不知道大家有没遇到这样的场景。
当你在正在用AI写代码或者让AI帮你处理一批复杂任务改动的时候，需要跑很长时间。但你不能一直盯着屏幕——可能要去开会，或者到了饭点，又或者刚好要出门。但是你又不想任务直接停止，这个时候你会怎么办？
Anthropic发现了这一痛点，就在今天凌晨，为Claude Code 增加了Remote Control（远程控制）这个功能，想解决的就是这个问题。
它做了什么
Claude Code 是跑在本地终端的 AI 编程工具，可以直接读写你电脑上的文件、执行命令、跑测试，所有操作发生在本地环境里。
Remote Control 的逻辑很直接：在终端输入 /remote-control，它生成一个二维码，手机扫一下，你就可以在手机或平板上继续和它对话——而它执行的所有操作，依然发生在你的电脑上。
手机是接入窗口，电脑是干活的地方。
代码不会被上传到云端。官方文档明确说明，MCP 服务器、本地工具、项目配置全部留在本地。对于在意数据安全的团队来说，这个设计是有意为之的。
目前向 Max 订阅用户开放，属于研究预览版。并且也很快就会为Pro用户开放。
详细说明大家可以去自己看官方文档。
大家都怎么看？
消息一出，反应挺分化的。
有人觉得这个方向对了。有网友说，这个功能之所以有意义，是因为它符合人真实的工作方式——你开始一件事，被另一件事打断，需要离开，但能随时从手机上接着跟进，这才是日常工作的真实节奏，不是坐在桌前盯着屏幕一动不动。
也有人已经在想更激进的用法——既然手机能接管本地会话，有没有可能直接用 iPhone 完成一次完整的 App 发布？这个想法目前还更像是一个概念，但方向上不是没有可能。
还有一种声音更耐人寻味。有人说，我们从自己写代码，到看着 AI 写代码，再到在手机上视察 AI 写代码——照这个趋势，程序员迟早都是"手握终端权限的中层管理"。这话有点刻薄，但某种程度上，它描述的恰恰是正在发生的事情。
说到这里，顺便聊聊 OpenClaw
评论区里有人提到了 OpenClaw，觉得这件事它早就能做了。这个事值得说清楚，因为两者确实有重叠，但是两者的定位并不一样。
OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手代理，核心逻辑是把 AI 接入你日常用的通讯工具——WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉等都支持。
你在飞书上发一条消息，它可以帮你跑命令、操控浏览器、管文件，甚至写代码、提 PR。它的远程控制能力确实更强，可以部署在服务器或者树莓派上，真正做到 24 小时常驻运行，你关掉自己的电脑它照样跑。
但这正是两者的核心差异：OpenClaw 是通用型个人助手，Claude Code 是专为软件工程设计的专业工具。
OpenClaw 要跑起来，你得自己配置 gateway、处理 SSH 隧道或 Tailscale 网络穿透、管理权限和安全策略，上手门槛不低，更适合愿意折腾基础设施的开发者。Claude Code Remote Control 则是扫个二维码就接入，不需要额外部署任何东西，不过有个前提就是你电脑得时刻保持开机的状态。
还有一个维度值得关注：Claude Code 背后是 Anthropic 直接维护的模型能力，对代码任务的理解深度、上下文处理、任务规划这些方面，跟通用助手框架还是有差距的。OpenClaw 本身不提供模型，你接什么模型它就用什么模型，灵活但也意味着效果取决于你自己的配置。
简单点说：想要开箱即用、专注写代码，Claude Code Remote Control 更直接；想要一个能跨平台、跨场景、7×24 小时挂着的个人 AI 基础设施，OpenClaw 的天花板更高，但你得有耐心把它搭起来。
Anthropic 为什么要支持这样的功能？
表面上看，这是一个"换个设备继续用"的便利功能。但它背后有一个更值得关注的前提：AI 的任务执行周期，正在变得比人的注意力周期更长。
早期的 AI 助手是即问即答的——你不在，它什么都做不了。现在的 Claude Code 可以拿着一个任务独立跑一段时间，Remote Control 本质上是在适配这个变化：任务在跑，人去干别的，需要的时候掏出手机介入。
这个变化在别处已经有了更清晰的样本。OpenAI Codex 产品负责人 Alexander Embiricos 最近在访谈里说，从 GPT-5.2 Codex 发布开始，OpenAI 内部工程师的工作方式发生了本质变化：不再是"和 AI 一起写代码"，而是把整个任务直接委托给 AI。许多人几乎不再打开传统 IDE，会议期间没有让 Codex 同步跑任务，反而会被认为是在浪费时间。
Remote Control 想做的事情，和这个方向是一致的：降低人介入任务的成本，让"离开桌子"不等于"中断工作"。
直接受益的是谁？ 首先是重度使用 Claude Code 的开发者，尤其是需要同时推进多个任务、或者工作场景本身就不固定的人。其次是那些已经把 AI 当作工作流核心、而不只是辅助工具的团队——对他们来说，能不能随时介入任务，直接影响效率。
其他领域会怎么样？ 这个模式不会只停在写代码这里。本地运行、远程接入、人在关键节点把关——这套逻辑可以套进很多工作场景。今天是工程师遥控 AI 处理代码，往后可能是设计师在通勤路上确认 AI 跑出的方案，是运营人员在手机上审核 AI 生成的内容批次。具体的工作内容不同，但"人不必一直坐在那里，但需要随时能介入"这件事，会越来越普遍。
普通人现在应该怎么做
说实话，我觉得这篇文章的读者里，真正在用 Claude Code 的可能并不多。
但我想说的不只是这个功能本身。
现在很多人对 AI 工具的态度是：看，关注，觉得有意思，然后继续等。等它更成熟，等别人趟出路子，等到"差不多可以用了"再说。
这个心态可以理解，但代价是你永远在看别人用，自己没有真实的使用感受。而真实的使用感受，才是判断一个工具值不值得投入的唯一依据——不是评测文章，不是别人的截图。
Alexander 在访谈最后给了一个建议，我觉得放在这里也成立：去构建高质量的东西。不是说每个人都要去写代码，而是用你手头的工具，在你自己的领域里，真的去完成一件事。一个有完成度的东西，比反复观望要有价值得多。
Remote Control 是不是你现在就需要的功能？不一定。但如果你还没开始认真用 AI 工具处理真实的工作，那比这个功能更值得做的事情，是先跨过那一步，先把AI用起来。
