Anthropic推出Claude Code网页版：AI编码助手从命令行扩展到浏览器

Anthropic 于周一为其 AI 编码助手 Claude Code 推出了网页应用，允许开发者直接在浏览器中创建和管理多个 AI 编码代理。这标志着 Claude Code 从命令行工具向多平台产品的扩展。

Claude Code 网页版现已面向 Anthropic 的订阅用户推出，包括每月 20 美元的 Pro 计划以及每月 100 美元和 200 美元的 Max 计划用户。用户可以通过访问 claude.ai 网站（与 Anthropic 消费者聊天机器人相同的网站）并点击”Code”标签，或通过 Claude iOS 应用访问该功能。

此次推出是 Anthropic 试图让 Claude Code 超越命令行界面工具的最新尝试。通过将 Claude Code 部署到网页端，Anthropic 希望开发者能在更多场景中使用 AI 编码代理。

AI 编码工具市场的竞争日益激烈。虽然微软的 GitHub Copilot 曾经主导这一领域，但 Cursor、谷歌、OpenAI 和 Anthropic 现在都拥有高性能的 AI 编码工具，其中许多已经提供网页版本。尽管如此，Claude Code 可以说是最受欢迎的产品之一。Anthropic 的旗舰编码工具自 5 月广泛推出以来用户增长了 10 倍，该产品目前按年化计算为公司贡献了超过 5 亿美元的收入。

Anthropic 产品经理 Cat Wu 在接受 TechCrunch 采访时表示，她将 Claude Code 的成功很大程度上归功于公司的 AI 模型，这些模型近年来已成为开发者的最爱。不过 Wu 也表示，Claude Code 团队会刻意在产品中”增添一些乐趣”。

Wu 表示，Anthropic 将继续在更多地方部署 Claude Code，但终端可能仍将是其 AI 编码产品的主阵地。”展望未来，我们的重点之一是确保 CLI 产品是使用编码代理最智能、最可定制的方式，”Wu 说。”但我们会继续将 Claude Code 推广到各处，在开发者所在的地方为他们提供服务。网页端和移动端是朝这个方向迈出的重要一步。”

Anthropic 声称，Claude Code 产品本身 90%的代码是由公司的 AI 模型编写的。曾是工程师的 Wu 表示，她现在很少坐在键盘前编写代码，主要只是审查 Claude Code 的输出。

早期的 AI 编码工具像自动补全工具一样工作，在开发者编写代码时完成代码行。但包括 Claude Code 在内的新一代代理式 AI 编码工具允许开发者启动自主工作的代理。这一转变使数百万软件工程师在日常工作中更像是 AI 编码助手的管理者。

这种变化并非所有开发者都欢迎。最近的一项研究发现，一些工程师在使用 Cursor 等 AI 编码工具时实际上变慢了。研究人员认为一个因素可能是，研究中的工程师花费大量时间提示和等待 AI 工具完成任务，而不是处理其他问题。AI 编码工具在大型复杂代码库中也存在困难，因此工程师可能花费大量时间处理 AI 模型的错误响应。

尽管如此，像 Anthropic 这样的公司仍在继续推进 AI 编码代理的开发。Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 几个月前预测，AI 应该很快能为软件工程师编写 90%的代码。虽然这在 Anthropic 内部可能是事实，但这一转变在更广泛的经济中实现可能需要更长时间。

从产品策略来看，Claude Code 网页版的推出降低了使用门槛。命令行工具对许多开发者而言是熟悉的环境，但网页版和移动版能够覆盖更多使用场景，例如快速代码审查、临时调试或在非开发环境中的编码需求。这种多平台策略有助于提高产品的使用频率和用户粘性。

5 亿美元的年化收入表明，Claude Code 已成为 Anthropic 的重要收入来源。考虑到该产品在 5 月才广泛推出，这一增长速度相当可观。不过，这一收入很可能主要来自企业客户和重度用户，而非大众市场。

Wu 提到的”90%代码由 AI 编写”这一数据，既展示了 AI 编码工具的能力，也引发了对软件工程未来角色的讨论。如果工程师的主要工作从编写代码转向审查 AI 输出，所需的技能组合和工作流程将发生根本变化。这种转变对初级工程师尤其具有挑战性，因为他们可能失去通过编写代码来学习的机会。

研究显示部分工程师使用 AI 工具后效率下降的发现值得关注。这表明 AI 编码工具并非在所有场景下都能提升效率。在复杂代码库、需要深度理解业务逻辑或涉及架构决策的任务中，AI 工具可能增加而非减少工作量。工程师需要花时间理解 AI 生成的代码、验证其正确性并整合到现有系统中，这些开销可能抵消自动化带来的收益。

从竞争格局来看，Claude Code 面临的挑战是如何在功能日益同质化的市场中保持差异化。当多家公司都提供高性能 AI 编码助手时，模型质量的边际差异可能不足以维持竞争优势。产品体验、集成生态、定价策略和品牌认知将变得更加重要。Anthropic 在开发者社区中的良好口碑是其优势，但这种优势能否转化为长期的市场领导地位还有待观察。

Amodei 关于”AI 将编写 90%代码”的预测代表了一种愿景，但实现路径并不明确。即使 AI 能够生成大部分代码行，软件开发的核心挑战——理解需求、设计架构、做出权衡决策、调试复杂问题——仍然需要人类的判断和创造力。AI 编码工具更可能改变工程师的工作方式，而非完全取代他们的角色。

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