【新智元导读】Anthropic自家工程师早已根基不写代码了 ，却280美元一个工作 ，花钱请约1000名表部工程师 ，手把手教Claude Code写出好代码。喂养前沿模型的 ，终于还是人。
早在今年1月 ，Claude Code掌管人Boris Cherny就爆料自己已经两个多月没手写过一行代码 ，一天就让Claude提交22个拉取要求（Pull Request） ，前一天则提交了27个 ，满是模型写的。
流程大体是这样。先从一份蕴含数千个仓库的清单里 ，选一个GitHub的代码仓库。而后建一个PR ，也就是开发者提交代码批改的那一步。再写一段提醒词 ，把工作讲明显。
另一个工作中 ，表部工程师给MLflow这个开源机械进建平台做安全建复 ，针对它加载模型时下载Python包可能出现的号令注入缝隙。资料的要求极度明确：既要挡住号令注入 ，又不能误伤合法的pip（Python包治理器）选项。
这些工作的要求 ，已经超出了数据标注的领域 ，更像是要让一个资深工程师 ，把脑子里那套「这样写更好」的判断原样拷给模型。
Anthropic官方把它界说为项目级的AI智能体。它能读齐全个代码库 ，跨文件做规划 ，直接执行批改 ，跑测试 ，再凭据失败的了局自己迭代。
默认情况下 ，高风险文件批改或号令执行必要用户核准；为削减反复授权带来的 核准委顿 ，Anthropic还引入了sandboxing ，让Claude Code在预设文件系统和网络天堑内更安全地运行。
这些器材 ，通常的代码语料喂不出来。它从前藏在资深工程师的代码审查里 ，是人传人的经验。此刻 ，Anthropic想通过招募人类编程专家 ，把它造成能够采办的数据。
2015年 ，Snorkel还只是Ratner读博时的一个「下午项目」：与其花大价值雇人一条条标数据 ，不如用法式和规定做「弱监督」（weak supervision） ，让模型不靠人为逐条标注也能学。
Snorkel昔时要破的 ，正是「人为标注又慢、又贵、又不稳」这个老迈难 ，那时AI开发约80%的功夫都耗在手工标注数据上 ，因而Snorkel最初的妄想 ，就是尽量把人从标注里解放出来。
可到了前沿模型时期 ，最稀缺、最值钱的又回到了人身上 ，只是换成了博士、医生、律师、资深工程师等专家的品尝和判断。这家靠「罕用人」起身的公司 ，如今最赢利的生意反倒是组织一支昂贵的专家雄师去训练前沿AI ，Marlin只是其中一单。
Snorkel官网这样描述这套工作流：先界说工作、评分尺度和验证器 ，框定「什么算好」 ，再跑专家评审流水线 ，作者、多名评审、最终裁决者层层把关 ，全程留痕。
它还会把评估环境和数据一并搭好 ，让统一批工作能在分歧模型版本上反复跑 ，得出可复现、可比力的分数。而要让分数干净可比 ，评分的人就不能受版本滋扰。这些表部工程师不知路自己评的是哪个版本 ，原因就在这儿。
Snorkel一个公开的司法方向合同岗 ，每个高质量工作10到100美元；而Marlin的软件工程工作是280美元一个、约一幼时 ，折成时薪差不多是同业的两倍半（Scale AI、Mercor给工程师开到每幼时110美元）。顶尖专家周入还能超过3000美元。
它官方写明：用户开启隐衷模式后 ，代码绝不会被它或第三方用于训练；只有关关隐衷模式 ，它才可能用代码库数据、提醒词、编纂行为、代码片段 ，来改进AI职能、训练模型。
Cursor的Tab模型每天产出超过10亿个编纂字符 ，要求量比初版涨了约100倍。更进一步的Composer ，通过强化进建（RL）训练 ，让模型在大量代码工作环境中进建挪用编纂、搜索等工具 ，处置更长周期的工程工作。
今年2月 ，xAI并入SpaceX。4月底 ，SpaceX拿下了年内以600亿美元收购Cursor母公司Anysphere的权势 ，或者先付100亿美元做深度合作。马斯克看中的正是Cursor手里那份全球最活跃的真实开发者行为数据。
5月25日 ，马斯克在X上颁发 ，新一代基础模型Grok V9-Medium训练实现 ，参数1.5T ，是当前出产模型的3倍。他专门点出 ，这还是没加Cursor数据补训之前的成就 ，加完「编程能力会强好多」 ，模型预计6月中旬颁布。
OpenAI后来的Codex也走上了这条路。2025年颁布的Codex由codex-1驱动 ，OpenAI称其是在真实编码工作上通过强化进建训练的 ，指标是写出切近人类风格、切合PR习惯的代码 ，还能反复跑测试直到通过；每个工作跑在预装了你代码库的隔离沙箱里。
这注明 ，HumanEval那类老的基准测试（benchmark）已经刷到鼓和 ，光看跑分意思不大了。真正的战场 ，是真实开发过程里那些反复、试错、颠覆沉来的数据。
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