2025/09/07 02:35:25 1,379次浏览

作者 | 董道力 邮箱 | dongdaoli@pingwest.com

9 月 4 日,Anthropic 在其官网上发布公告, 明确其服务条款将强化区域性限制:任何“由被限制地区(如中国)控制”51%以上所有权的公司,不论其注册地在哪,都将被禁止使用其服务。

这也是美国 AI 公司首次对中国相关企业采用如此直接、全面的限制措施,在行业中算是前所未见的。

细数 Anthropic 的产品,在基础模型层面,中国的大模型阵营并没有掉队——无论是 DeepSeek 在推理效率上的尝试,还是 Kimi、Qwen 在中文语境里的表现,都已经在部分指标上逼近甚至超越了国际一线。

但有一个方向,我们不得不承认差距仍然巨大,那就是 Claude Code 。

自 2023 年起 Cursor 出现,把 VS Code 和大模型深度融合。无数开发者第一次体验到“结对编程”的感觉:输入注释就能得到函数实现,问一句命令就能自动完成复杂配置。那时的舆论一度认为,AI 编程的未来答案已经尘埃落定:AI IDE。

然而,2025 年 Claude Code 的发布,打破了这种唯一解的叙事,而且彻底换了一个思路——编程 Agent。用户只需要描述目标,Claude Code 就能生成架构、产出代码、自动运行测试,甚至自行修复错误。

Claude Code 不是帮你写,而是替你做。它不是来改善你的编程体验,而是试图接管整个过程。

而且 Claude Code 和 Devin 那些叫好不叫座的项目不同,它不是“实验品”。在推出后的短短几个月里,Claude Code 活跃用户数暴涨三倍,营收扩大了 5.5 倍以上。最新数据显示,它拥有超过 11.5 万名开发者用户,每周处理近两亿行代码,年化收入约达 5 亿美元。

换句话说,美国在编程 Agent 的领先已经不只是技术层面的,而是商业化与生态层面的全面领先。这是今天在国别竞争视角下,最该“警惕”的。

如今的世界是建立在代码上,而 Claude Code 代表的,可能就是下一个开发范式。对我们来说,它不仅值得研究,更值得追问:在被切断使用权之后,中国公司们要如何走出自己的路?

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Claude Code 和 Cursor 有什么不同?

对很多初次接触的用户来说,Claude Code 和 Cursor 好像差不多:都能用自然语言写代码,也能执行终端命令。Cursor 甚至也宣称自己有 Agent 模式。

但经过反复使用后,差别会变得越来越明显。

Cursor 仍然是 IDE 的延伸。而 Claude Code 则试图跳出 IDE,把自己放在工作流的中枢。这就是为什么,在行业里Claude Code 被看作 Devin、AutoDev 这一类“端到端 AI 工程师”的轻量化实现,而不是另一个 IDE 插件(虽然它也能通过终端形式接入 IDE)。

借用一位程序员老哥在 Reddit 上的评论: “Cursor feels like pair programming, Claude Code feels like outsourcing.” 前者仍然强调人与 AI 的协作体验,后者则更强调结果导向。

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我们应该从 Claude Code 中学会什么?

Claude Code 的关键在于,它不是一个“写代码的模型”,而是一条完整的自动化流水线。

用户在终端里输入一个需求,它会先把需求拆解成一套计划,然后一步步调用工具去落地:写文件、运行命令、安装依赖、跑单元测试。

这种体验和 IDE 插件截然不同。Cursor 更像是给你多了一双手,帮你写快一点;Claude Code 则像是请来了一整个外包团队。

在架构上,它做了“角色重置”。交互界面只是表层,真正的核心是调度引擎和工具系统:前者负责把自然语言翻译成计划,后者负责和系统环境打交道。

它能直接读写文件、执行 Bash 命令、分析依赖,甚至通过 MCP 扩展加载第三方工具。统一接口让这些工具能像乐高一样拼装组合,从而完成复杂的链式任务。

图源:阿里云开发者

为了保证效率,Claude Code 还做了一套上下文管理机制。它不会粗暴地把整个项目塞进模型,而是缓存常用信息,按需加载相关文件,并在搜索结果过多时自动截断。这让它既能把握全局,又不会被无关细节拖累。

在细节上,Claude Code 还有不少小巧思:同一个请求会跑两次,用来判断模型是否犹豫不决。长对话会被自动压缩成摘要,避免上下文爆炸,简单任务则交给更轻量的 Haiku 模型,节省算力开销。而内置的 ripgrep 工具,让它能在大型代码库里实现毫秒级的搜索。

所有这些工程化的设计,汇聚到一起,才让 Claude Code 给人的感觉像是一个真正能带项目的高级工程师。

(以上内容参考阿里云开发者的文章:Claude Code 深度拆解:一个顶级AI编程工具的核心架构,以及 Github ShareAI-Lab项目:analysis_claude_code。)

对中国开发者而言,这正是需要正视的差距: 不是我们缺少写代码的模型,而是我们缺少把模型变成流水线、再变成生态的能力。

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Claude Code SDK:从工具到基础设施

如果说最初的 Claude Code 只是证明了“编程 Agent 可以跑通”,那么 SDK 的推出则彻底改变了它的角色。

CUDA 之于 GPU 的意义,在某种程度上可以类比 Claude Code SDK 之于编程 Agent。CUDA 让 GPU 从图形处理单元变成通用算力平台,而 SDK 则让 Claude Code 从一款工具,变成了别人可以依赖和扩展的底座。

在 SDK 发布之后,Claude Code 不再只是 Anthropic 内部维护的单体应用,而成为一个开放的系统。开发者能够基于它构建属于自己的 Agent。

过去你只能“使用 Claude Code”,而现在你可以“在 Claude Code 上开发”。

官方文档甚至明确列出了多个行业模板:SRE 故障诊断 Agent、安全审计 bot、值班工程助手、法律顾问、金融分析师、市场写作助手等。在 Python SDK 中,一个法律审查 Agent 的示例代码只需几十行就能搞定启动、查询、反馈流程,完全可嵌入日常脚本 。

社区开发者还做出了更具创意的扩展:一位开发者围绕 CLI SDK 写了一个 JavaScript wrapper,添加了 session.fork() 和 revert() 功能,支持多路径探索和会话版本管理 。

更引人注目的是,Medium 的一篇文章展示了完整从产品需求到部署的“AI 团队结构”,每个角色由 Claude Code Agent 执行,覆盖架构审核、任务拆分、模块开发、冲突协调——几乎是一个由 AI 驱动的开发部门 。

Devin、AutoDev 曾经展示过“端到端 AI 工程师”的未来想象,但没能从实验室走出来。而 Claude Code 则先通过轻量化形态完成市场验证,再通过 SDK 实现平台化。

中国如果不能在 SDK 与生态层面形成对等的产品,那么未来不仅会缺少一款工具,更可能缺少整个开发生态,重走国产芯片的老路。

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高成本与国产机会

流水线的效率是真实的,但流水线烧的钱同样很真实。

尽管 Claude Code 展现了前所未有的自动化编程能力,但它背后的成本却并不低。尤其当项目复杂度提升时,Agent 模式会消耗大量 token。

据 Business Insider 报道,一位开发者以每月 200 美元订阅计划使用 Claude Code,却在几周内耗费了价值近 3.5 万美元的推理服务。Anthropic 为此在 2025 年 8 月起,引入每周使用上限制度,并在后台自动切换更便宜的模型,以控制开销。这一举动也被不少开发者吐槽 Claude Code 变笨了。

图源:Anthropic 访谈视频

这也说明,流水线模式的未来虽然真实,但在现有商业模式下,开发者未必承受得起。

而这,正是国产替代的机会所在。通过 优化推理框架、适配国产算力芯片、降低 token 成本 ,我们完全有可能在成本效率上实现超车。

事实上,国内已经出现一些替代尝试:开发者用“Claude Code Router”将核心流程保留,却在推理环节换上 DeepSeek、Kimi 等国产模型,以此降低成本。阿里也推出了 Qwen Code,明确对标 Claude Code,探索流水线式编程 Agent 的国产路径。

代码的未来,不该永远依赖他人。真正的答案,必须写在我们自己的流水线上。

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