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"模型发展太快，三个月或六个月后你再问我，答案会完全不同。" —— Boris Cherny
引言
Boris Cherny，Claude Code的创始人，前Meta首席工程师（E8级别），他的职业生涯轨迹堪称硅谷工程师成长的典范。从以中级工程师身份"低开高走"加入Facebook，到成为影响数十亿用户的技术领袖，Boris的故事揭示了在大型科技公司中如何通过技术深度、产品意识和组织影响力实现职业跃迁。
更令人瞩目的是，他在Anthropic创建的Claude Code工具，让工程师生产力提升了70%，正在重新定义AI时代的软件开发方式。本文将深入解析Boris的成长历程、工程哲学，以及他对未来编程的思考。
一、低开高走：E5晋升背后的故事
1.1 "低职级入职"的意外优势
Boris加入Facebook时，尽管已有丰富的创业和工程经验，却以中级工程师（E4）的身份入职。回顾这段经历，他坦言："我很幸运被低估了职级。"
这种"低开"策略带来了意想不到的优势：
降低预期，超出期望：当你以较低职级加入时，任何出色表现都会让人眼前一亮。"Boris太厉害了，这简直不可思议！"这种口碑效应比"达到预期"更有价值。
探索空间：没有高职级的压力，Boris获得了自由探索的空间，可以纯粹为"做酷炫的东西"而工作，而不是为了勾选晋升清单上的复选框。
建立势头：强劲的第一印象帮助建立良好声誉，为未来带来更多可信度和项目机会。
1.2 Chats and Groups：小团队的大影响
Boris的第一个重大项目是"Chats and Groups"——将Messenger与Facebook Groups整合的尝试。这个项目源于一个洞察：公共社交空间正在消失，人们转向更私密的实时交流。
项目启动的非典型方式：
Boris没有等待正式立项，而是在产品经理Steve提出想法后，立即响应："好，就这么干！"然后直接开始开发。当出现进展后，他主动要求增派工程师，最终组建了一个4人核心团队。
身兼数职的通才精神：
团队资源有限，Boris展现了令人印象深刻的通才能力：
自主用户研究：没有UX研究员？Boris午休时就去公司食堂，找食堂员工测试新功能。"能试着打开这个聊天功能吗？"这种观察性研究虽然简陋，却非常有效。
教练角色：Boris不仅自己做，还教会团队如何进行用户研究。很快，整个团队都在食堂"骚扰"员工进行产品测试。
跨界工作：从编码到设计，从产品到用户研究，Boris证明了工程师不应被限制在"写代码"这个狭窄的定义中。
Facebook的通才文化：
Boris特别强调，Facebook（现Meta）独特的文化鼓励这种通才精神。"工程究竟是什么？它只是一个非常狭窄的技能范畴，但你真正做的是打造产品或构建基础设施，这涉及的环节远不止写代码。"
这个项目最终成功推出，Boris也因此获得了E5（高级工程师）的晋升。
1.3 跨组织协作的"噩梦"
Chats and Groups项目需要与Messenger团队紧密合作，但这成了Boris职业生涯中最困难的经历之一。
文化冲突的深层原因：
价值观对立：Facebook Groups团队追求快速迭代和产品创新；Messenger团队则专注于可靠性和性能指标。
组织激励不一致：Messenger工程师担心新功能会影响他们的性能指标（SOA uptime），而Groups团队只关心日活用户和参与度。
技术栈差异：Messenger为避免性能倒退而设计了缓慢交付的流程，与Groups的快速迭代文化格格不入。
Boris的反思与建议：
"困难简直是轻描淡写，那简直是场噩梦。"回顾这段经历，Boris认为项目失败的根本原因是价值观差异。
他的解决方案：调整组织架构。"如果你真重视这事，就该把Messenger并入Facebook的组织架构里。"共同汇报人不能层级太高（如CPO），而应该低一些，这样才能更紧密地协调激励机制。
这个教训对任何需要跨组织协作的工程师都极具价值：找到共同目标、共同利益，或者改变组织结构本身。
二、技术深度：E6晋升与Comet迁移
2.1 副业项目的连锁效应
在讨论E6晋升之前，必须提到Boris的副业项目——这些看似"业余"的工作，实际上为他的职业生涯打下了关键基础。
Undux：解决真实痛点
Boris对Redux状态管理框架始终无法理解："我自认还算普通工程师，但Redux的reducer和复杂流程让我完全摸不着头脑。"
于是他创建了Undux——一个更简单的React状态管理框架。这个项目的推广过程展示了Boris的执行力：
识别共性问题：通过Facebook内部的Redux支持群组，Boris发现很多人遇到同样的困惑。
主动推广：他写脚本抓取了所有报告问题的团队，然后逐一联系技术负责人和经理，为每个团队安排专属技术分享。
规模化影响：Boris在几周内做了20-40场技术分享，骑车穿梭于Meta园区。"人们非常投入，兴奋于有人关心解决他们真正面临的问题。"
Undux一度成为Facebook最流行的状态管理框架，虽然后来被Recoil取代，但这个项目为Boris建立了广泛的技术影响力。
TypeScript布道
Boris还写了一本关于TypeScript的书，并创办了旧金山最大的TypeScript线下聚会。这段经历让他意识到："这些名人也不过是普通人，大家都在不断创造有趣的东西。任何人都能做到这些。"
副业项目的价值：
Boris在招聘时特别看重副业项目："我希望招的人有副业，比如有趣的周末项目，甚至是对制作康普茶特别感兴趣的人。你要找的是那些充满好奇心、对工作之外有好奇心的人。"
2.2 Comet迁移：提前布局的战略眼光
E6晋升的关键项目是将Facebook Groups迁移到Comet——Facebook.com的JavaScript重写版本。
主动成为试点团队：
当Comet项目刚启动时，Boris特别想参与。他主动联系团队："我想用Facebook Groups来做试验。"重要的是，他没有征求任何人的意见，就直接做了。
然后，他向Facebook Groups的领导层推销："Comet要来了，工作量会很大。我们可以提前布局，为所有人定下标准，同时与其他团队建立联系。"
争取资源：
尽管遇到不少反对，Boris最终为这个"大迁移"争取到了12名工程师。这是个大项目——Groups是Facebook最大的产品功能，迁移预计需要一年时间。
影响基础设施方向：
Boris团队不仅是Comet的"客户"，更成为共建者。他们开发的许多抽象层后来被其他团队采用。
一个典型例子是Relay mutations的一致性系统：
当用户频繁点击按钮时，API响应可能乱序到达，导致UI状态不一致。Boris设计了一个变更队列系统，以一致性为代价换取可靠性——这在当时是正确的权衡。
这个系统最终被广泛采用，Boris也因此结识了Joe Savona等Relay团队核心成员。
提前布局的价值：
Boris在文章中写道，提前参与Comet让他获得了：
更多控制权：能影响基础设施的设计方向
优先机会：构建对每个人都有影响的基础模块
技术领导力：定义产品质量标准，向其他团队传授经验
2.3 深入一层的工程哲学
Boris特别欣赏那些"能深入一层、努力弄清本质"的工程师：
"身为产品工程师，也不代表你不能做基础设施。别以为你是基础设施工程师就不能去和用户交流。对技术栈的其他部分保持好奇。"
这种哲学贯穿了他的整个职业生涯，也是他从E5晋升到E6的关键因素。
AI时代的对比：
有趣的是，当被问到如果用Claude Code来做同样的迁移需要多少人时，Boris估计："可能5名工程师，6个月左右。时间仅需四分之一，工程师还不到三分之一。"
他补充道："模型发展极其迅速，六个月后答案或许是：其实只需一名工程师。"
三、产品洞察：潜在需求的力量
3.1 什么是潜在需求？
"潜在需求是产品中最核心的原则。"Boris如此强调。
定义：潜在需求（Latent Demand）是指用户已经在做，但产品并未明确支持的行为。关键洞察是：你永远无法让人去做他们原本不做的事，你能做的只是找到他们的意图，然后引导他们更好地实现这一点。
3.2 经典案例分析
Facebook Marketplace的诞生：
观察数据显示，Facebook Groups中40%的帖子涉及买卖商品。Groups并非为交易设计，但人们却这样使用。
产品演进路径：
Facebook Groups（通用社交）
Buy-Sell Groups（用户自发创建的买卖群组）
Marketplace（专门的交易平台）
每一步都是顺应用户已有的意图，而不是试图创造新行为。
Facebook Dating的逻辑：
数据显示，60%的个人主页浏览来自异性且彼此不是好友的人——这种"暗中关注"行为证明了约会需求的存在。
设计的可被"滥用"性：
Boris提出了一个有趣的产品设计原则："你设计产品时留点漏洞，让用户能稍微滥用一下，然后观察数据，了解用户的滥用方式，然后据此打造产品。"
这种开放性设计允许用户创新，产品团队则通过数据观察来发现真实需求。
3.3 Public Groups：看似简单的一行代码
Boris的E7晋升项目是Public Groups——允许用户无需加入群组即可参与公开群组。
技术挑战：
表面上，这只是改变一个布尔值（is_member）。但实际上，整个系统的数据模型都基于"用户必须是成员"的假设。这需要重构大量底层架构。
垃圾信息的预测：
最大的担忧是开放访问会导致垃圾信息泛滥。Boris的解决方案展示了他的产品思维：
蒙特卡洛模拟：基于现有数据建模，预测垃圾信息增长曲线
数据驱动决策：用模拟结果说服领导层，垃圾信息增长在可控范围内
实际验证：推出后，垃圾信息增长确实符合预测
设计竞赛解决架构问题：
面对复杂的技术架构挑战，Boris组织了一场设计竞赛，邀请工程师提出解决方案。这种方法：
调动团队智慧
建立共识
让最佳方案自然浮现
3.4 潜在需求的识别方法
Boris的方法论可以总结为：
观察用户行为数据：不是用户说什么，而是他们做什么
识别"滥用"模式：用户如何突破产品的原始设计意图
培养敏锐直觉：判断这个问题是否也困扰着其他人
顺势而为：让用户更轻松地实现他们已经在尝试做的事
这种产品哲学在AI时代同样适用——观察用户如何使用AI工具，然后优化这些工作流程。
四、组织影响力：从工程师到技术领袖
4.1 Better Engineering：通过解决共性问题建立影响力
Boris创建了一个名为"Better Engineering"的内部项目，专注于解决工程师普遍面临的痛点。
典型项目：
大数据集单元测试工具：解决测试数据管理的复杂性
Liberals：代码质量和规范工具
Undux：状态管理框架
这些项目的共同特点：
解决真实存在的共性问题
通过技术分享和工具推广建立影响力
不需要正式授权，自下而上推动
影响力的复利效应：
每解决一个共性问题，Boris就建立了与更多团队的联系。这些联系在后续项目中成为宝贵资源。
4.2 跨组织工作的策略
三选项策略：
Boris半开玩笑地分享了一个观察："我学会了始终向VP提出三个方案，因为80%的时间他们会选中间项。"
背后的逻辑：
远离具体工作的决策者想确认你已尽职尽责
他们也希望以某种方式参与决策
中间选项是平衡尽职调查和决策参与的简单方式
快速范围评估：
Boris强调"30分钟粗略评估"的价值：
避免过早陷入细节
快速识别主要风险和依赖
为深入规划提供方向
专家网络策略：
在推动Instagram的Python to Hack迁移时，Boris采用了一个反直觉的策略：先找最反对的人。
"我会找那些最不认同这个想法的人，和他们一起喝咖啡，不谈技术，只是作为人相互了解。"
这种方法：
建立信任基础
理解反对的真实原因
发现隐藏的支持者
将潜在阻力转化为盟友
4.3 授权的艺术
Boris对授权有独特见解："委派自己想做且擅长的事，而不是不想做的事。"
Instagram迁移的授权案例：
当Boris从日本返回美国时，他将Python to Hack迁移项目授权给了Jake Bolam。关键因素：
找对人：Jake本地，有影响力，技术能力强
提供机会而非命令：理解Jake的激励因素，将项目定位为成长机会
完全放手：不是"帮我做这个"，而是"这是你的项目"
时区优势的意外收获：
在日本工作期间，Boris发现时差带来了意外好处：
被迫减少会议
更多时间专注编码
至今不做standing 1-on-1
"我认为一对一会议经常被过度使用。"Boris更倾向于按需沟通，而不是固定的例会。
4.4 保持编码的重要性
即使晋升到E8（相当于总监级别），Boris仍然坚持编码。
原因：
保持技术敏锐度：理解工程师面临的真实问题
建立信任：工程师更信任"会写代码"的领导
快速原型验证：亲自验证想法的可行性
在Anthropic的实践：
Boris主要写TypeScript和Python，直接参与Claude Code的开发。这种"身先士卒"的风格是他领导力的核心。
五、Instagram篇章：文化转变与技术迁移
5.1 为什么选择Instagram？
2018年，Boris做出了一个重要决定：从Facebook转到Instagram。
个人原因：
Boris的妻子在日本工作，他希望能远程工作。Instagram的远程文化更加成熟，使这成为可能。
文化吸引力：
Instagram有着与Facebook截然不同的产品哲学：
Unshipping理念：主动删除低使用率功能，保持应用简洁
质量优先：相比快速迭代，更注重产品打磨
用户体验至上：每个细节都经过精心设计
Boris特别欣赏这种"做减法"的勇气："很多公司只会不断添加功能，但Instagram敢于删除不够好的东西。"
5.2 Python to Hack：一场技术革命
Instagram的代码库主要用Python编写，但缺乏类型系统支持，导致工程效率低下。
问题识别：
重构困难：缺乏类型检查，改动容易引入bug
工具支持差：IDE无法提供有效的自动完成和重构
新人上手慢：代码库难以理解
推进策略：
Boris采用了他在Facebook学到的策略：
先找反对者：识别最怀疑的工程师，与他们建立信任
发现隐藏支持者：通过一对一交流，发现很多人私下支持但不敢公开表态
自下而上推动：不是等待高层决策，而是通过技术分享和小规模试点证明价值
授权给Jake Bolam：
当Boris需要返回美国时，他将项目完全授权给Jake。这个决定展示了Boris对授权的理解：
找对本地负责人：Jake在Instagram有影响力，了解组织文化
提供成长机会：将项目定位为Jake职业发展的跳板
完全放手：不是远程遥控，而是真正的所有权转移
成果：
迁移最终成功完成，Instagram的工程效率显著提升。更重要的是，这个项目培养了Jake等新一代技术领袖。
5.3 远程工作的经验
Boris在日本的远程工作经历提供了宝贵洞察：
时区的双刃剑：
挑战：与美国团队的实时协作困难
优势：被迫减少会议，更多深度工作时间
异步协作的价值：
Boris发现，好的文档和清晰的决策记录比实时会议更重要。这个经验在疫情后的远程工作时代变得更加相关。
文化适应：
在日本生活让Boris体验了完全不同的文化。"这段经历让我意识到，工作方式的多样性本身就是一种资源。"
六、Claude Code：重新定义AI时代的编程
6.1 Anthropic的选择
离开Meta后，Boris加入了Anthropic——一家专注于AI安全的公司。
为什么选择Anthropic？
技术前沿：参与定义AI的未来
文化契合：重视技术深度和产品质量
影响力：从零开始构建工具，影响整个行业
组织文化的独特性：
Anthropic将Meta的"无头衔"文化推向极致：
每个人的职衔都是"Member of Technical Staff"
不区分工程师、PM、设计师
所有职能都要求编码能力
Boris评价："我特别喜欢这种文化，因为它鼓励跨界工作，做那些应该做的事，而不是局限于职位描述。"
6.2 Claude Code的诞生
Claude Code是一个AI编程助手，但它的影响远超一个工具。
核心洞察：
Boris发现，即使是Anthropic的工程师——世界上最了解AI的人——也在编程效率上遇到瓶颈。"如果我们自己都需要更好的工具，那整个行业肯定也需要。"
设计哲学：
为未来的模型而建："别为今天的模型开发，为六个月后的模型而建。"
深度集成：不只是代码补全，而是理解整个代码库的上下文
工作流优化：观察工程师如何使用AI，然后优化这些工作流程
实际影响：
数据令人震撼：
生产力提升70%：尽管Anthropic规模扩大了两倍，但每位工程师的生产力增长了近70%
项目时间缩短：原本需要20-30人、2年完成的项目，现在5人、6个月即可完成
未来预测：Boris认为6个月后，可能只需1名工程师
6.3 AI时代的工程哲学
快速迭代的新含义：
"模型发展太快，三个月或六个月后你再问我，答案会完全不同。"
Boris强调，在AI时代，传统的规划方法已经过时：
不要做详细的长期规划
快速实验，快速迭代
假设6个月后能力会翻倍
工程师角色的演变：
AI不会取代工程师，但会改变工程师的工作方式：
从"写代码"到"指导AI写代码"
从"实现功能"到"设计系统架构"
从"解决技术问题"到"解决产品问题"
类型思维的价值：
Boris认为他在Scala和TypeScript上的投入在AI时代更加重要："代码中最关键的是类型签名，这比代码本身更重要。正确的类型设计能让AI生成更好的代码。"
6.4 与竞争对手的关系
当被问到与GitHub Copilot、Cursor等竞争对手的关系时，Boris展现了开放心态：
"竞争是好事，它推动整个行业进步。我们都在探索AI编程的未来，不同的方法会相互启发。"
他特别强调：重要的不是工具本身，而是它如何改变工程师的工作流程。
七、给工程师的建议：Boris的成长心法
7.1 职业发展的核心原则
1. 主动性胜过许可
Boris的整个职业生涯都在践行这一点：
Chats and Groups：没有正式立项就开始做
Comet迁移：主动提出用Groups做试点
Better Engineering：自发创建，不等待批准
"在大公司，等待许可往往意味着错失机会。先做出来，再寻求支持。"
2. 深入一层的好奇心
不要满足于表面理解：
产品工程师也应该理解基础设施
基础设施工程师也应该和用户交流
对技术栈的其他部分保持好奇
3. 识别共性问题
"当你遇到一个问题时，问自己：这只是我的问题，还是很多人的问题？"
Boris的许多成功项目都源于识别共性问题：
Undux：Redux太复杂
大数据集测试工具：测试数据管理困难
Claude Code：AI编程效率瓶颈
4. 自动化重复问题
"问题出现2-3次就该系统化解决，而不是每次都手动处理。"
这不仅提高效率，更重要的是建立可复用的解决方案，让整个组织受益。
7.2 技术成长的路径
1. 副业项目的价值
Boris强烈建议工程师保持副业项目：
展示好奇心和学习能力
探索新技术和新领域
建立个人品牌和影响力
"我招聘时特别看重副业项目。甚至是对制作康普茶特别感兴趣的人——你要找的是充满好奇心的人。"
2. 深度学习的方法
Boris推荐的学习路径：
必读书籍：《Functional Programming in Scala》——"对我影响最大的技术书籍"
语言探索：从JavaScript到CoffeeScript到Scala到TypeScript，每一步都拓展了思维方式
类型思维：学会用类型思考问题，而不仅仅是用代码实现功能
3. 保持编码
无论职级多高，Boris都坚持编码：
保持技术敏锐度
理解工程师面临的真实问题
建立与团队的信任
"我认为技术领导者必须保持编码能力。否则你会逐渐脱离现实。"
7.3 组织影响力的建立
1. 技术分享的力量
Boris通过技术分享建立影响力：
Undux：20-40场技术分享
TypeScript：创办最大的线下聚会
产品质量：向其他团队传授经验
"人们非常投入，兴奋于有人关心解决他们真正面临的问题。"
2. 跨组织协作的策略
先建立信任：技术讨论前先作为人相互了解
找到共同目标：价值观不同的组织需要共同利益点
调整激励机制：必要时推动组织架构调整
3. 授权的艺术
委派自己想做且擅长的事
找对人：理解他们的激励因素
完全放手：提供所有权而不是任务
7.4 AI时代的特殊建议
1. 为未来而建
"别为今天的模型开发，为六个月后的模型而建。"
假设AI能力会快速提升，设计相应的架构和工作流程。
2. 拥抱快速变化
"模型发展太快，很难做出准确估算或预测。"
接受不确定性，保持灵活性，快速迭代。
3. 重新定义工程师价值
AI时代，工程师的价值不再是"写代码的速度"，而是：
系统设计能力
产品洞察力
问题识别能力
团队协作能力
八、反思与展望
8.1 从E4到E8的本质
回顾Boris的成长历程，几个关键要素始终贯穿：
1. 技术深度与产品意识的结合
Boris不是纯粹的技术专家，也不是只懂产品的工程师。他的独特之处在于：
深入理解技术栈的每一层
始终从用户和产品角度思考
将技术能力转化为产品影响力
2. 主动性与执行力
不等待许可就开始行动
快速验证想法
将小成功转化为大项目
3. 组织影响力的系统化建立
通过解决共性问题建立信誉
跨组织协作建立网络
技术分享扩大影响范围
4. 持续学习与适应
从JavaScript到Scala到TypeScript的技术演进
从Facebook到Instagram到Anthropic的文化适应
从传统编程到AI辅助编程的范式转变
8.2 大公司 vs 创业公司
Boris的经验横跨创业公司和大公司，他的洞察是：
大公司的优势：
规模化影响：一个好的工具能影响数千名工程师
资源丰富：可以做更大胆的技术投入
学习机会：与顶尖工程师共事
大公司的挑战：
组织复杂性：跨组织协作困难
流程负担：PC（绩效评估）过程繁琐
创新阻力：需要更多说服和协调
Boris的建议：
"无论在哪里，都要保持创业心态。在大公司内部创业，在创业公司建立系统。"
8.3 AI时代的机遇与挑战
机遇：
生产力革命：Claude Code等工具让工程师效率提升70%
降低门槛：更多人能参与软件开发
专注高价值工作：AI处理重复性任务，工程师专注创造性工作
挑战：
快速变化：技能和工具快速过时
重新定义价值：工程师需要找到新的价值定位
伦理问题：AI生成代码的质量和安全性
Boris的展望：
"六个月后，可能只需一名工程师就能完成今天需要团队的工作。但这不意味着工程师会失业，而是我们能解决更大、更复杂的问题。"
8.4 给年轻工程师的最后建议
1. 保持好奇心
"这些名人也不过是普通人，大家都在不断创造有趣的东西。任何人都能做到这些。"
不要被头衔和名气吓倒，大胆尝试，大胆创造。
2. 做通才，不做专才
"我特别欣赏那些能跨界工作的工程师。工程师应该懂产品，产品经理应该会编码。"
在AI时代，通才的价值会更加凸显。
3. 主动寻找范围
"在Meta，作为工程师，你总得主动寻找工作范畴。"
不要等待分配任务，主动识别问题，提出解决方案。
4. 建立影响力网络
通过解决共性问题、技术分享、跨组织协作建立影响力。这些投资会在职业生涯中持续产生回报。
5. 拥抱变化
"模型发展太快，三个月或六个月后答案会完全不同。"
保持学习，保持适应，保持开放心态。
结语
Boris Cherny的故事不仅是一个工程师的成长史，更是一部关于如何在快速变化的科技行业中持续创造价值的指南。
从以中级工程师身份"低开高走"加入Facebook，到成为影响数十亿用户的技术领袖；从解决Redux的复杂性，到创建改变整个行业的Claude Code——Boris的每一步都展示了技术深度、产品意识和组织影响力的完美结合。
在AI重新定义编程的今天，Boris的经验更加宝贵：
保持技术深度：理解系统的每一层
培养产品意识：从用户需求出发思考
建立组织影响力：通过解决共性问题扩大影响
拥抱快速变化：为未来而建，不为今天
最重要的是，Boris证明了：工程师不应被限制在"写代码"这个狭窄的定义中。真正优秀的工程师是问题解决者、产品思考者、组织推动者，是能够将技术转化为影响力的创造者。
在这个AI加速发展的时代，Boris的故事告诉我们：技术会变，工具会变，但好奇心、主动性、深度思考和持续学习的价值永远不会变。
正如Boris所说："模型发展太快，答案会不断改变。但重要的不是答案本身，而是我们如何持续提出更好的问题，如何持续创造更大的价值。"
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