Борис Черни, создатель Claude Code в Anthropic, на признал: первые полгода продукт работал у него самого только в 10% случаев. "Он едва годился к использованию. Я писал через него максимум 10% своего кода. Мы строили под следующую модель", — рассказал он в разговоре с Лорен Ридер из Sequoia. Экспоненциальный рост пользователей начался только в мае 2025 года, с выходом Opus 4 — то есть спустя примерно полгода после публичного релиза самого Claude Code. Сам Черни описал это как осознанную стратегию — product overhang, расчет на способности модели, которых еще нет. На старте команда увидела: Sonnet 3.5 уже умнее, чем модели, которые использовались в редакторах редакторы с автодополнением кода — а значит, можно начинать строить агента. Но под полноценного агента, который пишет код целиком, даже Sonnet 3.5 не дотягивал. Поэтому целились в следующее поколение — а ждать его пришлось около полугода. Картина изменилась с Opus 4 в мае 2025 года. Каждый следующий релиз — 4.5, 4.6, 4.7 — давал новый виток роста. И в этом, по словам Черни, главный операционный вывод для команды: горизонт планирования — около недели. Следующий релиз модели может сделать ключевую фичу ненужной или, наоборот, превратить недоделанный продукт в полностью рабочий. Когда Ридер спросила Черни, что он стал бы делать сегодня, зная, что PMF (product-market fit, момент, когда продукт начинает массово находить аудиторию) придется ждать полгода, тот назвал три направления: Claude Design — агент для дизайна на основе computer use (режим, где модель видит экран и сама управляет курсором и клавиатурой); более глубокая работа с циклами и batch-обработкой (Message Batches API, через который можно асинхронно отправлять пакеты запросов и получать ответы дешевле); и сам computer use как продукт. По словам Черни, все три направления "уже сейчас довольно неплохо работают" — и станут "сильно лучше" по мере развития моделей. Еще один прогноз Черни — через год сам Claude Code может сократиться до 100 строк кода. Сейчас в агенте "руками" реализованы защита от prompt injection (попыток подсунуть модели команды через входные данные), статическая проверка bash-команд перед запуском, режимы разрешений и точки, где требуется подтверждение человека. Все четыре — страховки на случай, что модель сделает что-то не так. По словам Черни, по мере того как модели становятся надежнее, обвязка становится тоньше — и в какой-то момент окажется, что "модель просто делает правильно", и страховки больше не нужны. P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть ", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.-Источник
