全文 3,000字 | 閱讀約 8 分鐘

（訪談片段：Cat Wu 談成為優(yōu)秀AI產(chǎn)品經(jīng)理的方法）

自 2025 年 5 月以來，Claude Code 活躍用戶增長近 3 倍，年化營收提升 5.5 倍。 Figma、Rakuten、Intercom 等公司，開始把它接入日常工作流：不是試用，是用起來了。

9 月 14 日，產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 Cat Wu 接受采訪。她沒講參數(shù)，也沒講多少功能上線。 她講了一件更關(guān)鍵的事：

一款 AI 工具，怎么從小試驗(yàn)變成全公司都在用？ 不是靠畫圖規(guī)劃，也不是靠制定時間表，而是讓大家用起來、不斷改進(jìn)它，最后自然發(fā)展成了一個完整的生態(tài)。

她說，這不是公司的戰(zhàn)略布局，而是工具自然成長的過程：

1. 工具先用起來，規(guī)范后面再補(bǔ)；

2. 做什么功能聽用戶的，不按既定計劃走；

3. 好用不是因?yàn)楣δ芏?，而是幫到人?/p>

4. 可持續(xù)的，不是堆功能，而是讓用戶自己創(chuàng)造新用法。

這，就是 AI 原生組織的起步順序。

不是新建一個 IT 部門，而是讓工具在實(shí)際應(yīng)用中證明價值、形成口碑傳播。

一、工具先應(yīng)用起來

Claude Code 一開始不是為了發(fā)布，也不是誰定了戰(zhàn)略方向。

它的起點(diǎn)，只是一個工程師試著把模型整合到自己的日常工具。

Anthropic 工程師 Boris 在使用內(nèi)部 API 時，動手搭了一個命令行工具（CLI），想看看 AI 在寫代碼這件事上，能幫上多少忙。

Cat Wu 當(dāng)時把自己 20% 的時間拿來加功能，比如接入強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境。她發(fā)現(xiàn)這個工具和公司內(nèi)部很多系統(tǒng)配合得很好，效率確實(shí)提升了不少。作為早期用戶，她開始主動提供反饋。

她回憶：

“我給 Boris 發(fā)了很多產(chǎn)品反饋……我希望工具里這些地方能改一改。當(dāng)我們決定要把它正式發(fā)布的時候，我特別興奮，馬上全職加入了這個項(xiàng)目。”

Claude Code 的成長路徑就此展開，但方式很特別：不是寫出來的，而是用出來的。

Cat 說：

“一開始用的是他團(tuán)隊(duì)的人，然后是整個組織開始用，最后連研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師……都用上了?！?/p>

• 不是先培訓(xùn)、再部署、再推廣。

• 而是工具先被用起來，組織結(jié)構(gòu)隨之自然形成。

她特別強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)：我們還沒上線，組織內(nèi)部就已經(jīng)用開了。

主持人直接評價：

“它就像一個游戲……越用越像超級用戶。”

這不是夸張，而是 Claude Code 有意為之。

Cat 解釋他們的設(shè)計原則時說：

“我們的理念是：新功能不需要上手說明。只靠名字和一句話解釋，就能知道它是干嘛的。而且你馬上就能開始用。

這種“邊用邊學(xué)”的方式，讓用戶從自己熟悉的工具開始，自然過渡到高效的 AI 協(xié)作模式。

而最關(guān)鍵的是：

Claude Code 有個特別的設(shè)計思路。它讓自己變得容易被使用，而不是要求用戶學(xué)會使用它。

這就是成功的關(guān)鍵：

不是讓工具去適應(yīng)組織的舊流程，而是直接融入每個人的日常工作，組織自然就會接受它。

二、功能靠反饋迭代

Claude Code 的更新節(jié)奏很快，新功能一個接一個地出現(xiàn)。

但不是因?yàn)?Cat Wu 寫了一堆 PRD（產(chǎn)品說明文檔），也不是公司排了密密麻麻的產(chǎn)品路線圖。

而是因?yàn)橛脩粢恢痹谔嵝枨?，團(tuán)隊(duì)立刻能動手試做。

Cat 表示：

“我們很多最好的功能，都是一個工程師原型化一個想法，丟到內(nèi)部試用。用的人多了，反饋上來了，我們就繼續(xù)改，最多兩三輪就能定型。”

這就是 Claude Code 的迭代方式：先做個小版本，讓內(nèi)部幾百上千個員工試用，然后看反應(yīng)。

這個反應(yīng)不是情緒，而是行為：

• 有沒有人愿意一直用？

• 有沒有人主動留言說“這個不錯”？

• 有沒有人說“還有這個能不能也做一下”？

工具有沒有價值，不是你講的，是用戶反饋出來的。

? 待辦清單功能的誕生過程

你現(xiàn)在看到的 /todo 功能，其實(shí)不是 Cat 或 Boris 一開始提的主意。

是團(tuán)隊(duì)工程師發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象：

“很多用戶用 Claude Code 讓模型做 20~30 個修改任務(wù)。但模型常常做到一半就停了，比如做了前 5 個就忘了后面?！?/p>

他靈光一閃：

“我們能不能像人一樣，讓模型先寫一份待辦清單，然后提醒它任務(wù)沒做完不能停？”

結(jié)果驚人。

Cat 分享了觀察結(jié)果：

“模型真的就照著清單把所有任務(wù)都完成了，連順序都跟清單一樣。而且，它的穩(wěn)定性提升得非常明顯?！?/p>

但這個功能并沒有直接上線。

因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一件事：用戶用得多，卻用得不穩(wěn)定。

Claude Code 原來只是把清單短暫顯示在屏幕上。

Cat 說：用戶其實(shí)想看清模型的進(jìn)度，但清單一閃而過，他們想再看時只能向上翻找，很麻煩。

于是，Boris 又做了一個實(shí)驗(yàn)版：讓待辦清單可以隨時查看，還能加快捷鍵，能看到當(dāng)前進(jìn)度。

這就是現(xiàn)在你看到的 /todo 指令。

Cat 的總結(jié)是：他們不寫繁瑣的產(chǎn)品文檔，也不搞復(fù)雜的評審。因?yàn)樽鲞@些功能，難的不是編程，而是設(shè)計出用戶真正需要的界面。

? 在 Claude Code 團(tuán)隊(duì)，篩選代替審批

什么功能值得保留？

標(biāo)準(zhǔn)很簡單：真的有人用，能重復(fù)使用，遇到類似問題還會想到它。

你會發(fā)現(xiàn)，他們的節(jié)奏非常像“直播帶貨”里的選品：

有人下單 → 看誰復(fù)購 → 看誰留言 → 看是否適合放進(jìn)貨架

Cat 強(qiáng)調(diào)：

“當(dāng)用戶真的喜歡一個功能，這就是一個強(qiáng)烈信號，我們要公開發(fā)布。而有些功能我們試了，但最后決定不推出來?！?/p>

團(tuán)隊(duì)內(nèi)部怎么收集這么多反饋？

反饋來源不是客服團(tuán)隊(duì)，而是 Anthropic 員工的自發(fā)參與。他們有個內(nèi)部聊天室，大概一千人左右。每 10 分鐘就有人發(fā)反饋，質(zhì)量都非常高。

甚至工具上線后，很多早期企業(yè)客戶，也加入了這套反饋機(jī)制。

他們告訴客戶，請大聲說問題，不用夸我們。他們歡迎負(fù)面反饋。說出來，我們才知道要修什么。而修 bug 的速度也很快，一般能在一兩周內(nèi)處理完。

在外部社區(qū)，他們也用了 Claude Code 自己的功能來做反饋整理：

• Slack 反饋?zhàn)詣訁R總

• GitHub 問題自動去重

• 文檔更新先由 Claude Code 寫第一版，再人工校對10%

舉個例子：

“我問 Claude Code：‘哪個客戶也提過這個問題？’它會自動去查反饋歷史、GitHub issue，然后告訴我相關(guān)信息。這樣當(dāng)我們改好了這個功能，就能立刻通知對的人?！?/p>

Claude Code 的產(chǎn)品節(jié)奏不靠規(guī)劃驅(qū)動，而是一套輕盈密集的反饋回路：

1. 功能先在內(nèi)部快速試

2. 用戶真實(shí)使用并主動反饋

3. 工程師直接上手改

4. 驗(yàn)證有效后向外推廣

總之，先讓工具真正好用，再談其他。

三、變成組織的接口

很多人以為 Claude Code 就是個寫代碼的 AI 工具。

但 Cat Wu 看得更深：它不是在堆功能，而是在搭建組織工作的接口。

什么是“組織接口”？

就是讓不同角色的人，都能用自己熟悉的方式與工具交互，工具也能適應(yīng)每個人的工作習(xí)慣。

這些接口，有一個很明確的標(biāo)準(zhǔn)：

• 工程師能用，設(shè)計師也能用；

• 不只是用一次就完，還能持續(xù)使用；

• 不只是人告訴工具做什么，工具也能主動反饋進(jìn)度。

? 簡潔界面，個性化體驗(yàn)

Cat 解釋為什么選擇命令行：終端幾乎能訪問開發(fā)者能觸達(dá)的一切。只要你用過命令行工具，就知道 Claude Code 能干嘛。

更重要的是，命令行的限制反而成了優(yōu)勢：

• 沒有按鈕，只能打字，

• 每個功能都得做到簡潔、精準(zhǔn)、能相互配合。

讓用戶剛開始不會信息過載，但隨著使用深入，會發(fā)現(xiàn)它越來越強(qiáng)大。

Claude Code 有個叫 Claude.md 的記憶文件。

每次啟動時自動讀取，就像快速上手指南。

Cat 說：

“你可以在里面告訴 Claude 你的架構(gòu)、測試方法、團(tuán)隊(duì)習(xí)慣……它就像是你的技術(shù)簡歷，幫助 Claude 馬上進(jìn)入狀態(tài)。”

更有意思的是，你還可以設(shè)置個人版。

比如產(chǎn)品設(shè)計師 Megan 在自己的 Claude.md 里寫：“我是產(chǎn)品設(shè)計師，你要把事情解釋得更清楚一點(diǎn)?！?/p>

這就不是通用工具，而是能懂你的個人助手。

? 開放擴(kuò)展，人人能動手

用戶可以添加自定義命令和觸發(fā)器。比如有人希望 Claude 等待回應(yīng)時發(fā) Slack 提醒，就可以設(shè)置短信、郵件、彈窗提醒。

還有一個重要功能是“子代理”。

Claude Code 可以設(shè)定多個子任務(wù)代理，比如你要部署、重命名、寫測試……每個動作都可以變成一個子代理，在后臺并行處理。

用戶不用等官方升級功能，自己動手就能馬上實(shí)現(xiàn)想要的能力。

這套工具設(shè)計，正在讓不懂代碼的人也能動手做事。

Cat 自己就是個例子：

“我作為產(chǎn)品經(jīng)理，很多小功能我自己動手加，比等工程師來寫還快?！?/p>

設(shè)計師Megan 也一樣：

“她原來從不提交代碼。但現(xiàn)在可以用 Claude Code 給 Console（API 管理后臺）提功能修改建議，還能自己改?！?/p>

工具不是變復(fù)雜了，而是變順手了。人人都會用，這就是組織接口的真正價值。

四、從工具到生態(tài)

Claude Code 并不止步于命令行。

Cat Wu ：

“我們不是在做一款寫代碼的助手，而是在做一套可以幫人搭建 AI 代理的工具箱?！?/p>

?什么是工具箱思維？

意味著別人可以用 Claude Code 的基礎(chǔ)能力，快速搭建出自己的 AI 助手：法律助手、健康助手、行政助手、財務(wù)助手。

這，就是 Claude Code 下一階段的重心：SDK（開發(fā)工具包） 和生態(tài)建設(shè)。

Cat 說：

“已經(jīng)有不少外部公司在用這套 SDK，搭建自己的 AI 工具。等這些團(tuán)隊(duì)真正把產(chǎn)品做出來，我們會去講他們的故事。”

? 如何確保 AI 會判斷？

要讓別人基于 Claude Code 搭建各種助手，關(guān)鍵是要讓 AI 知道什么時候該做什么。

Cat 舉了個例子：

“你問'React 最新版本有哪些更新'，模型應(yīng)該主動聯(lián)網(wǎng)搜索。但如果你只是寫個函數(shù)，就不該查網(wǎng)絡(luò)。”

為了測試這種判斷能力，團(tuán)隊(duì)主要關(guān)注兩個方面：

• 端到端評估：比如跑 SWEBench（一個自動寫代碼的測試集），看整體表現(xiàn)有沒有變差

• 觸發(fā)評估：看模型能不能在正確的時候調(diào)用正確的功能，比如什么時候該搜索網(wǎng)絡(luò)，什么時候該制定計劃

他們會記錄模型的每個決定：有沒有做該做的動作，做得對不對，是太積極了還是太保守了。

這聽起來很技術(shù)，但背后其實(shí)是一個常識問題：

工具到底懂不懂人說話、會不會自己多想一步。

這就是 Claude Code 的商業(yè)邏輯：

從命令行工具，到開發(fā)工具包，到企業(yè)應(yīng)用，再到非技術(shù)用戶。

不追求控制生態(tài)，而是成為生態(tài)的起點(diǎn)。

結(jié)語｜工具會走，組織會變

Claude Code 之所以能成功，是因?yàn)橛腥擞茫蟹答?，有?shí)際應(yīng)用場景。

從 CLI 小工具，到 SDK 平臺，到設(shè)計師、產(chǎn)品、營銷都能動手的入口，它創(chuàng)造的不只是功能，而是：

• 一套用戶愿意復(fù)用的能力設(shè)計

• 一套組織內(nèi)部自然傳播的協(xié)作節(jié)奏

• 一套企業(yè)外部可以二次開發(fā)的共建基礎(chǔ)

工具的未來不是疊功能，而是融入工作節(jié)奏，適應(yīng)組織習(xí)慣。

Cat 最后說：

“我們不畫愿景圖，只造自己也想要的工具。”

這句話說的，不只是 Claude Code，也是 AI 原生組織真正的起點(diǎn)：

先做出好用的工具，組織節(jié)奏自然就跟上了。

本文整理自Claude Code產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Cat Wu在2025年9月14日的訪談內(nèi)容。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

星標(biāo)公眾號， 點(diǎn)這里 1. 點(diǎn)擊右上角 2. 點(diǎn)擊"設(shè)為星標(biāo)" ← AI深度研究員 ? ← 設(shè)為星標(biāo)

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=jmHBMtpR36M&t=625s&ab_channel=PeterYang

https://www.elenaverna.com/p/the-rise-of-the-ai-native-employee

https://creatoreconomy.so/p/inside-claude-code-how-an-ai-native-actually-works-cat-wu

https://venturebeat.com/ai/anthropic-adds-usage-tracking-to-claude-code-as-enterprise-ai-spending-surges

https://venturebeat.com/ai/anthropic-adds-usage-tracking-to-claude-code-as-enterprise-ai-spending-surges

https://x.com/petergyang/status/1966487035281367177?utm_source=chatgpt.com

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈