Claude schreibt 80 % des Codes – und die Ingenieure bei Anthropic fühlen sich zunehmend einsam

Die Person, die Claude Code geschaffen hat, hat bereits die Einsamkeit, die es mit sich bringt, kennengelernt.

„Das Schreiben von Code ist kein Hindernis mehr.“

Fiona Fung, die Leiterin des Engineering-Teams bei Anthropic, sagte das vor einigen Tagen im Lennys Podcast.

Sie ist für das Claude Code- und Cowork-Team bei Anthropic verantwortlich, und sogar Boris Cherny, der Vater von Claude Code, berichtet ihr.

Es sind gerade diese beiden Produkte, die sie leitet, die die Codeproduktion von Anthropic auf ein historisches Hoch gebracht haben.

Eine kürzlich veröffentlichte Statistik von Anthropic zeigt: Die durchschnittliche vierteljährliche Codeproduktion pro Ingenieur bei Anthropic ist heute das 8-fache des Zeitraums von 2021 bis 2025.

Veränderungen der durchschnittlichen vierteljährlichen Codeproduktion pro Ingenieur bei Anthropic (mit dem Durchschnitt vor 2025 als 1-fache Basis). Ab 2025 stieg es von Quartal zu Quartal steil an: 1,2-fach im Q1, 1,5-fach im Q2, bis im Q1 2026 bereits 5,8-fach und im Q2 auf 8,0-fach. Die schraffierte Säule ganz rechts repräsentiert einen noch nicht abgeschlossenen Teilquartal. Quelle: Anthropic-Bericht „When AI Builds Itself“

Es ist gerade das Team von Fiona, das diese 8-fache Effizienz vorantreibt. Es ist für die beiden Produktlinien Claude Code und Cowork zuständig und wird von außen als das „weltweit am stärksten AI-gesicherte“ Engineering-Team bezeichnet.

Aber in derselben Unterhaltung sprach Fiona auch über etwas anderes als den technologischen Durchbruch: In diesem Team reden die Leute immer weniger miteinander, und die Arbeit wird zu einer einsamen Erfahrung.

Ein Team, das behauptet, dass 80 % seines Codes von Claude geschrieben werden, hat zuerst die Einsamkeit kennengelernt, die die Verwendung von Claude mit sich bringt.

Fiona Fung, die Leiterin des Engineering-Teams für Claude Code und Cowork bei Anthropic

Im Gespräch stellte der Moderator Lenny Fiona folgende Frage: Was geht in dieser neuen Welt der Softwareentwicklung verloren?

Sie sprach davon, dass die Teammitglieder aufgrund der übermäßigen Verwendung von AI immer weniger miteinander kommunizieren, was zu weniger sozialen Interaktionen und der daraus resultierenden Einsamkeit führt.

Einer Seite ist der Rausch der 8-fachen Effizienz, der anderen Seite die Einsamkeit, die sich stumm aus dem sozialen Vakuum ergibt.

Deshalb versucht diese Firma, die die AI-Programmierung auf das Äußerste treibt, durch Hackathons, Paar-Programmier-Lunches und andere offlinemäßige Aktivitäten die verlorene menschliche Verbindung wiederherzustellen.

Wenn die Zusammenarbeit zur „Parallelspiel“ wird

In der Vergangenheit war das Paar-Programmieren die gängige Methode, wie Ingenieure Code schrieben. Zwei Personen an einem Computer, einer tippt, der andere beobachtet und sie plaudern währenddessen: Das Wissen wird auf diese Weise natürlich weitergegeben.

Der Moderator Lenny hat das sehr gut mitbekommen.

Er sagte, dass er zehn Jahre lang Ingenieur war. Früher arbeiteten mehrere Leute zusammen an einem Code, einige waren für das Backend, andere für das Frontend, noch andere für iOS zuständig, und alle gemeinsam lösten dasselbe Problem. Jetzt ist es so, dass „zehn Claude parallel laufen“ und jeder für sich arbeitet.

Er benutzte ein sehr passendes Wort und sagte, dass es wie das „Parallelspiel“ von Kindern sei: Mehrere Kinder sitzen nebeneinander und spielen unabhängig voneinander mit ihren Bausteinen.

Fiona stimmte dieser Aussage zu und fügte hinzu: „Wir konnten so viel voneinander lernen, wenn wir Paar-Programmieren. Ich lerne immer etwas, wenn ich sehe, wie andere es machen.“

Ehe war es „Mensch + Mensch“, jetzt ist es „Mensch + AI“.

Eine Studie, die „Mensch + AI“ mit „Mensch + Mensch“ im Paar-Programmieren verglich, ergab, dass die Häufigkeit der Wissensweitergabe zwischen Mensch und AI tatsächlich ähnlich ist wie zwischen Menschen. Aber die Interaktion ist eher einseitig, und Entwickler prüfen die Vorschläge von AI weniger gründlich als die von Kollegen.

Das heißt, die Zusammenarbeit besteht noch, aber die „Geselligkeit“ der menschlichen Kommunikation fehlt.

Um die verlorene Verbindung wiederherzustellen, hat Fionas Team einige einfache Methoden gefunden: Paar-Programmier-Lunches, Hackathons, das Zusammenlegen von „Konzentrationsphasen“ usw.

Einfach gesagt, es geht darum, Gründe zu schaffen, damit die Ingenieure wieder zusammenkommen.

Die Kosten

Sind weit mehr als nur Einsamkeit

Außer der Einsamkeit wies Fiona auch auf ein weiteres „Nebenprodukt“ hin: den Kontextwechsel.

Wenn eine Person mehrere intelligente Agenten gleichzeitig betreibt, wird ihre Aufmerksamkeit in Stücke gerissen:

Wenn du 20 intelligente Agenten laufen hast, gibt es unendlich viele Überprüfungen, und du musst dir merken, was du gerade eigentlich gemacht hast.

Der Moderator fragte, ob es eine Lösung gäbe, und sie gab zu, dass es noch keine Lösung gibt.

Es gibt auch einen noch versteckteren Verlust – den Flow.

Lenny erinnerte sich an seine Zeit als Ingenieur: Wenn er einen schwerwiegenden Bug hatte, legte er sich Kopfhörer auf, spielte sich eine Musik an und versenkte sich in die Arbeit. Am Ende, wenn der Code kompiliert war, hatte er so viel Spaß, dass er schreien wollte.

Fiona sagte, dass diese Erfahrung tatsächlich schwächer werde: „Ich habe von anderen Ingenieuren gehört, dass einige der Schwierigkeiten, die ich früher am meisten genossen habe, jetzt nicht mehr da sind.“

Genau der „schwierigste Teil“ war am meisten süchtig machend, und das ist jetzt genau das, worin AI am besten ist. Wenn es automatisiert wird, geht auch der Spaß verloren.

Ein noch tieferes Problem als die Einsamkeit ist die Abnahme der Arbeitsbedeutung.

In dem Bericht über die rekursive Selbstverbesserung von AI („When AI Builds Itself“) beschrieb ein Mitarbeiter seinen Zustand wie folgt:

Wenn alles glatt läuft, fühlt man sich, als ob alles, was man tut, unwichtig wäre, weil alles automatisiert ist und vielleicht schneller und besser gemacht wird als von sich selbst. Aber wenn das System abstürzt und man den Grund nicht finden kann, wird einem plötzlich bewusst, dass man gar nicht weiß, was man in dieser Zeit eigentlich getan hat.

Dies ist keine bloße Entladung individueller Emotionen.

Lenny erwähnte auch einen Freund, der in der Datenwissenschaft arbeitet: Heute verbringt er den größten Teil seiner Zeit damit, die nicht allzu guten Analysen zu prüfen, die von anderen mit AI erstellt wurden, „und die Hälfte ist sogar falsch“, was seine ganze Arbeit völlig verändert hat.

Deedy Das, Partner bei Menlo Ventures, erwähnte sogar, dass die meisten Softwareingenieure eine „fast depressive Identitätskrise“ durchmachen. Er unterteilt die Leute in zwei Kategorien:

Eine Gruppe sind die „Faulenzer“, die stark von AI abhängen und immer weniger an der Arbeit beteiligt sind. Sie scheinen am bequemsten zu sein, denn der Code steht ihnen sofort zur Verfügung. Aber wenn sie ohne AI sind, wird immer unklarer, was sie überhaupt können.

Die andere Gruppe sind die „Handwerker“, die erfahrenen Ingenieure, die die von AI generierten Codes verstehen, prüfen und reparieren müssen. Diese Handwerker sind jetzt sehr müde, denn sie tragen die gesamte Prüfungslast, und die Kunst, die sie lieben, ist tot.

Das Hindernis verschwindet nicht

Es verschiebt sich nur

Nach Ansicht von Fiona ist das Schreiben von Code kein Hindernis mehr, aber dieses Hindernis verschwindet nicht, sondern verschiebt sich woandershin.

Zum Beispiel bei der Validierung.

„Letztes Jahr hatten wir noch keine Claude-Code-Reviews, und die menschlichen Reviewer waren damals ein sehr großes Hindernis.“ Wenn der Code zu schnell generiert wird und die Menschen ihn nicht mehr prüfen können, wird dies zum neuen Engpass.

Was noch schwieriger ist, ist, dass auch die Anzahl der Personen, die Code einreichen, gestiegen ist. „Jetzt reichen nicht nur die Ingenieure, sondern auch unsere Designer, PMs und jeder im Claude Code-Team Code ein.“

Da verschiedene Berufsgruppen Code schreiben und die Durchsatzrate so hoch ist, ist die Frage, wie die Validierung durchgeführt werden soll, eine, die Fiona immer wieder stellt.

In traditionellen Softwareunternehmen ist das Schreiben von Code ein professionelles Tätigkeitsfeld mit hohen Anforderungen, und Designer und Produktmanager sind davon ausgeschlossen. In Fionas Team wurde diese Schwelle von Claude abgebaut. Jeder, der eine Idee hat, kann die Modelle nutzen, um diese Idee in lauffähigen Code umzuwandeln.

Das klingt nach einer völligen Befreiung, aber es bedeutet auch, dass die beruflichen Grenzen der Ingenieure immer unschärfer werden.

Was bringen Hackathons und Paar-Programmier-Lunches?

Im April dieses Jahres hat Claude in einem Monat mehr als 800 API-Fehler behoben. Dies hätte es einem Menschen vier Jahre dauern lassen.

Aber Fiona war auch auf die Kosten hinter diesem Fortschritt aufmerksam geworden.

Sie sagte, dass Boris früher selbst Code geschrieben habe und dass das Verständnis für die Architektur in der Zeit, in der er Zeile für Zeile geschrieben hat, gewonnen wurde. Die neuen Mitarbeiter haben möglicherweise diesen Prozess nicht mehr.

„Vielleicht wird das eines Tages nicht mehr wichtig sein“, sagte sie, „aber bei unserer Geschwindigkeit denke ich immer noch, dass man sich Zeit nehmen muss, um die Ebene zu verstehen, auf der man aufbaut.“

Dies ist ihre Klugheit: Je stärker das Werkzeug, desto vorsichtiger muss man sein, dass der Mensch unbewusst ausgehöhlt wird.

Was Fiona noch mehr Sorgen macht, ist die „nächste Generation“. Der Weg, den sie und Lenny als Ingenieure gegangen sind, existiert nicht mehr.

Sie stellte eine unbeantwortete Frage: Wenn ein Softwareingenieur nie wieder Code lesen muss, was motiviert ihn dann, die grundlegenden Dinge wie die Funktionsweise der Infrastruktur und die Speicherzuordnung wirklich zu verstehen?

Wenn man also erneut auf ihre Hackathons und Paar-Programmier-Lunches schaut, geht es nicht nur um die Atmosphäre, sondern auch um die Weitergabe von Wissen, die Teamkultur und das Gefühl der Ingenieure, dass sie etwas Sinnvolles tun.

Diese Dinge kann Claude nicht ersetzen.

Hinter der Einsamkeit

Verändert sich die Rolle der Programmierer

Die Einsamkeit ist nur die Oberfläche, dahinter wird die Arbeit der Ingenieure neu definiert.

Das extremste Beispiel ist Boris.

Er hat seit mehr als acht Monaten keinen Code mehr von Hand geschrieben, sondern lässt stattdessen eine Armee von AI-Agenten für ihn arbeiten: Manchmal sind es hunderte, manchmal tausende, sogar zehntausende.

Genauso hat sich auch Fionas Arbeitsweise verändert.

Jetzt hat sie einen Routineablauf eingerichtet, der automatisch alle Tage ihre Rückmeldungen prüft und die Agenten zugewiesen werden. Wenn sie morgens aufwacht, liegen bereits einige Code-Zusammenführungsanfragen auf ihrem Schreibtisch. Die Abstraktionsebene steigt immer weiter, und sie ist immer weiter von dem konkreten Code entfernt.

Nicht nur sie und Boris, Anthropic hat eine Analyse unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen von etwa 400.000 Claude Code-Sitzungen durchgeführt, und die Ergebnisse sind klar: In einer typischen Sitzung trifft der Mensch etwa 70 % der Planungsentscheidungen, aber nur etwa 20 % der Ausführungsentscheidungen.

Aufteilung der Entscheidungen zwischen Mensch und Claude. Blau steht für Planungsentscheidungen