從前端到設計“已死”,這次終於輪到產品經理了

作者:飯後服用AfterHours
日期:2026年4月27日 上午10:16
來源:WeChat 原文

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速讀 5 個重點 高亮

AI將產品週期壓縮到一日,傳統PM崗位正在消失,取而代之係具備模型sense同用戶sense嘅「超級個體」。

整理版摘要

呢篇文章係由互聯網廠評人王二鵝ERE寫嘅,佢引用咗Anthropic PM負責人Cat Wu喺Lenny播客嘅觀點,探討AI點樣徹底改變產品經理嘅角色。作者一開始就話「PM已死」呢個標題雖然睇到厭,但今次真係有啲道理,因為Cat Wu講到Anthropic內部產品週期已經由六個月壓縮到一日——每日都有可能發佈新能力,而唔係兩星期一個sprint。

Cat Wu嘅核心觀點係:傳統PM嘅工作,例如寫PRD、開會對需求、做評審,喺呢種極速迭代下反而變成拖累,因為工程師自己用AI就可以感知用戶、寫code、做prototype、跑測試,PM作為中介嘅翻譯環節唔係加速而係減速。佢仲指出企業會優先招有taste嘅工程師,而唔係一個PM加一個工程師,因為咁樣可以慳返對齊成本同信息折損。作者認為死嘅唔係產品經理呢個角色(理解用戶、定義問題永遠需要),而係產品經理呢個崗位——所有依賴信息搬運嘅中間層崗位都喺度萎縮。

最後作者提出新時代嘅能力組合:模型sense加用戶sense,每個人要為最終output負責,而唔係靠title定義自己。佢借用Anthropic嘅文化「同模型一齊成長」,建議讀者將模型當隊友而唔係工具,不斷適應呢個加速度比職業規劃快一萬倍嘅新物種。

  • 傳統PM崗位因AI抹平信息傳遞成本而變得唔再必要,但產品思維(理解用戶、定義問題)仍然稀缺。
  • 產品週期從六個月壓縮到一日,速度就係信譽,所有拖慢速度嘅流程(文檔、會議、評審)都應該被捨棄。
  • 有taste嘅工程師價值遠超PM加普通工程師嘅組合,因為省咗對齊成本同理解偏差。
  • AI時代真正稀缺嘅係模型sense加用戶sense,同埋喺高度不確定性中做判斷嘅能力。
  • 唔好靠title定義自己,要為output負責;同模型一齊成長,將佢當隊友而唔係工具。
整理重點

PM傳統工作正在變成拖累

Cat Wu喺Lenny播客入面講到,Anthropic內部產品週期已經由六個月壓縮到一日,每日都有可能發佈新能力。佢話當一個工程師自己就能感知用戶、寫code、做prototype、跑測試嘅時候,PM喺中間做翻譯嘅環節唔係加速,而係減速。

作者補充話,以前PM存在嘅合理性係橋樑——將用戶需求轉化成技術語言,將技術瓶頸轉化成業務取捨。但而家AI可以直接跨越呢個轉化,PM就變成咗冇人需要嘅中介。

整理重點

速度就係信譽,企業優先招有taste嘅工程師

Cat Wu認為,當產品週期壓縮到一日,所有拖慢速度嘅嘢都係障礙。傳統PM工作——寫文檔、組會議、做評審、追排期——喺六個月週期係合理流程,但喺一日週期就變成純粹阻力。Anthropic設計負責人Jenny Wen都提過類似觀點:真正傷害品牌嘅唔係推出粗糙早期版本,而係推出之後就躺平唔鬱。

Cat Wu嘅第二個狠判斷係:企業會優先招有taste嘅工程師,而唔係一個PM加一個工程師。因為當AI能幫工程師補上產品感覺嘅短板時,一個有審美、有用戶直覺嘅工程師,價值遠超PM加純幹活工程師嘅組合。你慳到嘅唔只係一份工資,而係兩個人之間所有對齊成本、理解偏差同信息折損。

  • PM核心價值係對用戶理解同優先級判斷,但呢啲並唔係PM獨佔,有taste嘅工程師都可以具備。
  • 一個PM如果唔識寫code、唔識設計、唔能夠直接產出可交付嘢,佢嘅角色就越來越似項目經理。
  • 項目經理呢個工種,AI流程編排工具已經做得比大多數人好。
整理重點

所有中間層崗位都在萎縮

作者指出,Cat Wu嘅觀點需要做一個關鍵區分:死嘅唔係產品經理呢個角色,死嘅係產品經理呢個崗位。角色(理解用戶、定義問題、排優先級)永遠稀缺,但崗位(寫PRD、畫流程圖、對需求、做數據埋點)可以被AI取代。

作者用字節嘅「More context, less control」做例子,話以前靠飛書文檔同OKR全透明實現嘅效果,而家AI可以做得更極端——唔只讓所有人「睇到」信息,而係直接「將信息變成行動」。佢引用無招嘅「以後可以冇文檔、冇中層」嘅觀點,承認雖然講得極端,但方向係啱嘅。

  1. 1 前端已死CodexClaude Code已經令所有人可以自己搓出前端頁面。
  2. 2 設計已死:設計師從畫圖變成守住品質底線,但AI設計方案已到80分,唔需要咁多人磨到90分。
  3. 3 QA已死:AI一邊寫code一邊跑測試,人工測試變成象徵性動作。
  4. 4 項目經理已死:產品週期一日,項目經理根本冇嘢可管。
整理重點

新能力:模型sense + 用戶sense,同模型一齊成長

Cat Wu提到,科技變化帶嚟組織變化,你需要不停切換身份。以前PM只對階段指標負責,而家要為最終結果負責。你得能夠看code、判斷模型能力邊界、評估技術方案性價比、自己做prototype、跑用戶測試,仲要喺一日之內做曬。

作者話,呢個能力要求就係模型sense + 用戶sense。過去做產品決策似開車,路係固定嘅;而家似衝浪,浪係活嘅,你要用身體感受佢湧向邊度,喺佢捲過嚟之前企上去。每一個產品決策都變成一次下注。

作者最後檢驗標準:如果聽日你個title被抺走,工牌上只寫一個名,你仲可以憑乜嘢令團隊覺得少咗你唔得?想清楚呢個問題,比讀十篇「AI時代生存指南」管用得多。

圖片

圖源:播客截圖

正文王二鵝ERE🦢 互聯網廠評人,科技脱口秀 

3日前,Lenny嘅播客更新咗一期,嘉賓係Cat Wu——Anthropic嘅PM負責人

本來呢篇文章冇打算咁寫,因為呢種「AI時代XX已死」真係有啲睇到厭。前端已死、設計已死、寫咗十年代碼嘅老哥已死、UI已死、文案已死——互聯網職業嘅訃告比模型迭代仲勤,搞到我以為自己係關注緊咩殯葬行業

但係今次產品經理真係有啲死咗

因為Cat Wu有一句講嘅,大意係:Anthropic內部嘅產品週期,已經由六個月壓縮到一日。即係每日都可能發佈新嘅能力

唔係一個sprint,唔係兩星期一個迭代,係一日。你尋日寫嘅PRD,今日就可以係一個行得嘅research preview

甚至「寫PRD」呢個描述都好唔準確,因為AI其實已經改變咗信息嘅傳遞方式,真係有可能唔需要PRD啦,因為AI帶來嘅組織結構變革,已經做低咗呢個翻譯嘅工作

Cat Wu:有taste嘅工程師 > PM+工程師

Lenny呢期播客其實傾咗好多,但我覺得核心就三件事

第一件事:PM嘅傳統工作正在變成拖累

Cat原話比呢個仲客氣,但意思係一樣嘅。喺Anthropic內部,當一個工程師自己就能感知用戶、寫代碼、做prototype、跑測試嘅時候,PM喺中間做翻譯嗰個環節,唔係加速,係減速

確實做任何事情,品味係第一位嘅。講產品有所謂嘅「品味」可能係前AI時代產品經理嘅護城河

圖片

但係由過去到而家,一路係有判斷代碼能力兼且有品味嘅工程師價值會更高,因為工程師能判斷實現成本

以前係工程需要規模化,先至有咗功能性嘅工程師,但係AI時代純功能性嘅工程師價值喺快速貶值,功能性嘅PM同理

以前PM存在嘅合理性係橋樑。將用戶需求轉化成技術語言,將技術瓶頸轉化成業務取捨。但係當AI將「轉化成本」撫平咗之後,PM就變成咗個冇人需要嘅中介

真係用Agent代替咗Agent

仲要命嘅係佢提到嘅一個判斷:PM喺工程構建過程中產生嘅溝通摩擦,其實對企業嚟講係負資產

第二件事:速度就係信譽

呢個觀點其實Jenny Wen(Anthropic嘅設計負責人)喺另一期播客裏面都表達過,佢話「真正傷害品牌嘅,唔係推出咗一個粗糙嘅早期版本,而係推出之後就躺平唔鬱」

講白咗就係:你可以樣衰,但唔可以擺爛。用戶能忍受你嘅v0.1樣衰到似舊屎,但係唔可以忍受你半年先擠出一次更新

當產品週期壓縮到一日嘅時候,所有拖慢速度嘅嘢都係障礙。而傳統嘅PM工作——寫文檔、開會議、做評審、追排期——呢啲喺六個月週期裏面係合理嘅流程保障,喺一日嘅週期裏面就變咗純粹嘅阻力

而且人類冇辦法保證一定能提高一件事成功嘅概率

第三件事,亦係我覺得最狠嘅:企業會優先請有taste嘅工程師,而唔係請一個PM加一個工程師

雖然佢冇直接講,但Cat嘅意思好明確:當AI能幫工程師補上產品感覺嘅短板時,一個有審美、有用戶直覺嘅工程師,價值遠超一個PM加一個純幹活工程師嘅組合。因為你慳嘅唔只係一份人工,你慳嘅係兩個人之間所有嘅對齊成本、理解偏差同信息折損

因為PM嘅核心價值,講到尾就兩樣嘢:一係對用戶嘅理解,二係對優先級嘅判斷。但呢兩樣嘢並唔係PM呢個崗位獨佔嘅能力,佢係一種素質,一種sense。一個有taste嘅工程師完全可以同時具備呢啲,而且佢仲可以自己將啲嘢做出嚟

反過嚟呢?一個PM如果唔曉寫代碼、唔曉做設計、唔可以直接產出可交付嘅嘢,咁佢喺團隊裏面嘅角色就越來越似一個……項目經理

但係項目經理呢個工種,講真,AI流程編排工具已經做得比大多數人好,甚至人類可能對AI自己嘅流程完全唔需要有感知……

圖片

呢個判斷擺喺兩年前會俾人噴到死。但係而家你去睇嚇呢啲產品嘅團隊構成,再睇嚇T0級別嘅模型公司嘅迭代節奏就知道呢啲判斷都係啱嘅,當然可能過兩個月又錯啦,因為模型能力會改變一切組織方式

PM已「死」,所有中間層都喺度「死」

我覺得Cat Wu嘅觀點需要做一個關鍵嘅區分:死嘅唔係「產品經理」呢個角色,死嘅係「產品經理」呢個崗位

咩意思呢

產品經理作為一個角色——理解用戶、定義問題、排優先級、揸實產品方向——呢啲能力永遠稀缺。Cat自己都話咗,最核心嘅仲係對用戶嘅感知力,基於認知對每個決策做取捨,對投入產出做估算,歸根究底都係用判斷提高效率呢個命題

但係產品經理作為一個崗位——寫PRD、畫流程圖、同開發對需求、做數據埋點文檔、開評審會——呢啲具體嘅日常操作,AI都可以推動,甚至可以去掉呢啲環節

就好似「煮飯」呢件事永遠被需要,但係「廚師」呢個職業喺預製菜流水線面前確實好難睇。你把口仲靈,但你拋鑊嗰隻手唔再稀缺

咦,咁講好似西貝係啱嘅(bushi

仲致命嘅係,PM呢個崗位本身就係互聯網擴張期嘅產物。佢誕生嘅前提係:技術分工越切越碎,工程師唔想又冇精力去搞掂用戶,所以需要一個中間人嚟搭橋

但係AI時代嘅邏輯係反過嚟嘅——唔係修更多嘅橋,而係將條河填窄,窄到一步就跨得過去

PM嘅核心競爭力係「懂用戶但唔曉寫代碼」,而家AI令到邊個都曉寫代碼,咁「唔曉寫代碼」就由標籤變成咗短板

但係你要諗嚇,自己係咪真係「懂用戶」

所以唔係要令自己成為產品經理,崗位乜嘢頭銜唔重要,重要係令自己有品位,有好奇心,保持探索同求知慾

PM只係倒下嘅第一張牌

前端已死——呢個口號叫咗差唔多兩年,Codex同Claude Code已經令到所有人可以自己整出前端頁面,效果我唔多講啦。我自己用Claude code都做到咁樣

圖片

設計已死——Jenny Wen自己都承認咗,Anthropic嘅設計流程已經重構,設計師唔再係「畫圖嘅人」,而係「守住品質底線嘅人」。但係問題係,當AI生成嘅設計方案已經有80分嘅時候,你需要幾個設計師嚟將佢磨到90分?

甚至我覺得Image2都唔止90分,闌夕呢啲圖相信大家都睇過啦,關鍵部位我就打馬(提示內容有問題我都刪咗)

QA已死——AI一邊寫代碼一邊就喺度跑測試,人工測試正在逐漸變成一種象徵性動作

項目經理已死——當產品週期由六個月縮到一日,你叫項目經理管啲咩?管幫大家叫外賣咩

呢度嘅共性係

所有「中間層」崗位都喺萎縮。所有中間層存在嘅理由係「喺A同B之間搬運信息、減少理解摩擦」嘅崗位,都喺被AI逐步取代。因為AI嘅根本能力就係抹平信息差同提升效率

呢個令我想起字節喺前AI之前已經做緊嘅嘢。字節嘅組織理念係More context, less control

盡一切可能令信息流通到每個人,削弱中間管理層嘅存在感

當年字節靠飛書文檔同OKR全透明實現嘅效果,而家AI可以做得更極端——唔只係令所有人「見到」信息,而係令所有人「消化」信息,甚至直接「將信息變成行動」

前幾日無招喺某個會議上講嘅以後可以冇文檔、冇中層嘅暴論。如果你真係做到AI first,其實係完全可以實現嘅

因為AI就係喺改變信息交互嘅方式同人類工作組織嘅方式,無招嘅洞察其實冇問題,但係呢個人本身存在一啲表達上嘅缺陷,所以呢啲缺陷令到無論佢講咩都會被人為咁往負面放大

字節當年淘汰嘅係低效嘅中層管理者,AI而家要淘汰嘅係所有低效嘅中間節點。包括但不限於PM、項目經理、初級設計師、初級前端、初級QA、甚至初級數據分析師

有團隊已經抹走咗前端、客戶端、後端嘅技術條線劃分,亦都抹走咗產品同技術嘅角色邊界,用管業務嘅方式嚟管人,每個人都揹住具體嘅業務指標

呢個唔係等於所有人係超級個體咩,641嘅含金量仲喺度增加(bushi

只不過以前所謂嘅「超級個體」,只係自媒體作出嚟呃大家做自媒體創作,好繼續買佢嘅課,但係AI時代確實需要每個人都係真嘅「超級個體」

Lenny喺訪問中有句話概括得特別準確就係,Everyone is everyone

模型sense+用戶sense=為output負責嘅人

Cat Wu喺訪談裏面提到一個觀點,我覺得講得特別準:科技嘅變化帶來組織嘅變化,你需要不停咁切換身份

呢句話直白啲講就係:everyone is everyone

以前你係PM,你就踏踏實實做PM,你嘅工好清楚——寫需求、盯進度、做彙報。對階段指標負責就得,唔需要為最終結果負責。為最終結果負責嘅係你層級結構嘅上級

而家唔得啦,你要曉睇代碼、曉判斷模型嘅能力邊界、曉評估技術方案嘅性價比、曉自己做prototype、曉跑用戶測試、仲要曉喺一日之內將呢啲嘢全部過一次

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職能嘅圍牆正在冧

唔係話每個人都要變成全棧工程師,而係話每個人都要有「全棧視野」你唔需要自己去寫CUDA kernel,但你要搞清一個功能到底係prompt層搞得掂定係需要harness、eval、產品交互配合先得。你唔需要自己train模型,但你要判斷到呢個能力係模型過兩個月自己會補上定係需要長期產品化投入

呢個能力要求講到尾就兩個字:判斷

但係呢個「判斷」比以前難咗一個數量級。以前嘅判斷建基喺確定性之上——呢個功能開發週期兩星期,嗰個接口性能扛得住100QPS,呢啲都係可以錨定嘅。而家嘅判斷建基喺不確定性之上——呢個模型下個月會唔會自己生咗呢個能力?競品會唔會下星期就放出類似嘅功能?你今日花三星期做嘅產品化包裝,會唔會因為下一版模型嘅能力躍遷而變成一張廢紙?

呢種判斷冇公式可以套,冇歷史數據可以回歸,你唯一可以依賴嘅就係你對技術演進方向嘅嗅覺,加上你對用戶真實需求嘅體感

講白咗,以前做產品決策好似揸車——條路係固定嘅,你睇好導航跟住行就得。而家做產品決策好似衝浪——道浪係生嘅,你要用身體去感受佢往邊度湧,然後喺佢冚過嚟之前企上去。你如果仲喺岸上研究潮汐表,道浪早就過咗

呢個其實就唔係所謂嘅單一崗位嘅工作啦,係PM+風投+一堆崗位嘅工作。每一個產品決策都變成咗一次落注

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Cat Wu喺播客裏面提到嘅「科技嘅變化、組織嘅變化、對組織嘅貢獻,需要不停咁切換身份」,我覺得呢個先係真正嘅核心。唔係某個崗位死咗,係「固定崗位」呢個概念本身喺度鬆動

因為而家好多人對AI嘅理解停留喺「提效工具」層面——用AI寫代碼快咗、用AI做設計快咗、用AI寫文檔快咗。但Cat Wu描述嗰個世界唔係「快咗」,係「快到你的認知跟唔上你嘅產出速度」

呢個時候真正稀缺嘅能力就變咗。唔係執行力,唔係產出速度,而係——你能唔能夠喺極高速嘅迭代中保持對用戶嘅感知?你能唔能夠判斷模型嘅輸出係好定壞?你能唔能夠發現自己唔擅長嘅部分,然後叫AI去補?

包括我最近睇張小珺對羅福莉嘅訪談,羅福莉提到一個觀點令我印象好深——模型輸出內容嘅能力,已經超出頂級嘅從業者

呢句話如果你認真諗嚇,會發現佢嘅殺傷範圍遠比「PM已死」大得多

佢意味住所有「階段交付輸出型」崗位都喺斬殺線上面。文案、設計、前端、數據分析、市場研究、競品報告、用戶調研報告——所有呢啲「我嚟產出一份交付物」嘅工作,模型都能做,而且做得又快又唔差

一個人其實要同時具備瞭解模型同瞭解用戶嘅能力。唔係二選一,係同時。因為你要知道模型做到咩、做到咩程度,然後判斷呢個輸出係咪用戶真正需要

呢個能力組合,講白咗,就係新時代嘅「產品sense」。更準確描述應該係模型sense+用戶sense

每個人都要為最終結果負責。未來係屬於嗰啲唔靠title定義自己、而靠output定義自己嘅人

同模型一齊成長

我知道呢篇文章一定會令好多人唔舒服,陷入一種個人嘅存在主義危機

講真,寫起嚟都有啲唔舒服。因為我自己嘅工作性質都喺「中間層」嘅輻射範圍之內——我做嘅嘢其實都係將行業信息嚼碎咗餵俾讀者,本質上都係一個信息搬運工。AI如果有一日可以比我嚼得更碎、餵得更快、仲唔收錢,咁我都要諗嚇自己仲可以做咩

但係我唔想用「擁抱變化」呢啲字,因為呢四個字已經用到爛

我想講嘅係

好多公司內部有一種文化叫「同模型一齊成長」。意思係,唔好將模型當工具去「用」,而係將佢當隊友去「相處」。你要了解佢嘅脾氣、知道佢嘅短板、摸清佢幾時靠譜幾時會亂up。呢種相處方式會反過嚟重塑你自己嘅工作習慣同思維模式

我覺得呢個講法比「擁抱變化」誠實得多。佢承認咗一個事實:你唔係喺適應一個新工具,你係喺適應一個新物種。呢個新物種仲喺度進化,進化速度比你嘅職業規劃快十倍。唔係速度比你快,係加速度比你快一萬倍

所以真正嘅問題唔係「PM會唔會死」,而係——你有冇能力喺一個每日都在重新定義崗位邊界嘅世界裏面,持續證明自己嘅不可替代性?

呢個問題冇標準答案。但係有一個檢驗標準好簡單:如果聽日你嘅title被抹走咗,你嘅工牌上面只寫一個名,你仲可以憑咩令團隊覺得少咗你唔得?

諗清楚呢個,比讀十篇「AI時代生存指南」有用得多

#AI #產品經理 #ClaudeCode #Claude 

END

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圖源:播客截圖

正文王二鵝ERE🦢 互聯網廠評人,科技脱口秀 

3天前,Lenny的播客更新了一期,嘉賓是Cat Wu——Anthropic的PM負責人

本來這篇文章沒打算這麼寫,因為這種"AI時代XX已死"真的有點看累了。前端已死、設計已死、寫了十年代碼的老哥已死、UI已死、文案已死——互聯網職業的訃告比模型迭代還勤,搞得我以為自己在關注什麼殯葬行業是的

但這次產品經理確實真的有點死了

因為Cat Wu有一句講的,大意是:Anthropic內部的產品週期,已經從六個月壓縮到了一天。即每天都可能發佈新的能力

不是一個sprint,不是兩週一個迭代,是一天。你昨天寫的PRD,今天就可以是一個能跑的research preview

甚至“寫PRD”這個描述都很不準確,因為AI 其實已經改變了信息的傳遞方式,真的有可能不需要PRD 了,因為AI 帶來的組織結構變革,已經幹掉了這個翻譯的工作

Cat Wu:有taste的工程師> PM+工程師

Lenny這期播客其實聊了很多,但我覺得核心就三件事

第一件事:PM的傳統工作正在變成拖累

Cat的原話比這個更客氣,但意思是一樣的。在Anthropic內部,當一個工程師自己就能感知用戶、寫代碼、做prototype、跑測試的時候,PM在中間做翻譯的那個環節,不是在加速,是在減速

確實做任何事情,品味是第一位的。講產品有所謂的“品味”可能是前AI 時代產品經理的護城河

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但過去到當下,一直是有判斷代碼能力且有品味的的工程師價值會更高,因為工程師能判斷實現成本

以前是工程需要規模化,才有了功能性的工程師,但是ai時代純功能性的工程師價值在快速貶值,功能性的PM同理

以前PM存在的合理性是橋樑。把用戶需求轉化成技術語言,把技術瓶頸轉化成業務取捨。但當AI把"轉化成本"抹平了之後,PM就成了那個沒人需要的中介

真是用Agent代替了Agent

更要命的是她提到的一個判斷:PM在工程構建過程中產生的溝通摩擦,其實對企業來說是負資產

第二件事:速度就是信譽

這個觀點其實Jenny Wen(Anthropic的設計負責人)在另一期播客裏也表達過,她說"真正傷害品牌的,不是推出了一個粗糙的早期版本,而是推出之後就躺平不動了"

說白了就是:你可以醜,但不能擺爛。用戶能忍受你的v0.1長得像坨屎,但不能忍受你半年才擠出一次更新

當產品週期壓縮到一天的時候,所有拖慢速度的東西都是障礙。而傳統的PM工作——寫文檔、組會議、做評審、追排期——這些在六個月週期裏是合理的流程保障,在一天的週期裏就變成了純粹的阻力

而且人類沒有辦法保證一定能提高一件事成功的概率

第三件事,也是我覺得最狠的:企業會優先招有taste的工程師,而不是招一個PM加一個工程師

雖然她沒有直接說,但是Cat的意思很明確:當AI能幫工程師補上產品感覺的短板時,一個有審美、有用戶直覺的工程師,價值遠超一個PM+一個純幹活工程師的搭配。因為你省掉的不只是一份工資,你省掉的是兩個人之間所有的對齊成本、理解偏差、和信息折損

因為PM的核心價值,說到底就兩樣東西:一是對用戶的理解,二是對優先級的判斷。但這兩樣東西並不是PM這個崗位獨佔的能力,它是一種素質,一種sense。一個有taste的工程師完全可以同時具備這些,而且他還能自己把東西做出來

反過來呢?一個PM如果不會寫代碼、不會做設計、不能直接產出可交付的東西,那他在團隊裏的角色就越來越像一個……項目經理

但項目經理這個活兒,說實話,AI流程編排工具已經幹得比大多數人好了,甚至人類可能對AI 自己的流程完全不需要有感知……

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這個判斷放在兩年前會被噴死。但現在你去看看這些產品的團隊構成,再看看T0級別的模型公司的迭代節奏就知道這些判斷都是對的, 當然可能過兩個月又是錯的了,因為模型能力會改變一切組織方式

PM已“死”,所有中間層也都在“死”

我覺得Cat Wu的觀點需要做一個關鍵的區分:死的不是"產品經理"這個角色,死的是"產品經理"這個崗位

什麼意思呢

產品經理作為一個角色——理解用戶、定義問題、排優先級、把控產品方向——這些能力永遠稀缺。Cat自己也說了,最核心的還是對用戶的感知力,基於認知對每個決策做取捨,對投入產出做估算,歸根結底還是用判斷提高效率這個命題

但產品經理作為一個崗位——寫PRD、畫流程圖、跟開發對需求、做數據埋點文檔、拉評審會——這些具體的日常操作,AI 都可以推動,甚至可以去掉這些環節

這就好比"做飯"這件事永遠被需要,但"廚師"這個職業在預製菜流水線面前確實很難看。你的舌頭還靈,但你顛勺的那隻手不再稀缺了

誒,這麼說好像西貝是對的(bushi

更致命的是,PM這個崗位本身就是互聯網擴張期的產物。它誕生的前提是:技術分工越切越碎,工程師不想也沒精力去搞懂用戶,所以需要一箇中間人來搭橋

但AI時代的邏輯是反着來的——不是修更多的橋,而是把河填窄,窄到一步就能邁過去

PM的核心競爭力是"懂用戶但不會寫代碼",現在AI讓誰都能寫代碼了,那"不會寫代碼"就從標籤變成了短板

但是你得想想,自己是不是真的“懂用戶”

所以不是要讓自己成為產品經理,崗位抬頭不重要,重要是讓自己有品位,有好奇心,保持探索和求知慾

PM只是倒下的第一張牌

前端已死——這個口號喊了快兩年了,Codex和Claude Code已經讓所有人可以自己搓出前端頁面,效果我不多說了。我自己用Claude code都能做成這樣

圖片

設計已死——Jenny Wen自己都承認了,Anthropic的設計流程已經重構,設計師不再是"畫圖的人",而是"守住品質底線的人"。但問題是,當AI生成的設計方案已經能到80分的時候,你需要幾個設計師來把它磨到90分?

甚至我覺得Image2都不止90分,闌夕的這些圖相信大家都看過了,關鍵部位我就打馬(提示內容有問題我還是刪了)

QA已死——AI一邊寫代碼一邊就在跑測試,人工測試正在逐漸變成一種象徵性動作

項目經理已死——當產品週期從六個月縮到一天,你讓項目經理管什麼?管給大家訂餐麼

這裏的共性是

所有"中間層"崗位都在萎縮。所有中間層存在的理由是"在A和B之間搬運信息、減少理解摩擦"的崗位,都在被AI逐步取代。因為AI的根本能力就是抹掉信息差和提升效率

這讓我想起字節在前AI之前就在做的事。字節的組織理念是More context, less control

盡一切可能讓信息流通到每個人,削弱中間管理層的存在感

當年字節靠飛書文檔和OKR全透明實現的效果,現在AI可以做得更極端——不只是讓所有人"看到"信息,而是讓所有人"消化"信息,甚至直接"把信息變成行動"

前幾天無招在某個會議上說的以後可以沒有文檔,沒有中層的暴論。如果你真的做到AI first,其實是完全可以實現的

因為AI 就是在改變信息交互的方式和人類工作組織的方式,無招的洞察其實沒毛病,但是本身這個人存在一些表達上的缺陷,所以這些缺陷無論他說什麼都會被人為往負面放大

字節當年淘汰的是低效的中層管理者,AI現在要淘汰的是所有低效的中間節點。包括但不限於PM、項目經理、初級設計師、初級前端、初級QA、甚至初級數據分析師

有團隊已經抹掉了前端、客戶端、後端的技術條線劃分,也抹掉了產品和技術的角色邊界,用管業務的方式來管人,每個人都扛具體的業務指標

這不就是所有人都是超級個體嗎,641的含金量還在增加(bushi

只不過以前所謂的“超級個體”,只是自媒體編出來忽悠大家做自媒體創作,好繼續買他的課的,但是AI 時代確實需要每個人都是真的“超級個體”

lenny在採訪中有句話概括的特別準確就是,Everyone is everyone

模型sense+用戶sense=為output負責的人

Cat Wu在訪談裏提到一個觀點,我覺得說得特別準:科技的變化帶來組織的變化,你需要不停地切換身份

這句話直白點說就是:everyone is everyone

以前你是PM,你就踏踏實實當PM,你的活兒很清楚——寫需求、盯進度、做彙報。對階段指標負責就可以,不用為最終結果負責。為最終結果負責的是你層級結構的上級

現在不行了,你得能看代碼、能判斷模型的能力邊界、能評估技術方案的性價比、能自己做prototype、能跑用戶測試、還得能在一天之內把這些事全過一遍

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職能的圍牆正在塌

不是說每個人都要變成全棧工程師,而是說每個人都得有"全棧視野"。你不需要自己去寫CUDA kernel,但你得搞清楚一個功能到底是prompt層能兜住還是需要harness、eval、產品交互配合着上。你不需要自己訓模型,但你得能判斷這個能力是模型過兩個月自己就會補上的還是需要長期產品化投入的

這個能力要求說到底就兩個字:判斷

但這個"判斷"比過去難了一個數量級。過去的判斷建立在確定性之上——這個功能開發週期兩週,那個接口性能能扛住100QPS,這些都是可以錨定的。現在的判斷建立在不確定性之上——這個模型下個月會不會自己長出這個能力?競品會不會下週就放出類似的功能?你今天花三週做的產品化包裝,會不會因為下一版模型的能力躍遷而變成廢紙?

這種判斷沒有公式可以套,沒有歷史數據可以迴歸,你唯一能依賴的就是你對技術演進方向的嗅覺,加上你對用戶真實需求的體感

說白了,過去做產品決策像開車——路是固定的,你看好導航照着走就行。現在做產品決策像衝浪——浪是活的,你得用身體去感受它往哪兒湧,然後在它捲過來之前站上去。你要是還在岸上研究潮汐表,浪早就過去了

這其實就不是所謂的單一崗位的工作了,這是pm+風投+一堆崗位的的工作。每一個產品決策都變成了一次下注

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Cat Wu在播客裏提到的"科技的變化、組織的變化、對組織的貢獻,需要不停的切換身份",我覺得這才是真正的核心。不是某個崗位死了,是"固定崗位"這個概念本身在鬆動

因為現在很多人對AI的理解停留在"提效工具"層面——用AI寫代碼更快了、用AI做設計更快了、用AI寫文檔更快了。但Cat Wu描述的那個世界不是"更快",是"快到你的認知跟不上你的產出速度"

這時候真正稀缺的能力就變了。不是執行力,不是產出速度,而是——你能不能在極高速的迭代中保持對用戶的感知?你能不能判斷模型的輸出是好是壞?你能不能發現自己不擅長的部分,然後讓AI去補?

包括我最近看張小珺對羅福莉的訪談,羅福莉提到一個觀點讓我印象很深——模型輸出內容的能力,已經超出頂級的從業者

這句話如果你認真想一下,會發現它的殺傷範圍遠比"PM已死"大得多

它意味着所有"階段交付輸出型"崗位都在斬殺線上。文案、設計、前端、數據分析、市場研究、競品報告、用戶調研報告——所有這些"我來產出一份交付物"的工作,模型都能做,而且做得又快又不差

一個人其實要同時具備瞭解模型和了解用戶的能力。不是二選一,是同時。因為你得知道模型能做什麼、做到什麼程度,然後判斷這個輸出是不是用戶真正需要的

這個能力組合,說白了,就是新時代的"產品sense"。更準確描述應該是模型sense+用戶sense

每個人都得為最終結果負責。未來是屬於那些不靠title定義自己、而靠output定義自己的人

跟模型一起成長

我知道這篇文章肯定會讓很多人不舒服,陷入一種個體的存在主義危機

說實話,寫起來也不太舒服。因為我自己的工作性質也在"中間層"的輻射範圍之內——我乾的事其實也是把行業信息嚼碎了餵給讀者,本質上也是個信息搬運工。AI要是哪天能比我嚼得更碎、喂得更快、還不收錢,那我也得想想自己還能幹啥

但我不想用"擁抱變化"這種詞,因為這四個字已經被用爛了

我想說的是

很多公司內部有一種文化叫"跟模型一起成長"。意思是,不要把模型當工具去"使用",而是把它當隊友去"相處"。你得了解它的脾氣、知道它的短板、摸清它什麼時候靠譜什麼時候會胡說八道。這種相處方式會反過來重塑你自己的工作習慣和思維模式

我覺得這個說法比"擁抱變化"誠實多了。它承認了一個事實:你不是在適應一個新工具,你是在適應一個新物種。這個新物種還在進化,進化速度比你的職業規劃快十倍。不是速度比你快,是加速度比你快一萬倍

所以真正的問題不是"PM會不會死",而是——你有沒有能力在一個每天都在重新定義崗位邊界的世界裏,持續證明自己的不可替代性?

這個問題沒有標準答案。但有一個檢驗標準很簡單:如果明天你的title被抹掉了,你的工牌上只寫一個名字,你還能憑什麼讓團隊覺得少了你不行?

想清楚這個,比讀十篇"AI時代生存指南"管用多了

#AI #產品經理 #ClaudeCode #Claude 

END

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