AI时代最稀缺人才榜单：ClaudeCode负责人揭秘

PM逻辑彻底变了

AI行业正在重塑“产品经理”这个角色的内核。

过去十几年，互联网公司的产品经理，核心工作围绕着撰写PRD、规划路线图、协调跨部门资源，并最终推动需求上线。大家习惯于半年规划、年度战略，强调的是流程、协同与稳定交付。

然而，这套运行多年的逻辑，正在被AI时代的浪潮快速冲垮。

近期，Anthropic旗下Claude Code的产品负责人Cat Wu在一次数小时的深度访谈中，几乎完整揭示了AI原生公司内部的真实运作模式：功能可以在一周内上线，工程师直接参与产品决策，PRD被大幅精简，组织结构趋于扁平，产品、工程与设计之间的传统边界正在迅速消融。

更重要的是，AI公司对于“优秀产品经理”的定义，也已彻底改变。

以往，一个顶尖PM的核心能力，在于协调资源、管理节奏、推动复杂组织完成交付。但现在，当AI技术将代码编写的成本急剧压低后，真正的稀缺资源，已不再是“能否实现”，而是“究竟该实现什么”。

这意味着，产品经理不仅没有消失，反而被重新推向了AI公司的决策核心。只是，这个岗位的内涵，早已不再是传统意义上的“互联网产品经理”了。

AI公司，正在淘汰传统PM逻辑

Cat Wu提到，她在面试中遇到了大量产品经理，其中许多人仍在用互联网时代的思维框架，去理解AI公司的产品岗位。

在她看来，这是最大的认知错位。

因为AI时代带来的根本性变化之一，就是产品开发周期被极度压缩。

传统的互联网产品，往往遵循季度甚至年度的规划节奏。功能开发、跨部门协调、测试、上线，每个环节都需要漫长的时间，因此产品经理的关键职责之一，是确保不同团队间的节奏同步。

但AI原生公司的玩法完全不同。

模型能力每隔几周就可能发生跃迁，用户行为也在持续漂移。许多功能今天或许还无法实现，几个月后随着模型升级，却可能突然变得触手可及。

于是，整个行业进入了一种极端高速的迭代状态。

Cat Wu透露，在Anthropic内部，许多功能从构思到上线，可能只需要一周，甚至一天。大量功能会以“研究预览”的形式直接发布，先让用户用起来，再根据实时反馈快速迭代。

这意味着，过去那种详尽的长周期路线图，在AI公司里越来越不适用。

产品经理的核心职责也随之转变：从过去的“协调者”，变成了“缩短从想法到用户距离”的翻跟斗。

她甚至明确指出，优秀的AI产品经理最核心的能力，是能够快速定义：当前产品最关键、最应该优先实现的核心价值点究竟是什么。

原因在于，在AI时代，代码本身正变得越来越“廉价”。真正昂贵的，是判断力。

当Claude Code这类工具已经能辅助工程师高速产出代码时，竞争的焦点就从“能不能做出来”，转向了“到底该不该做”以及“什么样的产品体验才是正确的”。

于是，产品品味突然成为了AI行业最重要的能力之一。

Cat Wu举例说，他们收到过上万个GitHub功能请求，但真正的难点并非技术实现，而是如何判断哪些需求值得投入、哪些应该放弃，以及用何种方式实现才最优雅。

而这种判断力，并非传统PM的专属。

在Anthropic，工程师开始具备产品思维，设计师开始介入实现环节，产品经理则必须理解代码。许多工程师甚至能够从分析用户反馈开始，一路推进到功能上线，中间几乎不需要产品经理的“翻译”或协调。

AI公司内部的岗位边界，正在被迅速打破。

AI产品竞争，已经变成组织速度战争

许多人认为，Anthropic的快速发展，核心在于其强大的模型能力。

但Cat Wu指出，模型固然重要，但真正决定速度上限的，是组织本身是否被改造成了一台高速的发布机器。

她反复强调一件事：Anthropic内部最重要的目标之一，就是尽可能消除一切阻碍发布的障碍。

例如，一旦工程师认为某个功能已经准备就绪，就可以直接启动发布流程。文档、产品营销、开发者关系等相关团队会立刻同步接入，甚至能在第二天就完成上线。

整个组织的目标，不再是追求完美无瑕，而是尽快让功能触达用户，获取真实反馈。

这与传统互联网公司的逻辑形成了巨大反差。

过去，大型公司往往强调流程的完整性、稳定性和一致性，一个功能可能需要经历漫长的审批链条。但AI公司开始拥抱一种新的现实：很多产品在初次发布时并不完美，甚至必然存在缺陷。

但这没关系，只要核心用户价值成立，就先推出去。剩下的问题，通过高速迭代来解决。

Cat Wu坦言，以前如果上线一个带有明显缺陷的功能，她会感到焦虑。但现在，她已经接受了这种状态，因为用户反馈会迅速涌来，团队也能立刻着手修复。

这背后改变的，其实是整个行业对“产品”本质的理解。

互联网时代的产品，更像一栋精心设计后建成的房子；而AI时代的产品，则更像一个持续生长、不断进化的生命体。

于是，“速度”开始压倒“一致性”。

Cat Wu提到，Anthropic内部甚至有意弱化对产品绝对一致性的苛求。因为如果每处细节都必须严格统一，整个组织的行动速度就会急剧下降。

这也是为什么，现在的许多AI产品会给用户一种“天天在更新”的感觉：功能不断增加，界面持续调整，工作流不断重构——因为驱动它们的底层模型，本身就在快速进化。

许多功能，可能最初是为了弥补模型的能力短板而设计的。但当新一代模型发布后，这些补丁式的功能又可能突然失去了存在的必要。

她举了一个生动的例子。

早期Claude Code为了防止模型遗漏复杂任务中的步骤，团队专门设计了待办列表功能，让AI逐项确认并完成修改。但到了后续更强的模型版本，AI已经能够自动理解并执行整个任务链条，不再需要这种外部的逐步提醒机制。

于是，许多原本复杂的交互机制，被不断简化甚至删除。

模型越来越强大，产品反而越来越简洁。

这正是AI行业最特殊的一点：产品经理不仅要构建产品，还必须持续、深入地理解模型能力的边界。因为模型能力的每一次跃迁，都可能彻底推翻现有的产品逻辑。

AI正在打破岗位边界

Cat Wu在访谈中说了一句很关键的话：“岗位这件事，本身有点被高估了。”

这触及了AI给职场结构带来的最深层次变化。

过去的大公司，通常有着清晰的职责边界：产品经理负责什么、设计师负责什么、工程师负责什么，各司其职。

但AI公司越来越不推崇这种模式。因为当模型能力高速演进时，组织最大的敌人变成了“等待”：等待他人完成任务、等待流程审批、等待跨团队协作。

因此，AI公司越来越青睐另一种人：那些看到缺口就能立刻补位的人。

Cat Wu表示，他们特别欣赏那些“发现问题就直接动手解决”的成员，而不是严格恪守岗位说明书边界的人。

所以，现在Anthropic的许多产品经理本身拥有工程背景；设计师也能写前端代码；工程师则必须具备良好的产品判断力。

整个行业出现了一种新倾向：最有价值的人，不再是某个单一岗位上技能最强的人，而是那些能够跨越职能边界、系统性解决问题的人。

这背后的驱动力，是AI正在将知识工作的杠杆无限放大。

过去，个人的产出存在物理上限，因此组织需要高度分工来提升效率。但现在，AI工具极大地提升了个体生产力。

Cat Wu列举了许多内部案例：她用CoWork自动生成演讲PPT；销售团队利用AI根据客户信息生成定制化方案；团队成员通过集成Slack、Gmail、Google Drive等工具，自动整理会议纪要和资料。

许多过去需要数小时甚至数天才能完成的工作，现在几分钟就能搞定。于是，单个人能够承担的工作范围和复杂度大大增加。而决定其产出上限的，就变成了这个人是否具备发现问题、定义方向并快速行动的能力。

这也是为什么Cat Wu反复强调“agency”——一种主动推动事情发生的内驱力和能力。她认为，这将是AI时代最重要的个人特质之一。

因为未来的变化只会越来越快，岗位的边界只会越来越模糊。真正稀缺的人才，不会等待指令告诉自己该做什么，而是能主动洞察团队或业务的缺口，并迅速填补上去。

从某种意义上说，AI并没有削弱人的价值。它只是在重新筛选：哪些人真正拥有在信息洪流中做出关键判断的智慧、将想法快速落地的行动力，以及在持续的不确定性中依然敢于决策的勇气。

文章信息来源：How Anthropic’s product team moves faster than anyone else | Cat Wu (Head of Product, Claude Code)，Lenny's Podcast

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来源：互联网