9月4日，Anthropic在其官网上发布公告，明确其服务条款将强化区域性限制：任何“由被限制地区（如中国）控制”51%以上所有权的公司，不论其注册地在哪，都将被禁止使用其服务。

这也是美国AI公司首次对中国相关企业采用如此直接、全面的限制措施，在行业中算是前所未见的。

细数Anthropic的产品，在基础模型层面，中国的大模型阵营并没有掉队——无论是DeepSeek在推理效率上的尝试，还是Kimi、Qwen在中文语境里的表现，都已经在部分指标上逼近甚至超越了国际一线。

但有一个方向，我们不得不承认差距仍然巨大，那就是Claude Code。

自2023年起Cursor出现，把VS Code和大模型深度融合。无数开发者第一次体验到“结对编程”的感觉：输入注释就能得到函数实现，问一句命令就能自动完成复杂配置。那时的舆论一度认为，AI编程的未来答案已经尘埃落定：AI IDE。

然而，2025年Claude Code的发布，打破了这种唯一解的叙事，而且彻底换了一个思路——编程Agent。用户只需要描述目标，Claude Code就能生成架构、产出代码、自动运行测试，甚至自行修复错误。

Claude Code不是帮你写，而是替你做。它不是来改善你的编程体验，而是试图接管整个过程。

而且Claude Code和Devin那些叫好不叫座的项目不同，它不是“实验品”。在推出后的短短几个月里，Claude Code活跃用户数暴涨三倍，营收扩大了5.5倍以上。最新数据显示，它拥有超过11.5万名开发者用户，每周处理近两亿行代码，年化收入约达5亿美元。

换句话说，美国在编程Agent的领先已经不只是技术层面的，而是商业化与生态层面的全面领先。这是今天在国别竞争视角下，最该“警惕”的。

如今的世界是建立在代码上，而Claude Code代表的，可能就是下一个开发范式。对我们来说，它不仅值得研究，更值得追问：在被切断使用权之后，中国公司们要如何走出自己的路？

Claude Code和Cursor有什么不同？

对很多初次接触的用户来说，Claude Code和Cursor好像差不多：都能用自然语言写代码，也能执行终端命令。Cursor甚至也宣称自己有Agent模式。

但经过反复使用后，差别会变得越来越明显。

Cursor仍然是IDE的延伸。而Claude Code则试图跳出IDE，把自己放在工作流的中枢。这就是为什么，在行业里，Claude Code被看作Devin、AutoDev这一类“端到端AI工程师”的轻量化实现，而不是另一个IDE插件（虽然它也能通过终端形式接入IDE）。

借用一位程序员老哥在Reddit上的评论：“Cursor feels like pair programming，Claude Code feels like outsourcing.”前者仍然强调人与AI的协作体验，后者则更强调结果导向。

我们应该从Claude Code中学会什么？

Claude Code的关键在于，它不是一个“写代码的模型”，而是一条完整的自动化流水线。

用户在终端里输入一个需求，它会先把需求拆解成一套计划，然后一步步调用工具去落地：写文件、运行命令、安装依赖、跑单元测试。

这种体验和IDE插件截然不同。Cursor更像是给你多了一双手，帮你写快一点；Claude Code则像是请来了一整个外包团队。

在架构上，它做了“角色重置”。交互界面只是表层，真正的核心是调度引擎和工具系统：前者负责把自然语言翻译成计划，后者负责和系统环境打交道。

它能直接读写文件、执行Bash命令、分析依赖，甚至通过MCP扩展加载第三方工具。统一接口让这些工具能像乐高一样拼装组合，从而完成复杂的链式任务。

图源：阿里云开发者

为了保证效率，Claude Code还做了一套上下文管理机制。它不会粗暴地把整个项目塞进模型，而是缓存常用信息，按需加载相关文件，并在搜索结果过多时自动截断。这让它既能把握全局，又不会被无关细节拖累。

在细节上，Claude Code还有不少小巧思：同一个请求会跑两次，用来判断模型是否犹豫不决。长对话会被自动压缩成摘要，避免上下文爆炸，简单任务则交给更轻量的Haiku模型，节省算力开销。而内置的ripgrep工具，让它能在大型代码库里实现毫秒级的搜索。

所有这些工程化的设计，汇聚到一起，才让Claude Code给人的感觉像是一个真正能带项目的高级工程师。

（以上内容参考阿里云开发者的文章：Claude Code深度拆解：一个顶级AI编程工具的核心架构，以及Github ShareAI-Lab项目：analysis_claude_code。）

对中国开发者而言，这正是需要正视的差距：不是我们缺少写代码的模型，而是我们缺少把模型变成流水线、再变成生态的能力。

Claude Code SDK：从工具到基础设施

如果说最初的Claude Code只是证明了“编程Agent可以跑通”，那么SDK的推出则彻底改变了它的角色。

CUDA之于GPU的意义，在某种程度上可以类比Claude Code SDK之于编程Agent。CUDA让GPU从图形处理单元变成通用算力平台，而SDK则让Claude Code从一款工具，变成了别人可以依赖和扩展的底座。

在SDK发布之后，Claude Code不再只是Anthropic内部维护的单体应用，而成为一个开放的系统。开发者能够基于它构建属于自己的Agent。

过去你只能“使用Claude Code”，而现在你可以“在Claude Code上开发”。

官方文档甚至明确列出了多个行业模板：SRE故障诊断Agent、安全审计bot、值班工程助手、法律顾问、金融分析师、市场写作助手等。在Python SDK中，一个法律审查Agent的示例代码只需几十行就能搞定启动、查询、反馈流程，完全可嵌入日常脚本。

社区开发者还做出了更具创意的扩展：一位开发者围绕CLI SDK写了一个JavaScript wrapper，添加了session.fork()和revert()功能，支持多路径探索和会话版本管理。

更引人注目的是，Medium的一篇文章展示了完整从产品需求到部署的“AI团队结构”，每个角色由Claude Code Agent执行，覆盖架构审核、任务拆分、模块开发、冲突协调——几乎是一个由AI驱动的开发部门。

Devin、AutoDev曾经展示过“端到端AI工程师”的未来想象，但没能从实验室走出来。而Claude Code则先通过轻量化形态完成市场验证，再通过SDK实现平台化。

中国如果不能在SDK与生态层面形成对等的产品，那么未来不仅会缺少一款工具，更可能缺少整个开发生态，重走国产芯片的老路。

高成本与国产机会

流水线的效率是真实的，但流水线烧的钱同样很真实。

尽管Claude Code展现了前所未有的自动化编程能力，但它背后的成本却并不低。尤其当项目复杂度提升时，Agent模式会消耗大量token。

据Business Insider报道，一位开发者以每月200美元订阅计划使用Claude Code，却在几周内耗费了价值近3.5万美元的推理服务。Anthropic为此在2025年8月起，引入每周使用上限制度，并在后台自动切换更便宜的模型，以控制开销。这一举动也被不少开发者吐槽Claude Code变笨了。

图源：Anthropic访谈视频

这也说明，流水线模式的未来虽然真实，但在现有商业模式下，开发者未必承受得起。

而这，正是国产替代的机会所在。通过优化推理框架、适配国产算力芯片、降低token成本，我们完全有可能在成本效率上实现超车。

事实上，国内已经出现一些替代尝试：开发者用“Claude Code Router”将核心流程保留，却在推理环节换上DeepSeek、Kimi等国产模型，以此降低成本。阿里也推出了Qwen Code，明确对标Claude Code，探索流水线式编程Agent的国产路径。

代码的未来，不该永远依赖他人。真正的答案，必须写在我们自己的流水线上。

本文来自微信公众号：硅星人Pro （ID：gh_c0bb185caa8d），作者：董道力