Atmosfera była rzeczywiście wyjątkowa na Code with Claude, dwudniowym wydarzeniu deweloperskim Anthropic w Londynie, które rozpoczęło się 19 maja – tego samego dnia co Google I/O w Palo Alto. (Czysty zbieg okoliczności, a nie popis, zapewniali z kamienną twarzą pracownicy Anthropic.)

„Kto z was w zeszłym tygodniu wdrożył pull request napisany w całości przez Claude'a?” – zapytał ze sceny Jeremy Hadfield, inżynier Anthropic. Prawie połowa wypełnionej sali – wielu kodowało lub promptowało na laptopach trzymanych na kolanach – podniosła ręce. Pull requesty, dla niewtajemniczonych, to poprawki lub aktualizacje przesyłane do weryfikacji przed wdrożeniem. To chleb powszedni tworzenia oprogramowania, kawałki kodu, które większość programistów spędzała życie na pisaniu – albo robiła to do teraz.

„Kto z was wdrożył pull request napisany w całości przez Claude'a, którego w ogóle nie przeczytał?” – naciskał Hadfield. Nerwowy śmiech. Większość rąk pozostała w górze.

To nie nowość, że narzędzia oparte na LLM, takie jak Claude Code od Anthropic i Codex od OpenAI, wywróciły do góry nogami tworzenie oprogramowania. Najlepsze firmy technologiczne chwalą się teraz, jak mało kodu ich programiści piszą ręcznie. „Większość oprogramowania w Anthropic jest teraz pisana przez Claude'a” – powiedział Hadfield. „Claude napisał większość kodu w Claude Code.” OpenAI, Google i Microsoft wysuwają podobne twierdzenia. Wielu innych chciałoby móc to samo powiedzieć.

Mimo to uderzające jest, jak normalny wydaje się już ten nowy paradygmat i jak szybko się przyjął. To był drugi rok, w którym Anthropic organizował wydarzenia deweloperskie (odbywają się także w San Francisco i Tokio). W zeszłym roku firma właśnie wypuściła Claude 4. Potrafił kodować, jakoś. Ale po najnowszej serii aktualizacji – Claude 4.6 i 4.7, wydanych w lutym i kwietniu – Claude Code to narzędzie, któremu coraz więcej programistów chętnie oddaje swoją pracę.

Anthropic twierdzi, że jego celem jest pchanie automatyzacji tak daleko, jak to możliwe. Zamiast używać AI do generowania kodu i pozwalać ludziom poprawiać błędy, chce, aby Claude sprawdzał i poprawiał swoją własną pracę. „Domyślnie nie jest to »będę promptować Claude'a« – domyślnie jest teraz »sprawię, że Claude będzie promptować samego siebie«” – powiedział Boris Cherny, szef Claude Code, w keynote'cie otwierającym. Jeśli wszystko pójdzie dobrze, ludzcy programiści nie powinni nawet widzieć komunikatów o błędach. Wszystkim zajmie się Claude, który będzie testował i poprawiał, aż wszystko będzie działać jak należy. Jak ujął to Ravi Trivedi, inżynier Anthropic: „Kluczową zasadą jest zejście Claude'owi z drogi. Lubimy mówić: »Niech się gotuje«.”

Trivedi zaprezentował nową funkcję Claude Code, ogłoszoną dwa tygodnie temu, zwaną dreaming. Agenci Claude Code piszą do siebie notatki, rejestrując przydatne informacje o konkretnych zadaniach. Kiedy inny agent kodujący później pracuje nad tym samym kodem, może skorzystać z notatek, aby szybciej wejść w temat i uczyć się na poprzednich błędach. Dreaming to system, który czyta wszystkie te notatki i konsoliduje informacje, wykrywając wzorce i wspólne problemy w różnych zadaniach. Teoretycznie powinno to pomóc Claude Code uczyć się konkretnej bazy kodu i z czasem stawać się lepszym.

Code with Claude jest skierowane do programistów. Obok pokazów produktów i warsztatów od Anthropic były prezentacje firm, które przekształciły swoje zespoły programistyczne wokół Claude Code – w tym Spotify, Delivery Hero, Lovable, Base44 i Monday.com (trzy startupy tworzące aplikacje do vibe-kodowania, które pomagają ludziom vibe-kodować aplikacje). Nie było oznak niepokoju. Wszyscy, których spotkałem, chcieli w to wejść.

Jednak poza konferencją wielu programistów zaczyna kwestionować tę świetlaną przyszłość. Niektórzy narzekają na forach internetowych, takich jak Reddit i Hacker News, że narzędzia do kodowania AI są promowane przez menedżerów goniących za wzrostem produktywności, podczas gdy w praktyce technologia utrudnia tworzenie oprogramowania z powodu dodatkowego kodu, który programiści muszą teraz przeglądać. „Jedyni ludzie, od których słyszałem, że generowany kod jest w porządku, to ci, którzy go nie czytają” – napisał w zeszłym tygodniu na Hacker News użytkownik pron. Inni twierdzą, że ich umiejętności kodowania spadły, gdy przekazują więcej zadań AI. Naukowcy ostrzegali