作者 ｜ 董道力
郵箱 ｜ dongdaoli@pingwest.com

9 月 4 日，Anthropic 在其官網上發(fā)布公告，明確其服務條款將強化區(qū)域性限制：任何“由被限制地區(qū)（如中國）控制”51%以上所有權的公司，不論其注冊地在哪，都將被禁止使用其服務。

這也是美國 AI 公司首次對中國相關企業(yè)采用如此直接、全面的限制措施，在行業(yè)中算是前所未見的。

細數(shù) Anthropic 的產品，在基礎模型層面，中國的大模型陣營并沒有掉隊——無論是 DeepSeek 在推理效率上的嘗試，還是 Kimi、Qwen 在中文語境里的表現(xiàn)，都已經在部分指標上逼近甚至超越了國際一線。

但有一個方向，我們不得不承認差距仍然巨大，那就是Claude Code。

自 2023 年起 Cursor 出現(xiàn)，把 VS Code 和大模型深度融合。無數(shù)開發(fā)者第一次體驗到“結對編程”的感覺：輸入注釋就能得到函數(shù)實現(xiàn)，問一句命令就能自動完成復雜配置。那時的輿論一度認為，AI 編程的未來答案已經塵埃落定：AI IDE。

然而，2025 年 Claude Code 的發(fā)布，打破了這種唯一解的敘事，而且徹底換了一個思路——編程 Agent。用戶只需要描述目標，Claude Code 就能生成架構、產出代碼、自動運行測試，甚至自行修復錯誤。

Claude Code 不是幫你寫，而是替你做。它不是來改善你的編程體驗，而是試圖接管整個過程。

而且 Claude Code 和 Devin 那些叫好不叫座的項目不同，它不是“實驗品”。在推出后的短短幾個月里，Claude Code 活躍用戶數(shù)暴漲三倍，營收擴大了 5.5 倍以上。最新數(shù)據(jù)顯示，它擁有超過 11.5 萬名開發(fā)者用戶，每周處理近兩億行代碼，年化收入約達 5 億美元。

換句話說，美國在編程 Agent 的領先已經不只是技術層面的，而是商業(yè)化與生態(tài)層面的全面領先。這是今天在國別競爭視角下，最該“警惕”的。

如今的世界是建立在代碼上，而 Claude Code 代表的，可能就是下一個開發(fā)范式。對我們來說，它不僅值得研究，更值得追問：在被切斷使用權之后，中國公司們要如何走出自己的路？

1

Claude Code 和 Cursor 有什么不同？

對很多初次接觸的用戶來說，Claude Code 和 Cursor 好像差不多：都能用自然語言寫代碼，也能執(zhí)行終端命令。Cursor 甚至也宣稱自己有 Agent 模式。

但經過反復使用后，差別會變得越來越明顯。

Cursor 仍然是 IDE 的延伸。而 Claude Code 則試圖跳出 IDE，把自己放在工作流的中樞。這就是為什么，在行業(yè)里Claude Code 被看作 Devin、AutoDev 這一類“端到端 AI 工程師”的輕量化實現(xiàn)，而不是另一個 IDE 插件（雖然它也能通過終端形式接入 IDE）。

借用一位程序員老哥在 Reddit 上的評論：“Cursor feels like pair programming, Claude Code feels like outsourcing.”前者仍然強調人與 AI 的協(xié)作體驗，后者則更強調結果導向。

1

我們應該從 Claude Code 中學會什么？

Claude Code 的關鍵在于，它不是一個“寫代碼的模型”，而是一條完整的自動化流水線。

用戶在終端里輸入一個需求，它會先把需求拆解成一套計劃，然后一步步調用工具去落地：寫文件、運行命令、安裝依賴、跑單元測試。

這種體驗和 IDE 插件截然不同。Cursor 更像是給你多了一雙手，幫你寫快一點；Claude Code 則像是請來了一整個外包團隊。

在架構上，它做了“角色重置”。交互界面只是表層，真正的核心是調度引擎和工具系統(tǒng)：前者負責把自然語言翻譯成計劃，后者負責和系統(tǒng)環(huán)境打交道。

它能直接讀寫文件、執(zhí)行 Bash 命令、分析依賴，甚至通過 MCP 擴展加載第三方工具。統(tǒng)一接口讓這些工具能像樂高一樣拼裝組合，從而完成復雜的鏈式任務。

圖源：阿里云開發(fā)者

為了保證效率，Claude Code 還做了一套上下文管理機制。它不會粗暴地把整個項目塞進模型，而是緩存常用信息，按需加載相關文件，并在搜索結果過多時自動截斷。這讓它既能把握全局，又不會被無關細節(jié)拖累。

在細節(jié)上，Claude Code 還有不少小巧思：同一個請求會跑兩次，用來判斷模型是否猶豫不決。長對話會被自動壓縮成摘要，避免上下文爆炸，簡單任務則交給更輕量的 Haiku 模型，節(jié)省算力開銷。而內置的 ripgrep 工具，讓它能在大型代碼庫里實現(xiàn)毫秒級的搜索。

所有這些工程化的設計，匯聚到一起，才讓 Claude Code 給人的感覺像是一個真正能帶項目的高級工程師。

（以上內容參考阿里云開發(fā)者的文章：Claude Code 深度拆解：一個頂級AI編程工具的核心架構，以及 Github ShareAI-Lab項目：analysis_claude_code。）

對中國開發(fā)者而言，這正是需要正視的差距：不是我們缺少寫代碼的模型，而是我們缺少把模型變成流水線、再變成生態(tài)的能力。

1

Claude Code SDK：從工具到基礎設施

如果說最初的 Claude Code 只是證明了“編程 Agent 可以跑通”，那么 SDK 的推出則徹底改變了它的角色。

CUDA 之于 GPU 的意義，在某種程度上可以類比 Claude Code SDK 之于編程 Agent。CUDA 讓 GPU 從圖形處理單元變成通用算力平臺，而 SDK 則讓 Claude Code 從一款工具，變成了別人可以依賴和擴展的底座。

在 SDK 發(fā)布之后，Claude Code 不再只是 Anthropic 內部維護的單體應用，而成為一個開放的系統(tǒng)。開發(fā)者能夠基于它構建屬于自己的 Agent。

過去你只能“使用 Claude Code”，而現(xiàn)在你可以“在 Claude Code 上開發(fā)”。

官方文檔甚至明確列出了多個行業(yè)模板：SRE 故障診斷 Agent、安全審計 bot、值班工程助手、法律顧問、金融分析師、市場寫作助手等。在 Python SDK 中，一個法律審查 Agent 的示例代碼只需幾十行就能搞定啟動、查詢、反饋流程，完全可嵌入日常腳本 。

社區(qū)開發(fā)者還做出了更具創(chuàng)意的擴展：一位開發(fā)者圍繞 CLI SDK 寫了一個 Javascript wrapper，添加了 session.fork() 和 revert() 功能，支持多路徑探索和會話版本管理 。

更引人注目的是，Medium 的一篇文章展示了完整從產品需求到部署的“AI 團隊結構”，每個角色由 Claude Code Agent 執(zhí)行，覆蓋架構審核、任務拆分、模塊開發(fā)、沖突協(xié)調——幾乎是一個由 AI 驅動的開發(fā)部門 。

Devin、AutoDev 曾經展示過“端到端 AI 工程師”的未來想象，但沒能從實驗室走出來。而 Claude Code 則先通過輕量化形態(tài)完成市場驗證，再通過 SDK 實現(xiàn)平臺化。

中國如果不能在 SDK 與生態(tài)層面形成對等的產品，那么未來不僅會缺少一款工具，更可能缺少整個開發(fā)生態(tài)，重走國產芯片的老路。

1

高成本與國產機會

流水線的效率是真實的，但流水線燒的錢同樣很真實。

盡管 Claude Code 展現(xiàn)了前所未有的自動化編程能力，但它背后的成本卻并不低。尤其當項目復雜度提升時，Agent 模式會消耗大量 token。

據(jù) Business Insider 報道，一位開發(fā)者以每月 200 美元訂閱計劃使用 Claude Code，卻在幾周內耗費了價值近 3.5 萬美元的推理服務。Anthropic 為此在 2025 年 8 月起，引入每周使用上限制度，并在后臺自動切換更便宜的模型，以控制開銷。這一舉動也被不少開發(fā)者吐槽 Claude Code 變笨了。

圖源：Anthropic 訪談視頻

這也說明，流水線模式的未來雖然真實，但在現(xiàn)有商業(yè)模式下，開發(fā)者未必承受得起。

而這，正是國產替代的機會所在。通過優(yōu)化推理框架、適配國產算力芯片、降低 token 成本，我們完全有可能在成本效率上實現(xiàn)超車。

事實上，國內已經出現(xiàn)一些替代嘗試：開發(fā)者用“Claude Code Router”將核心流程保留，卻在推理環(huán)節(jié)換上 DeepSeek、Kimi 等國產模型，以此降低成本。阿里也推出了 Qwen Code，明確對標 Claude Code，探索流水線式編程 Agent 的國產路徑。

代碼的未來，不該永遠依賴他人。真正的答案，必須寫在我們自己的流水線上。

點個“愛心”，再走 吧