AI agent 靠写代码出的名，结果 90% 的人拿它干别的
AI agent 靠写代码出的名，结果 90% 的人拿它干别的
AI agent 是靠写代码出的名。结果昨天 Anthropic 自己把数据甩出来了，在 Claude Cowork 的 120 万次会话里，软件开发只占 8.7%。
官方博客的原话更狠，超过 90% 的用途，不是写代码。
这份报告 7 月 7 日发在 Claude 官方博客上，标题很朴素，How people are using Claude Cowork，人们在怎么用 Claude Cowork。同一天他们还发了另一篇，宣布 Cowork 开放移动端和网页端。两篇放在一起看，信息量比单看任何一篇都大。我把两篇都翻完了，想跟你唠唠。
先交代一下 Cowork 是个啥，很多朋友可能还没用过。
2025 年 Anthropic 发布 Claude Code 的时候，他们自己都没料到，一堆非技术用户跑进来玩。一辈子没开过终端的人，拿它写 agent 整理文件夹、给文件去重、生成表格公式。但对更多人来说，终端始终是个吓人的地方，黑底白字，一个真正意义上的黑盒子。于是他们做了 Claude Cowork，把 Claude Code 那套 agentic 能力，就是让 AI 自己拆任务、自己调工具、自己干到底的能力，搬进普通人已经在用的聊天界面。今年 1 月上线。
用法大概是，你把一个任务整个交给它，它跨着你的文件、日历、邮件、聊天软件和网页，一路干到交活。不是问一句答一句，是接单干活。
然后就是这次的数据。他们从 5 月 11 日到 31 日抽了 120 万条匿名会话，来自 60 多万家组织，用自动分类系统按 20 种工作类型打了标签。结果排出来，第一名是业务流程与运营，33.4%，具体是些什么呢，把散落各处的进展汇总成一份报告，搭新人入职清单，核对表格数据。第二名是内容创作与文案，16.4%，起草稿件、做幻灯片、写提案。
然后，才轮到软件开发，8.7%。
后面还有 DevOps 和基础设施 7%，研究与情报 6.4%，数据分析 5.8%，文档处理 4.1%，销售运营 4%。再往后的个人助理、教育、会议纪要，都不到 4% 了。
前两名加起来，差不多正好一半。
好家伙。一个从写代码工具里长出来的产品，用户拿它干的头号大事，是汇总周报和对账。
我对这个结果的第一反应倒不是意外，是对上了。我日常的工作是给大模型搭脚手架，就是 agent 的工具链、调度、评测这些让模型真正能干活的工程层，天天看各种任务在 agent 手里跑成什么样。跑得最稳、用户最离不开的，从来不是那些炫技的场景，恰恰是这种琐碎、重复、流程清晰的活。模型写代码写得再惊艳，demo 看完大家鼓个掌，真正让人天天回来用的，是它把你最烦的那部分工作接走了。
Anthropic 给这类活起了个名字，我觉得起得有点子牛逼，叫 the work around the work，工作周围的工作。
什么意思呢。这些活很少出现在任何人的职位描述里，但占掉每个人一周里一大块时间。对完季度账还得写一份差异说明，一文件夹的合同要变成一张带风险标记的续约跟踪表，明天要见客户，得从通话记录和销售数据里拼一份演示文稿。没有一项是你的本职，每一项都推着项目往前走。
报告里对前两大类还有个共性观察，这些工作都是连接性的。表格把分散的数据点拉到一个能读、能比、能跟踪的地方。幻灯片把一个想法讲给背景各不相同的一群人。入职清单帮新人接上组织里那些没人写下来的知识。都不是创造新东西，是把已有的东西搬运、翻译、组装，让信息从一个脑子流进另一个脑子。
官方举的三个例子我很喜欢。律师用它处理文档格式和归档，把时间留给疑难案子里真正需要法律判断的部分。招聘经理用它排面试、汇总各轮反馈，自己去跟候选人聊。团队负责人用它做那份解释艰难决策的幻灯片，然后，自己去做那个艰难的决策。
你看出来了吧，AI 干的都是周边，人留下的都是核心判断。至少在这份数据的图景里是这样。
那写代码那 8.7% 怎么解释，AI 不是最会写代码吗。报告里也说了，这跟 Claude Code 形成了挺有意思的对照。开发者写代码，压根不来 Cowork，人家用 Claude Code，那才是主战场。开发者跑到 Cowork 里来干嘛呢，干的同样是那些围绕角色的沟通活，写技术方案的说明文档，汇总线上问题给老板看。工程师也逃不开工作周围的工作。
顺着这个再聊聊程序员最关心的那个问题吧，AI 到底抢不抢饭碗。
我知道你大概率被这个问题烦过，也可能焦虑过。这份数据给出的图景比「AI 要取代程序员」微妙得多。AI 吃掉工作的顺序，不是按职业吃的，是按任务吃的，而且先吃的是那些谁都不想干、但谁都得干的部分。你想想看，你一周的时间里，纯写代码占多少，写周报、对齐会、给非技术同事解释进展、拼 PPT 又占多少。后面那坨才是先被端走的。
这话听着有点刺耳但我还是想说，如果你工作的主要成分就是搬运和组装信息，这份报告值得你认真看一遍，不是看热闹的那种看。而如果你的价值在判断，在拍板，在别人给不了的那个专业直觉，这份数据反而是个好消息，AI 在把你从厨房里往外捞。
不过这份报告我也不想只捡好听的讲。往下翻到方法论部分，有几个坑需要注意一下。
第一，他们的分类法里没有市场、财务、HR 这些独立类目，这些职能的活基本都被归进了「业务流程与运营」，所以那个 33.4% 是有水分的，官方自己承认这可能是它占到三分之一的部分原因。第二，采样是按每小时固定上限抓的，不是按流量百分比，所以所有数字都是占比，不代表绝对量，也看不出增长。第三，样本里还混着大概 5% 的个人用途，个人事务、兴趣爱好，甚至陪聊。
把这些局限一条条写在自家报告结尾，这个做法我给好评。见过太多行业报告，方法论藏得比结论还深，生怕你看懂。
然后是同一天的第二件事，Cowork 开放移动端和网页端了。Beta 会在未来几周逐步放开，Max 用户先行。
这次更新说了三个变化，我按我的理解给你过一遍。
一个是工作跟着你走，桌面上开的任务，手机上能查进度，产出随处能取。第二个我觉得是真正的大事，任务在后台持续跑，你合上笔记本去开会，它继续干，定时任务甚至不需要任何设备在线。官方给的例子是，你设一个周一早上 6 点的客户准备任务，它自己过一遍邮件、会议转录和相关新闻，产出一份简报，顺手把跟进邮件写好，放在草稿箱里，不发。等你醒了自己审。
第三个变化就是刚才那个「不发」，决策仍然归你。它碰到只有你能拍板的事会停下来问，问题直接推到你手机上，你开会开到一半也能改方向，它沿着新方向继续。没经过你审批的东西，一律不出门。
做 agent 工程的人看到这条会心一笑。让 AI 干活不难，难的是让它知道什么时候该停下来问人。这个分寸在行话里叫 human-in-the-loop，人在环上，做产品的都知道该有，真做对的没几个。问题推送到手机这个设计，比听起来难做，也比听起来重要。
博客里还引了一段用户的话，Ramp 公司一个做客户成功的老哥说，他出差时搭了个客户跟踪面板，笔记本上开的工，等行李转盘的时候在手机上接着弄，会话就那么稳稳接住了，线索一点没断。
这个画面挺打动我的。不是因为技术多炫，是因为它描述的是一种很具体的自由，工作不再钉死在某台设备前面。
对了，配合这次上线，Cowork 的双倍用量促销延长到了 8 月 5 日，想试的话现在窗口不错。完全没接触过的朋友可以从官方入门课开始，各个端的功能差异在帮助中心有对照表。我的建议是别拿它当玩具测那种「给我写首诗」的问题，找一个你桌上真实堆着的活，一个文件夹的乱账，一沓要汇总的反馈，指给它，跟它说清楚「做完」长什么样，然后看它怎么干。这玩意的成色，只有在真活上才看得出来。
写到结尾，我脑子里一直转着万能青年旅店那句词，是谁来自山川湖海，却囿于昼夜厨房与爱。知识工作者的厨房，就是那些周报、对账单和幻灯片，我们被困在里面的时间，比自己愿意承认的多得多。
现在有个东西开始把厨房里的活一件件接走了，120 万次会话就是证据。
那个更难的问题也就跟着来了，厨房空出来之后，你的山川湖海是什么。这个问题 AI 替你答不了，8.7% 也好，33.4% 也好，都只是别人的答案的统计。你自己的那一份，还得自己写。