新智元这篇文章把 Anthropic 的最新研究拉回到一个很具体的问题：Claude Code 变强之后，哪类人更会用它？研究样本来自约 40 万次 Claude Code 会话、约 23.5 万名用户，时间覆盖 2025 年 10 月到 2026 年 4 月。1 2

这不是「不会写代码也能躺赢」的故事。Anthropic 的说法更窄：成功率和用户在具体任务上的专业度相关，工具奖励的是能定义问题、拆边界、验收结果的人。2

报告称，在典型会话里，人类大约做 70% 的规划决策，Claude 大约做 80% 的执行决策。简单说，人决定「要做什么」，Claude 负责「怎么做」。2

新手会话中，每条提示大约触发 5 个 Claude 动作和 600 词输出；专家会话中，这个数字变成约 12 个动作和 3200 词输出。差距不只在提示词技巧，更在于用户是否知道该让模型验证什么、修正什么。2

严格成功口径下，新手会话成功率为 15%；中级及以上会话达到 28%—33%。至少部分成功的口径下，新手为 77%，中级及以上为 91%—92%。2

在出现错误、失败测试、反复尝试或用户不满意等「碰壁」会话里，新手最终严格成功的比例是 4%，专家是 15%。另一边，失败且一行代码都没写就放弃的比例，新手为 19%，其他经验水平为 5%—7%。2

2025 年 10 月到 2026 年 4 月，修 bug 会话占比从 33% 降到 19%；运行、部署等操作软件的会话从 14% 升到 21%；写作和数据分析大约翻倍。Anthropic 还估算，典型任务价值同期上升 27%。2

**这篇的可转发结论：**会写代码仍然重要，但 AI 编程时代更吃香的能力，是把一个含糊需求变成可执行任务，再判断模型交出来的东西能不能用。