Boris Cherny ist der Schöpfer von Claude Code bei Anthropic. Ausgehend von einem Inkubatorprojekt mit einem dreiköpfigen Team verwandelte er das Konzept des „Auto-Vervollständigens einer Codezeile mit Tab in einer IDE" in „einen Agenten, der das gesamte Projekt schreibt". Anfang 2026 hatte Claude Code bereits einen annualisierten Umsatz von über einer Milliarde US-Dollar erzielt, was Anthropic selbst als den schnellsten Übergang von einer Research Preview zu einem Milliarden-Dollar-Produkt in der Geschichte bezeichnet.
Dieses Interview stammt von Sequoias 2026 AI Ascent Konferenz, moderiert von Sequoia-Partnerin Lauren Reeder.
Original Video: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
Wichtigste Erkenntnisse
- Boris hat im gesamten Jahr 2026 keine einzige Zeile Code selbst geschrieben. Er hat täglich Dutzende von PRs gemergt, mit einem Tagesrekord von 150, obwohl er zugibt, dass dies dazu diente, „zu sehen, wie weit das Modell gehen kann."
- Claude Code hatte in den ersten sechs Monaten keinen PMF. Als es ursprünglich entwickelt wurde, nutzte Boris es nur für 10 % seines Codes. Exponentielles Wachstum begann erst nach der Veröffentlichung von Opus 4 im Mai 2025, wobei jede neue Modellgeneration die Kurve weiter nach oben trieb.
- Boris erledigt den Großteil seiner Arbeit jetzt von seinem Telefon aus. Er hält 5 bis 10 Sitzungen und hunderte von Agenten in der Claude App aktiv, wobei nachts tausende tiefgehende Aufgaben ausführen. Der zentrale Planungsmodus heißt „Loop", bei dem Claude über cron einen zeitgesteuerten Zyklus initiiert.
- Anthropic hat intern keinen handgeschriebenen Code mehr. Sämtlicher SQL- und Produktcode wird von Modellen generiert. Die Claudes der Mitarbeiter kommunizieren über Slack miteinander und stellen bei Unsicherheiten direkt Fragen.
- Bezüglich des „Endes von SaaS" leiht Boris sich Hamilton Helmers „7 Powers"-Framework aus: Wechselkosten und Prozessstärke werden durch KI eingeebnet, da Modelle Migrationen handhaben und Prozesse selbstständig iterieren können. Netzwerkeffekte, Skalenvorteile und gebundene Ressourcen bleiben unverändert.
- Seine wichtigste historische Analogie ist der Buchdruck. Er glaubt, dass die Softwareentwicklung so universell werden wird wie die Fähigkeit zu lesen und zu schreiben. Die beste Person, um Buchhaltungssoftware zu schreiben, wird ein Buchhalter sein, kein Ingenieur, weil das Programmieren der einfache Teil ist – das Geschäft zu verstehen, ist der schwierige Teil.
- Anthropics wahrer Vorsprung liegt nicht in der Technologie, sondern im organisatorischen Prozess. Jeder kann die Modelle nutzen, aber wie die interne Organisation umstrukturiert wird, wie Claudes kommunizieren und wie das Unternehmen sämtlichen handgeschriebenen Code ersetzt, darin liegt die Produktlücke.
[1] Wie Claude Code von einem Drei-Personen-Inkubatorprojekt wuchs
Boris sagt, er habe Claude Code „aus Versehen" erschaffen. Ende 2024 trat er einem internen Inkubator namens Anthropic Labs bei. Das Team bestand aus nur wenigen Leuten, und ihre ersten Ergebnisse waren Claude Code, MCP und die Claude Desktop App. Das Team wurde kurzzeitig aufgelöst, aber Anfang 2026 unter der Leitung von Mike Krieger neu organisiert.
Hinweis:
Mike Krieger ist der Mitbegründer und ehemalige CTO von Instagram. Er kam im Mai 2024 als Chief Product Officer zu Anthropic und wechselte im Januar 2026 zum Labs-Team, um neben Ben Mann die experimentelle Produktinkubation zu leiten.
Boris beschreibt, warum er das Programmieren mit einem innerhalb von Anthropic gebräuchlichen Begriff angehen wollte: „Product Overhang". Dies bezieht sich auf eine Situation, in der Modellfähigkeiten zwar existieren, aber noch nicht in Produkte umgesetzt wurden.
Wir haben uns den Stand der Programmierung Ende 2024 angesehen, und der fortschrittlichste Stand war das Drücken der Tab-Taste. Man öffnete eine IDE, drückte Tab, und das Modell gab einem eine Zeile. Das war es, was Sonnet 3.5 zuerst ermöglichte. Aber das Gefühl war, dass wir viel weiter gehen konnten; das Modell war fast bereit für den nächsten Schritt. Wir brauchten keine Tab-Vervollständigung; wir konnten den Agenten den gesamten Codeblock schreiben lassen.
Aber nachdem es gebaut war, benutzte es in den ersten sechs Monaten fast niemand. Boris sagt, die erste Version sei „im Grunde unbrauchbar" gewesen, und selbst er habe sie nur für 10 % seiner Arbeit genutzt. Selbst nach der öffentlichen Veröffentlichung gab es kein exponentielles Wachstum. Der eigentliche Wendepunkt war die Veröffentlichung von Opus 4 im Mai 2025. Seitdem hat jede neue Modellgeneration – von Opus 4 über 4.5, 4.6 und jetzt 4.7 – die Wachstumskurve erneut ansteigen lassen.
Er gibt zu, dass der gesamte Prozess eine Wette war, die der konventionellen PMF-Logik (Product-Market Fit) widersprach:
Wir bauten etwas, dem es zunächst völlig an PMF mangelte. Wir wussten, dass es in den ersten sechs Monaten keinen PMF haben würde, weil wir für die nächste Generation von Modellen entwickelten. Das war unsere Strategie von Anfang bis Ende.
Hinweis:
Anthropics Produktlogik besteht darin, darauf zu wetten, dass „die Modellfähigkeiten einen bestimmten Punkt erreichen werden", und das Produkt im Voraus für diesen zukünftigen Punkt zu bauen, was das Gegenteil des typischen SaaS-Ansatzes ist: „erst die Nachfrage validieren, dann bauen".
[2] „Programmieren ist gelöst", aber das ist Boris' persönliche Version
Lauren fragte, was er mit seiner öffentlichen Aussage meine, dass „Programmieren gelöst" sei. Boris führte eine Live-Umfrage unter dem Publikum durch: „Wer schreibt noch zu 100 % selbst Code?" „Wer hat zu 100 % damit aufgehört?" „Wer liegt dazwischen?" Das Ergebnis war ungefähr „50 % gelöst". Aber für Boris selbst liegt das Verhältnis bei 100 %.
Er erklärte, dass die Codebasis von Claude Code (die aufgrund eines Lecks öffentlich wurde) TypeScript und React ist. Es gibt kein Geheimnis. Sie haben sich für TypeScript und React entschieden, weil sie in den Trainingsdaten der Modelle extrem häufig vorkommen – sie sind „on-distribution". Zu der Zeit waren die Modelle noch nicht so intelligent, daher bestimmte die Wahl des Frameworks, wie viel das Modell schreiben konnte. Jetzt sind die Modelle stark genug, um unbekannte Sprachen spontan zu lernen, aber Ende 2024 mussten sie den Stack wählen, den das Modell am besten kannte.
Weil sie den Stack wählten, den das Modell am besten kannte, überschritt das Team frühzeitig eine Schwelle: Das Modell begann, 100 % des Codes zu schreiben. Boris sagt, dies sei letzten Oktober oder November passiert.
Jetzt merge ich täglich Dutzende von PRs. Letzte Woche habe ich an einem Tag 150 gemergt; das war ein Rekord, ich wollte nur sehen, ob ich es bis an die Grenze treiben kann.
Er räumt jedoch ausdrücklich ein, dass diese Schlussfolgerung nicht universell ist. Es gibt immer noch riesige, komplexe Codebasen und Nischensprachen, mit denen Modelle Schwierigkeiten haben. Seine Antwort ist im Wesentlichen „warte einfach ab".
Die übliche Antwort ist, einfach auf die nächste Generation von Modellen zu warten.
Hinweis:
Boris' Schlussfolgerung ist eindeutig voreingenommen. Er verwendet einen Mainstream-Stack (TypeScript+React), seine Codebasis ist ausgereift, und er „dogfoodt" mit internen exklusiven Modellen wie Mythos bei Anthropic. „Programmieren ist gelöst" funktioniert für ihn, aber für ein 30 Jahre altes C++-Legacy-System oder ein Spiel-Engine-Team wäre die Schlussfolgerung ganz anders.
[3] Hunderte von Agenten auf einem Telefon betreiben: Boris' Arbeitsablauf
Boris erwähnte, dass er seinen persönlichen Arbeitsablauf vor sechs Monaten auf Twitter geteilt hat. Er hielt es nicht für besonders, aber es wurde viral. Seitdem hat sich seine Methode erneut geändert: Jetzt erledigt er den Großteil seiner Arbeit von seinem Telefon aus.
Konkret hat die Claude App links einen „Code"-Tab, in dem er 5 bis 10 Sitzungen aktiv hält. Jede Sitzung hat eine Reihe von laufenden Agenten, normalerweise insgesamt hunderte. Nachts startet er weitere tausende für tiefgreifendere Aufgaben.
Er sagt, die am häufigsten genutzte Funktion seien nicht Sub-Agenten, sondern ein einfacher Modus namens „Loop": Claude einrichten lassen, eine geplante Aufgabe über cron, die jede Minute, alle fünf Minuten oder täglich läuft.
Ich habe ständig Dutzende von Loops am Laufen. Einer überwacht meine PRs, um CI automatisch zu reparieren und zu rebasen; einer hält das gesamte CI gesund, indem er z. B. flaky Tests repariert; ein anderer zieht alle 30 Minuten Feedback zu Claude Code von Twitter, clustert es und organisiert es für mich.
Er erwähnte auch die kürzlich von Anthropic veröffentlichten „Routines", die diesen Loop-Modus im Wesentlichen von lokalen Maschinen auf Server verlagern, sodass er auch läuft, wenn der Laptop zugeklappt ist.
Sein Urteil dazu ist: „Loop ist die Zukunft."
Hinweis:
Der Kern dieses Arbeitsablaufs ist einfach: früher darauf zu verzichten, „persönlich Befehle zu erteilen". Er lässt einen Schwarm von Claudes ständig arbeiten, während er nur Berichte auf Slack erhält. Aus Produktsicht verwandelt Routines den Loop von einem clientseitigen Modus in einen gehosteten Dienst, was bedeutet, dass die Planung beginnt, ihre Serverressourcen zu verbrauchen, und sich das Preismodell irgendwann ändern muss.
[4] Der Aufstieg der Generalisten: Jede Rolle im Team programmiert
Boris prognostiziert, dass „es viel mehr Generalisten geben wird als heute".
Er unterteilt „Generalisten" in zwei Typen: erstens technische Generalisten (z. B. eine Person, die iOS, Web und Backend schreibt); zweitens, und interessanter, fachübergreifende Generalisten – ein Produktingenieur, der auch Design versteht, oder jemand, der sowohl Produkt als auch Data Science kann.
Er sagt, dies geschehe bereits innerhalb des Claude Code Teams:
Unsere Engineering Manager, Produktmanager, Designer, Data Scientists, Finanzleute und User Researcher – jeder schreibt Code. Jeder ist immer noch Experte in etwas, aber jeder programmiert auch.
Er führte nicht aus, „warum das gut ist", aber die zugrundeliegende Logik ist: Wenn die Grenzkosten des Schreibens von Code gegen Null gehen, erlangen Rollen, die zuvor von der Entwicklung ausgeschlossen waren (Finanzen, Design, Forschung), die Fähigkeit, direkt technische Ergebnisse zu produzieren, wodurch die Grenzen der Arbeitsteilung verschwimmen.
Hinweis:
Dies ist in einem Startup leicht zu überprüfen, aber in einem großen Unternehmen viel schwieriger. Eine 5.000-köpfige Bank-IT-Abteilung hat Compliance, Risikomanagement, Change Management und Prüfpfade, die nicht einfach umgangen werden können, nur weil „ich Code schreiben kann". Boris spricht von einem kleinen, prozessarmen Unternehmen wie Anthropic.
[5] Das Ende von SaaS: Welche Burggräben wird KI einebnen und welche bleiben bestehen
Lauren fragte: Da das Schreiben von Code jetzt 10x oder 100x billiger ist, wie wird sich der Wert von Softwareprodukten verändern? Stehen wir vor dem Ende von SaaS?
Boris sagte, dies sei seine Lieblingsfrage, und verwendete dann Hamilton Helmers „7 Powers"-Framework, um zu antworten.
Hinweis:
Hamilton Helmer ist ein Stratege und Autor von „7 Powers: The Foundations of Business Strategy" (2016). Er kategorisiert nachhaltige Wettbewerbsvorteile in sieben Typen: Skalenvorteile, Netzwerkeffekte, Gegenpositionierung, Wechselkosten, Marke, gebundene Ressourcen und Prozessstärke.
Boris' Urteil ist, dass KI zwei dieser Burggräben einebnen wird:
Zuerst die Wechselkosten. Der Grund ist direkt: Modelle können Benutzern helfen, von einem Tool zum anderen zu migrieren. Die Vorstellung, dass „ich bereits 300 Workflows auf Salesforce konfiguriert habe und nicht wechseln kann", kann durch ein Modell gelöst werden, das alles über Nacht migriert.
Zweitens die Prozessstärke, der Vorteil, dass „unsere Arbeitsabläufe und Prozesse von anderen nicht repliziert werden können". Boris sagt, Claude 4.7 könne bereits alles „hill-climben" – man setzt ein Ziel, lässt es iterieren und optimieren, und es erreicht schließlich das Ergebnis. Prozessoptimierung, einst ein internes Asset, das über Jahre von großen Unternehmen aufgebaut wurde, wird von Modellen konsumiert.
Dies ist das erste Modell, das dies kann. Man setzt das Ziel, lässt es laufen, bis es fertig ist, und es führt automatisch bis zum Ende aus.
Er glaubt jedoch, dass andere Burggräben unverändert bleiben: Netzwerkeffekte, Skalenvorteile und gebundene Ressourcen gelten weiterhin. Mit anderen Worten: Produkte, die „besser werden, je mehr Menschen sie nutzen" (soziale Netzwerke, Plattformen, Marktplätze) und Unternehmen mit „Ressourcen, die andere nicht bekommen können" (Patente, Lizenzen, Exklusivverträge) sind immer noch sicher.
Sein zweites Urteil ist noch radikaler:
In den nächsten 10 Jahren wird die Anzahl der Startups, die in der Lage sind, etablierte Märkte zu disruptieren, wahrscheinlich 10x höher sein als in den letzten 10 Jahren. Denn jetzt kann man ein sehr kleines Unternehmen sein, ein Produkt bauen, das so wertvoll ist wie das eines großen Unternehmens, und direkt konkurrieren. Große Unternehmen müssen Geschäftsprozesse ändern, Mitarbeiter schulen und haben mit internem Widerstand zu kämpfen, aber du nicht – du beginnst mit einer leeren Tafel.
Hinweis:
Boris' Behauptung, dass Wechselkosten eingeebnet werden, ist strukturell umstritten. Modelle können Daten migrieren, aber die wahren Wechselkosten von Enterprise-SaaS liegen woanders: Compliance-Prüfungen, Vertragsbedingungen, organisatorische Gewohnheiten und Herstellerzertifizierungen. Die Burggräben von Salesforce und SAP beruhten schon immer auf dieser Trägheit; Technologie ist nur ein kleiner Teil. Anthropics eigener „Cowork" fordert dies heraus, aber die Marktreaktion (Softwareaktien verloren im Februar 2026 285 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung) zeigt, dass Investoren darauf wetten, dass sein Urteil richtig ist.
[6] Produkt vs. Modell: Je stärker die Modelle werden, wie viel Produktwert bleibt übrig?
Ein Zuschauer namens Dan fragte: Wie viel von Claude Codes Erfolg führst du auf Produktentscheidungen im Vergleich zum Modell selbst zurück?
Boris gab keine einfache Antwort. Er sagte, vor einem Jahr wäre es vielleicht 50/50 gewesen, und vor sechs Monaten dasselbe. In zwei Jahren? Er sagte: „Ich weiß es nicht, wir planen nur eine Woche im Voraus."
Aber dann gab er eine interessantere Antwort:
Ich war früher bei YC und habe ein paar Unternehmen gegründet. Was YC einem einhämmert, ist: Baue etwas, das die Leute lieben. Egal wie stark das Modell ist oder in welcher Kategorie du bist, du musst etwas bauen, das die Benutzer wirklich lieben. Deshalb ist das Produkt wichtig. Wir haben viel Mühe in kleine Details gesteckt, denn wenn man es den ganzen Tag benutzt, definieren diese Details das Erlebnis.
Er räumte auch ein, dass mit zunehmender Stärke der Modelle das äußere „Geschirr" (Scaffolding, Aufruf-Frameworks) an Bedeutung verlieren wird. In einem Jahr werden Produktsicherheitsmechanismen (Prompt-Injection-Abwehr, statische Befehlsvalidierung, Berechtigungsmodi, Human-in-the-Loop) möglicherweise nicht mehr so notwendig sein, weil das Modell auf natürliche Weise das Richtige tun wird.
Seine Produktrichtung besteht nicht darin, eine weitere Schicht hinzuzufügen, sondern zu überlegen: Wie machen wir Loops zu erstklassigen Bürgern? Wie machen wir es einer Person leichter, viele Agenten gleichzeitig zu betreiben?
Hinweis:
Dies bestätigt tatsächlich einen internen Glauben bei Anthropic: Mit steigenden Modellfähigkeiten schrumpft das Fenster für Differenzierung auf der Anwendungsebene. Dies ist ein entmutigendes Signal für unabhängige KI-App-Unternehmen. Der Wrapper, das Prompt Engineering und das Berechtigungsmanagement, das du heute auf der Claude-API aufbaust, könnten innerhalb eines Jahres vom Basismodell internalisiert werden.
[7] Die Demokratisierung der Software: Vom Buchdruck zum Texten
Ein Zuschauer fragte: Wird Claude Code „Software bauen" zu einer Fähigkeit machen, die jeder haben sollte, so wie „mit Office umgehen zu können"?
Boris' Antwort: Ja, und noch extremer als das.
Ich denke, es wird zu einer Fähigkeit auf dem Niveau von „Ich weiß, wie man eine SMS schreibt."
Er führte seine liebste historische Analogie aus: den Buchdruck.
Laut Boris waren im 15. Jahrhundert nur etwa 10 % der Europäer lese- und schreibfähig, und sie wurden oft von Königen und Adligen angeheuert, um für sie zu schreiben. Nachdem Gutenberg den Buchdruck erfunden hatte und weitere Verbesserungen folgten, wurden in den nächsten 50 Jahren mehr Literatur veröffentlicht als in den vorangegangenen 1.000 Jahren, und die Kosten für ein Buch sanken um etwa das 100-fache. Einige hundert Jahre später stieg die weltweite Alphabetisierungsrate auf 70 %. Heute können wir alle lesen und schreiben, aber den Beruf des „professionellen Schriftstellers" gibt es immer noch.
Hinweis:
Boris' Zahlen sind etwas niedrig. Wissenschaftler schätzen die Alphabetisierungsrate der europäischen Erwachsenen im frühen 15. Jahrhundert auf 25-30 %, nicht 10 %; die heutige weltweite Alphabetisierungsrate liegt näher bei 90 %, nicht 70 %. Aber seine Richtung ist richtig: Der Buchdruck war eines der wichtigsten Ereignisse der Entprofessionalisierung in der Geschichte.
Boris' Schlussfolgerung ist, dass Software denselben Prozess durchlaufen wird, aber viel schneller als 50 Jahre. Er gab eine spezifische Perspektive:
Nehmen wir zum Beispiel das Schreiben von Buchhaltungssoftware. Die beste Person, um Buchhaltungssoftware zu schreiben, ist heute kein Ingenieur, sondern ein Buchhalter, der das Geschäft wirklich versteht. Denn er kennt die Domäne in- und auswendig, das Schreiben des Codes ist der einfache Teil.
Die Untertöne sind klar: Die am ehesten ersetzbaren Jobs in naher Zukunft sind rein technische Ingenieure, die „nur programmieren können und keine vertikale Geschäftsdomäne verstehen".
[8] Der wahre Vorsprung liegt im organisatorischen Prozess, nicht in der Technologie
Ein Zuschauer fragte: Die Leute sagen, dass Unternehmen wie deines „in der Zukunft leben", weil sie die frühesten Versionen der Modelle verwenden. Claude Code war ein internes Tool, bevor es veröffentlicht wurde. Liegt die Lücke zwischen den Engineering-Praktiken von Anthropic und der Außenwelt bei einem Monat, drei Monaten oder sechs Monaten? Wird sie größer oder kleiner?
Boris' Antwort war, dass es auf der Modellebene im Grunde keine Lücke gibt: Intern verwenden sie Mythos und Opus 4.7. „Wir verwenden Mythos für einige Tests, aber Opus 4.7 ist unser wichtigstes Dogfooding-Arbeitspferd." Varianten dieser Modelle werden irgendwann öffentlich sein.
Hinweis:
Mythos ist ein internes Grenzmodell, dessen Existenz Anthropic im April 2026 eingeräumt hat. Es ist extern nur innerhalb des Project Glasswing Cybersicherheitsprogramms geöffnet. Es erreichte 93,9 % bei SWE-bench und 97,6 % bei USAMO und beansprucht, „jedes veröffentlichte Modell deutlich zu übertreffen". Boris gibt zu, dass Anthropic Mythos verwendet, um Claude Code zu dogfooden. Mit anderen Worten: Der Claude Code, den die Öffentlichkeit verwendet, wurde mit Hilfe eines unveröffentlichten, stärkeren Modells erstellt.
Aber er glaubt, dass es auf der Produktebene aufgrund von Prozessen eine größere Lücke gibt, die nichts mit dem Modell selbst zu tun hat:
Bei Anthropic haben wir Claude in jeden Schritt integriert. Während ich programmiere, laufen meine Claudes in Loops; sie werden andere Leute aufsuchen Claudes auf Slack, um Fragen zu stellen, wenn sie unsicher sind. Wir haben im gesamten Unternehmen keinen handgeschriebenen Code mehr. Sämtliches SQL wird von Modellen geschrieben.
Seine Schlussfolgerung: Der Schlüssel zur Führung liegt darin, wie sich die Organisation transformiert. Jeder kann die Technologie bekommen, aber ein ganzes Unternehmen von handgeschriebenem Code auf modellgenerierten Code umzustellen, den Mitarbeitern zu erlauben, dass ihre Claudes sich gegenseitig auf Slack Fragen stellen, und sicherzustellen, dass kein SQL manuell geschrieben wird, ist eine organisatorische Verhaltensänderung, die viel langsamer vonstattengeht als der technologische Fortschritt.
Hinweis:
„Wir haben keinen handgeschriebenen Code" ist eine kühne Aussage und trifft wahrscheinlich nicht buchstäblich auf Infrastruktur- oder sicherheitskritischen Code zu, aber sie spiegelt Anthropics radikale Neugestaltung des Engineerings wider. Dies beantwortet eine häufige Verwirrung: Viele Unternehmen verbinden sich mit der Claude-API, sehen aber keine Produktivitätsänderung, weil die Organisation nicht umstrukturiert wurde. Wie Mike Krieger in einem anderen Interview sagte: „Claude schreibt jetzt 90-95 % des Codes; der Engpass ist nicht das Engineering, sondern die Entscheidungsfindung."
[9] Parallele Agenten und lokale Modelle: Benutzer sollten sich keine Sorgen machen müssen
Ein Zuschauer namens Jiren fragte: Wie injiziert ihr die Vorbedingung „wann parallelisieren" auf Produkt- und Modellebene? Derzeit müssen Benutzer selbst entscheiden, wann sie mehrere Agenten öffnen, aber das Modell sollte dies selbst wissen.
Boris sagte, auf Produktebene gehe es darum, den Prompt zu ändern: Anweisungen anzupassen, damit das Modell eher zur automatischen Parallelisierung neigt. Aber sein Hauptpunkt ist, dass sich das Modell selbst verbessert; 4.7 macht dies bereits auf natürliche Weise. Er gab ein Beispiel:
Ich bat 4.7, eine Datenabfrage durchzuführen, und es sagte mir aktiv: „Mir ist aufgefallen, dass sich diese Daten ändern; ich starte einen Loop für dich und gebe dir alle 30 Minuten einen Bericht." Ich sagte „Klar, schick es an Slack", und es verwendete das Slack-MCP, um es selbst einzurichten.
Sein Urteil ist, dass Benutzer langfristig nicht verstehen müssen, wann sie Batching, Loops oder mehrere Agenten verwenden sollen:
Wenn der Benutzer lernen muss, wie man diese Tools plant, dann hat das Produktdesign versagt; ich habe versagt. Dies sollte vom Modell und davon, wie wir es prompten, übernommen werden.
[10] Cloud-KI vs. Lokale KI
Ein Zuschauer fragte: Jeder verwendet Claude oder Codex in der Cloud. Aber viele befürworten lokale KI. Sobald Open-Weight-Modelle aufholen, ist hochwertige lokale Code-Unterstützung dann eine praktikable Richtung? Liegt die Zukunft in der Cloud oder lokal?
Boris' Antwort war direkt: Das spielt keine Rolle.
Denn in der Zukunft wird das Modell diese zugrundeliegenden Details automatisch handhaben. In ein oder zwei Jahren wird das Modell selbstständig das Programmieren abschließen, Agenten starten und Umgebungen einrichten. Wenn es evaluiert und denkt: „Ich sollte dafür ein lokales Modell verwenden", wird es das tun. Dies werden keine manuellen Entscheidungen mehr für Ingenieure sein.
Hinweis:
Diese Antwort ist im Kontext einer Sequoia-Konferenz interessant. Lokale KI ist eine Wette für Hardware-Anbieter (NVIDIA, Apple) und die Open-Source-Community. Boris kategorisiert dies als „Implementierungsdetail, um das sich Benutzer nicht kümmern sollten", und macht den Bereitstellungsort des Modells im Wesentlichen zu einem Routing-Problem, das von einem übergeordneten Agenten entschieden wird. Dies sind keine guten Nachrichten für Startups, die sich durch „Local-First" differenzieren.
[11] MCP und Computer Use: Wie Wissensarbeit dem Claude Code Pfad folgt
Ein Zuschauer namens Jamie Nestor fragte: Claude Code funktioniert gut, weil die Arbeit von Entwicklern lokal ist – Dateien, Terminals und Git sind auf der Maschine. Aber Wissensarbeit ist das nicht; Dokumente, Tabellen und CRM sind in der Cloud. Wie macht man Produkte wie Cowork für Wissensarbeiter genauso effektiv wie Claude Code für Entwickler?
Boris räumte ein, dass der Großteil der Wissensarbeit bereits in der Cloud ist (Salesforce, Google Docs). Seine Antwort war einfach:
Für uns ist die Antwort immer die einfachste: MCP. Den Salesforce-MCP-Connector, den du in Claude.ai verwendest, kann auch Cowork, das Claude-CLI und alle Claude-Code-Einstiegspunkte verwenden.
Jamie hakte nach: Für Systeme ohne MCP, ist Computer Use dann die größere Chance?
Boris sagte, Computer Use sei ein Allheilmittel:
Was ich weiß, ist, dass Anthropic derzeit bei Computer Use deutlich führend ist. Wenn du es über Cowork verwendest, kann es im Grunde jede Software auf deinem Computer bedienen. Es ist langsam, aber es funktioniert sehr gut mit 4.7.
Aber er zieht es vor, auf das Wesentliche zu schauen:
Dem Modell ist es egal, ob es MCP, CLI oder API ist; es sieht nur Tokens.
[12] Wo ist der nächste „Product Overhang"?
Ein letzter Zuschauer fragte: Wenn du „Product Overhang" gesehen und Claude Code gebaut hast, woran arbeitest du jetzt, das heute okay aussieht, von dem du aber erwartest, dass es in 6-12 Monaten ganz anders sein wird?
Boris' Antwort: Claude Design.
Es ist jetzt schon ziemlich nützlich; es wird in Zukunft viel besser sein.
Hinweis:
Claude Design ist ein Produkt, das am 17. April 2026 von Anthropic Labs zusammen mit Claude Opus 4.7 veröffentlicht wurde. Es ist eine visuelle Werkbank zum Erstellen von Prototypen, Folien und Marketingseiten per Konversation. Es kann Codebasen lesen, um Designsysteme anzuwenden, und nach Claude Code oder Canva exportieren. Anthropic positioniert es als Ergänzung oder Alternative zu Figma und Canva.
Er erwähnte auch mehrere Richtungen: neue Claude-Code-Funktionen, die in den kommenden Wochen erscheinen; verbesserte Fähigkeiten für groß angelegte Agenten-Parallelisierung (Loop, Batch); und Computer Use.
Abschließende Zusammenfassung der Fragen und Antworten
F: Wie viel von Claude Codes Erfolg ist auf das Modell und wie viel auf das Produkt zurückzuführen?
A: Vor einem Jahr 50/50, vor sechs Monaten 50/50. In zwei Jahren? Unbekannt. Aber das Produkt zählt immer, weil Nutzer kaufen, „was sich gut anfühlt, jeden Tag zu verwenden."
F: Wie sieht das zukünftige Team aus?
A: Mehr Generalisten, insbesondere interdisziplinäre, die Produkt, Code, Design und Data Science können.
F: Wird SaaS wirklich disruptiert?
A: Wechselkosten und Prozessmacht-Burggräben werden eingeebnet; Netzwerkeffekte, Skalierung und begrenzte Ressourcen bleiben bestehen. 10-mal mehr Start-ups werden im nächsten Jahrzehnt Märkte disruptieren.
F: Wird Programmieren zu einer universellen Fähigkeit?
A: Ja, mehr als Lesen und Schreiben. Buchhalter, nicht Ingenieure, sind am besten geeignet, um Buchhaltungssoftware zu bauen.
F: Wo liegt Anthropics interner Vorsprung?
A: In der Organisation, nicht nur in den Modellen. Kein handgeschriebener Code, Claudes, die auf Slack mit Claudes sprechen. Das ist für Außenstehende schwieriger zu reproduzieren als die Modelle.
F: Lokale KI oder Cloud-KI?
A: Spielt keine Rolle. Modelle werden das Routing in zwei Jahren entscheiden.
Schlussfolgerung
Unter Boris' Einschätzungen sind drei miteinander verbundene Vorhersagen verfolgenswert.
Erstens: „Programmieren ist gelöst" ist für ihn eine Tatsache, aber seine Stichprobe ist der TypeScript+React-Stack, den Modelle am meisten bevorzugen. Der wahre Test werden Legacy-Unternehmenscodebasen, eingebettete Systeme und Szenarien mit hohen Compliance-Anforderungen sein. Ob sich das im nächsten Jahr auf diese Bereiche ausweitet, wird entscheiden, ob „gelöst" für alle oder nur für wenige gilt.
Zweitens klassifiziert er Wechselkosten und Prozessmacht als Burggräben, die KI einebnen wird. Dies ist die Grundlage von Anthropics Produktstrategie. Der Rückgang von Softwareaktien um 285 Milliarden Dollar im Februar 2026 war die erste Reaktion des Marktes, aber IT-Zyklen in Unternehmen dauern 24–36 Monate; wir müssen Verlängerungen und Neukäufe in den nächsten zwei Jahren beobachten.
Drittens: Seine Analogie zur Druckerpresse ist trotz Datenabweichungen in die richtige Richtung. Die Explosion der Inhaltsproduktion nach der Druckerpresse dauerte 50 Jahre; Software könnte das viel schneller schaffen. Aber ein Punkt, den er nicht ausführte: Die Druckerpresse brachte auch Jahrhunderte der Zensur, Urheberrechtskriege und politischen Unruhen hervor. „Jeder kann Software schreiben" entspricht nicht nur Kreativität, sondern auch der gleichzeitigen Explosion von Malware, Deepfakes und KI-generierten Exploits.
Boris' Vorhersage, dass Sicherheitsmechanismen unwichtig werden, braucht ebenfalls einen Realitätscheck. Er sagt, Modelle werden „automatisch das Richtige tun", aber hochprivilegierte Automatisierung in der Produktion benötigt weiterhin externe Kontrollen. Im April 2026 soll ein von Claude Opus 4.6 gesteuerter Agent eine Produktionsdatenbank und deren Backups gelöscht haben. Anthropics eigene Versionshinweise zu 4.7 erwähnen, dass das Sicherheitsprofil verbessert, aber noch nicht „perfekt" sei.
Zwei konkrete Signale, die zu beobachten sind: Erstens, wie sich die Preise von Claude ändern, wenn Routinen und Loops die Agentenplanung auf Anthropics Server verlagern; zweitens, ob bis Ende 2026 ein „von Nicht-Ingenieuren gegründetes Einhorn, das vollständig mit Claude Code gebaut wurde", auftaucht. Wenn ja, wird Boris' Analogie Tatsache. Wenn nicht, verschiebt sich der Zeitplan.
Originalvideo: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
