Claude Code 產(chǎn)品經(jīng)理Cat Wu剛寫了一篇博客，詳細(xì)剖析了AI如何重塑她的工作流，強(qiáng)烈推薦所有PM閱讀，除了PM，我覺得AI時(shí)代人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，尤其是你想做出有影響力的產(chǎn)品時(shí)這篇文章更值得閱讀。

以下是詳細(xì)內(nèi)容：

2024年10月，Claude Sonnet 3.5（新版）發(fā)布之后，我養(yǎng)成了一個(gè)習(xí)慣：每次有新模型出來，就讓Claude Code（當(dāng)時(shí)還是內(nèi)部工具）給Excalidraw加一個(gè)表格工具。每次模型都能走得更遠(yuǎn)一些，但始終失敗。

直到2025年6月Opus 4發(fā)布，Claude開始偶爾成功了。于是我們把這個(gè)演示錄成視頻，放進(jìn)了Claude 4的發(fā)布活動(dòng)。

再往后，Opus 4.6已經(jīng)可以穩(wěn)定地一次性完成Excalidraw的功能需求，我們開始在數(shù)千名專業(yè)開發(fā)者面前實(shí)時(shí)演示。

模型進(jìn)步的速度，持續(xù)擴(kuò)展著可能的邊界。

傳統(tǒng)產(chǎn)品管理的基本假設(shè)已經(jīng)失效

傳統(tǒng)產(chǎn)品管理的邏輯，建立在一個(gè)默認(rèn)前提上：項(xiàng)目開始時(shí)的技術(shù)約束，到項(xiàng)目結(jié)束時(shí)基本不變。產(chǎn)品經(jīng)理前期收集足夠信息，做出自信的判斷，然后按計(jì)劃推進(jìn)，一個(gè)周期往往長(zhǎng)達(dá)數(shù)月。

指數(shù)級(jí)提升的模型打破了這個(gè)前提。你設(shè)計(jì)時(shí)繞開的約束，可能在項(xiàng)目進(jìn)行到一半時(shí)就消失了。地面在你腳下持續(xù)抬升，團(tuán)隊(duì)必須圍繞這個(gè)現(xiàn)實(shí)重新組織工作方式。新的產(chǎn)品管理節(jié)奏是：快速實(shí)驗(yàn)、持續(xù)交付、押注有效的方向。

我是怎么走到這里的

我職業(yè)生涯起步于Scale AI和Dagster的產(chǎn)品工程師，后來做過風(fēng)險(xiǎn)投資，期間仍然堅(jiān)持用代碼自動(dòng)化工作中繁瑣的部分——比如掃描X平臺(tái)上的新公司公告，或者檢測(cè)開源項(xiàng)目的增長(zhǎng)勢(shì)頭。

2024年8月，我加入Anthropic，擔(dān)任Research PM團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品經(jīng)理，負(fù)責(zé)連接研究團(tuán)隊(duì)與真實(shí)用戶，推動(dòng)更好的模型落地。那年秋天Claude Code在內(nèi)部開放后，我開始用它加速工作中手動(dòng)操作的部分：構(gòu)建Streamlit應(yīng)用分析大規(guī)模用戶反饋，跑評(píng)估幫助公司尋找新的可信基準(zhǔn)。工具門檻低到我可以輕松越界探索，比如搭建強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境來更好地理解模型訓(xùn)練。

這些項(xiàng)目耗費(fèi)了我數(shù)百小時(shí)與Claude Code的交互，底層是Sonnet 3.5（新版），全程沒有親手寫過一行代碼。

我如何劃分工作流

我最終在三款產(chǎn)品之間找到了自然的分工：Claude.ai、Claude Code和Cowork。

Claude.ai是我和Claude對(duì)話的地方，不需要它執(zhí)行任何操作。我在這里打磨策略文檔的思路，處理棘手的情況，快速獲取答案。

Claude Code是我構(gòu)建原型、跑評(píng)估、寫腳本的地方，很多腳本本身也在調(diào)用Claude API。有代碼產(chǎn)出的任務(wù)，我放在這里。

Cowork負(fù)責(zé)其他所有事情：清理收件箱、跟蹤待辦事項(xiàng)、制作PPT、搜索Slack里的決策歷史、預(yù)訂差旅。

我與其他公司產(chǎn)品經(jīng)理的交流發(fā)現(xiàn)，他們也在摸索自己版本的這套分工。

Decagon產(chǎn)品總監(jiān)Bihan Jiang分享道，Claude大幅提升了優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的上限，從想法到原型的距離大幅縮短，以前需要幾周建設(shè)的東西，現(xiàn)在從Cowork拉取上下文、轉(zhuǎn)到Claude Code，幾小時(shí)內(nèi)就能演示。能跑通真實(shí)用戶驗(yàn)證的高質(zhì)量想法數(shù)量顯著增加。

Datadog高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Kai Xin Tai在構(gòu)建AI SRE智能體時(shí)提到，每次新模型發(fā)布都意味著可能性邊界的變化，產(chǎn)品經(jīng)理的工作已經(jīng)從前期鎖定確定性，轉(zhuǎn)變?yōu)榧铀侔l(fā)現(xiàn)。

模型能力的增長(zhǎng)有多快

METR 2026年3月的研究數(shù)據(jù)顯示，Opus 4.6在約一半情況下能完成人類需要近12小時(shí)才能完成的軟件任務(wù)。而當(dāng)我們最初構(gòu)建Claude Code時(shí)，Sonnet 3.5（新版）是當(dāng)時(shí)最強(qiáng)的模型，METR測(cè)量的結(jié)果是它能完成人類21分鐘左右的任務(wù)。

16個(gè)月，約41倍的提升。

我們做出的四個(gè)轉(zhuǎn)變

一、用短周期沖刺代替長(zhǎng)線路線圖

我們鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)每個(gè)人——工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師——開展邊緣探索項(xiàng)目（side quest）。這是一種短期自主實(shí)驗(yàn)：花一個(gè)下午做個(gè)原型，測(cè)試一個(gè)你以為做不到的能力，或者就是看看把模型推得比預(yù)期更猛會(huì)發(fā)生什么。

Claude Code桌面版、AskUserQuestion工具、待辦事項(xiàng)列表，都是這樣誕生的。

二、用演示和評(píng)估替代文檔

我們的團(tuán)隊(duì)基本上用原型優(yōu)先取代了文檔優(yōu)先的思路。站會(huì)不是匯報(bào)進(jìn)展，而是分享新想法的演示。內(nèi)部用戶試用，有真實(shí)參與感的功能得到打磨并更廣泛分享。因?yàn)橐粋�(gè)下午就能出原型，押錯(cuò)的代價(jià)很低。

實(shí)際案例：同事Noah把插件規(guī)范發(fā)給Claude Code，返回的原型已經(jīng)接近可交付狀態(tài)，直接錨定了團(tuán)隊(duì)最終交付的產(chǎn)品形態(tài)。

一個(gè)簡(jiǎn)單的技巧：寫完規(guī)范文檔之后，把它發(fā)給Claude Code，讓它來構(gòu)建。哪怕是粗糙的原型，也會(huì)徹底改變對(duì)話的質(zhì)量。

此外，評(píng)估也能讓抽象的產(chǎn)品功能變得具體。在多智能體協(xié)作功能的開發(fā)中，同事Conner手工構(gòu)建了一套評(píng)估集，精準(zhǔn)測(cè)量功能在哪些情況下有效、哪些情況下失效以及如何改進(jìn)。能度量，才能改進(jìn)。

三、用新模型重新審視已有功能

交付一個(gè)功能后，更好的模型出來了，這個(gè)功能可能會(huì)有質(zhì)的提升。每次模型發(fā)布，都是重新審視已有功能的隱性信號(hào)。

捕捉這些時(shí)機(jī)最好的方式，就是自己成為日�；钴S用戶，刻意嘗試你認(rèn)為可能還做不到的事情。有時(shí)候它就成功了，這就是產(chǎn)品需要跟上的信號(hào)。

Claude Code with Chrome就是這樣發(fā)生的。我們觀察到用戶在Claude Code里構(gòu)建Web應(yīng)用，然后手動(dòng)切換到Chrome中的Claude來測(cè)試，反復(fù)復(fù)制粘貼指令。這個(gè)模式足夠穩(wěn)定，于是我們意識(shí)到這應(yīng)該成為內(nèi)置功能。

還有一個(gè)反直覺的原則：原型階段要優(yōu)先能力上限，不要過早削減token用量。很多人會(huì)提前控制成本，結(jié)果交付了能力大打折扣的功能。你應(yīng)該先驗(yàn)證這個(gè)功能是否可行，成本的優(yōu)化可以等到更便宜的模型跟上來之后再做。

四、做最簡(jiǎn)單的能跑通的方案

Anthropic在所有團(tuán)隊(duì)都有一條共同原則：做能解決問題的最簡(jiǎn)單方案。

如果你的產(chǎn)品巧妙地繞開了某個(gè)模型局限，那這個(gè)繞法在下個(gè)模型出來后就會(huì)變成多余的復(fù)雜度。實(shí)現(xiàn)越簡(jiǎn)單，新能力到來時(shí)就越容易替換。

我們最初在Claude Code里加入待辦事項(xiàng)列表功能時(shí)，模型無(wú)法穩(wěn)定地在完成任務(wù)后勾掉對(duì)應(yīng)條目。于是我們加了系統(tǒng)提醒，每隔幾條消息就推動(dòng)智能體更新自己的待辦列表。這個(gè)方案跑通了，但本質(zhì)上是個(gè)臨時(shí)補(bǔ)丁。下一個(gè)模型出來，這個(gè)行為直接就有了，提醒邏輯完全移除。我們反復(fù)見證這個(gè)模式：系統(tǒng)提示詞和工具描述曾經(jīng)被大量工程化來補(bǔ)償模型局限，隨著每個(gè)新模型的發(fā)布，這些工程化內(nèi)容都在被削減——Opus 4.6上削減了20%。

最后說幾句

很多產(chǎn)品經(jīng)理習(xí)慣對(duì)完整的產(chǎn)品體驗(yàn)保持緊密控制，但AI產(chǎn)品要求你放手，才能跑快。這對(duì)完美主義者來說是最難適應(yīng)的轉(zhuǎn)變。但產(chǎn)品經(jīng)理的角色現(xiàn)在是識(shí)別少數(shù)幾個(gè)真正不可妥協(xié)的點(diǎn)，其余的放手。

這些轉(zhuǎn)變的綜合效果是，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以大幅提速。當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理能在一個(gè)下午從想法走到可用的原型，想法和驗(yàn)證之間的距離幾乎消失了。

在Anthropic，做出轉(zhuǎn)變的不只是產(chǎn)品經(jīng)理。數(shù)據(jù)科學(xué)、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)、法務(wù)、設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)都是自發(fā)地拿起這些工具的。整個(gè)組織以相同的速度運(yùn)轉(zhuǎn)，不再等待交接。

產(chǎn)品經(jīng)理的工作，現(xiàn)在需要同時(shí)追蹤兩件事：AI如何改變你的工作方式，以及AI如何改變你的產(chǎn)品中什么是可能的。把這兩件事做好，你就不會(huì)再對(duì)那個(gè)表格工具最終能跑通感到驚訝——因?yàn)槟阍缇皖A(yù)判到了。

source：

https://claude.com/blog/product-management-on-the-ai-exponential

來源 | AI寒武紀(jì)（ID：agihwj）

作者 | AI寒武紀(jì) ; 編輯 | 呼呼大睡

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