引起工程師社群熱烈討論。AI程式工具能力一再突破，知名軟體工程師紛紛折服，但AI出色的程式生成能力，對從未寫過程式的一般大眾有何意義？只有工程師會被影響？企業想從這波加持生產力的AI工具中獲得實際價值，該從何處著手？專家簡立峰、程世嘉這麼說。
2025年間，乘著「氛圍編碼」（vibe coding）熱潮，AI程式工具從工程師社群打入非軟體專業者工作環境，「個人化程式」不再是遙不可及的夢想。
然而，要善用Claude Code等知名工具的實力，多少要對基本命令與終端介面有些許理解，這對毫無程式經驗者仍具門檻。
12日，Anthropic發布基於Claude Code的新功能「Cowork」研究預覽。將主要服務對象從開發者拓展到非技術背景的一般大眾。只要授權資料夾存取，AI代理即可執行讀取、編輯檔案等任務，若結合瀏覽器套件，也能執行網頁瀏覽工作。
✦ Cowork核心功能：方便使用Claude的用戶，更輕鬆地使用在許多任務中，像是整理電腦桌面、檔案到寫程式碼都可以。
✦ Cowork誰可以用：目前先開放給Claude Max用戶，其他付費方案使用者可先填寫候補名單將陸續開放。
✦ Cowork如何下載使用：請先下載macOS專屬app，然後點擊「Cowork」功能鍵。
僅僅幾天前，Anthropic才發布Claude Code v2.1.0更新，強化代理自主能力與結構性工作流，進一步削減工程師需手動設定的時間。例如，AI代理在權限被拒絕時，不會完全停止，而會尋找其他途徑。
一方面，Claude Code正從對話式的程式設計助手轉向基礎設施般的定位，形塑一個可持續性工作的結構性代理開發環境。另一方面，也透過簡化使用者介面，將程式代理能力釋入廣義的知識工作領域。可預期，AI程式生成的威力方興未艾。
Anthropic的Claude Code負責人切尼（Boris Cherny）近期回憶，在2024年9月以業餘計畫打造Claude Code時，並未預期它會發展成今日的模樣。「軟體工程正在改變，我們正在步入程式設計史的新篇章。」他寫道，「而這只是開端。」
生產力提升20倍，AI程式設計能力「跨越臨界點」？
跨年期間，工程師們對Claude Code的能力議論升溫。Google首席工程師多安（Jaana Dogan）宣稱，根據大約三個段落長的設計構想，Claude Code用一小時就做出團隊推敲一年的分散式代理編排系統的簡易版本。
微軟首席開發者推廣工程師霍蘭（Burke Holland）在見證Claude Code底層模型Opus 4.5的能力後，甚至認為AI程式代理可以取代開發人員。AI之間以程式碼溝通，不再需要在意人類可讀性，可以比過往更快打造軟體。
長期關注人工智慧進展的賓州大學華頓商學院教授莫利克（Ethan Mollick）亦總結，「強大的人工智慧與出色的代理系統整合，形塑出超越個別任一者的能力，感覺跨越了某個臨界點。」
在10日舉辦的AI人才年會上，AI寫程式的助力之大，也成為論壇講者、iKala共同創辦人程世嘉演說的一大重點。他分享近期親身使用Claude Code的經驗，在兩週內就與AI合作打造出一個可上線的全新軟體，其中包括超過12萬行的程式碼。預計將可在第一季對外發布。
程世嘉估計，以傳統全人類工程師的開發方式，這樣規模的軟體大約是5～10人團隊一年的工作量，總成本超過50萬美元。但他親身實驗結果，如今單兵善用AI工具，只需兩週時間、約5千美元的建置成本，「大致上就是增加了20倍的生產力。」
程世嘉預期，在5～10年內的時間，程式設計會是一個「被解決的問題」。AI可以形成閉環結構，處理大部分的軟體開發工作。但不表示不再需要軟體工程師，而是人類的工作內容會改變。過往占據大多數時間的程式撰寫工作會大幅壓縮，更多心力轉向監督與審核AI的工作成果。
簡立峰懂得「造」AI分身才能自我突破
在AI工具的程式能力顯著突進時，另一項愈發明晰的觀察，是這項能力對知識工作以及一般大眾的意義與影響力。
Google前台灣總經理簡立峰在AI人才年會上便一針見血地指出，程式是解決數位問題的解方，「當一個人可以在很短的時間透過AI大量產生程式，這個意思其實就是可以大量解決問題。這會影響到所有的領域，而不只是寫程式的工程師。」
過往，AI愈來愈會寫程式這件事實，對於工作不會用到GitHub、不會打開終端機介面的知識工作者來說，似乎與自己沒有太大關係。但「程式設計」本身是一個專業工作，「程式」卻是跨產業的存在。程式碼本質上是指示電腦如何行動的語言。無論是電商購物或數位銀行交易，只要一件任務可以用電腦完成，AI程式代理就很可能可以做到。
簡立峰在演說中特別強調「造」的概念。
「最厲害的AI人才已經不只是會問、會用AI，而是能夠打造出許多AI代理，突破一天只有24小時的物理限制。從加快既有任務的生產效率，進展到達成過去做不到的事情，」
這也是簡立峰眼中「1％人才」的差異點。
「你可以想像未來的每一個人，就像一個AI的指揮家。」簡立峰表示，讓AI實現過去只能夢想的事，突破自我能力的天花板，才能真正成為頂尖1％的人才。
程世嘉：既有制度，反而會拖慢組織導入AI成效
至今，個人與小型團隊獲益於AI生產力爆發的成效最為顯著，許多公司則還在與可估算的ROI搏鬥。程世嘉認為，過往以人為節點的工作流程，必須因應AI目前的代理能力做出調整，最好是以任務本身作為工作流的設計出發點，否則既有制度反而會拖慢組織導入AI的成效。
政大傳播學院助理教授李怡志亦向《遠見》表示，AI coding即便可以提升個人生產力，但若工作本質與工作流程沒有改變，組織性的影響力有限。例如，現在可以用AI工具製作會議逐字稿，但需要做逐字稿這件事沒有改變，只是負責逐字稿的員工個人效率提升。
李怡志認為，AI程式能力能夠逐步融入工作流程，但需要一些時間，他估計至少要三年。是時，整個商業環境可望看見更具規模性的變革。
