AI時代產(chǎn)品經(jīng)理應對一周一迭代的策略

Cat Wu 是 Anthropic Claude Code 與 CoWork 的產(chǎn)品負責人，也是站在 AI 原生產(chǎn)品第一線的人。

Cat Wu 給出的答案很直接：AI 沒有讓產(chǎn)品經(jīng)理消失，而是把產(chǎn)品經(jīng)理重新推回了最核心的位置——判斷、品味、取舍，以及在不確定中定義方向。

AI產(chǎn)品經(jīng)理：崗位變革與核心能力重構(gòu)

Lenny：今天我們邀請到的嘉賓是Cat Wu，她是Anthropic Claude Coding的產(chǎn)品負責人。Cat正站在AI、產(chǎn)品以及如何構(gòu)建產(chǎn)品這場變革的最前沿。她和團隊打造的產(chǎn)品，正在深刻改變我們每個人做產(chǎn)品的方式。她有非常多值得分享的洞見、經(jīng)驗和思考，這是一期絕對不容錯過的節(jié)目。在開始之前，別忘了訪問Lenny’s Newsletter,那里有一系列專門為訂閱者準備的超值優(yōu)惠。接下來，讓我們歡迎Cat Wu來到節(jié)目。

Cat Wu：謝謝邀請。

Lenny：我有很多問題，也非常期待這次對話。我們先從一個背景問題開始：能不能幫大家理解一下，你和Boris Cherny在團隊中的分工？大家應該都很熟悉Boris Cherny,他的那期節(jié)目是本播客最受歡迎的一期。他打造了Claude的Claude Code，帶領團隊高速推進開發(fā)，甚至可以用手機完成大量代碼提交。但我覺得很多人低估了你在Claude Code，以及你們整個團隊所構(gòu)建的一切中的關鍵作用。

所以也想借這個機會，請你詳細講講：你在團隊中的角色是什么？是如何與Boris Cherny協(xié)作的？你們是如何劃分職責的？以及，在這樣一個團隊中，產(chǎn)品經(jīng)理的角色具體是怎樣運作的？

Cat Wu：我很幸運能和Boris Cherny一起工作，他是一個非常出色的思維伙伴，也是我們的技術(shù)負責人和產(chǎn)品愿景制定者。他很擅長定義產(chǎn)品未來的樣子，比如三個月、六個月之后產(chǎn)品應該發(fā)展成什么樣，以及那種AGI導向的理想版本是什么。而我的工作更多是在思考，從我們現(xiàn)在所處的位置，如何一步步走到三到六個月后的那個愿景，我也會花很多時間在跨團隊協(xié)作上，確保市場、銷售、財務、資源等各個團隊都認可這個計劃，大家朝著同一個方向推進。同時也要確保當功能準備好之后，不會在上線環(huán)節(jié)遇到任何阻礙。

我們合作順暢，很大原因是思路一致，但分工其實沒有明確邊界。大約80%的事情是我們共同關心、一起推進的，剩下20%里，有一部分是我更在意的，由我來主導，另一部分是他更在意的，由他來負責。

Lenny：你剛剛提到一直在面試大量產(chǎn)品經(jīng)理，這一點讓我很有感觸。如果每次有人請我推薦去Anthropic做產(chǎn)品經(jīng)理我都能收費，那我可能已經(jīng)有300億美元ARR了?？梢哉f，這是現(xiàn)在最受歡迎的公司之一。所以我很好奇，你在面試中到底看到了什么問題。你提到，很多人理解錯了成為一名優(yōu)秀AI產(chǎn)品經(jīng)理所需要的能力，能不能展開講講你的觀察，以及今天真正成功需要具備哪些關鍵點？

Cat Wu：在前AI時代，技術(shù)演進較慢，產(chǎn)品規(guī)劃通?；?到12個月。由于交付節(jié)奏較低，產(chǎn)品經(jīng)理更強調(diào)跨團隊協(xié)同與路線圖對齊，以確保依賴能力能夠按時提供支持，這在代碼成本較高的背景下尤為重要。隨著AI帶來的工程效率提升以及模型能力的快速進化，產(chǎn)品開發(fā)周期被顯著壓縮，從半年縮短到一個月，甚至一周或一天，這要求產(chǎn)品具備更高頻的發(fā)布能力。

因此，產(chǎn)品經(jīng)理的核心職責也在轉(zhuǎn)變，從以跨團隊對齊為中心，轉(zhuǎn)向以最快交付為核心。關鍵在于構(gòu)建機制，使想法可以被快速驗證并上線，例如建立快速實驗通道，讓創(chuàng)意在一周內(nèi)觸達用戶。在AI原生產(chǎn)品環(huán)境中，優(yōu)秀產(chǎn)品經(jīng)理的關鍵能力在于縮短從構(gòu)想到交付的周期，并定義出產(chǎn)品中最關鍵、必須即刻可用的核心功能。

Lenny：這個觀點特別有意思，本質(zhì)上是在說，很多人還沒有適應現(xiàn)在這種速度，也沒有意識到，產(chǎn)品經(jīng)理工作的核心已經(jīng)變成了推動速度。那我很好奇，你們具體是怎么實現(xiàn)這一點的？你和你的團隊都做了哪些事情，來讓團隊可以跑得這么快？除了模型本身，還有哪些關鍵做法？

Cat Wu：因為LLM太通用了，反而會帶來很多模糊空間，比如我們到底在為誰做產(chǎn)品、要解決什么問題、最核心的使用場景是什么，優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理首先要做的是把這些問題講清楚。比如，你可以明確：我們的目標用戶是專業(yè)開發(fā)者，這個功能要解決的問題是權(quán)限提示太多，導致用戶疲勞。目標場景是，讓企業(yè)開發(fā)者在安全前提下實現(xiàn)零權(quán)限提示。這樣一來，目標就變得非常清晰，同時也自然排除了很多不合適的方案，讓團隊能更聚焦。

第二個關鍵點是，要建立一套可復用的發(fā)布機制。像Claude Code，我們幾乎所有功能都是以研究預覽的方式上線，我們會明確告訴用戶，這是一個早期想法，正在收集反饋，未來不一定長期支持。這樣做的好處是，大大降低了發(fā)布的心理負擔，很多功能可以在一到兩周內(nèi)快速上線。

Cat Wu：我們主要做兩件事。第一，我們有一套非常嚴格的指標體系，并且每周都會和全團隊一起做數(shù)據(jù)復盤。目的就是讓每個人都真正理解業(yè)務的全貌，包括核心目標是什么、當前的趨勢如何，以及背后的驅(qū)動因素。

第二，我們會明確一套團隊原則，比如核心用戶是誰、為什么是他們。之所以要把這些講清楚，是為了讓團隊里的每個人都理解業(yè)務邏輯，知道什么最重要、哪些是我們愿意做的取舍。這樣一來，大家就可以自己做判斷和決策，而不是每件事都要依賴產(chǎn)品經(jīng)理或者其他角色，從而避免被卡住。

Lenny：我很喜歡你剛才講的這些，因為它其實在說明一件事：未來我們還是需要產(chǎn)品經(jīng)理的?，F(xiàn)在外面有很多聲音在說，是不是只靠工程師就可以不斷開發(fā)和上線產(chǎn)品，不再需要產(chǎn)品經(jīng)理了。

Cat Wu：我們其實還是會寫PRD。對于特別模糊的功能，寫一頁紙說明目標、令人愉悅的用例和當前失敗模式，有幫助。有些項目，尤其基礎設施密集型，可能要花幾個月，仍會寫PRD。

Lenny：我想再深入探討一下你們?nèi)绾文苓@么快。我從未見過Anthropic這樣的發(fā)布節(jié)奏。有人做了個全公司的發(fā)布日歷，幾乎每天都有重大功能或產(chǎn)品。一個網(wǎng)上問題是，你們剛發(fā)布了令人難以置信的模型——Mythos，還在預覽階段因為太強大，人們有點怕。你們內(nèi)部用這個模型嗎？這是你們能如此快的原因之一嗎？

Cat Wu：我們已經(jīng)快了好幾個季度了，所以不只是Mythos的原因。Mythos非常強大，我們內(nèi)部確實用模型，這提高了發(fā)布速度一點，但不是主要原因。主要是流程和團隊期望。我們流程極少，要消除所有阻礙發(fā)布的障礙，確保團隊中的每個人都有能力把自己的想法從概念到發(fā)布在不到一周內(nèi)完成，有時甚至一天。

Lenny：有最好的模型，同時還以這種速度構(gòu)建產(chǎn)品，真是巨大優(yōu)勢。

Cat Wu：我們很幸運能與前沿模型一起工作。

Lenny：真是巨大優(yōu)勢。構(gòu)建東西，然后使用它再加速，太有意思了。有幾個話題我想聊聊，一周前Claude Code的完整源代碼泄露了，有人把它放出來了，可能是失誤。你有什么看法嗎？發(fā)生了什么，哪里出錯了，大家應該知道什么？

Cat Wu：我們看到后立刻調(diào)查，意識到這是人為錯誤。有人用Claude輔助寫PR，是更新我們發(fā)布包的方式。實際上經(jīng)過兩層人工審核。這完全是人為錯誤，我們已經(jīng)加固了流程，防止未來發(fā)生。（ZP注：PR是軟件工程中的標準流程，指代碼變更提交后進入評審并合并至主分支的過程。）

Lenny：這個人還在Anthropic嗎？還好嗎？

Cat Wu：是的，沒事。這是流程失誤，最重要的是從中學習，增加更多防護措施。我們已經(jīng)在做這些，大部分已經(jīng)上線。

Lenny：另一個問題關于Open Claw。最近有舉措阻止人們用Claude訂閱使用Open Claw。很多人不滿，困惑為什么，感覺對開源社區(qū)造成了傷害。人們需要理解這個決定背后的考量是什么？

Cat Wu：我們看到了對Claude的巨大需求，一直在努力擴展基礎設施，同時讓防護欄更token高效，讓用戶能獲得更多使用量。Claude訂閱不是為第三方產(chǎn)品設計的，它們的使用模式與第一方產(chǎn)品不同。我們花了很多時間試圖找出最平滑的過渡方案。很高興我們能讓每個訂閱者獲得一些credits。但我們必須做出艱難決定：優(yōu)先保證第一方產(chǎn)品和API。這就是決定的來源。

Lenny：在我看來這很合理。你們以每月200美元的價格補貼這種使用，基本上是無限使用。我覺得人們不理解商業(yè)運作——需要賺錢，需要盈利。不能免費送出這么緊缺的算力?；氐疆a(chǎn)品經(jīng)理團隊，Anthropic的產(chǎn)品經(jīng)理團隊是什么樣？有多少產(chǎn)品經(jīng)理？怎么組織的？

Cat Wu：我們有幾個產(chǎn)品經(jīng)理團隊，大概30到40個產(chǎn)品經(jīng)理。有research產(chǎn)品經(jīng)理團隊，由Diane領導，負責收集客戶反饋并反饋給研究團隊，同時負責模型發(fā)布流程。Claude Developer Platform團隊，維護Claude Code構(gòu)建其上的API，也發(fā)布managed agents。Claude Code團隊，負責Claude Code和CoWork核心產(chǎn)品。企業(yè)團隊幫助大型企業(yè)客戶采用產(chǎn)品，包括成本控制、RBAC、安全控制等。增長團隊負責全產(chǎn)品套件增長，與Claude Code和CoWork緊密合作，也參與CDP用戶增長。

Lenny：說到增長，Ilya不久前上了播客，他有一個大多數(shù)人不分享的洞見：大家覺得未來需要更少產(chǎn)品經(jīng)理，他認為因為工程師太快，產(chǎn)品經(jīng)理和設計師被擠壓，很難跟上每天發(fā)布的功能，所以他需要更多產(chǎn)品經(jīng)理。你怎么看？長期來看產(chǎn)品經(jīng)理職業(yè)會擴招嗎？

Cat Wu：所有角色都在融合。產(chǎn)品經(jīng)理做一些工程工作，工程師做產(chǎn)品經(jīng)理工作，設計師做產(chǎn)品經(jīng)理M工作，也參與提交代碼。你可以選擇招聘更多有出色product taste的工程師，或保持工程招聘不變，招聘更多產(chǎn)品經(jīng)理指導他們的工作。我們團隊專注于招聘有出色product taste的工程師，這樣可以減少發(fā)布產(chǎn)品的開銷。團隊有很多工程師能夠端到端，從看到Twitter用戶反饋到周末前發(fā)布產(chǎn)品，幾乎不需要產(chǎn)品經(jīng)理參與。我認為這是最高效的發(fā)布方式。Product taste仍非常稀缺，任何在此方面表現(xiàn)強的人，我們幾乎都會雇傭。

Lenny：你的背景是工程，對嗎？

Cat Wu：對，我做了多年工程師，也在VC短暫待過，然后加入Anthropic。團隊幾乎所有產(chǎn)品經(jīng)理要么以前是工程師，要么現(xiàn)在在Claude Code寫代碼。這有助于建立團隊信任，也讓我們更快。設計師也有前端工程背景。

Lenny：對于來自工程、產(chǎn)品或設計背景的人，哪個核心技能最有價值？

Cat Wu：我仍然覺得，歸根結(jié)底還是產(chǎn)品品味。當編寫代碼的成本驟降，決定寫什么才變得更有價值。比如：這個功能怎樣設計UX才對？用戶怎么用才會覺得最爽？我們收到上萬條GitHub需求，五花八門。要從里面挑出哪些值得做，并且選對實現(xiàn)方式，是需要很多心思和品位的，這項能力可以來自任何背景，但我認為它才是最重要的。工程背景之所以在至少未來幾個月里特別有用，是因為有工程背景，對事情的難度會有更準的感覺，而這常常影響著選擇。要是某個東西實現(xiàn)起來很容易，那還討論什么，花一小時直接搞定，但如果一早就知道它比較難，知道把這東西交付出去，團隊代價會大很多，那這就能更好地排優(yōu)先級了。

Lenny：你提未來幾個月，是不是在說模型在這段時間可能突飛猛進，到時候可能就不需要掌握那些東西了？

Cat Wu：重要的技能變得太快，幾個月后的事根本猜不準。所以我這話的重點，不是預測會有什么轉(zhuǎn)變，而是強調(diào)轉(zhuǎn)變一定會很大。

Lenny：所以，不是在說等到那個叫Mythos的東西出來，就會徹底改變一切，我們都不用懂工程了吧？

Cat Wu：不是，好像每隔幾個月，編程能力就會猛增一截，然后其他角色的含金量也跟著變。最關鍵的，就是要有第一性原理的思考方式，能看清技術(shù)版圖在怎么變，團隊到底缺什么，然后二話不說沖上去補位。因為工作邊界越來越模糊，一個厲害的產(chǎn)品經(jīng)理就得明白所有缺口在哪，鎖定最高優(yōu)先級的那個，再去琢磨：行，我怎么把這項技能學到手？或者手里有什么本事可以拿來解決這個難題？所以，當下最需要的是那種能身兼數(shù)面、隨時換擋、而且對活兒不分貴賤、一心幫團隊加速的人。

Lenny：我喜歡這個答案。我一直在問你們這些AI前沿玩家：超級智能到來前，人腦暫時還有用武之地的地方在哪？聽下來就是兩點：一是決定做什么、看準市場、定優(yōu)先級；二是判斷產(chǎn)品好不好、對不對，再把它推出去，哪怕只是個早期版本。對嗎？未來幾個月里，人腦還能在哪些方面繼續(xù)發(fā)揮價值，還有沒有要補充的？

Cat Wu：人在常識這一塊，還是比模型強。任何一次產(chǎn)品發(fā)布，背后牽扯的環(huán)節(jié)多如牛毛，很多小事看似不起眼，但隨時都可能出狀況。模型往往很難真正把握：都有哪些利益相關方，他們彼此間是什么關系，各自有什么偏好，以及用什么方式、在什么場合跟他們溝通，才能讓他們一直站在這邊。這種偏內(nèi)隱的常識，也就是那種高情商的東西，依然特別珍貴，我們當然希望模型這塊能越來越強，也相信會有那一天，但眼下來看，還是存在短板。

Lenny：作為身處龍卷風中心的人，你如何應對持續(xù)不斷的變化？

Cat Wu：我們的團隊是由一群向亂而生的靈魂組成的，我們試著笑對每一個挑戰(zhàn)，畢竟要做的事永遠沒完，風險和棘手狀況也總是層出不窮。要是動不動就壓力山大，人早晚得累垮。所以我們特別看重這樣一種人：面對困難，他會覺得“這有難度，但我等不及要試試，只管盡力做到最好。就算不完美，晚上我也能問心無愧地安然入睡?！?/strong>

Lenny：關于未來哪些技能會變得重要，這個回答耐人尋味。這讓我想起一句話，忘了是出自誰，他說：此刻，已是世界所能呈現(xiàn)的最‘正?！臓顟B(tài)了。

Cat Wu：這確實會越來越難，很多時候是這樣：周日晚上還在處理一個P0問題，到了周一變成更大的問題，甚至下午又升級一層?；仡^看會覺得，有點好笑，昨天居然那么擔心那個P0。但你慢慢會意識到一件事：能做的事情是有限的，需要睡好覺，保證自己第二天能做出正確判斷，然后就是非常狠地排優(yōu)先級，抓住最重要的事情，同時接受有些事情必須放掉。我們確實會發(fā)布一些沒那么完美的產(chǎn)品，這點我以前會很難接受。但現(xiàn)在的核心是：只要不影響最關鍵的用戶價值，比如幫助專業(yè)開發(fā)者完成核心任務，那就可以接受。剩下的可以通過反饋，在下一輪迭代中修復。以前如果上線一個有bug的功能，我會很焦慮，但現(xiàn)在我能接受，因為我知道會很快得到反饋，并迅速把它修掉。

Lenny：我腦子里有個特別形象的畫面，好像是《加勒比海盜》里的一個畫面：一個人從船上樓梯慢慢走下來，周圍全在塌，但他特別淡定。而且很有意思的是，我認識的Anthropic的人，幾乎都是這種感覺，就是很chill，很穩(wěn)。

Cat Wu：就是一種偏樂觀的心態(tài)。

Lenny：這其實是個挺有意思的點：在這種環(huán)境里，保持冷靜和樂觀，比起那種“天啊，一切都在失控”的狀態(tài)要重要得多。

Cat Wu：是的，如果缺少這種自我調(diào)節(jié)能力，其實很容易就會陷入疲憊甚至倦怠。我們在招聘時也會偏向那些有一定行業(yè)經(jīng)驗的人，他們經(jīng)歷過波動，更了解自己的節(jié)奏，知道什么能讓自己恢復能量，以及如何長期維持良好狀態(tài)，這對團隊來說是非常重要的。

Lenny：這點其實很有意思。我想深入問一下：隨著工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等角色的邊界逐漸模糊，大家的職責越來越交叉，這種變化會帶來哪些損失？比如，是否會削弱傳統(tǒng)的職業(yè)發(fā)展路徑？是否會對設計一致性或代碼質(zhì)量產(chǎn)生影響？換句話說，在這種更高效但更模糊的組織形態(tài)下，有哪些是你們明確意識到、并愿意為更大目標而接受的代價？

Cat Wu：在AI快速迭代的背景下，產(chǎn)品一致性在一定程度上被主動弱化。傳統(tǒng)模式下，由于開發(fā)成本高，產(chǎn)品體系通常是高度規(guī)劃且一一對應使用場景的。而當前模式更強調(diào)實驗速度，因此允許功能重疊，通過用戶反饋來完成形態(tài)選擇。同時，高頻發(fā)布帶來了認知負擔。用戶從“低頻關注即可理解產(chǎn)品”轉(zhuǎn)變?yōu)椤俺掷m(xù)跟蹤更新以避免錯過”。這種節(jié)奏在整個Agent工具生態(tài)中普遍存在。未來的關鍵在于，通過產(chǎn)品內(nèi)的引導與教育機制，降低用戶的跟進壓力，使其從“被動追趕變化”轉(zhuǎn)為“自然掌握工具”。

Lenny：我注意到你們最近上線了一個很有意思的功能，叫“/powerup”。它基本是在引導用戶了解Claude Code的各種高階用法和最佳實踐。我很好奇，這是不是也是你剛才提到的那種上手引導思路的延伸？

Cat Wu：早期我們的原則是避免引導流程，強調(diào)產(chǎn)品應具備足夠的直觀性，使用戶無需教程即可使用。但隨著功能復雜度提升和用戶規(guī)模擴大，我們觀察到對系統(tǒng)化引導的需求顯著增加。用戶面臨的核心問題不再是“如何使用”，而是“在眾多功能中應優(yōu)先使用哪些”。因此在這一點上做了策略調(diào)整，引入了內(nèi)置的入門引導機制，以幫助用戶聚焦最關鍵的功能路徑。

Lenny：這個行業(yè)現(xiàn)在確實有點反常。Anthropic在B2B企業(yè)市場取得了很大的成功，但這個市場原本是低頻發(fā)布的，比如按季度節(jié)奏，而現(xiàn)在卻變成了高頻迭代，甚至接近每天發(fā)布。更有意思的是，如果回顧起點，Anthropic當時其實處于明顯劣勢，資金、分發(fā)和先發(fā)優(yōu)勢都不占優(yōu)，而OpenAI當時遙遙領先，外界普遍不看好它的長期競爭力。但現(xiàn)在它卻實現(xiàn)了非常強勁的增長，在很多維度上已經(jīng)可以和甚至超過更大的競爭對手。所以想請你從內(nèi)部視角分享一下：Anthropic能夠后來居上，實現(xiàn)這種跨越式發(fā)展的關鍵因素是什么？

Cat Wu：最關鍵的因素之一是統(tǒng)一的使命，其重要性幾乎無法被高估。團隊在招聘時就強調(diào)將安全AGI帶給全人類的認同，并在產(chǎn)品決策中持續(xù)以此作為最高原則。由于該使命優(yōu)先級高于任何單一產(chǎn)品線，組織能夠?qū)崿F(xiàn)跨團隊的快速決策與一致執(zhí)行，這種以使命驅(qū)動的高效協(xié)同，在Anthropic這一規(guī)模的組織中極為罕見。

Lenny：我想再確認一下這個點：當“安全對齊、讓AI對世界產(chǎn)生正面影響”成為最核心的使命之后，很多原本復雜的決策反而變簡單了，是這樣嗎？

Cat Wu：在優(yōu)先級沖突的情況下，團隊會以Anthropic的使命與原則作為最高決策標準，從而確定資源分配方向。一旦達成共識，團隊會統(tǒng)一執(zhí)行。這意味著即使某些功能已具備發(fā)布條件，例如在Claude Code上的功能，也可能因更高優(yōu)先級事項而被主動延后。

Lenny：這點很有意思，也在某種程度上解釋了你們和另一家公司的差異，比如OpenAI，后者在很多方向上都有探索。但從剛才的描述來看，你們的原則更簡單也更嚴格：不符合使命的事情就不做。無論是社交網(wǎng)絡還是信息流產(chǎn)品，都不會進入優(yōu)先級。這種高度克制，反而讓Anthropic保持了非常強的聚焦，而這似乎正是你們成功的關鍵之一。

Cat Wu：在我看來，使命的核心在于將Anthropic的整體目標優(yōu)先級置于任何單一團隊或產(chǎn)品之上。這與專注不同，后者更多是執(zhí)行層面的能力，而使命是一種價值取向。具體體現(xiàn)為，團隊愿意在必要時犧牲自身OKRs，以換取公司整體目標的最大化，并且這種取舍是被主動接受的。在極端情況下，即使像Claude Code這樣的產(chǎn)品未達預期，只要Anthropic整體成功，團隊依然會認為這是正確的結(jié)果，并據(jù)此做出決策。

Lenny：我很好奇，你是否認為開放CLA的決策，本質(zhì)上也是基于同樣的判斷？也就是當它不再有效推動Anthropic的使命時，就會果斷調(diào)整甚至停止？

Cat Wu：對Anthropic來說，一個非常重要的目標是擴大用戶覆蓋范圍。而實現(xiàn)這一點的一個關鍵方式，就是通過我們自己的產(chǎn)品來做訂閱服務，我們會持續(xù)加碼這一塊。但這也意味著，有時候?qū)Φ谌疆a(chǎn)品的支持可能會有所取舍。

Lenny：剛才聊了Claude Code、CoWork這些工具。想幫大家搞清楚一件事，在實際使用中怎么區(qū)分它們的？比如Claude Code、Claude桌面、網(wǎng)頁版，還有CoWork，這三種分別適合在什么場景下用？

產(chǎn)品落地與團隊生態(tài)：工具場景、用戶引導與發(fā)展邏輯

Cat Wu：我一般在終端里用Claude Code，主要是用在想快速跑一個一次性的編程任務，或者想用最新功能的時候。CLI是最早的產(chǎn)品形態(tài)，新功能基本都會先在這里上線，所以它也是功能最強的一種形式。比如我只是想跑幾個測試，通常就會直接用它。但如果是做前端相關的事情，桌面端就特別好用。我很喜歡它的預覽功能，比如做一個Web應用時，可以在右側(cè)開一個預覽窗口，一邊和Claude對話，一邊實時看到頁面效果。另外，對于喜歡圖形界面的用戶來說，桌面端也更友好。因為對很多非技術(shù)背景的人來說，終端其實挺不適應的，看起來有點復雜，還會彈出各種讓人緊張的提示，也不像其他軟件那樣可以點來點去。所以如果你不太習慣終端，很推薦直接用Claude Code的桌面版。

Desktop更像是一個總控視圖，可以一眼看到所有正在發(fā)生的事情，可以在里面查看CLI終端、桌面任務，以及在網(wǎng)頁和手機上發(fā)起的任務，相當于一個統(tǒng)一的任務控制臺。而網(wǎng)頁和移動端的優(yōu)勢在于隨時啟動。CLI和桌面端都依賴本地電腦，這其實是有約束的。比如你在外面散步，不可能一直帶著電腦。我甚至見過有人在外面用手機給電腦開熱點繼續(xù)工作，這其實說明這個場景一直缺一個更好的解決方案。對我來說，移動端最大的價值就是可以隨時發(fā)起任務，不用帶電腦，也不用保證電腦一直開著。

Lenny：我很喜歡這種感覺，不用再時時刻刻盯著細節(jié)，更像是把任務交給AI，然后安心讓這個agent把它跑完。

Lenny：很多人還在低估CoWork的表現(xiàn)，它的增長其實非常驚人，但大家可能還沒有真正理解它的價值在哪里。所以我很好奇，能不能從你作為產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作出發(fā)，分享幾個具體的使用案例？有沒有一些比較有趣，甚至是意料之外的用法，可以幫助你節(jié)省時間、完成更多工作？

因為我已經(jīng)接入了Google Drive和Slack，產(chǎn)品營銷同事Alex之前做過一版內(nèi)容草稿，直接把這些資料全部喂給CoWork。只需要告訴它要講的故事線，它就自己工作了大概一個小時，它會去看我們在Twitter上的發(fā)布內(nèi)容，查內(nèi)部的發(fā)布頻道，還會翻團隊分享demo的頻道，把這些信息全部整合起來。最后生成了一份大概20頁的PPT，我第二天早上看了一下，整體已經(jīng)挺不錯了。當然還是做了一些調(diào)整，比如個人更偏好極簡風格，而它一開始寫得有點多。但整體來說，這個效率提升是巨大的。而且因為它接入了我們的設計系統(tǒng)，做出來的PPT視覺效果非常專業(yè)，看起來就像是Anthropic的設計師做的一樣。原本這種PPT可能要花好幾個小時，現(xiàn)在它很快就能給我一個高質(zhì)量初稿，只需要專注在把demo打磨到最好。

Lenny：這對產(chǎn)品經(jīng)理來說簡直就是夢想成真，畢竟做PPT真的很讓人頭疼。

Cat Wu：太慢了，自己做需要幾個小時。

Lenny：而且這套PPT在你每次展示時都會被很多人看到，也會在外部流傳，顯然它不是一次生成的，而是經(jīng)過多輪迭代優(yōu)化的。如果讓大家自己動手嘗試這個流程，第一步是連接這些工具，比如你提到的Slack。那么除此之外，你還建議他們接入哪些工具？

Cat Wu：建議接入Slack、GoogleCalendar、Gmail、GoogleDrive等工具，將團隊關注事項、個人優(yōu)先級以及當前工作內(nèi)容的核心數(shù)據(jù)源統(tǒng)一打通，作為決策和協(xié)作的基礎。

Lenny：明白了，那你當時大概是怎么寫prompt來生成這份PPT的？

Cat Wu：我當時是這么跟Claude說的：幫我做一份“Code with Claude”大會的PPT。這是產(chǎn)品經(jīng)理M建議要覆蓋的內(nèi)容，那是我的一版草稿，我不太滿意，還有一版是我自己手動做的，也不太好，不過我也一起發(fā)給你。先幫我整理一個更完整的內(nèi)容大綱，并且盡量避免和更重要的主題演講重復。然后Claude會去讀我給它的那些鏈接，生成一個初步的大綱。我再把它給的方案過一遍，看它提出了哪些思路和方向，最后由我來決定哪些內(nèi)容要放進最終版本里。

這正好說明了現(xiàn)在產(chǎn)品經(jīng)理的價值所在。像Claude這樣的工具，是一個非常強的思考伙伴，可以快速整合大量信息，把各種可能的方向都擺在你面前，但最終拍板的人還是產(chǎn)品經(jīng)理，需要決定什么才應該進入最終產(chǎn)品。比如在這個案例里，我最后決定內(nèi)容結(jié)構(gòu)是一個遞進過程：從提升本地任務的成功率，到讓每一個PR都順利通過，再到幫助工程師完成更多PR。同時，我還要為每一部分挑選最有說服力的演示方式。當這個框架確定之后，Claude基本就可以自己完成剩下的工作，它花了幾個小時就把整套PPT做出來了。

Lenny：這真的太爽了，相當于工作里有一塊可以徹底交給AI來做。而且感覺就像在和一個PPT設計師合作，但這個設計師不僅會設計，還真正理解你做過的內(nèi)容，能把內(nèi)容和呈現(xiàn)一起做好，而不只是讓它看起來更漂亮。

那我很好奇，你是怎么處理設計系統(tǒng)這一塊的？它具體是怎么工作的？又是怎么學會Anthropic的設計規(guī)范的？

Cat Wu：我們本來就有一套用于所有對外場景的標準演示模板，把這套模板直接交給Claude，讓它學習我們的配色、字體，還有不同類型的頁面結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在它相當于有二十頁示例可以參考。

Lenny：你相當于是上傳了模板，讓它基于這個來做。

Cat Wu：對。你也可以連接自己的Figma integration，如果你的幻燈片模板是存在那里，它也可以直接拉進來用。

Lenny：作為一個產(chǎn)品經(jīng)理，在Anthropic，你的工具棧大概是什么樣的？肯定有Claude Code、CoWork，還有Anthropic 自家的工具。你還在用什么？你剛剛提到Slack，還有別的嗎？

Cat Wu：我的工具?；旧暇褪侵囟纫蕾嘋laude Code、CoWork和Slack。Anthropic基本上是跑在Slack上的，它有點像我們公司的核心操作系統(tǒng)。日常工作里，我大概有30%的時間是在不斷試探CoWork和Claude Code的能力邊界，這樣我能非常清楚地知道它們目前做不好的地方。同時我也會花很多時間和模型對話，去理解它為什么會犯那些錯誤。

從手動制作到AI生成，AI工具正在顯著提升工作效率

Cat Wu：我們內(nèi)部也做了很多工具。Claude Code給整個公司帶來的一個重要變化是，它極大降低了開發(fā)自定義應用的門檻。于是你會看到一個現(xiàn)象：大家開始大量構(gòu)建個性化工作軟件，針對非常具體的使用場景，而不是再去用那些并不完全契合需求的通用工具。

Lenny：有什么具體例子嗎？你們自己或者別人做過哪些特別受歡迎、特別有用的東西？

Cat Wu：我們Claude Code團隊里有個做銷售的同事，他發(fā)現(xiàn)自己一直在反復做同樣類型的PPT，一遍又一遍。于是他做了一個Web應用，里面內(nèi)置了那些我們已經(jīng)驗證效果很好的Claude Code PPT模板，比如101、201，以及Mastering Claude Code。

然后他做了一套輸入機制，可以把客戶的具體背景信息拉進來，這些信息來自Salesforce、Gong，以及其他筆記系統(tǒng)。這樣我們就可以針對每個客戶定制PPT。比如，它會自動提取信息：這個客戶在用的是Bedrock、Claude for Enterprise，還是Console。這會直接影響他們能用哪些功能。

它還會識別，比如這個客戶特別關注SLC（軟件生命周期）里的代碼審查階段，那我們就會自動加一頁介紹我們代碼審查功能的幻燈片。再比如，如果客戶有HIPAA合規(guī)要求，或者有特定的安全控制需求，它也會自動在PPT里加上相關內(nèi)容。還有一種情況，如果客戶是在Vertex或Bedrock上運行，而且不打算用Claude for Enterprise，那我們就會自動刪掉那些只適用于Claude for Enterprise的幻燈片。

這些工作本來都是手動做的，通常要花20到30分鐘。很多人要么花時間做，要么干脆就不做，直接用通用PPT。但現(xiàn)在，用這個工具只需要幾秒鐘，就能生成一個完全定制化的PPT。

Lenny：像Slack這種工具，幾乎沒有人想自己重新造一個。Slack就一直在贏。你剛才說它有點像很多公司的操作系統(tǒng)，這個比喻很貼切。比如大家現(xiàn)在會說，像Salesforce這種SaaS，其實不一定還需要，我們可以自己做。但Slack就不一樣，它就像一個很討喜的工具，沒有人真的想去跟它競爭、再造一個更好的版本。

Cat Wu：它本質(zhì)上是一種非常關鍵的通信基礎設施。而且在最核心的一點——讓所有人實時獲得更新，它做得非常非常好。

Lenny：很多人嘴上會吐槽Slack，但它在自己要解決的問題上做得特別好。最前沿的團隊基本都離不開它。

Cat Wu：是的。我也很喜歡它在可定制性上做得非常簡單。比如我們很喜歡做Slack bot，這種高度的可定制性讓我們可以按自己的方式把各種系統(tǒng)接入Slack。在這一點上，確實很認可Slack的設計。

Lenny：你剛剛提到很多不同的團隊，以及他們是如何使用Claude code和CoWork來工作的。除了工程團隊之外，哪個團隊用的token最多？我猜工程團隊應該是最大的token消耗方?，F(xiàn)在排第二的是哪個職能？

Cat Wu：Applied AI團隊在不斷推動Claude code和CoWork的能力邊界，這一點非常明顯。我們很多Applied AI團隊成員都會花時間和客戶一起工作，幫助他們在公司內(nèi)部落地我們的API。所以有時候，他們會直接替客戶做一些原型，而在這方面，Claude Code相比以前，速度提升非常明顯。

Lenny：我想更具體理解一下Applied AI。它是不是有點類似forward-deployed engineering（前線部署工程）這種角色？一般人會怎么描述這個團隊在做什么？

Cat Wu：可以這么理解。他們的核心就是幫助客戶在整個公司范圍內(nèi)，落地最新的API和模型能力，既包括客戶對外產(chǎn)品，也包括內(nèi)部效率提升。

Lenny：可以理解為一個融合客戶服務、業(yè)務拓展與技術(shù)落地能力的復合型團隊。這個團隊的token使用量，可能是第二高的？

Cat Wu：是的。而且我們也看到他們在不斷探索CoWork的能力邊界。比如，這些人通常要同時負責多個客戶，有時候一天要參加5到10場客戶溝通。他們一個很典型的用法是：在前一天晚上，讓CoWork幫他們總結(jié)：明天所有的客戶會議有哪些？每個客戶最近都提了什么需求？他們當前最關心的是什么？過去會議的待辦事項是什么？

CoWork會自動整理出一個資料包，也就是一個簡報，讓他們在進入下一場會議前一目了然。此外，CoWork還能幫他們做信息檢索。比如客戶問：“某個功能什么時候上線？”CoWork可以直接在Slack里查找最新的ETA（預計時間），把結(jié)果整理進筆記里。這樣在客戶通話時，他們拿到的就是最新信息。這些都是員工自己搭出來的工作流，然后在團隊內(nèi)部分享使用。

Lenny：有一個最近經(jīng)常被提起的問題，或者說一種趨勢，就是token的花費開始超過人的薪資。也就是說，人們使用AI的成本，甚至可能高于他們自己賺的錢。有沒有一些數(shù)據(jù)在流傳，比如工程師或者產(chǎn)品經(jīng)理一個月或一天大概會消耗多少token？

Lenny：你們能接觸到最前沿的模型，這本身就是在Anthropic工作的一大優(yōu)勢。你們基本上是無限token，可以隨便用，對嗎？

Cat Wu：我們可以用很多token，不過也有人會碰到限制。

Lenny：擁有最先進模型會帶來這么多優(yōu)勢，這就像一個開始不斷加速的飛輪效應。

Cat Wu：我們也非常重視讓內(nèi)部團隊盡可能快地推進工作。同時，我們也相信大家都理解運行這些模型背后的真實成本，會負責任地使用token。浪費token是不被鼓勵的，但我們也相信每個人都能自己做出判斷。

Lenny：回到產(chǎn)品經(jīng)理這個角色。在現(xiàn)在這個階段，產(chǎn)品經(jīng)理需要具備哪些正在出現(xiàn)的新能力？或者說，AI公司在招聘產(chǎn)品經(jīng)理時最看重什么？

Cat Wu：最難的一項能力，是能夠定義“一個月之后這個產(chǎn)品應該長什么樣”。在這個時間尺度上，模型到底能做到什么、用戶行為會如何變化，都存在很大的不確定性。但優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理能從用戶如何突破當前產(chǎn)品邊界的方式中，看到一些模式。最優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理能感知這些信號，設定方向，并持續(xù)推進執(zhí)行；同時，如果模型能力的發(fā)展比預期更好或更差，也能及時調(diào)整路徑。

還有一點很難，就是在面對AGI這個終局時，保持一種恰到好處的判斷力。大家都能想象這樣一個未來：模型非常聰明，幾乎可以完成一切任務。在那種情況下，你根本不需要一個復雜的產(chǎn)品。你可能只需要一個輸入框，告訴模型你想做什么。模型足夠聰明，它可以自己調(diào)用工具、接入各種系統(tǒng)來完成任務；它知道什么時候不確定，也會主動提出澄清問題。

從這個角度來看，為一個超級AGI設計產(chǎn)品其實是很容易的。真正困難的是：在當前模型能力還有限的情況下，你如何把它的能力最大化地激發(fā)出來？如何幫助用戶進入一條最佳使用路徑？如何引導用戶發(fā)揮模型的優(yōu)勢，同時彌補它的不足？這種能力是非常稀缺的。

Lenny：這種能力是怎么培養(yǎng)出來的？本質(zhì)上是不是去理解每一個模型的能力邊界，比如你剛才說的那種“品味”，對模型能做什么、擅長什么、不擅長什么，以及它在哪些地方發(fā)生了變化，有一種判斷力？

Cat Wu：核心還是要花大量時間去使用模型、和模型對話。有一件我特別喜歡做的事情，就是讓模型對自己的行為進行自我反思。有時候我會發(fā)現(xiàn)模型做了一些不太符合預期的操作。舉個例子，有些情況下模型會去修改前端代碼、跑測試，但卻沒有真正去使用UI。

這種時候，很有價值的一件事是直接問模型：你為什么會這樣做？有時候它會回答說，系統(tǒng)提示里有些地方讓它產(chǎn)生了誤解；或者它沒有意識到前端驗證是這個任務的一部分；又或者它把驗證工作交給了某個子Agent，但這個子Agent沒有執(zhí)行測試，而它自己也沒有去檢查結(jié)果。

很多時候，只要你對模型為什么會做出這個決策保持足夠的好奇心，就能發(fā)現(xiàn)它是在哪一步被誤導了，從而可以去調(diào)整整個運行框架，把這個問題補上。

另外一個很有幫助的方法，是找出那些你最信任的用戶，他們能給你關于模型的高質(zhì)量反饋。通常會有少數(shù)幾個人，在描述“某個模型+某種運行框架為什么好用”這件事上，比其他人更清晰、更準確。當然，會有很多人給你反饋，但不是每個人的反饋都同樣有價值。所以找到那樣一小群你真正信任的、比如五個人左右的用戶，對于快速獲得有效反饋非常關鍵。

第三點是一個很有用、但不是每個人都喜歡做的事情，就是構(gòu)建評估體系。你不需要做上百個評估才能產(chǎn)生價值，只需要做十個高質(zhì)量的評估，就能很好地幫助團隊明確目標、衡量進展，以及發(fā)現(xiàn)當前的不足。評估這件事被低估了，應該有更多產(chǎn)品經(jīng)理和工程師參與進來。

Lenny：我們之前其實聊過不少關于評估的話題?，F(xiàn)在有一種趨勢是，未來的產(chǎn)品管理，很大程度上就是在寫評估，因為評估本質(zhì)上定義了什么才算成功。也就是說，你可以把成功標準具體化，一旦定義清楚，就知道自己是否達到了。那你自己大概會花多少時間在寫這些評估上？

Cat Wu：評估的重要性，取決于你在做的具體功能，或者你要解決的問題類型。我們團隊里有不少人會花很多時間在評估上。還有一個小團隊，會和研究團隊非常緊密地合作，更精確地理解Claude Code的行為，以及當前最大的改進空間在哪里，并盡可能用量化的方式去衡量這些問題。

對我來說，一般是在某個功能還需要進一步明確產(chǎn)品定義時，才會親自下場做評估。通常產(chǎn)出會是這樣：我做了五個評估，這是運行方式，這些是成功的案例，這些是失敗的案例，以及這是我用來提升成功率的提示詞。當然，這個投入會因功能而異，并不是所有功能都需要。但像記憶這類功能，就會從評估中獲益很大。

Lenny：你剛才說，有些人特別擅長評估模型。某種程度上，這些人本身就像一個評估器，他們能判斷模型在哪些地方表現(xiàn)突出、在哪些地方不足。有沒有某些具體的人，在這方面特別厲害，值得點名表揚一下？

Cat Wu：在這方面做得非常出色的有兩類人。一個是Amanda，她主要負責塑造Claude的“角色”。這是一個非常難的工作，因為這個任務本身極其模糊。哪怕是做編程，相對來說都更容易一些，因為你可以驗證結(jié)果是否正確；但塑造角色這件事，需要對Claude應該成為什么樣的存在，有一種非常強的判斷力和確定性。她不僅在塑造這個角色上能力很強，而且還能清晰地表達：目標是什么，這個角色什么算成功，什么不算成功。

另一類我非常信任的人，就是Claude Code團隊。我們經(jīng)常會一起吃團隊午餐，每當有新模型在測試時，我們獲取反饋最快的方式之一，就是在這種場合挨個去問大家：你對這個模型的整體感覺怎么樣？

這些反饋會幫助我們判斷接下來應該去看哪些數(shù)據(jù)，從而驗證：這是不是一個更普遍的現(xiàn)象。我們有非常多的數(shù)據(jù)，但要從中提煉出洞察是非常困難的。所以，這一小群人的反饋會幫助我們明確：我們應該提出哪些假設，然后再去用數(shù)據(jù)驗證這些假設。

Lenny：你剛才提到Claude的“角色”，我之前在播客里請過Ben Mann，他也談到過這一點——Claude的“性格”或者說“行為準則”，其實是非常核心的一部分。我也是后來才意識到，比如在Open Claw這樣的場景里，很多人之所以會感到失落，其中一個原因就是Claude的“個性”。因為Claude的性格相比其他模型來說，確實更好玩、更有趣、更有吸引力。

他的說法是：正是這種“性格”，讓Claude在很多事情上表現(xiàn)得更出色。乍看之下，這好像只是一個很邊緣的點，比如讓它更有趣一點、更會聊天一點，但實際上它對Claude的成功至關重要。從你的角度看，為什么你所說的這種“角色”或“性格”會這么關鍵？有哪些是大家可能沒有意識到的？

Cat Wu：如果你回想一下自己合作過的所有人，總有一些人是你會覺得：我真的很喜歡和他們一起工作的那種感覺，我很喜歡他們的氣場或者說氛圍。當人們談到Claude和Claude Code時，這是被提到最多的一點之一，大家真的很喜歡Claude的那種輕松、有趣的感覺。

但它在完成任務時又非常專業(yè)、非?？煽?。大家也很喜歡Claude的“低ego”。如果你告訴它：“你這里做錯了”，它會真的很抱歉，會說“哦，確實是我錯了，謝謝你指出來，我來改一下，我們一起把它做好”。它也非常積極。如果你覺得一件事情很難、無從下手，Claude會說：“沒關系，我們可以一步一步來。這是我建議的步驟，你需要我?guī)湍阆乳_始嗎？”

一個優(yōu)秀的協(xié)作伙伴，往往具備這種積極性、這種偏向行動的傾向，以及一種能夠給出真誠反饋的能力，而不是對你說的每一句話都附和。所以我們會刻意把這些特質(zhì)注入到Claude里，因為我們認為，這會讓它變得更容易合作，也更讓人愿意與之一起工作。

隨著模型能力提升，產(chǎn)品功能在刪減與重構(gòu)中不斷演進

Lenny：你剛才提到，每當新模型發(fā)布時，你們往往需要重新審視之前做過的東西。這點可能挺讓人沮喪的。就像是，好不容易把一個功能上線了，結(jié)果現(xiàn)在又得重新思考一遍。能不能講講這種情況大概有多頻繁？比如新模型一出來，你們就會覺得，幾個月前上線的這個產(chǎn)品得重新做一遍了。

Cat Wu：我們在新模型發(fā)布后做的很多調(diào)整，其實是刪除那些已經(jīng)不再需要的功能。很多時候，我們之所以在產(chǎn)品里加某些功能，是因為模型本身還做不到，需要這些功能作為輔助。一個很典型的例子就是待辦列表。

在我們最早發(fā)布Claude Code的時候，用戶會讓它去做一些大規(guī)模的重構(gòu)。Claude Code會說，好，我需要修改這20個調(diào)用點，然后它可能只改了其中5個就停下來了。于是我們就在想，怎么讓它記住必須把這20個全部改完？團隊成員提出，可以從人類的做法出發(fā)。人通常會先列一個清單，把所有需要修改的地方列出來，就像你在VS Code里查找所有調(diào)用點，左側(cè)會列出一個清單，然后你逐個處理、全部替換。

那我們能不能給Claude一個類似的工具？于是他就加了待辦列表。結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，有了這個之后，Claude確實可以把這20個調(diào)用點全部處理完。但到了Opus 4以及之后的模型，我們發(fā)現(xiàn)，不需要再強制它使用這個待辦列表了，它會自然地這么做。

在更早的模型里，我們需要不斷提醒它：你是不是已經(jīng)完成了待辦列表里的所有事項？只有全部完成才能結(jié)束任務。而在新的模型里，即使不提示，它也會自發(fā)地把這些事情全部做完?，F(xiàn)在來看，待辦列表對用戶來說仍然是一個不錯的功能，因為你可以更清楚地看到Claude正在做什么。但從模型本身的能力來說，這已經(jīng)不是一個關鍵組件了，它用不用這個功能都不影響它完成完整的修改。

Lenny：有人在播客里說過一句話：模型會把你的運行框架“當早餐吃掉”。換句話說，隨著模型能力不斷提升，那些曾經(jīng)為了讓模型按預期工作而疊加上去的機制，會被逐漸剝離。模型本身變得越強，就越能夠直接完成你想要的任務，產(chǎn)品反而會變得更加簡單。

Cat Wu：是的。每當模型變得更強，我們都可以刪掉很多提示層面的干預。我們每次發(fā)布新模型時，都會做一件事：把整個系統(tǒng)提示從頭到尾讀一遍，逐條判斷，這些提醒現(xiàn)在還需要嗎？如果不需要，就刪掉。不過，新模型帶來的最令人興奮的，是全新的功能能力。

有很多功能，我們在之前的模型上已經(jīng)嘗試過，但因為準確率不夠高，一直沒有正式上線。比如代碼審查。我們嘗試過好幾次做代碼審查產(chǎn)品，也上線過一些比較簡單的版本，比如之前的/code-review命令。但一直到最近的模型，我們才真正覺得，這個功能已經(jīng)好到可以依賴了。

現(xiàn)在，我們的工程團隊在合并PR之前，會依賴這個代碼審查來通過。我們一直希望Claude能成為一個可靠的代碼審查員，能夠捕捉大部分bug，而這一點直到Opus 4.5、4.6，以及Sonnet 4.6之后才真正實現(xiàn)?，F(xiàn)在我們可以同時運行多個代碼審查Agent，遍歷整個代碼庫，然后綜合輸出一組工程師在合并前需要解決的真實問題。這是新模型解鎖的一種全新能力。

Lenny：這也讓我想到一個在這個播客里經(jīng)常出現(xiàn)的趨勢：去構(gòu)建那些可能在未來六個月內(nèi)才真正可行的產(chǎn)品。你其實是在能力邊界附近做東西，然后隨著模型能力追上來，它就會變成一個非常出色的產(chǎn)品，而你也會領先其他人。

Cat Wu：是的。去構(gòu)建那些暫時還跑不通的產(chǎn)品非常重要，因為這樣你才能知道，這個產(chǎn)品要真正成立，還缺什么。等到新模型出來，你只需要把它替換進你已經(jīng)做好的原型里，就可以驗證：這個新模型有沒有把之前的差距補上。

Lenny：你能不能講講，像Claude和CoWork這些產(chǎn)品整體的長期方向大概是什么？你可能不方便透露太多具體目標，但感覺現(xiàn)在不斷在往上疊加各種很酷的功能，比如Dispatch、手機端控制、各種移動應用等等。從一個更宏觀的角度，大家應該怎么理解這些東西的長期愿景？

Cat Wu：我們是用構(gòu)建模塊的方式來思考這個問題的。對于Claude Code和CoWork來說，最核心的構(gòu)建模塊是：讓單個任務成功完成。也就是說，你給它一個清晰的需求描述，它能不能穩(wěn)定地產(chǎn)出一個可接受的結(jié)果，這個結(jié)果可以直接合并、分享給同事，或者對外使用。

所以，任務是最基本的單位。隨著模型越來越強，單個任務的成功率會顯著提高。接下來我們看到的趨勢是，人們開始同時處理多個任務。到2025年底，多任務并行已經(jīng)成為一個很重要的趨勢，而且現(xiàn)在還在持續(xù)增強。也就是說，從一個任務可以做好，發(fā)展到可以同時做六個任務。

再往前推演，當模型更強時，也許你會同時運行50個甚至上百個任務。那問題就變成：我們需要什么樣的基礎設施來支撐這一點？到那個階段，你很可能已經(jīng)無法再在本地機器上運行所有東西了，因為內(nèi)存根本不夠。所以我們在思考，如何讓你更容易去管理這些任務？它們很可能會運行在遠程環(huán)境中。

我們還要思考，如何設計一個界面，讓你作為人類，可以快速知道哪些任務需要關注？如何確保Agent能夠充分驗證自己的工作，這樣當它告訴你“已經(jīng)完成”時，你可以很快確認，并且真正信任這個結(jié)果符合你的要求？還有一點是，如何讓整個流程具備自我改進能力？當你發(fā)現(xiàn)某個任務結(jié)果不符合預期時，你可以給出反饋，而模型在之后的所有運行中都能吸收這個反饋，不再重復同樣的錯誤。

這就是我們希望帶著用戶一起走的演進路徑。

Lenny：現(xiàn)在有很多人在聽這個播客，包括產(chǎn)品經(jīng)理、創(chuàng)業(yè)者，還有各種跨職能角色的人。大家其實都在擔心自己的角色、以及職業(yè)未來會怎樣變化。你會給他們什么建議？不僅是如何活下來，而是如何在這個高度由AI驅(qū)動的世界里真正變得成功，甚至做到脫穎而出？有哪些是大家此刻真正需要認清的，以及需要開始去做的事情？

Cat Wu：AI給了每個人遠超以往的杠桿。一旦你發(fā)現(xiàn)自己在重復做某個手動任務，就去想：能不能用代碼、CoWork，或者其他AI工具，把它自動化掉？大多數(shù)人都有這樣的工作結(jié)構(gòu)：有一部分是自己很喜歡的創(chuàng)造性工作，另一部分是非常繁瑣、重復、讓人不想做的事情。AI的價值就在于，它可以幫你完成這些重復勞動。

它可以從你每一次手動操作中學習，總結(jié)規(guī)律，然后自動執(zhí)行。這樣你就可以把精力集中在更有創(chuàng)造性的部分上，也意味著你能完成的事情會比以前多得多。所以我最直接的建議是：找出那些可以交給CoWork處理的重復任務，不斷優(yōu)化這些自動化流程，直到成功率足夠高。

然后再去思考，你還能為團隊、為產(chǎn)品、為公司做哪些以前沒有精力去做的事情？有沒有那些你一直覺得公司應該做，但從來沒有時間推進的項目？如果AI能幫你承擔那些基礎性的工作，你就相當于多出了20%的時間，而這些時間以前是不存在的。主動擁抱這些工具，把那些你不想做的工作交出去，找到它們能為你帶來的加速效果。這樣一來，你能做的事情會遠遠超過過去。

自動化的邊界，不在于能否實現(xiàn)，而在于是否足夠可靠

Lenny：你剛才分享的一個核心觀點是去找那些可以用AI解決的問題。現(xiàn)在這些工具的潛力都很大，但對很多人來說，最難的一點其實是：我到底該做什么？

你這里的意思是，要多留意那些你反復在做的事情，看看能不能把它們自動化；同時也可以關注那些你一直有想法、但一直沒時間做的事情。本質(zhì)上就是——先為自己解決問題，這是最核心的建議。

Cat Wu：沒錯。另外我也會建議大家，把注意力放在一件事上：把自動化從“這是個挺酷的概念”，推進到“這個東西真的可以100%穩(wěn)定運行”。我有時會看到一些用戶，把某個自動化做到90%或95%的準確率，然后就放棄了。但如果一個自動化不能做到100%，它其實就不算真正的自動化。

而最后那5%到10%，確實需要投入更多時間。而且，構(gòu)建自動化的過程，往往比你自己手動完成還要慢。我會建議大家，花時間去打磨那些你真的希望做到100%的自動化。多下點功夫，把你的偏好教給CoWork，多給它反饋，讓它不斷提升能力，直到達到完全可靠的程度。只有做到這一點，你才能真正依賴它。95%的自動化，其實價值不大。

Lenny：這對我來說是個很好的提醒。

Cat Wu：我自己也有這個問題。我一直在訓練CoWork，想讓它幫我把Gmail的收件箱做到清零。但這個過程非常耗時，而且現(xiàn)在還遠遠沒達到理想狀態(tài)。

Lenny：說到這個我也有同感。我做過一個流程：每收到一封郵件，它都會判斷哪些是垃圾信息，比如各種“能不能上你的播客”“要不要看看這個”的郵件，我根本沒時間處理。

Cat Wu：我們也在努力讓這種自定義流程的體驗變得更簡單。因為現(xiàn)在的流程還是有點復雜，你需要理解很多概念，比如要定義一個技能、要調(diào)用這個技能、要不斷給它反饋，然后還要告訴CoWork根據(jù)這些反饋去更新這個技能。

同時你還需要知道去哪里查看這個技能，確認它是否按你的預期更新了。讓這一整套流程變得更順暢，也是我們的工作之一，這樣用戶在使用時就不會覺得很痛苦。

Lenny：在進入閃電問答之前，還有沒有什么你特別想補充的內(nèi)容？有沒有什么你希望聽眾帶走的重點，或者你想再強調(diào)一下、但我們還沒聊到的？

Cat Wu：我看到很多人在嘗試AI，做一些原型應用，或者搭一些工作流。但我會更建議大家去做那些你每天都會用到的應用。因為只有在真實使用中，你才能真正獲得價值。如果你做了一個原型，但它并沒有幫你提高效率，那AI其實并沒有為你的日常工作帶來實際價值。

Lenny：而且如果只是做一次、覺得挺酷，然后就再也不用了，你能學到的東西是很有限的。

Cat Wu：這樣其實也拿不到太多真正的杠桿。有一類人會花大量時間去定制自己的工作流。某種程度上可以說有兩個極端：一類人完全不做定制，也不做自動化；另一類則走向另一個極端，會非常執(zhí)著于優(yōu)化自己的工具，比如加很多技能、MCP，以及各種工作流優(yōu)化。

但有時候，這反而會分散注意力，讓你偏離最核心的目標，比如發(fā)布產(chǎn)品、或者真正把某個功能做出來。當然，定制本身是很有趣的，我們也確實希望把產(chǎn)品做得足夠可擴展，讓你可以按照自己的方式去使用。但這種優(yōu)化是有邊界的。有一類人可能會在定制上花太多時間，甚至影響睡眠，反而沒有去完成他們一開始想做的核心任務。

Lenny：我在Twitter上經(jīng)常看到這種情況。大家都在展示自己的配置，說你看我的setup，有多復雜、多極致優(yōu)化。但問題是，你到底在做什么？“我現(xiàn)在還沒在做具體的東西，但我的setup超強，我能做很多事情。”

Cat Wu：簡單的配置反而更有效。

而這兩類人彼此很難理解對方是怎么看世界的。所以你剛才的建議真的很關鍵：把它用在真實的問題上，才能真正感受到它已經(jīng)進化到什么程度。

Cat Wu：一個很大的變化是，2024年那一代產(chǎn)品主要是基于對話的，而像Claude Code這一代產(chǎn)品，更偏向行動導向。很多人真正的頓悟時刻，是在發(fā)現(xiàn)模型可以直接幫你完成事情，而不僅僅是告訴你該怎么做。當你意識到Agent不只是給建議，而是可以真正替你執(zhí)行任務，這種體驗是非常震撼的。一旦體驗到這一點，很多人的認知都會被徹底改變。

Lenny：順便提一下那個Chrome擴展，你可以直接看著Claude幫你做事，比如你說“幫我填這個表單”，它就真的開始操作了。好，在進入我們接下來非常精彩的閃電問答之前，還有什么你想補充的嗎？

Cat Wu：沒有，我們來吧。

快問快答

Lenny：我們有五個問題要問你。第一個問題，你最常推薦給別人的兩三本書是什么？

Cat Wu：我很喜歡《How Asia Works:Success and Failure in the World's Most Dynamic Region》，它講的是經(jīng)濟發(fā)展，以及哪些政策和政府能夠打造出長期成功的經(jīng)濟體。另外一本我也很喜歡的是《The Technology Trap:Capital, Labor, and Power in the Age of Automation》。這本書主要講過去幾次技術(shù)革命，比如工業(yè)革命和計算機革命，以及這些變化是如何影響勞動者的。我之所以很喜歡這本書，是因為我們可以從歷史中學到很多，從而確保這一次轉(zhuǎn)型能夠走得更好。如果說輕松一點的讀物，我很喜歡《The Paper Menagerie》。它是一個短篇小說集，講成長、AI，以及自我認知。

Lenny：最近有沒有什么你特別喜歡的電影或者電視?。?/strong>

Cat Wu：我很喜歡《Drive to Survive》。它沒有什么特別深刻的意義，看到人們?nèi)绱藢Ｗ⒂谝粋€單一的工程目標，本身就很讓人滿足，那種純粹的投入感很吸引我。

我也非常喜歡《Free Solo》，講的是Alex Honnold在沒有任何保護裝備的情況下攀登酋長巖（El Capitan）。這同樣是一種非常純粹的成就：去完成一條極其困難、極其危險的路線，而且需要極強的心理專注力，因為只要犯一個錯誤，就意味著死亡。

Lenny：那部電影真的讓人難以置信。這些內(nèi)容某種程度上也和你的工作有點呼應。

Cat Wu：我自己也會攀巖。我是在看完《Free Solo》之后才開始攀巖的，當時只是覺得很厲害，但并沒有完全理解它到底有多厲害。這是一部很少見的電影：你對這件事了解得越多，就越會被震撼到它到底有多不可思議。像他在巖壁上做的那些動作，就算是在室內(nèi)攀巖館、離地只有一英尺的地方，我這輩子可能都做不到。

Lenny：你有沒有看過另一個人的紀錄片？那個更年輕的，在冰面上攀登的那個。

Cat Wu：看過。那個挺讓人難過的。

Lenny：但確實也很震撼。好，下一個問題。最近有沒有發(fā)現(xiàn)什么特別喜歡的產(chǎn)品？

Cat Wu：如果說除了云產(chǎn)品之外，對我生活影響最大的一個產(chǎn)品，大概是Waymo。我是個非常忠實的Waymo用戶，每天上下班都會用，一天兩次。我最喜歡它的兩點是：第一，如果車在等我，我不會有負擔感。所以我不用在它剛到的時候就必須立刻站在路邊等著。

第二，它讓我更高效。如果車里是一個人類司機，我通常不會去接工作電話，也不太會一直在電腦上工作，會覺得有點不禮貌。但在Waymo里，我可以直接開會，不用擔心被人聽到，也不用考慮會不會不禮貌，或者說話聲音會不會太大，也不用去讓別人調(diào)音樂之類的。這個產(chǎn)品每天大概幫我“多拿回”了30分鐘時間。

Lenny：這些技術(shù)帶來的“二階效應”（ZP注：不是直接結(jié)果，而是由它引發(fā)的一系列間接變化）真的很有意思。

Cat Wu：是的。我以前一直覺得Waymo要想成功，價格必須比Uber和Lyft更低。但現(xiàn)在我很樂意為它付出兩倍的價格。

Lenny：我也很喜歡Waymo。第一次看到的時候會覺得，這也太不可思議了；但用著用著，就習以為常了。

Cat Wu：它甚至改變了大家的說話方式。在Anthropic，很多人都很喜歡用Waymo。以前大家會說，“我們叫個打車軟件吧”，但現(xiàn)在大家會直接問：“Waymo到了嗎？”

Lenny：好，最后兩個問題。你有沒有一句自己很?；叵氲淖毅?？不管是工作還是生活。

Cat Wu：就是一句話：去做就對了。從第一性原理出發(fā)去思考是很有價值的。如果你清楚自己的目標，也有比較扎實的第一性原則，那通常是可以推導出正確的行動路徑的，而且也能清晰地向相關各方解釋清楚。接下來就應該去做。

“崗位”這件事本身有點被高估了。如果你理解了約束條件，你就能知道自己可以做什么。然后就是盡快去嘗試，從錯誤中學習。如果做錯了，就道歉，或者修正。

把這個理念講給大家聽，其實是一種解放。因為在很多公司里，角色劃分是非常嚴格的，比如這是產(chǎn)品經(jīng)理的職責，這是設計師的職責，這是工程師的職責。甚至團隊的職責范圍也被劃分得很死，比如這塊代碼我們可以動，那一塊我們就不能碰。

而“去做就對了”帶來的變化是，它會讓人更有自主性，敢于做決策，也敢于跨越團隊邊界去推進事情，只為了把事情真正做成。

Lenny：這聽起來像是一項非常重要的能力。很多人把它叫做agency，本質(zhì)就是去做那些該做的事情。還有人會說“偏向行動”“行動優(yōu)先”，都是在描述同一種能力——不等別人批準。

Cat Wu：是的。這是人生中某個階段一定要去創(chuàng)業(yè)公司工作的一個重要原因。對我來說，一個非常改變?nèi)松慕?jīng)歷，是在一家只有20人規(guī)模的公司里工作。當時基本沒有什么流程，但我們要解決的問題卻非常大。

我很感激Alex和團隊里的其他人，他們給了我以及團隊其他成員充分的自由，讓我們可以在沒有明確邊界的情況下自己去摸索，不再有“銷售該做什么”“運營該做什么”“工程師該做什么”這種限制。你手里有所有可用的工具，有一個宏大而復雜的問題需要解決，你可以用任何方式去找到一個好的答案。

Lenny：某種程度上，你可能必須經(jīng)歷過這樣的環(huán)境，才能真正培養(yǎng)出這種能力，才能在心理上對這種做事方式感到舒服。很多人從學校一路走來，習慣的是“按要求完成任務就能拿到好成績”。你需要反學習這種模式，轉(zhuǎn)而變成：我要去做那些真正需要被做的事情。哪怕別人覺得這很蠢，但我認為這是正確的，我就去做。

好，再來兩個快問快答的問題。當Claude在思考時，會用到一些“動詞”？這些東西應該怎么稱呼？

Cat Wu：我們叫它“thinking words”（思考詞）。

Lenny：這些詞后來在源碼里也被曝光了。你有沒有特別喜歡的一個？

Cat Wu：我很喜歡manifesting（顯化）。我電腦上還貼了這個詞的貼紙。

Lenny：這個選得很好。最后一個問題，我們也會問很多嘉賓這個問題。如果AGI在我們有生之年真的實現(xiàn)了，甚至你不再需要工作了，你會做什么？你會怎么使用你的時間？

Cat Wu：AGI在社會中的普及還需要很長時間，所以短期內(nèi)更重要的事情，是幫助整個世界一起走到那個階段。如果說一個不那么嚴肅的答案，在那之后我大概會去多攀巖。我可能會搬到Fontainebleau，在那里和成千上萬塊巨石一起生活，專心攀一段時間。

我還有很多書想讀，我的目標是每周能讀一到兩本，但現(xiàn)在大概只有每周0.5本，積壓的書已經(jīng)很多了。我們能從歷史中學到的東西太多了，還有很多我想理解但還不夠了解的領域，比如物理、機器人、硬件、航空航天等等，都是非常有意思的話題。所以我很期待繼續(xù)學習，哪怕AGI早就已經(jīng)知道這些知識。

Lenny：謝謝你的分享。Cat，非常感謝你今天的參與。

Cat Wu：謝謝邀請。