深入Project Marlin：千名工程師點樣「人肉訓練」Claude Code，教佢寫Code似返個Senior Dev

從規模同酬勞，你就睇到 Anthropic 幾重視呢班專家嘅判斷力。兩位合約工程師向 Business Insider 透露，佢哋每個 Task 可以收成 280 蚊美金（約 2,180 港幣），而每個 Task 大約一個鐘搞得掂，有啲快手嘅一星期可以賺超過 3,000 蚊美金 。Snorkel AI 內部仲設有審批機制，去確保啲回饋有返咁上下質素 。

點解一款 25 億美金咁把炮嘅產品，仲要靠人哋「人肉裁判」？

如果你望返 Claude Code 嗰嚇親人嘅商業數據，就會明點解 Project Marlin 要咁揼本。呢款編碼助手喺 2025 年 5 月先公開發布，同年 11 月年化收入就突破 10 億美金，到咗 2026 年 2 月仲翻咗一番，去到成 25 億美金 。

到咗 Project Marlin 曝光嘅時候，Claude Code 嘅收入已經超越咗 Cursor 同 GitHub Copilot，估計霸佔咗 51% 到 54% 嘅 AI 編碼工具市場 。Anthropic 內部團隊自己寫 Code，有七到九成都係靠晒佢，連 Claude Code 近九成嘅源代碼，都係由呢個工具自己生成嘅 。

呢啲數字帶出一個關鍵嘅發現：就算係最強大嘅 AI 編碼工具，想由「識寫 Code」進化到「模仿專業開發者嗰種微妙嘅判斷力」，都依然要大量嘅精英級人類反饋 。Project Marlin 個終極目標，正正係微調 Claude Code，令佢表現得更似一個真正嘅 Professional Developer——唔止係交到無 Syntax Error 嘅 Code，仲要喺架構決策、Code Review 觸覺同語境解難能力上，都同人類工程師睇齊 。

行業大洗牌：由「數據工廠」走向「精英 Code Review」

Project Marlin 呢個案例，清楚展示咗 AI 公司訓練人力嘅範式轉移，特別係當編碼助手成為咗生成式 AI 最值錢嘅企業應用（佔整體企業使用率 51%）嗰陣 。

以前嗰啲傳統嘅數據標籤工序，即係請啲低成本勞工去圈下圖、分類下文字，根本搞唔掂一個識得推理複雜 Pull Request 嘅高智能工具。取而代之嘅係，Anthropic 呢類公司情願大灑金錢，去請識得運用工程判斷力嘅合約專才。隨住 AI 編碼工具嘅經濟價值不斷升溫，呢種趨勢只會越行越快。

對勞動市場嚟講，背後嘅意義更加深遠：AI 模型越嚟越叻，人類監督嘅角色唔會消失，反而會向上流動——要求嘅技能水平同人工都會更高。Project Marlin 預視咗未來 AI 訓練嘅模樣，唔會再係血汗工廠咁嘅流水線，而係更似一個精英雲集嘅 Code Review 過程：畀緊時薪嘅頂尖工程師，用自己嘅經驗同直覺，教識機器點樣好似一個 Senior Developer 咁去思考。