Anthropic 的 Claude Artifacts 工具迎来重大升级，使用户能够通过自然语言指令直接创建并分享交互式AI应用，无需编程。这标志着AI从静态问答向动态工具平台的转型，预示着“公民开发者”时代的到来，并将重塑人机协作的边界。
旧金山人工智能公司 Anthropic 近日宣布对旗下重要工具 Artifacts 进行重大升级，标志着其旗舰聊天机器人 Claude 正式从单纯的对话平台向一个功能更强大的实用工具平台转型。此次更新的核心在于，它使得用户无需任何编程技能，即可直接在 Claude 环境中创建、共享和定制交互式AI应用程序。这一举措，不仅仅是技术上的迭代，更是对软件开发范式，乃至人机协作未来模式的一次深刻探讨1。
Artifacts 的概念最初于去年8月（指2023年）推出，允许 Claude 用户生成供个人使用的小型AI编程应用。自发布以来，数百万用户已创建了逾五亿个“作品”，涵盖从生产力工具到教育游戏的广泛应用。而本次于美国当地时间6月26日发布的重大升级，则致力于简化 Artifacts 的分享过程，并赋予这些AI生成的应用程序更强大的功能，甚至使其能够在移动设备上运行2。
技术原理解析与产品哲学
Artifacts 的诞生源于 Anthropic 研发团队的一次“灵光乍现”。一位工程师在尝试利用大模型生成网站时，发现反复复制粘贴代码到编辑器再打开浏览器预览的过程效率低下。他萌生了直接在屏幕上渲染生成内容的想法，并迅速搭建了一个简陋的并排界面。当团队成员看到这一原型时，无不为之振奋。其背后的核心机制，正是大型语言模型惊人的理解与生成能力在起作用。研发人员通过少量的提示词工程和对 Claude 的指令，便在短短一晚（甚至到凌晨两点）就完成了概念验证。从原型到内部试用，仅用了一周半的时间便得以实现，这充分展现了 AI 驱动开发的速度和效率。
Anthropic 团队对 Artifacts 的愿景是，通过对人机交互方式的“小小调整”，就能“极大地改变使用它们时的趣味性、参与感和创造性”1。这与传统软件开发中由开发者预先定义所有功能，用户被动使用的模式截然不同。正如技术评论员 Fraser 所言，Artifacts 成功实现了 GPT Store 未竟的使命。他认为，无论是 ChatGPT 还是 Claude，用户本质上都在“创造东西”，这些“东西”往往是某种软件的雏形。然而，这些生成物极少能一次性完美，都需要“人机反复打磨——来回传球，协同创作”1。Artifacts 首次将这种“你是编辑，AI 是执行者”的工作模式真正落地，用户提供意见，AI 处理繁重任务，并实时呈现结果。
这种产品哲学也反映了 Anthropic 对待AI产品开发的独特视角，即将其视为一场“谜题（mystery）”而非“拼图（puzzle）”1。在传统软件领域，如开发一款成熟的FPS游戏，数据、玩家行为、武器平衡性等皆有据可循，可以进行“拼图式”的深度研究和大规模发布。然而，在AI领域，市场动态和未来走向充满不确定性。AI正在彻底重塑看似“静态”的市场，无法通过更多调研获得确定性，因为“未来尚未发生”1。因此，Artifacts 这种灵活、迭代、以模型为核心的服务方式，恰好贴合了 Anthropic “为模型服务”的能力边界，以聪明的方式打造其产品。
行业转型与未来图景
Artifacts 的升级不仅仅是产品功能的扩展，它更深层地触及了软件开发乃至未来工作模式的根本性转变。传统的人工智能交互往往停留在问答模式，用户需将AI生成的结果复制粘贴到其他应用程序中才能使用。Artifacts 则通过创建一个专用的工作空间，实现了AI生成内容的即时可用与共享，极大地消除了这种摩擦。它与 OpenAI 的 Canvas 功能和 GPT Store 形成了鲜明对比：GPT Store 侧重于对话代理，而 Artifacts 则更专注于生成具有用户界面的功能性应用程序。Anthropic 举例指出，学生可以要求 Claude 开发一个可共享的“抽认卡App”，而非仅仅生成一组静态的抽认卡资料，这使得学习成果从一次性内容变为可广泛使用的互动工具。
这种通过AI工具实现应用程序创建民主化的趋势，正催生着“平民开发者”群体的崛起。Gartner 研究数据显示，到2025年，70%的新应用程序将采用低代码或无代码技术，相比2020年的25%大幅提升，同时近60%的定制应用程序是在传统IT部门之外构建的3。Artifacts 的免费使用和便捷分享模式，无疑将加速这一进程，使数百万用户即便不编写任何代码，也能构建和共享AI应用程序。
然而，这并非意味着传统软件开发者的末日。相反，人工智能开发工具与传统编程之间的关系，似乎更多的是互补而非竞争。Anthropic 将 Artifacts 定位为快速原型设计和个人工具创建的利器，而专业开发人员则将继续专注于构建生产级、高复杂度、任务关键型的应用程序。这些AI平台擅长业务流程自动化和简单应用的开发，但在处理需要定制功能、企业级性能、复杂系统架构、性能优化和集成挑战时，仍需专业开发人员。安全和治理方面的担忧也持续支撑着对专业开发人员的需求，他们负责建立适当的治理框架并确保应用程序符合企业安全标准。市场动态预测，到2030年，全球低代码开发平台市场将达到1870亿美元，而传统软件开发也将同步增长，两者将是共存而非取代的关系3。
Artifacts 的此次升级，以及它所代表的“按需生成软件”的趋势，预示着用户体验设计将从预设的、臃肿的静态界面，转向定制化、实时响应的提示式界面。用户无需再浏览复杂的菜单和仪表盘，只需用自然语言描述需求，AI驱动的系统便能实时整合所需工具和数据，以用户要求的格式提供内容，甚至实时开发出简易的软件界面。这种转变从“功能堆砌”的软件时代，迈向了“按需生成”的智能服务新时代。
Anthropic 认为，在人工智能时代，最强大的代码可能只是一段精心编写的对话。这一观点无疑重新定义了“编码”的边界，将人与机器的协作推向一个全新的维度。随着Artifacts将AI的创造力直接暴露给更广泛的用户群体，关于未来软件的形态、人与AI的互动模式，以及“谁来编写代码”的根本问题，都将继续被深入探讨。
引用
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程序员还写啥前端？Claude 工程师凌晨2点造出Artifacts：AI直接生成可交互App，现在又重磅升级了·InfoQ·冬梅（2025/6/27）·检索日期2025/6/27 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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Anthropic makes it easier to create and share Claude’s bite-sized Artifact apps·Engadget·（2025/6/27）·检索日期2025/6/27 ↩︎
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Low-code statistics to understand the trends (2024)·AIMultiple·（2025/6/27）·检索日期2025/6/27 ↩︎ ↩︎