進入Anthropic靠「這個」？用AI讓人更累？頂尖AI公司工作甘苦談 ft. 熊 @SiliconCafeChat

Video summary

Anthropic 工程師熊用 Claude 寫程式、人工審查 Infra 程式碼，也指出 AI 提高產出與工作期待，讓工程師更忙。

Anthropic 工程師熊分享從 Google 身分基礎架構、Zoox 自駕車 ML Infra 轉入 AI 前沿實驗室的職涯；他靠 Google 舊同事內推，準備面試仍以 LeetCode 和系統設計為主，也曾比較 Waymo、OpenAI 與 Microsoft AI。工作中他常用 Claude Code 生成程式，但核心 Infra 程式仍須人工檢查，留意 RPC、CPU、記憶體與系統故障風險；Prototype 和研究則能加速許多。AI 擴大工程師負責範圍、加快產出，也推高期待，讓人更忙。熊認為資工基礎仍重要，未來更需要系統設計、演算法、商業判斷與提出方向的能力；他也談到 Anthropic 步調緊湊、會議較少，以及用 AI 模擬系統設計面試的經驗。

Chapters

1. 0:00精彩預告：Anthropic 工程師熊表示程式都交給 Claude
2. 1:20來賓自我介紹：熊從 Google Identity、Zoox 自駕 ML Infra 轉進 Anthropic
3. 5:50公司內部如何用 AI：熊用 Claude Code 深度討論，HubSpot 電子書示範創作者工作流
4. 8:22AI 真的有效率 10x 嗎：Prototype 可快十倍，核心 Infra 仍須人工審查
5. 10:22產出有 10x 嗎：AI 擴大工程師 scope，Infra 團隊仍堅持嚴謹測試
6. 12:07當什麼樣的工程師能不被 AI 取代：Junior 職缺或減少，提出 Roadmap 與驗證點子更重要
7. 14:30還有必要念資工系嗎：熊仍推薦軟體工程，強調系統設計與商業直覺
8. 17:25AI 讓人變得更輕鬆還是更忙：待審 PR 與交付期待增加，熊每次最多生成五個
9. 20:30有了 AI 之後的跨團隊溝通：Anthropic 的 IC 減少會議、改用訊息對齊
10. 22:13懷念 Google、Zoox 的地方：Zoox 有黑胡椒炒牛肉，Google 週五下午較 chill
11. 24:14換工作糾結 Anthropic 與 Waymo：考量 Claude、AGI 與 Physical AI，也面試 Microsoft AI
12. 25:54找工作面試總結：用 AI 練 L5 Messenger 系統設計，並逐題準備行為面試
13. 27:11對熊分享有興趣歡迎追蹤矽谷咖啡館：Spotify、Apple Podcast 與 YouTube 均可收聽