Chris Lattner 是 LLVM 项目的创建者，也是 Clang 编译器的关键推动者之一，长期站在编译器工程、编程语言设计与大型软件系统实践的交汇点上。他对 Claude C Compiler 的判断之所以重要，源于他在过去二十多年里持续参与并推动的那一代编译器抽象——这些抽象已经深度嵌入现代软件工程体系，塑造了今天我们构建与维护大型系统的基本方式。
2 月 6 日，Anthropic 发布工程博客：他们让 Opus 4.6 以 agent 团队方式构建一套 C 编译器，“基本放手”两周后，它能在 Linux 内核上工作。2 月 7 日，Lattner 在 X 上转发并评价这一结果“相当惊人”——既反映了 AI/agent 能力的进展，也说明了编译器设计的某些特性。他随即抛出问题：如果由他来写一篇解读，哪些角度最值得写、又不至于重复现有讨论？在大量反馈推动下，他随后深入拆解其工作方式与构建过程，并于 2 月 20 日发表长文总结所见。
他在文中给出的判断是：Claude C 编译器之所以重要，不是因为“AI 写出了编译器”这条新闻本身，而是因为它证明了一点——在结构成熟、标准清晰、成败可验证的工程问题里，AI 已经可以把几十年积累下来的工程共识成体系地复刻出来：搭出架构、维护子系统一致性、在测试与失败反馈循环里迭代，直到“跑得过”。
这意味着实现、转译、重写、样板化改造这类过去最耗人力的工程活动，正在被直接纳入 AI 的默认工作范围，成本被系统性压低，从而让编程“从根本上发生了改变”。
但同一个案例也把短板推到台面上：它更像是在优化“通过测试”，而不是像人类工程师那样主动追求更通用、更稳健的抽象——一旦离开现成测试套件或既定成功标准，泛化能力就会变得脆弱。软件工程的重心因此被迫上移：写代码不再是瓶颈，瓶颈转向架构选择、抽象设计与工程判断——以及在复杂性引入之前，决定什么值得做、什么不该做。
以下是 Chris Lattner 的原文翻译：
Claude C 编译器的诞生，揭示软件未来形态
编译器在计算机科学发展史中占据着特殊地位。作为计科教育的经典课程，构建一款编译器本身就是段意义重大的历练。学生们需要借此直面软件的真实运作方式，研究语言、抽象、硬件、人类意图与机器执行之间的过渡边界。
曾经的编译器帮助人类与机器对话，如今的机器则开始帮助人类构建编译器。
笔者的职业生涯一直致力于编译器与编程语言方面的研究，Anthropic 打造的 Claude C 编译器（简称 CCC）自然引起了多的关注。我的基本观点非常简单：这代表着真正的进步，也是行业的一大里程碑。当然，AI 的进展并非世界末日，请大家冷静看待。
提纲挈领说一句：AI 构建 C 编译器并不能算多么重大的革命性突破，但却揭示了 AI 编程的发展历程及未来的前进方向。
以下是我的几条主要观点：
AI 不再局限于编写小段代码，而开始参与大规模系统的工程设计。
AI 正从局部代码生成转向全局工程参与：Claude C 编译器不仅涵盖函数，，更须维护子系统架构。
Claude C 编译器的设计与 LLVM 类似：依托数十年的编译器工程经验训练而成，其编译器架构也深受历史影响。
我们的法律体系往往滞后于技术进步，而 AI 正在挑战法律的边界。也许专有软件正在被时代淘汰。
优秀的软件依赖于高质量判断、沟通与清晰的抽象，AI 进一步强化了这点。
AI 编程完成的是实现环节的自动化，因此设计和维护变得更加重要。
手动重写和转译工作正被划入 AI 原生任务的范畴，将更高比例的工程活动囊括于其中。
只要人类投入更多精力在架构、设计和创新上，正确使用 AI 就能产生更好的软件。
随着 AI 系统的结构化知识持续增强，文档缺失开始成为制约开发能力的瓶颈，架构文档越来越多地扮演起基础设施的角色。
这一切都给工程团队带来了真实且直接的影响。在文章的最后，我将分享我们 Modular 团队如何将这些洞见转化为具体愿景。
编译器是什么？为什么要将其作为 AI 基准测试的重心？
要理解 Claude C 编译器的深远意义，我们首先需要理解编译器对于智能（无论是人类智能还是人工智能）为何如此重要。
编译器处于多个复杂领域的交汇点上：形式化语言设计、大规模软件架构、严苛的性能约束以及毫不妥协的正确性要求。
大多数应用程序可以容忍存在 bug，但编译器不行。一个错误转换就足以悄无声息导致程序 bug，进而影响无数用户的生产实践。因此其中每个层次都必须严格保持不变性，同时与其他层次协同工作。
从历史上看，这也让编译器成为计算机科学教育中至关重要的必修课。工程师们必须跨越抽象层展开思考：将文本转化为结构，将结构转化为意义，再将意义转化为高度优化的机器行为。
摘自我之前关于 LLVM 编译器设计文章。
这个过程实际还反映出更深层次的问题，即把人类意图转化为精确执行的过程。正因如此，编译器成为 AI 系统集成中一个独特而有趣的基准课题。
早期 AI 编程工具在编写函数、生成脚本或者填充缺失代码等局部任务上表现出色，这里考查的是模式识别和短期推理的能力。
Claude C 编译器展现出的更高层次进步，使其成为真正的里程碑。它展示了 AI 系统如何在整个工程系统中保持一致性，协调多个子系统、维护架构结构，随时间推移不断迭代以保障正确性并在复杂的测试与失败反馈循环下稳定运行。由此开始，AI 正式从代码补全转向整体工程参与。
更重要的是，编译器工程师构建的架构往往具有高度可读性与结构化水平。编译器具有分层抽象、统一命名约定、可组合的编译过程以及确定性反馈（具有明确标准的成功或失败判断）。正是这些特性，让接触过大量人类经验与源代码训练的学习机器获得了相对简单的工程参与入口。
由此看来，Claude C 编译器验证了过去数十年间的软件工程实践，在由编译器工程师们开发的跟着抽象结构之上实现了机器推理。但在意义非凡背后，这里也暗含一大重要局限性。
深入体察 Claude C 编译器
Claude C 编译器最引人注目的一点，在于 Anthropic 为其发布了完整源代码。与众多其他 AI 演示不同，此次亮相的不只是经过精心打磨的结果或者基准测试分数，而是任何人都能随意查阅的工程成果。包括提交历史、设计文档与未来规划，整个代码库都已对外公开。这意味着我们可以研究这套 AI 系统如何一步步构建编译器，搞清自己感兴趣的一切细节。
其中初次主要提交就“一次性”构建了系统的基本架构。Claude C 编译器严格遵循经典编译器结构，各主要子系统也都辅以出色的设计文档，具体包括：
处理预处理、解析和语义分析的前端（所有编译器通用）。
直接受 LLVM 启发的中间表示和优化成果。
负责代码生成的后端，支持 4 种架构（x86-32、x86-64、RISC-V 和 AArch64）。
、
整个代码库的设计选择始终体现出成熟的编译器实践，符合大学课堂上的讲义，也在 LLVM 和 GCC 等现有编译器中广泛采用。中间表示则包含大量 LLVM 开发者非常熟悉的概念，例如 GetElementPtr 指令、基本块“终止符”和 Mem2Reg。从结果上看，Claude C 编译器对于主流编译器设计有着深刻的理解。
子系统编译器架构示例。
面对训练集中的 LLVM 与 GCC 代码，Claude 有效将其中相当一部分转译成了 Rust 以供 Claude C 编译器使用。设计文档同样体现其对这两大系统的深入理解，以及对实现方法的深思熟虑。有人批评 Claude C 编译器借鉴了大量现有技术，但在我看来这相当荒谬——我在构建 Clang 时，也从 GCC 身上汲取了不少灵感！
Pushpendre Rastogi 还专门撰写了一篇关于 Claude C 编译器与智能体扩展定律（scaling laws）的博文（https://vizops.ai/blog/agent-scaling-laws/），探讨了迭代式智能体工作流如何逐步扩展以优化实现/测试覆盖率：
代码考古时间线，作者 Pushpendre Rastogi（已获原作者许可）。
总之，Claude C 编译器完全不像是实验性的研究编译器，而更多展现出教科书式实现的稳健风格。它类似于优秀本科生团队在项目早期构建的系统，虽然还须数年时间进行完善，但初步成果已经令人瞩目。
Claude C 编译器有哪些不足？
Claude C 编译器当然并非完美无瑕。部分设计选择表明，其优化目标更多是让系统通过测试，而不是像人类开发者那样构建起通用抽象。仅举几例：
代码生成器功能简陋，优化器会重新解析汇编文本、而未使用中间表示法（IR），此外代码生成器的架构设计也很糟糕。
解析器的错误恢复能力和可用性较差，且在某些极端情况下会出问题。
Claude C 编译器似乎无法解析系统头文件（系统头文件的处理复杂度要远高于应用代码），因此它会直接将测试所需内容硬编码到代码当中。
从 bug 跟踪系统的检测结果来看，Claude C 编译器最后、也是最大的缺陷，似乎是无法很好地泛化到测试套件之外。这个问题颇具启发性，表明当前 AI 系统更擅长组合已知技术并针对可量化的成功标准进行优化，但在生产级系统所需的开放式泛化方面表现不佳。
由此引出了另一个更深层次的问题：AI 编程本身到底存在哪些问题？
Claude C 编译器揭示出 AI 编程之道
Claude C 编译器最有趣的启示并不在于 AI 有能力构建编译器，而在于具体构建过程。它并没有发明新的架构或者探索陌生的设计空间，只是复现了数十年来编译器工程积累下的共识：结构正确、易于理解，且完全基于成熟技术。
现代大语言模型是极其强大的分布式模仿者。它们能掌握工作中的大量现有模式，并生成与这些集体经验相仿的解决方案。这种现象与 Richard Sutton 提出的“痛苦教训”理论高度契合，认为扩展定律法能够重新发现已经获得广泛成功的结构。
打个比方，使用英国文学作品进行训练能让模型生成莎翁风格的散文。这倒不是说英国文学自 17 世纪之后就停止了发展，只是因为莎士比亚的作品在训练分布中密度更高。模型会学习那些被广泛传播和强化的内容。类似的情况也出现在了编译器设计当中。
人类知识的各个阶段都会被大规模吸纳和消化，但问题是谁来编写下一阶段的课程？
Claude C 编译器表明，AI 系统能够内化某一领域的教科书知识并成功实现大规模连贯应用。AI 现在可以在既定工程实践中可靠运行，里程碑式地消除诸多重复性繁琐工作，帮助工程师释放出更多创造性空间。但这也凸显出 AI 编程领域的一大重要局限：
实现已知抽象概念，与发明新的抽象概念截然不同。我认为目前的实现方式并无创新可言。
纵观整个历史，编译器的进步并非源自快速整合标准组件，而来自概念上的飞跃。例如新的中间表示、新的优化模型、新的程序结构以及新的硬件交互方式。团队成员以探索性的思维彼此激励鼓舞，协同打造出前所未有的技术成果。
当前 AI 编程系统在标准清晰且可验证的情况下，已经拥有良好的产出表现：编译程序、通过测试、提升性能等等。但创新却截然不同——在创造一种全新抽象概念时，什么才算成功尚无定论。对于尚不存在的想法，因为缺少相应测试套件，AI 难以判断哪种设计才算好。
因此，AI 编程只能算是自动化进程中的重要一步。它显著降低了实现、转换与改进的成本。随着这些剧本的降低，真正稀缺的决策，即哪些系统应当存在、软件应当如何演进等，开始向上转移。
知识产权法与专有软件护城河
Claude C 编译器还在知识产权领域引发了不少争议。既然结构、模式乃至特定实现都依托于过去几十年间的公开代码，那么学习和照抄之间的边界究竟在哪里？部分观察人士指出，尽管声称是“洁净开发”，但 Claude C 编译器似乎仍会生成与过往实现高度相似的工件，包括标准头文件及实用程序代码。现有法律框架显然无法制约这种并未明确引用源代码，而是通过统计方法对原有代码进行“洗稿”的行为。
当然，人类也会通过研究现有系统、内化模式并将想法重新应用于新情境来学习。二者的区别在于规模化和自动化。AI 可以将数十年间的工程知识压缩成一套可以瞬间复制解决方案的生成模型，这无疑让以具体表达方式为切入点的许可协议显得苍白无力。
我们正面临着专有软件会被轻易自动重新实现的新时代。AI 降低了复制既有设计的成本，也让竞争优势从原本的代码库转向执行、生态与持续创新。法律与制度规范也将随之转变，正如当初的 Linux 和开源软件逐步打开自己的生存空间。我敢肯定，未来由人类-AI 协作高效产出的生态体系，将取代那些无法跟上时代洪流的传统生态系统。
自动化、创新与软件的未来
如果 AI 编程主要用于自动化实现，那么未来又会变成什么样子？
历史已经给出了清晰的脉络：当某种产品的构建成本大幅降低，我们不仅会以更低成本构建相同的东西，还必然开始构建出前所未有的产物。
编译器本身就是个很好的例子。早期程序员只能手动编写汇编代码，可一旦编译器变得稳定可靠，开发者能做的就更多了，整个软件行业也应运而生。这是因为高度抽象使得复杂性更加易于管理。代码编写难度越低，带来的结果不是程序员越来越少，而是软件越来越多。我们可以推进更多实验、获得更多专业工具，并让以往不值得自动化的问题也拥有自动解决方案。
1957 年，NASA 利用 IBM 704 主机进行航空研究。
工程工作的经济性由此得到优化，大规模重写、迁移和样板代码实现等机械性任务可以交给 AI 负责。这种工作量大但创新性较低的任务，天然与 AI 系统的特性高度适应。工程师们的工作重心也从编写代码实现转向指引系统，即明确意图->验证结果->构建架构的新形式。
随着实现成本的降低，工程师的角色也开始上移。到那时候，最稀缺的技能会变成选择合适的抽象概念、决定哪些问题更有意义，以及设计出人类-AI 共同参与并推进的系统。软件工程与产品思维之间的边界将日益模糊，限制项目落地的不再是能够构建软件，而是判断应该构建什么及如何管理随之而来的复杂性。当然，AI 也会同时放大软件结构中好的和坏的部分，管理不善的代码也一定会造成理解和维护上的噩梦。
综合以上提出的所有趋势，既然编程正从根本上发生改变，那么软件工程师自身又该何去何从？
软件工程师的角色演变
软件开发的每一次重大变革，都会改变程序员的定义。早期工程师直接管理硬件，而后来的工程师则学会了信任编译器并掌握高级语言。每一次转变都减少了人工操作，同时也提高了人们对于工程师能力的期望。AI 编程无疑代表着这一发展进程的未来走向。
随着实现过程日益自动化，软件工程的核心技能也从亲手编写代码转向构建系统。工程师们将专注于决定哪些功能应当保留、组件如何整合以及如何随时间推移保证复杂性元素的可理解性。软件的质量将依赖于判断力、沟通效果与抽象清晰度。AI 系统只是在增强这些人类特质，而非将其取代。
最优秀的工程师不会与 AI 比谁编码更快，而是学会与 AI 协作，运用技术快速探索想法、广泛迭代并将精力集中在规划和设计上。AI 工具正迅速成为常规软件开发技术栈的组成部分，正如之前的编译器、版本控制乃至持续集成一样。学习如何有效与 AI 合作正迅速成为一项核心技能。现在谁忽视 AI 的存在，就如同二十年前拒绝采用源码控制一样。
来源：摘自 Luca Rossi《软件工厂的时代》，CircleCI 2026 年软件交付现状报告。各顶尖开发团队正迅速拉开差距。
根据 CIrcleCI 发布的《2026 年软件交付现状报告》，排名前 5%工程团队的产出量几乎同比增长了一倍，而排名后 50%的团队则停滞不前。2025 年生产力最高团队的产出量，已经达到 2024 年领先团队的 10 倍。
这就带来了新的问题：开发团队要如何调整才能取得成功？
以下是我们 Modular 团队对这种转变的理解。
Modular 如何适应 AI 工具带来的新愿景？
Claude C 编译器等重大成果改变了我对于软件工程的看法，也让我对团队提出了新的要求。充分利用 AI 工具的前提，是有意识地做出改变：几十年来形成的习惯不会自动消失，组织也很少会单纯为了适应更好的新工具就自主转型。
同时，务实的态度也很重要。AI 系统确实功能强大，但远非完美。进步来自与 AI 的协作，而非对 AI 的放任。我们不是为了削减人手，而是把人放在更重要的位置上。由此引出了以下三点愿景：
1. 主动采用 AI，同时保持责任感
从软件工程到行政管理、再到市场推广，每位员工都该积极采用 AI 工具来提高生产力与决策效率。世界瞬息万变，我们必须拥抱变革。
但这并不是把责任也推卸给工具。例如，构建大规模生产软件的工程师们仍须对软件正确性、设计质量和长期可维护性负责。AI 扩展了我们的能力，但并不能取代判断。AI 生成的成果应该像手工编写的代码一样，经过充分的解读、验证和认可。产品的声誉永远建立在成果，而非提示词之上。
2. 推动人类价值升华至新高度
历史上，大部分工程工作都属于机械重复式劳动：重写代码、调整接口、迁移系统以及在新环境中复现原有模式等。AI 在这些任务上的表现正迅速超越人类。我们不该在机械性工作上与 AI 竞争，反而应当更严谨地阐明意图、通过测试验证结果并据此改进设计。
未来，所有工程师都应当承担起与创造力和判断力高度相关的管理责任。随着迁移与实现速度的加快，架构演进将不再受限于人类重写软件的速度，而是受限于我们能否清晰定义系统的下一步发展方向。
3. 关注结构与社区
AI 强化了结构。
具备完善文档的系统更易于扩展和演进，而结构不良的系统则比以往任何时候都更容易陷入混乱。如今，文档、清晰接口与明确设计开始成为稳定运转的前提，而非可有可无的额外开销。
随着实现成本接近于零，稀缺资源从编写代码转向了人员协作。因此最重要的是构建起志同道合的社区，让开发者们携手前进，为了共同的目标和生态而彼此配合。
对 Modular 团队而言，这意味着专注于打造能帮助其他开发者取得成功的工具和平台：推动现有代码发展、释放现代计算能力，并实现人类-AI 协作的系统。这也是 Modular 普及 AI 计算、扩展世界各地程序员创造力的一贯使命。
写在最后
Claude C 编译器并不代表软件或者编译器工程的终结。恰恰相反，它为软件工程的未来开启了新世界的大门。实现的门槛越低，真正的创新空间也就越大。
降低实现门槛并不会降低工程师的重要性；相反，它们提升了远见、判断和品味的重要性。真正重要的议题变成了什么更值得被创造出来。这份决策背后的意义、方向和责任，本质上仍然归属于人类。
编写代码从来都不是终极目标，构建有意义、有价值的软件才是。谁愿意拥抱新工具，挑战固有观念并设计出能够帮助人们进一步创造的系统，未来就将属于谁。
这正是 Modular 自创立之初就秉持的未来愿景，也是我坚信 AI 新时代必将构建起的全新世界。
原文链接：
https://www.modular.com/blog/the-claude-c-compiler-what-it-reveals-about-the-future-of-software
