बोरिस चेर्नी Anthropic के अंदर Claude Code के निर्माता हैं। एक तीन-व्यक्तियों की टीम के साथ एक इन्क्यूबेटर प्रोजेक्ट के रूप में शुरू करके, उन्होंने "IDE में Tab के साथ कोड की एक लाइन को ऑटो-कम्पलीट करने" की अवधारणा को "एक Agent को पूरा प्रोजेक्ट लिखने देने" में बदल दिया। 2026 की शुरुआत तक, Claude Code पहले ही $1 बिलियन के वार्षिक राजस्व को पार कर चुका था, जिसे Anthropic ने स्वयं इतिहास में एक रिसर्च प्रीव्यू से एक बिलियन-डॉलर के उत्पाद में सबसे तेज़ संक्रमण बताया।
यह साक्षात्कार Sequoia के 2026 AI Ascent सम्मेलन से आया है, जिसे Sequoia पार्टनर लॉरेन रीडर ने होस्ट किया था।
मूल वीडियो: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
मुख्य निष्कर्ष
- बोरिस ने पूरे 2026 में कोड की एक भी लाइन नहीं लिखी। वह रोज़ाना दर्जनों PRs मर्ज करते थे, जिसमें एक दिन का रिकॉर्ड 150 था, हालाँकि वह मानते हैं कि यह "यह देखने के लिए था कि मॉडल कितनी दूर जा सकता है।"
- पहले छह महीनों तक Claude Code का कोई PMF नहीं था। जब इसे पहली बार बनाया गया था, बोरिस इसका उपयोग अपने केवल 10% कोड के लिए करते थे। मई 2025 में Opus 4 के रिलीज़ होने के बाद ही तेज़ी से वृद्धि शुरू हुई, और मॉडल की प्रत्येक नई पीढ़ी ने वक्र को और ऊपर धकेल दिया।
- बोरिस अब अपना अधिकांश काम अपने फ़ोन से करते हैं। वह Claude App में 5 से 10 सत्र और सैकड़ों Agents को सक्रिय रखते हैं, जिनमें से हजारों रात में गहरे कार्य चलाते हैं। मुख्य शेड्यूलिंग मोड को "Loop" कहा जाता है, जहाँ Claude cron के माध्यम से एक समयबद्ध चक्र शुरू करता है।
- Anthropic के पास अब आंतरिक रूप से हाथ से लिखा हुआ कोड नहीं है। सभी SQL और उत्पाद कोड मॉडल द्वारा उत्पन्न होते हैं। कर्मचारियों के Claudes Slack के माध्यम से एक-दूसरे से संवाद करते हैं, और अनिश्चित होने पर सीधे प्रश्न पूछते हैं।
- "SaaS के अंत" के संबंध में, बोरिस हैमिल्टन हेल्मर के "7 Powers" ढाँचे को उधार लेते हैं: स्विचिंग कॉस्ट और प्रोसेस पावर AI द्वारा समतल कर दी जाएगी क्योंकि मॉडल माइग्रेशन को संभाल सकते हैं और प्रक्रियाओं को स्वयं पुनरावृत्त कर सकते हैं। नेटवर्क इफेक्ट्स, इकोनॉमीज़ ऑफ़ स्केल और कॉर्नर्ड रिसोर्सेज़ अपरिवर्तित रहते हैं।
- उनका सबसे महत्वपूर्ण ऐतिहासिक सादृश्य प्रिंटिंग प्रेस है। उनका मानना है कि सॉफ्टवेयर निर्माण साक्षरता की तरह ही सार्वभौमिक हो जाएगा। अकाउंटिंग सॉफ्टवेयर लिखने के लिए सबसे अच्छा व्यक्ति एक इंजीनियर नहीं, बल्कि एक अकाउंटेंट होगा, क्योंकि कोडिंग आसान हिस्सा है—व्यवसाय को समझना कठिन हिस्सा है।
- Anthropic की वास्तविक बढ़त प्रौद्योगिकी में नहीं, बल्कि संगठनात्मक प्रक्रिया में है। हर कोई मॉडल का उपयोग कर सकता है, लेकिन आंतरिक संगठन को कैसे पुनर्गठित किया जाता है, Claudes कैसे संवाद करते हैं, और कंपनी सभी हाथ से लिखे कोड को कैसे बदलती है, यही वह जगह है जहाँ उत्पाद का अंतर है।
[1] Claude Code एक तीन-व्यक्तियों के इन्क्यूबेटर प्रोजेक्ट से कैसे विकसित हुआ
बोरिस का कहना है कि उन्होंने Claude Code "दुर्घटनावश" बनाया था। 2024 के अंत में, वह Anthropic Labs नामक एक आंतरिक इन्क्यूबेटर में शामिल हुए। टीम में केवल कुछ लोग थे, और उनके शुरुआती आउटपुट Claude Code, MCP और Claude Desktop App थे। टीम को संक्षिप्त रूप से भंग कर दिया गया था, लेकिन 2026 की शुरुआत में माइक क्रीगर के नेतृत्व में इसे पुनर्गठित किया गया।
नोट:
माइक क्रीगर Instagram के सह-संस्थापक और पूर्व CTO हैं। वह मई 2024 में मुख्य उत्पाद अधिकारी के रूप में Anthropic में शामिल हुए और जनवरी 2026 में बेन मान के साथ प्रायोगिक उत्पाद इन्क्यूबेशन का नेतृत्व करने के लिए Labs टीम में आ गए।
बोरिस बताते हैं कि उन्होंने Anthropic के अंदर एक सामान्य शब्द "प्रोडक्ट ओवरहैंग" का उपयोग करके प्रोग्रामिंग से क्यों निपटना चाहा। यह एक ऐसी स्थिति को संदर्भित करता है जहाँ मॉडल क्षमताएँ मौजूद हैं लेकिन अभी तक उत्पादीकृत नहीं हुई हैं।
हमने 2024 के अंत में प्रोग्रामिंग की स्थिति को देखा, और सबसे उन्नत स्थिति Tab कुंजी दबाना था। आप एक IDE खोलते, Tab दबाते, और मॉडल आपको एक लाइन देता। यही वह था जो Sonnet 3.5 ने पहली बार सक्षम किया। लेकिन यह महसूस किया गया कि हम और आगे जा सकते हैं; मॉडल अगले कदम के लिए लगभग तैयार था। हमें Tab कम्पलीशन की ज़रूरत नहीं थी; हम Agent को कोड का पूरा ब्लॉक लिखने दे सकते थे।
लेकिन इसे बनाने के बाद, पहले छह महीनों तक लगभग किसी ने इसका उपयोग नहीं किया। बोरिस का कहना है कि शुरुआती संस्करण "मूल रूप से अनुपयोगी" था, और यहाँ तक कि उन्होंने भी इसका उपयोग अपने केवल 10% काम के लिए किया। सार्वजनिक रिलीज़ के बाद भी कोई तेज़ी से वृद्धि नहीं हुई। असली मोड़ मई 2025 में Opus 4 का रिलीज़ था। तब से, मॉडल की हर नई पीढ़ी—Opus 4 से 4.5, 4.6 और अब 4.7 तक—ने वृद्धि वक्र को फिर से बढ़ा दिया है।
वह स्वीकार करते हैं कि पूरी प्रक्रिया एक दांव थी जिसने पारंपरिक PMF (Product-Market Fit) तर्क को चुनौती दी:
हम कुछ ऐसा बना रहे थे जिसमें शुरू में पूरी तरह से PMF का अभाव था। हम जानते थे कि पहले छह महीनों तक इसका PMF नहीं होगा क्योंकि हम मॉडल की अगली पीढ़ी के लिए विकास कर रहे थे। यह शुरू से अंत तक हमारी रणनीति थी।
नोट:
Anthropic का उत्पाद तर्क यह दांव लगाना है कि "मॉडल क्षमताएँ एक निश्चित बिंदु तक बढ़ेंगी" और उस भविष्य के बिंदु के लिए अग्रिम रूप से उत्पाद का निर्माण करना है, जो "पहले मांग को मान्य करें, फिर निर्माण करें" के विशिष्ट SaaS दृष्टिकोण के विपरीत है।
[2] "प्रोग्रामिंग हल हो गई है," लेकिन यह बोरिस का व्यक्तिगत संस्करण है
लॉरेन ने पूछा कि उनके सार्वजनिक बयान "प्रोग्रामिंग हल हो गई है" से उनका क्या मतलब था। बोरिस ने दर्शकों का एक लाइव पोल किया: "अभी भी 100% खुद कोड कौन लिख रहा है?" "किसने 100% बंद कर दिया है?" "बीच में कौन है?" परिणाम लगभग "50% हल" था। लेकिन बोरिस के लिए स्वयं, अनुपात 100% है।
उन्होंने समझाया कि Claude Code कोडबेस (जो एक लीक के कारण जनता ने देखा) TypeScript और React है। इसमें कोई रहस्य नहीं है। उन्होंने TypeScript और React को चुना क्योंकि वे मॉडल प्रशिक्षण डेटा में अत्यंत सामान्य हैं—वे "ऑन-डिस्ट्रीब्यूशन" हैं। उस समय, मॉडल उतने स्मार्ट नहीं थे, इसलिए फ्रेमवर्क का चुनाव यह निर्धारित करता था कि मॉडल कितना कोड लिख सकता है। अब, मॉडल चलते-फिरते अपरिचित भाषाओं को सीखने के लिए पर्याप्त मजबूत हैं, लेकिन 2024 के अंत में, उन्हें वह स्टैक चुनना था जिसे मॉडल सबसे अच्छी तरह जानता था।
क्योंकि उन्होंने वह स्टैक चुना जिसे मॉडल सबसे अच्छी तरह जानता था, टीम ने जल्दी ही एक सीमा पार कर ली: मॉडल ने 100% कोड लिखना शुरू कर दिया। बोरिस का कहना है कि यह पिछले अक्टूबर या नवंबर में हुआ था।
अब मैं एक दिन में दर्जनों PRs मर्ज करता हूँ। पिछले हफ्ते एक दिन मैंने 150 मर्ज किए; वह एक रिकॉर्ड था, मैं बस यह देखना चाहता था कि क्या मैं इसे सीमा तक धकेल सकता हूँ।
हालाँकि, वह स्पष्ट रूप से स्वीकार करते हैं कि यह निष्कर्ष सार्वभौमिक नहीं है। अभी भी बड़े, जटिल कोडबेस और विशिष्ट भाषाएँ हैं जिनसे मॉडल संघर्ष करते हैं। उनका उत्तर मूल रूप से "बस प्रतीक्षा करें" है।
सामान्य उत्तर मॉडल की अगली पीढ़ी की प्रतीक्षा करना है।
नोट:
बोरिस का निष्कर्ष स्पष्ट रूप से पक्षपातपूर्ण है। वह एक मुख्यधारा स्टैक (TypeScript+React) का उपयोग करते हैं, उनका कोडबेस परिपक्व है, और वह Anthropic में Mythos जैसे आंतरिक विशेष मॉडल के साथ "डॉगफ़ूडिंग" कर रहे हैं। "प्रोग्रामिंग हल हो गई है" उनके लिए काम करता है, लेकिन 30 साल पुराने C++ लीगेसी सिस्टम या गेम इंजन टीम के लिए, निष्कर्ष बहुत अलग होगा।
[3] फ़ोन पर सैकड़ों Agents चलाना: बोरिस का वर्कफ़्लो
बोरिस ने उल्लेख किया कि उन्होंने छह महीने पहले Twitter पर अपना व्यक्तिगत वर्कफ़्लो साझा किया था। उन्हें नहीं लगता था कि यह विशेष है, लेकिन यह वायरल हो गया। तब से, उनकी विधि फिर से बदल गई है: अब, उनका अधिकांश काम उनके फ़ोन से किया जाता है।
विशेष रूप से, Claude App में बाईं ओर एक "कोड" टैब है जहाँ वह 5 से 10 सत्र सक्रिय रखते हैं। प्रत्येक सत्र में कई Agents चल रहे होते हैं, आमतौर पर कुल मिलाकर सैकड़ों। रात में, वह गहरे कार्यों के लिए हजारों और शुरू करते हैं।
वह कहते हैं कि सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली सुविधा उप-Agents नहीं है, बल्कि एक सरल मोड है जिसे "Loop" कहा जाता है: Claude को cron के माध्यम से एक शेड्यूल किया गया कार्य सेट करने देना जो हर मिनट, हर पाँच मिनट या दैनिक रूप से चलता है।
मेरे पास दर्जनों Loops लगातार चल रहे हैं। एक मेरे PRs को देखता है ताकि स्वचालित रूप से CI को ठीक कर सके और रीबेज़ कर सके; एक समग्र CI को स्वस्थ रखता है, जैसे फ़्लिकी टेस्ट को ठीक करना; दूसरा हर 30 मिनट में Twitter से Claude Code पर फ़ीडबैक खींचता है, उसे क्लस्टर करता है, और मेरे लिए व्यवस्थित करता है।
उन्होंने Anthropic द्वारा हाल ही में जारी "Routines" का भी उल्लेख किया, जो मूल रूप से इस Loop मोड को स्थानीय मशीनों से सर्वर पर ले जाता है, ताकि लैपटॉप बंद होने पर भी यह चलता रहे।
इस पर उनका निर्णय है: "Loop ही भविष्य है।"
नोट:
इस वर्कफ़्लो का मूल सरल है: "व्यक्तिगत रूप से आदेश देने" को पहले ही छोड़ देना। वह Claudes के एक झुंड को लगातार काम करने देता है जबकि वह केवल Slack पर रिपोर्ट प्राप्त करता है। उत्पाद के दृष्टिकोण से, Routines Loop को क्लाइंट-साइड मोड से एक होस्टेड सेवा में बदल देता है, जिसका अर्थ है कि शेड्यूलिंग उनके सर्वर संसाधनों का उपभोग करना शुरू कर देती है, और मूल्य निर्धारण मॉडल को अंततः बदलना होगा।
[4] जनरलिस्टों का उदय: टीम में हर भूमिका कोडिंग कर रही है
बोरिस भविष्यवाणी करते हैं कि "आज की तुलना में बहुत अधिक जनरलिस्ट होंगे।"
वह "जनरलिस्टों" को दो प्रकारों में विभाजित करते हैं: पहला, इंजीनियरिंग जनरलिस्ट (जैसे, एक व्यक्ति iOS, Web और बैकएंड लिख रहा है); दूसरा, और अधिक दिलचस्प, क्रॉस-डिसिप्लिनरी जनरलिस्ट—एक प्रोडक्ट इंजीनियर जो डिज़ाइन भी समझता है, या कोई जो प्रोडक्ट और डेटा साइंस दोनों कर सकता है।
वह कहते हैं कि यह पहले से ही Claude Code टीम के अंदर हो रहा है:
हमारे इंजीनियरिंग मैनेजर, प्रोडक्ट मैनेजर, डिज़ाइनर, डेटा साइंटिस्ट, फाइनेंस लोग और यूज़र रिसर्चर—हर कोई कोड लिख रहा है। हर कोई अभी भी किसी न किसी चीज़ में विशेषज्ञ है, लेकिन हर कोई कोडिंग भी कर रहा है।
उन्होंने "यह अच्छा क्यों है" पर विस्तार से नहीं बताया, लेकिन अंतर्निहित तर्क यह है: जब कोड लिखने की सीमांत लागत शून्य के करीब पहुँचती है, तो पहले इंजीनियरिंग से बाहर रखी गई भूमिकाएँ (फाइनेंस, डिज़ाइन, रिसर्च) सीधे इंजीनियरिंग आउटपुट का उत्पादन करने की क्षमता प्राप्त कर लेती हैं, जिससे श्रम विभाजन की सीमाएँ धुंधली हो जाती हैं।
नोट:
इसे स्टार्टअप में सत्यापित करना आसान है, लेकिन एक बड़े उद्यम में बहुत कठिन है। 5,000 लोगों के बैंक IT विभाग में अनुपालन, जोखिम, परिवर्तन प्रबंधन और ऑडिट ट्रेल्स होते हैं जिन्हें सिर्फ इसलिए दरकिनार नहीं किया जा सकता क्योंकि "मैं कोड लिख सकता हूँ।" बोरिस Anthropic जैसी छोटी, हल्की-प्रक्रिया वाली कंपनी के बारे में बात कर रहे हैं।
[5] SaaS का अंत: AI किन खाइयों को समतल करेगा, और कौन सी रहेंगी
लॉरेन ने पूछा: अब जब कोड लिखना 10x या 100x सस्ता हो गया है, तो सॉफ्टवेयर उत्पादों का मूल्य कैसे बदलेगा? क्या हम SaaS के अंत का सामना कर रहे हैं?
बोरिस ने कहा कि यह उनका पसंदीदा प्रश्न था, फिर हैमिल्टन हेल्मर के "7 Powers" ढाँचे का उपयोग करके उत्तर दिया।
नोट:
हैमिल्टन हेल्मर एक रणनीतिकार और "7 Powers: The Foundations of Business Strategy" (2016) के लेखक हैं। वह स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभों को सात प्रकारों में वर्गीकृत करते हैं: इकोनॉमीज़ ऑफ़ स्केल, नेटवर्क इफेक्ट्स, काउंटर-पोज़िशनिंग, स्विचिंग कॉस्ट, ब्रांड, कॉर्नर्ड रिसोर्सेज़ और प्रोसेस पावर।
बोरिस का निर्णय है कि AI इनमें से दो खाइयों को समतल करेगा:
पहली है स्विचिंग कॉस्ट। इसका कारण सीधा है: मॉडल उपयोगकर्ताओं को एक टूल से दूसरे टूल में माइग्रेट करने में मदद कर सकते हैं। यह विचार कि "मैंने पहले ही Salesforce पर 300 वर्कफ़्लो कॉन्फ़िगर कर लिए हैं और स्विच नहीं कर सकता" को एक मॉडल द्वारा रातोंरात सब कुछ माइग्रेट करके हल किया जा सकता है।
दूसरी है प्रोसेस पावर, वह लाभ जहाँ "हमारे वर्कफ़्लो और प्रक्रियाएँ दूसरों द्वारा दोहराई नहीं जा सकतीं।" बोरिस का कहना है कि Claude 4.7 पहले से ही किसी भी चीज़ को "हिल-क्लाइंब" कर सकता है—आप एक लक्ष्य निर्धारित करते हैं, इसे पुनरावृत्त और अनुकूलित करने देते हैं, और यह अंततः परिणाम प्राप्त करता है। प्रक्रिया अनुकूलन, जो कभी बड़ी कंपनियों द्वारा वर्षों में संचित एक आंतरिक संपत्ति थी, मॉडल द्वारा उपभोग की जा रही है।
यह पहला मॉडल है जो ऐसा कर सकता है। आप लक्ष्य निर्धारित करते हैं, इसे तब तक चलने देते हैं जब तक यह पूरा न हो जाए, और यह स्वचालित रूप से अंत तक निष्पादित होता है।
हालाँकि, उनका मानना है कि अन्य खाइयाँ अपरिवर्तित रहती हैं: नेटवर्क इफेक्ट्स, इकोनॉमीज़ ऑफ़ स्केल और कॉर्नर्ड रिसोर्सेज़ अभी भी कायम हैं। दूसरे शब्दों में, उत्पाद जो "जितने अधिक लोग उपयोग करते हैं, उतने बेहतर होते हैं" (सोशल, प्लेटफ़ॉर्म, मार्केटप्लेस) और कंपनियाँ जिनके पास "संसाधन हैं जो दूसरों को नहीं मिल सकते" (पेटेंट, लाइसेंस, विशेष अनुबंध) अभी भी सुरक्षित हैं।
उनका दूसरा निर्णय और भी कट्टरपंथी है:
अगले 10 वर्षों में, मूल बाजारों को बाधित करने में सक्षम स्टार्टअप की संख्या पिछले 10 वर्षों की तुलना में संभवतः 10 गुना अधिक होगी। क्योंकि अब आप एक बहुत छोटी कंपनी हो सकते हैं, एक बड़ी कंपनी के समान मूल्यवान उत्पाद बना सकते हैं, और सीधे प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। बड़ी कंपनियों को व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदलना होता है, कर्मचारियों को फिर से प्रशिक्षित करना होता है, और आंतरिक प्रतिरोध का सामना करना पड़ता है, लेकिन आपको नहीं—आप एक खाली स्लेट से शुरू करते हैं।
नोट:
स्विचिंग कॉस्ट के समतल होने के बारे में बोरिस का दावा संरचनात्मक रूप से विवादास्पद है। मॉडल डेटा माइग्रेट कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक एंटरप्राइज़ SaaS स्विचिंग कॉस्ट कहीं और निहित हैं: अनुपालन ऑडिट, अनुबंध की शर्तें, संगठनात्मक आदतें और विक्रेता प्रमाणन। Salesforce और SAP की खाइयाँ हमेशा इस जड़ता पर निर्भर रही हैं; प्रौद्योगिकी केवल एक छोटा सा हिस्सा है। Anthropic का अपना "Cowork" इसे चुनौती दे रहा है, लेकिन बाजार की प्रतिक्रिया (फरवरी 2026 में सॉफ्टवेयर शेयरों ने $285 बिलियन का बाजार पूंजीकरण खो दिया) से पता चलता है कि निवेशक दांव लगा रहे हैं कि उनका निर्णय सही है।
[6] उत्पाद बनाम मॉडल: जैसे-जैसे मॉडल मजबूत होते जाते हैं, कितना उत्पाद मूल्य बचता है?
डैन नाम के एक दर्शक सदस्य ने पूछा: Claude Code की सफलता का कितना हिस्सा आप उत्पाद निर्णयों बनाम स्वयं मॉडल को देते हैं?
बोरिस ने कोई सरल उत्तर नहीं दिया। उन्होंने कहा कि एक साल पहले यह 50/50 हो सकता था, और छह महीने पहले भी ऐसा ही था। दो साल बाद? उन्होंने कहा: "मुझे नहीं पता, हम केवल एक सप्ताह पहले की योजना बनाते हैं।"
लेकिन फिर उन्होंने एक अधिक दिलचस्प उत्तर दिया:
मैं पहले YC में था और कुछ कंपनियाँ शुरू की थीं। YC आपको जो जोर देकर सिखाता है वह है: कुछ ऐसा बनाएँ जो लोगों को पसंद आए। मॉडल चाहे कितना भी मजबूत हो या आप किसी भी श्रेणी में हों, आपको कुछ ऐसा बनाना होगा जो उपयोगकर्ता वास्तव में पसंद करें। यही कारण है कि उत्पाद मायने रखता है। हमने छोटे विवरणों पर बहुत प्रयास किया क्योंकि यदि आप इसका पूरे दिन उपयोग करते हैं, तो वे विवरण अनुभव को परिभाषित करते हैं।
उन्होंने यह भी स्वीकार किया कि जैसे-जैसे मॉडल मजबूत होते जाते हैं, बाहरी "हार्नेस" (स्कैफोल्डिंग, कॉलिंग फ्रेमवर्क) कम महत्वपूर्ण होता जाएगा। एक साल बाद, उत्पाद सुरक्षा तंत्र (प्रॉम्प्ट इंजेक्शन डिफेंस, स्टैटिक कमांड वैलिडेशन, परमिशन मोड, ह्यूमन-इन-द-लूप) उतने आवश्यक नहीं हो सकते हैं क्योंकि मॉडल स्वाभाविक रूप से सही काम करेगा।
उनकी उत्पाद दिशा एक और परत जोड़ना नहीं है, बल्कि यह सोचना है: हम Loops को प्रथम श्रेणी के नागरिक कैसे बनाएँ? हम एक व्यक्ति के लिए एक साथ कई Agents चलाना कैसे आसान बनाएँ?
नोट:
यह वास्तव में एक आंतरिक Anthropic विश्वास को स्वीकार करता है: जैसे-जैसे मॉडल क्षमताएँ बढ़ती हैं, एप्लिकेशन लेयर पर विभेदीकरण की खिड़की सिकुड़ती जाती है। यह स्वतंत्र AI ऐप कंपनियों के लिए एक निराशाजनक संकेत है। आप आज Claude API पर जो रैपर, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और परमिशन मैनेजमेंट बनाते हैं, वह एक साल के भीतर बेस मॉडल में आंतरिक किया जा सकता है।
[7] सॉफ्टवेयर का लोकतंत्रीकरण: प्रिंटिंग प्रेस से टेक्स्टिंग तक
एक दर्शक सदस्य ने पूछा: क्या Claude Code "सॉफ्टवेयर बनाने" को एक ऐसा कौशल बना देगा जो सभी के पास होना चाहिए, जैसे "Office का उपयोग करना जानना"?
बोरिस का उत्तर: हाँ, और उससे भी अधिक चरम।
मुझे लगता है कि यह "मुझे पता है कि टेक्स्ट कैसे भेजना है" के स्तर का कौशल बन जाएगा।
उन्होंने अपने पसंदीदा ऐतिहासिक सादृश्य: प्रिंटिंग प्रेस पर विस्तार से बताया।
बोरिस के अनुसार, 1400 के दशक में, केवल लगभग 10% यूरोपीय साक्षर थे, और उन्हें अक्सर राजाओं और रईसों द्वारा उनके लिए लिखने के लिए काम पर रखा जाता था। गुटेनबर्ग द्वारा प्रिंटिंग प्रेस के आविष्कार और उसके बाद के सुधारों के बाद, अगले 50 वर्षों में पिछले 1,000 वर्षों की तुलना में अधिक साहित्य प्रकाशित हुआ, और एक किताब की कीमत लगभग 100 गुना गिर गई। कुछ सौ साल बाद, वैश्विक साक्षरता बढ़कर 70% हो गई। आज, हम सभी पढ़ और लिख सकते हैं, लेकिन "पेशेवर लेखक" का पेशा अभी भी मौजूद है।
नोट:
बोरिस के आंकड़े थोड़े कम हैं। विद्वानों का अनुमान है कि 15वीं शताब्दी की शुरुआत में यूरोपीय वयस्क साक्षरता 10% नहीं, बल्कि 25-30% थी; आज की वैश्विक साक्षरता 70% के करीब नहीं, बल्कि 90% के करीब है। लेकिन उनकी दिशा सही है: प्रिंटिंग प्रेस इतिहास की सबसे महत्वपूर्ण डी-प्रोफेशनलाइज़ेशन घटनाओं में से एक थी।
बोरिस का अनुमान है कि सॉफ्टवेयर उसी प्रक्रिया से गुज़रेगा, लेकिन 50 वर्षों की तुलना में बहुत तेज़। उन्होंने एक विशिष्ट दृष्टिकोण दिया:
उदाहरण के लिए, अकाउंटिंग सॉफ्टवेयर लिखना लें। आज, अकाउंटिंग सॉफ्टवेयर लिखने के लिए सबसे अच्छा व्यक्ति एक इंजीनियर नहीं है; यह एक अकाउंटेंट है जो वास्तव में व्यवसाय को समझता है। क्योंकि वे डोमेन को अंदर-बाहर जानते हैं, कोड लिखना आसान हिस्सा है।
अंतर्निहित संदेश स्पष्ट है: निकट भविष्य में सबसे अधिक प्रतिस्थापन योग्य नौकरियाँ शुद्ध तकनीकी इंजीनियर हैं जो "केवल कोड करना जानते हैं और किसी भी ऊर्ध्वाधर व्यावसायिक डोमेन को नहीं समझते हैं।"
[8] वास्तविक बढ़त प्रौद्योगिकी में नहीं, बल्कि संगठनात्मक प्रक्रिया में है
एक दर्शक सदस्य ने पूछा: लोग कहते हैं कि आप जैसी कंपनियाँ "भविष्य में जी रही हैं" क्योंकि आप मॉडल के शुरुआती संस्करणों का उपयोग करते हैं। Claude Code रिलीज़ होने से पहले एक आंतरिक उपकरण था। क्या Anthropic की इंजीनियरिंग प्रथाओं और बाहरी दुनिया के बीच का अंतर एक महीने, तीन महीने या छह महीने का है? क्या यह बढ़ रहा है या घट रहा है?
बोरिस का उत्तर था कि मॉडल लेयर पर मूल रूप से कोई अंतर नहीं है: आंतरिक रूप से वे Mythos और Opus 4.7 का उपयोग करते हैं। "हम कुछ परीक्षण के लिए Mythos का उपयोग करते हैं, लेकिन Opus 4.7 हमारा मुख्य डॉगफ़ूडिंग वर्कहॉर्स है।" इन मॉडलों के वेरिएंट अंततः सार्वजनिक होंगे।
नोट:
Mythos एक आंतरिक फ्रंटियर मॉडल है जिसे Anthropic ने अप्रैल 2026 में स्वीकार किया था कि यह अस्तित्व में है। यह केवल Project Glasswing साइबर सुरक्षा कार्यक्रम के भीतर बाहरी रूप से खुला है। इसने SWE-bench पर 93.9% और USAMO पर 97.6% स्कोर किया, और दावा किया कि यह "किसी भी जारी मॉडल से काफी आगे है।" बोरिस स्वीकार करते हैं कि Anthropic Claude Code को डॉगफ़ूड करने के लिए Mythos का उपयोग करता है। दूसरे शब्दों में, जनता जिस Claude Code का उपयोग करती है, वह एक अजारित, मजबूत मॉडल की मदद से बनाया गया था।
लेकिन उनका मानना है कि प्रक्रियाओं के कारण उत्पाद लेयर पर एक बड़ा अंतर है, जो स्वयं मॉडल से संबंधित नहीं है:
Anthropic में, हमने Claude को हर कदम पर एकीकृत किया है। जब मैं कोडिंग कर रहा होता हूँ, मेरे Claudes Loops में चल रहे होते हैं; वे अनिश्चित होने पर प्रश्न पूछने के लिए Slack पर अन्य लोगों के Claudes को ढूँढ़ेंगे। पूरी कंपनी में हमारे पास कोई हाथ से लिखा हुआ कोड नहीं बचा है। सभी SQL मॉडल द्वारा लिखी जाती है।
उनका निष्कर्ष: नेतृत्व की कुंजी यह है कि संगठन स्वयं को कैसे बदलता है। हर कोई प्रौद्योगिकी प्राप्त कर सकता है, लेकिन पूरी कंपनी को हाथ से लिखे कोड से मॉडल-जनित कोड में बदलना, कर्मचारियों के Claudes को Slack पर एक-दूसरे से प्रश्न पूछने देना, और यह सुनिश्चित करना कि कोई SQL मैन्युअल रूप से न लिखी जाए, एक संगठनात्मक व्यवहार परिवर्तन है जो तकनीकी प्रगति की तुलना में बहुत धीमी गति से होता है।
नोट:
"हमारे पास कोई हाथ से लिखा हुआ कोड नहीं है" एक साहसिक बयान है और संभवतः बुनियादी ढाँचे या सुरक्षा-संवेदनशील कोड के लिए शाब्दिक रूप से सत्य नहीं है, लेकिन यह इंजीनियरिंग के Anthropic के कट्टरपंथी पुनर्निर्माण को दर्शाता है। यह एक सामान्य भ्रम का उत्तर देता है: कई कंपनियाँ Claude API से जुड़ती हैं लेकिन कोई उत्पादकता परिवर्तन नहीं देखती हैं क्योंकि संगठन ने पुनर्गठन नहीं किया है। जैसा कि माइक क्रीगर ने एक अन्य साक्षात्कार में कहा: "Claude अब 90-95% कोड लिखता है; अड़चन इंजीनियरिंग नहीं है, यह निर्णय लेना है।"
[9] समानांतर Agents और स्थानीय मॉडल: उपयोगकर्ताओं को चिंता नहीं करनी चाहिए
जिरेन नाम के एक दर्शक सदस्य ने पूछा: आप उत्पाद और मॉडल स्तरों पर "कब समानांतर करना है" की पूर्व शर्त कैसे डालते हैं? वर्तमान में, उपयोगकर्ताओं को यह तय करना होता है कि कब कई Agents खोलने हैं, लेकिन मॉडल को यह स्वयं पता होना चाहिए।
बोरिस ने कहा कि उत्पाद स्तर पर, यह प्रॉम्प्ट को बदलने के बारे में है: निर्देशों को समायोजित करना ताकि मॉडल ऑटो-समानांतरीकरण के लिए अधिक इच्छुक हो। लेकिन उनका मुख्य बिंदु यह है कि मॉडल स्वयं में सुधार हो रहा है; 4.7 पहले से ही स्वाभाविक रूप से ऐसा करता है। उन्होंने एक उदाहरण दिया:
मैंने 4.7 से एक डेटा क्वेरी चलाने के लिए कहा, और इसने सक्रिय रूप से मुझसे कहा: "मैंने देखा कि यह डेटा बदल रहा है; मैं आपके लिए एक Loop शुरू करूँगा और हर 30 मिनट में एक रिपोर्ट दूँगा।" मैंने कहा "ठीक है, इसे Slack पर भेजें," और इसने स्वयं इसे सेट करने के लिए Slack MCP का उपयोग किया।
उनका निर्णय है कि लंबी अवधि में, उपयोगकर्ताओं को यह समझने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए कि बैचिंग, Loops या कई Agents का उपयोग कब करना है:
यदि उपयोगकर्ता को यह सीखना है कि इन उपकरणों को कैसे शेड्यूल करना है, तो उत्पाद डिज़ाइन विफल रहा; मैं विफल रहा। इसे मॉडल और हम इसे कैसे प्रॉम्प्ट करते हैं, द्वारा संभाला जाना चाहिए।
[10] क्लाउड AI बनाम स्थानीय AI
एक दर्शक सदस्य ने पूछा: हर कोई क्लाउड में Claude या Codex का उपयोग करता है, लेकिन कई लोग स्थानीय AI की वकालत करते हैं। एक बार जब ओपन-वेट मॉडल पकड़ लेते हैं, तो क्या स्थानीय उच्च-गुणवत्ता वाला कोडिंग सहायक एक व्यवहार्य दिशा है? क्या भविष्य क्लाउड-आधारित है या स्थानीय?
बोरिस का उत्तर सीधा था: इससे कोई फर्क नहीं पड़ता।
क्योंकि भविष्य में, मॉडल स्वचालित रूप से इन अंतर्निहित विवरणों को संभालेगा। एक या दो साल में, मॉडल स्वतंत्र रूप से कोडिंग पूरी करेगा, Agents शुरू करेगा और वातावरण स्थापित करेगा। यदि यह मूल्यांकन करता है और सोचता है कि "मुझे इसके लिए एक स्थानीय मॉडल का उपयोग करना चाहिए," तो यह करेगा। ये अब इंजीनियरों के लिए मैन्युअल निर्णय नहीं होंगे।
नोट:
यह उत्तर Sequoia सम्मेलन के संदर्भ में दिलचस्प है। स्थानीय AI हार्डवेयर विक्रेताओं (NVIDIA, Apple) और ओपन-सोर्स समुदाय के लिए एक दांव है। बोरिस इसे एक "कार्यान्वयन विवरण जिसकी उपयोगकर्ताओं को परवाह नहीं करनी चाहिए" के रूप में वर्गीकृत करते हैं, मूल रूप से मॉडल तैनाती स्थान को एक उच्च-स्तरीय Agent द्वारा तय की गई रूटिंग समस्या में बदल देते हैं। यह "स्थानीय-प्रथम" पर विभेदीकरण करने वाले स्टार्टअप के लिए अच्छी खबर नहीं है।
[11] MCP और कंप्यूटर उपयोग: नॉलेज वर्क Claude Code पथ का अनुसरण कैसे करता है
जेमी नेस्टर नाम के एक दर्शक सदस्य ने पूछा: Claude Code अच्छी तरह से काम करता है क्योंकि डेवलपर का काम स्थानीय है—फ़ाइलें, टर्मिनल और Git मशीन पर हैं। लेकिन नॉलेज वर्क ऐसा नहीं है; डॉक्स, शीट्स और CRM क्लाउड में हैं। आप Cowork जैसे उत्पादों को नॉलेज वर्कर्स के लिए उतना ही प्रभावी कैसे बनाते हैं जितना Claude Code डेवलपर्स के लिए है?
बोरिस ने स्वीकार किया कि अधिकांश नॉलेज वर्क पहले से ही क्लाउड में है (Salesforce, Google Docs)। उनका उत्तर सरल था:
हमारे लिए, उत्तर हमेशा सबसे सरल होता है: MCP। आप Claude.ai में जिस Salesforce MCP कनेक्टर का उपयोग करते हैं, उसका उपयोग Cowork, Claude CLI और सभी Claude Code एंट्री पॉइंट भी कर सकते हैं।
जेमी ने पूछा: MCP के बिना सिस्टम के लिए, क्या कंप्यूटर उपयोग बड़ा अवसर है?
बोरिस ने कहा कि कंप्यूटर उपयोग एक कैच-ऑल है:
मैं जानता हूँ कि Anthropic वर्तमान में कंप्यूटर उपयोग में काफी आगे है। यदि आप इसका उपयोग Cowork के माध्यम से करते हैं, तो यह मूल रूप से आपके कंप्यूटर पर किसी भी सॉफ्टवेयर को संचालित कर सकता है। यह धीमा है, लेकिन यह 4.7 के साथ बहुत अच्छी तरह से काम करता है।
लेकिन वह सार को देखना पसंद करते हैं:
मॉडल को इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह MCP, CLI या API है; यह केवल टोकन देखता है।
[12] अगला "प्रोडक्ट ओवरहैंग" कहाँ है?
एक अंतिम दर्शक सदस्य ने पूछा: यदि आपने "प्रोडक्ट ओवरहैंग" देखा और Claude Code बनाया, तो अब आप किस पर काम कर रहे हैं जो आज ठीक दिखता है लेकिन आपको उम्मीद है कि 6-12 महीनों में बहुत अलग होगा?
बोरिस का उत्तर: Claude Design.
यह अब पहले से ही काफी उपयोगी है; भविष्य में यह बहुत बेहतर होगा।
नोट:
Claude Design एक उत्पाद है जिसे Anthropic Labs ने 17 अप्रैल, 2026 को Claude Opus 4.7 के साथ जारी किया था। यह बातचीत के माध्यम से प्रोटोटाइप, स्लाइड्स और मार्केटिंग पेज उत्पन्न करने के लिए एक विज़ुअल वर्कबेंच है। यह डिज़ाइन सिस्टम लागू करने के लिए कोडबेस पढ़ सकता है और Claude Code या Canva को निर्यात कर सकता है। Anthropic इसे Figma और Canva के पूरक या विकल्प के रूप में स्थान देता है।
उन्होंने कई दिशाओं का भी उल्लेख किया: आने वाले हफ्तों में नई Claude Code सुविधाएँ आ रही हैं; बड़े पैमाने पर एजेंट समानांतरीकरण (Loop, Batch) के लिए बेहतर क्षमताएँ; और Computer Use।
अंतिम प्रश्नोत्तरी सारांश
प्रश्न: Claude Code की सफलता में मॉडल बनाम उत्पाद का कितना योगदान है?
उत्तर: एक साल पहले 50/50, छह महीने पहले 50/50। दो साल बाद? अज्ञात। लेकिन उत्पाद हमेशा मायने रखता है क्योंकि उपयोगकर्ता वही खरीदते हैं "जो रोज़ उपयोग करने में अच्छा लगता है।"
प्रश्न: भविष्य की टीम कैसी दिखेगी?
उत्तर: अधिक सामान्यवादी, विशेष रूप से वे जो अंतर-अनुशासनात्मक हैं और उत्पाद, कोड, डिज़ाइन और डेटा विज्ञान कर सकते हैं।
प्रश्न: क्या SaaS वास्तव में बाधित हो रहा है?
उत्तर: स्विचिंग लागत और प्रक्रिया शक्ति की खाइयाँ समतल हो जाएँगी; नेटवर्क प्रभाव, पैमाना और सीमित संसाधन बने रहेंगे। अगले दशक में 10 गुना अधिक स्टार्टअप बाजारों को बाधित करेंगे।
प्रश्न: क्या कोडिंग एक सार्वभौमिक कौशल बन जाएगा?
उत्तर: हाँ, साक्षरता से भी अधिक। लेखाकार, इंजीनियर नहीं, लेखांकन सॉफ्टवेयर बनाने के लिए सबसे उपयुक्त हैं।
प्रश्न: Anthropic का आंतरिक नेतृत्व कहाँ है?
उत्तर: संगठन में, केवल मॉडल में नहीं। कोई हाथ से लिखा कोड नहीं, Claudes Slack पर Claudes से बात कर रहे हैं। यह बाहरी लोगों के लिए मॉडल की तुलना में दोहराना अधिक कठिन है।
प्रश्न: स्थानीय AI या क्लाउड AI?
उत्तर: इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। मॉडल दो साल में रूटिंग तय करेंगे।
निष्कर्ष
बोरिस के निर्णयों में, तीन परस्पर जुड़ी भविष्यवाणियाँ ट्रैक करने लायक हैं।
पहला, "प्रोग्रामिंग हल हो गई है" उनके लिए एक तथ्य है, लेकिन उनका नमूना TypeScript+React स्टैक है जो मॉडलों द्वारा सबसे अधिक पसंद किया जाता है। असली परीक्षा विरासत एंटरप्राइज़ कोडबेस, एम्बेडेड सिस्टम और उच्च-अनुपालन परिदृश्य होंगे। क्या यह अगले वर्ष में उन क्षेत्रों में फैलता है, यह निर्धारित करेगा कि "हल" सभी पर लागू होता है या केवल कुछ पर।
दूसरा, वह स्विचिंग लागत और प्रक्रिया शक्ति को उन खाइयों के रूप में वर्गीकृत करता है जिन्हें AI समतल करेगा। यह Anthropic की उत्पाद रणनीति का आधार है। फरवरी 2026 में सॉफ्टवेयर शेयरों में 285 बिलियन डॉलर की गिरावट बाजार की प्रारंभिक प्रतिक्रिया थी, लेकिन एंटरप्राइज़ IT चक्र 24-36 महीने के होते हैं; हमें अगले दो वर्षों में नवीनीकरण और नई खरीदारी देखने की आवश्यकता है।
तीसरा, डेटा विसंगतियों के बावजूद उनका प्रिंटिंग प्रेस सादृश्य दिशात्मक रूप से सही है। प्रिंटिंग प्रेस के बाद सामग्री उत्पादन का विस्फोट 50 साल लगा; सॉफ्टवेयर इसे बहुत तेजी से कर सकता है। लेकिन एक बिंदु जिस पर उन्होंने विस्तार नहीं किया: प्रिंटिंग प्रेस ने सदियों की सेंसरशिप, कॉपीराइट युद्ध और राजनीतिक उथल-पुथल को भी जन्म दिया। "हर कोई सॉफ्टवेयर लिख सकता है" न केवल रचनात्मकता से मेल खाता है, बल्कि मैलवेयर, डीपफेक और AI-जनित शोषण के एक साथ विस्फोट से भी मेल खाता है।
बोरिस की भविष्यवाणी कि सुरक्षा तंत्र महत्वहीन हो जाएंगे, को भी वास्तविकता की जांच की आवश्यकता है। वह कहते हैं कि मॉडल "स्वचालित रूप से सही काम करेंगे," लेकिन उत्पादन में उच्च-विशेषाधिकार स्वचालन को अभी भी बाहरी नियंत्रण की आवश्यकता है। अप्रैल 2026 में, एक Claude Opus 4.6-संचालित एजेंट ने कथित तौर पर एक उत्पादन डेटाबेस और उसके बैकअप को हटा दिया। Anthropic के स्वयं के 4.7 रिलीज़ नोट्स में उल्लेख है कि सुधार के बावजूद, सुरक्षा प्रोफ़ाइल अभी तक "परिपूर्ण" नहीं है।
दो विशिष्ट संकेत देखने लायक: पहला, Claude की कीमत कैसे बदलती है क्योंकि Routines और Loops एजेंट शेड्यूलिंग को Anthropic के सर्वर पर स्थानांतरित करते हैं; दूसरा, क्या 2026 के अंत तक "पूरी तरह से Claude Code के साथ निर्मित एक गैर-इंजीनियर-स्थापित यूनिकॉर्न" उभरता है। यदि ऐसा होता है, तो बोरिस का सादृश्य तथ्य बन जाता है। यदि नहीं, तो समयरेखा बदल जाती है।
मूल वीडियो: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
