開場
我認(rèn)為，要找到“恰到好處的 AGI 信仰”非常難。給一個超級強(qiáng)、接近 AGI 的模型做產(chǎn)品，其實很容易；真正困難的是，在當(dāng)前模型能力下，如何把它的最大潛力真正激發(fā)出來。
我從來沒見過你們在 Anthropic 這樣的發(fā)布速度。
我們想把發(fā)布路上的每一個障礙都拿掉。很多產(chǎn)品功能的周期，已經(jīng)從 6 個月縮短到 1 個月，有時甚至只要 1 天。你們采訪了幾百位 PM，我總覺得很多人對這個角色的理解方式還是不對。
PM 這個崗位正在快速變化。對 AI 原生產(chǎn)品來說，最重要的是極快地迭代，想辦法讓功能真的做到每周都能上線。
那么你覺得，PM 現(xiàn)在最需要培養(yǎng)的新能力是什么？
這還是回到“產(chǎn)品品味”上。隨著寫代碼變得越來越便宜，真正更有價值的，是決定寫什么。
今天的嘉賓是 Cat Woo，Anthropic 里 Claude Code 和 co-work 的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。Cat 站在 AI、產(chǎn)品和構(gòu)建方式變化的中心位置，她和團(tuán)隊正在打造一種最能改變我們構(gòu)建產(chǎn)品方式的產(chǎn)品。她有很多洞見、經(jīng)驗和判斷。你絕對不能錯過這期節(jié)目。

你在 Anthropic 的角色
Lenny： 我有太多問題了，非常高興你來做客。先從你的角色說起，尤其是你和 Boris 的分工。大家都知道 Boris。他那期節(jié)目是這檔播客里最受歡迎的一期。沒壓力哈。他創(chuàng)造了 Claude Code，帶隊工作，還能從手機(jī)上每天發(fā)出成堆的 PR。我現(xiàn)在都不知道具體數(shù)字了。
我覺得很多人低估了你對 Claude Code、co-work，以及你們正在做的所有東西的貢獻(xiàn)。你幫大家理解一下：你在團(tuán)隊里到底做什么？你怎么和 Boris 協(xié)作？你們怎么分工？Claude Code 團(tuán)隊里的 PM 角色到底長什么樣？
Cat： 我覺得自己很幸運能和 Boris 一起工作。他是非常棒的思考伙伴，也是我們的技術(shù)負(fù)責(zé)人。他很強(qiáng)的一點，是能非常清楚地描繪出產(chǎn)品在 3 個月、6 個月后應(yīng)該是什么樣子，也就是這個產(chǎn)品未來的“AGI 版”應(yīng)該長什么樣。
我的很多工作，就是去想：從今天的位置出發(fā)，怎么走到那個 3 到 6 個月后的愿景。與此同時，我花更多時間在跨團(tuán)隊協(xié)同上，確保市場、銷售、財務(wù)、算力等團(tuán)隊都真正認(rèn)同這個計劃，大家朝同一個方向劃船，并且在功能準(zhǔn)備好時，沒有任何阻礙上線的因素。
我覺得這套分工之所以有效，是因為我們在很多問題上幾乎“心靈合一”，但邊界其實又相當(dāng)模糊。大概 80% 的事情我們是共同決定的，剩下 20% 的事情里，有些我更在意，我就會去推進(jìn)；另一些他更在意，他就會直接負(fù)責(zé)。

為什么 AI 時代的 PM 角色變了
Lenny： 你之前跟我說過，你經(jīng)常面試成百上千位 PM。如果我每次聽到有人讓我介紹 Anthropic 的人、想去 Anthropic 做 PM，我都能拿到一筆“分成”，那我大概已經(jīng)有 300 億 ARR 了。
Anthropic 現(xiàn)在就是大家最想去工作的地方。所以我完全能想象你面試了多少 PM。你說你經(jīng)常看到有人把這件事理解錯了，理解成了他們以為做一個成功的 AI 產(chǎn)品 PM 需要的方式。你能說說你看到了什么，以及現(xiàn)在想要成功到底需要理解什么嗎？
Cat： 在 AI 出現(xiàn)之前，技術(shù)變化慢得多，所以你可以按 6 到 12 個月的時間尺度來規(guī)劃。因為功能發(fā)布速度比較慢，所以大家更強(qiáng)調(diào)和其他協(xié)作團(tuán)隊配合，確保他們先把能解鎖你功能的部分做出來。那時候代碼很貴，制造能力也慢。
現(xiàn)在有了 AI，再加上工程速度被極大加速，模型能力也在快速進(jìn)步，很多產(chǎn)品功能的周期從 6 個月縮短到 1 個月，有時甚至一周，甚至一天。也就是說，產(chǎn)品真的必須非常快地發(fā)布。
這意味著，作為 PM，應(yīng)該少把重點放在讓多季度路線圖和合作團(tuán)隊對齊上，而應(yīng)該更多思考：怎么最快把東西推到線上？怎么做一個產(chǎn)品角落，讓工程師或 PM 有了想法后，到了周末前就能把東西交到用戶手里？
我覺得，在 AI 原生產(chǎn)品上表現(xiàn)最好的 PM，都是那些能把“從想法到用戶手里”的時間盡量壓縮的人，并且他們能定義清楚，這個產(chǎn)品最重要的、必須開箱即用的任務(wù)是什么。
Lenny： 我喜歡你這一點。你的意思就是，很多人還沒真正意識到自己需要多快移動，以及這份工作的很大一部分，其實就是推動團(tuán)隊加速。那到底是什么在幫助這件事發(fā)生？你們 PM 團(tuán)隊是怎么讓大家跑這么快的？當(dāng)然，前提是能用到最先進(jìn)的模型。
Cat： 第一件事，是設(shè)定清晰、明確的目標(biāo)。因為 LLM 太通用了，反而會讓“我們在為誰做、我們要解決什么問題、最重要的使用場景是什么”變得很模糊。
所以一個優(yōu)秀的 PM 能說清楚：我們的關(guān)鍵用戶是專業(yè)開發(fā)者；這個功能要解決的核心問題，可能是權(quán)限提示太多，讓人產(chǎn)生疲勞；我們希望讓企業(yè)里的專業(yè)開發(fā)者在安全前提下，把權(quán)限提示降到零。這樣一來，就能把很多可能的方案排除掉，讓團(tuán)隊更聚焦地往一個明確方向做，幫助用戶只用一次提示就完成更多工作。
第二件非常重要的事，是建立一個可重復(fù)的發(fā)布流程。比如在 Claude Code 里，我們幾乎所有功能都會先以 research preview 的形式發(fā)布。我們會明確標(biāo)注，這還是早期產(chǎn)品，只是一個想法，只是想收集反饋并持續(xù)迭代，它不一定會永久支持。
這樣做能降低我們發(fā)布功能時的承諾壓力。我們可以在一兩周內(nèi)先把東西發(fā)出去。
第三件事，是 PM 要幫團(tuán)隊建立一套工作框架，讓大家知道什么時候該拉上跨職能伙伴，以及這些伙伴的預(yù)期是什么。比如我們工程、市場和文檔之間的流程就非常緊密。工程師覺得某個功能準(zhǔn)備好了，而且我們內(nèi)部已經(jīng)自己用過之后，就會把它發(fā)到我們的 evergreen launch room。然后負(fù)責(zé)文檔的 Sarah、負(fù)責(zé) PMM 的 Alex，以及 Devril 里的 Tar 和 Lydia，會立刻跟進(jìn)，第二天就能把營銷公告轉(zhuǎn)出來。
因為有了這套非常緊密的流程，工程師發(fā)布東西的阻力就小很多，而 PM 的職責(zé)就是把這種機(jī)制搭起來。

PRD 現(xiàn)在還重要嗎
Lenny： 那 PRD 在這里扮演什么角色？你剛才說“目標(biāo)”很重要，關(guān)鍵是對成功標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成一致——這東西是給誰用的？不是給誰用的？你還在寫 PRD 嗎？還是只寫幾條要點？在 AI 時代，這種東西怎么演化？
Cat： 我們主要做兩件事。
第一，我們有非常嚴(yán)格的指標(biāo)體系，每周都會和整個團(tuán)隊一起做 metrics readout。目的是讓每個人都真正理解業(yè)務(wù)的各個方面：我們的關(guān)鍵目標(biāo)是什么，趨勢如何，驅(qū)動因素是什么。
第二，我們會維護(hù)一份團(tuán)隊原則清單。這份清單包括我們的核心用戶是誰，以及為什么他們是核心用戶。我們把這些寫清楚，是希望團(tuán)隊里的每個人都理解業(yè)務(wù)是怎么運作的，理解什么對我們重要，也理解我們愿意做哪些取舍。
這樣大家就可以自己做判斷，而不必總卡在 PM 或其他利益相關(guān)方那里。
Lenny： 我很喜歡這一點，因為這說明“未來還是需要 PM”。外界總有人在說：為什么還需要 PM？我們直接 ship、直接 build 就好了，我們只需要工程師。
Cat： 其實我們會在某些情況下寫 PRD。對于特別模糊的功能，寫一頁紙還是很有幫助的，寫清楚目標(biāo)是什么、哪些是令人愉快的使用場景、當(dāng)前有哪些失敗模式需要修復(fù)。
而且有些項目，尤其是需要重基礎(chǔ)設(shè)施的項目，確實會持續(xù)很多個月。那種情況下，我們還是會寫 PRD。

為什么 Anthropic 能這么快
Lenny： 我想再深入一點，了解你們?yōu)槭裁茨苓@么快。我從來沒見過 Anthropic 這樣的發(fā)布速度。有人做了一個 Anthropic 發(fā)布日歷，結(jié)果幾乎每天都有一個重大功能或產(chǎn)品上線。
所以有個大家在網(wǎng)上問的問題是：你們剛剛發(fā)布的那個非常強(qiáng)的模型 Mythos 還處于 preview，因為太強(qiáng)了，大家有點擔(dān)心它的能力。你們內(nèi)部是不是在用它？這是不是你們能這么快推進(jìn)的原因之一？
Cat： 我們其實已經(jīng)連續(xù)好幾個季度都很快了，所以這不完全是 Mythos 的功勞。Mythos 確實是一個極強(qiáng)的模型。我們內(nèi)部也會使用這些模型，這確實讓我們的發(fā)布速度更快了一點，但我不認(rèn)為這能解釋增長的大頭。
我覺得很大一部分原因在于流程和團(tuán)隊預(yù)期。我們的流程很輕。我們希望移除一切會阻礙發(fā)布的東西。我們希望讓團(tuán)隊里每個人都能感到自己有權(quán)把一個想法，從純想法變成真實出現(xiàn)在世界里的東西，少則一周，多則一天。
Lenny： 哇，這真是太厲害了。既有最好的模型，又在做產(chǎn)品本身。太酷了。
Cat： 我們非常幸運，能和最前沿的模型一起工作。
Lenny： 這優(yōu)勢真的太大了。就是造一個東西，然后自己馬上用起來，再進(jìn)一步加速。

關(guān)于 Claude Code 源碼泄露
Lenny： 還有幾個我想單獨聊的話題。Anthropic 這邊最近事情很多，我真的很想聽聽你的看法。一個是，大概一周前，Claude Code 的完整源代碼泄露了。有人把它放到了網(wǎng)上。我覺得那是某個人犯了錯誤。你能說說發(fā)生了什么、哪里出了問題、大家應(yīng)該知道什么嗎？
Cat： 我們一看到這件事就立刻去查了。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這是人為錯誤造成的。是有一位同事在用 Claude 寫 PR，這其實只是一次包發(fā)布方式的更新，而且這件事還經(jīng)過了兩層人工審核。
所以這次確實是人為失誤。我們已經(jīng)加固了流程，確保以后不會再發(fā)生。
Lenny： 那個人現(xiàn)在還在 Anthropic 嗎？他們現(xiàn)在還做得好嗎？
Cat： 是的，是的。這是一個流程失敗，最重要的是從中學(xué)習(xí)，并增加更多防護(hù)措施，避免再次發(fā)生。我們現(xiàn)在的重點就是這個，而且大部分改進(jìn)都已經(jīng)上線了。

關(guān)于 Open Claude / Open Claude 訂閱限制
Lenny： 另一個問題是 Open Claude。最近有個動作，是不再允許大家把 Claude 訂閱拿去給自己的 open clause 用。很多人很不開心，不明白為什么這么做。他們覺得這對開源社區(qū)造成了傷害。大家應(yīng)該怎么理解這個決定？
Cat： 我們看到 Claude 的需求非常大，所以一直在努力擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施，同時讓我們的 harness 更加 token efficient，這樣用戶能獲得更多使用量。
不過，第三方產(chǎn)品和我們一方產(chǎn)品的使用模式不一樣，并不是為第三方產(chǎn)品設(shè)計的。我們花了很多時間去想，怎么才能給出最順滑的過渡方案。
所以我很高興最后能說，所有訂閱用戶都會額外拿到一些 credits。但與此同時，我們也必須做一個艱難決定：優(yōu)先照顧第一方產(chǎn)品和我們的 API。這個決定就是由此產(chǎn)生的。
Lenny： 對我來說，這其實非常合理。你們相當(dāng)于以每月 200 美元的價格補(bǔ)貼這類用量，差不多就是無限使用。我覺得很多人不理解，做生意是要賺錢的。我們得追求盈利，不能因為需求太旺就把算力隨便送出去。所以我能理解。

Anthropic 的 PM 團(tuán)隊如何組織
Lenny： 回到 PM 團(tuán)隊，Anthropic 的 PM 團(tuán)隊是什么樣的？大概有多少 PM？組織方式是怎樣的？
Cat： 我們有好幾個 PM 團(tuán)隊。現(xiàn)在大概有 30 到 40 位 PM 左右。
有一個研究 PM 團(tuán)隊，由 Diane 負(fù)責(zé)，主要任務(wù)是理解客戶對模型的所有反饋，然后把這些反饋傳給最合適的研究團(tuán)隊去處理，同時也負(fù)責(zé)推進(jìn)模型發(fā)布。
還有 Claude Developer Platform 團(tuán)隊，維護(hù) Claude Code 所依賴的 API，也會發(fā)布像 managed agents 這樣的功能，讓你可以構(gòu)建自己的 agent，由我們代為托管。
還有負(fù)責(zé) Claude Code 和 co-work 核心產(chǎn)品的團(tuán)隊。
還有企業(yè)團(tuán)隊，幫助 Claude Code 和 co-work 更容易被企業(yè)客戶采用，包括成本控制、RBAC、安全控制，以及確保企業(yè)在使用我們的工具時感到足夠放心和舒適。
另外我們還有增長團(tuán)隊，負(fù)責(zé)推動整個產(chǎn)品矩陣的增長。我們和他們在 Claude Code、co-work 的增長上合作很多，我知道他們也會和其他團(tuán)隊一起做 CDP 增長，也就是 Claude API 用戶的增長。

PM 會減少還是增加
Lenny： 說到增長，Amol 剛上過節(jié)目。他有一個很有意思的觀點，是很多人以前沒怎么講過的。大家總覺得未來需要更少 PM，理由是“為什么還需要 PM？工程師自己就能 ship”。
但他的看法是，因為工程師太快了，PM 和設(shè)計師反而被擠壓了。你很難跟上，因為每天都在發(fā)功能。他的結(jié)論是：他反而需要更多 PM，因為根本跟不上。
你怎么看？你覺得未來 PM 的招聘會增加嗎？你覺得這個職業(yè)長期會怎么變化？
Cat： 我覺得所有角色都在融合。PM 在做一些工程工作，工程師在做一些 PM 的工作，設(shè)計師也在做 PM，并且也在落代碼。
你可以選擇招更多有很強(qiáng)產(chǎn)品品味的工程師，也可以保持工程師招聘規(guī)模不變，但招更多 PM 來幫他們的工作定方向。
我們團(tuán)隊更偏向于招有很強(qiáng)產(chǎn)品品味的工程師。這樣可以減少發(fā)布產(chǎn)品時的額外開銷。我們團(tuán)隊里有很多工程師，能完全獨立地從 Twitter 上看到用戶反饋，一路做到一周末把產(chǎn)品發(fā)出來，幾乎不需要產(chǎn)品介入。
我覺得這其實是最高效的交付方式。工程和 PM 的邊界正在重疊，而且你在任何一邊多一點人手，都會有很大收益。產(chǎn)品品味仍然是非常稀缺的技能，只要我們覺得某個人強(qiáng)烈體現(xiàn)出了這種能力，我們基本都會招。
Lenny： 你的背景是工程師，對嗎？
Cat： 對，我做了很多年工程師。后來我還短暫做過 VC，然后才加入 Anthropic。其實我們團(tuán)隊里幾乎所有 PM，要么以前就是工程師，要么在 Claude Code 這邊寫過代碼。這也是為什么我們團(tuán)隊彼此信任很強(qiáng)、推進(jìn)很快。我們的設(shè)計師以前也都當(dāng)過前端工程師。
Lenny： 這正是大家最關(guān)心的問題：這種邊界融合正在發(fā)生。很多人真正想知道的是——如果你出身于工程、產(chǎn)品或者設(shè)計，這三種核心能力里，哪一種以后最值錢？
在 Anthropic、在 Claude Code 場景里，工程能力當(dāng)然很重要。但在別的公司，如果你有設(shè)計背景，做 PM 可能更有價值，或者做 PM 本身就是最有價值的方向。
Cat： 我還是覺得，核心還是產(chǎn)品品味。隨著代碼寫起來越來越便宜，真正更值錢的是決定寫什么。這個功能的正確 UX 是什么？用戶體驗它的最佳方式是什么？
我們每天都會收到成千上萬條 GitHub issue，要求各種各樣的東西。要判斷哪些值得做、應(yīng)該怎么做，這需要大量的判斷力和品味。我認(rèn)為這種能力可以來自任何背景，但這是最重要的。
不過至少在接下來的幾個月里，工程背景特別有用的原因是：如果你有工程背景，你會更清楚一件事情到底應(yīng)該有多難。這個判斷常常會影響你做什么選擇。如果某件事特別容易做，可能你與其爭論，不如花一個小時直接把它做掉；但如果它很難，而且你提前知道這點，那你就知道這會給團(tuán)隊帶來更高的交付成本。
所以它對優(yōu)先級排序會有幫助。
Lenny： 你說“接下來的幾個月”是因為模型可能在未來幾個月里變得特別好，以至于你不一定還需要這些判斷嗎？
Cat： 我覺得有價值的技能組合變化得非常快，所以很難預(yù)測幾個月之后會怎樣。我的意思不是我在預(yù)測某種具體的能力轉(zhuǎn)變，而是說，大規(guī)模變化會發(fā)生，而且會很快。
Lenny： 你不是在說 Mythos 會出來，一切都變了，然后我們就不需要懂工程了。
Cat： 不是。我只是說，每隔幾個月，編碼能力都會大幅提升一次，然后角色的價值也會隨之變化。最重要的是，你得有第一性原理思維：看清技術(shù)環(huán)境在怎么變，團(tuán)隊到底需要你做什么，然后直接跳進(jìn)去把那個缺口補(bǔ)上。
因為工作正在變得更模糊，這就意味著一個優(yōu)秀的 PM 要能看清所有缺口，判斷出最重要的缺口，然后想辦法學(xué)會那個技能，或者把自己已有的技能遷移到這個新挑戰(zhàn)上。
所以現(xiàn)在的環(huán)境更看重那種什么都能上、能快速切換角色、而且對自己做什么沒有太多 ego 的人——只要這樣能讓團(tuán)隊更快。

人類大腦未來還會在哪里有用
Lenny： 我一直在問像你這樣站在 AI 前沿、用最新工具構(gòu)建產(chǎn)品的人一個問題：在人類還沒走到超級智能之前，人腦到底還會在哪些方面持續(xù)有用、持續(xù)必要？
我從你這里聽到的基本意思是：選擇該做什么、知道市場會往哪走、知道該優(yōu)先做什么；再就是判斷你做出來的東西是不是對的，然后至少先把早期版本推出來。這樣理解對嗎？還有沒有別的地方，人類大腦在未來幾個月里仍然會很有用？
Cat： 我覺得人類仍然能提供模型沒有的常識。任何一次產(chǎn)品發(fā)布都有上千個在動的東西，其中很多都很小，但永遠(yuǎn)有很多地方可能出錯。
模型未必總能很好地理解：誰是所有利益相關(guān)方、他們彼此之間什么關(guān)系、他們各自偏好是什么、跟他們溝通用什么渠道最合適，才能讓他們繼續(xù)站在你這邊。
我覺得很多更偏“戰(zhàn)術(shù)性常識”、EQ 相關(guān)的知識，現(xiàn)在仍然非常有價值。當(dāng)然，我們也希望模型在這方面越來越強(qiáng)，我相信它們會越來越強(qiáng)，但現(xiàn)在還存在缺口。

怎么在變化中保持冷靜
Lenny： 作為人，面對這么持續(xù)的變化，你怎么應(yīng)對？就像一直待在龍卷風(fēng)中心，也許里面很平靜，但你怎么一直跟上發(fā)生的事？怎么在這種瘋狂變化里保持正常？
Cat： 我們團(tuán)隊里的人基本都比較愿意擁抱混亂。我們會盡量用微笑面對每一個挑戰(zhàn)，因為總有很多事情在發(fā)生，總有很多風(fēng)險和棘手情況。如果你對每件事都太緊張，很容易就會 burnout。
所以我們會尋找這樣的人：他們看到挑戰(zhàn)時會說“這會很難，但我很想去做”，然后盡自己最大努力去做。他們知道自己不可能完美，但只要知道自己盡力了，就能安心睡覺。
Lenny： 這個回答很有意思，也在呼應(yīng)你前面說的，未來什么技能會重要。有人說過，這可能是世界上最“正常”的時刻了。
Cat： 這確實會變得更難。我感覺很多周，周日晚上還只是一個 P0，等到周一已經(jīng)變成另一個 P0，周一下午又變成 P0000，你會想：天啊，我怎么會那么擔(dān)心周日那個 P0。
但你得承認(rèn)，你能做的只有這么多；你得睡好覺，第二天才能做出好決策；你還得非常殘酷地優(yōu)先排序，把時間花在最重要的事情上。要接受有些事情可以先放掉。
我們確實會發(fā)一些沒有我理想中那么精致的產(chǎn)品。但我們的首要目標(biāo)是幫助專業(yè)開發(fā)者更有力量。如果某個產(chǎn)品不算成功，只要它沒有擋住核心使用場景，那就沒關(guān)系，因為我們會收到反饋，并在下一次發(fā)布里修掉。
如果發(fā)布的功能有 bug，過去我會整晚睡不著；但現(xiàn)在我已經(jīng)可以接受了，因為我知道我們會很快收到反饋，也會在下一次更新中修掉它。
Lenny： 我腦海里浮現(xiàn)的是《加勒比海盜》里那個表情包：一個人走下船上的樓梯，而整艘船都在他身后被拆掉了，但他還是非常淡定地往前走。很有意思的是，我認(rèn)識的所有 Anthropic 人都特別冷靜，也特別樂觀。
Cat： 我覺得這點非常重要——有這種平靜和樂觀，而不是“天啊，一切都亂套了”。如果沒有這種心態(tài)，很容易 burn out。我們也傾向于招聘那些已經(jīng)在行業(yè)里待了一段時間、經(jīng)歷過很多起伏、知道什么能給自己能量、如何長期維持能量的人，這對我們幫助很大。

角色融合會失去什么
Lenny： 我很想問一個問題：既然工程師變成 PM，大家的邊界都在融合，我們會失去什么嗎？會不會失去職業(yè)階梯和清晰的晉升路徑？會不會失去設(shè)計一致性、代碼質(zhì)量？總會有一些代價吧。你覺得我們在為更大的好處犧牲什么？
Cat： 我們確實在犧牲產(chǎn)品一致性。
過去，當(dāng)代碼很貴時，你會非常仔細(xì)地規(guī)劃整個產(chǎn)品矩陣：每個產(chǎn)品彼此是什么關(guān)系、每一個產(chǎn)品的使用場景是什么、怎么集成，然后通常會針對每個場景做一個產(chǎn)品。
但現(xiàn)在 AI 變化太快了，而且要測試的想法太多，所以我們有時會做出相互重疊的功能。很多時候，是因為內(nèi)部有兩種形態(tài)我們都喜歡，希望外部用戶來告訴我們到底哪種更好。
但對于新用戶來說，這意味著他們可能不知道完成某個目標(biāo) X 的最佳路徑是什么。我們就需要做更多教育，幫助他們理解核心功能是什么、最佳實踐是什么。我覺得這就是大量功能同時上線的代價。
用戶也會覺得很難跟上最新變化。傳統(tǒng) PM 場景下，功能一個月或一個季度才發(fā)一次，所以用戶很容易理解：我每個月看一次就好，半年不看也沒事，不會覺得錯過了什么。
但在這些 agentic 工具里，不只是 Claude Code 和 co-work，而是整個生態(tài)里，大家會覺得自己必須每天刷 Twitter，看看最新的東西是什么。
我覺得我們還有很多可以做的，去讓用戶沒那么像在一臺越來越快的跑步機(jī)上。我希望用戶能覺得：我只要打開這些工具，它們就會教育我、告訴我我需要知道什么，讓我自然跟上。
Lenny： 我前幾天看到你們發(fā)了一個很有意思的新功能，我記得叫 /powerup，基本上會帶著你看一遍 Claude Code 的各種好用方式和最佳實踐。是不是就是你說的這個方向？
Cat： 對，完全是。以前我們不太想做這種功能，因為我們覺得產(chǎn)品應(yīng)該足夠直觀，用戶不需要任何教程。
但后來我們意識到，功能實在太多了，用戶也真的很需要內(nèi)置 onboarding。我們稍微偏離了最初的原則——“不要 onboarding 流程”——加了這個功能，因為很多用戶都在問：有 100 個功能，我到底必須用哪 10 個？所以我們就把這個東西做出來了。

Anthropic 為什么能逆襲
Lenny： Anthropic 在企業(yè) B2B 這條路上非常成功，而傳統(tǒng)企業(yè)軟件通常不會天天發(fā)新東西，往往是季度更新。你們完全相反：幾乎每天都有新東西。Anthropic 的這波增長太不可思議了。Anthropic 創(chuàng)業(yè)時其實落后很多，大家都說它是資金最少的公司之一，也沒什么分發(fā)優(yōu)勢，不是第一個跑出來的。OpenAI 當(dāng)時明顯領(lǐng)先。很多人都覺得 Anthropic 長期沒法真正競爭。
可現(xiàn)在你們干得非常好，甚至在一段時間里就把一些大公司的團(tuán)隊甩在后面，增長極快。站在內(nèi)部看，Anthropic 能這么成功、能從落后打到今天，最關(guān)鍵的因素是什么？
Cat： 我覺得最重要的兩個因素是：第一，一個統(tǒng)一的使命，這一點的重要性怎么強(qiáng)調(diào)都不過分。我們招的人，最看重的是把安全的 AGI 帶給全人類。這一點會頻繁出現(xiàn)在我們做決策時，影響我們整個產(chǎn)品線到底應(yīng)該聚焦什么。
因為我們把這個使命放在任何單個產(chǎn)品線之上，所以我們可以做出跨整個組織的快速決定，并且以統(tǒng)一的方式執(zhí)行。我覺得這是我在這么大規(guī)模的公司里從沒見過的東西。
Lenny： 所以更明確一點，你的意思是，第一要務(wù)是安全對齊，確保 AI 對世界是好的。你是說，有了這個清晰的使命，做決定就會容易很多。
Cat： 如果有兩個相互競爭的優(yōu)先級，我們會討論哪一個更符合 Anthropic 的使命。這樣就更容易決定二者中先做哪一個，最后大家都會支持那個決定。
有時候這意味著：我們本來想在 Claude Code 上發(fā)某個功能，但另一個事情更重要，所以我們就會把這個功能往后排，等以后再發(fā)。
Lenny： 這點很有意思。它也解釋了為什么和另一家名字很像的公司相比，你們不會去做社交網(wǎng)絡(luò)，也不會去做資訊流，因為這些并不符合使命。這讓 Anthropic 保持了專注，而這看起來正是成功的核心要素。
Cat： 對我來說，使命意味著把 Anthropic 的目標(biāo)放在任何個人、任何單個產(chǎn)品之上。所以我覺得第二個我們很擅長的東西，就是專注。使命和專注不完全是一回事。
使命意味著團(tuán)隊愿意為了 Anthropic 的目標(biāo)、Anthropic 的 KR，犧牲自己個人目標(biāo)甚至自己的 KR。大家非常愿意做這種取舍。
極端一點說，如果 Claude Code 失敗了，但 Anthropic 成功了，我會非常開心。我們整個團(tuán)隊都非常愿意按這種思路做決定。
Lenny： 我不確定你能不能深入講這個，但你覺得 Open Claude 的決定是不是也屬于這種邏輯：它并沒有推進(jìn) Anthropic 的使命，所以你們必須停掉，因為它不是你們希望它發(fā)揮作用的方式？
Cat： 對 Anthropic 來說，最重要的事情之一，就是盡可能讓更多用戶接觸到我們。我們實現(xiàn)這件事的一個方式，就是通過我們第一方產(chǎn)品的 Claude 訂閱。所以我們非常希望把重心放在這上面，但這有時候確實會犧牲第三方產(chǎn)品。

Claude Code、Claude Desktop、co-work 怎么選
Lenny： 我們一直在聊 Claude、co-work 這些東西。我想確保大家真正理解你們是怎么用這些工具的。現(xiàn)在有 Claude Code、Claude Desktop、co-work。最好的理解方式是什么？什么時候用哪一個？你自己分別在什么時候用？
Cat： 我通常會在終端里用 Claude Code，尤其是我在啟動一個一次性的編碼任務(wù)、并且想要用到最新功能的時候。CLI 是我們的起始產(chǎn)品形態(tài)，也是很多功能最先落地的地方，所以它也是所有工具里最強(qiáng)的那個。我通常會在一口氣想啟動一兩個任務(wù)，或者少量任務(wù)時，用它。
如果你要做前端工作，Claude Desktop 就特別好用。我很喜歡用我們的預(yù)覽功能。比如我在做一個 web app 時，經(jīng)常會同時打開 Claude Code 和 Desktop，把右側(cè)的預(yù)覽面板打開，這樣我在和 Claude 聊天時，就能實時看到自己在做的網(wǎng)頁應(yīng)用。
對于想要更圖形化體驗的人來說，Desktop 也很棒。終端對非技術(shù)用戶來說可能非常陌生。你的機(jī)器上會彈出一堆嚇人的提示，而你又沒法像在其他大多數(shù)產(chǎn)品里那樣點擊和操作，這會讓很多人覺得不舒服。
如果你不習(xí)慣終端，我非常建議試試 Claude Desktop。Desktop 還有一個優(yōu)勢，就是能一眼看到所有在發(fā)生的事情。你可以看到自己的 CLI 終端會話，也能看到其他 Desktop 會話，還能看到在 web 和 mobile 上啟動的會話。它相當(dāng)于一個一站式控制臺，讓你看到所有任務(wù)。
web 和 mobile 的價值，在于它們特別適合“路上發(fā)起任務(wù)”。CLI 和 Desktop 都要求你在本地筆記本上操作。但現(xiàn)實是，你有時候人在外面，可能在散步、出門，不一定帶著筆記本，也不一定會打開電腦。我見過無數(shù)人把電腦連在手機(jī)上，站在外面辦公。那說明我們?nèi)币粋€能滿足這個需求的產(chǎn)品。
對我來說，移動端的意義，就是讓你可以在外面直接啟動任務(wù)，不必把筆記本到處帶著，也不必確保自己無論去哪兒筆記本都開著。
Lenny： 我太懂了。我在飛機(jī)上也見過這種場景，已經(jīng)成了一個梗：我得把這個 agent 等完，不能關(guān)掉，我得要 Wi?Fi。
Cat： 對。
Lenny： 而 co-work 呢？
Cat： co-work 負(fù)責(zé)的是另一類工作：輸出不是代碼的那些工作。比如把 Slack 清零、收件箱清零，或者為即將到來的客戶會議做一個幻燈片，或者寫一份關(guān)于某個功能目標(biāo)的簡短文檔，或者寫一個發(fā)布計劃。這些任務(wù)的輸出不是代碼，而 co-work 最適合做這些。
所以我心里會這樣區(qū)分：如果我要做的東西輸出是代碼，我會用 Claude Code、Desktop，或者 mobile 上的 Claude Code；如果輸出不是代碼，我就會用 co-work。
Lenny： 很多人其實低估了 co-work 的成功。它增長特別快，但很多人還是不太明白它到底是干什么的。你能舉幾個你工作中的使用案例嗎？有沒有什么特別有意思、甚至有點意外的用法，能幫你省時間、提高效率？
Cat： 如果你剛開始用 co-work，最重要的第一步，就是把和你角色相關(guān)的所有數(shù)據(jù)源連上。因為只有它能拿到所有上下文，才能真正幫你把輸出整理好。
對我來說，我會連 Google Calendar、Slack、Gmail 和 Google Drive。這樣它就能根據(jù)需要找到相關(guān)上下文、發(fā)問、拉線程進(jìn)來，結(jié)果質(zhì)量會明顯提升。
我經(jīng)常用它做的事情，比如昨晚我們在準(zhǔn)備 Code with Cloud 大會，我要在那里做幾場分享，其中一場是講 Claude Code 從“助手”走向“完整 agent”的轉(zhuǎn)變。為了這場演講，我想展示我們最近發(fā)的所有能推動這個轉(zhuǎn)變的產(chǎn)品，也想找出內(nèi)部有哪些成功案例可以拿來做 demo。
所以我把 Google Drive、Slack 都接上了。我們的產(chǎn)品營銷 Alex 先整理出一版他覺得應(yīng)該覆蓋的要點。我就把這些都喂給 co-work，告訴它我想講的敘事線。它真的自己干了一個小時：它去 Twitter 看了我們發(fā)了什么，查了 evergreen launch room，查了我們的 Claude Code announce channel，也就是團(tuán)隊在這里發(fā) demo、分享自己如何從 Claude Code 中獲得最大價值的地方。
它把這些全部綜合起來，做出了一份 20 頁的演示稿。我今天早上醒來就讀了這份稿子，整體上已經(jīng)相當(dāng)不錯了，只需要一些微調(diào)。我確實又給了一輪反饋，因為我喜歡幻燈片上的字非常少，而它寫得有點太多了，但這仍然比我自己做快太多了。
而且因為 co-work 能訪問我們的整個設(shè)計系統(tǒng)，它做出來的東西看起來真的就像 Anthropic 的設(shè)計師做的一樣。你一眼看上去就會覺得“這非常精致”。這類事情真的快得多。做這份 slide deck 本來要花我好幾個小時，但現(xiàn)在它先給我一個已經(jīng)很不錯的草稿，我就可以把精力放在把 demo 做到最好上。
Lenny： 這簡直是 PM 的夢想，做 deck 太煩了，太慢了。
Cat： 是啊。

一個 co-work 提示詞示例
Lenny： 而且等你之后展示這個 deck 的時候，大家都能看到。當(dāng)然不會是你第一次一鍵生成的版本，但你會在這個基礎(chǔ)上繼續(xù)迭代。為了幫大家自己試試，你剛才說的第一步是連接什么？Slack，還有什么？
Cat： Slack、Google Calendar、Gmail、Google Drive。
你應(yīng)該把自己的溝通工具，以及存放團(tuán)隊關(guān)鍵信息、自己關(guān)心的信息和正在做的事情的“源數(shù)據(jù)”都接上。
Lenny： 好的。那你大概給它的提示詞是什么，才生成了這份 deck？
Cat： 我大概就是寫：幫我做一份 Code with Cloud 大會的幻燈片。我的 PMM 建議它應(yīng)該覆蓋這些內(nèi)容。
這是我當(dāng)前手工做的一版，我不喜歡。我把它鏈接給你了。你能不能先給我一個包含細(xì)節(jié)的建議大綱？另外，別和 keynote 的內(nèi)容重疊太多，因為 keynote 更重要。
然后 Claude 就讀了我發(fā)給它的很多鏈接，生成了一個建議大綱。我讀完它給出的結(jié)構(gòu)和不同想法之后，自己決定最終演講稿應(yīng)該包含什么。
這其實很能體現(xiàn) PM 現(xiàn)在的角色：co-work 很適合做頭腦風(fēng)暴，能非常快地綜合大量信息，把所有可能性擺到你面前。但最后，PM 還是要做最終決定：最終產(chǎn)品里到底該放什么。
這次我最后決定，演講要覆蓋的是：從讓本地任務(wù)成功，到讓每個 PR 都變綠，再到幫助工程師提交更多 PR；以及每個階段最有說服力的 demo 分別是什么。做完這個大綱決定之后，co-work 就自己跑了好幾個小時，把整份幻燈片做了出來。
Lenny： 這太棒了。終于有個不用再親手做的部分了。感覺你其實是在跟一個“會做內(nèi)容理解的 deck 設(shè)計師”對話，而且它真的懂你做過什么，能把內(nèi)容做成你想要的樣子，而不只是讓它看起來漂亮。設(shè)計系統(tǒng)這塊你是怎么做的？它怎么知道 Anthropic 的設(shè)計系統(tǒng)？
Cat： 我這次其實用的是我們已經(jīng)有的一套標(biāo)準(zhǔn)化演示模板，平時做對外活動都會用。然后我只是把這個模板給了 Claude。它能看到我們用什么顏色、什么字體、有哪些不同的幻燈片格式。里面大概有 20 張示例頁。
Lenny： 明白了，所以就是把模板傳進(jìn)去，讓它照著這個工作。
Cat： 對。你也可以連接你的 Figma MCP，如果你的幻燈片格式本來就在那兒存著，它也可以直接拉過來。

PM 的工具棧
Lenny： 順著這個說，我一直很好奇，作為 PM，你的工具棧里通常有哪些工具？Anthropic 當(dāng)然是 Claude Code 和 co-work，還有你們自己的工具。還有什么別的嗎？你剛剛提到 Slack，還有沒有別的？
Cat： 我的工具棧基本上就是 Claude Code 和 co-work。Anthropic 的日常運行很大程度上依賴 Slack，我覺得它就是我們公司的核心 OS。坦白說，我大概有 30% 的時間，是在推動 co-work 能力的邊界，這樣我才能非常清楚它哪里還不夠好。
我也會花很多時間和模型對話，理解它為什么會犯這些錯誤。我們內(nèi)部其實做了很多自己的工具。
我覺得 Claude Code 給整個公司帶來的一個巨大變化，是它大幅降低了開發(fā)任何你想要的自定義應(yīng)用的門檻。所以我們看到一種非常明顯的趨勢：越來越多人在做個性化工作軟件，專門針對自己特定的場景，而不是繼續(xù)用那些并不完全適配的通用工具。
Lenny： 你得多講講。能舉些例子嗎？你或者別人做了哪些特別流行、特別有用的東西？
Cat： 比如我們 Claude Code 的一位銷售同事，他發(fā)現(xiàn)自己在重復(fù)做一套又一套 deck。于是他自己做了一個 web app，里面有我們知道最有效的一些 Claude Code deck 樣板，比如 101、201、mastering Claude Code 這類。他還做了一個輸入客戶上下文的方式，這些上下文會從 Salesforce、Gong 和其他筆記里拉取，這樣我們就能針對不同客戶定制 deck。
它會幫你識別出很多關(guān)鍵信息，比如這個客戶在用 Bedrock 或 Claude for Enterprise、或者 Console，這會影響他們能用哪些功能；它會識別出客戶特別關(guān)心 SLC 的 code review 階段，然后我們就在 deck 里加一頁介紹代碼審查能力；它還會識別客戶是不是需要符合 HIPAA，或者需要某些安全控制，于是我們會在 deck 里加一兩頁相關(guān)內(nèi)容。
如果這個客戶在 Vertex 或 Bedrock 上，而且不想用 Claude for Enterprise，我們就會把那些只屬于 Claude for Enterprise 的頁面刪掉。
這些事通常都很手工，可能要花 20 到 30 分鐘，所以很多人要么自己花時間做，要么干脆懶得做，直接用通用版 deck。而現(xiàn)在，這些只要幾秒鐘，就能得到一份定制版。

Slack 的地位
Lenny： 有意思的地方在于，Slack 就像是沒人想自己做的那個工具。沒有人真的想造一個“替代 Slack”的產(chǎn)品。你剛才的描述里，它像是很多公司的 OS。
這很有意思。大家會說 Salesforce 只是 SaaS，我們不需要 SaaS 軟件了，我們自己會造。可 Slack 似乎是一種很耐久的工具，沒人真的想和它競爭，去做一個更好的版本。
Cat： 我覺得它是非常重要的通信基礎(chǔ)設(shè)施，而且它在幫助所有人獲取實時更新這件事上做得非常好。
Lenny： 是啊。很多人吐槽 Slack，但它在自己要做的事情上真的做得很好，而且最前沿的團(tuán)隊都離不開它。
Cat： 對。而且我特別喜歡它的可定制性，他們把定制做得特別容易。所以我們很喜歡做 Slack bot，這種可折騰性讓我們能按自己想要的方式把 Slack 接進(jìn)來，我非常感謝 Slack 在這方面的工作。

哪些團(tuán)隊最會用 Claude Code 和 co-work
Lenny： 你剛才講了很多不同團(tuán)隊如何用 Claude Code 和 co-work 來推進(jìn)工作。除了工程團(tuán)隊之外，你覺得哪個團(tuán)隊最會用這些工具？我猜工程肯定是 token 消耗最大的團(tuán)隊，但如果不是，那會很有意思。現(xiàn)在第二大 token 消耗部門是誰？
Cat： Applied AI 很擅長把 Claude Code 和 co-work 的邊界推得很遠(yuǎn)。他們很多時間都在幫客戶采用我們的 API。有時，他們會代表客戶做原型，而 Claude Code 讓這個過程比以前快太多了。
他們還有一個雙重目標(biāo)：一方面要處理大量客戶溝通，另一方面要處理大量客戶來信和歷史上下文、電話記錄，所以他們既重度依賴 co-work，也重度依賴 Claude Code。
Lenny： 我理解一下 Applied AI，這是不是有點像“前臺工程師”那種角色？大多數(shù)人會怎么描述他們在做什么？
Cat： 他們的工作，是幫助客戶在公司內(nèi)部采用最新的 API 和模型能力，不管是給客戶自己的產(chǎn)品供能，還是用于內(nèi)部提速。
Lenny： 明白了。所以它有點像很技術(shù)化的 go-to-market，或者 deploy engineering 一類的角色。
Cat： 對，完全可以這么說。
Lenny： 那它很可能就是第二大 token 消耗組織了？
Cat： 對。而且我們也看到他們在不斷推動 co-work 的邊界。比如這些人通常同時負(fù)責(zé)很多客戶，一天里高峰時可能有 5 到 10 個客戶會議。
他們常用 co-work 的方式是：前一天晚上，讓它總結(jié)第二天要見的所有客戶會議、這位客戶都提過什么需求、當(dāng)前最關(guān)注什么、上次會議留下了哪些 action items。co-work 會自動整理出一份簡報，讓他們在下一次會議前就知道要關(guān)注什么。
co-work 還可以幫忙研究答案。比如客戶問“功能 X 什么時候上線？”它可以去 Slack 里幫這位 PM 或 PI 人員查最新 ETA，再把它加到 notes 里。這樣在客戶電話里，這個人就能拿到最準(zhǔn)確的最新信息。
這些都是人們自己搭出來、再分享給團(tuán)隊的工作流。

token 花費是否已經(jīng)超過工資
Lenny： 最近還有一個很常見的話題：token 花費會不會超過人的工資，也就是大家用 AI 的成本會不會比自己賺得還多。Anthropic 這邊有沒有一些數(shù)字在流傳，比如工程師每月、每天、PM 等等會花多少 tokens？
Cat： 我們很清楚，隨著模型變強(qiáng)，大家會把更多任務(wù)交給它們，也會花更多時間待在 Claude Code 和 co-work 里。所以，每次模型跳躍或者產(chǎn)品有重大改進(jìn)時，我們都會看到每位工程師、甚至每位知識工作者的 token 成本上升。
不過，這個成本仍然遠(yuǎn)低于普通工程師的工資，但它占工資的比例在持續(xù)上升。
Lenny： 真有意思。我們剛才也聊到，作為在 Anthropic 工作的優(yōu)勢之一，就是你們能接觸到最前沿的模型。我一直聽說你們基本上可以用無限 token，想用多少就用多少。是這樣嗎？
Cat： 我們可以用很多 token。有些人確實會碰到限制。
Lenny： 好吧，還是有限制的。Boris，別停啊。真有意思，擁有最先進(jìn)的模型，會帶來這么多優(yōu)勢。
Cat： 這確實會形成一個很有意思的飛輪。我們也很相信要賦能內(nèi)部團(tuán)隊，讓他們盡可能快地做事。同時我們也信任每個人都知道，真正提供這些模型的算力成本有多高，所以我們相信團(tuán)隊會負(fù)責(zé)任地使用這些 token。
浪費 token 是很不受歡迎的，但我們信任個人自己做判斷。

PM 現(xiàn)在最該培養(yǎng)的能力
Lenny： 回到 PM 角色。我們剛才已經(jīng)提到過一點，但我覺得大家會很想聽你更系統(tǒng)地講一下。你認(rèn)為現(xiàn)在 PM 最需要培養(yǎng)的、AI 公司最看重的新技能是什么？
Cat： 最難的能力，是能定義一個月后產(chǎn)品應(yīng)該長什么樣。我覺得在這個時間尺度上，模型能做什么、用戶行為會怎么變，都會有很多不確定性。
但最好的 PM 能從用戶如何“濫用”現(xiàn)有產(chǎn)品的邊界中，看出一些模式；他們能感知方向，穩(wěn)定地朝那個方向執(zhí)行；如果模型能力比他們最初預(yù)期的強(qiáng)得多或者弱得多，他們也能調(diào)整路線。
我覺得，要在 AGI 這件事上保持“剛剛好”的信念非常難。因為每個人都能看到一個未來：模型極其聰明，幾乎什么都能做。在那種情況下，其實你根本不需要多復(fù)雜的產(chǎn)品。你甚至可以重新回到一個文本框：你告訴模型你想要什么，它就能自己加任何工具、接任何集成，去把事情做完。它知道自己什么時候不確定，也可以主動提澄清問題。
給超級 AGI、超級強(qiáng)模型做產(chǎn)品很容易。真正難的是，在當(dāng)前模型能力下，怎么把最大能力激發(fā)出來；怎么幫用戶走上最佳路徑；怎么引導(dǎo)用戶利用模型的長處，同時補(bǔ)上它的短板。
這項技能其實很稀缺。
Lenny： 那這項能力怎么培養(yǎng)？是不是就是不斷使用每個模型，理解它能做什么、擅長什么、不擅長什么，以及它在變化？你剛才說過“品味”，我理解成：你要對模型的能力有品味，知道它哪里強(qiáng)、哪里弱、哪里最近發(fā)生了變化。
Cat： 我覺得就是花大量時間和模型對話、使用模型。我特別喜歡讓模型自己反思自己的行為。
比如，當(dāng)我注意到模型做出一些意外行為時——比如它做了前端修改，也跑了測試，但沒有真正去看 UI——這時候讓模型回頭解釋“為什么你會這么做”，其實很有幫助。
有時它會說，系統(tǒng)提示里某個地方有歧義，或者它沒意識到前端驗證也是這項任務(wù)的一部分，或者它把驗證交給了某個子 agent，而那個子 agent 沒做測試，它自己也沒檢查。這種時候，只要你對它為什么這么決定保持好奇，就能看出是什么誤導(dǎo)了它，這樣就可以修 harness，把這個缺口補(bǔ)上。
另一個有幫助的點，是找到那些你最信任、能給你準(zhǔn)確反饋的用戶。通常只有少數(shù)幾個人，比其他人更擅長準(zhǔn)確表達(dá)某個模型，或者某個模型 + harness 組合到底哪里好、哪里不好。很多人都會給反饋，但不是每個人的反饋都同樣有資格。找到那 5 個你真正信任的人，非常關(guān)鍵，這樣你能很快拿到高質(zhì)量反饋。
第三件事也很有用，不過并不是每個人都愛做，那就是做 eval。你不需要做幾百個 eval 才有用，做 10 個很好的 eval 就足夠重要。它能幫助團(tuán)隊量化目標(biāo)是什么、進(jìn)展到哪一步、還缺什么。
我認(rèn)為 eval 是個長期被低估的事情，更多 PM 和工程師都應(yīng)該參與進(jìn)來。
Lenny： 我們已經(jīng)聊了很多 eval。現(xiàn)在有種趨勢，大家都覺得產(chǎn)品管理的未來就是寫 eval，因為它本質(zhì)上就是定義成功是什么。好，具體一點地定義出來，然后我們就知道了。你自己有多少時間會花在寫 eval 上？
Cat： 我覺得 eval 的重要性會隨著你做的功能不同而變化，也和你要解決的問題類型有關(guān)。我們團(tuán)隊里有很多人會花大量時間做 eval。我們還有一小組成員，會和研究團(tuán)隊非常緊密地合作，更精確地理解 Claude Code 的行為，以及最大的改進(jìn)空間，并盡量把這些量化得很具體。
我個人通常會在某個功能需要更明確的產(chǎn)品定義時介入 eval。通常最后的產(chǎn)出會是：我做了 5 個 eval，告訴大家怎么跑，哪些會成功、哪些不會，以及我用過什么 prompt 來提升成功率。
不過這真的很看具體功能，不是每個功能都需要；但像 memory 這類功能，就特別受益于 eval。
Lenny： 你提到“有些人特別擅長評估模型”，這一點很有意思。其實這就像人類 eval：他們知道哪里表現(xiàn)好、哪里有短板。有沒有你特別想點名表揚的人？
Cat： 我覺得有兩類人特別厲害。
第一位是 Amanda，她負(fù)責(zé)塑造 Claude 的性格。這是個非常難的角色，因為任務(wù)太模糊了。哪怕是寫代碼都更容易，因為你可以驗證成功與否；而塑造人格，需要你對“Claude 應(yīng)該是誰”有很強(qiáng)的確信。
我覺得她不僅能塑造這個角色，還特別擅長說清楚目標(biāo)是什么、什么算成功、什么不算成功。
我真正信任的另一群人，就是 Claude Code 團(tuán)隊。我們經(jīng)常一起吃團(tuán)隊午餐。每次有新模型在測，最快的反饋方式之一，就是午餐時挨個問每個人：“你對這個模型的直覺是什么？”
很多時候，大家會給出這樣的反饋：這個模型沒有把自己的思考解釋清楚，顯得太 abrupt；或者它特別愛寫很多 memories，但我們還不確定這些 memories 的質(zhì)量高不高；或者有人會注意到這個模型很愛自己測試自己，這很好；也有人會覺得它測試得還不夠。
這些反饋會幫助我們決定接下來應(yīng)該看哪些數(shù)據(jù)，去驗證這是不是一個更大的模式。我們有大量數(shù)據(jù)，但從中提煉洞見非常難，所以這群人的反饋能幫助我們形成假設(shè)，再去用數(shù)據(jù)驗證。

Claude 的性格為什么重要
Lenny： 你剛才說到 Claude 的性格。我之前請過聯(lián)合創(chuàng)始人 Ben Mann 上節(jié)目，他說 Claude 的性格、人格、constitution，是 Claude 非常重要的一部分。后來我才意識到，很多人之所以喜歡 open claw（或類似討論），原因之一就是 Claude 的性格太好了、太有趣、太吸引人了。按他的說法，性格正是 Claude 在這么多任務(wù)上都表現(xiàn)好的原因。
聽起來這像是個很不起眼的邊緣因素：讓它有趣、好玩、說話風(fēng)格活潑，但其實它對 Claude 的成功非常關(guān)鍵。你怎么看？還有什么是大家沒理解到的？為什么這個“性格”和“人格”這么重要？
Cat： 當(dāng)你回顧自己合作過的人，你會發(fā)現(xiàn)有些人就是能讓你覺得：我真的很喜歡他們的能量，我真的很喜歡他們的 vibe。
人們談到 Claude 和 Claude Code 時，經(jīng)常提到的一點，就是他們真的很喜歡 Claude 的輕松和有趣。但與此同時，它對你的任務(wù)也非常勝任。大家尤其喜歡 Claude 的低 ego。比如你告訴它：“你這里做錯了。”它會真誠地道歉，像在說：“哎呀，謝謝你告訴我，我來修，我們一起把它做好。”
它也非常積極。如果你覺得“這任務(wù)太難了，我都不知道從哪兒開始”，Claude 會說：“沒關(guān)系，這里是我覺得我們該走的步驟。要不要我先幫你啟動？”
我認(rèn)為，一個很棒的 co-worker，必須有這種積極性、偏向行動的傾向，以及能給你真誠反饋的能力，而不是對你說的每一句話都一味附和。我們希望把這些特質(zhì)灌進(jìn) Claude，因為我們覺得這會讓一起工作變得更愉快。

新模型到來后，產(chǎn)品為什么會變
Lenny： 有件事我想回到前面提過的：每次有新模型出來，你們常常得重新審視以前做過的東西。這很有意思，也可能很煩——就像“天啊，我們剛 ship 出去，現(xiàn)在又要重新想一遍”。聊聊你們要多頻繁地回來重做幾個月前發(fā)過的產(chǎn)品。
Cat： 隨著新模型上線，我們很多變化其實是把不再需要的功能刪掉。因為以前我們會給產(chǎn)品加一些“輔助輪”，幫助模型完成它本來做不到的事情。
典型例子就是 todo list。Claude Code 剛發(fā)布時，用戶讓它做大型重構(gòu)，它會說：“好，我要改 20 個調(diào)用點。”然后它真的去改，但只改了 5 個就停了。于是我們就想：怎么讓它記住要把這 20 個都改完？
我們團(tuán)隊的 Sid 就想：如果換成人類會怎么做？人類會先把自己需要改的所有東西列成清單。就像你在 VS Code 里查出所有調(diào)用點后，左邊會有一個列表，你會逐個替換。那我們怎么給 Claude 也配一個類似的工具？于是他加了一個 todo list。結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，有了 todo list，Claude 就能把這 20 個調(diào)用點全部改完。
但到了 Opus 4 以及之后的模型，我們發(fā)現(xiàn)其實不需要強(qiáng)迫它用 todo list 了，它自己就會自然地用。對于早期模型，我們還得不斷提醒它：“你都把 todo list 做完了嗎？只有全部做完才能結(jié)束。”而后來的模型，不用提示也會自然想到去完成 todo list。
現(xiàn)在，todo list 作為用戶功能還是挺好的，因為你能更清楚地看到 Claude 在做什么。但說實話，它現(xiàn)在已經(jīng)不是那么核心了。模型可能會用，可能不會用；要把事情做徹底，它已經(jīng)不再必須依賴這個東西。
Lenny： 我記得有人在節(jié)目里說過一句話：“模型會把你的 harness 當(dāng)早餐吃掉。”按你剛才的說法，就是你們會隨著模型變強(qiáng)，慢慢去掉那些之前加在模型上方、為了彌補(bǔ)它表現(xiàn)不足而做的東西。模型越聰明，事情就會變得越簡單，因為它自己就能更自然地做出你想要的事。
Cat： 對。每次模型變聰明，我們就能移除很多 prompt 干預(yù)。我們每次發(fā)布新模型都會做這件事：把整個 system prompt 讀一遍，反思其中每一段提醒，模型現(xiàn)在真的還需要嗎？如果不需要，就刪掉。
不過，新模型真正最令人興奮的地方，還是能解鎖全新的功能。很多功能我們以前都試過，但因為準(zhǔn)確率不夠高，所以一直沒敢正式發(fā)布。
比如 code review。我們之前嘗試做過幾次 code review 產(chǎn)品，也發(fā)過更簡單的版本，比如過去的 /code review 命令。但直到最近這些模型，我們才覺得這套 code review 好到足以讓工程團(tuán)隊真的依賴它，在合并 PR 前先過一遍 review。我們一直夢想 Claude 能成為一個可靠的 code reviewer，真正能抓住大多數(shù) bug。只有到了 Opus 4.5、4.6 和 Sonnet 4.6，我們才覺得：可以同時跑多個 code review agent，覆蓋整個代碼庫，綜合出工程師在 merge 前必須處理的真實問題。這就是新模型解鎖的新能力。
Lenny： 這也是我節(jié)目里很常見的一個主題：先做一個“未來六個月可能才會真正可行”的東西，站在當(dāng)前能力的邊緣上，然后等模型趕上來，你的產(chǎn)品就會突然變成一個很棒的產(chǎn)品，而且會領(lǐng)先所有人。
Cat： 對，完全沒錯。做一些“現(xiàn)在還不完全工作，但未來很可能會工作”的產(chǎn)品，非常重要。這樣你才能真正看清，產(chǎn)品要工作還缺什么；等最新模型一出來，你就能把它直接替換進(jìn)你已經(jīng)做好的原型里，看它是否真的補(bǔ)上了那個缺口。

Claude 和 co-work 的長期愿景
Lenny： 你能說多少關(guān)于 Claude 和 co-work 未來會往哪走？我猜你不會想透露太多，但我感覺你們一直在不斷往上加新功能：手機(jī)端派發(fā)任務(wù)、各種移動能力等等。怎樣能更好地理解這些東西的長期愿景？
Cat： 我們會把這件事理解成“搭積木”。對于 Claude Code 和 co-work 來說，最核心的積木，是讓單個任務(wù)成功。
你想產(chǎn)出某個結(jié)果，就給它一個清晰的 prompt 和描述，然后看它能不能持續(xù)輸出你可以合并、或者可以分享給同事和外部受眾的可接受結(jié)果。任務(wù)成功率，就是最核心的積木。
隨著模型變聰明，單任務(wù)成功率會高很多。然后我們看到用戶開始同時做多個任務(wù)。多任務(wù)并行，在 2025 年底已經(jīng)變成一件大事，而且之后只會越來越普遍。
所以我們會這樣看：好，一個任務(wù)現(xiàn)在能穩(wěn)定工作了，接下來你就可以一次做 6 個任務(wù)。再往后，如果模型更聰明，我們的推演是，也許你會一次運行 50 個 Claude，甚至幾百個 Claude。那我們就需要什么樣的基礎(chǔ)設(shè)施，才能支持這個規(guī)模？
到了那個時候，你大概率不會再把所有東西都本地跑在機(jī)器上，因為內(nèi)存根本不夠。所以我們會思考：怎么讓你更容易管理這些任務(wù)？它們很可能會遠(yuǎn)程運行。
我們要怎么設(shè)計界面，讓你這個人類知道哪些任務(wù)需要關(guān)注？怎么保證 agent 會徹底驗證工作，這樣當(dāng)它告訴你“完成了”的時候，你能非常快地驗證并完全信任它確實按規(guī)格完成了？又怎么讓這個過程自我改進(jìn)：當(dāng)你發(fā)現(xiàn)某個任務(wù)沒有達(dá)到你的要求時，可以直接給反饋，而模型在未來的所有運行中都能吸收這條反饋，再也不犯同樣的錯？
這就是我們帶用戶一起走過的演進(jìn)路徑。

給從業(yè)者的建議
Lenny： 很多聽眾是 PM、創(chuàng)始人，或者其他跨職能角色。大家都會擔(dān)心自己的職業(yè)未來。你會給什么建議？不僅是“怎么活下來”，而是怎么在這種 AI 驅(qū)動的世界里真正做得很好、甚至蓬勃發(fā)展？大家需要聽到什么、需要做什么？
Cat： 我覺得 AI 給每個人帶來了比以前大得多的杠桿。所以只要你發(fā)現(xiàn)自己在重復(fù)做某個手工任務(wù)，就應(yīng)該想一想，能不能用 Claude Code、co-work 或其他 AI 工具把它自動化。
大多數(shù)人的工作里都有很喜歡的創(chuàng)造性部分，也有非常討厭的瑣碎部分。我覺得 AI 最美妙的地方，就是它可以替你做那些瑣碎工作，它可以從你每次做手工任務(wù)中學(xué)習(xí)，然后泛化成自動執(zhí)行，這樣你就能把精力放回到創(chuàng)造性部分。
這意味著你能做的事情會比以前多很多。所以我對大家最直接的建議是：找出那些重復(fù)性工作，把它們交給 Claude。不斷迭代這些自動化，直到成功率非常高，然后再思考：我還能為團(tuán)隊、產(chǎn)品、公司做些什么，是以前因為沒有帶寬而沒能做的？或者，有沒有哪個你一直覺得公司應(yīng)該做、但總沒時間做的小項目？如果 AI 能處理掉那些體力活，你就會多出大約 20% 的時間。
所以我的建議是：擁抱這些工具，把你不想做的工作交出去，想辦法讓它們加速你。這樣你就能做更多事。
Lenny： 你剛才說的核心觀點，我完全同意：找到能用 AI 解決的問題。很多工具的潛力大家都看得到，但對很多人來說，最難的部分其實是“我到底該做什么”。你這套說法其實就是：多留意你一直在做、而且可以自動化的事情，多留意那些你一直想做但沒時間做的點子。也就是說，給自己解決一個問題，基本就是核心建議。
Cat： 對。我也會鼓勵大家，重點不是“這只是個很酷的概念”，而是把自動化真正做到 100% 可用。我看到有人會嘗試自動化某件事，把準(zhǔn)確率做到 90%、95% 就放棄了。但如果一個自動化不是 100% 穩(wěn)定，那它其實就還不算真正的自動化。最后那 5% 到 10% 往往最費時間。
而且，構(gòu)建自動化常常比自己做還慢。所以我鼓勵大家花時間把你真的想要的自動化打磨到 100%。下功夫教好它，讓它理解你的偏好，持續(xù)給它反饋，幫助它提升技能，直到它真的能穩(wěn)定到 100%。這樣你才真的能依賴它。95% 的自動化，價值其實不大。
Lenny： 我超級有這個毛病。這對我很有幫助。
Cat： 我也有同樣的問題。我最近一直在教 co-work 幫我把 Gmail 變成 inbox zero，但這個過程非常耗時，而且你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，它目前還不夠好。
Lenny： 哈哈，有意思的是，我腦子里想的正是這個。我有個工作流，每封郵件進(jìn)來都會檢查是不是垃圾郵件，就是那些“嘿，我能上你的播客嗎？”或者“這個你怎么看？”之類的請求。我根本沒時間處理這些，所以我給它設(shè)了一個叫 spammy 的文件夾。它大概 95% 的時候都做得很好，但偶爾也會漏掉真正重要的郵件。你這番話正好提醒我，我應(yīng)該把它做到完美。
Cat： 對。我們現(xiàn)在也在努力把自定義這些命令的流程變得容易一些，因為目前你得知道太多概念：你得知道怎么定義 skill，還得知道怎么用這個 skill 并給它反饋，還得知道怎么讓 co-work 根據(jù)所有反饋去更新 skill，還得知道去哪兒讀 skill，確認(rèn)反饋是不是按你想要的方式被吸收了。我們的工作之一，就是讓這個流程盡可能無痛。

最后一段補(bǔ)充
Lenny： Cat，還有什么你想分享的？有沒有什么想留給聽眾的話？有沒有什么你想再強(qiáng)調(diào)一下、但我們還沒聊到的？在進(jìn)入很精彩的閃電問答前，你還有什么想說的？
Cat： 我看到很多人都在玩 AI，做一些原型應(yīng)用，或者折騰工作流。我真的很想推動大家去構(gòu)建那些你自己每天都真的在用的應(yīng)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應(yīng)用，但它并沒有幫你做更多事情，那 AI 其實并沒有真正給你的日常帶來價值。
你從“只是一鍵生成了個東西，好酷”里能學(xué)到的也有限，尤其是之后你再也不回頭用它的時候。那樣你學(xué)到的不多，也沒有真正獲得杠桿。
Lenny： 這點說得太好了。
Cat： 我還覺得，有些人會花很多時間自定義自己的工作流。光譜一端，是那些從來不做自定義、也不做自動化的人；另一端，是那些過度沉迷于自定義工具的人，他們會瘋狂加 skill、加 MCP、加各種 workflow 改進(jìn)。我覺得有時候，這甚至?xí)稚⒛銓诵哪繕?biāo)的注意力——比如發(fā)布一個產(chǎn)品、做出一個功能。
定制確實很好玩，我們也希望自己的產(chǎn)品很可折騰，這樣你可以把它調(diào)成最適合自己的樣子。但這件事也有上限。有些人可能會花太多時間在定制上，結(jié)果沒睡覺，也沒去做原本真正想做的核心工作。
Lenny： 我在 Twitter 上經(jīng)常看到這種東西：大家曬自己的“工作流配置”，說自己已經(jīng)優(yōu)化到失控了。然后問題就是：那你到底做了什么？
Cat： 對啊，配置很酷，但你到底造了什么？我反而覺得，簡單的配置通常更好。
Lenny： PowerUp 這類東西，就是把等級稍微提升一點。
Cat： 對。
Lenny： 昨天我看到一條 Karpathy 的推文，他說了一個很有意思的分化：一部分人早年試過 ChatGPT、Claude 之類的工具后，覺得“也就那樣”，于是放棄了，變得很犬儒，認(rèn)為 AI 沒什么大不了；另一部分人則把它真正用來寫代碼，因此看到了它強(qiáng)大的全部力量。兩邊的人都不太理解對方，也不理解對方為什么會這樣看世界。你這邊的建議非常對：真的拿它去做現(xiàn)實任務(wù)，看看它究竟已經(jīng)變得多強(qiáng)。
Cat： 我覺得最大的變化是，2024 這一代產(chǎn)品還是“聊天式”的，而 Claude Code 這一代產(chǎn)品已經(jīng)是“行動式”的。
人們真正“啊哈”的時刻，是當(dāng) Claude 可以代表你直接做事。知道 agent 不只是告訴你該做什么，而是真的能替你把事做了，這種感覺太棒了。當(dāng)人們體驗到這一點時，那就是最震撼的時刻。
Lenny： 順便給那個 Chrome 擴(kuò)展點個贊。Claude Code 的 Chrome 擴(kuò)展很有意思，你可以直接看著它幫你干活。比如你說：“幫我填個表單”，它就會說：“好，我來了。”
Cat： 對。

閃電問答
Lenny： 好，在進(jìn)入我們非常激動人心的閃電問答前，還有別的嗎？
Cat： 沒有，來吧。
Lenny： 好的，Cat，我有 5 個問題。歡迎來到閃電問答。那個動畫環(huán)節(jié)我得確保說出來。準(zhǔn)備好了嗎？
Cat： 準(zhǔn)備好了。
1. 你最常推薦給別人的兩三本書是什么？
Cat： 我很喜歡《亞洲如何運作》（How Asia Works）。它講的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展，以及哪些政策和政府能造就長期成功的經(jīng)濟(jì)體。
我還很喜歡《科技陷阱》（The Technology Trap）。這本書講的是過去幾輪技術(shù)革命——工業(yè)革命、計算機(jī)革命——以及它們?nèi)绾斡绊憚趧诱摺Ｎ蚁矚g這本書，是因為我覺得歷史里有很多東西可以學(xué)，能幫助我們確保這次轉(zhuǎn)型順利。
還有一本比較輕松的，是《紙神》（Paper Menagerie）。這是一本短篇小說集，講的是成長、AI 和自我發(fā)現(xiàn)。
2. 你最近最喜歡的一部電影或電視劇是什么？
Cat： 我很喜歡《Drive to Survive》。沒有什么更深的含義，就是看人們對一個單一工程目標(biāo)如此癡迷，會讓人很滿足，會感受到他們追求純粹性的感覺。
我也特別喜歡《Free Solo》，講的是 Alex Honnold 不帶安全繩攀登酋長巖。類似地，這也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，而且你必須保持絕對專注，因為一旦犯錯就會死。
Lenny： 那部片子真的離譜。很有意思的是，這跟你做的工作居然也有某種關(guān)聯(lián)。
Cat： 我其實就是個攀巖愛好者。我第一次看《Free Solo》是在我開始攀巖之前，所以當(dāng)時只是覺得“很厲害”，但我根本不明白它到底有多離譜。
這種電影很少見，知道得越多，越會被震住。像他在墻上做的那些動作，我這輩子哪怕放在健身房里、離地一英尺、還系著繩子，可能都做不到。
Lenny： 你看過那部關(guān)于另一個年輕人的紀(jì)錄片嗎？就是去冰山上的那個？
Cat： 看過，那部很悲傷。
3. 你最近發(fā)現(xiàn)、并且非常喜歡的產(chǎn)品是什么？
Cat： 除了 Claude 相關(guān)產(chǎn)品之外，最改變我生活的產(chǎn)品，大概就是 Waymo 了。我是 Waymo 的鐵桿用戶，每天上下班都會坐兩次。
我喜歡它的兩個原因是：第一，Waymo 不會讓我有負(fù)擔(dān)感。如果它在等我，我不會覺得必須立刻跑到路邊等它，所以壓力會小很多。
第二，我覺得它讓我更高效了。和另一個人類在車?yán)飼r，我通常不太會開工作電話。我會覺得一直在筆記本上工作有點不禮貌。但 Waymo 不一樣，我可以在車?yán)锝庸ぷ麟娫挘挥脫?dān)心別人聽見，不用擔(dān)心“這會不會不禮貌”，也不用擔(dān)心“我是不是太大聲了”或者“是不是得讓別人換音樂”。這相當(dāng)于每天給我省回了 30 分鐘。
Lenny： 這些技術(shù)的二階效應(yīng)真的很有意思。
Cat： 對。我以前一直以為 Waymo 要比 Uber、Lyft 便宜才會成功，但其實我很愿意為它付 2 倍價錢。
Lenny： 我也很喜歡 Waymo。它就是那種“你一旦見過，就會覺得太瘋狂了”的東西。然后你會習(xí)慣它。你一坐進(jìn)去會想：“這太不可思議了。”然后過一會兒你又忘了它有多神奇。
Cat： 對，而且它還改變了我們的說法。Anthropic 很多人都很喜歡 Waymo。以前你會說“叫個打車軟件”，現(xiàn)在大家都會直接說“Waymo 到了嗎？”
4. 你最喜歡的人生格言是什么？
Cat： 就是“做事”。
Lenny： 沒錯。
Cat： 我覺得第一性原理思維很有價值。如果你知道自己在優(yōu)化什么，而且你的第一性原理很扎實，那么你通常能推導(dǎo)出正確的行動路線，并且能把它清楚地講給所有利益相關(guān)方聽。然后你就應(yīng)該直接去做。
我覺得很多職位其實是“假的”。如果你理解了約束條件，你就能知道自己能做什么，然后快速去做，快速從錯誤里學(xué)習(xí)，做錯了就道歉或修正。
Lenny： 你說得太對了，誰說的這句真好。
Cat： 我覺得把這句話告訴別人，其實很解放人。在很多公司里，角色定義得特別死：好，這些是 PM 做的事，這些是設(shè)計師做的事，這些是工程師做的事。連團(tuán)隊邊界都畫得非常 rigid：這塊代碼我們能碰，那塊不能碰。
而“做事”這件事能讓人真正感到被授權(quán)，可以跨團(tuán)隊邊界做決策，只為了把事情推進(jìn)下去。
Lenny： 這聽起來像是一項非常重要的技能。人們會把它叫作 agency，或者偏行動、主動推進(jìn)。這些說法本質(zhì)上都在講同一件事：別等許可，先去做。
Cat： 對。我覺得，人生中最值得去體驗 startup 的原因之一，就是你會學(xué)到這個。對我來說，一個真正改變?nèi)松慕?jīng)歷，是當(dāng)公司只有 20 個人的時候，我第一次在這種規(guī)模下工作。那時候根本沒流程，問題又巨大，需要我們?nèi)ソ鉀Q。
我非常感謝 Alex 和整個團(tuán)隊，他們讓我和其他人都能不受“銷售應(yīng)該做什么、運營應(yīng)該做什么、工程應(yīng)該做什么”這些邊界限制，直接去想辦法。你手里有所有工具，面前又有一個很大很難的問題，你可以用任何辦法去找到好的解決方案。
你幾乎必須經(jīng)歷過這種環(huán)境，才能培養(yǎng)出這種能力，才能真的在行動上感到自在。很多人上學(xué)、讀大學(xué)時，學(xué)到的是“照我們說的做，你就會得高分”。你得學(xué)會把這種思維卸下來，變成“我要做真正需要做的事情，哪怕別人覺得這很蠢，我也認(rèn)為這是對的”。
Lenny： 對，就是這樣。
5. Claude 思考時，你最喜歡的那個“思考詞”是什么？
Cat： 我很喜歡 “manifesting”。而且這也是我最喜歡的一張貼紙。
Lenny： 很明顯的冠軍。
最后一個問題：如果 AGI 在我們有生之年到來，而你不需要工作了，你會做什么？
Cat： 我覺得 AGI 真正滲透到整個社會，還會花很長時間。所以眼前最重要的事，其實是幫助世界一起跟上。
如果認(rèn)真講未來，我大概率會做很多攀巖。我可能會搬去 Fountainbleau，住在一萬塊巨石中間，爬一陣子。
我還有好多書想讀。我的目標(biāo)是每周讀一兩本書，但現(xiàn)在大概只有 0.5 本。
未讀清單太長了。我覺得歷史里有太多東西值得學(xué)習(xí)，我也有太多地方還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不懂，比如物理、機(jī)器人、硬件、航空航天之類的，太多有趣的話題了。所以哪怕 AI 早就知道這些，我還是會很興奮地繼續(xù)學(xué)。

收尾
Lenny： Cat，這期太精彩了。你太棒了。
再問兩個追問：如果大家想在線上找到你、關(guān)注你在做什么，應(yīng)該去哪里？以及聽眾怎樣才能對你更有幫助？
Cat： 最好的方式是去 Twitter 找我，我的賬號是 @Catwoo。歡迎在 Twitter 上提到我，也歡迎私信我。我會看所有私信，不一定每一條都回復(fù)，但我都會看。
而最有幫助的事情，是告訴我們 Claude Code 和 co-work 哪里不好用。我們非常感激正面反饋，但真正讓我們成長的是邊界情況、錯誤，以及那些我們能復(fù)現(xiàn)的具體任務(wù)——也就是 Claude Code 或 co-work 失敗的地方。
如果你能把這些反饋給我們，而且我們能復(fù)現(xiàn)，那我們就能在下一代模型和下一代 harness 里真正把它改好。
Lenny： Twitter 上的人從來不吝嗇反饋，所以請繼續(xù)發(fā)。
Cat： 對，請繼續(xù)把你遇到的問題發(fā)給我們。
Lenny： 真的很酷，看到你和團(tuán)隊這么活躍地在 Twitter 上回應(yīng)大家，說明這些反饋你們真的會看到、真的會處理。
Cat： 是的，我們非常感謝大家這么積極參與。這給團(tuán)隊帶來很多能量。我們有一個叫“user love”的頻道，只要大家分享成功案例，我們就會發(fā)進(jìn)去；如果大家分享產(chǎn)品問題，我們就放到反饋頻道，方便更廣泛的團(tuán)隊去處理。
Lenny： 能知道這個真的太好了。謝謝你分享。
Cat，非常感謝你來做客。
Cat： 謝謝邀請。
Lenny： 拜拜，大家。

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